===
Главный совет Хоть написание программ, приложений, сервисов, средств и разработка искусственного интеллекта и является технической, и в некотором плане точной наукой (хотя тут тоже сложно), взаимодействие с нейросетями все же можно отнести в категорию гуманитарных наук. Поэтому, смотрите на все тому подобные статьи, книги, инструкции и алгоритмы не как на что-то чему можно тупо повторять, а скорее как на направление. Если вы хотите добиться прогресса в работе с составлением качественных запросов и получением соответствующих результатов - то будьте готовы много практиковаться в этом. И обязательно пытаться экспериментировать, ибо бывает, что LLM работают не так интуивно, как мы предполагаем, и часто более лучшие практики могут возникать в результате простых случайностей (и даже опечаток). Поэтому - практика, практика, практика!===
Здесь я постараюсь суммировать тот материал, что получилось найти на просторах интернета связанного с искусством создания запросов. Создание запросов не совсем привязано к какой-либо конкретной модели ИИ, поэтому рассмотрено будет скорее в абстракции. Есть некоторые детали или теоретические сводки будут повторяться, или же пересекаться с прошлыми главами - это нормально, заодно можно и повторить. Prompt engineering - это искусство создания "правильных" и "эффективных" текстовых запросов, которые помогают направить и сфокусировать работу LLM на решение конкретной задачи наилучшим образом. От качества самого запроса во многом зависит качество и полезность генерации нейросети. Хорошо составленный запрос позволяет получить релевантный, продуманный и структурированный ответ. Плохой запрос приводит к генерации сухой, бесполезной и некорректной информации (а если вы читали главу 2.6, то вы знайте, что неправильно составленный запрос может потенциально лишить вас кучи денег). Но prompt engineering это не только разработка и составление запросов. Он охватывает широкий спектр навыков и техник, полезных для взаимодействия и работы с LLM. Как минимум это хорошее понимание принципа работы и самих возможностей выбранной вами нейросети.===
Лучшие практики prompt engineering Если говорить о лучших практиках при разработке запросов, то они включает в себя: понимание возможностей и ограничений модели, разработка четких и сжатых запросов, а так же интерактивное тестирование и уточнение/доработка запросов на основе полученных ответов (обратная связь). Независимо от того, являйтесь ли вы разработчиком ИИ, исследователем или энтузиастом, эти рекомендации помогут вам улучшить ваше взаимодействие с LMM, что приведет к более точным и эффективным результатам. 1. Ясность и специфичность - Будьте предельно ясны в желаемом результате, давая конкретные инструкции, указывая нужный формат и длину вывода. - Представьте, что даете другу подробные указания, а не просто показываете общее направление. 2. Сила примеров - Покажите модели, что вы хотите, предоставляя примеры желаемого вывода. Это поможет сузить варианты и направить модель к вашему видению. - Думайте об этом, как о показе другу фотографий пункта назначения, а не просто передаче ему адреса. 3. Выбор слов имеет значение - Используйте ясные, прямые и недвусмысленные формулировки. - Избегайте сленга, метафор или слишком сложной лексики. - Помните, что модель интерпретирует буквально, поэтому говорите просто и четко, чтобы обеспечить понимание. 4. Итерации и эксперименты - Не ждите идеальных результатов с первой попытки. Будьте готовы пересматривать свои промпты, менять контекстные сигналы и пробовать разные примеры. - Думайте об этом, как о настройке рецепта, пока не получите идеальное блюдо. 5. Осведомленность о модели - Понимайте возможности и ограничения конкретной используемой модели. - Например, некоторые модели лучше справляются с фактическими задачами, в то время как другие преуспевают в креативном письме. Выбирайте правильный инструмент для работы. Надеюсь, эти лучшие практики помогут вам создавать эффективные промпты и раскрыть весь потенциал больших языковых моделей!===