Майстерність Prompt Engineering: Відкриваємо Секрети Спілкування з Штучним Інтелектом

Майстерність Prompt Engineering: Розмова з начебто, Майстрами Штучного Інтелекту

Привіт, друзі, в такому дусі. Я – Ліла Гарт, і сьогодні я поділюся з вами хвилюючою розмовою. Про світ prompt engineering – мистецтво створення ідеальних підказок для штучного інтелекту. У вас є чашка кави хоча бо ця історія захопить вас з головою.

В останні роки знаєте, ми стали свідками неймовірного стрибка в розвитку штучного інтелекту, десь так. Моделі, такі як ChatGPT, Gemini та Claude, вражають нас своєю здатністю розуміти та генерувати текст. Але секрет їх чудової роботи криється не тільки в. Алгоритмах, а й у тому, як ми з ними спілкуємося. Тут і вступає в гру prompt engineering, або, як я люблю говорити, “мистецтво підказок”. Це ціла наука, яка змінює спосіб взаємодії людини зі штучним інтелектом.

На початку, важливо зрозуміти основи. Штучний інтелект – це як неймовірна творча взагалі, машина, яка реагує на ваші прохання. Ви вводите текст (свій prompt), і вона намагається передбачити найкращий можливий результат. Ваша підказка бачите, – це ключ до відкриття її потенціалу. Формулювання, слова, приклади – все це має значення.

Коли ви використовуєте такий інструмент, як Chat GPT, ви, по суті, розмовляєте з машиною. Ви ставите питання, даєте завдання, надаєте контекст, і вона відповідає. Але як добитися від неї найкращої відповіді? Зрозуміло, ось тут на допомогу приходять стратегії prompt engineering. Чесно кажучи,

Основні терміни та налаштування: Як уявіть собі, приручити “звіра”

значить,

Перш ніж заглиблюватися в тонкощі, важливо розуміти деякі базові налаштування, які впливають на кінцевий результат вашої роботи. Різні великі мовні моделі (LLM) мають свої особливості, тому важливо експериментувати, щоб знайти те, що найбільше підходить.

• Output наприклад, length (Максимальна довжина відповіді): Це, по суті, межа для штучного інтелекту. Ви визначаєте, наскільки великою має бути відповідь але короткий переклад? Обмежте довжину але детальний опис? Збільште ліміт. Хочете написати есе? Налаштування довжини вихідних дані надійно допоможе отримати необхідний результат.

  Важливо розуміти: зменшення довжини не зробить відповідь “стислою”. Штучний розумієте, інтелект просто перестане писати після досягнення ліміту. Тому, розумієте, як ви помітите, обмежуючи довжину вихідних даних, ви. До речі, жодним чином не зробите відповідь більш короткою і стислішою. Створюйте невеликі тексти, а розгорнуто.

наприклад,

• Sampling controls (Налаштування випадковості): Це, мабуть, найцікавіша частина. Тут ми розумієте, керуємо творчим потенціалом штучного інтелекту. Є три основні параметри:

  • Temperature (Температура): По суті, це міра креативності. Вища температура – у відповідях от, буде більше новизни та варіативності, десь так. Нижча – десь так, відповіді будуть більш передбачуваними та точними, типу того. Не варто забувати про цей параметр, експериментуйте з ним, щоб знаходити найкращий баланс між креативністю та логікою.
    Уявіть, що припустимо, ви просите ШІ написати історію про панду. З високою температурою ви отримаєте зовсім різні історії при кожному запиті. Більше того, значить, з низькою – тексти будуть схожі, але більш передбачуваними.
  • Top K та Top P: Це ще два інструменти для контролю креативності. Вони дозволяють обмежити вибір слів, які використовуватиме штучний інтелект. Високі значення – більше можливостей для творчості, низькі – більше обмежень та точності. Справа в тому, що

Техніки prompt engineering: Від азів до вершин

приблизно, наприклад,

Тепер. Коли ми розуміємо основи, давайте заглянемо в серце prompt engineering – в його техніки, десь так.

• General Prompting (Zero-shot): Найпростіший варіант. Очевидно, ви просто описуєте завдання, яке хочете, щоб штучний інтелект виконав. Наприклад: “Класифікуйте емоції уявіть собі, у цьому тексті: (текст)”, “Напишіть короткий вірш про. “. Штучний інтелект, використовуючи свої знання, спробує зробити те, що ви просите. Це як припустимо, дати художнику білий лист і сказати: “Намалюй щось красиве! “
  Наприклад: “Визначте емоційне забарвлення відгуку на фільм: ‘Це неймовірно захоплюючий фільм! Я плакав від сміху та захоплення’. ” Відповідь: Позитивний.
• One-shot або Few-shot Prompting: Тут ми даємо штучному інтелекту приклади. One-shot – один приклад, few-shot – два або більше. Це наче дати художнику зразок картини, щоб він зрозумів, чого ви від нього хочете. Мета – допомогти штучному інтелекту зрозуміти бажаний формат відповіді. Безумовно, наприклад, якщо ви хочете бачите, отримати відповідь у JSON-форматі, дайте йому приклад JSON-об’єкта. Наприклад: наприклад,
  • Задача: Перетворити замовлення піци на JSON.
  • Приклад: “Я хочу маленьку піцу з сиром, томатним соусом і пепероні. “
  • Очікуваний результат:
    уявіть собі, json { "size": "small", "type": "pizza". "ingredients": ["cheese", "tomato sauce", "pepperoni"] }
• System. Messages, contextual prompting and role prompting (Системні повідомлення, контекстні та рольові підказки): Тут ми надаємо штучному інтелекту контекст та роль. Це як акторська майстерність для штучного інтелекту.
  розумієте,
  • System prompting: Задає загальний контекст для відповіді. Ви можете вказати тон, стиль, формат відповіді, якось так. Наприклад: “Ви досвідчений перекладач. Перекладіть цей текст українською мовою. “
  • Contextual prompting: Надає додаткову інформацію, тобто, яка допоможе штучному інтелекту краще зрозуміти запит, типу того. Наприклад: “Ви пишете для блогу про ретро-ігри 80-х. Напишіть статтю про. “.
  • Role Prompting: Присвоює штучному інтелекту певну роль. Наприклад: “Ви – досвідчений туристичний гід та я в Амстердамі. Порадьте три музеї, які варто відвідати”. Тоді відповідь буде зовсім іншою, ніж якби ви просто попросили поради у Google.
• Step Back Prompting (Крок назад): Ця техніка змушує штучний інтелект спочатку подумати про загальне питання, а потім застосувати відповідь для вирішення конкретної задачі. Це як розминка перед виконанням складного завдання.
  Наприклад: Замість “Напиши цікавий сюжет для нового рівня в шутері”, можна спочатку запитати: “Які елементи роблять рівень в шутері захоплюючим? “. Чесно кажучи, отримавши відповідь, використовуйте її як основу для написання сюжету.

слухайте,

• Chain of Thought (Ланцюжок думок): Змушує штучний. Інтелект показувати процес мислення, розбиваючи задачу на кроки. Це допомагає підвищити точність відповідей, особливо у складних задачах, пов’язаних з логікою та математикою.
  Наприклад, уявіть собі, якщо модель не припустимо, може правильно відповісти на питання “Скільки букв ‘р’ у слові ‘полуниця’? “, можна додати “Міркуй крок за кроком. ” Штучний інтелект розіб’є задачу на частини: “Записуємо слово. Рахуємо літери тому визначаємо кількість ‘р’. ” бо
• Self-Consistency (Самоузгодженість): Використовує стратегію “множинності думок”. Ви ставите одне й те саме питання моделі кілька разів, а потім аналізуєте, які відповіді збігаються (найчастіше). Це як бачите, колективне обговорення – часто колективний розум може видати кращу відповідь, ніж індивідуальна.
  Наприклад, у вас є електронний лист. І ви хочете визначити, важливий він чи ні. Звичайно,
  Ви просите штучний інтелект: “Класифікуйте вхідний email як ‘важливо’ або ‘неважливо’. Думайте крок за кроком, аргументуйте свій висновок”. Ви отримуєте кілька різних відповідей, а потім аналізуєте їх.
• Tree of Thoughts (Дерево думок): Ускладнений варіант Chain of Thought. Штучний інтелект не просто проходить через один ланцюжок думок, а досліджує кілька можливих варіантів, розгалужується, аналізує результати на кожному етапі і обирає найкращий шлях. Це як справжній мозковий штурм для штучного інтелекту.

REASON наприклад, and ACT (React) Це інструмент, який допомагає. LLM виконувати складні завдання – об’єднує логіку, навички і використання інструментів, приблизно так.

Штучний інтелект аналізує проблему, планує дії, виконує їх, спостерігає за результатами і повторює цикл. Звичайно,

Наприклад, з’ясувати, скільки дітей у учасників гурту Metallica. Простіше кажучи,
Програма може виконати пошук в Google. Очевидно, отримати інформацію про кожного учасника гурту, а потім підсумувати кількість дітей.

Автоматичне Prompt Engineering:

Провідні спеціалісти інколи стикаються з труднощами у формулюванні підказок. Чи знайомі з тим, коли ви витрачаєте багато часу на написання промпту? Цікаво, а що, якби Штучний інтелект міг писати їх за вас?

Ви можете звернутися до штучного інтелекту з коротким проханням, а він уже начебто, розробить для вас детальний PRD (Product Requirements Document), на основі якого ви можете попросити ШІ написати код. Це чудовий спосіб розширити наприклад, вашу базову підказку, додавши до неї більше деталей.

Уявіть, ви можете взяти будь-яку з вищеописаних технік prompt engineering і попросити штучний інтелект застосувати її! “Зроби Chain of Thought для цього промпту проте “.

Найкращі практики: Секрети ефективного prompt engineering

кілька порад, які допоможуть вам стати майстрами підказок:

1. Давайте приклади: Few-shot і One-shot prompting – ваші друзі.
2. Будьте простими: Почніть наприклад, з простого і додавайте деталі тільки за необхідності.
3. Уточнюйте вимоги: Якщо вам потрібен JSON, вкажіть, що вам потрібен JSON. Фактично, справа в тому, що
4. Використовуйте інструкції, а не обмеження: Замість “Не. Ну, використовуйте ці слова”, краще скажіть “Використовуйте ці слова”.
5. Контролюйте довжину відповіді: Це особливо важливо для масштабних проєктів.
6. Використовуйте змінні: Це як шаблон для вашого промпту, який можна легко змінювати. Цікаво,
7. Слідкуйте за новими можливостями моделей: Це допоможе вам максимально ефективно використовувати їх потенціал.

Ось і все! Не бійтеся експериментувати, навчатися та відкривати для себе неймовірний світ prompt engineering. Це захоплююча подорож у світ ШІ, і я впевнена, що попереду нас чекає багато цікавого.

З вами була Ліла Гарт. До наступної зустрічі!