Prompt Engineering 101: Создание эффективных подсказок для понимания естественного языка

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. https://setiathome.berkeley.edu/show_user.php?userid=12001743

• Кроме того, создание запросов для получения заведомо вредоносного контента поднимает вопросы о границах ответственности.
• Промпт-инжиниринг позволяет маркетологам добиваться точности и креативности одновременно.
• В будущем такие инструменты станут более специализированными и, возможно, смогут автоматически подстраиваться под потребности пользователя.
• А что, если использовать general-purpose LLM как перефразировщик, а базовую модель перевода — как генератор начальных гипотез?
• В этом разделе мы рассмотрим наиболее распространённые ошибки при создании промптов и дадим рекомендации по их избежанию.

Примеры использования ChatGPT для копирайтинга

С появлением BERT-like-моделей и decoder-only-моделей возникли автоматические метрики (машиннообученные под оценки людей). Корреляция таких метрик куда выше, чем у rule-based, но их проблема — в низкой робастности к переводам систем, не похожих на системы из train-выборки этих метрик. Небольшой размер этого датасета — ещё один фактор нестабильности сходимости. Модели не хватало данных для хорошей адаптации под задачу, и на практике возникало много галлюцинаций, а также пропусков длинных блоков текста. Для решения этой задачи мы решили использовать синтетические данные исправлений гладкости.

Как составлять эффективные промты для копирайтинга

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 https://emnlp.org   параграфов или цепочки параграфов (примерно до тысячи токенов). С одной стороны, такая постановка задачи проще для оценки качества, сбора данных и моделирования. Особенно это касается языковых моделей, таких как ChatGPT, которые могут значительно выигрывать от подробных подсказок. 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. Теперь вы обладаете набором инструментов, которые помогут вам извлечь максимальную пользу из AI-технологий. Это может включать предоставление дополнительной информации, объяснение задачи или указание на конкретные детали, которые нужно учитывать при генерации ответа. Важно, чтобы они содержали достаточно контекста для точного понимания запроса нейросетью. 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. Например, виртуальные ассистенты для врачей, юристов или преподавателей смогут предлагать заранее обученные сценарии взаимодействия с ИИ, значительно упрощая процесс составления запросов. Промпт-инжиниринг позволяет маркетологам добиваться точности и креативности одновременно. Например, задача «Напиши рекламный текст для нового смартфона» слишком общая.  http://pandora.nla.gov.au/external.html?link=https://openreview.net   Тон — вдохновляющий, как в кампаниях Apple» дает более четкие указания и формирует правильный настрой для модели. Представьте себе поисковую систему будущего, где вместо  набора ключевых слов пользователь может задавать естественные вопросы или даже описывать сложные сценарии. Именно здесь промпт-инжиниринг выходит на первый план, позволяя достигать точных и полезных результатов.