Существуют различные методы, которые вы можете использовать, чтобы улучшить свои запросы и получать более качественные ответы от AI. В статье они приводят сравнение между one‑shot и one‑shot c CoT. Большинство LLM училось на англоязычных инструкциях и текстах. Убедитесь, что модель поддерживает ваш язык и может генерировать ответы на нем. В последнее время выходят новые мультиязычные модели, поэтому будет из чего выбирать. Так как генеративный ИИ на базе языковых моделей — сфера новая, у специальности промпт-инженеров четкого описания нет, как нет и устоявшихся зарплат..

• Современные LLM могут выполнять самые разные задачи, начиная от суммирования текста и математического рассуждения, и заканчивая генерацией кода.
• Разбейте сложные вопросы на несколько частей или шагов, если это необходимо.
• Начните с отечественных предприятий и установите фильтр для показа вакансий с самыми низкими зарплатами — так у вас будет больше шансов поскорее начать карьеру.
• Наша цель — собрать на одной платформе самые передовые знания, чтобы каждый, от новичка до эксперта, мог найти здесь нужную информацию.
• Это поможет понять, какие формулировки работают лучше всего.

Каковы Основные Ошибки При Создании Запросов?

Это распространённое, но крайне неэффективное решение. Даже самая продвинутая LLM будет давать непредсказуемый результат, если ей «скормить» сложный промпт. Получить первые деньги можно еще на этапе обучения — зарегистрируйтесь на сайте PromptBase и продавайте удачные промпты. Продажи не эксклюзивны — один и тот же пакет запросов для ИИ допустимо реализовывать неограниченное количество раз. Надлежащее тестирование, оценка и категоризация подсказок и моделей гарантируют, что эти подсказки актуальны и оптимизированы для новейших систем ИИ, что обеспечивает точность и эффективность. Кроме того, это гарантирует, что подсказки остаются актуальными и эффективными для достижения намеченных целей.

Наконец-то! Google Опубликовал 68-страничное Руководство По Промпт-инжинирингу: Ключ К Продуктивной Работе С Llm

Промпт-инженер может развиваться в разных направлениях. Например, специалист может перейти в бизнес-аналитику или заниматься более сложными задачами в области ИИ и машинного обучения. Крайне желательно хорошее владение английским языком, так как нейросети лучше «общаются» именно на нем. IT-образование не обязательно, но желательно для возможности профессионального роста и карьеры. Начните с базового запроса и постепенно уточняйте его, анализируя полученные ответы.

Сложность промпта складывается из вложенной и следственной сложности. На Тестировщик то, где по этой шкале будет находиться ответ, влияет сложность и количество идей в промпте. Также помним о том, что LLM не телепат, и если ему в принципе не сказать о том, что нужно, он этого и не даст. Амбиции — это хорошо, но лучше набраться опыта, поработав в найме.

Нужно знать, что такое мужественность, суровость, сила духа и так далее. А prompt-инженер как бы «намекает» ей, о чем именно спрашивает пользователь. То есть специалист повышает вероятность выдачи наиболее правдивых ответов. Вокруг промпт-инжиниринга выстроилась целая система поиска промптов и обучения. Среди них PromptHero ,  Promptist  или  Krea предлагают поисковую систему поиска промптов для различных моделей ИИ. Чтобы работать еще быстрее, пользователи могут обращаться к рынкам «промптов», таким как Promptbase , которые предлагают продажу и покупку промптов по цене от 3 долларов.

Имеет высокую промт инженер обучение следственную сложность, потому что для выполнения этой задачи LLM будет использовать знания о стиле написания Джека Лондона, и это само по себе потребует ресурс его внимания. Внимание в LLM — это отдельная большая тема, об этом в другой раз. Не ждите приглашения на интервью, чтобы начать к нему готовиться.

Как Работает Промпт Инженер?

Так как текущие LLM обучались на множестве различных типов NLP задач и подзадач, для того, чтобы модель смогла адаптироваться к новым запросам. Используя соответствующие подсказки, контекст и инструкции, инженеры создают модели, которые генерируют точные и актуальные ответы. Название техники Zero/One/Few-Shot Prompting пошло от обучения с подкреплением. Есть такая методика обучения нейросетей, когда модель учится на своих ошибках, а мы контролируем её обучение, давая часть информации. One shot – если https://deveducation.com/ даём один пример, few shot – если несколько, а zero shot – вообще не даём, а модель сама фантазирует на тему.

Например, в текстовых моделях вроде ChatGPT промпт определяет тон, стиль и точность ответа. Prompt engineering, или инженерия запросов, — это процесс создания и оптимизации текстовых запросов для взаимодействия с моделями искусственного интеллекта, такими как GPT-3 и ChatGPT. Цель этого процесса — формирование запросов таким образом, чтобы получить наиболее точные и релевантные ответы от модели. Prompt-инженерия — молодая сфера, которой обеспечен расцвет в эпоху искусственного интеллекта и машинного обучения. Сегодня рынок работает над тем, чтобы объединить текст, код и изображения в рамках одного ответа генеративной ИИ-модели. Кроме того, специалисты активно создают «подсказки», которые адаптируются под контекст запроса.

В копирайтинге промпт-инжиниринг помогает создавать тексты с заданным стилем, тоном и даже длиной. Запрос вроде “Напиши вдохновляющий текст для стартапа в стиле Стива Джобса” даёт гораздо лучший результат, чем просто “Создай текст для стартапа”. Представьте, что вы разрабатываете новый продукт и хотите проанализировать потребности целевой аудитории. С помощью грамотного промпта можно получить аналитические данные, которые иначе пришлось бы собирать вручную. Например, промпт, составленный для анализа отзывов клиентов, может выделить ключевые тренды и проблемы.

Как так вышло, что алгоритм понял вопрос и ответил вполне разумно? А все благодаря языковым моделям, которые лежат в основе генеративного ИИ. Прежде чем продолжить, сделаем небольшое отступление — краткий экскурс, как работают нейронные сети с генеративным искусственным интеллектом.

Ассистент предупреждает, что в этом случае могут быть дубликаты. Мы как-то попросили модель написать инструкцию, как симулировать рабочую деятельность и вводить мышкой по монитору так, как будто работаешь. Модель делает предсказание, ведь у нас не зафиксирована переменная, которая влияет на распределение, то есть рандом не фиксированный. Сгенерированный текст будет неплохим, ведь GPT-4 умеет это делать. Можно лишь попробовать дать контекст моделям или скормить им референс.

Модель может понять, что было сгенерировано по контенту. Например, мы можем скормить изображение и попросить написать промпт, по которому это изображение сгенерировали. Мы можем даже создать ассистента архитектора, который будет критиковать наши решения, рассматривать вопросы с разных сторон и предлагать лучшие варианты. Например, в Kafka есть такая фича, как гарантия доставки – supply semantic. Если коротко, это стратегия, как сообщения будут отправляться и получаться.