В эпоху искусственного интеллекта и нейросетей создание эффективных промтов (запросов) для языковых моделей становится важным навыком. Эти практики помогут вам получить наилучшие результаты от вашей модели.

Что такое Prompt Engineering?

Prompt Engineering (составление запросов) — это искусство и наука создания эффективных запросов (prompts) для взаимодействия с языковыми моделями, такими как GPT-4 и другие LLM (Large Language Models). Эти модели обучены на больших объемах текстовых данных и могут генерировать ответы на различные запросы, но качество и релевантность этих ответов сильно зависят от того, как именно сформулирован запрос. Правильный подход к созданию запросов позволяет получить более точные, полезные и удовлетворяющие потребности результаты.

10 лучших практик для Prompt Engineering

  • Четкость и конкретика

Чем точнее и конкретнее сформулирован запрос, тем выше вероятность получить релевантный ответ. Избегайте размытых и многозначных формулировок.

  • Контекстуальная информация

Предоставляйте модели как можно больше контекста. Это поможет ей лучше понять ваш запрос и дать более точный ответ.

  • Использование примеров

Включение примеров в запрос может значительно улучшить качество ответа. Примеры показывают модели, какой тип ответа вы ожидаете.

  • Разделение задач

Если задача сложная, разбейте ее на несколько более простых запросов. Это поможет модели лучше справиться с каждой частью задания.

  • Проверка и уточнение

Регулярно проверяйте ответы модели и уточняйте запросы по мере необходимости. Итеративный процесс позволяет постепенно улучшать результаты.

  • Избегание предвзятости

Формулируйте запросы так, чтобы избегать предвзятости и стереотипов. Это поможет получить более объективные и сбалансированные ответы.

  • Использование нейтрального языка

Используйте нейтральный и формальный язык, чтобы минимизировать влияние эмоционально окрашенных слов на ответ модели.

  • Ограничение объема информации

Слишком длинные запросы могут быть трудными для обработки модели. Старайтесь быть лаконичными и передавать суть кратко и ясно.

  • Контроль за выходными данными

Используйте фильтры и ограничения для контроля качества выходных данных. Это поможет исключить нерелевантную или нежелательную информацию.

  • Обратная связь и обучение

Обеспечьте модели обратную связь на её ответы, чтобы она могла учиться на ошибках и улучшать свои результаты в будущем.

Применение практик в конкретном сценарии

Представим сценарий, в котором оператор взаимодействует с моделью AI для составления отчета о состоянии рынка для компании. Оператор будет использовать каждую из вышеупомянутых практик.

Сценарий

Оператор: Здравствуйте, GPT-4. Мне нужно составить отчет о состоянии рынка для нашего нового продукта. Давайте начнем с анализа текущих трендов.

GPT-4: Конечно! Какие именно тренды вас интересуют?

Применение: четкость и конкретика

Оператор: Мне нужны тренды в области технологий и потребительских предпочтений за последние пять лет.

GPT-4: Вот основные тренды в технологиях и потребительских предпочтениях за последние пять лет…

Применение: контекстуальная информация

Оператор: Для нашего нового продукта важно понимать влияние экономики на эти тренды. Как экономика повлияла на технологии и потребительские предпочтения?

GPT-4: Ситуация значительно изменила технологические тренды и потребительские предпочтения. Например…

Применение: использование примеров

Оператор: Приведите, пожалуйста, примеры изменений в потребительских предпочтениях, связанных с экономикой.

GPT-4: Конечно. Например, возрос спрос на онлайн-сервисы и удаленную работу…

Применение: разделение задач

Оператор: Хорошо, теперь давайте рассмотрим технологические тренды отдельно. Какие ключевые технологии развивались в последние пять лет?

GPT-4: В последние пять лет активно развивались следующие ключевые технологии…

Применение: проверка и уточнение

Оператор: Спасибо. Теперь уточним. Как изменились инвестиции в эти технологии после 2020 года?

GPT-4: После 2020 года инвестиции в технологии, такие как искусственный интеллект и облачные вычисления, значительно увеличились…

Применение: избегание предвзятости

Оператор: Предоставьте, пожалуйста, данные без эмоциональной окраски, просто факты и цифры.

GPT-4: Конечно. Инвестиции в искусственный интеллект выросли на 40% в 2021 году…

Применение: использование нейтрального языка

Оператор: Отлично. Сформулируйте, пожалуйста, данные в официальном и нейтральном стиле для отчета.

GPT-4: В 2021 году наблюдался рост инвестиций в искусственный интеллект на 40%…

Применение: ограничение объема информации

Оператор: Представьте основные данные в краткой форме.

GPT-4: Основные данные: рост инвестиций в ИИ на 40%, облачные вычисления — на 30%, кибербезопасность — на 25%.

Применение: контроль за выходными данными

Оператор: Пожалуйста, исключите нерелевантные данные и оставьте только ключевые цифры для отчета.

GPT-4: Основные данные для отчета: рост инвестиций в ИИ — 40%, облачные вычисления — 30%, кибербезопасность — 25%.

Применение: Обратная связь и обучение

Оператор: Хорошо, эта информация полезна. В будущем мне также понадобится анализ рынка в других отраслях. Учтите, пожалуйста, этот формат запросов для следующих взаимодействий.

GPT-4: Принято. В будущем я буду учитывать ваш предпочтительный формат запросов для анализа рынка.

Заключение

Практики Prompt Engineering позволяют существенно повысить качество взаимодействия с языковыми моделями. Используя четкие и конкретные запросы, контекстуальную информацию, примеры, разделение задач, регулярную проверку и уточнение, избегание предвзятости, нейтральный язык, ограничение объема информации, контроль за выходными данными и обратную связь, можно добиться более точных и релевантных ответов от моделей. Эти навыки полезны в различных областях, включая AI-разработку, анализ данных и автоматизацию процессов.