Подходы к созданию промтов: zero-shot, one-shot, few-shot и chain-of-thought Я зерокодер

Расширить возможности промтинга Zero-shot можно с помощью настройки инструкций — дообучения моделей на наборах данных, описанных через инструкции. Большие языковые модели (LLM), такие как YandexGPT, настроены на выполнение инструкций и обучены на больших объемах данных. Масштабное обучение дает использовать модели в режиме Zero-shot, который предполагает, что имеющих у модели данных достаточно для решения определенных задач. Рассмотрим простой пример классификации текста с помощью техники Zero-shot. В этом промте мы не предоставили модели никаких примеров текста с классификациями, но модель уже понимает, что такое «настроение».

Пример

Промт может быть в формате вопроса, фразы, предложения — чего угодно. Иногда приходится перебрать несколько вариантов, чтобы добиться от нейросети нужного результата. И совсем не факт, что если вы будете спрашивать одно и то же у разных нейросетей, ответ получится одинаковым. Оптимизация инструкций привела к улучшению в области нулевого обучения в исследовании Wei et al. (2022). Термин “оптимизация инструкций” представляет собой концепцию настройки моделей на наборах данных, описанных при помощи инструкций. Этот недавний подход позволяет моделям, таким как ChatGPT, демонстрировать такие способности.

Этот метод позволяет моделям AI решать задачи без предварительного обучения на конкретных примерах. Рассмотрим, что представляет собой Zero-Shot Prompting, как он работает и какие преимущества он может предоставить. Несмотря на то, что нейросеть способна генерировать результат без примеров, и делает это весьма эффективно, в случае с более сложными промтами она может испытывать трудности. В такой ситуации примеры можно и нужно использовать — и подход, когда мы буквально показываем большой языковой модели, что именно хотим от нее, называется one-shot и few-shot подходы.

One-shot и few-shot подходы: с примерами

В первом случае мы даем ей один пример, а во втором — от двух и более. Zero-Shot Prompting — это метод, при котором модель искусственного интеллекта выполняет задачи без предварительного обучения на конкретных примерах. Вместо этого модель использует обобщенные знания, полученные во время обучения на своих серверах, чтобы понять и выполнить новую задачу. http://80.82.64.206/user/seo-playbook “Zero-shot prompting” переводится на русский как “Промптинг без примеров или дословно нулевой выстрел”. Он может использоваться для создания интерактивных учебных материалов, автоматического оценивания заданий и предоставления помощи студентам. Во всех гайдах говорится, что чем больше примеров вы предоставите нейросети, тем точнее будет ее ответ. Но действительно хороший промт-инженер пользуется несколькими подходами, потому что только так можно получить идеальное решение. Процесс манипуляции с запросом для получения идеального результата называется промт-инжинирингом, и сейчас это очень востребованное направление в IT. Промт-инженеры обучают нейросети для компаний, например, если нужно создать чат-бота для компании.

Пример

Модели тренируются на различных массивах данных, некоторые имеют доступ в интернету и даже способны гуглить что-то самостоятельно. Работа подхода основана на использовании контекста и правильной формулировки запроса (prompt). При правильной настройке промпта ИИ может понять, какую задачу нужно выполнить, даже если она никогда https://aihub.org раньше не сталкивалась с подобной задачей. Например, семейства GPT, которые обучены на обширных текстовых данных и обладают глубоким пониманием языка. Хороший промт-инженер сочетает разные подходы и использует те, которые лучше всего подойдут для определенной ситуации. Большие языковые модели (LLMs), такие как GPT-3, настроены на следование инструкциям и обучаются на больших объемах данных, поэтому они способны выполнять некоторые задачи промптинга без примеров. Он применяется в бизнесе для автоматизации различных процессов. Например, модели могут использоваться для автоматического ответа на вопросы клиентов, генерации контента или анализа данных. Позволяет ученым быстрее обрабатывать и анализировать большие объемы данных. Модели могут помогать в интерпретации сложных текстов, проведении лингвистического анализа и решении других задач, связанных с обработкой естественного языка. http://www.stes.tyc.edu.tw/xoops/modules/profile/userinfo.php?uid=2950521 Zero-Shot Prompting представляет собой мощный инструмент, который открывает новые возможности для использования искусственного интеллекта в различных сферах. Он позволяет моделям AI эффективно решать задачи без предварительного обучения на конкретных примерах, что существенно экономит время и ресурсы. Несмотря на некоторые ограничения, Zero-Shot Prompting имеет огромный потенциал и продолжает развиваться, предлагая новые решения и подходы. В мире искусственного интеллекта и обработки естественного языка термин «Zero-Shot Prompting» популярен.