Prompt Engineering 101: Создание эффективных подсказок для понимания естественного языка

Это гипотетически делает обучение более эффективным даже на тех примерах, где базовая модель и так хорошо ранжирует триплет. Но при этом, если ранжирование базовой модели было очень плохим, DPO loss проще сделать «чуть лучше» и не добиваться правильной расстановки вероятностей as is. От незначительных изменений базового чекпоинта качество итоговой модели менялось радикально — вплоть до факта сходимости или развала модели.

AI-агенты для безопасного управления...

Мы попробовали применить обычный промптинг под перевод, никак не дообучая модель. http://megashipping.ru/user/Google-Boost/ Понятно, что подобного рода ошибки — фундаментальное ограничение переводчика по предложениям. Даже идеальный перевод отдельных фраз будет подвержен таким проблемам согласования. Машинный перевод — одна из наиболее известных и классических задач в компьютерной лингвистике. https://talktoislam.com/user/aeo-expertise Например, https://deepai.org потери больших блоков текста в переводе (undertranslation) или, наоборот, «придумывание» текста от себя в отрыве от source-предложения (overtranslation). Когезия — способ связывать между собой предложения внутри текста, а лексическая когезия делает это с помощью повторений или других референтных выражений между словами. Значение указательных фраз или местоимений часто зависят от контекста, в котором они употребляются. Например, англоязычное you может переводиться в «ты» или «вы» в зависимости от выбранного тона формальности. Аналогично род в английском языке подразумевается из контекста, а в русском явно выражен в словоформе.

Актуальность темы в современном мире AI

Процесс итеративного улучшения дает достичь более высоких показателей точности и релевантности ответов. Составление эффективных промптов для ChatGPT – это и искусство, и наука. Когда вы задаете вопрос или даете инструкцию, то, как вы сформулируете свой запрос, может сильно повлиять на качество ответа. Чтобы получить точные, содержательные или творческие ответы, нужно понимать, что делает промпт хорошо работающим. Для перевода на английский качество англоцентричной GPT-4 гораздо ближе к человеческому, но для генерации на других языках LLM не хватает адаптированности. Вместе с тем после внедрения и улучшений трансформерных моделей качество алгоритмов перевода стало достаточно высоким. Для не очень длинных текстов общей тематики (general domain) автоматические переводчики стали допускать уже крайне мало ошибок. На практике это означало, что для некритичных сценариев можно было переводить предложения через машинные системы с минимальной постредактурой. 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. Промт — это запрос или команда, которую копирайтер дает AI-системе для генерации текста. В контексте копирайтинга промты используются для создания заголовков, написания статей, разработки рекламных слоганов и многого другого. В бизнесе его используют для автоматизации разных процессов, например обработка заявок, поддержка клиентов и анализ данных. Например, вы можете использовать временные метки или числовые данные, чтобы дать ИИ больше контекста. Создание эффективных промптов — это ключ к успешному взаимодействию с нейросетями. Используйте полученные знания и навыки для достижения своих целей, будь то в маркетинге, копирайтинге или любой другой сфере. Помните, что ваше творчество и креативность — это те элементы, которые делают процесс создания промптов по-настоящему увлекательным. Примеры успешных промптов в этой области могут варьироваться от написания статей до создания креативного контента. Эллипсисом называют пропуск в тексте элемента предложения, который восстанавливается из контекста. Такой перевод, строго говоря, содержит некоторое количество ошибок и неточностей (в том числе смысловых), и полноценным идеалом его https://ai.googleblog.com 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. С другой стороны, в блоках такого размера уже содержится бо́льшая доля релевантной контекстной информации, нужной для разрешения проблем, которые мы обсуждали выше. Представим, что компания разрабатывает систему автоматической поддержки клиентов с использованием нейросети ChatGPT. Продвинутый Prompt Engineering дает создавать промты, которые точно отражают суть вопросов клиентов и дают корректные и релевантные ответы. Например, для обработки запроса на возврат товара можно использовать цепочку промтов, в которую входит запрос информации о заказе, причинах возврата и предпочтительном способе возмещения. Методы few-shot и zero-shot learning дают обучать модели на минимальном количестве примеров или даже без примеров. Few-shot learning включает предоставление нескольких примеров задачи, чтобы модель могла обучиться на них и генерировать правильные ответы.