Telegram Group & Telegram Channel
Как можно улучшить ответы языковых моделей? Гайд по промтам

Сегодня качество ответов языковых моделей напрямую зависит от того, как сформулирован запрос. Новейшие LLM (large language model, большая языковая модель) уже неплохо справляются с неточными формулировками, но в большинстве случаев для успешной коммуникации с нейросетями всё ещё необходимы специальные методы и качественные промты. О том, как сформулировать запросы для языковых моделей, рассказываем в новом гайде.

👌🏻 Zero-shot prompting

Простые и короткие запросы к моделям приведут к выдаче простых и стандартных ответы. Например, есть запрос без примеров (zero-shot prompting): в этом случае мы рассчитываем на качество модели, на ее системные установки. Такие запросы хорошо работают для популярных запросов, для которых обучали модель (например, суммаризация текста или предварительный анализ данных).

✌🏻 One/few shot prompting

Если вы хотите получить от модели более развернутый и глубокий ответ в определенном формате/стиле, то при помощи одного или нескольких примеров (подсказок) необходимо явно показать, чего вы от нее ждете. Такой метод формулирования запросов называется one/few shot prompting. Примеры актуализирует в контексте модели более глубокие связи, которые были построены ею в процессе обучения, что в итоге помогает добиться ответа, который точнее соответствует запросу.

🙌🏻 Chain-of-Thought

Для решения сложных логических или математических задач используется техника chain-of-thought, или цепочка рассуждений (мы уже рассказывали о ней здесь). Простейший способ задействовать эту технику — прямо обозначить ее в запросе, используя выражения-маркеры вроде: «Давай думать шаг за шагом». В более сложных случаях можно задать для модели логику рассуждения, последовательность действий и этапы проверки.

Сравнить ответы языковой модели на одни и те же запросы, сформулированные с помощью разных методов, и узнать, что мотивировало ChatGPT-4o написать в обращении письма «Многоуважаемый и всечестнейший Профессор», можно, перейдя к полной версии статьи.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



group-telegram.com/digital_philologist/212
Create:
Last Update:

Как можно улучшить ответы языковых моделей? Гайд по промтам

Сегодня качество ответов языковых моделей напрямую зависит от того, как сформулирован запрос. Новейшие LLM (large language model, большая языковая модель) уже неплохо справляются с неточными формулировками, но в большинстве случаев для успешной коммуникации с нейросетями всё ещё необходимы специальные методы и качественные промты. О том, как сформулировать запросы для языковых моделей, рассказываем в новом гайде.

👌🏻 Zero-shot prompting

Простые и короткие запросы к моделям приведут к выдаче простых и стандартных ответы. Например, есть запрос без примеров (zero-shot prompting): в этом случае мы рассчитываем на качество модели, на ее системные установки. Такие запросы хорошо работают для популярных запросов, для которых обучали модель (например, суммаризация текста или предварительный анализ данных).

✌🏻 One/few shot prompting

Если вы хотите получить от модели более развернутый и глубокий ответ в определенном формате/стиле, то при помощи одного или нескольких примеров (подсказок) необходимо явно показать, чего вы от нее ждете. Такой метод формулирования запросов называется one/few shot prompting. Примеры актуализирует в контексте модели более глубокие связи, которые были построены ею в процессе обучения, что в итоге помогает добиться ответа, который точнее соответствует запросу.

🙌🏻 Chain-of-Thought

Для решения сложных логических или математических задач используется техника chain-of-thought, или цепочка рассуждений (мы уже рассказывали о ней здесь). Простейший способ задействовать эту технику — прямо обозначить ее в запросе, используя выражения-маркеры вроде: «Давай думать шаг за шагом». В более сложных случаях можно задать для модели логику рассуждения, последовательность действий и этапы проверки.

Сравнить ответы языковой модели на одни и те же запросы, сформулированные с помощью разных методов, и узнать, что мотивировало ChatGPT-4o написать в обращении письма «Многоуважаемый и всечестнейший Профессор», можно, перейдя к полной версии статьи.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok

BY Цифровой филолог👩‍💻




Share with your friend now:
group-telegram.com/digital_philologist/212

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

In 2018, Russia banned Telegram although it reversed the prohibition two years later. Soloviev also promoted the channel in a post he shared on his own Telegram, which has 580,000 followers. The post recommended his viewers subscribe to "War on Fakes" in a time of fake news. However, the perpetrators of such frauds are now adopting new methods and technologies to defraud the investors. Recently, Durav wrote on his Telegram channel that users' right to privacy, in light of the war in Ukraine, is "sacred, now more than ever." For tech stocks, “the main thing is yields,” Essaye said.
from ca


Telegram Цифровой филолог👩‍💻
FROM American