Примечание.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
Запросы играют важную роль в взаимодействии и руководстве по поведению ИИ больших языковых моделей (LLM). Они служат входными данными или запросами, которые пользователи могут предоставлять для получения конкретных ответов от модели.
Тонкости запроса
Эффективная разработка запросов необходима для достижения требуемых результатов с помощью моделей ИИ LLM. Проектирование запросов, также известное как проектирование запросов, является новым полем, которое требует творчества и внимания к деталям. Он включает выбор правильных слов, фраз, символов и форматов, которые направляют модель в создании высококачественных и соответствующих текстов.
Если вы уже экспериментировали с ChatGPT, вы можете увидеть, как поведение модели значительно изменяется на основе предоставленных входных данных. Например, следующие запросы создают очень разные выходные данные:
Please give me the history of humans.
Please give me the history of humans in 3 sentences.
Первый запрос создает длинный отчет, а второй запрос создает краткий ответ. Если вы создаете пользовательский интерфейс с ограниченным пространством, второй запрос будет более подходящим для ваших потребностей. Дальнейшее уточнение поведения можно достичь, добавив еще больше подробностей в запрос, но его возможно слишком далеко и создать неуместные выходные данные. В качестве инженера запроса необходимо найти правильный баланс между спецификой и релевантностью.
При работе непосредственно с моделями LLM можно также использовать другие элементы управления для влияния на поведение модели. Например, можно использовать temperature параметр для управления случайностью выходных данных модели. Другие параметры, такие как top-k, top-p, частота штрафа и штраф присутствия, также влияют на поведение модели.
Инженерия запроса: новая карьера
Из-за объема управления, существующего, инженерия запросов является критически важным навыком для всех, кто работает с моделями LLM ИИ. Это также навык, который является высоким спросом, так как больше организаций принимают модели LLM AI для автоматизации задач и повышения производительности. Хороший инженер запроса может помочь организациям получить большую часть из своих моделей LLM AI путем разработки запросов, которые создают нужные выходные данные.
Создание большого инженера запросов с семантического ядра
Семантический ядро — это ценное средство для проектирования запросов, так как оно позволяет экспериментировать с различными запросами и параметрами в разных моделях с помощью общего интерфейса. Это позволяет быстро сравнивать выходные данные различных моделей и параметров, а также выполнять итерацию по запросам для достижения нужных результатов.
После того как вы ознакомитесь с проектированием запросов, вы также можете использовать семантический ядро для применения навыков к реальным сценариям. Объединяя запросы с собственными функциями и соединителями, вы можете создавать мощные приложения, на основе ИИ.
Наконец, благодаря глубокой интеграции с Visual Studio Code семантический ядро также упрощает интеграцию разработки запросов в существующие процессы разработки.
- Создайте запросы непосредственно в предпочитаемом редакторе кода.
- Напишите тесты для них с помощью существующих платформ тестирования.
- И разверните их в рабочей среде с помощью существующих конвейеров CI/CD.
Дополнительные советы по проектированию запросов
Для того чтобы стать квалифицированным инженером, требуется сочетание технических знаний, творчества и экспериментирования. Ниже приведены некоторые советы по проектированию запросов:
- Общие сведения о моделях ИИ LLM. Получите глубокое представление о работе моделей ИИ LLM, включая их архитектуру, процессы обучения и поведение.
- Знание домена: получение знаний, относящихся к домену, для разработки запросов, которые соответствуют требуемым выходным данным и задачам.
- Экспериментирование. Изучение различных параметров и параметров для точной настройки запросов и оптимизации поведения модели для определенных задач или доменов.
- Обратная связь и итерация. Непрерывно анализируйте выходные данные, созданные моделью, и итерация запросов на основе отзывов пользователей для повышения качества и релевантности.
- Оставайтесь обновленными: следите за последними достижениями в области инженерных методов, исследований и рекомендаций, чтобы улучшить свои навыки и оставаться впереди в области.
Поиск запросов — это динамическое и развивающееся поле, а квалифицированные инженеры запросов играют важную роль в использовании возможностей моделей ИИ LLM.