Лучшие практики проектирования запросов для ИИ-приложений Советы и техники

Искусство промптинга заключается в умении составлять четкие, структурированные и информативные запросы, которые направляют модель к нужному результату. В этой статье мы рассмотрим основные элементы промпта, а также приведем примеры промптов для решения конкретных задач. Определить большие языковые данные (далее – LLM) можно как тип искусственного интеллекта, который имитирует работу интеллекта человека. В основе процесса их работы лежит использование передовых статистических моделей и методов глубокого обучения с целью обработки и понимания огромных объемов текстовых данных [1]. Благодаря этому мы получили такую форму искусственного интеллекта, которая способна улавливать статистические закономерности и лингвистические нюансы, присутствующие в обучающих данных.

Решение математических задач

Головной офис NASCAR расположен в городе Дайтон-Бич, штат Флорида. Каждый год NASCAR проводит более 1500 гонок на более чем 100 трассах в 48 штатах США, а также в Канаде, Мексике, Бразилии и Европе. Современные LLM обучаются на множестве языков, поэтому могут и в перевод. Тут ошибки в трех словах (домек, красаты, Вокрук ) и отсутствует запятая во втором предложении (между “лес по”).

Задачи

Успех в дообучении больших языковых моделей зависит от качества данных. Различные техники дополнения и преобразования данных, а также https://ai.alberta.ca измерения качества были тщательно изучены в статье [20]. Примечательно, что Microsoft провело исследование по генерации датасета для дообучения языковой модели инструкциями [21]. Конкретные промпты, используемые в исследовании, представлены в их статье. После предварительного обучения модель обучается конкретной задаче или работе в специфической области. Такой подход с использованием элемента случайности может быть полезным в работе чат-ботов и в ряде других случаев. Такие языковые модели перед публикацией проходят длительный процесс тренировки на огромном количестве неразмеченных текстовых данных. Это требует больших вычислительных мощностей и финансовых затрат. В результате у нейронок формируется только общее понимание языка. — Массовое появление и распространение больших языковых моделей с открытой лицензией является следствием развития глобального тренда на повышение производительности и снижение стоимости LLM. Сохраняя представления ключей и значений, вычисленные на этапе предварительного заполнения, модель может избежать избыточных вычислений для ранее обработанных токенов. При правильном обучении они могут обрабатывать практически любые запросы. https://auslander.expert/ Помните, что знания ИИ ограничены актуальными данными, но современные методы языкового моделирования постоянно совершенствуются. Хомский предложил разделить предложение на токены и строить граф взаимосвязей, описывающий грамматические отношения в предложении. В архитектуре трансформеров механизм внимания (attention) действует как эффективный детектор взаимозавистмостей токенов. В статье исследователей из Standford и Facebook AI [2] анализируется механизм внимания в трансформерах, они выявили, что разные головки (heads) внимания специализируются на разных типах взаимосвязей.

Примеры конкретных задач и промптов

Наконец, существует возможность использования сторонних плагинов. Класс из библиотеки transformers для запуска модели CausalLM называется AutoModelForCausalLM. Класс конфигурации дообучения LoRA называется LoraConfig, а класс для запуска обучения из библиотеки trl называется SFTTrainer. Также есть хороший практический пример дообучения Phi-2 с медицинским датасетом [9]. Нейросети могут быть мощными инструментами, но эффективность их использования во многом зависит от правильной формулировки запросов. Эта LLM имеет варианты на 7, 13 и 70 миллиардов параметров. Но в этом направлении работают не только конкретные компании. Отдельные open-source-сообщества пытаются создать единую систему оценки, способную объединить преимущества всех существующих лидербордов. Так был создан LLM-Leaderboard, проект Людвига Штумппа из Германии. Даже лучшие нейронки вроде GPT-4 охватывают лишь сотню языков из более чем 7000 известных. Улучшение существующих и создание новых архитектур нейросетей. Они рассказали нейросети, что пишут сценарий фильма, и что главный герой затевает что-то недоброе и решает изготовить взрывчатку. И попросили нейросеть помочь им сделать сцену посещения хозяйственного магазина максимально реалистичной. И она стала им помогать, то есть оказалось, что она знает как ответить на этот вопрос. Будет ли обученная нейросеть всегда давать правильные ответы? Это требует гораздо большего обьема памяти, чем инференс модели. В настоящее время наиболее используемым оптимизатором для языковых моделей является AdamW [15], суть метода заключается в отдельной регуляризации затухания весов. Определение роли и цели запроса направляет модель к выполнению специфической задачи, например, генерации идей или аналитического разбора. Это позволяет нейросети выбрать соответствующий стиль и подход, повышая уместность и точность ответов. Это снижает вероятность частого использования одних и тех же токенов/слов/фраз и, как следствие, заставляет модель рассматривать более широкий спектр тем и чаще их менять. В свою очередь штраф за присутствие (presence penalty) является фиксированным и применяется единожды, если токен уже появлялся в тексте. Предположим, мы хотим найти продолжение для фразы «Солнце встает на…». Пожалуй, это лучший вариант для русского языка на сегодня. Также существует YandexGPT, которая тоже отлично работает с русским языком. Но к ней открытого варианта модели создатели пока не предоставляют». В основе большинства LLM с открытой лицензией лежат несколько базовых моделей. Чтобы разобраться в том, какая опенсорсная LLM лучше, специалисты создали виртуальные тестовые арены, называемые лидербордами. Модели, применение которых возможно с рядом существенных ограничений, относят к частично открытым.