Привет! Эта статья охватывает основы Prompt Engineering и является отправной точкой в изучении нейросетей. Меня зовут Данил, и я более полугода работаю с нейросетями. За это время я прошёл обучающие курсы и реализовал проекты, используя возможности нейросетей. В данной статье я хочу поделиться с вами своими знаниями и опытом

Моя цель — показать, как наиболее эффективно использовать ChatGPT и другие языковые модели для решения различных задач, будь то автоматизация рутинных процессов, улучшение коммуникации или создание творческих проектов. Мы разберём основы Prompt Engineering, чтобы вы могли «общаться с нейросетью на одном языке»

К концу этой статьи вы не только научитесь создавать запросы (prompts) для ChatGPT и других языковых моделей. Давайте начнём!

Основные определения

Нейросеть — математическая модель, построенная по принципу организации биологических нейронных сетей. Проще говоря, это компьютерная система, которая имитирует работу нейронов в мозге человека. Она состоит из множества «нейронов», соединённых между собой и передающих информацию по цепочке

LLM (Large Language Models), такие как ChatGPT, — это особый тип нейросетей, обученных на огромных объёмах текстовой информации. Они способны понимать и генерировать человеческий язык, что делает их полезными для различных задач: от написания текстов и кода до ответов на вопросы

Как это работает?

Языковые модели обучаются на больших объёмах текстовых данных из интернета. Процесс обучения включает несколько ключевых шагов:

Архитектура трансформеров: Большинство современных LLM, включая GPT-3.5 и GPT-4, построены на основе архитектуры трансформеров. Эта архитектура использует механизм «внимания» (attention), который позволяет модели фокусироваться на значимых частях текста, предсказывая следующее слово в последовательности

Предварительное обучение (pretraining): На этом этапе модель обучается на большом наборе неразмеченных текстов, изучая статистические связи между словами и предложениями. Это позволяет модели понять общую структуру и правила языка

Тонкая настройка (fine-tuning): После предварительного обучения модель может быть настроена на выполнение конкретных задач, таких как ответы на вопросы или создание текста, путём обучения на размеченных данных. Это делает модель более адаптированной к конкретным видам запросов и задач

Использование: После обучения модель способна принимать текстовый ввод (prompt) и генерировать ответ на основе накопленных знаний. Процесс генерации текста является авторегрессионным — каждое следующее слово предсказывается на основе предыдущих слов в предложении. Следовательно, ответ полностью зависит от промпта

Как составлять запросы для нейросети?

Чтобы писать эффективные запросы, важно учитывать три составляющих:

Роль: Укажите роль в диалоге. Например, "Действуй как backend Python developer" или "Ты - копирайтер, который специализируется на написании книг"

Цель: Конкретный результат, который вы хотите получить. Например, "В ответ выдай подробный план для статьи по электроснабжению на тему 'Способы компенсации реактивной мощности'"

Дополнительная информация: Контекст, который вы хотите учесть. Например, разделение инструкций и контекста с помощью специальных символов: prompt '''CONTEXT''' prompt | CONTEXT prompt | {{{CONTEXT}}}

Техники написания промпта:

Небольшое изменение запроса может значительно улучшить ответ. Существуют различные техники, которые можно использовать и комбинировать, вот некоторые из них:

Логическая цепочка: Разбивайте сложные действия на несколько простых шагов. Например, "Сначала сделай одно, потом преобразуй в другое, убери всё лишнее и пришли в виде упорядоченного списка"

Zero / One / Few-shot: Предоставляйте примеры. В zero-shot — без примеров, в one-shot — один пример, в few-shot — несколько примеров

Просьба задать вопросы: Попросите модель задать вопросы для получения необходимых данных

В заключение хочу отметить то, что существует еще больше техник написания запросов, которые были выявлены в результате экспериментирования, поэтому это и есть ключ к написанию эффективного промпта.