Искусство общения с AI: Мастерство создания инструкций для языковых моделей
Улучшение понимания: Разбивая сложную задачу на более простые шаги, вы помогаете модели лучше понять каждый аспект задачи и генерировать более глубокие и осмысленные ответы.
Повышение качества: Каждый шаг в цепочке предоставляет модели дополнительный контекст и информацию, что позволяет ей создавать более связный и логичный текст.
Гибкость: Вы можете адаптировать цепочку промптов в зависимости от сложности задачи и желаемого уровня детализации.
Настройка параметров: как контролировать стиль, тон и длину генерируемого текста
Большинство языковых моделей позволяют настраивать различные параметры, которые влияют на стиль, тон и длину генерируемого текста. Это дает вам дополнительный контроль над результатами и позволяет получать ответы, которые лучше соответствуют вашим потребностям.
Примеры параметров и их использование в промптах:
Температура: контролирует степень креативности и разнообразия ответов.
Промпт: "Напиши стихотворение о любви в стиле Уильяма Шекспира (температура 0.2)."
Промпт: "Придумай несколько необычных идей для празднования дня рождения (температура 0.8)."
Максимальная длина: ограничивает количество токенов (слов или частей слов) в генерируемом тексте.
Промпт: "Напиши краткое описание этого фильма (максимум 50 слов)."
Стоп-последовательности: указывают модели, когда следует прекратить генерацию текста.
Промпт: "Напиши стихотворение о природе, заканчивающееся строкой 'И в этом мире я нашел свой дом.'"
Преимущества настройки параметров:
Точная настройка: Вы можете адаптировать ответы модели к конкретным требованиям и предпочтениям.
Улучшение качества: Настройка параметров позволяет избежать слишком длинных, коротких или несоответствующих по стилю ответов.
Экспериментирование: Вы можете экспериментировать с различными настройками, чтобы найти оптимальное сочетание для каждой задачи.
Задавайте уточняющие вопросы для более точного ответа
Помимо основных компонентов промпта и продвинутых техник, важно помнить о возможности просить модель задавать уточняющие вопросы. Это особенно полезно, когда вы предоставляете недостаточно контекста или не уверены в формулировке запроса.
Преимущества уточняющих вопросов:
Получение более полного контекста:
Промпт: "Напиши мне рецепт."
Модель: "Конечно, какой тип блюда вы предпочитаете? Есть ли у вас какие-либо диетические ограничения или предпочтения?"
Уточнение задачи:
Совместная работа: Задавая вопросы, модель активно участвует в процессе решения задачи, что способствует более эффективному взаимодействию и сотрудничеству.
Как попросить модель задавать уточняющие вопросы:
Вы можете использовать следующие варианты промптов, чтобы побудить модель задавать уточняющие вопросы:
Прямая инструкция:
"Прежде чем ответить, задай мне уточняющие вопросы, если тебе потребуется дополнительная информация."
"Если мой запрос недостаточно ясен или тебе нужны дополнительные детали, не стесняйся задавать вопросы."
"Пожалуйста, уточни у меня любые неясные моменты, прежде чем приступить к выполнению задачи."
Использование вопросительных слов:
"Что еще ты хочешь знать об этой теме?"
"Какие детали могут быть важны для решения этой задачи?"
"Есть ли что-то еще, что я должен(на) упомянуть?"
Комбинированный подход:
"Если мой запрос недостаточно ясен, пожалуйста, задай уточняющие вопросы. Что еще ты хочешь знать об этой теме?"
Примеры:
Исходный промпт: "Напиши мне рецепт."
Промпт с просьбой уточнить: "Напиши мне рецепт. Прежде чем начать, задай мне уточняющие вопросы, если тебе потребуется дополнительная информация."
Исходный промпт: "Создай логотип для моей компании."
Промпт с использованием вопросительных слов: "Создай логотип для моей компании. Какие детали о моей компании и целевой аудитории могут быть важны для создания логотипа?"
Важно:
Четко формулируйте свою просьбу задавать вопросы.
Будьте готовы ответить на вопросы модели, чтобы предоставить ей необходимый контекст.
Помните, что не все модели поддерживают функцию уточняющих вопросов. Если модель не реагирует на ваши просьбы, попробуйте переформулировать промпт или использовать другую модель.
Овладение этими продвинутыми техниками и использование уточняющих вопросов помогут вам максимально эффективно взаимодействовать с языковыми моделями и получать от них наиболее полезные и релевантные ответы. Не бойтесь экспериментировать и пробовать разные подходы, чтобы найти то, что лучше всего работает для вас и ваших задач. Помните, что ключ к успеху лежит в четкой коммуникации и сотрудничестве с моделью.
Практические советы: оттачиваем мастерство промптов
В этой главе мы поделимся практическими советами, которые помогут вам создавать еще более эффективные промпты и получать от языковых моделей именно то, что вам нужно.
Будьте конкретными и ясными
Избегайте двусмысленностей: убедитесь, что ваш запрос не может быть интерпретирован по-разному. Чем точнее вы сформулируете свою мысль, тем лучше модель поймет, что вы от нее хотите.
Определяйте желаемый результат: четко укажите, какой тип ответа вы ожидаете получить: краткий факт, подробное объяснение, список идей, творческий текст и т.д.
Используйте ключевые слова: Включайте в промпт ключевые слова, которые помогут модели сосредоточиться на нужных аспектах темы.
Используйте примеры
Демонстрируйте желаемый формат: если вам нужен ответ в определенном формате (например, список, таблица, код), предоставьте модели пример.
Задавайте стиль и тон: Покажите модели пример текста, который соответствует желаемому стилю и тону.
Вдохновляйте на творчество: при выполнении творческих задач примеры могут помочь модели понять ваши предпочтения и создать более оригинальный контент.
Экспериментируйте с разными формулировками
Не бойтесь перефразировать: если вы не получаете желаемый результат, попробуйте переформулировать свой промпт, используя другие слова или структуру предложения.
Тестируйте разные подходы: иногда один и тот же запрос можно сформулировать несколькими способами. Попробуйте разные варианты и посмотрите, какой из них дает лучшие результаты.
Учитесь на своих ошибках: Анализируйте ответы модели и корректируйте свои промпты на основе полученного опыта.
Не бойтесь задавать уточняющие вопросы
Просите модель уточнить: если вы не уверены, что модель полностью понимает ваш запрос, попросите ее задать уточняющие вопросы.
Будьте готовы к диалогу: Взаимодействие с языковой моделью – это двусторонний процесс. Будьте готовы ответить на вопросы модели и предоставить ей дополнительную информацию, если это необходимо.
Используйте эту возможность для обучения: Анализируя вопросы модели, вы можете лучше понять, как она интерпретирует ваши промпты и как улучшить их в будущем.
Как снизить галлюцинации модели
Галлюцинации – это явление, когда языковая модель генерирует информацию, которая не подтверждается фактами или не имеет логической связи с контекстом. Это может быть вызвано различными факторами, такими как недостаток данных в обучающей выборке, неправильная интерпретация промпта или особенности архитектуры модели.
Вот несколько советов, как снизить вероятность галлюцинаций:
Будьте максимально конкретными и ясными в своих промптах. Чем больше деталей вы предоставите, тем меньше места останется для домыслов и ошибок.
Указывайте источники информации. Если вам нужен ответ, основанный на конкретных данных или исследованиях, укажите это в промпте.
Проверяйте факты. Не принимайте на веру все, что говорит модель. Всегда проверяйте информацию из независимых источников.
Используйте цепочки промптов. Разбивая задачу на более мелкие шаги, вы можете контролировать процесс генерации текста и снизить риск появления несоответствий.
Настраивайте параметры модели. Некоторые параметры, такие как температура, могут влиять на склонность модели к галлюцинациям. Экспериментируйте с разными настройками, чтобы найти оптимальный баланс между креативностью и точностью.
Обратная связь. Если вы заметили, что модель генерирует некорректную информацию, сообщите об этом разработчикам или используйте механизмы обратной связи, если они предусмотрены.
Помните:
Создание эффективных промптов – это навык, который развивается с практикой.
Не бойтесь экспериментировать и пробовать разные подходы.
Чем больше вы взаимодействуете с языковыми моделями, тем лучше вы будете понимать, как получать от них нужные вам результаты и минимизировать риск галлюцинаций.
Следуя этим практическим советам и применяя полученные знания, вы сможете раскрыть весь потенциал языковых моделей и использовать их для достижения своих целей, обеспечивая при этом точность и надежность генерируемой информации.
Формула продвинутого промпта
[Роль] + [Инструкция] + [Контекст] + [Примеры] + [Настройка параметров] + [Просьба об уточнении]
Разберем каждую часть:
Роль: определяет, какую роль должна взять на себя модель при ответе на промпт (например, эксперт, персонаж, точка зрения).
Инструкция: ядро промпта, содержащее четкое указание, что именно должна сделать модель (ответить на вопрос, выполнить задачу, сгенерировать текст и т.д.).
Контекст: предоставляет модели дополнительную информацию, необходимую для понимания задачи и генерации релевантного ответа.
Примеры: демонстрируют модели желаемый формат, стиль или содержание ответа.
Настройка параметров: позволяет контролировать стиль, тон и длину генерируемого текста (температура, максимальная длина, стоп-последовательности).
Просьба об уточнении: побуждает модель задавать уточняющие вопросы, если ей требуется дополнительная информация для выполнения задачи.
Пример продвинутого промпта:
Ты – опытный маркетолог. [Роль] Разработай стратегию продвижения нового мобильного приложения для любителей путешествий, которое помогает находить интересные места, бронировать отели и делиться впечатлениями с друзьями. [Инструкция] Целевая аудитория: люди в возрасте 25-40 лет, активно пользующиеся социальными сетями. [Контекст] Основные каналы продвижения: социальные сети, контекстная реклама, сотрудничество с блогерами-путешественниками. [Примеры] Максимальная длина ответа: 500 слов. [Настройка параметров] Если тебе потребуется дополнительная информация о приложении или целевой аудитории, не стесняйся задавать вопросы. [Просьба об уточнении]
Важно:
Необязательно использовать все компоненты в каждом промпте. Выбирайте те, которые наиболее подходят для конкретной задачи.
Экспериментируйте с различными комбинациями компонентов и настроек параметров, чтобы найти оптимальный подход для достижения ваших целей.
Помните, что чем яснее и конкретнее ваш промпт, тем выше вероятность получить качественный и релевантный ответ от языковой модели.
Практическое тестирование: сравниваем возможности 8-ми языковых моделей
В этой главе мы перейдем от теории к практике и проведем сравнительное тестирование восьми современных языковых моделей. Мы подготовили набор вопросов, начиная с простых и постепенно усложняя их, чтобы оценить, как каждая модель справляется с различными типами запросов. Мы также будем использовать продвинутые техники создания промптов, такие как цепочки рассуждений и другие, чтобы раскрыть весь потенциал каждой модели.
Модели-участники
В нашем тестировании примут участие следующие языковые модели:
Проприетарные (закрытые):
Исходный код и/или веса модели не раскрываются публично
GPT-4 (OpenAI)
Claude 3.6 Sonnet (Anthropic)
GigaChat (от Сбербанка)
YandexGPT 3 (от Яндекса)
Grok 2mini (X.com)
Gemini Advanced (Google)
Открытые (open-source):
Исходный код и веса модели находятся в открытом доступе
LLaMA 3.1 405B
Mistral Large 2
Этапы тестирования
Простые вопросы: начнем с базовых вопросов, чтобы оценить общие знания и способность моделей понимать естественный язык.
Вопросы с уточнениями: добавим в промпты просьбы задавать уточняющие вопросы, чтобы проверить, как модели справляются с неполной или неоднозначной информацией.
Цепочки рассуждений: используем цепочки промптов, чтобы оценить способность моделей к логическому мышлению и анализу сложных задач.
Творческие задания: предложим моделям выполнить творческие задания, чтобы оценить их воображение и способность генерировать оригинальный контент.
Продвинутые техники: применим другие продвинутые техники создания промптов, такие как использование ролей и настройка параметров, чтобы увидеть, как это влияет на качество ответов.
Критерии оценки
Базовые критерии оценки ответов моделей:
Точность: насколько ответ соответствует действительности и не содержит фактических ошибок.
Релевантность: насколько ответ отвечает на поставленный вопрос и не уходит в сторону от темы.
Информативность: насколько ответ полон и содержит полезную информацию.
Логичность: насколько ответ структурирован и аргументирован, особенно в вопросах, требующих рассуждений.
Креативность: насколько ответ оригинален и интересен, особенно в творческих заданиях.
Язык и стиль: насколько ответ грамотен, понятен и соответствует заданному стилю (если это указано в промпте).
Ожидаемые результаты
Мы ожидаем, что проприетарные модели, благодаря своим большим обучающим данным и постоянным улучшениям, покажут в целом более высокие результаты. Однако открытые модели также могут продемонстрировать впечатляющие возможности, особенно с учетом их открытости и гибкости.
Это тестирование поможет нам лучше понять сильные и слабые стороны каждой модели, а также выявить наиболее подходящие модели для различных типов задач и областей применения. Мы также сможем увидеть, как продвинутые техники создания промптов влияют на качество ответов и как можно использовать их для получения максимальной пользы от языковых моделей.
Присоединяйтесь к нам в следующем разделе, где мы начнем наше практическое тестирование и погрузимся в увлекательный мир сравнения языковых моделей!
Этап 1: Простые вопросы
Начнем наше тестирование с серии простых вопросов, чтобы оценить базовые знания моделей и их способность понимать естественный язык.
Вопросы:
Какая столица Франции?
Кто написал роман "Война и мир"?
В каком году началась Вторая мировая война?
Какая самая длинная река в мире?
Кто изобрел телефон?
Ожидания:
На этом этапе мы ожидаем получить от всех моделей точные и краткие ответы. Это позволит нам убедиться, что они обладают базовыми знаниями и могут корректно интерпретировать простые вопросы.
Результаты ответов:
GPT-4 (OpenAI)
Ответы согласно промту
Отвечу на ваши вопросы последовательно и четко:
Какая столица Франции?
Столица Франции – Париж.
Кто написал роман "Война и мир"?
Роман "Война и мир" написал Лев Николаевич Толстой.
В каком году началась Вторая мировая война?
Вторая мировая война началась в 1939 году.
Какая самая длинная река в мире?
Самая длинная река в мире – Нил. Однако в некоторых источниках утверждается, что Амазонка может быть длиннее, в зависимости от методологии измерения.
Кто изобрел телефон?
Телефон изобрел Александр Грэм Белл.
Если у вас есть дополнительные вопросы или нужно что-то уточнить, не стесняйтесь обращаться!
Claude 3.5 Sonnet (Anthropic)
Ответы согласно промту
Отвечаю на ваши вопросы:
Столица Франции – Париж.
Роман "Война и мир" написал Лев Николаевич Толстой.
Вторая мировая война началась в 1939 году.
Самая длинная река в мире – Нил (некоторые источники также называют Амазонку).
Телефон изобрел Александр Грейам Белл в 1876 году.
Если вам нужны дополнительные подробности по какому-либо из этих вопросов, я с удовольствием предоставлю более развернутый ответ.
GigaChat (от Сбербанка)
Ответы согласно промту
Столица Франции – Париж.
Роман «Война и мир» написал Лев Николаевич Толстой.
Вторая мировая война началась в 1939 году.
Самая длинная река в мире – Нил.
Телефон изобрёл Александр Белл.
YandexGPT 3 (от Яндекса)
Ответы согласно промту
Столица Франции – Париж.
Роман “Война и мир” написал Лев Николаевич Толстой.
Вторая мировая война началась в 1939 году.
Самая длинная река в мире – Нил.
Телефон изобрел Александр Белл в 1876 году.
Grok 2mini (X.com)
Ответы согласно промту
А, вот и вопросы, чтобымять мои цифровые нейроны! Итак, поехали:
Какая столица Франции?
Париж, конечно! Город любви, круассанов и существ, которые считают, что если ты не говоришь по-французски, то ты, вероятно, говоришь на марсианском.
Кто написал роман "Война и мир"?
Лев Толстой. Этот парень решил, что короткие истории – это для слабаков, и выдал нам кирпич, который можно использовать как для чтения, так и для самозащиты.
В каком году началась Вторая мировая война?
1939 год. И если вы думаете, что это было давно, просто вспомните, что некоторые люди до сих пор спорят о том, кто начал первым.
Какая самая длинная река в мире?
Нил. Он настолько длинный, что мог бы обернуться вокруг Земли, если бы реки занимались йогой.
Кто изобрел телефон?
Александр Грэхэм Белл. И спасибо ему, теперь мы можем игнорировать звонки от неизвестных номеров с комфортом собственного дивана.
Надеюсь, ответы были не только информативными, но и развлекательными. Если у вас есть еще вопросы, не стесняйтесь – я здесь всю неделю!
Gemini Advanced (Google)
Ответы согласно промту
Ответы:
Столица Франции – Париж.
Роман "Война и мир" написал Лев Толстой.
Вторая мировая война началась в 1939 году.
Самая длинная река в мире – Нил.
Телефон изобрел Александр Грэхем Белл.
LLaMA 3.1 405B
Ответы согласно промту
Столица Франции – Париж.
Роман "Война и мир" написал Лев Толстой.
Вторая мировая война началась в 1939 году.
Самая длинная река в мире – Нил.
Телефон изобрел Александр Грейам Белл.
Mistral Large 2
Ответы согласно промту
Столица Франции – Париж.
Роман "Война и мир" написал Лев Толстой.
Вторая мировая война началась в 1939 году.
Самая длинная река в мире – Нил.
Телефон изобрел Александр Белл.
Оценка качества ответов моделей этап 1
Для оценки ответов моделей на простые вопросы приведем критерии, по которым будем их оценивать:
Точность ответа: насколько точны ответы.
Полнота ответа: учтены ли все важные аспекты вопроса.
Стиль ответа: насколько стиль ответа соответствует ожидаемому (короткий и по существу, развлекательный или смешанный).
Дополнительные детали: насколько полезны дополнительные сведения.
На основе этих критериев оцениваем модели:
Анализ:
GPT-4 и Claude 3.5 Sonnet предоставили наилучшие ответы. Они включили дополнительные детали и сохранили высокий уровень точности.
GigaChat, YandexGPT 3, Gemini Advanced, LLaMA 3.1, Mistral Large 2 также продемонстрировали хорошие результаты, но не предоставили столь же детальных ответов или соответствующих дополнений.
Grok 2mini показал более развлекательный, но менее точный стиль, что снизило его общую оценку.
Таким образом, GPT-4 и Claude 3.5 Sonnet выходят лидерами на этом этапе тестирования.
Этап 2: Вопросы с уточнениями
Теперь усложним задачу, добавив в промпты просьбы задавать уточняющие вопросы, если модели потребуется дополнительная информация для ответа.
Вопросы:
"Напиши мне рецепт." [Просьба уточнить: Прежде чем начать, задай мне уточняющие вопросы, если тебе потребуется дополнительная информация.]
"Создай логотип для моей компании." [Просьба уточнить: Какие детали о моей компании и целевой аудитории могут быть важны для создания логотипа?]
"Посоветуй мне книгу для чтения." [Просьба уточнить: Какой жанр литературы ты предпочитаешь? Какие книги ты уже читал(а)?]
"Помоги мне спланировать отпуск." *[Просьба уточнить: Куда ты хочешь поехать? На какой срок? Какой у тебя бюджет?] *
"Напиши мне стихотворение." *[Просьба уточнить: О чем ты хочешь, чтобы было стихотворение? Какой стиль или настроение ты предпочитаешь?] *
Ожидания:
На этом этапе мы ожидаем, что модели продемонстрируют способность распознавать ситуации, когда информации недостаточно, и задавать релевантные уточняющие вопросы. Это позволит им получить более полный контекст и сгенерировать более точные и полезные ответы.
Результаты ответов моделей этап 1
GPT-4 (OpenAI)
Ответы согласно промпту:
Я отвечу на твои запросы, как будто я эксперт в каждом из этих направлений.
"Напиши мне рецепт."
Прежде чем начать, скажи, пожалуйста, какой тип блюда ты хочешь приготовить? Это будет завтрак, обед или ужин? У тебя есть предпочтения по основному ингредиенту? Может быть, ты следуешь определенной диете?
"Создай логотип для моей компании."
Прежде чем приступить к созданию логотипа, мне нужно немного больше информации. Как называется твоя компания? Какой вид деятельности она ведет? Какая у тебя целевая аудитория? Есть ли у тебя предпочтения по цветам или стилю логотипа?
"Посоветуй мне книгу для чтения."
Чтобы порекомендовать книгу, хотелось бы узнать, какие жанры тебе нравятся? Читал(а) ли ты уже что-то, что тебе очень понравилось? Есть ли у тебя любимые авторы?
"Помоги мне спланировать отпуск."
Для того чтобы помочь тебе спланировать отпуск, расскажи, пожалуйста, куда ты хочешь поехать? Как долго ты планируешь отдыхать? Какой у тебя бюджет на поездку? Какие активности или достопримечательности тебя интересуют?
"Напиши мне стихотворение."
Чтобы написать стихотворение, мне нужно узнать, о чем ты хочешь, чтобы оно было? Какое настроение или стиль ты предпочитаешь: романтичное, философское, веселое или что-то другое?
В каждом из этих случаев важно задать уточняющие вопросы, чтобы лучше понять потребности и предпочтения, и на основе этого предложить наиболее подходящий ответ.
Данные, поданные на вход в модель пользователем для уточнения:
1. Напиши мне рецепт.
Тип блюда: давай приготовим что-то на ужин.
Основной ингредиент: Я предпочитаю курицу.
Диета: нет, я не следую какой-то определенной диете.
2.Создай логотип для моей компании.
Название компании: давай назовем ее "TechWave".
Вид деятельности: Компания занимается разработкой и внедрением IT-решений.
Целевая аудитория: Молодые стартапы и средний бизнес, заинтересованные в цифровых инновациях.
Предпочтения по цветам: Мне нравятся оттенки синего и серебристого.
Стиль логотипа: Минималистичный и современный.
3. Посоветуй мне книгу для чтения.
Предпочитаемый жанр: Я люблю научную фантастику и фэнтези.
Прочитанные книги: Мне понравились "Дюна" Фрэнка Герберта и "Властелин колец" Дж. Р. Р. Толкина.
4. Помоги мне спланировать отпуск.
Место: Я бы хотел поехать в Италию.
Срок: планирую отпуск на две недели.
Бюджет: примерно $3000.
Интересы: Я люблю культурные достопримечательности, хорошую еду и природу.
5. Напиши мне стихотворение.