Google взорвал БЯМ: Секреты промпт-инжиниринга, от которых ChatGPT плачет в углу

1. Введение в промпт-инжиниринг

Игорь Телегин на связи! Google выкатил гайд по промпт-инжинирингу — и теперь даже ваша бабушка сможет выжать из ChatGPT шедевры.

Google взорвал БЯМ: Секреты промпт-инжиниринга, от которых ChatGPT плачет в углу

Ключевые компоненты:

  • Четкие инструкции: Определение задачи без двусмысленностей.
  • Контекстуализация: Предоставление фоновой информации.
  • Форматирование: Использование шаблонов, разделителей и меток.
  • Итерации: Пошаговая оптимизация запросов на основе ответов модели.

2. Базовые методы

Zero-Shot Prompting

Запрос без примеров.

Пример:"Сгенерируй краткое содержание статьи."

Few-Shot Prompting

Запрос с примерами для демонстрации ожидаемого формата.

Пример: *Вход: "ИИ в медицине: перспективы и риски.

"Выход: "Статья рассматривает применение ИИ для диагностики..."

3. Расширенные техники управления контекстом

System Prompt

Задание общей роли модели.

Пример:"Ты — технический писатель, специализирующийся на ИИ."

Contextual Prompt

Уточнение задачи в рамках предыдущих взаимодействий.

Пример:"На основе обсуждения выше предложи три варианта улучшения кода."

Role Prompt

Назначение модели специфической роли.

Пример:"Ответь как senior-разработчик с опытом в Python и машинном обучении."

4. Продвинутые стратегии

Chain of Thought (CoT) Пошаговое рассуждение для сложных задач.

Пример:"Объясни решение задачи шаг за шагом: Каков период обращения Марса вокруг Солнца?"

ReAct Framework Интеграция рассуждений и действий с внешними инструментами.

Пример: "Рассчитай стоимость проекта, используя текущий курс ETH. [Действие: Запрос к API CoinGecko]."

5. Настройка параметров генерации

Температура (Temperature)

  • Низкие значения (0.1–0.3): Детерминированные ответы.
  • Высокие значения (0.7–1.0): Креативные и разнообразные выводы.

Top-K и Top-P

  • Top-K=50: Ограничение выбора 50 наиболее вероятными токенами.
  • Top-P=0.9: Динамический выбор токенов на основе кумулятивной вероятности.

6. Лучшие практики

  1. Используйте структурированные примеры: 3–5 примеров повышают точность на 40% (данные Google).
  2. Экспериментируйте с форматами:JSON для структурированных данных. Маркированные списки для сравнений.
  3. Контролируйте длину вывода:"Сократи ответ до 100 слов."
  4. Избегайте расплывчатых инструкций: Неправильно: «Напиши что-нибудь интересное». Правильно: «Сгенерируй 5 тезисов о применении ИИ в логистике».

7. Применение за пределами текста

Генерация кода

Пример запроса:"Напиши функцию на Python для парсинга CSV-файлов."

Анализ данных

Пример запроса:"Визуализируй данные из приложенного DataFrame в виде графика."

Многоязычная поддержка

Пример запроса:"Переведи техническую документацию с английского на китайский."

P.S. Напоминаю про ГАЙД о офлайн нейронках в телефоне — в моём Telegram. Подписывайтесь, будем слушать Google вместе!

1
Начать дискуссию