Это помогает обучающим моделям понимать человеческий язык и реагировать на него, делая ИИ более интуитивно понятным и удобным для пользователя. Без опыта промпт- инженера взаимодействие между людьми и машинами было бы жестким и неестественным. В любом случае нейросети сейчас на промт инженер обучение пике популярности, а системы искусственного интеллекта становятся всё более сложными. Поэтому спрос на промпт-инженеров будет продолжать расти. Их уникальные навыки и опыт делают инженеров ценнейшим активом в любой команде разработчиков ИИ.
Бесплатные курсы по prompt-инженерии
Например, квадрат площади квартиры может лучше предсказывать цену, чем сама площадь. Сам процесс генерации признаков можно разделить на пять основных этапов. Но чтобы сгенерировать такой логотип, надо знать как. К тому же, нейросети могут стать прекрасным вдохновением для дизайнеров и дать возможность выйти за рамки своего восприятия искусства. OpenAI открыло настоящий ящик Пандоры, и теперь огромное количество бизнесов работает над внедрением технологии в свою деятельность в том или ином виде. Google, Meta, Spotify, Discord, Boeing, Binance, Alibaba, Baidu — все больше компаний вступают в эту погоню за искусственным интеллектом.
Генеративный ИИ — это инструмент роста, а не только эффективности
Появились даже сборники удачных промтов, используя которые можно улучшать выдачу нейросети. А здесь энтузиасты объявили целый конкурс, в котором нужно сгенерировать изображение с Карлсоном — нейросеть просто не знала этого персонажа. Новомодные диалоговые вербальные интерфейсы быстро набирают популярность. Но они пока всё ещё часто ошибаются и выдают не тот код, изображение или текстовый ответ, который хотелось бы получить. На данный момент DALLE-2 и Midjourney находятся на стадии бета-тестирования, и подать заявку на участие в нем может любой.
Автоматизация рабочих процессов
Несколько компаний и частных лиц добились выдающихся успехов благодаря промпт- инженерингу. Эти истории служат источником вдохновения и свидетельством потенциала этой области. Как и в любой другой области, промпт- инженерия сталкивается с такими проблемами, как качество данных и масштабируемость.
Уменьшение предвзятости в системах ИИ
- Изучите эту концепцию, ее значение и то, как она работает в тонкой настройке языковых моделей.
- X — исходное значение признака;μ — среднее значение признака;σ — стандартное отклонение признака;xstd — стандартизованное значение признака.
- В остальном предложений так мало, что сделать некие выводы по отечественному рынку сложно.
- Эмоциональный контекст влияет из-за того, что модели учат на слепке интернета.
А ещё использование подешевело и стало совсем классно. От появления первой версии ChatGPT до текущего момента технология развивается по экспоненте. Многие заметили, об этом даже есть исследования, что ChatGPT стал тупее. В этой статье расскажу, как эффективно работать с ChatGPT в разных задачах и архитектуре. Статья написана по мотивам моего доклада для конференции Highload. Промпт-инжиниринг продолжает оставаться активной областью исследований и разработок.
Какие проблемы могут возникнуть при генерации фич и как их решить
Как представители бизнеса, так и отдельные разработчики, оценив всю пользу чат-ботов и прочих умных помощников, теперь ищут способы улучшить с их помощью эффективность своей работы. Технологические компании со всего мира ищут квалифицированных и эффективных инженеров, которые бы облегчили общение с машиной и составление инструкций. Крайне желательно хорошее владение английским языком, так как нейросети лучше «общаются» именно на нем. IT-образование не обязательно, но желательно для возможности профессионального роста и карьеры. В целом же уровень доходов промпт-инженеров зависит от сферы деятельности, серьезности задач, компании, собственных возможностей и удачи.
В отличие от text-davinci-003, модель gpt-3.5-turbo, на которой работает ChatGPT, использует формат диалога в качестве входных данных. Модель ожидает серию сообщений на входе и использует их для генерации ответа. Предоставление контекста помогает модели лучше понимать вашу задачу.
Главное, чтобы модель поняла, что вот тут — инструкция, а вот тут — контекст. Вы не получите один и тот же результат практически никогда. Контекст, который мы хотим учесть, тоже можно скармливать модели. Он поместится в окно текста, и модель будет на него опираться.
Здесь вам нужно подумать больше о контексте и разных элементах, которые можно использовать в промпте. Другие элементы, которые вы можете предоставить, это входные данные или примеры. Prompt engineering, или инженерия запросов, — это процесс создания и оптимизации текстовых запросов для взаимодействия с моделями искусственного интеллекта, такими как GPT-3 и ChatGPT. Цель этого процесса — формирование запросов таким образом, чтобы получить наиболее точные и релевантные ответы от модели.
Чем больше информации вы предоставите, тем точнее будет ответ. Вы сказали модели завершить предложение, поэтому результат выглядит гораздо лучше, так как он точно следует вашей инструкции (“Complete the sentence”). Такой подход к проектированию оптимальных промптов для указания модели выполнения задачи называется промпт инжинирингом. Prompt-инженер создает и пошагово исправляет подсказки для ИИ, чтобы при последнем вводе получить оптимальный результат в виде текста, картинки, видеоролика, решения задачи и т.
Диаграммы модель рисовать умеет только через плагины и не очень хорошо. Эмоциональный контекст влияет из-за того, что модели учат на слепке интернета. Они берут интернет-копию, делают чанк и на нём начинают учить модель. Какие данные туда попали, на том она и обучилась, так и будет отвечать.
Роль промпт- инженера не ограничивается только кодированием; это включает в себя понимание человеческой психологии, языковых нюансов и технологических ограничений. Если мы сравним обе вакансии, то увидим, что требования разные. Фактически, достаточно вбить в поисковике или умном чат-боте с GPT на борту заветное словосочетание «free prompt engineering courses» и выбрать один из понравившихся вариантов. Курсы для промпт-инженеров уже предлагают даже такие трастовые площадки, как Udemy и Codecademy.
Книга поможет глубже понять процесс генерации фич и научиться решать типичные проблемы. Недостаток данных приводит к тому, что у модели недостаточно информации для обучения. Это может привести к тому, что она будет плохо работать как на новых, так и на старых данных. Каждой категории присваивается числовое значение, которое соответствует частоте ее встречаемости в данных. Например, если «Красный» встречается в 50% записей, ему присваивается значение 0.5. Как и с любой новой технологией на рынке, в первую очередь нейросети, которые генерируют из текста изображения, стоит рассматривать как рабочий инструмент.
Используя соответствующие подсказки, контекст и инструкции, инженеры создают модели, которые генерируют точные и актуальные ответы. В целом, GigaChat возвращает релевантный ответ запросу. Этот простой пример подчеркивает необходимость контекста в запросе для модели. Промпт-инжиниринг включает в себя создание точных и информативных вопросов или инструкций, которые позволяют пользователям получать желаемые результаты от моделей ИИ. Эти подсказки служат точными входными данными, которые направляют поведение языкового моделирования и генерацию текста. Пользователи могут изменять и контролировать выходные данные моделей ИИ, тщательно структурируя подсказки, что повышает их полезность и надежность.
Эта статья предлагает подробное руководство по-практическому prompt engineering для бизнес-пользователей, рассматривая ключевые аспекты и методы для достижения лучших результатов. Некоторые большие языковые модели имеют возможность выполнять промптинг без примеров, но это зависит от сложности и знания задачи. С развитием искусственного интеллекта (AI) и нейросетей появляются новые профессии, одна из которых — инженер по составлению запросов, или иначе, «prompt engineering». В этой статье мы подробно рассмотрим, что представляет собой prompt engineering, почему это важно и какие навыки необходимы для этой работы. Это создание правильного промпта для системы, чтобы она могла понять команду и сгенерировать релевантные и точные выходные данные. Инженер должен разбираться в тонкостях разработки команд для самых разных задач.
Текущая рекомендация для gpt-3.5-turbo-0301 состоит в добавлении инструкций в сообщение от пользователя (user), в отличие от доступного сообщения от системы (system). Вы можете использовать пользовательскую версию ChatGPT здесь, но для приведенных ниже примеров мы будем использовать режим Chat на OpenAI Playground. В данном разделе мы освещаем последние методы инженерии для ChatGPT, включая рекомендации, применение, ограничения, научные статьи и дополнительные материалы для чтения. Мы продолжим включать больше примеров распространенных приложений в этом разделе руководства. Возможно, одна из самых сложных задач для LLM на сегодняшний день – это задача, требующая некоторой формы рассуждения. Рассуждение является одной из наиболее интересных областей из-за типов сложных приложений, которые могут возникнуть из LLM.
Одно из применений, в которых LLMs довольно эффективны, – это генерация кода. С помощью хорошо продуманных промптов вы можете выполнять множество задач по генерации кода. Хотя анализ данных (Exploratory Data Analysis, EDA) формально не относится к генерации фич, на этом этапе закладывается основа для работы с признаками. Описание EDA помогает связать логику всего процесса и объяснить, почему и как создаются новые фичи.
IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ here.
