Что такое оперативное проектирование? Определение и лучшие практики

Быстрая инженерия — это разработка высококачественных подсказок, которые направляют модели машинного обучения для получения точных результатов. Он включает в себя выбор правильного типа подсказок, оптимизацию их длины и структуры, а также определение их порядка и актуальности для задачи.

Быстрая разработка очень ценна для людей, занимающих различные должности, включая специалистов по обработке данных, маркетологов, преподавателей, журналистов, писателей, бизнес-лидеров и предпринимателей. В этом блоге будут представлены подсказки и их типы, а также рекомендации по созданию высококачественных подсказок с точными и полезными выводами.

Прежде чем копнуть глубже, давайте сначала обсудим концепцию генеративного ИИ.

Генеративный ИИ

Генеративный ИИ — это разновидность технологии искусственного интеллекта, которая может генерировать различные типы контента, включая текст, изображения, аудио, видео и синтетические данные. В отличие от других типов ИИ, которые полагаются на уже существующие данные для принятия решений, генеративный ИИ изучает закономерности и взаимосвязи во входных данных и использует их для создания новых и уникальных выходных данных.

Различные задачи, которые могут выполнять генеративные модели ИИ

Большие языковые модели (LLM)

Большие языковые модели ( LLM ) — это модели машинного обучения, которые могут генерировать текст на естественном языке с впечатляющим качеством и беглостью. Они обучаются на массивных наборах текстовых данных с использованием архитектур глубоких нейронных сетей, таких как преобразователи, и могут научиться предсказывать распределение вероятностей слов в текстовой последовательности.

ChatGPT

ChatGPT — это пример LLM, созданный OpenAI. Он основан на архитектуре GPT и может генерировать человеческие ответы на различные подсказки, включая текстовые подсказки, вопросы и команды. ChatGPT разработан как диалоговый ИИ, который может вести диалог с пользователями на различные темы и обычно используется в чат-ботах, виртуальных помощниках и других приложениях для обработки естественного языка.

Что такое оперативное проектирование?

Подсказка — это стимул или сигнал, вызывающий конкретную реакцию или действие. Подсказки могут принимать различные формы, такие как устные или письменные инструкции, визуальные подсказки или физические жесты. В контексте обработки естественного языка и LLM подсказка — это ввод, предоставляемый модели для генерации ответа или прогноза.

Подсказка может принимать различные формы, такие как предложение, вопрос, абзац или инструкция. Ниже приведены несколько примеров подсказок, используемых для LLM:

• Какой город является столицей Соединенных Штатов Америки?
• Назовите пять самых популярных видов спорта.
• Объясните разницу между «аффектом» и «эффектом».

Типы подсказок

Подсказки можно использовать для выполнения различных задач. Понимание того, как писать подсказки для эффективного достижения желаемого результата, имеет важное значение. Подсказки полезны в следующих задачах, включая, но не ограничиваясь:

1. Обобщение текста
2. Извлечение информации
3. Системы вопросов и ответов
4. Классификация текстов
5. Перевод
6. Генерация кода
7. Рассуждение

Теперь давайте изучим особенности передового опыта в отношении создания подсказок.

Лучшие практики

Лучшие практики — это устоявшиеся методы или приемы, признанные наиболее эффективными и действенными способами достижения конкретной цели или результата. Примеры лучших практик могут включать процедуры, протоколы, руководства и методологии, которые успешно достигли определенных целей или задач. Они широко признаны как наиболее эффективный способ ведения дел и необходимы для достижения оптимальных результатов.

Принципы оперативной инженерии

Давайте рассмотрим несколько принципов разработки подсказок на примерах, поскольку они содержат полезные рекомендации по созданию эффективных подсказок, обеспечивающих точные результаты.

Простота

Простота — важный фактор, который следует учитывать при создании подсказок для моделей обработки естественного языка. Подсказки должны быть краткими, четкими и понятными как модели, так и конечному пользователю. Использование слишком сложного языка или предоставление ненужной информации может запутать модель и привести к неточным результатам.

Например, следующая подсказка может быть слишком многословной и запутанной, чтобы модель могла точно понять и сгенерировать желаемый результат.

Принимая во внимание такие входные факторы, как геолокация пользователя, вкусовые предпочтения в еде и бюджетные ограничения, создайте список рекомендаций ресторанов для рассматриваемого лица.

Напротив, следующая подсказка проста и содержит только необходимую информацию, чтобы направить модель к желаемому результату:

Используя следующие параметры, создайте список рекомендуемых ресторанов на основе местоположения пользователя, предпочтений в кухне и ценового диапазона.

Специфика

Специфичность является важным аспектом оперативной инженерии при обработке естественного языка, поскольку она гарантирует актуальность и точность генерируемого вывода. При создании подсказок крайне важно точно указать желаемый результат, задачу или цель. Общие подсказки могут не направлять модель в достаточной степени для получения точных результатов.

Например, следующая подсказка является слишком общей и может привести к большому количеству выходных описаний, которые могут не соответствовать потребностям пользователя.

Составьте описание keywords

Однако рассмотрите более конкретную подсказку, которая дает четкое руководство для модели и помогает обеспечить релевантность и точность сгенерированных выходных данных.

Создайте описание золотистого ретривера с кудрявым хвостом, дружелюбным характером и любящим играть в апорти.

Предоставляя конкретную информацию в подсказке, мы можем помочь модели сосредоточиться на соответствующих аспектах задачи и повысить точность ее результатов.

Основные ключевые слова подсказки

Основные ключевые слова подсказок — это определенные слова или фразы, которые передают предполагаемое значение и направляют модель обработки естественного языка для получения желаемого вывода. Включение релевантных ключевых слов в подсказки гарантирует, что модель понимает задачу или цель и дает точные результаты.

Например, рассмотрите такую ​​подсказку, как «Кратко изложите основные моменты новостной статьи об изменении климата». В этой подсказке основными ключевыми словами являются «резюме», «новостная статья» и «изменение климата». Эти ключевые слова указывают модели, какую задачу выполнять, какой тип входных данных ожидать и на какой теме сосредоточиться.

Другие примеры основных ключевых слов подсказки включают глаголы, указывающие на желаемое действие, например, «создать», «классифицировать» или «перевести», а также конкретные существительные, описывающие входные данные, такие как «изображение», «текст» и т. д. или «аудио». Включение основных ключевых слов подсказки помогает гарантировать, что модель обработки естественного языка дает точные и релевантные результаты, отвечающие потребностям пользователя. Вот список, с которым вам нужно ознакомиться:

Список ключевых слов для эффективных подсказок

Что может пойти не так при подсказке?

На точность и релевантность результатов, генерируемых моделями обработки естественного языка, могут влиять различные факторы. Вот несколько примеров:

Двусмысленность

Напишите о преимуществах использования социальных сетей.

Предвзятость

Докажите, что изменение климата — это обман.

Недостаточный контекст

Какой лучший ресторан в городе?

Слишком конкретно

Напишите рассказ о девушке по имени Сара, которая отправляется на пикник.

Ограничения

LLM — невероятно мощные инструменты для создания текста, который часто неотличим от написанного человеком. Однако, несмотря на впечатляющие возможности, эти модели имеют определенные ограничения. Некоторые из них подробно описаны в следующих параграфах.

Цитирование ссылок

Цитирование ссылок является важным аспектом многих типов письма, включая академические и научные публикации. Однако иногда LLM не могут предоставить надлежащую атрибуцию, что приводит к проблемам с точностью и достоверностью. Например, языковая модель может генерировать следующее предложение:

Согласно недавним исследованиям, было обнаружено новое лечение рака, которое имеет 100-процентный показатель успеха.

Решение математических задач

Решение математических задач — еще одна область, в которой большие языковые модели могут потерпеть неудачу. Хотя эти модели отлично генерируют текст, они не предназначены для обработки сложных математических уравнений или операций. Например, LLM может не дать точного ответа, если его попросят решить следующее уравнение:

2х + 3 = 7

Галлюцинация

LLM могут иногда генерировать результаты, которые не имеют под собой реальной основы. Галлюцинация может возникнуть, когда модель генерирует текст на основе неполной или неверной информации. Например, модель может генерировать следующее предложение:

Земля состоит из облаков.

В заключение, хотя LLM являются впечатляющими и мощными инструментами, важно знать об их ограничениях. Внимательное рассмотрение и надлежащее использование этих моделей может помочь смягчить эти ограничения и максимизировать их потенциальные преимущества.