Что такое Few-Shot Prompting? Преимущества и примеры использования

Хороший промт-инженер сочетает разные подходы и использует те, которые лучше всего подойдут для определенной ситуации. Смело экспериментируйте — тем более, что специальность пока очень молода и не имеет четких правил. Этот простой пример также подчеркивает необходимость предоставления большего контекста или инструкций о том, что именно вы хотите достичь. 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 https://mlcommons.org   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. В этой статье я поделюсь проверенными техниками составления промптов, которые помогли моим клиентам увеличить эффективность работы с ChatGPT в 3-5 раз.

Основные принципы создания промптов

Днем технологии AI становятся все более доступными, а их применение охватывает новые области — от маркетинга и копирайтинга до образования и научных исследований. Мы живем в эпоху, когда искусственный интеллект способен генерировать текст, кодировать, придумывать идеи и даже анализировать данные, рисовать, создавать музыку и видео. И в этом контексте мастерство создания промптов становится необходимым навыком не только для специалистов в этих областях. Мы обсудим, как создать промпт, который поможет улучшить результаты генерации AI, и какие ошибки следует избегать при создании запросов. Конкретные примеры могут помочь модели лучше усвоить контекст задачи.

Примеры применения

• Без четкой формулировки ваш запрос может привести к неуместным или неполным ответам.
• Это особенно полезно для задач, требующих знаний в конкретной области или дополнительного контекста.
• В нашей системе составления промптов мы побуждали модель показывать пошаговый подход к получению ответа, чтобы убедиться, что она не галлюцинирует.
• Продолжая использовать мой сайт вы соглашаетесь с условиями использования файлов cookie 🍪 и политикой в отношении обработки персональных данных.
• Есть множество способов улучшить результаты выше, но это уже очень полезно.

Следуя этому пошаговому руководству, вы сможете создать более эффективные промпты для AI, что в свою очередь повысит качество и релевантность получаемых ответов. Это — ключ к успешному взаимодействию с искусственным интеллектом, который может значительно облегчить вашу работу и помочь в достижении целей. Создание промпта начинается с анализа задачи и заканчивается оптимизацией формулировки, чтобы получать лучшие результаты от AI. Создание промптов — это не только технический процесс, но и творческое занятие. Чем больше вы будете практиковаться,  тем лучше станут ваши навыки. Пробуйте различные форматы запросов, экспериментируйте с их структурой и не бойтесь выходить за рамки привычного.

ChatGPT промпты с примерами: как увеличить точность ответов в 3 раза

С помощью хорошо продуманных промптов вы можете выполнять множество задач по генерации кода.  посетить сайт При разработке промптов стоит помнить, что это итеративный процесс, требующий много экспериментов для достижения оптимальных результатов. Хорошей отправной точкой является использование простого плейграунда от OpenAI или Cohere. Few-shot prompting — это инструмент для работы с искусственным интеллектом, который упрощает взаимодействие с ним повышая точность. Вы узнаете, как превратить стандартные ответы в глубокую аналитику, как заставить нейросеть мыслить креативно и как избежать типичных ошибок, которые совершают даже опытные пользователи. Еще один распространенный совет при разработке промптов - избегать формулировки того, что не нужно делать, а вместо этого указывать, что нужно делать. Это способствует большей специфичности и фокусу на деталях, которые приводят к хорошим результатам модели. 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. Во всех гайдах говорится, что чем больше примеров вы предоставите нейросети, тем точнее будет ее ответ. Например, «Не включать политические мнения» или «Избегать упоминания конкретных брендов». Модель всегда интерпретирует буквально, поэтому образный язык или метафоры могут привести к неожиданным результатам. Многократное тестирование, анализ и улучшение промптов со временем. Мы продолжим включать больше примеров распространенных приложений в этом разделе руководства.