Овладение инженерией подсказок: использование техник с нулевым и малым количеством примеров для оптимизации ответов LLM

Предоставление нескольких примеров (few-shot prompting) имеет несколько ключевых преимуществ перед нулевым предоставлением примеров (zero-shot prompting) при работе с крупными языковыми моделями (LLM), такими как та, которая питает ChatGPT:

1. Разрешение неоднозначности: Предоставляя модели один или несколько примеров, связанных с поставленной задачей, few-shot prompting помогает LLM понять конкретный контекст и значение, избегая потенциальной неоднозначности. Это особенно полезно для омографов, таких как слово "bank", которое может означать финансовое учреждение или берег реки.

2. Руководство форматом ответа: Few-shot prompting может продемонстрировать ожидаемый формат или структуру желаемого ответа, например, с использованием тегов HTML или определенного стиля ответа. Это помогает модели генерировать ответы, которые лучше соответствуют потребностям пользователя.

3. Помощь в рассуждениях: Предоставление модели образцовых вопросов и ответов, связанных с логическими рассуждениями, может помочь направить подход LLM к решению более сложных проблем. Такое "цепочное" промптирование (chain-of-thought prompting) побуждает модель документировать свой поэтапный процесс рассуждений, что приводит к более прозрачным и точным ответам.

4. Улучшение качества ответов: Знакомя LLM с соответствующими примерами и побуждая его рассматривать альтернативные перспективы, few-shot prompting может привести к более всесторонним, комплексным и качественным ответам, особенно на открытые или субъективные вопросы.

В целом, few-shot prompting - это мощная техника, которая может значительно улучшить производительность крупных языковых моделей, предоставляя им дополнительный контекст, руководство и поддержку в рассуждениях. Этот подход помогает модели лучше понять поставленную задачу и генерировать более точные, актуальные и прозрачные ответы.

Цепочечное промптирование (chain-of-thought prompting) - это ценная техника в инженерии подсказок для крупных языковых моделей (LLM), таких как GPT-4. Она побуждает модель предоставлять более подробный и прозрачный ответ, объясняя свой процесс рассуждений поэтапно. Это имеет несколько ключевых преимуществ:

1. Улучшенная объяснимость: Документируя цепочку мыслей модели, пользователи могут лучше понять, как модель пришла к определенному ответу, что облегчает оценку правильности и актуальности ответа. Это соответствует принципам объяснимого искусственного интеллекта (XAI).

2. Повышение качества ответов: Цепочечное промптирование может помочь улучшить качество ответа модели, побуждая ее рассматривать альтернативные перспективы или различные подходы. Попросив модель обдумать различные возможности, она может генерировать более всесторонние и комплексные ответы, особенно ценные для открытых или субъективных вопросов.

3. Преодоление ограничений: Хотя более новые модели, такие как GPT-4, могут вызывать математические рассуждения без промптирования "давайте подумаем поэтапно", цепочечное промптирование остается ценным инструментом в инженерии подсказок. Оно может помочь LLM преодолеть ограничения, такие как проблемы, возникшие с моделью InstructGPT в приведенном примере.

В целом, цепочечное промптирование - это мощная техника, которая может значительно улучшить качество, прозрачность и объяснимость ответов, генерируемых крупными языковыми моделями. Побуждая модель документировать свой процесс рассуждений, пользователи могут получить более глубокое понимание процесса принятия решений моделью и в конечном итоге получить более точные и всесторонние ответы.

Промптирование играет значительную роль в качестве ответов, генерируемых крупными языковыми моделями (LLM), такими как та, которая питает ChatGPT. Нулевое промптирование (zero-shot prompting), когда предоставляется только один вопрос или инструкция без дополнительного контекста, может привести к субоптимальным ответам из-за неоднозначности или недопонимания.

Предоставление нескольких примеров (few-shot prompting), с другой стороны, предоставляет модели один или несколько примеров, чтобы направить ее понимание поставленной задачи. Это может помочь LLM понять ожидаемый формат ответа и контекст, в котором задается вопрос, что приводит к более точным и актуальным ответам.

Кроме того, использование "цепочечного" промптирования (chain of thought prompting), когда модели предлагается документировать свой процесс рассуждений поэтапно, может дополнительно улучшить качество ответов, побуждая модель рассматривать альтернативные перспективы и подходы. Эта прозрачность в мыслительном процессе модели является важным аспектом объяснимого искусственного интеллекта (XAI).

В конечном итоге, эффективное промптирование - это важный навык в использовании возможностей крупных языковых моделей. Предоставляя соответствующий контекст, примеры и руководство, пользователи могут получать более точные, актуальные и обоснованные ответы от этих мощных систем искусственного интеллекта.