Что такое Zero-Shot Prompting: руководство по методам и применению

Этот метод позволяет моделям AI решать задачи без предварительного обучения на конкретных примерах. Рассмотрим, что представляет собой Zero-Shot Prompting, как он работает и какие преимущества он может предоставить. Несмотря на то, что нейросеть способна генерировать результат без примеров, и делает это весьма эффективно, в случае с более сложными промтами она может испытывать трудности. В такой ситуации примеры можно и нужно использовать — и подход, когда мы буквально показываем большой языковой модели, что именно хотим от нее, называется one-shot и few-shot подходы. Модели тренируются на различных массивах данных, некоторые имеют доступ в интернету и даже способны гуглить что-то самостоятельно. Работа подхода основана на использовании контекста и правильной формулировки запроса (prompt). При правильной настройке промпта ИИ может понять, какую задачу нужно выполнить, даже если она никогда раньше не сталкивалась с подобной задачей. Например, семейства GPT, которые обучены на обширных текстовых данных и обладают глубоким пониманием языка. Хороший промт-инженер сочетает разные подходы и использует те, которые лучше всего подойдут для определенной ситуации.

Пример

• Масштабное обучение дает использовать модели в режиме Zero-shot, который предполагает, что имеющих у модели данных достаточно для решения определенных задач.
• Когда Zero-Shot промптинг не работает, рекомендуется предоставить примеры в запросе, что приводит к few-shot промптингу.
• И совсем не факт, что если вы будете спрашивать одно и то же у разных нейросетей, ответ получится одинаковым.
• Модели могут помогать в интерпретации сложных текстов, проведении лингвистического анализа и решении других задач, связанных с обработкой естественного языка.
• Позволяет ученым быстрее обрабатывать и анализировать большие объемы данных.

Оптимизация инструкций привела к улучшению в области нулевого обучения в исследовании Wei https://aiweekly.co   et al. (2022). Термин "оптимизация инструкций" представляет собой концепцию настройки моделей на наборах данных, описанных при помощи инструкций. Этот недавний подход позволяет моделям, таким как ChatGPT, демонстрировать такие способности.

Промтинг Zero-Shot

Промт может быть в формате вопроса, фразы, предложения — чего угодно. Иногда приходится перебрать несколько вариантов, чтобы добиться от нейросети https://bcs.org/membership-and-registration/member-communities/ai-specialist-group/   нужного результата. И совсем не факт, что если вы будете спрашивать одно и то же у разных нейросетей, ответ получится одинаковым. Zero-Shot Prompting представляет собой мощный инструмент, который открывает новые возможности для использования искусственного интеллекта в различных сферах. Он позволяет моделям AI эффективно решать задачи без предварительного обучения на конкретных примерах, что существенно экономит время и ресурсы. Несмотря на некоторые ограничения, Zero-Shot Prompting имеет огромный потенциал и продолжает развиваться, предлагая новые решения и подходы. В мире искусственного интеллекта и обработки естественного языка термин «Zero-Shot Prompting» популярен.

Что нужно знать о промте

Смело экспериментируйте — тем более, что специальность пока очень молода и не имеет четких правил. Соответственно, подход с примерами можно использовать, если вы пишете чат-бот для какой-то узкоспециализированной области. Или если планируете создать свою фэнтези-вселенную — почему нет. Для того, чтобы нейросеть научилась использовать его корректно, нужно сначала объяснить ей значение и показать примеры употребления.  https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/ Также важно учитывать, что языковые модели могут унаследовать предвзятости из данных, на которых они обучались, что может влиять на качество и объективность ответов. Когда Zero-Shot промптинг не работает, рекомендуется предоставить примеры в запросе, что приводит к few-shot промптингу.