Few-Shot Prompting Промпт-инжиниринг от Bithoven AI

Если вы не уверены, мы обсудим несколько идей в следующих разделах. Несмотря на огромные обучающие данные, модель может извлечь пользу из дополнительной информации, полученной из специализированных областей. Таким образом, RAG помогает, предоставляя более точные и контекстуально релевантные ответы, уменьшая неоднозначность и предположения, смягчая галлюцинации. Промпты с несколькими примерами (Few-shot prompting) включает в себя демонстрацию конкретных нюансов или выделение сложностей задачи путем показа нескольких примеров. Это особенно полезно для задач, требующих знаний в конкретной области или дополнительного контекста.

Что нужно знать о промте

LLM - это черный ящик, но мы открыли его, чтобы понять, можно ли им управлять. В этом примере вы предоставили данные о схеме базы данных и попросили его сгенерировать корректный запрос MySQL. Приведенный ниже пример показывает, насколько мощными могут быть LLMs с небольшими усилиями в разработке промптов. На подсказку, придуманная метка nutral полностью игнорируется моделью. Вместо этого модель выводит Нейтральный, так как она немного предвзята к этой метке. Прописывайте в промпте инструкции, заставляющие модель самостоятельно оценивать свои ответы. Например, дайте ей инструкцию делать пометки в части ответов, в которых она не уверена. Основное отличие от Chain-Of-Thought промптинга в том, что модель, в ходе рассуждения, не делает выводы самостоятельно. Модель опирается на какие-то известные ей факты, и выстраивает из них логическую цепочку, приводящую к конкретному ответу.

Лучшие практики эффективного составления промптов

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. - Дело в том, что в процессе рассуждений, модель может делать выборы, противоречащие или не соответствующие друг другу. Заметки - это как способ зафиксировать какие-то рассуждения, чтобы модель опиралась на них в течение всего процесса решения. Role based промптинг - техника создания промпта, в основе которого лежит задание роли / точки зрения и тд.  https://setiathome.berkeley.edu/show_user.php?userid=12002461 В этой статье я поделюсь проверенными техниками составления промптов, которые помогли моим клиентам увеличить эффективность работы с ChatGPT в 3-5 раз. https://dobryakschool.ru/user/Click-Driven/ В случае какой-либо неоднозначности вы можете подтолкнуть модель задать уточняющие вопросы для лучшего понимания конкретной задачи. Промпты без примеров (Zero-shot prompting) и с несколькими примерами  (Few-shot prompting) являются фундаментальными техниками в инструментарии промпт-инжиниринга. Кажется, что промта Few-shot недостаточно, чтобы получить надежный результат в задачах рассуждения. Из работы Min et al. (2022) следует, что для составления промтов Few-shot важны даже случайные, неправильные примеры. Аналогично, техника цепочки рассуждений (Chain of Thought) побуждает модель разбивать сложные проблемы на этапы, так же, как рассуждал бы человек. Этот подход особенно эффективен для задач, требующих многоступенчатых рассуждений или решения проблем. Модель научилась выполнять задачу, хотя имела всего один пример (т.е. 1-shot).

Пример 3: ответы на вопросы

Chain-of-Verification промптинг - техника создания промпта, который заставляет модель проверять все предыдущие шаги перед тем, как сделать следующий. Кстати, я пробовал это несколько раз, и система иногда ошибается. Если вы предоставите более точные инструкции вместе с примерами, это может помочь получить лучшие результаты. При отсутствии интрукций, модель будет подстраивать стиль https://huggingface.co   общения под юзера, что не всегда уместно. Если ваша задача сложная, разбивайте ее на несколько мелких шагов. Так модель будет получаеть промежуточные результаты, которые с меньшей вероятностью будут неверными. Некоторые модели могут быть восприимчивы к расположению инструкций в промпте. Например, если вы прости модель написать рассказ в стиле Агаты Кристи, дайте в качестве примеров пару кусков текста данного автора. В следующем разделе мы рассмотрим еще более продвинутые концепции и техники промпт-инженерии для улучшения результатов при выполнении всех этих и более сложных задач. Еще одна рекомендация состоит в использовании некоторого ясного разделителя, например "###", для отделения инструкции и контекста. Приведенный выше пример - это базовая иллюстрация того, что сегодня возможно с помощью LLM (Large Language Models).

• В этой статье обсудим проверенные техники составления промптов, которые используют профи.
• В первом случае мы даем ей один пример, а во втором — от двух и более.
• В этом шаге мы рассмотрим ключевые аспекты, которые помогут вам создавать эффективные промпты для взаимодействия с ИИ.
• Недавно метод CoT prompting стал популярным для решения более сложных задач в арифметике и символическом рассуждении.
• Избегая распространённых ошибок и учитывая рекомендации, вы сможете значительно улучшить свои навыки создания эффективных промптов.

Очевидно, нельзя рассчитывать на правильность законов, которые модель попробует вывести самостоятельно. А вот попросить модель, опираясь на конкретные законы, решить задачу - вполне. Корректность ответа будет выше, чем в простом Chain-Of-Thought, ведь тут не будет искажения каких-либо фактов действительности. Однако, на седьмом шаге, модель делает выбор в пользу Ивана, получив новые факты и забыв о своих предыдущих рассуждениях. Например, давайте создадим систему диалога, которая способна генерировать более технические и научные ответы на вопросы. Обратите внимание, как вы явно указываете, как она должна себя вести через инструкцию. На этот раз модель вернула neutral, что является точной меткой, которую вы искали. Кажется, что пример, предоставленный в промпте, помог модели быть конкретной в выводе. Не обращая слишком много внимания на точность вывода выше, о которой мы поговорим позже, модель попыталась сжать параграф в одно предложение. Антибиотики обычно принимаются внутрь в виде таблеток, капсул или жидких растворов, иногда их также вводят внутривенно. Они не действуют против вирусных инфекций, и неправильное использование может привести к развитию устойчивости к антибиотикам. Надеюсь, эти техники составления промптов и лучшие практики хорошо послужат вам в вашем следующем лучшем использовании ИИ. В целом, составление промптов включает в себя творчество и критическое мышление, так что надевайте свои творческие шляпы и начинайте составлять промпты. Например, если я скажу, что «сыр» — это «fromage», тогда «яблоко» — это «pomme» на французском, модель узнает информацию о задаче из очень ограниченного количества примеров. Если вы готовы, можем перейти к заключению статьи, где подведем итоги и дадим краткие рекомендации по улучшению навыков создания промптов.