Языковые модели и эволюционные алгоритмы для улучшения промптов AI на vc ru

Научный офицер — молодой специалист по квантовой физике и моделям генерации текста, недавно обнаруживший странную аномалию в показаниях приборов. Остаётся оценка людьми как самая честная (и интерпретируемая) метрика качества. Мы используем стандартный в индустрии подход MQM и оценку с помощью асессоров-профессионалов, прошедших тест на знание языка на высоком уровне. В качестве решения этой проблемы мы перешли на аналогичный DPO loss, работающий на сырых вероятностях модели — CPO (Contrastive Preference Optimization). Это гипотетически делает обучение более эффективным даже на тех примерах, где базовая модель и так хорошо ранжирует триплет. Но при этом, если ранжирование базовой модели было очень плохим, DPO loss проще сделать «чуть лучше» и не добиваться правильной расстановки вероятностей as is. Хотя этот вид промптинга может хорошо работать для решения многих задач, это не вполне совершенная техника, особенно при работе с задачами, требующими рассуждений. Дополнительные примеры должны в полной мере соответствовать основной задаче и способствовать ее выполнению. Использование их в слишком большом количестве не всегда приводит к желаемым результатам, так как в таком случае между дополнительными примерами возможны незаметные для пользователя смысловые несоответствия и конфликты. Государственное управление, большие языковые модели, LLM, интеллектуальный ассистент, интеллектуальное реферирование, промпт-инжиниринг, креативный промптинг, генерация текстов, технологии GPT. Оценка включала детальные экспериментальные установки для выявления лучших практик для каждого модуля RAG. Были использованы наборы данных, такие как TREC DL 2019 и 2020, для оценки, с различными методами извлечения, включая BM25 для разреженного извлечения и Contriever для плотного извлечения. https://qa.holoo.co.ir/user/traffic-click Формат диалога позволяет ChatGPT отвечать на последующие вопросы, признавать свои ошибки, оспаривать неверные предпосылки и отклонять неуместные запросы. Это руководство охватывает основы промптов, чтобы дать общее представление о том, как использовать промпты для взаимодействия и командования LLM. У вас больше не будет необходимости запоминать все доступные параметры и стили модели.

• Предложения переводятся чаще, а их переводы обычно «выровнены» — меньше перестановок блоков и добавления какой-либо дополнительной информации (она, очевидно, вредит моделям и добавляет дополнительный шум в обучающую выборку).
• Он включает в себя процесс создания, настройки и оптимизации текстовых запросов, которые направляются в модель для генерации ответов.
• Правильно сформулированные промпты позволяют ИИ-системам более точно и эффективно реагировать на потребности пользователей, повышая общую производительность.
• В настоящее время наиболее активно используются следующие типы промптов.

Прямые вопросы помогают модели https://globalpolicy.ai   точно понять, какую информацию вы ищете. Если вы готовы, можем перейти к заключению статьи, где подведем итоги и дадим краткие рекомендации по улучшению навыков создания промптов. Ясность и конкретность — это краеугольные камни эффективных запросов. Без четкой формулировки ваш запрос может привести к неуместным или неполным ответам. В ходе диалога модели часто отклоняются от темы или теряют нить рассуждения. Предоставьте простые инструкции по формату и содержанию, которое вы хотите получить. Это может включать в себя указания на то, нужен ли вам список, резюме или краткое объяснение.

IMI Prompt

Оба подхода могут значительно расширить возможности пользователей при работе с ИИ, позволяя адаптировать методы взаимодействия в зависимости от конкретных потребностей. Большие языковые модели в предлагаемом подходе выступают мощным инструментом в руках пользователя, значительно повышающим эффективность управленческой деятельности. В мире искусственного интеллекта и машинного обучения, языковые модели (LLM) играют ключевую роль в генерации текста, обработки естественного языка и автоматизации различных задач. В этой статье мы рассмотрим, как можно оптимизировать ваш prompt для улучшения результатов, получаемых от LLM. При автоматической генерации промптов производится поиск оптимальных вариантов решений поставленных задач с использованием LLM. В этом случае большая языковая модель генерирует варианты инструкций для дальнейшего решения задачи на основании исходных данных (набора промптов).

Используйте простые инструкции

В результате реализации представленной методологии именно пользователь LLM создает возможные сценарии результирующего документа. Им выстраивается последовательность запросов, формируются промпты и с помощью LLM генерируются варианты текста итогового документа. Естественно, что с привлечением различных типов LLM возможна генерация целого набора различных текстов. https://moiafazenda.ru/user/Rank-Lab/ Таким образом, используя разные типы источников параграфных данных, мы получили supervised-корпус для обучения. Когезия — способ связывать между собой предложения внутри текста, а лексическая когезия делает это с помощью повторений или других референтных выражений между словами. В 2024 году LLM стали умнее, и многие ожидали, что уж теперь бейзлайн человеческого качества будет достигнут. Но, по результатам свежего WMT (ноябрь 2024 года), переводы человека остались статистически значимо лучше ML-систем в 7 из 11 представленных языковых направлений. И это если не учитывать тот факт, что сами «человеческие» переводы на WMT не являются безупречными. Не придавая чрезмерного значения точности вывода выше, о которой мы обсудим позже, модель попыталась сжать данный параграф в одно предложение. Для улучшения результатов рекомендуется провести эксперименты с формулировкой инструкций. При этом использование более продвинутой модели не всегда будет оправдано, так как часто ее стоимость будет выше, а для ряда задач и более простые модели будут давать схожий результат. Существует несколько основных подходов, и в этом материале мы разберем базовые, но действенные методы улучшения качества фичей и целых продуктов на основе LLM. Этот процесс позволяет модели лучше справляться с конкретными задачами или понимать специфику новых данных. Для таких https://aibusiness.com   задач создаются два разных промпта, где первый отвечает за извлечение соответствующих цитат, а второй принимает их в качестве входных данных и извлекает из исходного документа ответы на интересующий вопрос.  https://farangmart.co.th/author/google-guru/ Одним из наиболее эффективных приемов промпт-инжиниринга считается разбиение решаемой задачи на несколько подзадач. После того как подзадачи определены, последовательно находятся их решения с помощью LLM. При этом результат от предыдущего промпта используется в качестве входных данных для другого запроса. Создание цепочек промптов полезно для решения сложных задач, которые затруднительно решить при использовании слишком большого одинарного промпта.