Эффективный промптинг требует умения экспериментировать с различными форматами запросов. Одним из ключевых аспектов является определение того, какой формат или техника лучше подходит для конкретной задачи, например техника zero-shot prompting.
Zero-shot prompting - метод, при котором модели дается задание без предварительных примеров или обучения. Он особенно эффективен для простых задач или когда вы хотите проверить базовые возможности модели. Важно помнить, что результаты могут варьироваться в зависимости от сложности задачи и качества самого промпта. Вот пример использования этого формата промптинга для GPT4:
Промпт:
Опиши ИИ
Результат:
Искусственный интеллект (ИИ) — это область компьютерных наук, которая занимается созданием систем, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта. Это может включать в себя обучение, распознавание речи, принятие решений, решение проблем и понимание естественного языка. ИИ может быть реализован в различных формах, включая машинное обучение, нейронные сети и алгоритмы глубокого обучения.
Основные типы ИИ включают:
1. Узкий ИИ (ANI): Специализированные системы, которые выполняют конкретные задачи, такие как распознавание лиц или игра в шахматы.
2. Общий ИИ (AGI): Гипотетический уровень ИИ, который может выполнять любые интеллектуальные задачи, которые может выполнять человек.
3. Сверхинтеллект (ASI): Уровень ИИ, который превосходит человеческий интеллект во всех аспектах.
ИИ находит применение в различных областях, включая медицину, финансы, транспорт, развлечения и многие другие.
В зависимости от требований, необходимо использовать различные подходы, такие как уточнение формата ответа или добавление дополнительных контекстных деталей:
Промпт:
Опиши ИИ в трех словах
Результат:
Умные вычислительные системы.
Пример с описанием ИИ демонстрирует, как уточнение задачи может изменить результат. Добавив фразу "в трех словах", мы дали модели четкую инструкцию, которая привела к нужному результату. Современные ИИ-модели обладают широкими возможностями, от анализа данных до создания музыки, но их эффективность напрямую зависит от качества и точности вводимых данных. Неконкретные или расплывчатые запросы могут привести к результатам, не соответствующим ожиданиям.
Промпт-инжиниринг как раз и направлен на составление оптимальных запросов для различных ИИ моделей. Подробнее о техниках промптинга мы будем разбираться в разделе 2 “Техники создания запросов для ИИ моделей”.