Советы Microsoft по промпт-инжинирингу для уточнения результатов языковых моделей ИИ

Краткое содержание

• Microsoft представила всеобъемлющее руководство по промпт-инжинирингу, предоставляющее ценные сведения о создании эффективных промптов для языковых моделей ИИ.
• В руководстве подчеркивается важность ясности, конкретности и предоставления релевантного контекста в промптах для оптимизации производительности языковых моделей.
• Советы Microsoft по составлению промптов включают четкость и конкретность, предоставление примеров вывода и уточнение промптов в процессе итеративной работы.

Недавно Microsoft представила всеобъемлющее руководство по промпт-инжинирингу, предлагая бесценные сведения об искусстве создания эффективных промптов. Руководство подробно рассматривает различные аспекты, включая структуру промпта, советы по составлению, ясность, конкретность, а также предоставление примеров вывода и контекстуальной информации. Подчеркивая важность направления модели на получение оптимальных результатов, руководство выделяет полезность включения примеров и релевантного контекста. Признается, что уточнение результатов, генерируемых моделью, часто представляет собой динамичный процесс проб и ошибок, требующий итеративных корректировок для достижения желаемого результата.

Что такое промпт и как его инжинирить?

Промпт — это конкретная инструкция или вводные данные, предоставляемые языковой модели для получения желаемого ответа или вывода. Он служит отправной точкой для процесса генерации модели, направляя ее понимание и формируя последующий вывод.

Промпт состоит из контекста и задачи/запроса. Контекст предоставляет релевантную информацию или предысторию для понимания моделью желаемого вывода. Например: «Контекст: Вы — учитель старшей школы. Задача/Запрос: Создайте план урока на тему фотосинтеза, включая учебные цели, мероприятия и методы оценки».

Промпт-инжиниринг относится к процессу стратегического проектирования и уточнения промптов для оптимизации производительности языковой модели. Он включает рассмотрение таких факторов, как структура промпта, ясность, конкретность, примеры вывода и релевантный контекст, чтобы направить модель на генерацию более точных и релевантных ответов. Тщательно создавая и итерируя промпты, промпт-инжиниринг стремится повысить качество и эффективность желаемых результатов работы языковой модели.

Советы Microsoft по составлению промптов

Создание эффективных промптов является ключевым аспектом промпт-инжиниринга, и Microsoft предлагает ценные сведения и советы для совершенствования искусства составления промптов. Хотя приведенный ниже список советов лаконичен и конкретен, он обеспечивает прочную основу для оптимизации конструкции промптов и получения желаемых результатов.

• Будьте четкими и конкретными
• Предоставляйте примеры вывода
• Предоставляйте релевантный контекст
• Уточняйте, уточняйте, уточняйте

Будьте четкими и конкретными — направляйте модель для получения желаемых результатов

При составлении промпта ясность и конкретность играют жизненно важную роль в формировании результатов, генерируемых моделью. Чем более явными и подробными будут инструкции, тем меньше предположений потребуется сделать модели, что приведет к более точным и целевым ответам. Крайне важно устанавливать границы и ограничения внутри промпта, чтобы направлять модель на достижение желаемых результатов. Например, хороший промпт может указывать требуемый формат, критерии или ограничения, такие как: «Предоставьте резюме основных выводов объемом не более 150 слов». Напротив, нечеткий промпт, лишенный ясности и конкретности, например «Подведите итоги выводов», может привести к неоднозначным или непоследовательным результатам из-за интерпретации модели.

Будучи четкими и конкретными в своих промптах, разработчики и пользователи могут эффективно направлять понимание модели и побуждать ее генерировать результаты, соответствующие их намерениям. Предоставление явных инструкций и установление четко определенных границ внутри промпта позволяет промпт-инжинирингу давать более точные и надежные результаты.

Предоставляйте примеры вывода — направляйте модель через обучение с нулевым и малым количеством примеров (zero-shot и few-shot)

Для запуска генерации вывода использование предварительно настроенных параметров обученной модели, известное как обучение с нулевым количеством примеров (zero-shot learning), предлагает быстрый подход. Однако для дальнейшего повышения производительности модели и адаптации ее вывода к конкретным задачам или доменам предоставление примеров вывода становится неоценимым. Делясь примерами, особенно используя данные или сценарии, аналогичные предполагаемому рабочему контексту, модель можно лучше направить на генерацию более точных и желаемых результатов. Эта техника, известная как обучение с малым количеством примеров (few-shot learning), использует силу примеров для улучшения понимания моделью и повышения качества генерируемых ею результатов.

Например, рассмотрим сценарий, в котором вы хотите, чтобы модель суммировала новостные статьи. Благодаря обучению с нулевым количеством примеров (zero-shot learning) модель может создавать общее резюме на основе своих предварительных знаний. Однако, предоставив примеры ранее обработанных новостных статей из той же предметной области, вы можете обучить модель учитывать специфические нюансы, улучшать связность изложения и обеспечивать соответствие желаемому стилю и тону. Таким образом, модель становится более подготовленной к эффективному выполнению задачи суммирования новостей.

Предоставляйте релевантный контекст — привязка модели для повышения производительности

В инженерии промптов предоставление релевантного контекста через факты и дополнительную информацию является мощным методом направления модели на ответы на вопросы и выполнение различных задач. Этот процесс, известный как «заземление» (grounding), включает закрепление понимания моделью фактической информации. Bing, поисковая система Microsoft, использует аналогичный подход для улучшения своих возможностей ИИ. Вместе с запросом выполняется поиск для получения информации с релевантных веб-страниц. Содержимое этих страниц затем включается в промпт в качестве дополнительного контекста, что позволяет ИИ-моделям генерировать ответы, более соответствующие намерениям пользователя.

Например, предположим, что вы хотите использовать языковую модель для помощи в ответе на вопросы по исторической викторине. Включив в промпт релевантные исторические факты и детали в качестве контекста, такие как конкретный исторический период, вовлеченные исторические фигуры или значимые события, вы обеспечиваете модели прочную базу знаний в области истории. Эта дополнительная информация позволяет модели генерировать ответы, опирающиеся на соответствующие исторические знания, и повышает вероятность получения точных и информативных ответов.

Уточняйте, уточняйте, уточняйте — итеративный путь к оптимизированным результатам

В инженерии промптов путь к генерации оптимальных результатов часто включает процесс проб и ошибок. Важно не расстраиваться, если первоначальные результаты не соответствуют вашим ожиданиям. Вместо этого используйте итеративный подход и экспериментируйте с различными методами, описанными в этой статье, чтобы найти то, что лучше всего подходит для вашего конкретного случая использования. Одна из эффективных стратегий — использовать первоначальный набор результатов, сгенерированных моделью, в качестве ценного ресурса для уточнения последующих промптов.

Включая первоначальные результаты в промпт в качестве дополнительного контекста и руководства, вы предоставляете модели цикл обратной связи, который информирует и направляет ее последующие итерации. Этот процесс итеративного уточнения позволяет модели учиться на предыдущих попытках и со временем выдавать более отточенные и точные результаты. Поэтому не стесняйтесь уточнять, итерировать и использовать сгенерированные результаты как ступени к достижению желаемых результатов. Помните, что успех часто кроется в настойчивости и способности адаптироваться для тонкой настройки моделей, созданных с помощью инженерии промптов, пока они не начнут соответствовать вашим ожиданиям.

Вывод

С выходом этого руководства Microsoft стремится дать разработчикам и пользователям возможность в полной мере использовать потенциал инженерии промптов. Понимая тонкости построения промптов, специалисты могут повысить производительность и точность языковых моделей. Акцент руководства на ясности и конкретности в промптах помогает получать от модели более точные ответы. Кроме того, включение примеров результатов и релевантного контекста позволяет модели лучше понимать желаемое намерение и генерировать более подходящие и связные ответы. Принимая итеративный подход, предложенный в руководстве, разработчики могут тонко настраивать результаты и итеративно улучшать модели, созданные с помощью инженерии промптов, что в конечном итоге приводит к улучшению показателей и более персонализированному пользовательскому опыту.