Мастерство создания промптов: Как написать эффективные запросы для AI AI Тренды

March 26, 2025

В случае какой-либо неоднозначности вы можете подтолкнуть модель задать уточняющие вопросы для лучшего понимания конкретной задачи. Промпты без примеров (Zero-shot prompting) и с несколькими примерами (Few-shot prompting) являются фундаментальными техниками в инструментарии промпт-инжиниринга. Кажется, что промта Few-shot недостаточно, чтобы получить надежный результат в задачах рассуждения. Из работы Min et al. (2022) следует, что для составления промтов Few-shot важны даже случайные, неправильные примеры.

Latent AI

Согласно Touvron et al. https://fast.ai 2023, свойства Few-shot впервые появились, когда модели были масштабированы до достаточного размера (Kaplan et al., 2020). Чтобы направить мыслительный процесс модели, пишите инструкции от общего к частному или наоборот. Всегда проверяйте, что ваши инструкции и примеры не могут инрепретироваться как противоречивые.

Формулирование запроса

Теперь, когда вы знаете основные принципы создания промптов и пошаговое руководство, пора ознакомиться с практическими примерами.
Это особенно полезно, когда вы создаете системы диалога, такие как чат-боты для обслуживания клиентов.
Этот подход особенно эффективен для задач, требующих многоступенчатых рассуждений или решения проблем.
Промтинг может включать текстовые подсказки, инструкции или примеры.
Несмотря на мощь этих техник, промпт-инжиниринг сталкивается с несколькими проблемами, и конфиденциальность данных является одной из самых важных.

Давайте попробуем базовую задачу сжатия текста с помощью промптов. Теперь, когда вы знаете основные принципы создания промптов и пошаговое руководство, пора ознакомиться с практическими примерами. В этом разделе мы рассмотрим успешные промпты для различных ситуаций, таких как генерация текста, кода и идей. Эти примеры помогут вам лучше понять, как применять полученные знания на практике и адаптировать их под свои нужды. Хотя крупные языковые модели демонстрируют отличные способности в режиме Zero-shot, они все еще не справляются со сложными задачами. AUSLANDER.EXPERT Промтинг Few-shot промтинг можно использовать как технику для обучения в контексте, где для повышения качества результатов модели предоставляются примеры, на которых она обучается. Следуя этому пошаговому руководству, вы сможете создать более эффективные промпты для AI, что в свою очередь повысит качество и релевантность получаемых ответов. Это — ключ к успешному взаимодействию с искусственным интеллектом, который может значительно облегчить вашу работу и помочь в достижении целей. Создание промпта начинается с анализа задачи и заканчивается оптимизацией формулировки, чтобы получать лучшие результаты от AI.

Сжатие текста

Одной из стандартных задач в области генерации естественного языка является задача сжатия текста. Сжатие текста может иметь много разнообразных вариантов и применений. Фактически, одним из наиболее перспективных направлений использования языковых моделей является возможность сжатия статей и концепций в краткие и легко читаемые резюме. Давайте рассмотрим базовый пример задачи сжатия текста с помощью промптов. С помощью внимательно разработанных подсказок можно успешно выполнить множество задач по написанию кода. Давайте попробуем добавить несколько примеров, чтобы посмотреть, улучшит ли few-shot промптинг наши результаты. 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. Если промтов Zero-shot и Few-shot недостаточно, возможно, модель не обладает достаточными знаниями для решения задачи. В этом случае рекомендуем попробовать дообучить модель или поэкспериментировать с другими техниками промтинга.