Что такое промпт-инжиниринг и почему он важен для взаимодействия с AI узнать больше про Нейросети на Workspace

Это означает, что модель учитывает не только промпт, но и все последующие вопросы и ответы при формировании своего ответа. Кроме того, как наверняка многие из вас заметили, полученная выборка fluency repair содержит больше информации, чем обычная выборка для SFT, — в ней https://eleuther.ai   есть примеры исправлений. Такие исправления прекрасны тем, что можно делать обучение на триплетах (src, good, bad), а не только на парах (src, good).

Генерация текста

С учётом таких вводных факторов стандартное обучение seq2seq-трансформерной модели с нуля, как было принято для sentence-to-sentence-переводчика, нереализуемо. При независимом переводе блоков, в которых содержится лексическая когезия, перевод ключевых слов может получиться неконсистентным. В таком случае связность текста теряется, что также затрудняет восприятие смысла. Промпт-инжиниринг — это искусство и наука разработки запросов (или «промптов»), которые управляют поведением генеративных моделей искусственного интеллекта (ИИ). Если проще, то это процесс, который помогает взаимодействовать с ИИ максимально эффективно, формируя запросы так, чтобы получать нужный результат. Промпт может быть коротким вопросом, сложной инструкцией или даже многоуровневым сценарием, включающим примеры, контекст и предполагаемые ответы. В мире искусственного интеллекта (ИИ) контекст играет ключевую роль в формировании качества и релевантности ответов. Обучая модели на таких текстах, мы никогда не получим модель, свободную от таких ошибок. Поэтому в качестве первого шага перехода к переводчику документов мы решили свести задачу к переводу параграфов или цепочки параграфов (примерно до тысячи токенов). С одной стороны, такая постановка задачи проще для оценки качества, сбора данных и моделирования. Учитывая аудиторию, к которой обращен вопрос, вы можете изменить тон и стиль вашего запроса. Например, для более технической аудитории используйте профессиональный лексикон, а для широкой публики — более простой и доступный язык. Chain of Thought Prompting – это техника, которая заставляет ChatGPT показывать ход своих рассуждений. Тестирование промтов помогает определить, какие формулировки работают лучше, и позволяет значительно улучшить качество взаимодействия с ИИ. В этой статье обсудим проверенные техники составления промптов, которые используют профи. Вы узнаете, как перестать получать шаблонные ответы и заставить ChatGPT работать на максимуме своих возможностей. Пошаговое руководство с примерами для тех, кто хочет эффективно использовать ИИ в работе. Создание эффективных промптов может показаться простым делом, но даже опытные пользователи AI иногда совершают ошибки, которые могут значительно снизить качество генерируемого контента. В этом разделе мы рассмотрим наиболее распространённые ошибки при создании промптов и дадим рекомендации по их избежанию.

AI в образовании: примеры автоматизации учебного процесса

Это гипотетически делает обучение более эффективным даже на тех примерах, где базовая модель и так хорошо ранжирует триплет. Но при этом, если ранжирование базовой модели было очень плохим, DPO loss проще сделать «чуть лучше» и не добиваться правильной расстановки вероятностей as is. От незначительных изменений базового чекпоинта качество итоговой модели менялось радикально — вплоть до факта сходимости или развала модели.

• И, скорее всего, видели, какие данные обычно используются для обучения и оценки качества моделей — предложения.
• Для перевода на английский качество англоцентричной GPT-4 гораздо ближе к человеческому, но для генерации на других языках LLM не хватает адаптированности. https://adlistr.com/user/profile
• Попросите ChatGPT взять на себя определенную роль, чтобы сделать ответы более правдивыми и конкретными.
• В таком случае независимый перевод по предложениям приведёт к искажению смысла. https://verbina-glucharkina.ru/user/SEO-Guide/

Такой перевод, строго говоря, содержит некоторое количество ошибок и неточностей (в том числе смысловых), и полноценным идеалом его считать нельзя. Хотя существует ли идеальный во всех компонентах перевод — вопрос открытый, ведь часть текстов очень тесно переплетены с культурными особенностями и не имеют иноязычных аналогов. Self-consistency и Reflexion – это методы, направленные на повышение точности и согласованности результатов. Self-consistency предполагает генерацию нескольких ответов на один и тот же запрос и выбор наиболее частого или согласованного ответа. Reflexion включает в себя оценку и пересмотр сгенерированных ответов для выявления и исправления ошибок. В таком случае в качестве обучающих сэмплов берут напрямую оценки и ранжирования людей. В случае Full Fine-tune мы оптимизируем все параметры языковой модели, соответственно, разница между обучением с нуля и использованием LLM pretrain состоит исключительно в начальном приближении. И если мы делаем оптимизацию достаточно агрессивно, то эффект от начальной точки гораздо меньше эффекта датасета. Другими словами, предобученная LLM гораздо лучше умеет строить предложения https://research.ibm.com/artificial-intelligence   и знает какие-то факты, которые сложно найти в корпусах перевода. Мы попробовали применить обычный промптинг под перевод, никак не дообучая модель. Понятно, что подобного рода ошибки — фундаментальное ограничение переводчика по предложениям. Даже идеальный перевод отдельных фраз будет подвержен таким проблемам согласования. Машинный перевод — одна из наиболее известных и классических задач в компьютерной лингвистике. В будущем такие инструменты станут более специализированными и, возможно, смогут автоматически подстраиваться под потребности пользователя. Сфера контент-маркетинга активно использует возможности генеративных моделей для написания статей, создания описаний товаров или ведения блогов. Однако без грамотно выстроенного запроса даже самый мощный ИИ может выдать некачественный или нецелевой текст. Качество промпта напрямую влияет на результаты, которые предоставляет искусственный интеллект. При создании контента критически важно добавлять в промпты стиль и дескрипторы.