Промпт-инжиниринг: как общаться с большими языковыми моделями
Большие языковые модели (LLM) стали неотъемлемой частью нашей цифровой жизни. Они помогают нам писать электронные письма, создавать контент и даже программировать. Но чтобы получить от них максимальную отдачу, нужно уметь правильно с ними общаться. Этот процесс называется промпт-инжинирингом.
Что такое промпт-инжиниринг?
Промпт-инжиниринг — это искусство и наука создания эффективных промптов для больших языковых моделей. Промпт — это текстовый запрос, который мы отправляем модели, чтобы получить желаемый результат.
Эффективный промпт должен быть четким, конкретным и содержать достаточно информации, чтобы модель могла понять, что мы от нее хотим. Он также должен учитывать особенности модели, с которой мы работаем.
Основные принципы промпт-инжиниринга
- Четкость и конкретность. Избегайте расплывчатых формулировок и двусмысленности. Чем точнее вы опишете свою задачу, тем лучше будет результат.
- Контекст. Предоставьте модели достаточно контекста, чтобы она могла понять ваш запрос. Это может быть информация о вашей предметной области, целевой аудитории или желаемом стиле ответа.
- Примеры. Если возможно, приведите примеры желаемого результата. Это поможет модели понять, что именно вы от нее хотите.
- Ограничения. Укажите любые ограничения, которые должны быть учтены при выполнении задачи. Например, можно указать максимальную длину ответа или список тем, которые следует избегать.
- Эксперименты. Не бойтесь экспериментировать с разными формулировками и подходами. Промпт-инжиниринг — это итеративный процесс, и лучший способ найти оптимальный промпт — это пробовать разные варианты.
Примеры промптов
Плохой промпт
Напиши что-нибудь о космосе.
Хороший промпт
Напиши короткий абзац о последних открытиях в области исследования экзопланет, предназначенный для широкой аудитории.
Плохой промпт
Сделай это.
Хороший промпт
Переведи следующий текст на французский язык: "Hello, world!"
Продвинутые техники промпт-инжиниринга
Few-shot learning
Этот метод заключается в предоставлении модели нескольких примеров желаемого результата. Это помогает модели понять закономерности и воспроизвести их в своем ответе.
Например, если вы хотите, чтобы модель переводила текст с английского на испанский, вы можете предоставить ей несколько примеров перевода:
English: Hello, world!
Spanish: ¡Hola, mundo!
English: How are you?
Spanish: ¿Cómo estás?
English: What is your name?
Spanish: ¿Cuál es tu nombre?
English: Translate the following text to Spanish: "Good morning!"
Chain-of-thought prompting
Этот метод заключается в том, чтобы попросить модель объяснить свой ход мыслей при решении задачи. Это помогает модели более глубоко понять задачу и избежать ошибок.
Например, если вы хотите, чтобы модель решила математическую задачу, вы можете попросить ее объяснить каждый шаг решения:
Вопрос: У меня есть 3 яблока. Я даю 2 яблока Алисе. Сколько яблок у меня осталось?
Сначала подумаем. У меня было 3 яблока. Я отдал 2 яблока, значит, у меня осталось 3 - 2 = 1 яблоко.
Ответ: У меня осталось 1 яблоко.
Self-consistency
Этот метод заключается в том, чтобы генерировать несколько ответов на один и тот же промпт и выбирать наиболее согласованный ответ. Это помогает уменьшить влияние случайных факторов и повысить надежность результата.
Инструменты для промпт-инжиниринга
Существует множество инструментов, которые могут помочь вам в промпт-инжиниринге. Вот некоторые из них:
- OpenAI Playground — веб-интерфейс для экспериментов с моделями OpenAI.
- Prompt Engineering Guide — онлайн-руководство по промпт-инжинирингу.
- LangChain — библиотека для разработки приложений на основе больших языковых моделей.
Применение промпт-инжиниринга
Промпт-инжиниринг может быть полезен во многих областях, включая:
- Создание контента. Написание статей, постов в социальных сетях, сценариев и других видов контента.
- Перевод. Перевод текста с одного языка на другой.
- Программирование. Генерация кода, отладка и рефакторинг.
- Образование. Создание учебных материалов, ответы на вопросы студентов и проверка домашних заданий.
- Обслуживание клиентов. Ответы на вопросы клиентов, решение проблем и предоставление поддержки.
Заключение
Промпт-инжиниринг — это важный навык для тех, кто хочет эффективно использовать большие языковые модели. Освоив основные принципы и техники промпт-инжиниринга, вы сможете получать от моделей более качественные и релевантные результаты.
Дополнительные ресурсы
- Dolly: Democratizing access to large language models
- Stanford AI course on Prompt Engineering
- ChatGPT Prompt Engineering for Developers