Тщательно проработанные контекстные промпты повышают точность ответов ИИ-моделей. Такой вывод содержится в статье Шанхайской лаборатории искусственного интеллекта.
Несмотря на способность нейросетей понимать естественную речь, они по-прежнему нуждаются в получении дополнительных сведений и четко сформулированных запросах для предоставления качественных результатов. Например, если попросить ИИ «спланировать поездку», он может предложить роскошный круиз, не зная об ограниченном бюджете.
Хорошие вопросы позволяют избежать «энтропии» — путаницы из-за чрезмерной неопределенности.
Как сформировать качественные промпты
В статье предлагаются способы повышения эффективности общения с искусственным интеллектом. Они основаны на проектировании промптов (prompt engineering).
Несколько советов:
Необходимо начинать с основ: кто, что, почему. Важно всегда включать предысторию для создания контекста. Вместо промпта «Напиши стихотворение» стоит попробовать запрос: «Ты — романтический поэт, который пишет в честь моей годовщины. Тема — вечная любовь. Пусть стихотворение будет коротким и милым».
Стоит формировать информацию «слоями», как торт — от общего к частному. Начать с общего, затем добавлять детали. Для задачи по программированию: «Я начинающий программист. Сначала объясни основы Python. Затем помоги отладить этот код [вставить код]. Контекст: это для простого игрового приложения». Это поможет ИИ обрабатывать сложные запросы без перегрузки.
Применение тегов и структуры. Промпты стоит организовывать с помощью меток. Пример: «Цель: спланировать бюджетный отпуск. Ограничения: $500. Подходит для семьи. Предпочтения: пляжное направление». Это похоже на предоставление искусственному интеллекту дорожной карты.
Включение мультимодальных элементов. Если запрос предполагает применение визуальных элементов или предыдущих чатов, нужно сделать описание. Пример: «На основе этого изображения [описание или ссылка] предложи варианты нарядов. Предыдущий контекст: я предпочитаю повседневный стиль». Для длинных задач необходимо кратко изложить историю.
Фильтрация шума. В промпт стоит включать только самое необходимое. Если ИИ «сбивается с пути», необходимо добавить пояснение. Например: «Игнорируй не относящиеся к делу темы — сосредоточься только на пользе для здоровья».
Учет прошлых ошибок. Важно думать наперед, например: «В прошлый раз ты предложил X, но это не сработало из-за Y — скорректируй соответственно».
Напомним, в октябре исследование Пенсильванского университета показало, что большие языковые модели отвечают точнее, если обращаться к ним грубо.
