Быстрое проектирование — это новый популярный навык, который скоро станет актуальным для тех, кто хотел бы либо тренироваться, либо использовать Генеративный ИИ — что скоро будет всем! Последние несколько дней я разрабатывал подсказки для анализа настроений и классификации. Я объединил свои знания в простые для выполнения шаги, которые привели к более желаемому результату и более высокому баллу F1 (сколько раз модель точно предсказывала набор тестовых данных). В этой статье мы углубимся в характеристики, которые делают хорошо продуманную подсказку.

Что такое подсказка?

Подсказка – это набор указаний, которые помогут модели машинного обучения понять ваши потребности и получить желаемый результат. Был ли у вас когда-нибудь начальник, который не дает очень четких указаний, из-за чего вы никогда не уверены? какой результат они ожидают? При создании подсказки вы главный. Чем яснее вы можете быть, тем лучше, что ваш нематериальный сотрудник может помочь вам.

6 характеристик хорошо продуманных подсказок

Назначьте модели роль:

Точно так же, как когда вы говорите с группой людей, важно знать, кто ваша аудитория. Предоставление модели образа, который она может принять, помогает ей понять, какой тон, язык и даже информацию следует включить в свой ответ.

Сообщите ожидаемый результат:

Я обнаружил, что размещение желаемого вывода в начале приглашения дает наилучшие результаты. Понимая, что вы от нее ожидаете, модель генерирует выходные данные в том формате, который вы ищете. Если вы ищете определенную длину или число в ответе, обязательно укажите это.

Вариант: поэкспериментируйте с размещением предлагаемых выходных данных в подсказке и посмотрите, как сохранение всех остальных параметров постоянными повлияет на ваш ответ.

Будьте точны:

Убедитесь, что вы включаете правильный контекст для правильной реакции модели. Если даты, время или места являются важной информацией для получения разумного ответа, включите их.

Будьте позитивны:

Обратите внимание, как вместо того, чтобы сказать «клиенты не получили их вовремя», я использовал позитивный язык? Хотя это странно для людей, которые просто признают, что они имеют одно и то же неявное значение, при получении ответа от модели лучше всего придерживаться фактического содержания. Избегайте таких выражений, как «не надо», и вместо этого сосредоточьтесь на том, что вы «делаете», чтобы получить результат. Сохранение его «позитивным» снижает вероятность неправильного толкования.

Приведите примеры:

Когда вы не предоставляете модели какие-либо примеры в подсказке, которая называется нулевой подсказкой. Однако предоставление примеров в подсказке, также называемое подсказкой с несколькими выстрелами, может значительно повысить достоверность вашего вывода.

Совет. Если вы просите модель классифицировать что-то для вас, предоставьте хотя бы один пример для каждой категории.

Не усложняйте вопрос:

Лично я предпочитаю фокусироваться на одном намерении в каждой подсказке. Это дает наилучшие результаты (поскольку чем сложнее вопрос, тем больше места для неудовлетворенности). Однако, если у вас есть несколько запросов в одном приглашении, полезно использовать сигнальные слова, такие как «тогда» или «далее», чтобы модель распознала наличие нескольких запросов в одном приглашении.

Совет: В зависимости от запроса, побуждение модели «думать шаг за шагом» может привести к лучшим результатам.

Теперь давайте проверим то, что вы узнали! Создайте свои собственные подсказки с помощью GPT и оцените его производительность.