Poznámka:
Přístup k této stránce vyžaduje autorizaci. Můžete se zkusit přihlásit nebo změnit adresáře.
Přístup k této stránce vyžaduje autorizaci. Můžete zkusit změnit adresáře.
Výzvy hrají zásadní roli při komunikaci a nasměrování chování AI velkých jazykových modelů (LLM). Slouží jako vstupy nebo dotazy, které můžou uživatelé poskytnout k vyvolání konkrétních odpovědí z modelu.
Jemnosti výzvy
Efektivní návrh výzvy je nezbytný pro dosažení požadovaných výsledků pomocí modelů LLM AI. Prompt engineering, také známý jako navrhování promptů, je rozvíjející se oblast, která vyžaduje kreativitu a smysl pro detail. Zahrnuje výběr správných slov, frází, symbolů a formátů, které model řídí generováním vysoce kvalitních a relevantních textů.
Pokud jste už experimentovali s ChatGPT, uvidíte, jak se chování modelu výrazně mění na základě zadaných vstupů. Například následující výzvy vytvářejí velmi odlišné výstupy:
Please give me the history of humans.
Please give me the history of humans in 3 sentences.
První pokyn vygeneruje dlouhou zprávu, zatímco druhý pokyn vygeneruje stručnou odpověď. Pokud vytváříte uživatelské rozhraní s omezeným prostorem, bude druhá výzva vhodnější pro vaše potřeby. Dalšího zpřesnění chování lze dosáhnout přidáním ještě více podrobností do zadání, ale je možné zajít příliš daleko a vytvořit nerelevantní výstupy. Jako specialista na tvorbu promptů musíte najít správnou rovnováhu mezi konkrétností a relevancí.
Když pracujete přímo s modely LLM, můžete také použít jiné ovládací prvky k ovlivnění chování modelu. Pomocí parametru temperature můžete například řídit náhodnost výstupu modelu. Další parametry, jako jsou top-k, top-p, trest frekvence a trest přítomnosti, také ovlivňují chování modelu.
Prompt engineering: nová kariéra
Vzhledem k míře kontroly, kterou tyto modely umožňují, je prompt engineering klíčovou dovedností pro každého, kdo pracuje s modely AI typu LLM. Je to také dovednost, která je ve vysoké poptávce, protože více organizací přijímá modely LLM AI k automatizaci úloh a zvýšení produktivity. Dobrý technik výzvy může organizacím pomoct maximálně využít své modely LLM AI tím, že navrhne výzvy, které vytvoří požadované výstupy.
Jak se stát skvělým prompt inženýrem se Sémantické jádro
Sémantické jádro je cenný nástroj pro přípravu výzvy, protože umožňuje experimentovat s různými výzvami a parametry napříč několika různými modely pomocí společného rozhraní. To vám umožní rychle porovnat výstupy různých modelů a parametrů a iterovat na výzev k dosažení požadovaných výsledků.
Jakmile se seznámíte s prompt engineeringem, můžete také použít Sémantické jádro k využití svých dovedností v reálných scénářích. Kombinací výzev s nativními funkcemi a konektory můžete vytvářet výkonné aplikace využívající AI.
A konečně díky hluboké integraci s Visual Studio Code usnadňuje Sémantické jádro také začlenění návrhu promptů do vašich stávajících vývojových procesů.
- Vytvořte výzvy přímo v preferovaném editoru kódu.
- Napište pro ně testy pomocí stávajících testovacích architektur.
- Nasaďte je do produkčního prostředí pomocí stávajících kanálů CI/CD.
Další tipy pro tvorbu promptů
Stát se schopným prompt inženýrem vyžaduje kombinaci technických znalostí, kreativity a experimentování. Zde je několik tipů, jak vyniknout v tvorbě promptů:
- Vysvětlení modelů LLM AI: Získejte hluboké znalosti o tom, jak fungují modely LLM AI, včetně jejich architektury, trénovacích procesů a chování.
- Znalosti domény: Získejte znalosti specifické pro doménu pro návrh výzev, které odpovídají požadovaným výstupům a úkolům.
- Experimentování: Prozkoumejte různé parametry a nastavení pro vyladění výzev a optimalizaci chování modelu pro konkrétní úlohy nebo domény.
- Zpětná vazba a iterace: Průběžně analyzujte výstupy vygenerované modelem a iterujte na dotazech na základě zpětné vazby uživatelů za účelem zlepšení jejich kvality a relevance.
- Buďte v obraze: Sledujte nejnovější pokroky v technikách tvorby promptů, výzkumu a osvědčených postupech, abyste zlepšili své dovednosti a udrželi si náskok v oboru.
Prompt engineering je dynamické a vyvíjející se pole a kvalifikovaní inženýři hrají zásadní roli při efektivním využívání schopností modelů LLM AI.