Подходы к созданию промтов: zero-shot, one-shot, few-shot и chain-of-thought Я зерокодер
Zero-Shot Prompting представляет собой мощный инструмент, который открывает новые возможности для использования искусственного интеллекта в различных сферах. Он позволяет моделям AI эффективно решать задачи без предварительного обучения на конкретных примерах, что существенно экономит время и ресурсы. Несмотря на некоторые ограничения, Zero-Shot Prompting имеет огромный потенциал и продолжает развиваться, предлагая новые решения и подходы. В мире искусственного интеллекта и обработки естественного языка термин «Zero-Shot Prompting» популярен. Модели тренируются на различных массивах данных, некоторые имеют доступ в интернету и даже способны гуглить что-то самостоятельно. Работа подхода основана на использовании контекста и правильной формулировки запроса (prompt). При правильной настройке промпта ИИ может понять, какую задачу нужно выполнить, даже если она никогда раньше не сталкивалась с подобной задачей. Например, семейства GPT, которые обучены на обширных текстовых данных и обладают глубоким пониманием языка. Хороший промт-инженер сочетает разные подходы и использует те, которые лучше всего подойдут для определенной ситуации. “Zero-shot prompting” переводится на русский как “Промптинг без примеров или дословно нулевой выстрел”. Он может использоваться для создания интерактивных учебных материалов, автоматического оценивания заданий и предоставления помощи студентам. Оптимизация инструкций привела к улучшению в области нулевого обучения в исследовании Wei et al. (2022). Термин “оптимизация инструкций” представляет собой концепцию настройки моделей на наборах данных, описанных при помощи инструкций. Этот недавний подход позволяет моделям, таким как ChatGPT, демонстрировать такие способности.
- Рассмотрим простой пример классификации текста с помощью техники Zero-shot.
- “Zero-shot prompting” переводится на русский как “Промптинг без примеров или дословно нулевой выстрел”.
- Он позволяет моделям AI эффективно решать задачи без предварительного обучения на конкретных примерах, что существенно экономит время и ресурсы.
- Смело экспериментируйте — тем более, что специальность пока очень молода и не имеет четких правил.
- Например, семейства GPT, которые обучены на обширных текстовых данных и обладают глубоким пониманием языка.
- Большие языковые модели (LLMs), такие как GPT-3, настроены на следование инструкциям и обучаются на больших объемах данных, поэтому они способны выполнять некоторые задачи промптинга без примеров.
Подходы к созданию промтов: zero-shot, one-shot, few-shot и chain-of-thought
Промт может быть в формате вопроса, фразы, предложения — чего угодно. Иногда приходится перебрать несколько вариантов, чтобы добиться от нейросети нужного результата. И совсем не факт, что если вы будете спрашивать одно и то же у разных нейросетей, ответ получится одинаковым.
Что нужно знать о промте
Большие https://research.ibm.com/artificial-intelligence языковые модели (LLMs), такие как GPT-3, настроены на следование инструкциям и обучаются на больших объемах данных, поэтому они способны выполнять некоторые задачи промптинга без примеров. Он применяется в бизнесе для автоматизации различных процессов. Например, модели могут использоваться для автоматического ответа на вопросы клиентов, генерации контента или анализа данных. Позволяет ученым быстрее обрабатывать и анализировать большие объемы данных. Модели могут помогать в интерпретации сложных текстов, проведении лингвистического анализа и решении других задач, связанных с обработкой естественного языка.
Подходы к созданию промтов: zero-shot, one-shot, few-shot и chain-of-thought
Смело экспериментируйте — тем более, что специальность пока очень молода и не имеет четких правил. Соответственно, подход с примерами можно использовать, если вы пишете чат-бот для какой-то узкоспециализированной области. Или если планируете создать свою фэнтези-вселенную — почему нет. https://itkvariat.com/user/SEO-Edge/ Для того, чтобы нейросеть научилась использовать его корректно, нужно сначала объяснить ей значение и показать примеры употребления. Также важно учитывать, что https://eleuther.ai языковые модели могут унаследовать предвзятости из данных, на которых они обучались, что может влиять на качество и объективность ответов. Когда Zero-Shot промптинг не работает, рекомендуется предоставить примеры в запросе, что приводит к few-shot промптингу. http://humanlove.stream//index.php?title=lawrencereilly4309 Этот метод позволяет моделям AI решать задачи без предварительного обучения на конкретных примерах. Рассмотрим, что представляет собой Zero-Shot Prompting, как он работает и какие преимущества он может предоставить. Несмотря на то, что нейросеть способна генерировать результат без примеров, и делает это весьма эффективно, в случае с более сложными промтами она может испытывать трудности. В такой ситуации примеры можно и нужно использовать — и подход, когда мы буквально показываем большой языковой модели, что именно хотим от нее, называется one-shot и few-shot подходы.