Введение в оперативное проектирование Разработка подсказок включает в себя разработку и оптимизацию подсказок для эффективного использования языковых моделей для различных приложений. Подсказки могут содержать инструкции, контекст, входные данные и выходные индикаторы и могут быть предназначены для таких задач, как обобщение текста, ответы на вопросы, классификация текста, ролевые игры, генерация кода и рассуждения. Температура и максимальное значение P - это два параметра, которые можно задать при запросе языковых моделей и которые могут быть скорректированы для получения точных или разнообразных ответов.

Важность оперативного проектирования Оперативное проектирование важно для инженеров и исследователей искусственного интеллекта, чтобы улучшать и эффективно использовать языковые модели. Это позволяет понять возможности и ограничения языковых моделей и может быть использовано для различных приложений. Спрос на быстрые инженерные навыки в отрасли растет, о чем свидетельствуют объявления о вакансиях. Разработка подсказок может использоваться для таких задач, как обобщение текста, ответы на вопросы, классификация текста, ролевые игры, генерация кода и рассуждения, и может быть скорректирована для получения точных или разнообразных ответов.

как их улучшить, поэтому в этой части лекции мы рассмотрим более продвинутые способы для быстрого проектирования, что первый из них называется префикса тюнинг и эта техника, где мы добавлять префикс к строке, чтобы направлять модели в сторону конкретные задачи и цели, так что в этом примере мы используем ОПС-3 модели для формирования рецепт шоколадного торта и мы, используя префикс, чтобы указать ингредиенты и шаги рецепта, мы также указанием температуры и времени приготовления, так что это очень специфический запрос, направляет модели к конкретной задаче и мы получаем очень хороший результат с точки зрения рецепт, который создается, так что это пример того, как префикс настройка может быть использована для повышения производительности модели под конкретную задачу на следующий прием называется оперативное тюнинг и это техника, где мы точно настройте язык модели на конкретной задаче или доменное так что в этом примере мы используем ОПС-3 модель, чтобы сгенерировать описание для товара ноутбук, и мы в порядке-тюнинг модели на наборе данных ноутбука описания, так что это весьма специфическая задача, и мы получаем очень хороший результат с точки зрения описание продукта, который создается, так что это пример того, как запрос тюнинга может быть использован для повышения производительности модели для определенной предметной области или задачи.

Передовые технологии для оперативного проектирования Передовые методы разработки подсказок включают в себя подсказки с несколькими выстрелами, подсказку цепочки мыслей, самосогласованность, подсказку генерации знаний и реагирование. Подсказка цвета фуксии - это важная концепция в разработке подсказок, которая предоставляет примеры в подсказках, чтобы направлять модели на повышение производительности при выполнении различных задач.

Использование языковых моделей для генерирования знаний Языковые модели могут быть использованы для генерации знаний для решения конкретных задач. Процесс включает в себя генерацию знаний с использованием предварительно обученной языковой модели, дополнение вопроса сгенерированными знаниями и получение предложений по ответу. Эта концепция может быть распространена на использование других инструментов, систем, API и внешней информации, такой как базы данных.

Программные языковые модели Программные языковые модели (PAL) - это новая идея, которая использует языковую модель для чтения задач и генерации программ в качестве промежуточных этапов рассуждения. Это отличается от подсказки цепочки мыслей, поскольку для получения ответа используется внешний инструмент, такой как интерпретатор Python.

Фреймворк React Framework Фреймворк React использует языковые модели для генерации как следов рассуждений, так и действий, специфичных для конкретной задачи, чередующимся образом. Это позволяет модели взаимодействовать с внешними источниками, такими как базы знаний или среды, для сбора дополнительной информации. Фреймворк сочетает возможности модели с внешними инструментами для получения более точных ответов на сложные задачи.

Инструменты и приложения Существуют различные инструменты и платформы для разработки подсказок, которые можно использовать для разработки, экспериментирования, оценки и развертывания подсказок. Языковые модели можно комбинировать с внешними инструментами для выполнения различных задач, таких как ответы на вопросы, обобщение текста и генерация дополнительных данных. Компоненты, необходимые для этого, включают агент, инструмент и языковую модель. Использование внешних данных, таких как хранилища документов, API, базы данных и данные, предоставляемые пользователем, также может быть использовано для расширения процесса создания модели. Библиотека LongAI - популярный инструмент, который помогает строить поверх языковых моделей с помощью концепции цепочки.

Заключение и направления на будущее Оперативное проектирование становится все более популярным, и для этого доступно множество инструментов и приложений. Сочетание языковых моделей с внешними инструментами и источниками данных может привести к разработке различных приложений. Будущие направления разработки prompt включают разработку более совершенных приложений и инструментов, а также интеграцию prompt engineering с другими областями, такими как обработка естественного языка и машинное обучение.

Безопасность модели и направления на будущее Концепция безопасности моделей важна для понимания ограничений и рискованного поведения языковых моделей. Оперативная разработка может помочь выявить вредную информацию и уменьшить количество вредных форм поведения. Будущие направления включают в себя дополнение языковых моделей внешними источниками, понимание новых возможностей языковых моделей, объединение языковых моделей с агентами и изучение мультимодальности и графических данных.

Обучение с подкреплением на основе обратной связи с человеком и быстрого внедрения Обучение с подкреплением на основе обратной связи с человеком включает в себя сбор высококачественных наборов данных prompt и использование prompt engineering для подготовки языковых моделей в соответствии с предпочтениями человека. Быстрое внедрение и джейлбрейк - это методы, используемые для поиска уязвимостей в языковых моделях и обхода функций безопасности и модерации. Эти методы могут быть вредными, если не использовать их должным образом, но понимание их ограничений может помочь создать более надежные системы.