Промптинг повышает эффективность работы с ChatGPT

Промпт-инжиниринг — это процесс создания и оптимизации инструкций (промптов) для взаимодействия с языковыми моделями, такими как ChatGPT. Учитывая вероятностную природу таких моделей, правильно сформулированный промпт играет ключевую роль в получении качественных и релевантных ответов. В этой статье рассмотрены основы и техники промпт-инжиниринга, их значение и способы их применения для повышения точности и эффективности работы с ChatGPT.

Значение промптов

Определение промпта

Промпт представляет собой текстовую инструкцию для модели, определяющую, какое задание требуется выполнить. Эффективный промпт сужает пространство вероятностей, направляя модель в нужную область знаний, что позволяет получить более точные и релевантные результаты.

Управление поведением модели

Особенно важно контролировать поведение модели, когда она мультимодальна, как в последних версиях ChatGPT. Некорректно сформулированный промпт может привести к нежелательным действиям модели, таким как выполнение Python-кода вместо простого поиска информации в интернете. Это явление называется галлюцинацией модели, когда она уверенно выдает некорректную информацию.

Галлюцинации модели

Галлюцинации представляют собой ложные или некорректные ответы модели, возникающие из-за вероятностной природы её предсказаний. Борьба с галлюцинациями включает использование точных промптов и тонкую донастройку модели (fine-tuning), однако полностью избавиться от них невозможно.

Тонкая донастройка (Fine-tuning)

Fine-tuning позволяет дообучить модель на небольшом наборе данных для улучшения её работы в конкретных областях. Этот процесс требует значительных вычислительных ресурсов и времени, что делает его менее предпочтительным по сравнению с использованием промптов для корректировки поведения модели.

Структура промпта

Цель

Цель является самым важным элементом промпта, определяя, какое поведение ожидается от модели. Чётко сформулированная цель способствует более точному и эффективному выполнению задачи.

Роль

Роль помогает модели понять контекст задачи. Например, указание модели действовать как синьор-разработчик Java может существенно повысить точность результатов, особенно на моделях GPT-3.5 и GPT-4.

Дополнительная информация

Контекст и дополнительные данные, включенные в промпт, позволяют модели учитывать важные аспекты задачи и улучшать качество ответов.

Техники промпт-инжиниринга

Zero-Shot, One-Shot, Few-Shot Prompting

Эти техники позволяют контролировать степень креативности модели и направлять её ответы. Zero-Shot подразумевает отсутствие примеров, One-Shot — один пример, Few-Shot — несколько примеров. Они помогают модели лучше понимать ожидания пользователя и создавать более релевантные ответы.

Chain of Thought

Эта техника заставляет модель декомпозировать задачу на несколько шагов, что уменьшает вероятность галлюцинаций и улучшает качество ответов. Модель сначала генерирует план, по которому будет работать, а затем следует этому плану.

ASK-Before-Answer

Техника заключается в том, чтобы модель задавала уточняющие вопросы перед генерацией ответа. Это помогает избежать недопонимания задачи и улучшает качество конечного ответа.

Emotional Prompting

Эмоциональные затравки могут влиять на точность ответов модели. Фразы типа «это очень важно для моей карьеры» или «вы уверены, что это окончательный ответ?» могут улучшить результаты, особенно на моделях GPT-3.5.

Perspective Prompting

Эта техника позволяет рассматривать проблему с разных точек зрения. Например, модель может быть настроена на рассмотрение задачи с позиций различных ролей, что помогает получить более всестороннее понимание проблемы.

Constructive Critique

Позволяет модели критически оценивать предложенные решения и предлагать улучшения. Модель обучается давать честную и конструктивную обратную связь без излишней вежливости.

Reverse Engineering

Техника обратного проектирования позволяет модели понять, какие промпты были использованы для генерации контента. Это полезно для анализа и воспроизведения аналогичных результатов.

Заключение

Промпт-инжиниринг — это ключевой инструмент для эффективной работы с языковыми моделями, такими как ChatGPT. Правильное использование промптов позволяет значительно улучшить качество и точность ответов модели, минимизировать галлюцинации и более эффективно решать поставленные задачи. Техники, описанные в этой статье, предоставляют широкий спектр возможностей для оптимизации взаимодействия с моделями и их настройки под конкретные нужды пользователя.