Что такое Few-Shot Prompting? Преимущества и примеры использования

В настоящее время очевидно, что можно попросить модель выполнять разнообразные задачи, просто предоставив ей команды и инструкции. Эта мощная возможность уже активно используется разработчиками продуктов и искусственного интеллекта для экспериментов и создания полезных приложений. В нашей системе составления промптов мы побуждали модель показывать пошаговый подход к получению ответа, чтобы убедиться, что она не галлюцинирует.

Latent AI

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).

Почему это важно?

Одним из самых инте­рес­ных реше­ний в этой обла­сти явля­ет­ся Few Shot Prompting. Эта тех­ни­ка раз­ра­бо­та­на для того, что­бы улуч­шить каче­ство отве­тов боль­ших язы­ко­вых моде­лей (LLM). В этой ста­тье мы подроб­но рас­смот­рим, что это такое, как он рабо­та­ет, и как он может помочь в созда­нии  каче­ствен­ных отве­тов ИИ. Да, нечетные числа в этой группе дают в сумме 107, что является четным числом.

• Хотя базовые примеры были интересными, в этом разделе мы рассмотрим более продвинутые техники формулировки запросов, которые позволяют нам решать более сложные и интересные задачи.
• Это особенно полезно для задач, требующих знаний в конкретной области или дополнительного контекста.
• Есть множество способов улучшить результаты выше, но это уже очень полезно.
• Продолжая использовать мой сайт вы соглашаетесь с условиями использования файлов cookie 🍪 и политикой в отношении обработки персональных данных.
• Few Shot Prompting пыта­ет­ся решить эту про­бле­му, предо­став­ляя моде­ли несколь­ко кон­крет­ных при­ме­ров для ана­ли­за и исполь­зо­ва­ния при гене­ра­ции ответа.

Однако, в более сложных задачах, может потребоваться подробно расписать этапы, или же по какому принципу модель должна действовать. Chain-Of-Thought промптинг - техника создания промпта, который заставляет модель думать поэтапно, шаг за шагом.  https://www.24propertyinspain.com/user/profile/443709 Возможно, одна из самых сложных задач для LLM на сегодняшний день - это задача, требующая некоторой формы рассуждения. Рассуждение является одной из наиболее интересных областей из-за типов сложных приложений, которые могут возникнуть из LLM. В этом разделе мы предоставим больше примеров того, как использовать промпты для выполнения различных задач и введем ключевые концепции на примерах. Несколько примеров ниже иллюстрируют, как вы можете использовать хорошо продуманные промпты для выполнения различных типов задач. 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. 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.  http://09vodostok.ru/user/SEO-Proven/ Модель опирается на какие-то известные ей факты, и выстраивает из https://roboticsbusinessreview.com/category/ai/   них логическую цепочку, приводящую к конкретному ответу. https://talktoislam.com/user/serp-game Продолжая использовать мой сайт вы соглашаетесь с условиями использования файлов cookie 🍪 и политикой в отношении обработки персональных данных. Несмотря на мощь этих техник, промпт-инжиниринг сталкивается с несколькими проблемами, и конфиденциальность данных является одной из самых важных. Аналогично, RAG становится экспертом модели, который предоставляет конкретные, авторитетные источники. Современные LLM могут выполнять самые разные задачи, начиная от суммирования текста и математического рассуждения, и заканчивая генерацией кода. Вы сказали модели завершить предложение, поэтому результат выглядит гораздо лучше, так как он точно следует вашей инструкции ("Complete the sentence"). Такой подход к проектированию оптимальных промптов для указания модели выполнения задачи называется промпт инжинирингом.