" Промпт-инжиниринг (Prompt engineering) — это система принципов составления правильных текстовых запросов для искусственного интеллекта (например, нейросетей). Изучите эту концепцию, ее значение и то, как она работает в тонкой настройке языковых моделей.
Промпт-инжиниринг стал мощным методом оптимизации языковых моделей при обработке естественного языка (NLP). Этот метод позволяет создавать эффективные подсказки, часто называемые инструкциями или вопросами, для управления поведением и выводом моделей ИИ.
Из-за способности промпт-инжиниринга улучшить функциональность и управление языковыми моделями, он привлек большое внимание. В этой статье мы углубимся в концепцию промпт-инжиниринга, расскажем, каково его значение, и объясним, как он работает.
Понимание промпт-инжиниринга
Промпт-инжиниринг включает в себя создание точных и информативных вопросов или инструкций, которые позволяют пользователям получать желаемые результаты от моделей ИИ. Эти подсказки служат точными входными данными, которые направляют поведение языкового моделирования и генерацию текста. Пользователи могут изменять и контролировать выходные данные моделей ИИ, тщательно структурируя подсказки, что повышает их полезность и надежность.
История промпт-инжиниринга
В ответ на повышение сложности языковых моделей и расширение их возможностей со временем изменилась разработка подсказок. Хотя промпт-инжиниринг еще не имеет долгой истории, его основы можно увидеть в ранних исследованиях НЛП и создании первых языковых моделей ИИ. Вот краткий обзор истории подсказок:
Эпоха до трансформеров (до 2017 г.)
Быстрая разработка была менее распространена до разработки моделей на основе трансформеров (трансформер — англ. тransformer — архитектура глубоких нейронных сетей, представленная в 2017 году исследователями из Google Brain — прим. ред.), таких как генеративный предварительно обученный трансформер OpenAI (GPT). В более ранних языковых моделях, таких как рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные сети (CNN), отсутствуют контекстные знания и адаптивность, что ограничивает возможности промпт-инжиниринга.
Предварительная подготовка и появление трансформеров (2017 г.)
Появление трансформеров, особенно упоминание о них в статье «Внимание — это все, что вам нужно» Васвани и др. в 2017 году произвело революцию в области НЛП. Трансформеры позволили предварительно обучать языковые модели в широком масштабе и учить их тому, как представлять слова и предложения в контексте. Однако на протяжении всего этого времени промпт-инжиниринг все еще оставался относительно неизученной техникой.
Тонкая настройка и распространение GPT (2018 г.)
Важным поворотным моментом для промпт-инжиниринга стало введение моделей OpenAI GPT. Модели GPT продемонстрировали эффективность предварительной подготовки и тонкой настройки для конкретных последующих задач. Для различных целей исследователи и практики для управления поведением и выходными данными моделей GPT начали использовать методы промпт-инжиниринга.
Достижения в области промпт-инжиниринга (2018 г. – настоящее время)
По мере того, как понимание промпт-инжиниринга росло, исследователи начали экспериментировать с различными подходами и стратегиями. Это включало разработку подсказок с богатым контекстом, использование шаблонов на основе правил, включение системных или пользовательских инструкций и изучение таких методов, как настройка префикса. Цель состояла в том, чтобы усилить контроль, смягчить предубеждения и улучшить общую производительность языковых моделей.
Вклад сообщества и исследования (2018 г. – настоящее время)
По мере того, как промпт-инжиниринг набирал популярность среди экспертов НЛП, ученые и программисты начали обмениваться идеями, извлеченными уроками и передовым опытом. Онлайн-форумы, академические публикации и библиотеки с открытым исходным кодом внесли значительный вклад в разработку методов промпт-инжиниринга.
Текущие исследования и будущие направления (настоящее и будущее)
Промпт-инжиниринг продолжает оставаться активной областью исследований и разработок. Исследователи изучают способы сделать этот метод более эффективным, интерпретируемым и удобным для пользователя. Такие возможности, как вознаграждение на основе правил, модели вознаграждения и подходы с участием человека в цикле, изучаются для улучшения стратегий промпт-инжиниринга.
Значение промпт-инжиниринга
Промпт-инжиниринг необходим для повышения удобства использования и интерпретируемости систем ИИ. Он имеет ряд преимуществ, в том числе:
Улучшенный контроль
Пользователи могут управлять языковой моделью для создания желаемых ответов, давая четкие инструкции через подсказки. Такая степень контроля может помочь в обеспечении того, чтобы модели ИИ давали результаты, соответствующие заранее установленным стандартам или требованиям.
Уменьшение предвзятости в системах ИИ
Промпт-инжиниринг может использоваться как инструмент для уменьшения предвзятости в системах ИИ. Предубеждения в сгенерированном тексте можно обнаружить и уменьшить путем тщательной разработки подсказок, что приведет к более справедливым и равным результатам.
Изменение поведения модели
Языковые модели могут быть изменены для отображения желаемого поведения с помощью промпт-инжиниринга. В результате системы ИИ могут стать экспертами в определенных задачах или областях, что повышает их точность и надежность в конкретных случаях использования.
Как работает промпт-инжиниринг
Промпт-инжиниринг использует методический процесс для создания мощных подсказок. Вот несколько важных действий:
Общие подсказки GPT-4
Следующие советы помогут вам получить конкурентное преимущество в последней версии ChatGPT:
Зафиксируйте свой стиль письма
Отправьте GPT несколько образцов вашего письма и попросите его создать руководство по стилю для будущих результатов.
Пример подсказки:
«Проанализируйте приведенный ниже текст на предмет стиля, голоса и тона. Используя НЛП, создайте запрос на написание новой статьи в том же стиле, голосе и тоне: [вставьте свой текст или ссылку на свое письмо]»
Контент с целью
Создавайте контент с определенной целью, сообщая GPT, кто является вашей аудиторией и чего вы хотите достичь с помощью своего контента.
Пример подсказки:
«Тема: Как увеличить список адресов электронной почты
Для аудитории: пользователи социальных сетей.
Контентная цель: мотивировать аудиторию к расширению списка адресов электронной почты, дав им один совет».
Симулятор эксперта
Попросите GPT сыграть роль клиента или опытного эксперта и создавать контент, как если бы он был этим конкретным персонажем.
Пример подсказки:
«Выступайте в роли опытного специалиста по данным и помогите мне написать отчет, в котором освещаются последние тенденции и прогнозы в области искусственного интеллекта. Предоставьте мне уникальную информацию и советы экспертов, которые помогут мне предоставить моей аудитории высококачественный и информативный контент».
Нестандартные подсказки
Попробуйте использовать подсказки, которые являются более открытыми или абстрактными, чтобы получить уникальные и творческие ответы. Вы можете раскрыть творческий потенциал GPT, находя яркие выражения и неожиданные темы.
Пример подсказки:
«Напишите стихотворение о создании контента» или «Опишите, как вы себя чувствуете в цифровом маркетинге, используя 10 прилагательных».
Ультра-мозговой штурм
Вместо того, чтобы просить GPT создать список потенциальных тем для вашего следующего проекта, попросите его представить новые точки зрения на знакомую тему.
Пример подсказки:
«Тема: Улучшение навыков копирайтинга.
Для вышеупомянутой темы придумайте новые и инновационные идеи, которые нестандартны и нетрадиционны».
Бросьте вызов господствующей идее
Попросите привести примеры, которые противоречат общепринятому представлению, чтобы найти провокационные точки зрения, которые бросают вызов ожиданиям и ломают стереотипы.
Пример подсказки:
«Приведите примеры, противоречащие идеям, изложенным на этой веб-странице, и сгенерируйте наводящие на размышления решения: [вставьте URL-адрес веб-страницы]».
Экспериментируйте со стилями и тоном
Используйте разный стиль и тон, чтобы создавать более динамичный и разнообразный контент.
Примеры стиля:
- описание
- убеждение
- повествование
- пояснение
- технический
- академический
- творческий
- неофициальный
- формальный
- юмористический
- сатирический
- ироничный
- драматический
- поэтический
- мистический
- тревожный
- романтический
- реалистичный
- сюрреалистический
- готический
- Примеры тона:
- формальный
- неофициальный
- серьезный
- юмористический
- саркастический
- ироничный
- циничный
- сатирический
- уверенный
- сомнительный
- оптимистичный
- пессимистичный
- симпатичный
- чуткий
- злой
- агрессивный
- уважительный
- игривый
- искренний
- целеустремленный
Пример подсказки:
«Дайте [вставить стиль] совет, как использовать GPT-4 для создания более эффективного контента в [вставка]».
Другая точка зрения
Попросите его написать с точки зрения группы персонажей с разным прошлым.
Пример подсказки:
«Тема: Продуктивность для предпринимателей.
Для вышеупомянутой темы напишите несколько точек зрения от группы с разными точками зрения, используя их собственный голос и формулировку».
Переключатель формата
Используйте GPT для написания в различных форматах, таких как схемы, карты памяти, маркеры, убедительные эссе или фрагменты текста менее 280 символов, используя определенную структуру.
Пример подсказки:
«Создайте ментальную карту на тему использования Notion, чтобы оставаться организованным в качестве создателя контента, перечислив центральную идею, основные ответвления и ответвления».
Человеческое вдохновение
Попросите GPT работать в соответствии с информацией, которую вы прочитали в другом месте, например, убедительными советами по написанию из сообщения в блоге.
Пример подсказки:
«Напишите краткий пост о том, почему копирайтинг является важным навыком в 2023 году. Используйте идеи со следующей веб-страницы: [вставьте URL-адрес веб-страницы]».
Совет для профессионалов: GPT-4 теперь может обрабатывать веб-ссылки и изображения — используйте это в своих интересах при запросе [или спросите GPT, как лучше всего это сделать].
— Чейз Кертис (@realchasecurtis) 2 апреля 2023 г.
Укажите задачу
Установите точную цель, которой вы хотите достичь с помощью языковой модели. Может быть задействована любая задача НЛП, включая завершение текста, перевод и обобщение.
Определите входы и выходы
Четко определите входные данные, которые требуются языковой модели, и желаемые выходные данные, которые вы ожидаете получить от системы.
Создавайте информативные подсказки
Создавайте подсказки, которые определенно сообщают модели об ожидаемом поведении. Эти вопросы должны быть четкими, краткими и соответствовать поставленной цели. Поиск лучших подсказок может потребовать проб, ошибок и пересмотра.
Повторяйте и оценивайте
Протестируйте созданные подсказки, загрузив их в языковую модель и оценив результаты ее работы. Просматривайте результаты, ищите недостатки и корректируйте инструкции для повышения производительности.
Калибровка и тонкая настройка
Учитывайте результаты оценки при калибровке и точной настройке подсказок. Эта процедура влечет за собой внесение незначительных корректировок для получения требуемого поведения модели, гарантируя, что оно согласуется с предполагаемой работой и требованиями.
