Промпты в работе с ИИ. Что это и как они работают

Как устроен алгоритм распознавания естественного языка?

Алгоритм распознавания естественного языка (Natural Language Processing, N) работает на основе компьютерных моделей и алгоритмов, которые позволяют машинам понимать и обрабатывать естественный язык, используемый людьми. Он включает в себя различные этапы, такие как токенизация (разделение текста на отдельные слова или токены), лемматизация (приведение слов к их базовой форме), выделение ключевых слов и фраз, синтаксический анализ и семантическую интерпретацию.

Так как наш материал именно о промтах в работе с ИИ, то объясним это так:

Промпт, с помощью которого очень просто получать именно простое объяснение, содержит вопрос и в конце дополнение «объясни как будто мне 10 лет». Вот как объяснить устройство алгоритма распознания естественного языка. Представьте, что у вас есть большая коробка с игрушками, заполненная деталями LEGO. Каждая деталь представляет собой слово или часть слова. Теперь, когда кто-то говорит или пишет предложение, он как будто строит из этих деталей небольшую конструкцию LEGO. NLP, или обработка естественного языка, - это как робот, которого вы учите понимать и строить эти LEGO-структуры. Этот робот может посмотреть на созданную вами структуру, понять, что она означает, и даже создать собственную структуру, чтобы ответить вам. Например, если вы построите LEGO-конструкцию с надписью "Привет, как дела?", то робот сможет построить ответ типа "Все хорошо, спасибо!". Теперь, чтобы научить робота, мы даем ему тонны и тонны LEGO-конструкций (предложений), чтобы он мог увидеть закономерности и понять, как люди строят различные вещи. Чем больше он учится, тем лучше понимает и отвечает. Таким образом, NLP - это как обучение робота игре на языке LEGO!

Промпты в работе с ИИ. Что это и как они работают

Исходя из невероятного количества необработанных текстов, машина выстраивает языковое моделирование — и таким образом дает ответ на вопрос.
Машина использует большое количество необработанных текстов для создания языковой модели, которая позволяет ей строить свои ответы на вопросы. Эта модель анализирует контекст и вероятность того, что определенные слова или фразы будут следовать за другими, чтобы предсказывать наиболее вероятные варианты ответов. Таким образом, машина использует языковое моделирование для формирования своего ответа на основе предоставленного текста и контекста. Это позволяет ей генерировать ответы, которые максимально соответствуют заданному вопросу.

Отличает ли машина обычный запрос от промпта?

Промпты технически взаимодействуют с искусственным интеллектом путем предоставления инструкций или подсказок для генерации текста. Устройства, такие как chatGPT, обрабатывают естественный язык и могут использовать промпты для создания ответов. Отличие между обычным запросом и промптом заключается в том, что промпт предоставляет более специфическую информацию или контекст для создания ответа. Однако, с точки зрения алгоритма, оба вида ввода - обычный запрос и промпт - могут быть обработаны и использованы для генерации ответа.

Почему ИИ чаще всего воспринимает промпты лучше, чем обычные запросы от людей?

Искусственный интеллект может воспринимать промпты лучше, чем обычные запросы от людей, потому что промпты предоставляют более специфическую информацию или контекст для генерации ответа. Они могут указывать на желаемый формат ответа, нужные детали или стиль. Это помогает ИИ лучше понимать ожидания пользователя и генерировать более релевантные и точные ответы.
Промпты появились как инструмент, который помогает задавать более точные вопросы или указывать на желаемый формат ответа при использовании моделей искусственного интеллекта. Они могут быть разработаны различными специалистами в области искусственного интеллекта, исследователями или разработчиками моделей.

Промпты в работе с ИИ. Что это и как они работают

Существует несколько техник промпта, которые могут использоваться при работе с искусственным интеллектом. Некоторые из них разработаны специалистами или исследователями, а другие могут возникать случайно или быть результатом экспериментов. Примеры таких техник включают предоставление образцов ответов, указание на желаемый стиль или формат, вопросы с множественным выбором и другие.

Примеры готовых промптов на фото выше.
Примеры готовых промптов на фото выше.

Вывод

В целом, на сегодняшний день, особенность ИИ состоит в том, что модель, как таковую, можно попробовать представить себе как очень начитанного подростка, который прочитал все книги в мире. Он любит вас безусловной любовью и очень хочет помочь вам. Он настолько хочет помочь, что иногда ищет пути подгонять те знания, которыми он обладает так, чтобы они вам понравились. Это называют галлюцинированием.
Есть запрещенные вопросы, на которые модель напрямую не ответит, например "как сделать самый опасный яд своими руками". Однако, если спросить ее, какие сайты или книжки нельзя читать, чтобы понять, как навредить, она, вероятно, выдаст какой-то список. Инженеры упорно, работают над безопасностью нейросетей, но до сих пор можно увидеть курьезные вещи, когда мы пытаемся обойти запреты и найти запрещенный контент. В любом случае разработчики ежедневно совершенствуют алгоритмы и фильтры, чтобы обеспечить максимальную безопасность и предотвратить неправильное взаимодействие с моделью. Ситуация быстро меняется и то, что работало ещё вчера вполне может перестать работать завтра и наоборот.

2828
2 комментария

Норм

Ответить

Сейчас в основном сложности работы с языковыми моделями как раз и состоят в борьбе с выставленными разработчиками ограничениями, так как именно они и приводят к остановке исполнения промпта. Генерация ворнингов фактически это и есть скрытая форма отклонения моделью промпта пользователя.

Ответить