Kuntal.Org

На практике это означало, что для некритичных сценариев можно было переводить предложения через машинные системы с минимальной постредактурой. На следующем этапе сервис предложит согласовать входные и выходные данные. Если вы не обладаете данными, то нейросеть сгенерирует их автоматически на основе указанных полей. На следующем шаге алгоритм обучится на предоставленных примерах и выдаст оптимизированный промпт. Вопросно-ответные системы (QA) - это методология, которая позволяет пользователю задавать вопросы на естественном языке, а затем получать соответствующие ответы от компьютерной программы или искусственного интеллекта.
И если мы делаем оптимизацию достаточно агрессивно, то эффект от начальной точки гораздо меньше эффекта датасета. Поэтому в какой-то момент мы приняли решение больше не развивать модели перевода отдельных предложений, а сосредоточиться на решении более актуальной (и технически сложной) задачи контекстного перевода. В целом, конечно, результаты сильно зависят от языкового направления.
Он особенно силён в анализе длинных текстов и научных материалов, более честно признаёт свои ошибки и ограничения. А ещё он, пожалуй, самый этичный из всех — очень аккуратно подходит к сложным темам. Первые алгоритмы поиска требовали от пользователей умения правильно формулировать запрос и использовать специальные операторы для фильтрации поисковой выдачи.
Для перевода на английский качество англоцентричной GPT-4 гораздо ближе к человеческому, но для генерации на других языках LLM не хватает адаптированности. В 2023 году LLM впервые поучаствовали в соревновании, и результаты GPT были хуже (но при этом очень хорошие для непереводной модели), чем у encoder-decoder-моделей, созданных для перевода. В данной ситуации проблема заключается в том, что модель игнорирует ключевое слово "нейтральный" из промпта и вместо этого выводит ответ "Нейтральный" с заглавной буквы. То есть, модель не распознает желаемое ключевое слово или настроение, которое указано в промпте, и возвращает вариант ответа, который отличается от ожидаемого формата. Возможно, вы можете попробовать добавить описания или добавить больше примеров в промпт? В настоящее время очевидно, что можно попросить модель выполнять разнообразные задачи, просто предоставив ей команды и инструкции.

Как мы создавали новый LLM-переводчик Яндекса

• Можно даже присвоить виртуальному собеседнику профессиональный профиль — например, "Дмитрий, специалист по генерации текста".
• Создание цепочек промптов полезно для решения сложных задач, которые затруднительно решить при использовании слишком большого одинарного промпта.
• Исследователи используют промпт-инжиниринг для улучшения возможностей LLM на широком спектре общих и сложных задач, таких как вопросно-ответная система и арифметическое рассуждение.
• В этой статье мы рассмотрим, как можно оптимизировать ваш prompt для улучшения результатов, получаемых от LLM.
• Они не действуют против вирусных инфекций, и неправильное использование может привести к развитию устойчивости к антибиотикам.

Формат диалога позволяет ChatGPT отвечать на последующие вопросы, признавать свои ошибки, оспаривать неверные предпосылки и отклонять неуместные запросы. Это руководство охватывает основы промптов, чтобы дать общее представление о том, как использовать промпты для взаимодействия и командования LLM. https://auslander.expert/ У вас больше не будет необходимости запоминать все доступные параметры и стили модели.

Как правильно формулировать запросы

Интересно, что модели часто "срезают углы" — упрощают сложные темы или дают чересчур обобщённые ответы. Это похоже на разговор с человеком, который пытается объяснить квантовую физику, прочитав только википедию. Особенно это заметно в узкоспециализированных темах или при работе со свежими данными. Такое обучение перестало деградировать и дало заметные улучшения относительно базового SFT-чекпоинта. Подобная схема используется в различных вариациях обучения Learning from Human Feedback, также известного как LLM Alignment. Наши датасеты, как предложенческий, так и документный, не очень высокого качества.

Техники создания запросов

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.
LLM, работающий по инструкции, отлаженный на базе данных инструкций, созданных человеком, лицензированной для исследовательского и коммерческого использования. MPT-7B - это модель в стиле GPT, первая в серии моделей MosaicML Foundation. В этом примере вы предоставили данные о схеме базы данных и попросили его сгенерировать корректный запрос MySQL. Добавив больше примеров, вы сможете достичь еще более впечатляющих результатов.
В этой статье мы разберем один из продвинутых подходов — Fine-tuning LLM (дообучение большой языковой модели). Проектирование запросов включает https://openreview.net в себя формулирование правильных вопросов или инструкций, чтобы добиться наилучших ответов от ИИ. Инженер — прагматичный профессионал, который больше доверяет процессам обучения модели, чем людям. Как в любом профессиональном диалоге с языковой моделью, не удивляйтесь, если потребуются уточнения или придется возвращать беседу в нужное русло. Иногда необходимо дополнить контекст или переформулировать сложные вопросы с учетом специальных токенов.
Например, результат модели GPT-4 будет почти всегда превосходить по качеству результат модели GPT-3.5. Ориентироваться среди версий GPT-моделей, например, от OpenAI вам поможет их документация. Большие языковые модели (Large Language Models, LLM) могут быть ценным помощником при автоматизации задач в работе над продуктом, что позволяет сэкономить деньги и время сотрудников. Впрочем, применение подобных инструментов не гарантирует получение качественных результатов сразу, что ставит вопрос о подходах по улучшению этих результатов. Создание эффективных промптов — это ключ к успешному взаимодействию с нейросетями.

I am Bunn Skafte.
Nice to meet you