Мастерство создания промптов: Как написать эффективные запросы для AI AI Тренды

И также понятно, что цель нашего продукта — качественный перевод произвольных текстов, будь то статья из Википедии, субтитры к фильму или комментарий футбольного матча. В 2024 году LLM стали умнее, и многие ожидали,  что уж теперь бейзлайн человеческого качества будет достигнут. Но, по результатам свежего WMT (ноябрь 2024 года), переводы человека остались статистически значимо лучше ML-систем в 7 из 11 представленных языковых направлений. И это если не учитывать тот факт, что сами «человеческие» переводы на WMT не являются безупречными. Есть много методов и техник, используемых для создания и оптимизации промтов. Использование ИИ для генерации контента, рекомендаций или анализа данных может иметь серьезные последствия, особенно если запросы составлены некорректно или с целью манипуляции. Одной из главных тенденций станет автоматизация и унификация работы с промптами. Уже сейчас появляются платформы, которые предлагают готовые шаблоны запросов для самых разных целей — от написания текстов до проведения исследований. http://akvalife.by/user/Google-Magic/

Пересечение искусства и технологий: оценка влияния генераторов подсказок

С появлением BERT-like-моделей и decoder-only-моделей возникли автоматические метрики (машиннообученные под оценки людей). Корреляция таких метрик куда выше, чем у rule-based, но их проблема — в низкой робастности к переводам систем, не похожих на системы из train-выборки этих метрик. Небольшой размер этого датасета — ещё один фактор нестабильности сходимости. Модели не хватало данных для хорошей адаптации под задачу, и на практике возникало много галлюцинаций, а также пропусков длинных блоков текста. Для решения этой задачи мы решили использовать синтетические данные исправлений гладкости. https://matkafasi.com/user/seo-hustle

• Именно поэтому важность мастерства создания промптов невозможно переоценить.
• После внедрения правильных техник составления промптов время на редактуру сократилось до 30 минут, а качество текстов значительно выросло. http://www.bitspower.com/support/user/traffic-tactics
• Корреляция таких метрик куда выше, чем у rule-based, но их проблема — в низкой робастности к переводам систем, не похожих на системы из train-выборки этих метрик.
• Помните, что создание качественного контента — это совместная работа между вами и AI, и чем более продуманным будет ваш запрос, тем лучше будет результат.
• Если вы хотите научиться, как правильно составить промпт для AI и повысить качество взаимодействия с нейросетями, эта статья станет вашим надежным путеводителем в мир эффективных промптов.

Что такое промт-инжиниринг?

Помните, что важно быть терпеливым и готовым к тому, что не каждый промпт будет работать идеально с первого раза. Это процесс исследования и обучения, и чем больше вы практикуетесь, тем лучше вы становитесь. Можно представить, что ChatGPT — это машинист поезда, а промпт — это станция, с которой начинается поездка. Вы указываете стартовую точку (промпт), и ваши последующие запросы — это путевые точки, по которым машинист должен следовать. Используя эти техники, вы сможете получать от ChatGPT именно те результаты, которые нужны для вашего бизнеса или работы. В качестве решения этой проблемы мы перешли на аналогичный DPO loss, работающий на сырых вероятностях модели — CPO (Contrastive Preference Optimization). Учитывая аудиторию, к которой обращен вопрос, вы можете изменить тон и стиль вашего запроса. Например, для более технической аудитории используйте профессиональный лексикон, а для широкой публики — более простой и доступный язык. Chain of Thought Prompting – это техника, которая заставляет ChatGPT показывать ход своих рассуждений. Бо́льшая часть наших датасетов — это off-policy-генерации разной природы (данные под исправление ошибок fluency + https://aibusiness.com   данные неструктурированных сравнений). Поэтому для прямого использования и более точной балансировки таких данных мы используем off-policy-методы и обучение напрямую на данных триплетов. Помимо fluency repair, мы используем и классическую процедуру сбора данных для alignment — сравнение различных переводов с помощью асессоров-переводчиков. Гораздо больше таких данных можно получить, если искать параллельные предложения, а не полные документы. Получается, если мы хотим иметь доступ к быстрому и доступному пользовательскому переводу хорошего качества, нам нужно делать отдельные модели для перевода. Такой перевод, строго говоря, содержит некоторое количество ошибок и неточностей (в том числе смысловых), и полноценным идеалом его считать нельзя. Хотя существует ли идеальный во всех компонентах перевод — вопрос открытый, ведь часть текстов очень тесно переплетены с культурными особенностями и не имеют иноязычных аналогов. Self-consistency и Reflexion – это методы, направленные на повышение точности и согласованности результатов. Self-consistency предполагает генерацию нескольких ответов на один и тот же запрос и выбор наиболее частого или согласованного ответа. Reflexion включает в себя оценку и пересмотр сгенерированных ответов для выявления и исправления ошибок.