Разберём, что же такое промпт-инжиниринг и как научиться писать качественные запросы для языковых моделей.

Промпт-инжиниринг (инженерия запросов) — это будущее искусственного интеллекта. Если вы не знакомы с этим понятием, ничего страшного. К концу этого гайда вы не только поймёте, что это значит, но также оцените его актуальность и подготовитесь к созданию собственных запросов.

По сути, промпт-инжиниринг представляет собой стратегии и тактики, используемые в создании, оценке и улучшении запросов — тех незаменимых инструкций, информирующих ИИ-модели, такие как ChatGPT, о наших потребностях. Хорошо структурированный запрос означает разницу между продуктивным взаимодействием с ИИ и запутанным.

Почему это так важно? Потому что запросы — двигатели взаимодействия с ИИ. Они играют важную роль в направлении моделей ИИ, и оптимизация их использования может значительно обогатить наш опыт общения с такими системами.

Больше полезных материалов вы найдете на нашем телеграм-канале «Библиотека data scientist’а» Интересно, перейти к каналу

💨 Понимание запросов

Давайте погрузимся немного глубже в запросы. Запросы являются командами или указаниями, которые мы даем моделям ИИ. Они влияют на то, как ИИ интерпретирует и отвечает на пользовательский ввод. Запросы играют незаменимую роль в наших взаимодействиях с системами ИИ, формируя природу получаемых нами ответов. Это значит, что овладение искусством создания запросов необходимо для раскрытия полного потенциала ИИ.

Запросы схожи с вопросами или командами, которые вы бы дали человеку-ассистенту. Например, заданный модели ИИ вопрос «Какая сегодня погода в Нью-Йорке?» побудит её найти релевантную информацию о текущей погоде в Нью-Йорке. Как и человек, ИИ использует запрос для понимания того, что спрашивается и как на это ответить.

Вот где системы ИИ и люди различаются: люди могут интуитивно понять контекст и нюансы запросов, в то время как моделям ИИ нужны чёткие инструкции. Они не понимают контекст так, как это делают люди. Здесь в дело вступает искусство промпт-инжиниринга.

Промпт-инжиниринг включает в себя больше, чем просто ввод вопросов. Он связан с пониманием лежащих в основе ИИ логики и функционала и последующим использованием этого понимания для достижения наилучшего результата. Это означает точный выбор слов, верную спецификацию формата, понятный контекст и иногда даже «мышление, как у ИИ».

С помощью разработки эффективных запросов вы можете сделать модели ИИ более интерактивными, полезными и, в некотором роде, умными. В этом сила промпт-инжиниринга и объяснение, почему все в сфере ИИ сейчас им увлечены. Пока мы продолжаем расширять границы того, на что способен ИИ, освоение создания запросов становится всё более критичным.

🎨 Искусство проектирования запросов

Правильное проектирование запросов схоже с ключом от секретной двери — оно может открыть огромный потенциал модели ИИ. Хорошо сформированный запрос может помочь ИИ выдать желаемый ответ с точностью и уместностью. Тем не менее, создание подобного запроса не всегда является простой задачей. Оно требует баланса понимания возможностей модели, особенностей языка и определённых требований к задаче.

Создание эффективного запроса сродни созданию хорошего вопроса исследования. Он должен быть достаточно открытым, чтобы допустить глубокое изучение, но в то же время достаточно чётким, чтобы сфокусироваться на выбранной теме. Например, если вы хотите, чтобы ИИ написал стихотворение о весне, запрос «Напиши стихотворение» может дать неожиданные результаты. Запрос же «Напиши стихотворение о красоте весны» направит модель к ожидаемому результату. Это, конечно, простой пример. Промпт-инжиниринг включает в себя гораздо больше.

Понимание логики ИИ здесь просто необходимо. Модель ИИ понимает мир не так, как мы с вами. Она учится на огромном собрании текстовых данных и выводит из них паттерны и взаимосвязи. Поэтому, чем более точен и полон запрос, тем более верным будет вывод.

Статья по теме 🤖 ChatGPT и Notion AI: что лежит в основе нейронок

Основные советы по созданию запросов❣️

Несмотря на то что не существует полного свода правил для промпт-инжиниринга, принципы могут помочь вам написать более эффективный запрос. Вот простое пошаговое руководство:

1. Определитесь с целью: ясно поймите, что вы хотите от модели ИИ. Вам нужна информация, мнение, сгенерированный текст, или решение проблемы?

2. Будьте конкретными: неопределённые запросы могут привести к неожиданным результатам. Убедитесь, что ваш запрос недвусмысленный и точный.

3. Используйте правильный язык: для выдачи ответа модель ИИ использует паттерны и логические выводы, основанные на её обучающих данных. Чем точнее вы попадёте в язык, тон и стиль для её обучения, тем лучше будет ответ.

4. Тестируйте и повторяйте: это, наверное, наиболее важный шаг. Пробуйте разные версии ваших запросов, чтобы увидеть, какие дают наилучший результат. Используйте метод проб и ошибок.

Например, если вы просите модель ИИ создать новостную статью о недавнем событии, хорошо структурированный запрос может выглядеть так: «Напиши новостную статью, резюмирующую главные события последнего саммита G7, делая упор на главные соглашения и реакции мировых лидеров».

Помните, что промпт-инжиниринг — это навык, улучшающийся с практикой. Не отчаивайтесь, если ваши первые попытки не принесут идеальных результатов. Чтобы овладеть искусством промпт-инжиниринга и получить максимум от инструментов ИИ, понадобятся настойчивость и креативность.

Распространённые ошибки и как их избежать🖐

Несмотря на то что создание запросов может быть интересным и креативным процессом, у него есть свои подводные камни. Посмотрим, какие существуют типичные ошибки и как их избежать:

1. Переусложнение запроса: Иногда в попытке быть абсолютно точными мы слишком усложняем запрос. Помните: модели ИИ не понимают комплексные рассуждения так, как это делают люди. Попытайтесь делать запросы простыми и понятными.

2. Слишком расплывчатые запросы: Наоборот, расплывчатость также может сбить ИИ с толку. Ему необходимо чёткое направление, поэтому убедитесь, что ваш запрос достаточно детализирован.

3. Игнорирование оформления: Модели ИИ работают гораздо лучше, если они могут придерживаться данной им структуре. Игнорирование оформления или структуры запроса приведёт к непредвиденным результатам. Всегда форматируйте ваш запрос так, чтобы направить модель к желаемому выводу.

4. Ожидание человеческого понимания: ИИ не понимает контекст так, как люди. Он не может читать между строк или увидеть скрытый подтекст. Всегда ясно оформляйте свои ожидания от запросов.

🦾 Продвинутые техники промпт-инжиниринга

Теперь, когда мы изучили основы, время заняться более продвинутыми приёмами. Эти стратегии помогут вам получить более детальные и качественные ответы от вашей модели ИИ:

1. Контролирование тона: Вы можете руководить тоном ИИ, ясно указывая это в запросе. Сравните «Напиши официальное деловое предложение…» и «Напиши повседневное деловое предложение…»

2. Руководство структурой: Если вы хотите получить в ответ определённую структуру, направьте ИИ с помощью плана в запросе. Для новостного репортажа можно запросить следующее: «Напиши репортаж новостей со следующими разделами: Вступление, Детали события, Влияние и Заключение».

3. Использование температуры и Max Tokens: Это параметры, которые вы можете менять для влияния на вывод ИИ. Температура контролирует случайность вывода (низкие значения делают вывод более сфокусированным и детерминированным), в то время как Max Tokens (максимальное число лексем) контролирует длину вывода.

💬 Роль итерации и фидбека в промпт-инжиниринге

Наконец, мы пришли к одному из самых важных компонентов промпт-инжиниринга: итерации и фидбеку. Создание идеального запроса — это продолжительный процесс проб, ошибок, обучения и совершенствования.

Ваш первый запрос может принести вам не тот результат, что вы представляли. И это нормально! Через эти начальные попытки можно лучше понять, как модель ИИ отвечает на разный ввод и какие изменения могут улучшить ваши результаты.

Тестирование ваших запросов — это первый шаг. Дайте модели ИИ ваш запрос и подметьте любые расхождения с вашими прогнозами. ИИ полностью потерял суть? Даёт слишком мало или слишком много информации? Уходит от темы? Эти наблюдения помогут понять, как изменить запрос.

Фидбек крайне важен в данном процессе. Если вы работаете в команде, пусть другие оценят и дадут фидбек вашим запросам. Они могут заметить несоответствия или проблемы, которые вы не увидели. Кроме того, учтите конечных пользователей вашего приложения. Соберите их фидбек на ответы, что они получают. Их отзывы могут сыграть большую роль в оптимизации ваших запросов.

Итеарционное улучшение — самое главное в промпт-инжиниринге. После получения фидбека и тестовых результатов, используйте эту информацию для улучшения запросов. Измените формулировку, уточните инструкции или поменяйте тон. Затем снова протестируйте, получите больше фидбека и продолжите улучшение.

🌟 Промпт-инжиниринг: восходящая Карьера

Пока ИИ продолжает проникать в различные секторы, спрос на профессионалов, хорошо владеющих навыками взаимодействия и направления систем ИИ, растёт. В списке новых ролей особенно выделяется промпт-инжиниринг, который является многообещающей карьерой. Особенно это важно молодым профессионалам, которые хотят оставить свой след в сфере ИИ.

Промпт-инжиниринг — это не просто технический навык, это смесь креативности, критического мышления и понимания возможностей и границ ИИ. По существу, промпт-инжиниринг открывает широкий набор возможностей. Начиная с технических компаний, разрабатывающих мощные решения на базе ИИ, и заканчивая бизнесами, использующими ИИ для получения информации и поднятия эффективности, применение таких приложений обширно и разнообразно.

Более того, роль промпт-инженера постоянно эволюционирует. В начале они должны были формировать эффективные запросы, но сейчас в их работу входит понимание логики ИИ, направление хода его обучения и изменение его параметров для оптимизации его производительности. Всё это делает промпт-инжиниринг динамической и волнующей областью, идеальной для тех, кто любит учиться и привносить новое.

Для более молодых профессионалов начало карьеры в промпт-инжиниринге может быть стратегическим ходом. Это довольно новая область, что означает не такой большой конкурс и больше возможностей выделиться. Кроме того, эта роль, вероятно, станет ещё более значимой при дальнейшем развитии ИИ.

Промпт-инжиниринг даёт уникальный способ совместить технические навыки и креативность. Вне зависимости от того, для чего вы используете модель ИИ, всегда есть место для инновационных идей.

🎓 Курсы по промпт-инжинирингу

Если вы заинтересованы в более глубоком изучении промпт-инжиниринга, есть много онлайн-курсов для совершенствования ваших навыков. Вот одни из лучших:

1. ChatGPT Prompt Engineering for Developers — DeepLearning.AI/OpenAI.
2. Learn Prompt Engineering — Prompt Engineering Institute.
3. Prompt Engineering for ChatGPT — Vanderbilt University/Coursera.

🗝️ Ключ к потенциалу ИИ

Говоря об искусственном интеллекте, чаще всего мы фокусируемся на алгоритмах, данных и вычислительных мощностях, поддерживающих такие системы. При этом мы не обращаем внимания на такую простую вещь, как запрос.

Освоение промпт-инжиниринга схоже с изучением нового языка. Поначалу будет сложно, но как только вы начнёте свободно на нём говорить, перед вами предстанет мир возможностей. Улучшая свои навыки создания запросов, вы откроете истинный потенциал ИИ.

Помните: путь к совершенству лежит через повторение и фидбек. Каждый написанный вами запрос, каждый проведенный вами тест, каждый фидбек — это шаг вперёд. Экспериментируйте с различными запросами, учитесь на ошибках и, конечно, развлекайтесь. В конце концов, промпт-инжиниринг — это не просто навык, это искусство.