Руководство для начинающих по подсказкам
В этой статье мы рассмотрим различные методы определения подсказок для ChatGPT и других больших языковых моделей. Прежде чем понять, как правильно форматировать подсказку, необходимо познакомиться с различными частями взаимодействия с большими языковыми моделями.
Структура
Инструкция: компонент инструкции подсказки, по сути, сообщает языковой модели, что делать. Обычно это прямой запрос или команда, явно определяющая задачу, которую должна выполнить модель. Например, в подсказке «Переведите следующий текст с английского на французский: «Привет, как дела?» инструкция «Переведите следующий текст с английского на французский».
Контекст. Компонент контекста предоставляет дополнительную релевантную информацию, которая помогает языковой модели понять и создать желаемый результат. В приведенном выше примере «Привет, как дела?» обеспечивает необходимый контекст для задачи перевода.
Ожидаемый результат. Ожидаемый результат — это результат, который разработчик или пользователь надеется получить от языковой модели на основе предоставленных инструкций и контекста. Это не часть подсказки, данной модели, а желаемый результат. В данном примере ожидаемым результатом будет французский эквивалент английской фразы.
Типы подсказок:
1. Zero-Shot Prompting: это подход, при котором модели не предоставляются конкретные примеры задачи. Название «нулевой выстрел» происходит из области машинного обучения, где оно относится к способности модели правильно интерпретировать и реагировать на задачу, для которой она не была специально обучена. Модель должна делать выводы только на основе инструкции и любого дополнительного контекста, указанного в подсказке. Например, попросите модель написать сочинение на тему любви из шекспировской «Ромео и Джульетты». Инструкция – написать сочинение, а контекст – тема любви в конкретном литературном произведении. Модель будет использовать свое понимание языка и свою внутреннюю базу знаний (обученную на разнообразном наборе данных) для создания эссе, даже если ей не будут предоставлены примеры подобных эссе.
2. Одноразовая подсказка: этот подход предоставляет модели единственный пример, который служит ориентиром. Термин «одноразовый» также происходит из машинного обучения, где он описывает способность модели делать прогнозы на основе только одного обучающего примера. Продолжая предыдущий пример, вы можете сначала предоставить модели примерное эссе, в котором обсуждается тема предательства в «Макбете». Затем вы просите модель написать сочинение на тему любви в «Ромео и Джульетте». Модель может использовать предоставленное эссе в качестве руководства по структуре или содержанию, проводя параллели между темами и тем, как они исследуются в каждой работе.
3. Подсказка с несколькими выстрелами: здесь модели дается несколько примеров, чтобы сделать вывод о требованиях к задаче. «Несколько выстрелов» в машинном обучении относится к способности модели обобщать несколько примеров. Если бы вы дали модели три разных эссе, анализирующих разные темы в «Макбете», «Гамлете» и «Отелло», а затем попросили ее написать эссе на тему любви в «Ромео и Джульетте», это было бы задачей из нескольких попыток. Модель будет учитывать все эти примеры, чтобы сформировать более широкое понимание того, как обсуждать и анализировать темы в произведениях Шекспира.
Во всех этих методах цель состоит в том, чтобы обеспечить правильный баланс руководства и гибкости модели для получения полезных и точных результатов. Выбор правильного метода подсказки зависит от конкретной задачи, сложности требуемого вывода и возможностей используемой модели.
Так что помните, хорошо сформированная подсказка приведет к гораздо лучшему результату и приведет вас к желаемому ответу. Это повторяющийся процесс, включающий точные и подробные вопросы. Контекст, который вы предоставляете, значительно улучшает результаты!
Если вы заинтересованы в запуске собственной локальной модели большого языка, ознакомьтесь с моей предыдущей статьей.
Спасибо за ваше время! Если вам понравилась история, пожалуйста, хлопните в ладоши (можно хлопать до 50 раз). Это помогает мне охватить более широкую аудиторию. Может быть, стоит подписаться на мой профиль (@krossa) или получать уведомления, когда я публикую контент по этой ссылке. Это поддержит меня и поможет улучшить мою внешность.
