Типы техник составления промптов
1. Промпты без примеров и с несколькими примерами (Zero-Shot vs. Few-Shot Prompting)
Промпты без примеров (Zero-shot prompting) и с несколькими примерами (Few-shot prompting) являются фундаментальными техниками в инструментарии промпт-инжиниринга.
Промпты без примеров (Zero-shot prompting) — это самый простой способ получить ответ от модели. Учитывая, что модель обучена на огромных наборах данных, их ответ обычно хорошо работает без дополнительных примеров или специфических знаний предметной области.
Промпты с несколькими примерами (Few-shot prompting) включает в себя демонстрацию конкретных нюансов или выделение сложностей задачи путем показа нескольких примеров. Это особенно полезно для задач, требующих знаний в конкретной области или дополнительного контекста.
Например, если я скажу, что “сыр” — это “fromage”, тогда “яблоко” — это “pomme” на французском, модель узнает информацию о задаче из очень ограниченного количества примеров.
2. Цепочка рассуждений (Chain of Thought, CoT)
В нашей системе составления промптов мы побуждали модель показывать пошаговый подход к получению ответа, чтобы убедиться, что она не галлюцинирует. Аналогично, техника цепочки рассуждений (Chain of Thought) побуждает модель разбивать сложные проблемы на этапы, так же, как рассуждал бы человек. Этот подход особенно эффективен для задач, требующих многоступенчатых рассуждений или решения проблем.
Ключевой особенностью промптов с цепочкой рассуждений (CoT) является то, что пошаговый процесс мышления гарантирует, что модель показывает свою работу, тем самым избавляя её от необходимости самостоятельно формулировать ответ.
3. Генерация с поддержкой извлечения данных (Retrieval-Augmented Generation, RAG)
Генерация с поддержкой извлечения данных (RAG) объединяет мощь больших языковых моделей с извлечением внешних знаний. Но зачем нужны внешние знания? Разве эти модели не обучены на достаточно больших данных для генерации осмысленного ответа?
Несмотря на огромные обучающие данные, модель может извлечь пользу из дополнительной информации, полученной из специализированных областей. Таким образом, RAG помогает, предоставляя более точные и контекстуально релевантные ответы, уменьшая неоднозначность и предположения, смягчая галлюцинации.
Например, в юридических или медицинских областях, где важна точная и актуальная информация, эксперты часто обращаются к актуальным случаям или специализированным знаниям, которые помогают им принимать более обоснованные решения для правильного выполнения своих задач. Аналогично, RAG становится экспертом модели, который предоставляет конкретные, авторитетные источники.
Осторожно с конфиденциальностью данных
Несмотря на мощь этих техник, промпт-инжиниринг сталкивается с несколькими проблемами, и конфиденциальность данных является одной из самых важных.
С растущим пониманием того, как модели обучаются и обрабатывают данные, пользователи всё больше обеспокоены тем, что модели даже получают доступ к их промптам для дальнейшей настройки и улучшения результатов. И этот страх оправдан.
Способы работы быстро развиваются. Организации должны принять надежные структуры управления данными, обеспечивая конфиденциальность и безопасность конфиденциальных корпоративных данных.
Лучшие практики эффективного составления промптов
Говоря о пересмотренных способах работы, пора следовать лучшим практикам, чтобы получить максимум от промпт-инжиниринга:
1. Проверка фактов
Недавно был случай, когда модель сфабриковала фальшивое судебное дело, выставив ответственных юристов в плохом свете. Как сообщает Reuters, они признались в “добросовестной ошибке, не поверив, что технология может полностью выдумывать дела”.
Это подчеркивает недостаток понимания используемого инструмента. Нужно не только знать, на что способна модель, но и её ограничения.
Поэтому рекомендуется всегда проверять информацию, сгенерированную моделями ИИ, особенно для критических или чувствительных задач. Не ограничивайтесь только этим, но также перепроверяйте с надежными источниками для обеспечения точности.
Пример промпта в таком случае: “Предоставьте три ключевые статистики о внедрении ИИ в интересующей вас отрасли. Для каждой статистики включите надежный источник, который я могу использовать для проверки информации.”
Или вы можете попросить модель: “Обобщите последние разработки в ландшафте ИИ. Для каждого крупного развития предоставьте ссылку на соответствующую исследовательскую работу или авторитетную статью о технологиях.”
2. Тщательное обдумывание
Перед генерацией ответа заставьте модель тщательно обдумать проблему, рассмотрев различные аспекты задачи. Например, вы можете спросить модель: “Рассмотрите этические, технические и экономические последствия перед ответом. Сгенерируйте ответ только после того, как вы всё тщательно обдумали.”
3. Подтверждение пользователя
Чтобы убедиться, что ответ модели соответствует намерениям пользователя, вы можете попросить её перепроверить и подтвердить с вами перед тем, как переходить к следующим шагам. В случае какой-либо неоднозначности вы можете подтолкнуть модель задать уточняющие вопросы для лучшего понимания конкретной задачи.
Например, вы можете попросить: “Наметьте маркетинговую стратегию для медицинского приложения с ИИ. После каждого основного пункта сделайте паузу и спросите, нужны ли какие-либо уточнения.”
Или вы также можете дать промпт: “Если вам нужны какие-либо уточнения о конкретных отраслях или регионах для фокусировки, пожалуйста, спросите перед тем, как приступить к анализу.”
Заключение
Надеюсь, эти техники составления промптов и лучшие практики хорошо послужат вам в вашем следующем лучшем использовании ИИ. В целом, составление промптов включает в себя творчество и критическое мышление, так что надевайте свои творческие шляпы и начинайте составлять промпты.
