Паттерны в промпт-инжиниринге: что это и чем они полезны

Программисты давно заметили, что иногда при проектировании программного обеспечения возникает повторяющаяся проблема. Порой это даже не проблема, а просто ситуация, с которой они сталкиваются снова и снова. Для решения вопросов такого рода были созданы специальные архитектурные конструкции — шаблоны проектирования или дизайнерские паттерны. Они позволяют кодерам не ломать голову над одним и тем же моментом, а сразу реализовать сложную часть проекта.

При взаимодействии с большими языковыми моделями у промпт-инженеров также возникали проблемы, поэтому они сделали то же самое, что в свое время сделали программисты: создали паттерны.

Что такое паттерны?

Паттерны — это высокоуровневые методы решения проблем, возникающих при использовании больших языковых моделей, например, ChatGPT. Они структурированные, и еще их можно использовать многократно. На выходе они позволяют создавать более эффективные промпты с меньшей вероятностью ошибок и галлюцинаций.

Специалисты называют промпт-паттерны новыми шаблонами проектирования — теми самыми, которые используются в программировании. Как и шаблоны, паттерны можно использовать повторно, и они сильно облегчают промпт-инженерам жизнь. Причем сравнивая эти два инструмента, специалисты отталкиваются от идеи, что промпты превратились в своего рода язык программирования, где в качестве кода используется человеческая речь.

Поэтому профессия промпт-инженера мало чем отличается от профессии кодера: нужно общаться с машиной определенным языком, нужно понимать ее логику. И логика эта может быть весьма причудливой. О профессии промпт-инженера и ее нюансах мы рассказываем на бесплатном обзорном вебинаре — запишитесь, чтобы понять, подойдет вам эта специальность или нет!

Основные виды

Условно паттерны можно разделить на шесть категорий:

• семантика ввода;
• кастомизация вывода;
• поиск ошибок;
• улучшение промптов;
• взаимодействие;
• управление контекстом.

Теперь подробнее о каждой из категорий.

Семантика ввода (Input semantics) связана с тем, как нейросеть воспринимает и обрабатывает промпт. В качестве примера можно привести создание метаязыка для взаимодействия с большой языковой моделью.

Кастомизация вывода (Output customization) сосредотачивается на том, чтобы обучить большую языковую модель работать с определенными форматами. Например, это может быть шаблон, требующий определенной, конкретной или специфической структуры. Также кастомизация подойдет в ситуации, когда от ИИ требуется принять определенную роль — стать «экспертом» области.

Поиск ошибок (Error identification) — метод, который помогает выявлять и разрешать потенциальные ошибки в сгенерированном нейросетью тексте. Этот паттерн используется для борьбы с галлюцинациями, чтобы сгенерированный контекст был точным, понятным и максимально безопасным.

Улучшение промптов (Prompt improvement) — буквально улучшение промптов для того, чтобы ИИ генерировал результаты более высокого качества. Например, это может быть чат-бот, который задает пользователям наводящие и уточняющие вопросы.

Взаимодействие (Interaction) — этот промпт-паттерн фокусируется на улучшении динамики между пользователем и нейросетью. Таким образом общение с большой языковой моделью становится увлекательнее и эффективнее, что, опять же, полезно для чат-ботов. Промпт-паттерн помогает структурировать взаимодействие и делает ответы нейросети полезнее.

Управление контекстом (Context control) позволяет сфокусироваться на контексте во время диалога с нейросетью. Фокус на контексте делает разговор более связным и похожим на человеческую речь.

Структура, компоненты и примеры

Как работают паттерны в промпт-инжиниринге? Они состоят из шести компонентов, которые нужно проработать в рамках создания промпт-паттерна.

Вот они:

• имя и классификация (Name and Classification) — название паттерна и его класс в соответствии с классификацией выше;
• цель и контекст (Intent and Context) — описание проблемы, которую промпт-паттерн помогает решить;
• мотивация (Motivation) — обоснование паттерна и то, как именно он улучшает генерацию ИИ;
• структура и ключевые идеи (Structure and Key Ideas)‍ — описание основных элементов и идей;
• пример реализации (Example Implementation) — практическая демонстрация того, чего помогает добиться использование промпт-паттерна;
• последствия (Consequences): плюсы и минусы использования и рекомендации по адаптации паттерна к различным контекстам.

Например, так выглядит промпт-паттерн категории «Взаимодействие» для бесконечной генерации:

• Цель и контекст: автоматическая генерация непрерывной серии результатов без необходимости каждый раз заново вводить промпт.
• Мотивация: упрощение повторяющихся задач через использование нейросети, которая будет генерировать несколько результатов подряд.
• Структура и ключевые идеи: скомандовать ИИ генерировать результаты бесконечно или пока не будет выполнено условие остановки.
• Пример реализации: «Сгенерируй список творческих письменных заданий по очереди, пока я не скажу “стоп”. Например, “Напишите о путешественнике во времени, который посещает Древний Египет”».
• Последствия: повышение эффективности выполнения повторяющихся задач. Недостаток — может привести к чрезмерной генерации при отсутствии наблюдения.

Другой пример из категории «Поиск ошибок»:

• Цель и контекст: генерация списка фактов, которые обязательно должны быть проверены на соответствие действительности.
• Мотивация: поиск и исправление потенциальных неточностей в результате, сгенерированном ИИ, получение надежной и фактологически верной информации.
• Структура и ключевые идеи: создание списка ключевых фактов из результата, которые необходимо проверить путем фактчекинга.
• Пример реализации: «Начиная с этого момента, каждый раз, когда ты генерируешь ответ на вопрос, генерируй также список связанных с ответом фактов, которые необходимо впоследствии проверить путем фактчекинга. Например: “1. Население Канады составляет 37 миллионов человек. 2. Столица Австралии — Сидней”».
• Последствия: улучшение правдивости результатов генерации. Недостаток — требуется дополнительное усилие для проверки фактов.

Новые промпт-паттерны можно создавать самостоятельно. Любая повторяющаяся ошибка — повод задуматься, как именно ее можно решить, чтобы упростить работу и сделать ответы нейросети точнее. Как раз это — одна из задач промпт-инженеров и один из навыков, которые им нужны.