Задать вопрос
@Filipp42

Где научиться работать с генеративными нейросетями?

Хочу научиться работать с генеративными нейросетями максимально эффективно. Для этого нужно научиться правильно составлять промпт, выбирать настройки, всё в таком духе.
Скажите пожалуйста, где можно об этом почитать, где можно этому научиться? Стоит ли идти на платные курсы? Может, есть какие-то научные статьи?
Заранее спасибо!
  • Вопрос задан
  • 60 просмотров
Подписаться 1 Простой Комментировать
Ответ пользователя rPman К ответам на вопрос (2)
@rPman
Prompt engineering очень молодая отрасль, ей еще года нет (узкие специалисты конечно с этим годы уже бодаются), не уверен что тут можно найти готовые решения, эффективные учебники и тем более курсы... в том смысле что желающих научить у тебя будет много, их всегда много на любой чих, но вот эффективность результата - сомнительная.

Есть ряд лайфхаков (так и пиши в гугл - твоя задача + chatgp + промпт лайфхак), которые позволяют увеличить качество результата:
0. Помести в запрос максимум информации о твоей задаче, чем объемнее будет вопрос (без воды а именно информация) и чем шире он будет покрывать предметную область, тем легче gpt модель будет формулировать ответ. Сюда же можно добавить информацию, которой точно не было в обучающей выборке.
1. one shot/multi shot - эта технология очень простая, перед своим вопросом, помести один или более заранее заготовленных примеров вопрос-ответ, в идеале на ту же тему, что и твой основной запрос... топовых результатов по бенчмаркам chatgpt4 достигает при использовании 5 примеров (в смысле именно так ее оценивали в бенчмарке MMLU где она набирает 86 балов (человек 60, специалист в узкой области 90, llama2 68.9).
2. Think step by step - добавление похожих на эту просьб в запрос (можно поэкспериментировать) заставляют модель формировать ответ в виде пошаговой инструкции, это очень похоже на то как человек мыслит, ведь не сразу ответ приходит а идет пошаговый процесс. Как ни странно это очень сильно увеличивает качество результата

К сожалению использовать все по максимум это не получится из-за фундаментального ограничения существующих gpt моделей - ограниченный размер контекста (количество слов, в пределах которых модель видит и учитывает первые слова и может генерировать последующее слово).
Ответ написан
Комментировать