Гид по промпт-инжинирингу. Леонид Потапов

Чтение книги онлайн.

      Промпт-инжиниринг может включать в себя следующие шаги:

      1. Определение цели: четкая формулировка задачи или цели, которую нужно 8 решить с помощью модели ИИ. Это может быть генерация текста, ответ на вопросы, перевод и другие задачи.

      2. Разработка промптов: создание конкретных и ясных промптов, которые описывают, что требуется от модели. Формулировка должна быть точной и понятной, чтобы модель могла правильно интерпретировать запрос.

      3. Учет контекста: включение необходимой контекстуальной информации в промпт помогает модели дать более точный и релевантный ответ.

      Это может быть дополнительный текст или данные, связанные с основным запросом.

      4. Тестирование промптов: проверка различных вариантов промптов для оценки их эффективности. Тестирование позволяет понять, как разные формулировки влияют на ответы модели.

      5. Анализ результатов: после тестирования проводится анализ ответов модели на различные промпты. Оценивается точность, релевантность и соответствие ответов заданной цели.

      6. Оптимизация промптов: на основе анализа результатов вносятся изменения в промпты. Это может включать уточнение формулировок, добавление или удаление контекста, а также корректировку порядка или структуры информации для улучшения качества ответов.

      7. Итеративное улучшение: процесс тестирования и оптимизации продолжается до достижения желаемого уровня качества ответов модели. Итеративный подход позволяет постепенно улучшать результаты и находить наилучшие решения.

      8. Документация и стандартизация: успешные промпты и подходы документируются для будущего использования. Разрабатываются стандарты и рекомендации по созданию эффективных промптов, что упрощает процесс их разработки в будущем.

      Термин «промпт» (Prompt) – это своего рода задание или инструкция для модели искусственного интеллекта (ИИ). Он представляет собой набор входных данных, которые определяют контекст и желаемый результат работы, помогая модели понять, что именно от неё требуется.

      Использование промптов в работе с языковыми моделями позволяет более точно настраивать и контролировать выходные данные модели, делая её более гибкой и адаптивной к конкретным потребностям пользователя. Промпты могут включать не только текст, но и другие типы данных, такие как изображения или аудио, в зависимости от типа используемой модели.

      Важным аспектом промпт-инжиниринга является понимание того, как нейросеть обрабатывает информацию и какие типы запросов она может эффективно обрабатывать. Это помогает оптимизировать формулировку промптов и получать более точные и информативные ответы.

      При правильном использовании промптов нейросеть может быть мощным инструментом для решения различных задач, таких как генерация текста, анализ данных, создание контента и многое другое. Промпт инжиниринг позволяет пользователю максимально раскрыть потенциал нейросети и получить качественные результаты в своей деятельности.

      2. Области применения промптов

      Где промпты меняют правила игры?