Удвоение мощности ChatGPT: Откройте для себя последние доказательные техники промпт-инженеринга в 2024 году – Часть 3

Продолжение разбора доказательных техник работы с промптами, актуальные на 2024 год.

Часть 1

Часть 2

Освоение и практика этих техник помогут улучшить ваш пользовательский опыт при работе с LLM (ChatGPT, Claude, LLama и др.), а также позволят получать более точные и эффективные ответы.

Все эти методы описаны в исследовательской работе, проведенной VILA Lab «Mohamed bin Zayed University of AI». Каждая техника была протестирована и оценена исследователями на пяти разных моделях (LLaMA-1-{7, 13}, LLaMA-2-{7, 13}, LLaMA-2-70B-chat, GPT-3.5 (ChatGPT) и GPT-4).

Оригинал исследовательской работы доступен по ссылке. В этой статье я попытался рассмотреть каждый принцип с примерами, а также представил некоторые советы и трюки.

Промпт-инжиниринг (по определению самого ChatGPT) — это искусство общения с LLM. Стать настоящим мастером в этом важнейшем виде искусства 21-го века в настоящее время действительно очень ценно!

Принципы разбиты на 5 категорий:

В каждой технике указано, насколько она повышает результат по сравнению с простым запросом.

Улучшение% : Это улучшение ответов LLM по сравнению с базовым уровнем, оцененным людьми, используя указанные принципы. Оригинальные промпты служат эталоном для измерения улучшения.

Корректность% : Это частота, с которой выходные данные были точными, актуальными и без ошибок. Эксперты оценивают этот аспект, который важен для проверки точности модели. Корректность показывает, что модель соответствует ожидаемым стандартам точности.

Allow the model to elicit precise details and requirements from you by asking you questions until it has enough information to provide the needed output -“From now on, I would like you to ask me questions to...”.

📈 Улучшение - 100%

Техника, в которой модель задает вопросы для выявления деталей и требований до того, как предоставить необходимый результат, направлена на создание более точного и целевого контента.

Этот подход особенно полезен в ситуациях, когда первоначальный запрос требует уточнения или когда для выполнения задачи необходимо глубже понять контекст или специфические потребности пользователя. Подобный взаимодействие позволяет улучшить качество и релевантность конечного продукта, так как модель получает возможность адаптировать свои ответы к более точным и индивидуализированным требованиям.

To write an essay /text /paragraph /article or any type of text that should be detailed: “Write a detailed [essay/text/- paragraph] for me on [topic] in detail by adding all the information necessary”.

📈Улучшение - 60%

Техника заключается в прямой просьбе к модели написать подробный текст (эссе, параграф, статью и т.д.) по указанной теме, включая в него всю необходимую информацию для того, чтобы текст был информативным и всесторонним.

Этот подход помогает гарантировать, что конечный результат будет содержательным и обширным, покрывая тему как можно полнее.

3 Break down complex tasks into a sequence of simpler prompts in an interactive conversation.

📈 Улучшение - 55%

📈 Корректность - 86.7%

Принцип "Разделение сложной задачи на несколько простых и их последовательное решение" предполагает разбиение сложной задачи на более простые подзадачи и взаимодействие с моделью для решения каждой из них.

Например, если вы хотите получить информацию о сложной теме, вы можете сначала запросить общий обзор этой темы, а затем задать более конкретные вопросы, чтобы получить детальные ответы на каждый из аспектов этой темы. Примеры промптов, использующих эту технику, могут включать следующее:

Combine Chain-of-thought (Cot) with few-shot prompts.

📈Улучшение - 15%

📈Корректность - 73.3%

Прием Chain-of-thought, CoT - цепочка мыслей.

Это когда ты даешь указание модели, вроде «действуй пошагово и объясняй каждый шаг», или просто «действуй пошагово», ну или «используй метод Chain-of-thought».

Метод Few-shot promts - использование более двух примеров в запросе.

Объединение техник Chain-of-Thought (CoT) и Few-shot prompting позволяет достичь более глубокого понимания задач и более точных результатов при взаимодействии с искусственным интеллектом в определенных задачах.

Промпт: "Как создать вовлекающий контент для блога, который привлекает и удерживает внимание аудитории?"

Примеры:

Цепочка размышлений:

Достаточно сложная и не всегда эффективная техника.

Спасибо, что дочитали до конца, надеюсь это было полезно для вас!

Подписывайтесь на мой телеграм канал, в нем я описываю процесс как с помощью нейросетей я создаю новый бизнес с нуля.

В следующих статьях мы рассмотрим другие техники из исследования.