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 составления промптов
Эффективная разработка запросов необходима для достижения требуемых результатов с помощью моделей ИИ LLM. Промпт-инжиниринг, также известный как дизайн промптов, — это развивающаяся область, требующая творческого подхода 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. Более тонкой настройки поведения можно добиться, добавив в запрос ещё больше подробностей, но можно зайти слишком далеко и получить нерелевантные результаты. 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, штраф за частоту и штраф за присутствие, также влияют на поведение модели.
Промпт-инжиниринг: новая профессия
Из-за такого уровня контроля промпт-инжиниринг является крайне важным навыком для всех, кто работает с ИИ-моделями LLM. 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.
Как стать отличным промпт-инженером с помощью Semantic Kernel
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.
Освоив промпт-инжиниринг, вы также можете использовать Semantic Kernel, чтобы применять эти навыки в реальных сценариях. Комбинируя свои запросы со встроенными функциями и коннекторами, вы можете создавать мощные приложения на базе ИИ.
Наконец, за счёт глубокой интеграции с Visual Studio Code Semantic Kernel также позволяет легко интегрировать проектирование промптов в ваши 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. Вот несколько советов, которые помогут преуспеть в промпт-инжиниринге:
- 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: Изучайте различные параметры и настройки, чтобы точно настраивать запросы и оптимизировать поведение модели для конкретных задач или предметных областей.
- Обратная связь и итерация: Непрерывно анализируйте результаты, генерируемые моделью, и дорабатывайте запросы с учётом отзывов пользователей, чтобы повысить их качество и релевантность.
- Оставайтесь обновленными: следите за последними достижениями в области инженерных методов, исследований и рекомендаций, чтобы улучшить свои навыки и оставаться впереди в области.
Промпт-инжиниринг — это динамично развивающаяся область, и квалифицированные промпт-инженеры играют ключевую роль в эффективном использовании возможностей ИИ-моделей класса LLM.