Языковые модели и эволюционные алгоритмы для улучшения промптов AI на vc ru

Если промпт сформулирован неясно, AI может дать не то, что вы ожидаете. Именно поэтому важность мастерства создания промптов невозможно переоценить. Умение правильно формулировать запросы позволяет не только получать более точные ответы, но и максимально эффективно использовать потенциал AI в различных сферах. Кроме того, как наверняка многие из вас заметили, полученная выборка fluency repair содержит больше информации, чем обычная выборка для SFT, — в ней есть примеры исправлений. Такие исправления прекрасны тем, что можно делать обучение на триплетах (src, good, bad), а не только на парах (src, good). Мы можем явно показывать модели примеры не https://techcrunch.com/tag/artificial-intelligence/ очень хороших по гладкости переводов и примеры исправлений, а также одновременно оптимизировать вероятность исправления и дебустить вероятности плохого ответа. https://auslander.expert/

Например, в 2014 году в статье Sequence to Sequence Learning with neural networks было описано, как обучить в режиме end-to-end модель генерации текстов на основе рекуррентной нейронной сети. Чуть позже для обработки длинных последовательностей хорошо заработал механизм внимания (Bahdanau et.al., 2014). А в 2017 году исследователи из Google предложили модель трансформера, которая заменяет последовательное обновление скрытого состояния из RNN на параллелизуемый механизм self-attention. Он позволил моделировать более сложные зависимости с гораздо большим расстоянием связей. С точки зрения используемых алгоритмов задача перевода также очень интересна. Исторически для популярных языковых направлений было доступно гораздо больше данных, чем для других генеративных задач NLP (например, суммаризации или question-answering). Они не действуют против вирусных инфекций, и неправильное использование может привести к развитию устойчивости к антибиотикам. Для извлечения каждого из полей инвойса может быть полезным оптимизировать отдельный промпт. Очень важно внимательно отслеживать изменения в используемых моделях, а также регулярно проводить эксперименты с новыми моделями и внедрять их, если это позволяет повысить ценность для бизнеса. Сначала мы разберем суть подхода и типовые ситуации, где Fine-tuning может быть полезен. Обычно для составления и уточнения золотого запроса компании по разработке ИИ проводят множество экспериментов с различными формулировками и форматами, чтобы определить, что работает лучше всего для каждого конкретного случая. Разделение задачи на более мелкие этапы помогает модели предоставлять более ясные и детализированные ответы. 0-shot prompting предполагает предоставление LLM задачи или вопроса без каких-либо примеров. Эта техника эффективна для задач, где достаточно общего понимания модели. Токены представляют собой фрагменты текста, обрабатываемые моделью, и использование меньшего их количества обычно снижает затраты. Для экономии старайтесь делать запросы краткими и ясными, при этом сохраняя достаточно информации для получения точных ответов.

Создание системы идейных агентов с AutoGen: разработка ИИ-агентов для мозговых штурмов и обсуждений идей.

Поэтому завершает процесс создания документа его финальное редактирование, которое, как правило, проводится вручную. При подобном подходе большие языковые модели выступают в руках государственного и (или) муниципального служащего в качестве мощного и эффективного интеллектуального инструмента. В результате применения интеллектуального реферирования необходимый документ (отчет, обзор, аналитическая записка, реферат или иной документ) готовится за существенно более короткое время. Как правило, состав промпта, его формат и количество компонентов зависят непосредственно от типа решаемой задачи. Как показывает практика, работу с моделями следует начинать с самых простых промптов и усложнять их, добавляя по мере необходимости новые элементы и требуемый контекст для получения более точных конечных результатов. Промпт-инжиниринг позволяет более углубленно изучать и понимать потенциал и ограничения возможностей LLM и их использования в системах генеративного ИИ.

Игнорирование контекста

Авторами показано, что для повышения качества интеллектуального реферирования необходимо осуществлять итерационное использование разных методов обучения (настройки) LLM. При этом важное значение имеет первоначальный отбор текстов для обучения, который производится пользователем с опорой на собственные знания предметной области. Промпт-инжиниринг представляет собой ключевой аспект взаимодействия человека с языковыми моделями, такими как ChatGPT. Он включает в себя процесс создания, настройки и оптимизации текстовых запросов, которые направляются в модель для генерации ответов. Важность этой профессии обусловлена тем, что качество получаемого ответа напрямую зависит от того, насколько точно и ясно сформулирован промпт. Этот процесс не только развивает навыки работы с языковыми моделями, но и является признанным творческим методом, познавая возможности модели через постоянное улучшение взаимодействия. Для получения более точных ответов от модели, следует улучшить формат промпта. Как уже рассмотрено выше, промпт может объединять инструкции, контекст, входные данные и индикаторы вывода, что позволяет достичь более высоких результатов. Хотя использование всех этих компонентов не обязательно, это хорошая практика, поскольку более конкретные инструкции способствуют более точным ответам. В примере ниже показано, как это может быть реализовано с помощью более структурированного промпта. В одной из предыдущих публикаций мы рассматривали базовые рекомендации для улучшения качества продуктов с LLM. Если https://venturebeat.com/ai вам нужна ПО разработка или вы хотите оптимизировать свои ИИ-приложения с помощью экспертного проектирования запросов, свяжитесь с командой СКЭНД. Мы обсудим, как можем помочь вам достичь четких результатов, а также максимально использовать возможности разработки ИИ-программного обеспечения.