Оптимизация промтов для LLM: как добиться лучших результатов

Для перевода на английский качество англоцентричной GPT-4 гораздо ближе к человеческому, но для генерации на других языках LLM не хватает адаптированности. В 2023 году LLM впервые поучаствовали в соревновании, и результаты GPT были хуже (но при этом очень хорошие для непереводной модели), чем у encoder-decoder-моделей, созданных для перевода. В данной ситуации проблема заключается в том, что модель игнорирует ключевое слово "нейтральный" из промпта и вместо этого выводит ответ "Нейтральный" с заглавной буквы. То есть, модель не распознает желаемое ключевое слово или настроение, которое указано в промпте, и возвращает вариант ответа, который отличается от ожидаемого формата. Возможно, вы можете попробовать добавить описания или добавить больше примеров в промпт? В настоящее время очевидно, что можно попросить модель выполнять разнообразные задачи, просто предоставив ей команды и инструкции.

Результаты

Если промпт сформулирован неясно, AI может дать не то, что вы ожидаете. Именно поэтому важность мастерства создания промптов невозможно переоценить. Умение правильно формулировать запросы позволяет не только получать более точные ответы, https://aihub.org   но и максимально эффективно использовать потенциал AI в различных сферах. Кроме того, как наверняка многие из вас заметили, полученная выборка fluency repair содержит больше информации, чем обычная выборка для SFT, — в ней есть примеры исправлений. Такие исправления прекрасны тем, что можно делать обучение на триплетах (src, good, bad), а не только на парах (src, good). Мы можем явно показывать модели примеры не очень хороших по гладкости переводов и примеры исправлений, а также одновременно оптимизировать вероятность исправления и дебустить вероятности плохого ответа. https://auslander.expert/ LLM, работающий по инструкции, отлаженный на базе данных инструкций, созданных человеком, лицензированной для исследовательского и коммерческого использования. MPT-7B - это модель в стиле GPT, первая в серии моделей MosaicML Foundation. В этом примере вы предоставили данные о схеме базы данных и попросили его сгенерировать корректный запрос MySQL. Добавив больше примеров, вы сможете достичь еще более впечатляющих результатов.

• Этот процесс позволяет модели лучше справляться с конкретными задачами или понимать специфику новых данных.
• Как правило, состав промпта, его формат и количество компонентов зависят непосредственно от типа решаемой задачи.
• Если вы хотите получить от модели более развернутый и глубокий ответ в определенном формате/стиле, то при помощи одного или нескольких примеров (подсказок) необходимо явно показать, чего вы от нее ждете.

Prompt – это текстовый запрос, который пользователь вводит для взаимодействия с LLM. Правильная формулировка промта играет критически важную роль в получении точных и полезных результатов от модели. Улучшение промта позволяет достичь наилучших возможных ответов и решений от LLM. Chain-of-thought prompting включает руководство ИИ через серию последовательных шагов для достижения окончательного ответа. Эта техника полезна для сложных задач, требующих логического мышления или многократных шагов.

Подходы к оптимизации

Он особенно силён в анализе длинных текстов и научных материалов, более честно признаёт свои ошибки и ограничения. А ещё он, пожалуй, самый этичный из всех — очень аккуратно подходит к сложным темам. Первые алгоритмы https://deep-learning.mit.edu   поиска требовали от пользователей умения правильно формулировать запрос и использовать специальные операторы для фильтрации поисковой выдачи. 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. Если результат не соответствует ожиданиям, необходимо внести корректировки, добавив уточнения или изменив формулировку. Этот процесс не только развивает навыки работы с языковыми моделями, но и является признанным творческим методом, познавая возможности модели через постоянное улучшение взаимодействия. Для получения более точных ответов от модели, следует улучшить формат промпта. Как уже рассмотрено выше, промпт может объединять инструкции, контекст, входные данные и индикаторы вывода, что позволяет достичь более высоких результатов. Хотя использование всех этих компонентов не обязательно, это хорошая практика, поскольку более конкретные инструкции способствуют более точным ответам. В примере ниже показано, как это может быть реализовано с помощью более структурированного промпта.