Коллекция LLM Промпт-инжиниринг от Bithoven AI

Например, Mistal 7B умеет решать несколько задач параллельно и отлично работает в чатботах. Мы описываем эти и другие модели в нашем гайде по промтингу с нейросетями в GPTunneL. Вероятность того, что промпт будет выбран для кроссовера, равна его точности, деленной на сумму точностей других промптов в популяции («точность» – это не вполне корректный перевод для термина «fitness», но примем его для краткости). Таким образом, чем лучше промпт, тем больше у него шансов «оставить потомство», однако ни для одного промпта вероятность не равна 100%.Дифференциальный алгоритм немного сложнее и фокусируется на разнице между родительскими промптами. Модель психики «Думай медленно… решай быстро» оказалась верна не только для людей, но и для больших нейросетей.

Как рассчитать затраты на запросы

• Запрос без примеров (zero-shot prompting) — это обычный запрос (вопрос) к модели.
• Приложение использует нейросеть для оптимизации текстовых инструкций к ChatGPT, Stable Diffusion, DALLE и Midjourney.
• В этом случае лучше использовать более конкретные формулировки, такие как «Объясни влияние человеческой деятельности на глобальное потепление за последние 50 лет».
• Настройте ваши запросы так, чтобы получать короткие и конкретные ответы, а не открытые.

Этот метод заключается в последовательной детализации задачи, что позволяет LLM улучшать свои результаты на  основе обратной связи с пользователем. Дав модели указания и то, что вы хотите достичь, — "Write", "Classify", "Summarize", "Translate", "Order" (или их русские аналоги) и т. В этом случае следует стараться быть предельно конкретными и точными при написании таких промптов. Чем более подробными и детальными они будут, тем лучше будут результаты. Это исследование решает проблему оптимизации техник RAG для улучшения производительности LLM. Оно систематически оценивает существующие методы, предлагает инновационные комбинации и демонстрирует значительные улучшения в показателях производительности.

Промпт-инжиниринг улучшает взаимодействие с ИИ и качество ответов

Рассказываем, как языковые модели решают математические и логические задачи, если немного «подумают». Ещё одной интересной проблемой алайнмента была его «низкоресурсность». Используя редактирования fluency repair и side-by-side-сравнения разных переводов, мы получили датасет порядка десятков тысяч сэмплов. Другими словами, обучение вырождается в решение задачи ранжирования, а не генерации. Переводы неадаптированных LLM более естественные и гладкие, при этом больше искажают смысл. Поэтому, если мы хотим применять LLM на практике, нужно адаптировать базовую модель конкретно под задачу перевода и увеличить точность сохранения смысла. От того, как вы выстраиваете диалог с ИИ и насколько подробно описываете контекст, зависит качество результата. Генеративный искусственный интеллект (ИИ) произвел революцию в мире технологий. Хотя существует вероятность получения неточных ответов, есть множество приемов обучения каузальной языковой модели, которые помогут получить наилучший результат. Отвечаем на все эти вопросы в нашем туториале по файн-тюнингу ruGPT3 на текстах Достоевского. В случае Full Fine-tune мы оптимизируем все параметры языковой модели, соответственно, разница между обучением с нуля и использованием LLM pretrain состоит исключительно в начальном приближении. В предлагаемом авторами подходе для https://aitopics.org   повышения качества интеллектуального реферирования в сфере государственного и муниципального управления производится итерационное использование разных методов. Первоначальный отбор текстов производится пользователем с опорой на свои знания предметной области. Затем проводится экстрактивное реферирование (сжатие) определенного количества предварительно отобранных текстов по выбранной тематике. Кроме того, ясность запроса позволяет модели лучше понять контекст и сосредоточиться на нужных аспектах, что значительно повышает качество генерации текста. Учитывая это, помимо актуальности вопроса, важно задавать его так, чтобы избежать двусмысленности и обеспечить необходимую структуру, что напрямую влияет на эффективность и результативность взаимодействия с языковыми моделями.

Языковые модели и эволюционные алгоритмы для улучшения промптов

Это эффективная и популярная техника создания промптинга с несколькими образцами (few-shot prompting). В этом случае модели предоставляются примеры, демонстрирующие частные решения подобной задачи. Промпты с несколькими примерами позволяют модели учиться на основе нескольких подобных демонстраций. Мы также рассмотрим распространенные ошибки, которых стоит избегать, и дадим советы, как улучшить свои результаты с помощью грамотного подхода к созданию промптов.  AUSLANDER.EXPERT Это форма общения с машиной, в которой четкость и конкретность играют решающую роль. OpenAssistant - это чат-ассистент, который понимает задачи, может взаимодействовать со сторонними системами и динамически получать для этого информацию. Модели CodeT5 и CodeT5+ для понимания и генерации кода от Salesforce Research. H2oGPT - это фреймворк для тонкой настройки большой языковой модели (LLM) и пользовательский интерфейс чатбота с функцией "вопрос-ответ" для документов. В данном разделе представлен сборник и краткое описание ключевых и фундаментальных языковых моделей (LLM).