Мастерство проектирования подсказок: Экспертные советы для продвинутого AI-письма

Проектирование подсказок — это важный навык в эпоху продвинутых языковых моделей, таких как GPT-3. Джош Бачински, эксперт в этой области, делится своими взглядами на создание эффективных подсказок для достижения желаемых результатов. Эта статья исследует различные техники и проблемы в проектировании подсказок, предлагая ценные советы как для новичков, так и для опытных пользователей языковых моделей AI.

При создании историй, особенно для молодой аудитории, важно предоставить четкий контекст и избегать негативных инструкций. Бачински предлагает использовать позитивные рекомендации и предоставлять достаточный контекст для управления AI. Он рекомендует использовать уникальные имена персонажей, чтобы избежать конфликтов с существующими сущностями в обучающих данных AI. Кроме того, настройка параметров, таких как длина ответа, температура и штрафы за частоту, может помочь достичь желаемых результатов в истории.

Для переписывания статей Бачински предлагает каскадный подход с использованием динамических подсказок. Это включает в себя разбиение оригинального контента на более мелкие компоненты, их анализ и последующее восстановление статьи. Хотя этот метод может быть затратным с точки зрения использования API, он предлагает более полное и точное переписывание. Процесс включает в себя суммирование предложений, проверку здравого смысла сумм и предоставление окончательной сводки на основе составных идей.

Генерация контента на языках, отличных от английского, представляет собой уникальные проблемы. Бачински признает, что текущие языковые модели могут испытывать трудности с менее распространенными языками. Он предлагает рассмотреть альтернативные модели, такие как BLOOM, для лучшей многоязычной производительности. Для языков с ограниченной поддержкой разбиение подсказок на более мелкие, более управляемые части может улучшить результаты.

Сохранение фактической точности в контенте, генерируемом AI, является значительной проблемой. Бачински обсуждает ограничения текущих моделей в различении фактов и вымысла. Он предлагает разработать более сложные системы AI, которые могут критически оценивать информацию. Для практических приложений внедрение механизмов проверки фактов или использование специализированных обучающих данных может помочь улучшить точность, хотя эти решения могут увеличить сложность и стоимость.

Бачински затрагивает продвинутые концепции в проектировании подсказок AI, включая разработку того, что он называет 'Самосознательным AI'. Хотя точная природа и возможности таких систем обсуждаются, дискуссия подчеркивает продолжающиеся исследования и разработки в создании более сложных моделей AI, которые могут лучше понимать контекст, различать истину и ложь и потенциально демонстрировать более высокие уровни рассуждения.

По мере того как языковые модели AI продолжают развиваться, проектирование подсказок остается критически важным навыком для использования их потенциала. Эта область быстро развивается, с новыми техниками и подходами, разрабатываемыми для решения текущих ограничений. Хотя проблемы сохраняются в таких областях, как фактическая точность и многоязычная поддержка, продолжающиеся исследования и эксперименты обещают открыть новые возможности в создании контента с помощью AI и решении проблем.