Промты для нейросетей: как писать идеальные запросы к LLM
Если вы одним промптом попытаетесь саммаризовать информацию обо всех полях инвойса, то, скорее всего, получите низкое качество. Вы пытаетесь решать несколько задач одновременно с помощью одного промпта ↓Попробуйте решать отдельные задачи отдельными более специализированными промптами. Новые модели могут существенно увеличить затраты на их использование, а могут и сократить, поэтому надо аккуратно оценивать оправданы ли издержки на новую модель с точки зрения экономики проекта или нет. Для некоторых задач полезно экспериментировать с параметрами моделей, например с температурой и указанием количества выходных токенов. Для улучшения качества вашего решения полезно проводить эксперименты с заменой используемой LLM и подбором ее оптимальных параметров. https://www.webwiki.nl/aitoday.live С помощью Fine-tuning мы влияем на саму большую языковую модель, так как она дообучается на специфичных для решаемой задачи данных.
На чём учатся современные модели машинного перевода: опыт команды Яндекс Переводчика
- И также понятно, что цель нашего продукта — качественный перевод произвольных текстов, будь то статья из Википедии, субтитры к фильму или комментарий футбольного матча.
- Можно даже присвоить виртуальному собеседнику профессиональный профиль — например, “Дмитрий, специалист по генерации текста”.
- При этом часто встречаются грубые ошибки, которых никогда не допустил бы человек или отдельный переводной трансформер.
Эти примеры успешных промптов наглядно демонстрируют, как можно использовать AI для генерации текста, кода и идей в разных контекстах. Обратите внимание, что ключ к успешному взаимодействию с AI заключается в ясности и конкретности ваших запросов. Не стесняйтесь экспериментировать и адаптировать предложенные примеры под свои нужды. Чем более точно вы сформулируете промпт, тем более качественный и релевантный ответ вы получите. https://www.mazafakas.com/user/profile/6014561 Мы обсудим, как создать промпт, который поможет улучшить результаты генерации AI, и какие ошибки следует избегать при создании запросов. Если вы хотите научиться, как правильно составить промпт для AI и повысить качество взаимодействия с нейросетями, эта статья станет вашим надежным путеводителем в мир эффективных промптов. Нужны креативные идеи или сложные профессиональные темы — GPT-4o ваш выбор. Работаете с русскоязычным контентом — присмотритесь к отечественным решениям. Представьте себе очень начитанного профессора, который пытается говорить простым языком.
Как Яндекс помогает преодолеть языковой барьер: нейросетевой перевод видео, картинок и текста
Наконец, давайте соберём данные асессорской и автоматической разметок пар переводов и техническую реализацию alignment в единый пайплайн дообучения LLM под перевод. А что, если использовать general-purpose LLM как перефразировщик, а базовую модель перевода — как генератор начальных гипотез? Тогда в идеале среди перефразировок мы получим точные (или с минимальным искажением) переводы, которые хороши в гладкости и естественности. Самый простой способ — дообучение всех параметров модели (Full Fine-tuning). У такого варианта есть понятные проблемы, связанные с высокими вычислительными затратами на оптимизацию, но с точки зрения математической задачи FF — наиболее мощный инструмент. Второй классический способ адаптации модели к downstream-задаче — дообучение весов.
Пример 2: контекстуализация
Модели https://bcs.org/membership-and-registration/member-communities/ai-specialist-group/ не хватало данных для хорошей адаптации под задачу, и на практике возникало много галлюцинаций, а также пропусков длинных блоков текста. Помимо fluency repair, мы используем и классическую процедуру сбора данных для alignment — сравнение различных переводов с помощью асессоров-переводчиков. Используя различные схемы алайнеров, мы получили несколько массивов параграфных переводов. Основная проблема таких выровненных данных в том, что парагафы (или более крупные главы) редко переводятся близко к тексту. В переводах книг часто допускаются перефразировки, изменения порядка повествования и художественная адаптация от авторов перевода. Так или иначе, сравнение с «человеческими» референсами — это понятная и достаточно адекватная метрика итогового решения задачи. Машинный перевод — одна из наиболее известных и классических задач в компьютерной лингвистике. Первые коммерческие системы появились уже в 1990-х годах, а начиная с середины 2000-х, движки real-time-перевода стали доступны уже для всех пользователей интернета. Показано, что при определенном вычислительном бюджете наилучшие показатели достигаются не за счет самых больших моделей, а за счет меньших моделей, обученных на большем количестве данных.