ᐈ Руководство дл

Author : Jernigan Garrison | Published On : 23 Feb 2025

В предлагаемом авторами подходе для повышения качества интеллектуального реферирования в сфере государственного и муниципального управления производится итерационное использование разных методов. Первоначальный отбор текстов производится пользователем с опорой на свои знания предметной области. Затем проводится экстрактивное реферирование (сжатие) определенного количества предварительно отобранных текстов по выбранной тематике. http://footballzaa.com/out.php?url=https://auslander.expert/ Кроме того, ясность запроса позволяет модели лучше понять контекст и сосредоточиться на нужных аспектах, что значительно повышает качество генерации текста. Учитывая это, помимо актуальности вопроса, важно задавать его так, чтобы избежать двусмысленности и обеспечить необходимую структуру, что напрямую влияет на эффективность и результативность взаимодействия с языковыми моделями.

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.
Поэтому, если мы хотим применять LLM на практике, нужно адаптировать базовую модель конкретно под задачу перевода и увеличить точность сохранения смысла.
Для таких задач создаются два разных промпта, где первый отвечает за извлечение соответствующих цитат, а второй принимает их в качестве входных данных и извлекает из исходного документа ответы на интересующий вопрос.
Разработка эффективной стратегии, чтобы обучить модели выполнять запросы, — это искусство предоставления полной картины.
В этом случае большая языковая модель генерирует варианты инструкций для дальнейшего решения задачи на основании исходных данных (набора промптов).
Исторически в машинном переводе применялись автоматические метрики — BLEU, ROUGE, METEOR.

«Давай подумаем» / zero shot chain-of-thought

Хотя этот вид промптинга может хорошо работать для решения многих задач, это не вполне совершенная техника, особенно при работе с задачами, требующими рассуждений. Дополнительные примеры должны в полной мере соответствовать основной задаче и способствовать ее выполнению. Использование их в слишком большом количестве не всегда приводит к желаемым результатам, так как в таком случае между дополнительными примерами возможны незаметные для пользователя смысловые несоответствия и конфликты. Государственное управление, большие языковые модели, LLM, интеллектуальный ассистент, интеллектуальное реферирование, промпт-инжиниринг, креативный промптинг, генерация текстов, технологии GPT. Оценка включала детальные экспериментальные установки для выявления лучших практик для каждого модуля RAG. Были использованы наборы данных, такие как TREC DL 2019 и 2020, для оценки, с различными методами извлечения, включая BM25 для разреженного извлечения и Contriever для плотного извлечения.
Антибиотики – это тип лекарств, применяемых для лечения бактериальных инфекций. Они действуют путем уничтожения бактерий или предотвращения их размножения, что позволяет иммунной системе организма справиться с инфекцией. Антибиотики обычно принимаются внутрь в виде таблеток, капсул или жидких растворов, иногда их также вводят внутривенно.

Мастерство создания промптов: Как написать эффективные запросы для AI

В любой продакшен-среде инференс таких моделей крайне тяжелый и требует очень много вычислительных ресурсов. Вместе с тем после внедрения и улучшений трансформерных моделей качество алгоритмов перевода стало достаточно высоким. Для не очень длинных текстов общей тематики (general domain) автоматические переводчики стали допускать уже крайне мало ошибок.
При апробации представленной методологии авторами были опробованы как различные системы интеллектуального реферирования, различные стратегии построения последовательности промптов, так и разнообразные https://syncedreview.com LLM. Анализировалась работа таких моделей, как ChatGPT 3.5, ChatGPT 4, Gemini, ANTROPIC, GigaChat и YandexGPT и др. Однако при проведении реферирования для задач государственного и муниципального управления наиболее подходящими оказались Yandex и Kagi.

Используйте перепроверку через надёжные источники, запрашивайте у модели обоснования и не стесняйтесь уточнять детали. https://tupalo.com/@u8207391 Также, вы можете воспользоваться пятью способами улучшения ответов, приведенными ниже. Для решения сложных логических или математических задач используется техника chain-of-thought, или цепочка рассуждений.
В общем случае такие промпты могут сочетать в себе инструкции, контекст, входные данные и индикаторы вывода для получения улучшенных результатов. Они достаточно эффективны для решения задач, требующих некоторых форм рассуждения. Один из распространенных примеров, демонстрирующих такие возможности, — добавление фразы "Let's think step by step" («Давайте https://zdnet.com/ai подумаем шаг за шагом») в исходный промпт15. Оптимизация промтов для LLM, таких как ChatGPT, является ключевым шагом к получению качественных и полезных результатов. Правильная формулировка запросов, использование контекста и ключевых слов значительно повышают точность и релевантность ответов. При применении методов prompt engineering, model tuning и injection techniques вы сможете максимально эффективно использовать возможности LLM.
Следуя этому пошаговому руководству, вы сможете создать более эффективные промпты для AI, что в свою очередь повысит качество и релевантность получаемых ответов. Это — ключ к успешному взаимодействию с искусственным интеллектом, который может значительно облегчить вашу работу и помочь в достижении целей. В этом шаге мы рассмотрим ключевые аспекты, которые помогут вам создавать эффективные промпты для взаимодействия с ИИ. https://placing.advertiseera.com/post-an-ad-steps.php Применение этих принципов значительно увеличит шансы на получение качественного и полезного ответа. Воспринимайте ответы ИИ как черновик или отправную точку для дальнейшей проверки. Особенно если речь идёт о важных решениях или требуется фактическая точность.