Что такое промпт-инжиниринг и почему он важен для взаимодействия с AI

Зачастую для выдачи качественного результата искусственному интеллекту нужен дополнительный контекст, который украсит картинку — в своем роде волшебное слово. Создание запросов, которые позволяют ботам вести более натуральные и контекстуальные диалоги с пользователями, что улучшает пользовательский опыт и эффективность сервиса. Кто они такие, чем занимаються и как стать промпт инженером – об этом всем поговорим в нашей статье. Хороший инженер промптов имеет сочетание технических и креативных навыков для разработки эффективных запросов. Без этой экспертизы компании рискуют получить неопределенные или несоответствующие результаты. Вместо того чтобы полагаться на первый результат, создается последовательность улучшений запроса, которая помогает добиться большей точности. Навыки промпт-инжиниринга нужны всем специалистам, которые взаимодействуют с нейросетями, чтобы понятным образом описывать задачу и ожидаемый результат, что не лишнее и при взаимодействии с людьми. Для выбора подходящего инструмента стоит учитывать такие критерии, как возможности интеграции с корпоративными системами, поддержка русского языка, ценовая политика и модель лицензирования.  https://www.webwiki.ch/auslander.expert/ Что касается долгосрочной перспективы, то во всех спорах о выгодах и потерях программирования, основанного на промптинге, игнорируется важнейший побочный продукт цикла решения задач — накопление опыта. После всех итераций первоначальный драфт содержал 90 % окончательного решения, что является выдающимся результатом промпта, состоящего из одного предложения. В ней были такие проблемы, как отсутствие ссылок на страницы документации по продукту в разделе «Необходимые условия», и те же галлюцинации, что и в предыдущих шагах. Более быстрые результаты при использовании репозиториев кода заставляют нас отказываться развивать собственные навыки и способности. Некоторые проблемы сводятся к небольшим задачам — они просты в описании и имеют тривиальные решения. Их разрешение достигается путем обучения моделей, вплоть до переобучения.

Я попробовал новое приложение для создания комиксов с помощью ИИ, и Marvel нечего опасаться.

Курсы и программы подготовки по промпт-инжинирингу могут стать столь же популярными, как современные курсы по программированию или цифровому маркетингу. Это создаст спрос на образовательные инициативы, направленные на развитие креативности и способности структурировать мысли для работы с ИИ. С ростом значимости промпт-инжиниринга его роль на рынке труда будет только увеличиваться. Уже сейчас появляются вакансии, связанные с оптимизацией взаимодействия с ИИ, и в будущем это может перерасти https://deeplearning.ai   в полноценную профессию. Организации могут создавать курсы, учитывая специфику отрасли и уровень подготовки сотрудников. Промпт может быть настроен так, чтобы генерировать пошаговые инструкции, кейсы из реальной практики или тесты для оценки знаний. В образовании промпт-инжиниринг открывает новые горизонты для персонализации обучения. Например, преподаватель может использовать ИИ для создания адаптивных заданий, которые учитывают уровень подготовки ученика. Паттерны — это высокоуровневые методы решения проблем, возникающих при использовании больших языковых моделей, например, ChatGPT. Промпт-инжиниринг, как ключевая дисциплина взаимодействия с ИИ, уже занимает свое место в технологиях будущего. Ожидается, что рост генеративных моделей и углубление их интеграции в повседневную жизнь приведут к расширению и усложнению этой сферы. Каждая область, где применяется ИИ, становится точкой роста для промпт-инжиниринга. Правильные запросы позволяют раскрыть потенциал технологий, делая их удобными, точными и действительно полезными. Модульный подход помогает контролировать процесс и получать структурированные результаты. http://humanlove.stream//index.php?title=storgaardguzman5762 Составим универсальный промпт, который можно использовать для различных писем. Допустим, нам нужно каждый раз определять тему письма, стиль и получателя. Собрав блоки воедино, получаем детализированный структурированный промт, основанный на принципах ясности конкретности и открытости. Использование подобных стратегий — это своего рода роадмап для создания определенного вида промтов, чтобы адаптировать модель с учетом конкретных потребностей. Эти принципы просты, но их правильное применение может значительно повысить качество взаимодействия с ИИ.

• Даже в первых версиях чат-ботов, таких как ELIZA в 1960-х годах, уже существовало понимание, что точность ответа напрямую связана с формулировкой вопроса.
• Такие специалисты будут заниматься созданием универсальных и адаптивных запросов для разных сфер.
• Промпт-инжиниринг, как ключевая дисциплина взаимодействия с ИИ, уже занимает свое место в технологиях будущего.
• Такая формулировка помогает модели сфокусироваться на точной задаче и предоставить наиболее релевантную информацию, которая может помочь пользователю успешно пройти собеседование.
• Давайте посмотрим на конкретные примеры применения ИИ для быстрого решения задач.

Скорость разработки

Помимо техник свое развитие также получили и стратегии промптинга, одной из них является СETO промптинг. CETO акроним — context, expert persona, task, output, который является хорошей формовкой для наполнения смыслами и формулировками. В итоге стратегия позволяет гибко сформулировать задачу разбивая ее на смысловые блоки для адаптации модели к потребностям пользователя. Если вы хоть раз пользовались ИИ, то наверняка использовали технику Zero-shot, потому что это простой запрос к модели без каких-то дополнений и примеров. Здесь хорошего результата помогает добиться объяснение задачи и выставление требований, таких как стиль, формат вывода и тд.

Обучение ИИ решению сложных задач

ИИ изначально допустил серьезное «белое пятно» и галлюцинировал по поводу нескольких параметров. Однако он исправил свои ошибки в областях естественного языка, связанных с выявлением полезных документов и написанием драфтов документации. Не стоит жалеть сил на выполнение итераций, чтобы получить окончательную версию инструкций. Этот опыт совпадает с рассказами других старших инженеров о том, что чаты ИИ имеют тенденцию затухать и даже сходить на нет, как только вы начинаете добавлять больше деталей в свой запрос. Стоит отметить, что традиционный метод имеет преимущества в долгосрочной перспективе (о них расскажу позже). В данном случае я учитываю исключительно затраченное время и немедленные результаты. Внедрение ИИ также становится доступнее для большего количества игроков на рынке. К примеру, в начале этого года AI стал причиной увольнения моего знакомого VP of Engineering из международной компании. Оптимизация процессов в компании, в том числе с помощью ИИ, привела к сокращению команды разработки ровно на половину. Любая повторяющаяся ошибка — повод задуматься, как именно ее можно решить, чтобы упростить работу и сделать ответы нейросети точнее. Как раз это — одна из задач промпт-инженеров и один из навыков, которые им нужны. Поиск ошибок (Error identification) — метод, который помогает выявлять и https://cmu.edu/artificial-intelligence/   разрешать потенциальные ошибки в сгенерированном нейросетью тексте.