Инженерия подсказок стала мощным методом оптимизации языковых моделей в обработке естественного языка (NLP). Она подразумевает создание эффективных подсказок, часто называемых инструкциями или вопросами, для направления поведения и вывода моделей ИИ.

Благодаря способности оперативной инженерии улучшать функциональность и управление языковыми моделями, она привлекает большое внимание. В этой статье мы рассмотрим концепцию prompt engineering, ее значение и принцип работы.

Понимание оперативного проектирования

Проектирование подсказок включает в себя создание точных и информативных вопросов или инструкций, которые позволяют пользователям получать желаемые результаты от моделей ИИ. Эти подсказки служат точными входными данными, которые направляют поведение языковой модели и генерацию текста. Пользователи могут изменять и контролировать выходные данные моделей ИИ, тщательно структурируя подсказки, что повышает их полезность и надежность.

История оперативного проектирования

В ответ на сложность и расширяющиеся возможности языковых моделей, разработка подсказок со временем претерпела изменения. Хотя у быстрой инженерии не такая уж долгая история, ее основы можно увидеть в ранних исследованиях НЛП и создании языковых моделей ИИ. Ниже приводится краткий обзор истории быстрой инженерии:

Дотрансформаторная эпоха (до 2017 года)

Оперативное проектирование было менее распространено до разработки моделей на основе трансформаторов, таких как OpenAI`s generative pre-trained transformer (GPT). Контекстуальные знания и адаптивность отсутствуют в более ранних языковых моделях, таких как рекуррентные нейронные сети (RNNs) и сверточные нейронные сети (CNNs), что ограничивает потенциал для проектирования подсказок.

Предварительная подготовка и появление трансформеров (2017)

Появление трансформаторов, особенно в статье "Внимание - это все, что вам нужно" Васвани и др. в 2017 году, произвело революцию в области НЛП. Трансформеры сделали возможным предварительное обучение языковых моделей в широком масштабе и научили их представлять слова и предложения в контексте. Однако на протяжении всего этого времени инженерия подсказок оставалась относительно неизученной техникой.

Тонкая настройка и рост GPT (2018)

Важным поворотным моментом для быстрого проектирования стало внедрение моделей OpenAI`s GPT. Модели GPT продемонстрировали эффективность предварительного обучения и тонкой настройки на конкретных задачах. Для различных целей исследователи и практики начали использовать методы быстрого проектирования для управления поведением и выходом моделей GPT.

Достижения в области методов оперативного проектирования (с 2018 года по настоящее время)

По мере того как росло понимание оперативной инженерии, исследователи начали экспериментировать с различными подходами и стратегиями. Это включало разработку контекстно-насыщенных подсказок, использование шаблонов на основе правил, включение системных или пользовательских инструкций, а также изучение таких методов, как настройка префикса. Цель состояла в том, чтобы усилить контроль, смягчить предубеждения и повысить общую производительность языковых моделей.

Вклад и исследование сообщества (с 2018 года по настоящее время)

По мере того, как оперативное проектирование набирало популярность среди специалистов по НЛП, ученые и программисты начали обмениваться идеями, накопленным опытом и лучшими практиками. Онлайновые дискуссионные форумы, научные публикации и библиотеки с открытым исходным кодом внесли значительный вклад в развитие методов инженерии подсказок.

Текущие исследования и будущие направления (в настоящее время и далее)

Оперативное проектирование продолжает оставаться активным направлением исследований и разработок. Исследователи изучают способы сделать инженерию подсказок более эффективной, интерпретируемой и удобной для пользователя. Такие методы, как вознаграждение на основе правил, модели вознаграждения и подходы, основанные на участии человека, изучаются для совершенствования стратегий разработки подсказок.

Значение оперативного проектирования

Оперативное проектирование необходимо для повышения удобства использования и интерпретируемости систем ИИ. Она имеет ряд преимуществ, в том числе:

Улучшенный контроль

Пользователи могут направлять языковую модель на генерирование желаемых ответов, давая четкие инструкции с помощью подсказок. Такая степень контроля может помочь в обеспечении того, чтобы модели ИИ выдавали результаты, соответствующие заранее установленным стандартам или требованиям.

Уменьшение предвзятости в системах искусственного интеллекта

Оперативное проектирование может быть использовано как инструмент для снижения предвзятости в системах ИИ. Предвзятость в генерируемом тексте может быть обнаружена и уменьшена путем тщательного проектирования подсказок, что приведет к более справедливым и равным результатам.

Изменение поведения модели

Языковые модели могут быть изменены для отображения желаемого поведения с помощью техники подсказок. В результате системы ИИ могут стать экспертами в определенных задачах или областях, что повышает их точность и надежность в конкретных случаях использования.

Как работает оперативное проектирование

Инженерия подсказок использует методичный процесс для создания мощных подсказок. Вот несколько важнейших действий:

GPT-4 Общие советы по продвижению

Следующие советы помогут вам получить конкурентное преимущество при использовании последней версии ChatGPT:

→ Оцените свой стиль письма
Предоставьте GPT несколько образцов вашего письма и попросите его создать руководство по стилю для будущих публикаций.

Пример подсказки:... pic.Twitter.com/JWYYLV4ZLS

- Чейз Кертис (@realchasecurtis) 2 апреля 2023 г.

Укажите задачу

Определите точную цель или задачу, которую вы хотите решить с помощью языковой модели. Может быть задействована любая задача NLP, включая завершение текста, перевод и резюмирование.

Определить входы и выходы

Четко определите входные данные, необходимые для языковой модели, и желаемые результаты, которые вы ожидаете от системы.

Создавайте информативные подсказки

Создайте подсказки, которые четко передают модели ожидаемое поведение. Эти вопросы должны быть четкими, краткими и соответствовать поставленной цели. Для поиска оптимальных подсказок могут потребоваться пробы и ошибки и пересмотр.

Итерация и оценка

Проверьте созданные подсказки на практике, введя их в языковую модель и оценив результаты. Проанализируйте результаты, найдите недостатки и скорректируйте инструкции, чтобы повысить эффективность работы.

Калибровка и тонкая настройка

Учитывайте результаты оценки при калибровке и доработке подсказок. Для получения требуемого поведения модели и обеспечения его соответствия предполагаемому заданию и требованиям, эта процедура подразумевает внесение небольших корректировок.

Источник