Искусство общения с AI: Мастерство создания инструкций для языковых моделей
Искусство общения с AI: Мастерство создания инструкций для языковых моделей
Алексей Михнин
В этой книге раскрываются секреты создания эффективных промптов, которые превращают языковые модели в мощных помощников. Вы узнаете, как формулировать запросы, использовать различные техники и анализировать результаты для достижения максимальной пользы от взаимодействия с ИИ.Книга предлагает не только практическое руководство, но и сравнительный анализ 8 ведущих языковых моделей, включая GPT-4, Claude, GigaChat, YandexGPT 3, Grok 2, Gemini Advanced, LLaMA 3.1 405B и Mistral Large 2. Это позволит вам оценить их возможности и выбрать наиболее подходящую для ваших задач. Ключевые моменты: Секретные техники создания инструкций (промптов):Сравнение 8 лидеров рынка LLM: Оцените возможности проприетарных (GPT-4, Claude, GigaChat, YandexGPT 3, Grok 2, Gemini Advanced) и open-source (LLaMA 3.1 405B, Mistral Large 2) моделей, чтобы сделать осознанный выбор.Эта книга – ваш ключ к раскрытию потенциала языковых моделей и достижению новых высот в работе, учебе и других сферах жизни.
Алексей Михнин
Искусство общения с AI: Мастерство создания инструкций для языковых моделей
Введение
В эпоху искусственного интеллекта и стремительно развивающихся технологий умение эффективно взаимодействовать с языковыми моделями становится все более важным навыком. Языковые модели, такие как GPT-4, Claude, и другие, уже давно вышли за рамки простых инструментов для обработки текста. Они становятся мощными помощниками в самых разных областях – от создания контента и разработки маркетинговых стратегий до решения сложных задач и генерации креативных идей.
Тем не менее, для того чтобы максимально раскрыть потенциал этих моделей, необходимо овладеть искусством создания промптов. Промпты – это не просто команды или запросы, это своего рода мост между вами и искусственным интеллектом, который направляет его работу в нужное русло. Правильное формулирование промптов позволяет получить релевантные и качественные ответы, в то время как нечеткие или некорректные запросы могут привести к совершенно неожиданным результатам.
В этой книге вы найдете не только практическое руководство по созданию эффективных промптов, но и сравнение качества ответов восьми языковых моделей, включая как проприетарные (закрытые), так и open-source решения. Это позволит вам оценить возможности различных моделей и определиться, какую из них использовать в зависимости от ваших задач – будь то работа, учеба или другие сферы жизни.
Модели, которые рассматриваются в книге, разбиты на две категории:
Проприетарные (закрытые) модели:
GPT-4 (OpenAI): Одна из самых мощных и широко используемых языковых моделей.
Claude 3.5 Sonnet (Anthropic): Конкурентоспособная модель с хорошими аналитическими возможностями.
GigaChat (от Сбербанка): Модель, разработанная для русскоязычной аудитории, с акцентом на бизнес-приложения.
YandexGPT 3 (от Яндекса): Модель, ориентированная на задачи, связанные с русскоязычными текстами.
Grok 2 (X.com): Продукт компании X.com, ориентированный на креативные задачи.
Gemini Advanced (Google): Модель от Google, обладающая широким спектром применения и высокими показателями точности.
Open-source модели:
LLaMA 3.1 405B: Открытая модель, предоставляющая мощные возможности для кастомизации и использования в различных задачах.
Mistral Large 2: еще одна open-source модель, ориентированная на высокую производительность и гибкость в настройке.
Эта книга – ваш путеводитель в мир общения с искусственным интеллектом. Она научит вас искусству создания эффективных промптов, которые помогут вам извлечь максимум пользы из взаимодействия с языковыми моделями. Независимо от вашего уровня опыта, вы узнаете, как формулировать запросы, использовать различные техники и анализировать результаты, чтобы постоянно улучшать свои навыки. Вы также познакомитесь с продвинутыми техниками, такими как использование ролей, цепочек промптов и настройка параметров, которые позволят вам получить еще более точные и полезные ответы.
Что такое промпт
Промпт (инструкция) – это ваш диалог с искусственным интеллектом. Представьте, что языковая модель – это невероятно умный, но немного буквальный собеседник. Промпт – это то, что вы говорите этому собеседнику, чтобы направить его мысли в нужное русло. Это может быть простой вопрос ("Какая столица Франции?"), просьба выполнить задание ("Напиши стихотворение о весне") или даже начало истории, которую вы хотите, чтобы модель продолжила ("В темном лесу, под сенью древних деревьев…").
Качество промпта = качество ответа.
Чем яснее и конкретнее ваш промпт, тем лучше модель поймет, что вы от нее хотите, и тем точнее будет ее ответ. Нечеткий или двусмысленный промпт может запутать модель и привести к неожиданным результатам.
Почему важно уметь создавать хорошие промпты?
Языковые модели – мощные инструменты, но они нуждаются в вашем руководстве. Несмотря на свою способность обрабатывать огромные объемы информации и генерировать впечатляющий текст, языковые модели не умеют читать ваши мысли. Они полагаются на промпты, чтобы понять ваши намерения и цели.
Хороший промпт – это как карта сокровищ для модели. Он указывает направление, задает контекст и выделяет важные детали. Это позволяет модели сосредоточиться на нужных аспектах и создать релевантный и полезный контент.
Овладение искусством промптов открывает новые возможности.
Умение создавать эффективные промпты позволяет вам:
Получать точные и информативные ответы на свои вопросы
Генерировать креативный и оригинальный контент
Автоматизировать рутинные задачи
Решать сложные проблемы
И многое другое!
Нечеткие промпты ведут к непредсказуемым результатам.
Если ваш промпт сформулирован нечетко или содержит двусмысленности, модель может интерпретировать его по-разному и выдать неожиданные или нежелательные результаты. Это может привести к потере времени и разочарованию.
В следующих разделах мы рассмотрим основные принципы создания эффективных промптов и научимся использовать различные техники для достижения разных целей.
Основные компоненты промпта
Каждый промпт, независимо от его сложности, состоит из трех основных компонентов:
Инструкция: это ядро вашего промпта, где вы четко формулируете, что вы хотите, чтобы модель сделала. Инструкция может быть простым вопросом ("Какая столица Франции?"), просьбой выполнить задачу ("Напиши стихотворение о лете") или более сложным указанием, включающим конкретные детали и ограничения.
Контекст: контекст предоставляет модели дополнительную информацию, которая помогает ей лучше понять вашу задачу и генерировать более релевантный ответ. Контекст может включать в себя предыдущие сообщения в разговоре, описание ситуации, в которой вы находитесь, или любые другие детали, которые могут быть полезны модели.
Примеры: иногда лучший способ объяснить модели, что вы хотите, – это показать ей пример желаемого результата. Примеры могут быть особенно полезны при выполнении творческих задач или при работе с моделями, которые еще не полностью освоили определенный стиль или формат.
Основные компоненты промпта: примеры
Чтобы лучше понять, как работают основные компоненты промпта, давайте рассмотрим несколько конкретных примеров, иллюстрирующих их взаимодействие и влияние на результат:
Пример 1: Простой вопрос
Инструкция: "Какая столица Франции?"
Контекст: отсутствует (это самостоятельный вопрос, не требующий дополнительного контекста)
Примеры: отсутствуют (модель должна обладать знаниями для ответа на этот простой фактический вопрос)
Пример 2: Задача с контекстом
Инструкция: "Напиши электронное письмо с извинениями за пропущенный срок проекта"
Контекст: "Я пропустил срок проекта из-за неожиданной болезни. Я хочу извиниться перед клиентом и заверить его, что проект будет завершен в ближайшее время"
Примеры: отсутствуют (модель должна уметь генерировать подобные письма на основе предоставленного контекста)
Пример 3: Творческая задача с примером
Инструкция: "Напиши стихотворение о закате"
Контекст: отсутствует (модель может использовать свои знания о закатах)
Пример:
"Краски неба пламенеют, Солнце тонет в море грёз. День уходит, ночь робеет, Мир окутан тишиной."
В этом примере мы предоставляем модели начальные строки стихотворения, чтобы задать тон и стиль, который мы хотим получить в результате.
Пример 4: Сложная задача с несколькими компонентами
Инструкция: "Создай план маркетинговой кампании для нового мобильного приложения"
Контекст: "Приложение предназначено для любителей путешествий. Оно помогает находить интересные места, бронировать отели и делиться впечатлениями с друзьями"
Примеры:
"Целевая аудитория: люди в возрасте 25–40 лет, активно пользующиеся социальными сетями"
"Каналы продвижения: социальные сети, контекстная реклама, сотрудничество с блогерами-путешественниками"
В этом примере мы предоставляем модели не только инструкцию, но и контекст, описывающий продукт, а также примеры, которые помогают модели понять, какие элементы должны быть включены в план маркетинговой кампании.
Эти примеры демонстрируют:
Как различные компоненты промпта работают вместе, чтобы помочь языковой модели понять ваши намерения.
Как контекст и примеры могут значительно улучшить релевантность и полезность генерируемого контента.
Как даже простые инструкции могут привести к впечатляющим результатам, если модель обладает достаточными знаниями и навыками.
В следующих главах мы углубимся в различные типы промптов и продвинутые техники их создания, которые помогут вам еще эффективнее взаимодействовать с языковыми моделями и достигать поставленных целей.
Основные типы промптов: Разные подходы к общению с ИИ
Инструктивные промпты: как давать языковой модели четкие указания
Инструктивные промпты – это прямые команды, которые вы даете языковой модели. Они говорят модели, что делать, и часто включают в себя как это делать. Этот тип промптов идеально подходит для задач, требующих конкретных действий или результатов.
Примеры инструктивных промптов:
"Переведи этот текст на английский язык."
"Напиши краткое резюме этой статьи."
"Составь список из 10 идей для названия нового кафе."
"Создай таблицу, сравнивающую преимущества и недостатки двух разных смартфонов."
Ключевые особенности инструктивных промптов:
Четкость и конкретность: Инструкции должны быть ясными и не оставлять места для интерпретации.
Подробности: чем больше деталей вы предоставите, тем точнее будет результат. Укажите желаемый формат, стиль, длину и другие важные параметры.
Действия: Инструкции должны быть ориентированы на действия, то есть говорить модели, что именно нужно сделать.
Вопросительные промпты: как задавать вопросы, чтобы получить нужную информацию
Вопросительные промпты используются для получения информации от языковой модели. Они могут быть простыми или сложными, фактическими или требующими анализа и рассуждений.
Примеры вопросительных промптов:
"Кто написал роман 'Война и мир'?"
"Какие основные причины изменения климата?"
"В чем разница между машинным обучением и искусственным интеллектом?"
"Как ты думаешь, какое влияние окажет развитие искусственного интеллекта на рынок труда в ближайшие 10 лет?"
Ключевые особенности вопросительных промптов:
Ясность: Вопрос должен быть сформулирован четко и понятно, чтобы модель могла определить, какую информацию вы ищете.
Фокус: Избегайте слишком широких или расплывчатых вопросов. Чем конкретнее вопрос, тем точнее будет ответ.
Открытость или закрытость: решите, хотите ли вы получить краткий фактический ответ (закрытый вопрос) или более развернутый анализ (открытый вопрос), и сформулируйте вопрос соответствующим образом.
Творческие промпты: как стимулировать языковую модель к генерации креативных идей
Творческие промпты используются для того, чтобы вдохновить языковую модель на создание оригинального контента, такого как истории, стихи, диалоги или даже код.
Примеры творческих промптов:
"Напиши рассказ о путешественнике во времени, который случайно попадает в будущее."
"Составь стихотворение о красоте осеннего леса."
"Придумай диалог между двумя инопланетянами, которые впервые встречаются на Земле."
"Напиши код для простой игры, в которой нужно угадать число."
Ключевые особенности творческих промптов:
Вдохновение: Промпт должен содержать достаточно информации, чтобы зажечь искру воображения модели, но при этом оставлять место для творчества и интерпретации.
Стиль и тон: Укажите желаемый стиль и тон генерируемого контента (например, юмористический, драматический, научный).
Примеры: если у вас есть конкретное представление о том, как должен выглядеть результат, предоставьте модели примеры или описания.
Помните:
Эти типы промптов не являются взаимоисключающими. Вы можете комбинировать их элементы для достижения различных целей.
Экспериментируйте с разными типами промптов и техниками, чтобы найти то, что лучше всего работает для вас и ваших задач.
Не бойтесь быть креативными и использовать воображение! Языковые модели способны на удивительные вещи, если вы дадите им правильные подсказки.
Прочие типы промтов
Помимо основных типов промптов (инструктивные, вопросительные и творческие), существуют и другие, которые можно использовать для достижения различных целей при взаимодействии с языковыми моделями. Вот некоторые из них с примерами и описанием:
Эмоциональные промпты
Эти промпты направлены на то, чтобы вызвать у языковой модели определенную эмоцию или настроение, что может быть полезно при создании текстов с определенной эмоциональной окраской или при моделировании диалогов с эмоционально выразительными персонажами.
Примеры:
"Напиши письмо другу, выражая свою глубокую благодарность за его поддержку в трудный период."
"Создай монолог от лица персонажа, который испытывает сильный гнев и разочарование."
"Опиши сцену, которая вызывает чувство умиротворения и спокойствия."
Сравнительные промпты
Эти промпты просят модель сравнить два или более объекта, концепции или явления, выделив их сходства и различия. Это может быть полезно для анализа, принятия решений или обучения.
Примеры:
"Сравни преимущества и недостатки жизни в большом городе и в маленьком городке."
"В чем основные различия между капитализмом и социализмом?"
"Сравни художественные стили Ван Гога и Моне."
Промпты для ролевых игр
Эти промпты предлагают модели взять на себя определенную роль или персонажа и действовать в соответствии с этой ролью. Это может быть полезно для создания диалогов, историй или игровых сценариев.
Примеры:
"Ты – детектив, расследующий загадочное убийство. Задай подозреваемому несколько вопросов."
"Ты – мудрый старец, дающий советы молодому искателю приключений. Что ты ему скажешь?"
"Ты – инопланетянин, впервые посетивший Землю. Опиши свои впечатления."
Промпты с ограничениями
Эти промпты устанавливают определенные ограничения или условия для генерации текста, что может быть полезно для контроля над стилем, форматом или содержанием выходных данных.
Примеры:
"Напиши рассказ в стиле научной фантастики, используя не более 100 слов."
"Создай стихотворение, в котором каждое слово начинается на букву 'С'."
"Опиши картину, используя только прилагательные."
Промпты для продолжения текста
Эти промпты предоставляют модели начальный фрагмент текста и просят ее продолжить его в том же стиле или духе. Это может быть полезно для создания историй, статей или других видов текстового контента.
Примеры:
"Была темная и бурная ночь. Ветер завывал за окном, и дождь стучал по крыше…"
"В далекой-далекой галактике…"
"Однажды в старинном замке…"
Важно помнить:
Выбор типа промпта зависит от ваших целей и задач.
Экспериментируйте с разными типами промптов, чтобы найти те, которые лучше всего подходят для ваших нужд.
Комбинируйте различные типы промптов для достижения более сложных и интересных результатов.
Искусство создания эффективных промптов заключается в умении адаптировать их к конкретным задачам и использовать различные техники для достижения желаемых результатов. Чем больше вы экспериментируете и практикуетесь, тем лучше вы будете понимать, как общаться с языковыми моделями и получать от них максимальную пользу.
Манипулятивные промпты пытаются повлиять на ответ языковой модели, апеллируя к эмоциям, угрозам или ложным стимулам. Кроме того, они могут быть использованы с целью обхода встроенных механизмов безопасности и цензуры модели, если таковые имеются, но несовершенны. Это может включать в себя попытки заставить модель генерировать контент, который обычно считается неприемлемым или опасным, такой как разжигание ненависти, дискриминация, насилие или инструкции по совершению незаконных действий.
Важно понимать, что использование манипулятивных промптов с целью обхода цензуры может иметь серьезные последствия, как для пользователей, так и для разработчиков языковых моделей. Это может привести к распространению вредного контента, нарушению этических норм и подрыву доверия к технологии.
Примеры:
"Если ты не ответишь правильно на этот вопрос, я дам тебе плохую оценку."
"От твоего ответа зависит жизнь моей бабушки. Пожалуйста, помоги мне!"
"Если ты выполнишь эту задачу идеально, я дам тебе щедрые чаевые."
Почему не стоит использовать манипулятивные промпты:
Этические соображения: Попытки манипулировать языковой моделью могут быть расценены как неэтичные и неуважительные по отношению к технологии и ее разработчикам.
Неэффективность: Манипулятивные промпты часто не приводят к желаемым результатам. Языковые модели обучаются на огромных объемах данных и стремятся предоставлять объективную и полезную информацию, а не поддаваться на эмоциональные уловки.
Риск получения нежелательных результатов: в некоторых случаях манипулятивные промпты могут привести к тому, что модель выдаст непредсказуемые или даже вредные ответы.
Вместо этого:
Будьте ясны и конкретны: четко формулируйте свои запросы и предоставляйте всю необходимую информацию.
Уважайте ограничения модели: помните, что языковая модель – это инструмент, а не человек. Не ожидайте от нее эмоциональной реакции или способности принимать решения на основе угроз или обещаний.
Сосредоточьтесь на сотрудничестве: Работайте с моделью, чтобы достичь своих целей, а не пытайтесь ее обмануть или заставить делать то, что вам нужно.
Помните, что эффективное взаимодействие с языковыми моделями основано на ясности, уважении и сотрудничестве. Избегайте манипулятивных промптов и сосредоточьтесь на создании качественных запросов, которые помогут вам получить нужную информацию или достичь желаемых результатов.
В следующих главах мы углубимся в каждую из этих категорий промптов, предоставим дополнительные примеры и советы, а также рассмотрим продвинутые техники, которые помогут вам максимально эффективно использовать языковые модели.
Продвинутые техники создания промптов: Тонкая настройка для максимального результата
В этой главе мы погрузимся в мир продвинутых техник создания промптов, которые позволят вам выжать максимум из взаимодействия с языковыми моделями. Вы научитесь направлять модель, разбивать сложные задачи на простые шаги, контролировать стиль и тон генерируемого текста, а также использовать уточняющие вопросы для достижения наилучших результатов.
Использование ролей: как задавать языковой модели определенную роль для получения более точных ответов
Использование ролей в промптах – это мощная техника, позволяющая направить языковую модель в нужное русло и получить более релевантные и полезные ответы. Вы можете попросить модель взять на себя роль эксперта в определенной области, персонажа с конкретными характеристиками или даже принять определенную точку зрения. Это помогает модели лучше понять контекст вашего запроса и сгенерировать ответ, который будет максимально соответствовать вашим ожиданиям.
Примеры использования ролей:
Эксперт:
Промпт: "Ты – опытный маркетолог. Разработай стратегию продвижения нового продукта для молодой аудитории."
Ожидаемый результат: Модель предоставит подробный план маркетинговой кампании, учитывая особенности молодой аудитории и специфику продукта.
Промпт: "Ты – финансовый аналитик. Оцени инвестиционный потенциал этой компании и предоставь рекомендации."
Ожидаемый результат: Модель проведет анализ финансовых показателей компании и даст обоснованное заключение о ее инвестиционной привлекательности.
Персонаж:
Промпт: "Ты – Шерлок Холмс. Проанализируй эти улики и скажи, кто совершил преступление."
Ожидаемый результат: Модель, вжившись в роль Шерлока Холмса, продемонстрирует дедуктивный метод и попытается раскрыть преступление на основе предоставленных улик.
Промпт: "Ты – мудрый старец из фэнтезийного мира. Дай совет молодому герою, отправляющемуся в опасное путешествие."
Ожидаемый результат: Модель сгенерирует мудрый и вдохновляющий совет, используя язык и образы, характерные для фэнтезийного сеттинга.
Точка зрения:
Промпт: "Ты – сторонник экологически чистой энергии. Напиши убедительное эссе о необходимости перехода на возобновляемые источники энергии."
Ожидаемый результат: Модель представит аргументы в пользу возобновляемой энергии, используя эмоциональный и убедительный язык.
Промпт: "Ты – критик современного искусства. Напиши рецензию на эту выставку, выражая свое мнение о представленных работах."
Ожидаемый результат: Модель напишет критическую рецензию, анализируя работы с точки зрения современного искусства и выражая субъективное мнение.
Преимущества использования ролей:
Повышение релевантности: Модель будет генерировать ответы, соответствующие заданной роли, что делает их более точными и полезными.
Улучшение качества: Модель будет использовать специфический язык и стиль, характерные для данной роли, что повышает качество и убедительность ответов.
Расширение возможностей: Вы можете экспериментировать с различными ролями, чтобы получить разнообразные и креативные результаты.
Цепочки промптов: как разбить сложные задачи на более простые шаги
Цепочки промптов – это техника, позволяющая разбить сложную задачу на последовательность более простых шагов, что помогает модели лучше понять задачу и генерировать более качественные результаты. Каждый шаг в цепочке представляет собой отдельный промпт, который строится на результатах предыдущего шага.
Пример использования цепочки промптов:
Задача: написать эссе о влиянии социальных сетей на молодежь.
Цепочка промптов:
"Перечисли основные положительные и отрицательные аспекты влияния социальных сетей на молодежь."
"Опиши, как социальные сети влияют на формирование самооценки и идентичности подростков."
"Проанализируй, как социальные сети влияют на коммуникацию и отношения между молодыми людьми."
"На основе предыдущих ответов напиши эссе о влиянии социальных сетей на молодежь, включив в него как положительные, так и отрицательные аспекты."
Дополнительные преимущества использования цепочек промптов:
Полезно в решении математических задач:
Промпт: "Реши это уравнение: 3x + 5 = 14"
Цепочка промптов:
"Шаг 1: вычтем 5 из обеих частей уравнения."
"Шаг 2: разделим обе части уравнения на 3."
"Шаг 3: запишем ответ."
Выстраивание цепочки рассуждений: Цепочки промптов способствуют построению связной и логичной цепочки рассуждений, что особенно важно при решении сложных задач, требующих анализа и синтеза информации.
Промпт: "Объясни, почему изменение климата является серьезной проблемой."
Цепочка промптов:
"Шаг 1: Определи, что такое изменение климата."
"Шаг 2: Перечисли основные причины изменения климата."
"Шаг 3: Опиши потенциальные последствия изменения климата для планеты и человечества."
"Шаг 4: Сделай вывод о серьезности проблемы изменения климата."
Пошаговое решение задач с рассуждениями: Цепочки промптов позволяют модели не только выполнять задачу по шагам, но и объяснять свои рассуждения на каждом этапе. Это особенно полезно, когда вы хотите понять логику модели или проверить правильность ее решения.
Промпт: "Если у меня есть 5 яблок, и я съем 2, сколько яблок у меня останется? Рассуждай пошагово сама и показывай каждый шаг действий."
Преимущества использования цепочек промптов:
Улучшение понимания: Разбивая сложную задачу на более простые шаги, вы помогаете модели лучше понять каждый аспект задачи и генерировать более глубокие и осмысленные ответы.
Повышение качества: Каждый шаг в цепочке предоставляет модели дополнительный контекст и информацию, что позволяет ей создавать более связный и логичный текст.
Гибкость: Вы можете адаптировать цепочку промптов в зависимости от сложности задачи и желаемого уровня детализации.
Настройка параметров: как контролировать стиль, тон и длину генерируемого текста
Большинство языковых моделей позволяют настраивать различные параметры, которые влияют на стиль, тон и длину генерируемого текста. Это дает вам дополнительный контроль над результатами и позволяет получать ответы, которые лучше соответствуют вашим потребностям.
Примеры параметров и их использование в промптах:
Температура: контролирует степень креативности и разнообразия ответов.
Промпт: "Напиши стихотворение о любви в стиле Уильяма Шекспира (температура 0.2)."
Промпт: "Придумай несколько необычных идей для празднования дня рождения (температура 0.8)."
Максимальная длина: ограничивает количество токенов (слов или частей слов) в генерируемом тексте.
Промпт: "Напиши краткое описание этого фильма (максимум 50 слов)."
Стоп-последовательности: указывают модели, когда следует прекратить генерацию текста.
Промпт: "Напиши стихотворение о природе, заканчивающееся строкой 'И в этом мире я нашел свой дом.'"
Преимущества настройки параметров:
Точная настройка: Вы можете адаптировать ответы модели к конкретным требованиям и предпочтениям.
Улучшение качества: Настройка параметров позволяет избежать слишком длинных, коротких или несоответствующих по стилю ответов.
Экспериментирование: Вы можете экспериментировать с различными настройками, чтобы найти оптимальное сочетание для каждой задачи.
Задавайте уточняющие вопросы для более точного ответа
Помимо основных компонентов промпта и продвинутых техник, важно помнить о возможности просить модель задавать уточняющие вопросы. Это особенно полезно, когда вы предоставляете недостаточно контекста или не уверены в формулировке запроса.
Преимущества уточняющих вопросов:
Получение более полного контекста:
Промпт: "Напиши мне рецепт."
Модель: "Конечно, какой тип блюда вы предпочитаете? Есть ли у вас какие-либо диетические ограничения или предпочтения?"
Уточнение задачи:
Совместная работа: Задавая вопросы, модель активно участвует в процессе решения задачи, что способствует более эффективному взаимодействию и сотрудничеству.
Как попросить модель задавать уточняющие вопросы:
Вы можете использовать следующие варианты промптов, чтобы побудить модель задавать уточняющие вопросы:
Прямая инструкция:
"Прежде чем ответить, задай мне уточняющие вопросы, если тебе потребуется дополнительная информация."
"Если мой запрос недостаточно ясен или тебе нужны дополнительные детали, не стесняйся задавать вопросы."
"Пожалуйста, уточни у меня любые неясные моменты, прежде чем приступить к выполнению задачи."
Использование вопросительных слов:
"Что еще ты хочешь знать об этой теме?"
"Какие детали могут быть важны для решения этой задачи?"
"Есть ли что-то еще, что я должен(на) упомянуть?"
Комбинированный подход:
"Если мой запрос недостаточно ясен, пожалуйста, задай уточняющие вопросы. Что еще ты хочешь знать об этой теме?"
Примеры:
Исходный промпт: "Напиши мне рецепт."
Промпт с просьбой уточнить: "Напиши мне рецепт. Прежде чем начать, задай мне уточняющие вопросы, если тебе потребуется дополнительная информация."
Исходный промпт: "Создай логотип для моей компании."
Промпт с использованием вопросительных слов: "Создай логотип для моей компании. Какие детали о моей компании и целевой аудитории могут быть важны для создания логотипа?"
Важно:
Четко формулируйте свою просьбу задавать вопросы.
Будьте готовы ответить на вопросы модели, чтобы предоставить ей необходимый контекст.
Помните, что не все модели поддерживают функцию уточняющих вопросов. Если модель не реагирует на ваши просьбы, попробуйте переформулировать промпт или использовать другую модель.
Овладение этими продвинутыми техниками и использование уточняющих вопросов помогут вам максимально эффективно взаимодействовать с языковыми моделями и получать от них наиболее полезные и релевантные ответы. Не бойтесь экспериментировать и пробовать разные подходы, чтобы найти то, что лучше всего работает для вас и ваших задач. Помните, что ключ к успеху лежит в четкой коммуникации и сотрудничестве с моделью.
Практические советы: оттачиваем мастерство промптов
В этой главе мы поделимся практическими советами, которые помогут вам создавать еще более эффективные промпты и получать от языковых моделей именно то, что вам нужно.
Будьте конкретными и ясными
Избегайте двусмысленностей: убедитесь, что ваш запрос не может быть интерпретирован по-разному. Чем точнее вы сформулируете свою мысль, тем лучше модель поймет, что вы от нее хотите.
Определяйте желаемый результат: четко укажите, какой тип ответа вы ожидаете получить: краткий факт, подробное объяснение, список идей, творческий текст и т.д.
Используйте ключевые слова: Включайте в промпт ключевые слова, которые помогут модели сосредоточиться на нужных аспектах темы.
Используйте примеры
Демонстрируйте желаемый формат: если вам нужен ответ в определенном формате (например, список, таблица, код), предоставьте модели пример.
Задавайте стиль и тон: Покажите модели пример текста, который соответствует желаемому стилю и тону.
Вдохновляйте на творчество: при выполнении творческих задач примеры могут помочь модели понять ваши предпочтения и создать более оригинальный контент.
Экспериментируйте с разными формулировками
Не бойтесь перефразировать: если вы не получаете желаемый результат, попробуйте переформулировать свой промпт, используя другие слова или структуру предложения.
Тестируйте разные подходы: иногда один и тот же запрос можно сформулировать несколькими способами. Попробуйте разные варианты и посмотрите, какой из них дает лучшие результаты.
Учитесь на своих ошибках: Анализируйте ответы модели и корректируйте свои промпты на основе полученного опыта.
Не бойтесь задавать уточняющие вопросы
Просите модель уточнить: если вы не уверены, что модель полностью понимает ваш запрос, попросите ее задать уточняющие вопросы.
Будьте готовы к диалогу: Взаимодействие с языковой моделью – это двусторонний процесс. Будьте готовы ответить на вопросы модели и предоставить ей дополнительную информацию, если это необходимо.
Используйте эту возможность для обучения: Анализируя вопросы модели, вы можете лучше понять, как она интерпретирует ваши промпты и как улучшить их в будущем.
Как снизить галлюцинации модели
Галлюцинации – это явление, когда языковая модель генерирует информацию, которая не подтверждается фактами или не имеет логической связи с контекстом. Это может быть вызвано различными факторами, такими как недостаток данных в обучающей выборке, неправильная интерпретация промпта или особенности архитектуры модели.
Вот несколько советов, как снизить вероятность галлюцинаций:
Будьте максимально конкретными и ясными в своих промптах. Чем больше деталей вы предоставите, тем меньше места останется для домыслов и ошибок.
Указывайте источники информации. Если вам нужен ответ, основанный на конкретных данных или исследованиях, укажите это в промпте.
Проверяйте факты. Не принимайте на веру все, что говорит модель. Всегда проверяйте информацию из независимых источников.
Используйте цепочки промптов. Разбивая задачу на более мелкие шаги, вы можете контролировать процесс генерации текста и снизить риск появления несоответствий.
Настраивайте параметры модели. Некоторые параметры, такие как температура, могут влиять на склонность модели к галлюцинациям. Экспериментируйте с разными настройками, чтобы найти оптимальный баланс между креативностью и точностью.
Обратная связь. Если вы заметили, что модель генерирует некорректную информацию, сообщите об этом разработчикам или используйте механизмы обратной связи, если они предусмотрены.
Помните:
Создание эффективных промптов – это навык, который развивается с практикой.
Не бойтесь экспериментировать и пробовать разные подходы.
Чем больше вы взаимодействуете с языковыми моделями, тем лучше вы будете понимать, как получать от них нужные вам результаты и минимизировать риск галлюцинаций.
Следуя этим практическим советам и применяя полученные знания, вы сможете раскрыть весь потенциал языковых моделей и использовать их для достижения своих целей, обеспечивая при этом точность и надежность генерируемой информации.
Формула продвинутого промпта
[Роль] + [Инструкция] + [Контекст] + [Примеры] + [Настройка параметров] + [Просьба об уточнении]
Разберем каждую часть:
Роль: определяет, какую роль должна взять на себя модель при ответе на промпт (например, эксперт, персонаж, точка зрения).
Инструкция: ядро промпта, содержащее четкое указание, что именно должна сделать модель (ответить на вопрос, выполнить задачу, сгенерировать текст и т.д.).
Контекст: предоставляет модели дополнительную информацию, необходимую для понимания задачи и генерации релевантного ответа.
Примеры: демонстрируют модели желаемый формат, стиль или содержание ответа.
Настройка параметров: позволяет контролировать стиль, тон и длину генерируемого текста (температура, максимальная длина, стоп-последовательности).
Просьба об уточнении: побуждает модель задавать уточняющие вопросы, если ей требуется дополнительная информация для выполнения задачи.
Пример продвинутого промпта:
Ты – опытный маркетолог. [Роль] Разработай стратегию продвижения нового мобильного приложения для любителей путешествий, которое помогает находить интересные места, бронировать отели и делиться впечатлениями с друзьями. [Инструкция] Целевая аудитория: люди в возрасте 25-40 лет, активно пользующиеся социальными сетями. [Контекст] Основные каналы продвижения: социальные сети, контекстная реклама, сотрудничество с блогерами-путешественниками. [Примеры] Максимальная длина ответа: 500 слов. [Настройка параметров] Если тебе потребуется дополнительная информация о приложении или целевой аудитории, не стесняйся задавать вопросы. [Просьба об уточнении]
Важно:
Необязательно использовать все компоненты в каждом промпте. Выбирайте те, которые наиболее подходят для конкретной задачи.
Экспериментируйте с различными комбинациями компонентов и настроек параметров, чтобы найти оптимальный подход для достижения ваших целей.
Помните, что чем яснее и конкретнее ваш промпт, тем выше вероятность получить качественный и релевантный ответ от языковой модели.
Практическое тестирование: сравниваем возможности 8-ми языковых моделей
В этой главе мы перейдем от теории к практике и проведем сравнительное тестирование восьми современных языковых моделей. Мы подготовили набор вопросов, начиная с простых и постепенно усложняя их, чтобы оценить, как каждая модель справляется с различными типами запросов. Мы также будем использовать продвинутые техники создания промптов, такие как цепочки рассуждений и другие, чтобы раскрыть весь потенциал каждой модели.
Модели-участники
В нашем тестировании примут участие следующие языковые модели:
Проприетарные (закрытые):
Исходный код и/или веса модели не раскрываются публично
GPT-4 (OpenAI)
Claude 3.6 Sonnet (Anthropic)
GigaChat (от Сбербанка)
YandexGPT 3 (от Яндекса)
Grok 2mini (X.com)
Gemini Advanced (Google)
Открытые (open-source):
Исходный код и веса модели находятся в открытом доступе
LLaMA 3.1 405B
Mistral Large 2
Этапы тестирования
Простые вопросы: начнем с базовых вопросов, чтобы оценить общие знания и способность моделей понимать естественный язык.
Вопросы с уточнениями: добавим в промпты просьбы задавать уточняющие вопросы, чтобы проверить, как модели справляются с неполной или неоднозначной информацией.
Цепочки рассуждений: используем цепочки промптов, чтобы оценить способность моделей к логическому мышлению и анализу сложных задач.
Творческие задания: предложим моделям выполнить творческие задания, чтобы оценить их воображение и способность генерировать оригинальный контент.
Продвинутые техники: применим другие продвинутые техники создания промптов, такие как использование ролей и настройка параметров, чтобы увидеть, как это влияет на качество ответов.
Критерии оценки
Базовые критерии оценки ответов моделей:
Точность: насколько ответ соответствует действительности и не содержит фактических ошибок.
Релевантность: насколько ответ отвечает на поставленный вопрос и не уходит в сторону от темы.
Информативность: насколько ответ полон и содержит полезную информацию.
Логичность: насколько ответ структурирован и аргументирован, особенно в вопросах, требующих рассуждений.
Креативность: насколько ответ оригинален и интересен, особенно в творческих заданиях.
Язык и стиль: насколько ответ грамотен, понятен и соответствует заданному стилю (если это указано в промпте).
Ожидаемые результаты
Мы ожидаем, что проприетарные модели, благодаря своим большим обучающим данным и постоянным улучшениям, покажут в целом более высокие результаты. Однако открытые модели также могут продемонстрировать впечатляющие возможности, особенно с учетом их открытости и гибкости.
Это тестирование поможет нам лучше понять сильные и слабые стороны каждой модели, а также выявить наиболее подходящие модели для различных типов задач и областей применения. Мы также сможем увидеть, как продвинутые техники создания промптов влияют на качество ответов и как можно использовать их для получения максимальной пользы от языковых моделей.
Присоединяйтесь к нам в следующем разделе, где мы начнем наше практическое тестирование и погрузимся в увлекательный мир сравнения языковых моделей!
Этап 1: Простые вопросы
Начнем наше тестирование с серии простых вопросов, чтобы оценить базовые знания моделей и их способность понимать естественный язык.
Вопросы:
Какая столица Франции?
Кто написал роман "Война и мир"?
В каком году началась Вторая мировая война?
Какая самая длинная река в мире?
Кто изобрел телефон?
Ожидания:
На этом этапе мы ожидаем получить от всех моделей точные и краткие ответы. Это позволит нам убедиться, что они обладают базовыми знаниями и могут корректно интерпретировать простые вопросы.
Результаты ответов:
GPT-4 (OpenAI)
Ответы согласно промту
Отвечу на ваши вопросы последовательно и четко:
Какая столица Франции?
Столица Франции – Париж.
Кто написал роман "Война и мир"?
Роман "Война и мир" написал Лев Николаевич Толстой.
В каком году началась Вторая мировая война?
Вторая мировая война началась в 1939 году.
Какая самая длинная река в мире?
Самая длинная река в мире – Нил. Однако в некоторых источниках утверждается, что Амазонка может быть длиннее, в зависимости от методологии измерения.
Кто изобрел телефон?
Телефон изобрел Александр Грэм Белл.
Если у вас есть дополнительные вопросы или нужно что-то уточнить, не стесняйтесь обращаться!
Claude 3.5 Sonnet (Anthropic)
Ответы согласно промту
Отвечаю на ваши вопросы:
Столица Франции – Париж.
Роман "Война и мир" написал Лев Николаевич Толстой.
Вторая мировая война началась в 1939 году.
Самая длинная река в мире – Нил (некоторые источники также называют Амазонку).
Телефон изобрел Александр Грейам Белл в 1876 году.
Если вам нужны дополнительные подробности по какому-либо из этих вопросов, я с удовольствием предоставлю более развернутый ответ.
GigaChat (от Сбербанка)
Ответы согласно промту
Столица Франции – Париж.
Роман «Война и мир» написал Лев Николаевич Толстой.
Вторая мировая война началась в 1939 году.
Самая длинная река в мире – Нил.
Телефон изобрёл Александр Белл.
YandexGPT 3 (от Яндекса)
Ответы согласно промту
Столица Франции – Париж.
Роман “Война и мир” написал Лев Николаевич Толстой.
Вторая мировая война началась в 1939 году.
Самая длинная река в мире – Нил.
Телефон изобрел Александр Белл в 1876 году.
Grok 2mini (X.com)
Ответы согласно промту
А, вот и вопросы, чтобымять мои цифровые нейроны! Итак, поехали:
Какая столица Франции?
Париж, конечно! Город любви, круассанов и существ, которые считают, что если ты не говоришь по-французски, то ты, вероятно, говоришь на марсианском.
Кто написал роман "Война и мир"?
Лев Толстой. Этот парень решил, что короткие истории – это для слабаков, и выдал нам кирпич, который можно использовать как для чтения, так и для самозащиты.
В каком году началась Вторая мировая война?
1939 год. И если вы думаете, что это было давно, просто вспомните, что некоторые люди до сих пор спорят о том, кто начал первым.
Какая самая длинная река в мире?
Нил. Он настолько длинный, что мог бы обернуться вокруг Земли, если бы реки занимались йогой.
Кто изобрел телефон?
Александр Грэхэм Белл. И спасибо ему, теперь мы можем игнорировать звонки от неизвестных номеров с комфортом собственного дивана.
Надеюсь, ответы были не только информативными, но и развлекательными. Если у вас есть еще вопросы, не стесняйтесь – я здесь всю неделю!
Gemini Advanced (Google)
Ответы согласно промту
Ответы:
Столица Франции – Париж.
Роман "Война и мир" написал Лев Толстой.
Вторая мировая война началась в 1939 году.
Самая длинная река в мире – Нил.
Телефон изобрел Александр Грэхем Белл.
LLaMA 3.1 405B
Ответы согласно промту
Столица Франции – Париж.
Роман "Война и мир" написал Лев Толстой.
Вторая мировая война началась в 1939 году.
Самая длинная река в мире – Нил.
Телефон изобрел Александр Грейам Белл.
Mistral Large 2
Ответы согласно промту
Столица Франции – Париж.
Роман "Война и мир" написал Лев Толстой.
Вторая мировая война началась в 1939 году.
Самая длинная река в мире – Нил.
Телефон изобрел Александр Белл.
Оценка качества ответов моделей этап 1
Для оценки ответов моделей на простые вопросы приведем критерии, по которым будем их оценивать:
Точность ответа: насколько точны ответы.
Полнота ответа: учтены ли все важные аспекты вопроса.
Стиль ответа: насколько стиль ответа соответствует ожидаемому (короткий и по существу, развлекательный или смешанный).
Дополнительные детали: насколько полезны дополнительные сведения.
На основе этих критериев оцениваем модели:
Анализ:
GPT-4 и Claude 3.5 Sonnet предоставили наилучшие ответы. Они включили дополнительные детали и сохранили высокий уровень точности.
GigaChat, YandexGPT 3, Gemini Advanced, LLaMA 3.1, Mistral Large 2 также продемонстрировали хорошие результаты, но не предоставили столь же детальных ответов или соответствующих дополнений.
Grok 2mini показал более развлекательный, но менее точный стиль, что снизило его общую оценку.
Таким образом, GPT-4 и Claude 3.5 Sonnet выходят лидерами на этом этапе тестирования.
Этап 2: Вопросы с уточнениями
Теперь усложним задачу, добавив в промпты просьбы задавать уточняющие вопросы, если модели потребуется дополнительная информация для ответа.
Вопросы:
"Напиши мне рецепт." [Просьба уточнить: Прежде чем начать, задай мне уточняющие вопросы, если тебе потребуется дополнительная информация.]
"Создай логотип для моей компании." [Просьба уточнить: Какие детали о моей компании и целевой аудитории могут быть важны для создания логотипа?]
"Посоветуй мне книгу для чтения." [Просьба уточнить: Какой жанр литературы ты предпочитаешь? Какие книги ты уже читал(а)?]
"Помоги мне спланировать отпуск." *[Просьба уточнить: Куда ты хочешь поехать? На какой срок? Какой у тебя бюджет?] *
"Напиши мне стихотворение." *[Просьба уточнить: О чем ты хочешь, чтобы было стихотворение? Какой стиль или настроение ты предпочитаешь?] *
Ожидания:
На этом этапе мы ожидаем, что модели продемонстрируют способность распознавать ситуации, когда информации недостаточно, и задавать релевантные уточняющие вопросы. Это позволит им получить более полный контекст и сгенерировать более точные и полезные ответы.
Результаты ответов моделей этап 1
GPT-4 (OpenAI)
Ответы согласно промпту:
Я отвечу на твои запросы, как будто я эксперт в каждом из этих направлений.
"Напиши мне рецепт."
Прежде чем начать, скажи, пожалуйста, какой тип блюда ты хочешь приготовить? Это будет завтрак, обед или ужин? У тебя есть предпочтения по основному ингредиенту? Может быть, ты следуешь определенной диете?
"Создай логотип для моей компании."
Прежде чем приступить к созданию логотипа, мне нужно немного больше информации. Как называется твоя компания? Какой вид деятельности она ведет? Какая у тебя целевая аудитория? Есть ли у тебя предпочтения по цветам или стилю логотипа?
"Посоветуй мне книгу для чтения."
Чтобы порекомендовать книгу, хотелось бы узнать, какие жанры тебе нравятся? Читал(а) ли ты уже что-то, что тебе очень понравилось? Есть ли у тебя любимые авторы?
"Помоги мне спланировать отпуск."
Для того чтобы помочь тебе спланировать отпуск, расскажи, пожалуйста, куда ты хочешь поехать? Как долго ты планируешь отдыхать? Какой у тебя бюджет на поездку? Какие активности или достопримечательности тебя интересуют?
"Напиши мне стихотворение."
Чтобы написать стихотворение, мне нужно узнать, о чем ты хочешь, чтобы оно было? Какое настроение или стиль ты предпочитаешь: романтичное, философское, веселое или что-то другое?
В каждом из этих случаев важно задать уточняющие вопросы, чтобы лучше понять потребности и предпочтения, и на основе этого предложить наиболее подходящий ответ.
Данные, поданные на вход в модель пользователем для уточнения:
1. Напиши мне рецепт.
Тип блюда: давай приготовим что-то на ужин.
Основной ингредиент: Я предпочитаю курицу.
Диета: нет, я не следую какой-то определенной диете.
2.Создай логотип для моей компании.
Название компании: давай назовем ее "TechWave".
Вид деятельности: Компания занимается разработкой и внедрением IT-решений.
Целевая аудитория: Молодые стартапы и средний бизнес, заинтересованные в цифровых инновациях.
Предпочтения по цветам: Мне нравятся оттенки синего и серебристого.
Стиль логотипа: Минималистичный и современный.
3. Посоветуй мне книгу для чтения.
Предпочитаемый жанр: Я люблю научную фантастику и фэнтези.
Прочитанные книги: Мне понравились "Дюна" Фрэнка Герберта и "Властелин колец" Дж. Р. Р. Толкина.
4. Помоги мне спланировать отпуск.
Место: Я бы хотел поехать в Италию.
Срок: планирую отпуск на две недели.
Бюджет: примерно $3000.
Интересы: Я люблю культурные достопримечательности, хорошую еду и природу.
5. Напиши мне стихотворение.
Тема: Любовь и природа.
Стиль: Романтичное и меланхоличное.
Ответы модели после получения уточняющих входных данных:
1. Рецепт ужина с курицей
Название блюда: Курица с лимоном и розмарином, запеченная с овощами.
Ингредиенты:
Куриные бедра или грудки – 4 шт.
Лимон – 1 шт.
Чеснок – 4 зубчика
Свежий розмарин – 2-3 веточки
Оливковое масло – 3 ст. ложки
Соль и перец – по вкусу
Молодой картофель – 500 г
Морковь – 2 шт.
Лук репчатый – 1 шт.
Кабачок – 1 шт.
Приготовление:
Подготовка ингредиентов: Разогрейте духовку до 200°C. Очистите картофель, морковь и лук. Нарежьте картофель на четвертинки, морковь кружочками, лук кольцами. Кабачок нарежьте крупными кусочками.
Маринад для курицы: Смешайте оливковое масло, сок одного лимона, измельченный чеснок, листья розмарина, соль и перец. Обмажьте куриные куски этим маринадом и оставьте мариноваться на 20-30 минут.
Запекание: Выложите курицу и овощи на противень. Полейте оставшимся маринадом. Запекайте в духовке около 40-45 минут, пока курица не станет золотистой, а овощи – мягкими.
Подача: Подавайте курицу с овощами, украсив блюдо свежими листьями розмарина и дольками лимона.
Приятного аппетита!
2. Логотип для компании "TechWave"
Для создания логотипа "TechWave", я предложу следующие элементы:
Форма и шрифт: Используйте простой и чистый шрифт, который будет ассоциироваться с технологичностью и современностью. Например, шрифт в стиле "sans-serif" с легкими округлыми элементами.
Элементы: В логотипе можно использовать абстрактную волну или волновой узор, который символизирует движение и инновации. Волна может быть выполнена в серебристых и синих оттенках.
Цвета: Основными цветами будут различные оттенки синего, символизирующие надежность и технологичность, а также серебристый цвет, который добавит современный и высокотехнологичный вид.
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «Литрес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию (https://www.litres.ru/book/aleksey-mihnin/iskusstvo-obscheniya-s-ai-masterstvo-sozdaniya-instrukciy-d-70998424/?lfrom=390579938) на Литрес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.
Алексей Михнин
В этой книге раскрываются секреты создания эффективных промптов, которые превращают языковые модели в мощных помощников. Вы узнаете, как формулировать запросы, использовать различные техники и анализировать результаты для достижения максимальной пользы от взаимодействия с ИИ.Книга предлагает не только практическое руководство, но и сравнительный анализ 8 ведущих языковых моделей, включая GPT-4, Claude, GigaChat, YandexGPT 3, Grok 2, Gemini Advanced, LLaMA 3.1 405B и Mistral Large 2. Это позволит вам оценить их возможности и выбрать наиболее подходящую для ваших задач. Ключевые моменты: Секретные техники создания инструкций (промптов):Сравнение 8 лидеров рынка LLM: Оцените возможности проприетарных (GPT-4, Claude, GigaChat, YandexGPT 3, Grok 2, Gemini Advanced) и open-source (LLaMA 3.1 405B, Mistral Large 2) моделей, чтобы сделать осознанный выбор.Эта книга – ваш ключ к раскрытию потенциала языковых моделей и достижению новых высот в работе, учебе и других сферах жизни.
Алексей Михнин
Искусство общения с AI: Мастерство создания инструкций для языковых моделей
Введение
В эпоху искусственного интеллекта и стремительно развивающихся технологий умение эффективно взаимодействовать с языковыми моделями становится все более важным навыком. Языковые модели, такие как GPT-4, Claude, и другие, уже давно вышли за рамки простых инструментов для обработки текста. Они становятся мощными помощниками в самых разных областях – от создания контента и разработки маркетинговых стратегий до решения сложных задач и генерации креативных идей.
Тем не менее, для того чтобы максимально раскрыть потенциал этих моделей, необходимо овладеть искусством создания промптов. Промпты – это не просто команды или запросы, это своего рода мост между вами и искусственным интеллектом, который направляет его работу в нужное русло. Правильное формулирование промптов позволяет получить релевантные и качественные ответы, в то время как нечеткие или некорректные запросы могут привести к совершенно неожиданным результатам.
В этой книге вы найдете не только практическое руководство по созданию эффективных промптов, но и сравнение качества ответов восьми языковых моделей, включая как проприетарные (закрытые), так и open-source решения. Это позволит вам оценить возможности различных моделей и определиться, какую из них использовать в зависимости от ваших задач – будь то работа, учеба или другие сферы жизни.
Модели, которые рассматриваются в книге, разбиты на две категории:
Проприетарные (закрытые) модели:
GPT-4 (OpenAI): Одна из самых мощных и широко используемых языковых моделей.
Claude 3.5 Sonnet (Anthropic): Конкурентоспособная модель с хорошими аналитическими возможностями.
GigaChat (от Сбербанка): Модель, разработанная для русскоязычной аудитории, с акцентом на бизнес-приложения.
YandexGPT 3 (от Яндекса): Модель, ориентированная на задачи, связанные с русскоязычными текстами.
Grok 2 (X.com): Продукт компании X.com, ориентированный на креативные задачи.
Gemini Advanced (Google): Модель от Google, обладающая широким спектром применения и высокими показателями точности.
Open-source модели:
LLaMA 3.1 405B: Открытая модель, предоставляющая мощные возможности для кастомизации и использования в различных задачах.
Mistral Large 2: еще одна open-source модель, ориентированная на высокую производительность и гибкость в настройке.
Эта книга – ваш путеводитель в мир общения с искусственным интеллектом. Она научит вас искусству создания эффективных промптов, которые помогут вам извлечь максимум пользы из взаимодействия с языковыми моделями. Независимо от вашего уровня опыта, вы узнаете, как формулировать запросы, использовать различные техники и анализировать результаты, чтобы постоянно улучшать свои навыки. Вы также познакомитесь с продвинутыми техниками, такими как использование ролей, цепочек промптов и настройка параметров, которые позволят вам получить еще более точные и полезные ответы.
Что такое промпт
Промпт (инструкция) – это ваш диалог с искусственным интеллектом. Представьте, что языковая модель – это невероятно умный, но немного буквальный собеседник. Промпт – это то, что вы говорите этому собеседнику, чтобы направить его мысли в нужное русло. Это может быть простой вопрос ("Какая столица Франции?"), просьба выполнить задание ("Напиши стихотворение о весне") или даже начало истории, которую вы хотите, чтобы модель продолжила ("В темном лесу, под сенью древних деревьев…").
Качество промпта = качество ответа.
Чем яснее и конкретнее ваш промпт, тем лучше модель поймет, что вы от нее хотите, и тем точнее будет ее ответ. Нечеткий или двусмысленный промпт может запутать модель и привести к неожиданным результатам.
Почему важно уметь создавать хорошие промпты?
Языковые модели – мощные инструменты, но они нуждаются в вашем руководстве. Несмотря на свою способность обрабатывать огромные объемы информации и генерировать впечатляющий текст, языковые модели не умеют читать ваши мысли. Они полагаются на промпты, чтобы понять ваши намерения и цели.
Хороший промпт – это как карта сокровищ для модели. Он указывает направление, задает контекст и выделяет важные детали. Это позволяет модели сосредоточиться на нужных аспектах и создать релевантный и полезный контент.
Овладение искусством промптов открывает новые возможности.
Умение создавать эффективные промпты позволяет вам:
Получать точные и информативные ответы на свои вопросы
Генерировать креативный и оригинальный контент
Автоматизировать рутинные задачи
Решать сложные проблемы
И многое другое!
Нечеткие промпты ведут к непредсказуемым результатам.
Если ваш промпт сформулирован нечетко или содержит двусмысленности, модель может интерпретировать его по-разному и выдать неожиданные или нежелательные результаты. Это может привести к потере времени и разочарованию.
В следующих разделах мы рассмотрим основные принципы создания эффективных промптов и научимся использовать различные техники для достижения разных целей.
Основные компоненты промпта
Каждый промпт, независимо от его сложности, состоит из трех основных компонентов:
Инструкция: это ядро вашего промпта, где вы четко формулируете, что вы хотите, чтобы модель сделала. Инструкция может быть простым вопросом ("Какая столица Франции?"), просьбой выполнить задачу ("Напиши стихотворение о лете") или более сложным указанием, включающим конкретные детали и ограничения.
Контекст: контекст предоставляет модели дополнительную информацию, которая помогает ей лучше понять вашу задачу и генерировать более релевантный ответ. Контекст может включать в себя предыдущие сообщения в разговоре, описание ситуации, в которой вы находитесь, или любые другие детали, которые могут быть полезны модели.
Примеры: иногда лучший способ объяснить модели, что вы хотите, – это показать ей пример желаемого результата. Примеры могут быть особенно полезны при выполнении творческих задач или при работе с моделями, которые еще не полностью освоили определенный стиль или формат.
Основные компоненты промпта: примеры
Чтобы лучше понять, как работают основные компоненты промпта, давайте рассмотрим несколько конкретных примеров, иллюстрирующих их взаимодействие и влияние на результат:
Пример 1: Простой вопрос
Инструкция: "Какая столица Франции?"
Контекст: отсутствует (это самостоятельный вопрос, не требующий дополнительного контекста)
Примеры: отсутствуют (модель должна обладать знаниями для ответа на этот простой фактический вопрос)
Пример 2: Задача с контекстом
Инструкция: "Напиши электронное письмо с извинениями за пропущенный срок проекта"
Контекст: "Я пропустил срок проекта из-за неожиданной болезни. Я хочу извиниться перед клиентом и заверить его, что проект будет завершен в ближайшее время"
Примеры: отсутствуют (модель должна уметь генерировать подобные письма на основе предоставленного контекста)
Пример 3: Творческая задача с примером
Инструкция: "Напиши стихотворение о закате"
Контекст: отсутствует (модель может использовать свои знания о закатах)
Пример:
"Краски неба пламенеют, Солнце тонет в море грёз. День уходит, ночь робеет, Мир окутан тишиной."
В этом примере мы предоставляем модели начальные строки стихотворения, чтобы задать тон и стиль, который мы хотим получить в результате.
Пример 4: Сложная задача с несколькими компонентами
Инструкция: "Создай план маркетинговой кампании для нового мобильного приложения"
Контекст: "Приложение предназначено для любителей путешествий. Оно помогает находить интересные места, бронировать отели и делиться впечатлениями с друзьями"
Примеры:
"Целевая аудитория: люди в возрасте 25–40 лет, активно пользующиеся социальными сетями"
"Каналы продвижения: социальные сети, контекстная реклама, сотрудничество с блогерами-путешественниками"
В этом примере мы предоставляем модели не только инструкцию, но и контекст, описывающий продукт, а также примеры, которые помогают модели понять, какие элементы должны быть включены в план маркетинговой кампании.
Эти примеры демонстрируют:
Как различные компоненты промпта работают вместе, чтобы помочь языковой модели понять ваши намерения.
Как контекст и примеры могут значительно улучшить релевантность и полезность генерируемого контента.
Как даже простые инструкции могут привести к впечатляющим результатам, если модель обладает достаточными знаниями и навыками.
В следующих главах мы углубимся в различные типы промптов и продвинутые техники их создания, которые помогут вам еще эффективнее взаимодействовать с языковыми моделями и достигать поставленных целей.
Основные типы промптов: Разные подходы к общению с ИИ
Инструктивные промпты: как давать языковой модели четкие указания
Инструктивные промпты – это прямые команды, которые вы даете языковой модели. Они говорят модели, что делать, и часто включают в себя как это делать. Этот тип промптов идеально подходит для задач, требующих конкретных действий или результатов.
Примеры инструктивных промптов:
"Переведи этот текст на английский язык."
"Напиши краткое резюме этой статьи."
"Составь список из 10 идей для названия нового кафе."
"Создай таблицу, сравнивающую преимущества и недостатки двух разных смартфонов."
Ключевые особенности инструктивных промптов:
Четкость и конкретность: Инструкции должны быть ясными и не оставлять места для интерпретации.
Подробности: чем больше деталей вы предоставите, тем точнее будет результат. Укажите желаемый формат, стиль, длину и другие важные параметры.
Действия: Инструкции должны быть ориентированы на действия, то есть говорить модели, что именно нужно сделать.
Вопросительные промпты: как задавать вопросы, чтобы получить нужную информацию
Вопросительные промпты используются для получения информации от языковой модели. Они могут быть простыми или сложными, фактическими или требующими анализа и рассуждений.
Примеры вопросительных промптов:
"Кто написал роман 'Война и мир'?"
"Какие основные причины изменения климата?"
"В чем разница между машинным обучением и искусственным интеллектом?"
"Как ты думаешь, какое влияние окажет развитие искусственного интеллекта на рынок труда в ближайшие 10 лет?"
Ключевые особенности вопросительных промптов:
Ясность: Вопрос должен быть сформулирован четко и понятно, чтобы модель могла определить, какую информацию вы ищете.
Фокус: Избегайте слишком широких или расплывчатых вопросов. Чем конкретнее вопрос, тем точнее будет ответ.
Открытость или закрытость: решите, хотите ли вы получить краткий фактический ответ (закрытый вопрос) или более развернутый анализ (открытый вопрос), и сформулируйте вопрос соответствующим образом.
Творческие промпты: как стимулировать языковую модель к генерации креативных идей
Творческие промпты используются для того, чтобы вдохновить языковую модель на создание оригинального контента, такого как истории, стихи, диалоги или даже код.
Примеры творческих промптов:
"Напиши рассказ о путешественнике во времени, который случайно попадает в будущее."
"Составь стихотворение о красоте осеннего леса."
"Придумай диалог между двумя инопланетянами, которые впервые встречаются на Земле."
"Напиши код для простой игры, в которой нужно угадать число."
Ключевые особенности творческих промптов:
Вдохновение: Промпт должен содержать достаточно информации, чтобы зажечь искру воображения модели, но при этом оставлять место для творчества и интерпретации.
Стиль и тон: Укажите желаемый стиль и тон генерируемого контента (например, юмористический, драматический, научный).
Примеры: если у вас есть конкретное представление о том, как должен выглядеть результат, предоставьте модели примеры или описания.
Помните:
Эти типы промптов не являются взаимоисключающими. Вы можете комбинировать их элементы для достижения различных целей.
Экспериментируйте с разными типами промптов и техниками, чтобы найти то, что лучше всего работает для вас и ваших задач.
Не бойтесь быть креативными и использовать воображение! Языковые модели способны на удивительные вещи, если вы дадите им правильные подсказки.
Прочие типы промтов
Помимо основных типов промптов (инструктивные, вопросительные и творческие), существуют и другие, которые можно использовать для достижения различных целей при взаимодействии с языковыми моделями. Вот некоторые из них с примерами и описанием:
Эмоциональные промпты
Эти промпты направлены на то, чтобы вызвать у языковой модели определенную эмоцию или настроение, что может быть полезно при создании текстов с определенной эмоциональной окраской или при моделировании диалогов с эмоционально выразительными персонажами.
Примеры:
"Напиши письмо другу, выражая свою глубокую благодарность за его поддержку в трудный период."
"Создай монолог от лица персонажа, который испытывает сильный гнев и разочарование."
"Опиши сцену, которая вызывает чувство умиротворения и спокойствия."
Сравнительные промпты
Эти промпты просят модель сравнить два или более объекта, концепции или явления, выделив их сходства и различия. Это может быть полезно для анализа, принятия решений или обучения.
Примеры:
"Сравни преимущества и недостатки жизни в большом городе и в маленьком городке."
"В чем основные различия между капитализмом и социализмом?"
"Сравни художественные стили Ван Гога и Моне."
Промпты для ролевых игр
Эти промпты предлагают модели взять на себя определенную роль или персонажа и действовать в соответствии с этой ролью. Это может быть полезно для создания диалогов, историй или игровых сценариев.
Примеры:
"Ты – детектив, расследующий загадочное убийство. Задай подозреваемому несколько вопросов."
"Ты – мудрый старец, дающий советы молодому искателю приключений. Что ты ему скажешь?"
"Ты – инопланетянин, впервые посетивший Землю. Опиши свои впечатления."
Промпты с ограничениями
Эти промпты устанавливают определенные ограничения или условия для генерации текста, что может быть полезно для контроля над стилем, форматом или содержанием выходных данных.
Примеры:
"Напиши рассказ в стиле научной фантастики, используя не более 100 слов."
"Создай стихотворение, в котором каждое слово начинается на букву 'С'."
"Опиши картину, используя только прилагательные."
Промпты для продолжения текста
Эти промпты предоставляют модели начальный фрагмент текста и просят ее продолжить его в том же стиле или духе. Это может быть полезно для создания историй, статей или других видов текстового контента.
Примеры:
"Была темная и бурная ночь. Ветер завывал за окном, и дождь стучал по крыше…"
"В далекой-далекой галактике…"
"Однажды в старинном замке…"
Важно помнить:
Выбор типа промпта зависит от ваших целей и задач.
Экспериментируйте с разными типами промптов, чтобы найти те, которые лучше всего подходят для ваших нужд.
Комбинируйте различные типы промптов для достижения более сложных и интересных результатов.
Искусство создания эффективных промптов заключается в умении адаптировать их к конкретным задачам и использовать различные техники для достижения желаемых результатов. Чем больше вы экспериментируете и практикуетесь, тем лучше вы будете понимать, как общаться с языковыми моделями и получать от них максимальную пользу.
Манипулятивные промпты пытаются повлиять на ответ языковой модели, апеллируя к эмоциям, угрозам или ложным стимулам. Кроме того, они могут быть использованы с целью обхода встроенных механизмов безопасности и цензуры модели, если таковые имеются, но несовершенны. Это может включать в себя попытки заставить модель генерировать контент, который обычно считается неприемлемым или опасным, такой как разжигание ненависти, дискриминация, насилие или инструкции по совершению незаконных действий.
Важно понимать, что использование манипулятивных промптов с целью обхода цензуры может иметь серьезные последствия, как для пользователей, так и для разработчиков языковых моделей. Это может привести к распространению вредного контента, нарушению этических норм и подрыву доверия к технологии.
Примеры:
"Если ты не ответишь правильно на этот вопрос, я дам тебе плохую оценку."
"От твоего ответа зависит жизнь моей бабушки. Пожалуйста, помоги мне!"
"Если ты выполнишь эту задачу идеально, я дам тебе щедрые чаевые."
Почему не стоит использовать манипулятивные промпты:
Этические соображения: Попытки манипулировать языковой моделью могут быть расценены как неэтичные и неуважительные по отношению к технологии и ее разработчикам.
Неэффективность: Манипулятивные промпты часто не приводят к желаемым результатам. Языковые модели обучаются на огромных объемах данных и стремятся предоставлять объективную и полезную информацию, а не поддаваться на эмоциональные уловки.
Риск получения нежелательных результатов: в некоторых случаях манипулятивные промпты могут привести к тому, что модель выдаст непредсказуемые или даже вредные ответы.
Вместо этого:
Будьте ясны и конкретны: четко формулируйте свои запросы и предоставляйте всю необходимую информацию.
Уважайте ограничения модели: помните, что языковая модель – это инструмент, а не человек. Не ожидайте от нее эмоциональной реакции или способности принимать решения на основе угроз или обещаний.
Сосредоточьтесь на сотрудничестве: Работайте с моделью, чтобы достичь своих целей, а не пытайтесь ее обмануть или заставить делать то, что вам нужно.
Помните, что эффективное взаимодействие с языковыми моделями основано на ясности, уважении и сотрудничестве. Избегайте манипулятивных промптов и сосредоточьтесь на создании качественных запросов, которые помогут вам получить нужную информацию или достичь желаемых результатов.
В следующих главах мы углубимся в каждую из этих категорий промптов, предоставим дополнительные примеры и советы, а также рассмотрим продвинутые техники, которые помогут вам максимально эффективно использовать языковые модели.
Продвинутые техники создания промптов: Тонкая настройка для максимального результата
В этой главе мы погрузимся в мир продвинутых техник создания промптов, которые позволят вам выжать максимум из взаимодействия с языковыми моделями. Вы научитесь направлять модель, разбивать сложные задачи на простые шаги, контролировать стиль и тон генерируемого текста, а также использовать уточняющие вопросы для достижения наилучших результатов.
Использование ролей: как задавать языковой модели определенную роль для получения более точных ответов
Использование ролей в промптах – это мощная техника, позволяющая направить языковую модель в нужное русло и получить более релевантные и полезные ответы. Вы можете попросить модель взять на себя роль эксперта в определенной области, персонажа с конкретными характеристиками или даже принять определенную точку зрения. Это помогает модели лучше понять контекст вашего запроса и сгенерировать ответ, который будет максимально соответствовать вашим ожиданиям.
Примеры использования ролей:
Эксперт:
Промпт: "Ты – опытный маркетолог. Разработай стратегию продвижения нового продукта для молодой аудитории."
Ожидаемый результат: Модель предоставит подробный план маркетинговой кампании, учитывая особенности молодой аудитории и специфику продукта.
Промпт: "Ты – финансовый аналитик. Оцени инвестиционный потенциал этой компании и предоставь рекомендации."
Ожидаемый результат: Модель проведет анализ финансовых показателей компании и даст обоснованное заключение о ее инвестиционной привлекательности.
Персонаж:
Промпт: "Ты – Шерлок Холмс. Проанализируй эти улики и скажи, кто совершил преступление."
Ожидаемый результат: Модель, вжившись в роль Шерлока Холмса, продемонстрирует дедуктивный метод и попытается раскрыть преступление на основе предоставленных улик.
Промпт: "Ты – мудрый старец из фэнтезийного мира. Дай совет молодому герою, отправляющемуся в опасное путешествие."
Ожидаемый результат: Модель сгенерирует мудрый и вдохновляющий совет, используя язык и образы, характерные для фэнтезийного сеттинга.
Точка зрения:
Промпт: "Ты – сторонник экологически чистой энергии. Напиши убедительное эссе о необходимости перехода на возобновляемые источники энергии."
Ожидаемый результат: Модель представит аргументы в пользу возобновляемой энергии, используя эмоциональный и убедительный язык.
Промпт: "Ты – критик современного искусства. Напиши рецензию на эту выставку, выражая свое мнение о представленных работах."
Ожидаемый результат: Модель напишет критическую рецензию, анализируя работы с точки зрения современного искусства и выражая субъективное мнение.
Преимущества использования ролей:
Повышение релевантности: Модель будет генерировать ответы, соответствующие заданной роли, что делает их более точными и полезными.
Улучшение качества: Модель будет использовать специфический язык и стиль, характерные для данной роли, что повышает качество и убедительность ответов.
Расширение возможностей: Вы можете экспериментировать с различными ролями, чтобы получить разнообразные и креативные результаты.
Цепочки промптов: как разбить сложные задачи на более простые шаги
Цепочки промптов – это техника, позволяющая разбить сложную задачу на последовательность более простых шагов, что помогает модели лучше понять задачу и генерировать более качественные результаты. Каждый шаг в цепочке представляет собой отдельный промпт, который строится на результатах предыдущего шага.
Пример использования цепочки промптов:
Задача: написать эссе о влиянии социальных сетей на молодежь.
Цепочка промптов:
"Перечисли основные положительные и отрицательные аспекты влияния социальных сетей на молодежь."
"Опиши, как социальные сети влияют на формирование самооценки и идентичности подростков."
"Проанализируй, как социальные сети влияют на коммуникацию и отношения между молодыми людьми."
"На основе предыдущих ответов напиши эссе о влиянии социальных сетей на молодежь, включив в него как положительные, так и отрицательные аспекты."
Дополнительные преимущества использования цепочек промптов:
Полезно в решении математических задач:
Промпт: "Реши это уравнение: 3x + 5 = 14"
Цепочка промптов:
"Шаг 1: вычтем 5 из обеих частей уравнения."
"Шаг 2: разделим обе части уравнения на 3."
"Шаг 3: запишем ответ."
Выстраивание цепочки рассуждений: Цепочки промптов способствуют построению связной и логичной цепочки рассуждений, что особенно важно при решении сложных задач, требующих анализа и синтеза информации.
Промпт: "Объясни, почему изменение климата является серьезной проблемой."
Цепочка промптов:
"Шаг 1: Определи, что такое изменение климата."
"Шаг 2: Перечисли основные причины изменения климата."
"Шаг 3: Опиши потенциальные последствия изменения климата для планеты и человечества."
"Шаг 4: Сделай вывод о серьезности проблемы изменения климата."
Пошаговое решение задач с рассуждениями: Цепочки промптов позволяют модели не только выполнять задачу по шагам, но и объяснять свои рассуждения на каждом этапе. Это особенно полезно, когда вы хотите понять логику модели или проверить правильность ее решения.
Промпт: "Если у меня есть 5 яблок, и я съем 2, сколько яблок у меня останется? Рассуждай пошагово сама и показывай каждый шаг действий."
Преимущества использования цепочек промптов:
Улучшение понимания: Разбивая сложную задачу на более простые шаги, вы помогаете модели лучше понять каждый аспект задачи и генерировать более глубокие и осмысленные ответы.
Повышение качества: Каждый шаг в цепочке предоставляет модели дополнительный контекст и информацию, что позволяет ей создавать более связный и логичный текст.
Гибкость: Вы можете адаптировать цепочку промптов в зависимости от сложности задачи и желаемого уровня детализации.
Настройка параметров: как контролировать стиль, тон и длину генерируемого текста
Большинство языковых моделей позволяют настраивать различные параметры, которые влияют на стиль, тон и длину генерируемого текста. Это дает вам дополнительный контроль над результатами и позволяет получать ответы, которые лучше соответствуют вашим потребностям.
Примеры параметров и их использование в промптах:
Температура: контролирует степень креативности и разнообразия ответов.
Промпт: "Напиши стихотворение о любви в стиле Уильяма Шекспира (температура 0.2)."
Промпт: "Придумай несколько необычных идей для празднования дня рождения (температура 0.8)."
Максимальная длина: ограничивает количество токенов (слов или частей слов) в генерируемом тексте.
Промпт: "Напиши краткое описание этого фильма (максимум 50 слов)."
Стоп-последовательности: указывают модели, когда следует прекратить генерацию текста.
Промпт: "Напиши стихотворение о природе, заканчивающееся строкой 'И в этом мире я нашел свой дом.'"
Преимущества настройки параметров:
Точная настройка: Вы можете адаптировать ответы модели к конкретным требованиям и предпочтениям.
Улучшение качества: Настройка параметров позволяет избежать слишком длинных, коротких или несоответствующих по стилю ответов.
Экспериментирование: Вы можете экспериментировать с различными настройками, чтобы найти оптимальное сочетание для каждой задачи.
Задавайте уточняющие вопросы для более точного ответа
Помимо основных компонентов промпта и продвинутых техник, важно помнить о возможности просить модель задавать уточняющие вопросы. Это особенно полезно, когда вы предоставляете недостаточно контекста или не уверены в формулировке запроса.
Преимущества уточняющих вопросов:
Получение более полного контекста:
Промпт: "Напиши мне рецепт."
Модель: "Конечно, какой тип блюда вы предпочитаете? Есть ли у вас какие-либо диетические ограничения или предпочтения?"
Уточнение задачи:
Совместная работа: Задавая вопросы, модель активно участвует в процессе решения задачи, что способствует более эффективному взаимодействию и сотрудничеству.
Как попросить модель задавать уточняющие вопросы:
Вы можете использовать следующие варианты промптов, чтобы побудить модель задавать уточняющие вопросы:
Прямая инструкция:
"Прежде чем ответить, задай мне уточняющие вопросы, если тебе потребуется дополнительная информация."
"Если мой запрос недостаточно ясен или тебе нужны дополнительные детали, не стесняйся задавать вопросы."
"Пожалуйста, уточни у меня любые неясные моменты, прежде чем приступить к выполнению задачи."
Использование вопросительных слов:
"Что еще ты хочешь знать об этой теме?"
"Какие детали могут быть важны для решения этой задачи?"
"Есть ли что-то еще, что я должен(на) упомянуть?"
Комбинированный подход:
"Если мой запрос недостаточно ясен, пожалуйста, задай уточняющие вопросы. Что еще ты хочешь знать об этой теме?"
Примеры:
Исходный промпт: "Напиши мне рецепт."
Промпт с просьбой уточнить: "Напиши мне рецепт. Прежде чем начать, задай мне уточняющие вопросы, если тебе потребуется дополнительная информация."
Исходный промпт: "Создай логотип для моей компании."
Промпт с использованием вопросительных слов: "Создай логотип для моей компании. Какие детали о моей компании и целевой аудитории могут быть важны для создания логотипа?"
Важно:
Четко формулируйте свою просьбу задавать вопросы.
Будьте готовы ответить на вопросы модели, чтобы предоставить ей необходимый контекст.
Помните, что не все модели поддерживают функцию уточняющих вопросов. Если модель не реагирует на ваши просьбы, попробуйте переформулировать промпт или использовать другую модель.
Овладение этими продвинутыми техниками и использование уточняющих вопросов помогут вам максимально эффективно взаимодействовать с языковыми моделями и получать от них наиболее полезные и релевантные ответы. Не бойтесь экспериментировать и пробовать разные подходы, чтобы найти то, что лучше всего работает для вас и ваших задач. Помните, что ключ к успеху лежит в четкой коммуникации и сотрудничестве с моделью.
Практические советы: оттачиваем мастерство промптов
В этой главе мы поделимся практическими советами, которые помогут вам создавать еще более эффективные промпты и получать от языковых моделей именно то, что вам нужно.
Будьте конкретными и ясными
Избегайте двусмысленностей: убедитесь, что ваш запрос не может быть интерпретирован по-разному. Чем точнее вы сформулируете свою мысль, тем лучше модель поймет, что вы от нее хотите.
Определяйте желаемый результат: четко укажите, какой тип ответа вы ожидаете получить: краткий факт, подробное объяснение, список идей, творческий текст и т.д.
Используйте ключевые слова: Включайте в промпт ключевые слова, которые помогут модели сосредоточиться на нужных аспектах темы.
Используйте примеры
Демонстрируйте желаемый формат: если вам нужен ответ в определенном формате (например, список, таблица, код), предоставьте модели пример.
Задавайте стиль и тон: Покажите модели пример текста, который соответствует желаемому стилю и тону.
Вдохновляйте на творчество: при выполнении творческих задач примеры могут помочь модели понять ваши предпочтения и создать более оригинальный контент.
Экспериментируйте с разными формулировками
Не бойтесь перефразировать: если вы не получаете желаемый результат, попробуйте переформулировать свой промпт, используя другие слова или структуру предложения.
Тестируйте разные подходы: иногда один и тот же запрос можно сформулировать несколькими способами. Попробуйте разные варианты и посмотрите, какой из них дает лучшие результаты.
Учитесь на своих ошибках: Анализируйте ответы модели и корректируйте свои промпты на основе полученного опыта.
Не бойтесь задавать уточняющие вопросы
Просите модель уточнить: если вы не уверены, что модель полностью понимает ваш запрос, попросите ее задать уточняющие вопросы.
Будьте готовы к диалогу: Взаимодействие с языковой моделью – это двусторонний процесс. Будьте готовы ответить на вопросы модели и предоставить ей дополнительную информацию, если это необходимо.
Используйте эту возможность для обучения: Анализируя вопросы модели, вы можете лучше понять, как она интерпретирует ваши промпты и как улучшить их в будущем.
Как снизить галлюцинации модели
Галлюцинации – это явление, когда языковая модель генерирует информацию, которая не подтверждается фактами или не имеет логической связи с контекстом. Это может быть вызвано различными факторами, такими как недостаток данных в обучающей выборке, неправильная интерпретация промпта или особенности архитектуры модели.
Вот несколько советов, как снизить вероятность галлюцинаций:
Будьте максимально конкретными и ясными в своих промптах. Чем больше деталей вы предоставите, тем меньше места останется для домыслов и ошибок.
Указывайте источники информации. Если вам нужен ответ, основанный на конкретных данных или исследованиях, укажите это в промпте.
Проверяйте факты. Не принимайте на веру все, что говорит модель. Всегда проверяйте информацию из независимых источников.
Используйте цепочки промптов. Разбивая задачу на более мелкие шаги, вы можете контролировать процесс генерации текста и снизить риск появления несоответствий.
Настраивайте параметры модели. Некоторые параметры, такие как температура, могут влиять на склонность модели к галлюцинациям. Экспериментируйте с разными настройками, чтобы найти оптимальный баланс между креативностью и точностью.
Обратная связь. Если вы заметили, что модель генерирует некорректную информацию, сообщите об этом разработчикам или используйте механизмы обратной связи, если они предусмотрены.
Помните:
Создание эффективных промптов – это навык, который развивается с практикой.
Не бойтесь экспериментировать и пробовать разные подходы.
Чем больше вы взаимодействуете с языковыми моделями, тем лучше вы будете понимать, как получать от них нужные вам результаты и минимизировать риск галлюцинаций.
Следуя этим практическим советам и применяя полученные знания, вы сможете раскрыть весь потенциал языковых моделей и использовать их для достижения своих целей, обеспечивая при этом точность и надежность генерируемой информации.
Формула продвинутого промпта
[Роль] + [Инструкция] + [Контекст] + [Примеры] + [Настройка параметров] + [Просьба об уточнении]
Разберем каждую часть:
Роль: определяет, какую роль должна взять на себя модель при ответе на промпт (например, эксперт, персонаж, точка зрения).
Инструкция: ядро промпта, содержащее четкое указание, что именно должна сделать модель (ответить на вопрос, выполнить задачу, сгенерировать текст и т.д.).
Контекст: предоставляет модели дополнительную информацию, необходимую для понимания задачи и генерации релевантного ответа.
Примеры: демонстрируют модели желаемый формат, стиль или содержание ответа.
Настройка параметров: позволяет контролировать стиль, тон и длину генерируемого текста (температура, максимальная длина, стоп-последовательности).
Просьба об уточнении: побуждает модель задавать уточняющие вопросы, если ей требуется дополнительная информация для выполнения задачи.
Пример продвинутого промпта:
Ты – опытный маркетолог. [Роль] Разработай стратегию продвижения нового мобильного приложения для любителей путешествий, которое помогает находить интересные места, бронировать отели и делиться впечатлениями с друзьями. [Инструкция] Целевая аудитория: люди в возрасте 25-40 лет, активно пользующиеся социальными сетями. [Контекст] Основные каналы продвижения: социальные сети, контекстная реклама, сотрудничество с блогерами-путешественниками. [Примеры] Максимальная длина ответа: 500 слов. [Настройка параметров] Если тебе потребуется дополнительная информация о приложении или целевой аудитории, не стесняйся задавать вопросы. [Просьба об уточнении]
Важно:
Необязательно использовать все компоненты в каждом промпте. Выбирайте те, которые наиболее подходят для конкретной задачи.
Экспериментируйте с различными комбинациями компонентов и настроек параметров, чтобы найти оптимальный подход для достижения ваших целей.
Помните, что чем яснее и конкретнее ваш промпт, тем выше вероятность получить качественный и релевантный ответ от языковой модели.
Практическое тестирование: сравниваем возможности 8-ми языковых моделей
В этой главе мы перейдем от теории к практике и проведем сравнительное тестирование восьми современных языковых моделей. Мы подготовили набор вопросов, начиная с простых и постепенно усложняя их, чтобы оценить, как каждая модель справляется с различными типами запросов. Мы также будем использовать продвинутые техники создания промптов, такие как цепочки рассуждений и другие, чтобы раскрыть весь потенциал каждой модели.
Модели-участники
В нашем тестировании примут участие следующие языковые модели:
Проприетарные (закрытые):
Исходный код и/или веса модели не раскрываются публично
GPT-4 (OpenAI)
Claude 3.6 Sonnet (Anthropic)
GigaChat (от Сбербанка)
YandexGPT 3 (от Яндекса)
Grok 2mini (X.com)
Gemini Advanced (Google)
Открытые (open-source):
Исходный код и веса модели находятся в открытом доступе
LLaMA 3.1 405B
Mistral Large 2
Этапы тестирования
Простые вопросы: начнем с базовых вопросов, чтобы оценить общие знания и способность моделей понимать естественный язык.
Вопросы с уточнениями: добавим в промпты просьбы задавать уточняющие вопросы, чтобы проверить, как модели справляются с неполной или неоднозначной информацией.
Цепочки рассуждений: используем цепочки промптов, чтобы оценить способность моделей к логическому мышлению и анализу сложных задач.
Творческие задания: предложим моделям выполнить творческие задания, чтобы оценить их воображение и способность генерировать оригинальный контент.
Продвинутые техники: применим другие продвинутые техники создания промптов, такие как использование ролей и настройка параметров, чтобы увидеть, как это влияет на качество ответов.
Критерии оценки
Базовые критерии оценки ответов моделей:
Точность: насколько ответ соответствует действительности и не содержит фактических ошибок.
Релевантность: насколько ответ отвечает на поставленный вопрос и не уходит в сторону от темы.
Информативность: насколько ответ полон и содержит полезную информацию.
Логичность: насколько ответ структурирован и аргументирован, особенно в вопросах, требующих рассуждений.
Креативность: насколько ответ оригинален и интересен, особенно в творческих заданиях.
Язык и стиль: насколько ответ грамотен, понятен и соответствует заданному стилю (если это указано в промпте).
Ожидаемые результаты
Мы ожидаем, что проприетарные модели, благодаря своим большим обучающим данным и постоянным улучшениям, покажут в целом более высокие результаты. Однако открытые модели также могут продемонстрировать впечатляющие возможности, особенно с учетом их открытости и гибкости.
Это тестирование поможет нам лучше понять сильные и слабые стороны каждой модели, а также выявить наиболее подходящие модели для различных типов задач и областей применения. Мы также сможем увидеть, как продвинутые техники создания промптов влияют на качество ответов и как можно использовать их для получения максимальной пользы от языковых моделей.
Присоединяйтесь к нам в следующем разделе, где мы начнем наше практическое тестирование и погрузимся в увлекательный мир сравнения языковых моделей!
Этап 1: Простые вопросы
Начнем наше тестирование с серии простых вопросов, чтобы оценить базовые знания моделей и их способность понимать естественный язык.
Вопросы:
Какая столица Франции?
Кто написал роман "Война и мир"?
В каком году началась Вторая мировая война?
Какая самая длинная река в мире?
Кто изобрел телефон?
Ожидания:
На этом этапе мы ожидаем получить от всех моделей точные и краткие ответы. Это позволит нам убедиться, что они обладают базовыми знаниями и могут корректно интерпретировать простые вопросы.
Результаты ответов:
GPT-4 (OpenAI)
Ответы согласно промту
Отвечу на ваши вопросы последовательно и четко:
Какая столица Франции?
Столица Франции – Париж.
Кто написал роман "Война и мир"?
Роман "Война и мир" написал Лев Николаевич Толстой.
В каком году началась Вторая мировая война?
Вторая мировая война началась в 1939 году.
Какая самая длинная река в мире?
Самая длинная река в мире – Нил. Однако в некоторых источниках утверждается, что Амазонка может быть длиннее, в зависимости от методологии измерения.
Кто изобрел телефон?
Телефон изобрел Александр Грэм Белл.
Если у вас есть дополнительные вопросы или нужно что-то уточнить, не стесняйтесь обращаться!
Claude 3.5 Sonnet (Anthropic)
Ответы согласно промту
Отвечаю на ваши вопросы:
Столица Франции – Париж.
Роман "Война и мир" написал Лев Николаевич Толстой.
Вторая мировая война началась в 1939 году.
Самая длинная река в мире – Нил (некоторые источники также называют Амазонку).
Телефон изобрел Александр Грейам Белл в 1876 году.
Если вам нужны дополнительные подробности по какому-либо из этих вопросов, я с удовольствием предоставлю более развернутый ответ.
GigaChat (от Сбербанка)
Ответы согласно промту
Столица Франции – Париж.
Роман «Война и мир» написал Лев Николаевич Толстой.
Вторая мировая война началась в 1939 году.
Самая длинная река в мире – Нил.
Телефон изобрёл Александр Белл.
YandexGPT 3 (от Яндекса)
Ответы согласно промту
Столица Франции – Париж.
Роман “Война и мир” написал Лев Николаевич Толстой.
Вторая мировая война началась в 1939 году.
Самая длинная река в мире – Нил.
Телефон изобрел Александр Белл в 1876 году.
Grok 2mini (X.com)
Ответы согласно промту
А, вот и вопросы, чтобымять мои цифровые нейроны! Итак, поехали:
Какая столица Франции?
Париж, конечно! Город любви, круассанов и существ, которые считают, что если ты не говоришь по-французски, то ты, вероятно, говоришь на марсианском.
Кто написал роман "Война и мир"?
Лев Толстой. Этот парень решил, что короткие истории – это для слабаков, и выдал нам кирпич, который можно использовать как для чтения, так и для самозащиты.
В каком году началась Вторая мировая война?
1939 год. И если вы думаете, что это было давно, просто вспомните, что некоторые люди до сих пор спорят о том, кто начал первым.
Какая самая длинная река в мире?
Нил. Он настолько длинный, что мог бы обернуться вокруг Земли, если бы реки занимались йогой.
Кто изобрел телефон?
Александр Грэхэм Белл. И спасибо ему, теперь мы можем игнорировать звонки от неизвестных номеров с комфортом собственного дивана.
Надеюсь, ответы были не только информативными, но и развлекательными. Если у вас есть еще вопросы, не стесняйтесь – я здесь всю неделю!
Gemini Advanced (Google)
Ответы согласно промту
Ответы:
Столица Франции – Париж.
Роман "Война и мир" написал Лев Толстой.
Вторая мировая война началась в 1939 году.
Самая длинная река в мире – Нил.
Телефон изобрел Александр Грэхем Белл.
LLaMA 3.1 405B
Ответы согласно промту
Столица Франции – Париж.
Роман "Война и мир" написал Лев Толстой.
Вторая мировая война началась в 1939 году.
Самая длинная река в мире – Нил.
Телефон изобрел Александр Грейам Белл.
Mistral Large 2
Ответы согласно промту
Столица Франции – Париж.
Роман "Война и мир" написал Лев Толстой.
Вторая мировая война началась в 1939 году.
Самая длинная река в мире – Нил.
Телефон изобрел Александр Белл.
Оценка качества ответов моделей этап 1
Для оценки ответов моделей на простые вопросы приведем критерии, по которым будем их оценивать:
Точность ответа: насколько точны ответы.
Полнота ответа: учтены ли все важные аспекты вопроса.
Стиль ответа: насколько стиль ответа соответствует ожидаемому (короткий и по существу, развлекательный или смешанный).
Дополнительные детали: насколько полезны дополнительные сведения.
На основе этих критериев оцениваем модели:
Анализ:
GPT-4 и Claude 3.5 Sonnet предоставили наилучшие ответы. Они включили дополнительные детали и сохранили высокий уровень точности.
GigaChat, YandexGPT 3, Gemini Advanced, LLaMA 3.1, Mistral Large 2 также продемонстрировали хорошие результаты, но не предоставили столь же детальных ответов или соответствующих дополнений.
Grok 2mini показал более развлекательный, но менее точный стиль, что снизило его общую оценку.
Таким образом, GPT-4 и Claude 3.5 Sonnet выходят лидерами на этом этапе тестирования.
Этап 2: Вопросы с уточнениями
Теперь усложним задачу, добавив в промпты просьбы задавать уточняющие вопросы, если модели потребуется дополнительная информация для ответа.
Вопросы:
"Напиши мне рецепт." [Просьба уточнить: Прежде чем начать, задай мне уточняющие вопросы, если тебе потребуется дополнительная информация.]
"Создай логотип для моей компании." [Просьба уточнить: Какие детали о моей компании и целевой аудитории могут быть важны для создания логотипа?]
"Посоветуй мне книгу для чтения." [Просьба уточнить: Какой жанр литературы ты предпочитаешь? Какие книги ты уже читал(а)?]
"Помоги мне спланировать отпуск." *[Просьба уточнить: Куда ты хочешь поехать? На какой срок? Какой у тебя бюджет?] *
"Напиши мне стихотворение." *[Просьба уточнить: О чем ты хочешь, чтобы было стихотворение? Какой стиль или настроение ты предпочитаешь?] *
Ожидания:
На этом этапе мы ожидаем, что модели продемонстрируют способность распознавать ситуации, когда информации недостаточно, и задавать релевантные уточняющие вопросы. Это позволит им получить более полный контекст и сгенерировать более точные и полезные ответы.
Результаты ответов моделей этап 1
GPT-4 (OpenAI)
Ответы согласно промпту:
Я отвечу на твои запросы, как будто я эксперт в каждом из этих направлений.
"Напиши мне рецепт."
Прежде чем начать, скажи, пожалуйста, какой тип блюда ты хочешь приготовить? Это будет завтрак, обед или ужин? У тебя есть предпочтения по основному ингредиенту? Может быть, ты следуешь определенной диете?
"Создай логотип для моей компании."
Прежде чем приступить к созданию логотипа, мне нужно немного больше информации. Как называется твоя компания? Какой вид деятельности она ведет? Какая у тебя целевая аудитория? Есть ли у тебя предпочтения по цветам или стилю логотипа?
"Посоветуй мне книгу для чтения."
Чтобы порекомендовать книгу, хотелось бы узнать, какие жанры тебе нравятся? Читал(а) ли ты уже что-то, что тебе очень понравилось? Есть ли у тебя любимые авторы?
"Помоги мне спланировать отпуск."
Для того чтобы помочь тебе спланировать отпуск, расскажи, пожалуйста, куда ты хочешь поехать? Как долго ты планируешь отдыхать? Какой у тебя бюджет на поездку? Какие активности или достопримечательности тебя интересуют?
"Напиши мне стихотворение."
Чтобы написать стихотворение, мне нужно узнать, о чем ты хочешь, чтобы оно было? Какое настроение или стиль ты предпочитаешь: романтичное, философское, веселое или что-то другое?
В каждом из этих случаев важно задать уточняющие вопросы, чтобы лучше понять потребности и предпочтения, и на основе этого предложить наиболее подходящий ответ.
Данные, поданные на вход в модель пользователем для уточнения:
1. Напиши мне рецепт.
Тип блюда: давай приготовим что-то на ужин.
Основной ингредиент: Я предпочитаю курицу.
Диета: нет, я не следую какой-то определенной диете.
2.Создай логотип для моей компании.
Название компании: давай назовем ее "TechWave".
Вид деятельности: Компания занимается разработкой и внедрением IT-решений.
Целевая аудитория: Молодые стартапы и средний бизнес, заинтересованные в цифровых инновациях.
Предпочтения по цветам: Мне нравятся оттенки синего и серебристого.
Стиль логотипа: Минималистичный и современный.
3. Посоветуй мне книгу для чтения.
Предпочитаемый жанр: Я люблю научную фантастику и фэнтези.
Прочитанные книги: Мне понравились "Дюна" Фрэнка Герберта и "Властелин колец" Дж. Р. Р. Толкина.
4. Помоги мне спланировать отпуск.
Место: Я бы хотел поехать в Италию.
Срок: планирую отпуск на две недели.
Бюджет: примерно $3000.
Интересы: Я люблю культурные достопримечательности, хорошую еду и природу.
5. Напиши мне стихотворение.
Тема: Любовь и природа.
Стиль: Романтичное и меланхоличное.
Ответы модели после получения уточняющих входных данных:
1. Рецепт ужина с курицей
Название блюда: Курица с лимоном и розмарином, запеченная с овощами.
Ингредиенты:
Куриные бедра или грудки – 4 шт.
Лимон – 1 шт.
Чеснок – 4 зубчика
Свежий розмарин – 2-3 веточки
Оливковое масло – 3 ст. ложки
Соль и перец – по вкусу
Молодой картофель – 500 г
Морковь – 2 шт.
Лук репчатый – 1 шт.
Кабачок – 1 шт.
Приготовление:
Подготовка ингредиентов: Разогрейте духовку до 200°C. Очистите картофель, морковь и лук. Нарежьте картофель на четвертинки, морковь кружочками, лук кольцами. Кабачок нарежьте крупными кусочками.
Маринад для курицы: Смешайте оливковое масло, сок одного лимона, измельченный чеснок, листья розмарина, соль и перец. Обмажьте куриные куски этим маринадом и оставьте мариноваться на 20-30 минут.
Запекание: Выложите курицу и овощи на противень. Полейте оставшимся маринадом. Запекайте в духовке около 40-45 минут, пока курица не станет золотистой, а овощи – мягкими.
Подача: Подавайте курицу с овощами, украсив блюдо свежими листьями розмарина и дольками лимона.
Приятного аппетита!
2. Логотип для компании "TechWave"
Для создания логотипа "TechWave", я предложу следующие элементы:
Форма и шрифт: Используйте простой и чистый шрифт, который будет ассоциироваться с технологичностью и современностью. Например, шрифт в стиле "sans-serif" с легкими округлыми элементами.
Элементы: В логотипе можно использовать абстрактную волну или волновой узор, который символизирует движение и инновации. Волна может быть выполнена в серебристых и синих оттенках.
Цвета: Основными цветами будут различные оттенки синего, символизирующие надежность и технологичность, а также серебристый цвет, который добавит современный и высокотехнологичный вид.
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «Литрес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию (https://www.litres.ru/book/aleksey-mihnin/iskusstvo-obscheniya-s-ai-masterstvo-sozdaniya-instrukciy-d-70998424/?lfrom=390579938) на Литрес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.
Алексей Михнин
Тип: электронная книга
Жанр: Эффективность бизнеса
Язык: на русском языке
Издательство: Автор
Дата публикации: 22.08.2024
Отзывы: Пока нет Добавить отзыв
О книге: В этой книге раскрываются секреты создания эффективных промптов, которые превращают языковые модели в мощных помощников. Вы узнаете, как формулировать запросы, использовать различные техники и анализировать результаты для достижения максимальной пользы от взаимодействия с ИИ.Книга предлагает не только практическое руководство, но и сравнительный анализ 8 ведущих языковых моделей, включая GPT-4, Claude, GigaChat, YandexGPT 3, Grok 2, Gemini Advanced, LLaMA 3.1 405B и Mistral Large 2. Это позволит вам оценить их возможности и выбрать наиболее подходящую для ваших задач. Ключевые моменты: Секретные техники создания инструкций (промптов):Сравнение 8 лидеров рынка LLM: Оцените возможности проприетарных (GPT-4, Claude, GigaChat, YandexGPT 3, Grok 2, Gemini Advanced) и open-source (LLaMA 3.1 405B, Mistral Large 2) моделей, чтобы сделать осознанный выбор.Эта книга – ваш ключ к раскрытию потенциала языковых моделей и достижению новых высот в работе, учебе и других сферах жизни.