ᐈ Примеры дообучение большой языковой модели LLM

Благодаря этому, сотрудники могут сосредоточиться на более креативных и стратегических задачах, оставляя рутинную работу на откуп ИИ. В результате, внедрение подобных технологий не только улучшает качество рабочих процессов,  но и способствует общему повышению эффективности компании. Когда промпты оптимизированы, ИИ способен генерировать более релевантные и качественные ответы, что не только сокращает время отклика, но и улучшает пользовательский опыт. В условиях высокой конкуренции на рынке, это может стать решающим фактором, который определяет успех компании. Создание эффективных промптов — это искусство, которое требует практики и понимания принципов взаимодействия с нейросетями. Мы рассмотрели основные аспекты, касающиеся создания промптов, включая их важность, основные принципы, пошаговое руководство и распространённые ошибки.

• Мы используем стандартный в индустрии подход MQM и оценку с помощью асессоров-профессионалов, прошедших тест на знание языка на высоком уровне.
• В примере ниже показано, как это может быть реализовано с помощью более структурированного промпта.
• У такого варианта есть понятные проблемы, связанные с высокими вычислительными затратами на оптимизацию, но с точки зрения математической задачи FF — наиболее мощный инструмент.
• Если вы получаете ответы, где пронумерованы логически связанные шаги рассуждения, встречаются маркеры типа «Сначала…», «Затем…», «Наконец…» и промежуточные результаты, то, скорее всего, модель уже настроена на цепочку рассуждений.

Таким образом, промпт, представляющий собой набор данных, передаваемых модели в виде инструкций или запросов, становится инструментом настройки ее работы с генеративным ИИ. В данной статье мы подробно рассмотрим мастерство создания промптов для нейросетей, акцентируя внимание на важности эффективного промпт инжиниринга в современных реалиях. Вы узнаете, как правильно формулировать запросы, чтобы добиться максимальных результатов от AI-технологий, а также получите практические советы и примеры успешных промптов для различных ситуаций, включая генерацию текста и идей. Кроме того, мы протестировали новую модель на независимом международном бенчмарке DiBiMT, где заняли первое место по качеству англо-русского перевода. MySQL - это система управления реляционными базами данных (СУБД), которая предоставляет мощные инструменты для хранения, организации и манипулирования данными. Она позволяет пользователям создавать и управлять базами данных, таблицами, индексами и запросами, обеспечивая эффективное хранение и извлечение информации. Один из эффективных способов применения LLM (Большой Языковой Модели) - это создание программного кода. С помощью внимательно разработанных подсказок можно успешно выполнить множество задач по написанию кода. На этот раз модель ответила "нейтральный", что является точной формулировкой, которую мы задали. Приведенный ниже пример показывает, насколько мощными могут быть LLMs с небольшими усилиями в разработке промптов. Для данного примера модель Claude-3.5 подобрала более интересное описание, которое лучше подходит для продвижения товара. Для GPT-моделей указание количества выходных токенов может оказать сильное влияние на то, какой ответ вы получите.

Важность оптимизации

Эти примеры успешных промптов наглядно демонстрируют, как можно использовать AI для генерации текста, кода и идей в разных контекстах. Обратите внимание, что ключ к успешному взаимодействию с AI заключается в ясности и конкретности ваших запросов. Не стесняйтесь экспериментировать и адаптировать предложенные примеры под свои нужды. Чем более точно вы сформулируете промпт, тем более качественный и релевантный ответ вы получите. Мы обсудим, как создать промпт, который поможет улучшить результаты генерации AI, и какие ошибки следует избегать при создании запросов. Если вы хотите научиться, как правильно составить промпт для AI и повысить качество взаимодействия с нейросетями, эта статья станет вашим надежным путеводителем в мир эффективных промптов.

Улучшение промпта

В сфере искусственного интеллекта эффективное использование больших языковых моделей (LLM) во многом зависит от качества проектирования запросов. Процесс создания эффективных промптов часто требует нескольких циклов проб и ошибок. Даже опытные промпт-инженеры могут столкнуться с ситуацией, когда первый вариант запроса не дает желаемых результатов. Важно понимать, что итеративный подход — это ключ к совершенствованию. Начав с общего и достаточно простого запроса, вы можете получить первый ответ от модели, который затем следует анализировать.  https://auslander.expert/ Если результат не соответствует ожиданиям, необходимо внести корректировки, добавив уточнения или изменив формулировку.

Образование и ИИ

В этом случае используется подход, называемый «дерево мыслей», при использовании которого производится обобщение цепочек смыслов. На Рисунке 2 представлены возможные варианты конструирования промтов при использовании ТоТ. Более продвинутым методом оптимизации запросов является метод самосогласованности, в котором используются нескольких различных путей рассуждений (промптов) методом few-shot CoT, а затем выбираются наиболее согласованные ответы. Это помогает улучшить производительность СоТ-метода в задачах, связанных с арифметикой и здравым смыслом, когда выбирается преобладающий ответ, который становится окончательным. Использования LLM предполагает нахождение ответов на вопросы о содержании большого текстового документа. Каждый год на международной конференции по переводу WMT в рамках трека-соревнования по базовому качеству перевода (WMT general translation task) сравниваются лучшие продакшен-системы, LLM и посылки участников трека. Среди сравниваемых систем также есть и «референсы» — переводы, сделанные профессиональными специалистами. 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. Меня зовут Николай Карпачёв, я руковожу группой базового качества перевода в https://venturebeat.com/ai   Яндексе. Недавно мы впервые разработали модель документного перевода на основе YandexGPT и, используя различные оптимизации, уже применяем её в Поиске, Умной камере, а также в нейропереводчике Яндекс Браузера.