Co jsou výzvy?
Výzvy hrají zásadní roli při komunikaci a nasměrování chování AI velkých jazykových modelů (LLM). Slouží jako vstupy nebo dotazy, které můžou uživatelé poskytnout k vyvolání konkrétních odpovědí z modelu.
Jemnosti výzvy
Efektivní návrh výzvy je nezbytný pro dosažení požadovaných výsledků pomocí modelů LLM AI. Návrh výzvy, označovaný také jako návrh výzvy, je nově vznikající pole, které vyžaduje kreativitu a pozornost k podrobnostem. Zahrnuje výběr správných slov, frází, symbolů a formátů, které model řídí generováním vysoce kvalitních a relevantních textů.
Pokud jste už experimentovali s ChatGPT, uvidíte, jak se chování modelu výrazně mění na základě zadaných vstupů. Například následující výzvy vytvářejí velmi odlišné výstupy:
Please give me the history of humans.
Please give me the history of humans in 3 sentences.
První výzva vytvoří dlouhou sestavu, zatímco druhá výzva vytvoří stručnou odpověď. Pokud vytváříte uživatelské rozhraní s omezeným prostorem, bude druhá výzva vhodnější pro vaše potřeby. Další zpřesnění chování lze dosáhnout přidáním ještě více podrobností do výzvy, ale její možné příliš daleko a vytvořit irelevantní výstupy. Jako technik výzvy musíte najít správnou rovnováhu mezi specificitou a relevanci.
Když pracujete přímo s modely LLM, můžete také použít jiné ovládací prvky k ovlivnění chování modelu. Pomocí parametru temperature můžete například řídit náhodnost výstupu modelu. Další parametry, jako jsou top-k, top-p, trest frekvence a trest přítomnosti, také ovlivňují chování modelu.
Prompt engineering: a new career
Vzhledem k množství kontroly, která existuje, je pro každého, kdo pracuje s modely LLM AI, kritickou dovedností. Je to také dovednost, která je ve vysoké poptávce, protože více organizací přijímá modely LLM AI k automatizaci úloh a zvýšení produktivity. Dobrý technik výzvy může organizacím pomoct maximálně využít své modely LLM AI tím, že navrhne výzvy, které vytvoří požadované výstupy.
Stát se skvělým inženýrem výzvy s sémantickým jádrem
Sémantické jádro je cenný nástroj pro přípravu výzvy, protože umožňuje experimentovat s různými výzvami a parametry napříč několika různými modely pomocí společného rozhraní. To vám umožní rychle porovnat výstupy různých modelů a parametrů a iterovat na výzev k dosažení požadovaných výsledků.
Jakmile se seznámíte s technikou výzvy, můžete také použít sémantické jádro k aplikování vašich dovedností na reálné scénáře. Kombinací výzev s nativními funkcemi a konektory můžete vytvářet výkonné aplikace využívající AI.
A konečně díky hluboké integraci se sadou Visual Studio Code, sémantické jádro také usnadňuje integraci přípravy do stávajících vývojových procesů.
- Vytvořte výzvy přímo v preferovaném editoru kódu.
- Napište pro ně testy pomocí stávajících testovacích architektur.
- Nasaďte je do produkčního prostředí pomocí stávajících kanálů CI/CD.
Další tipy pro přípravu výzvy
Stát se zkušeným technikem výzvy vyžaduje kombinaci technických znalostí, kreativity a experimentování. Tady je několik tipů pro excel v oblasti přípravy výzvy:
- Vysvětlení modelů LLM AI: Získejte hluboké znalosti o tom, jak fungují modely LLM AI, včetně jejich architektury, trénovacích procesů a chování.
- Znalosti domény: Získejte znalosti specifické pro doménu pro návrh výzev, které odpovídají požadovaným výstupům a úkolům.
- Experimentování: Prozkoumejte různé parametry a nastavení pro vyladění výzev a optimalizaci chování modelu pro konkrétní úlohy nebo domény.
- Zpětná vazba a iterace: Průběžně analyzujte výstupy vygenerované modelem a iterujte na dotazech na základě zpětné vazby uživatelů za účelem zlepšení jejich kvality a relevance.
- Zůstaňte v aktualizovaném stavu: Udržujte krok s nejnovějšími pokroky v oblasti výzev k technikám, výzkumu a osvědčeným postupům, abyste zlepšili své dovednosti a zůstali v terénu.
Prompt engineering je dynamické a vyvíjející se pole a kvalifikovaní inženýři hrají zásadní roli při efektivním využívání schopností modelů LLM AI.