Материал раздела Технологии

Как получать от нейросети десятки работающих идей: продвинутый уровень

Чтобы добиться от нейросетей того, что вам нужно, необходимо учиться общаться с ними. Сейчас людям это помогают делать подсказки — промпты. Антон Сипачев (Just AI) рассказал о сути промптинга и одном из самых передовых его методов — ToT (дерево мыслей)
Фото: Midjourney
Фото: Midjourney

Этот материал входит в раздел «Технологии», в котором мы каждую неделю разбираем актуальные технологические тренды и публикуем прогнозы и рекомендации бизнесменов, IT-евангелистов и футурологов. Вы также найдете экспертные материалы о том, как стать продуктивнее, вывести бизнес на новый уровень и улучшить качество жизни с помощью технологий.

Промпт-инжиниринг, или инжиниринг подсказок, — это относительно новая дисциплина разработки и оптимизации процесса постановки задач, которая помогает эффективнее взаимодействовать с большими языковыми моделями (LLM).

Самые популярные на сегодняшний день модели GPT-3 или GPT-4 способны решать разнообразные задачи на основе входных данных — от написания текста до генерации кода. Однако если их надлежащим образом не направлять, то они могут давать неточные, предвзятые результаты либо вовсе не отвечать изначальному запросу. Это и привело к появлению такого направления, как промпт-инжиниринг, и его развитию.

Что такое промпт-инжиниринг

До 2017 года для разработки большинства ИИ-моделей использовали метод контролируемого обучения, основанный на небольших, но структурированных наборах данных. Из-за этого модели могли решать довольно узкий круг задач.

Появление новой архитектуры нейросетей под названием «трансформер» изменило подход к обработке последовательностей. Она позволила моделям обрабатывать более длинные зависимости и лучше улавливать контекст путем одновременной фокусировки на разных частях текста. С помощью этой архитектуры получилось расширить круг задач нейросетей в области обработки естественного языка, сделав возможным решение сложных задач машинного перевода, суммаризации текста, генерации текста, построения вопросно-ответных систем и обработки речи. Некоторые из самых известных ИИ-моделей, в том числе ChatGPT, основаны именно на «трансформере».

На заре своего появления ChatGPT поразил многих своими возможностями в области генерации текста. Но с появлением более сложных запросов он начал подвергаться критике за неспособность точно выполнять определенные задачи и склонность к галлюцинациям.