Введение Промпт-инжиниринг от Bithoven AI

Наконец, давайте соберём данные асессорской и автоматической разметок пар переводов и техническую реализацию alignment в единый пайплайн дообучения LLM под перевод. А что, если использовать general-purpose LLM как перефразировщик, а базовую модель перевода — как генератор начальных гипотез?  сайт Тогда в идеале среди перефразировок мы получим точные (или с минимальным искажением) переводы, которые хороши в гладкости и естественности. Самый простой способ — дообучение всех параметров модели (Full Fine-tuning). У такого варианта есть понятные проблемы, связанные с высокими вычислительными затратами на оптимизацию, но с точки зрения математической задачи FF — наиболее мощный инструмент. Второй классический способ адаптации модели к downstream-задаче — дообучение весов. И если мы делаем оптимизацию достаточно агрессивно, то эффект от начальной точки гораздо меньше эффекта датасета. Поэтому в какой-то момент мы приняли решение больше не развивать модели перевода отдельных предложений, а сосредоточиться на решении более актуальной (и технически сложной) задачи контекстного перевода. В целом, конечно, результаты сильно зависят от языкового направления. Со временем поисковики подстроились под обычного пользователя и научились «угадывать», что он имел в виду, вводя текст «скачать бумер бесплатно» в поисковую строку. Исторически в машинном переводе применялись автоматические метрики — BLEU, ROUGE, METEOR. Они стали плохо работать несколько лет назад, потому что качество моделей стало достаточно высоким и стало видно, что exact-match-метрики поощряют буквальные переводы без перефразировок. От незначительных изменений базового чекпоинта качество итоговой модели менялось радикально — вплоть до факта сходимости или развала модели. Напомню, DPO представляет собой оптимизацию logsigmoid-функции потерь на относительных приращениях вероятностей winner- и loser-гипотез текущей модели относительно reference-модели. За reference-модель, как правило, берётся базовый чекпоинт алайнмента. Исследователи используют промпт-инжиниринг для улучшения возможностей LLM на широком спектре общих и сложных задач, таких как вопросно-ответная система и арифметическое рассуждение. Разработчики используют промпт-инжиниринг для разработки надежных и эффективных методов промптинга, взаимодействующих с LLM и другими инструментами. Одной из стандартных задач в области генерации естественного языка является задача сжатия текста. Сжатие текста может иметь много разнообразных вариантов и применений. Фактически, одним из наиболее перспективных направлений использования языковых моделей является возможность сжатия статей и концепций в краткие и легко читаемые резюме. Давайте рассмотрим базовый пример задачи сжатия текста с помощью промптов.

IT решения FlyCode

• Именно по этой причине обучение на смеси двух типов (предложения + документы) эквивалентно обучению на предложениях.
• Антибиотики – это тип лекарств, применяемых для лечения бактериальных инфекций.
• Они достаточно эффективны для решения задач, требующих некоторых форм рассуждения.
• Prompt Optimizer — сервис для улучшения промптов для больших языковых моделей.
• В мире искусственного интеллекта и машинного обучения, языковые модели (LLM) играют ключевую роль в генерации текста, обработки естественного языка и автоматизации различных задач.
• Улучшение промта позволяет достичь наилучших возможных ответов и решений от LLM.

Первая проблема — гладкость и связность перевода, иначе именуемая как fluency. Так как датасеты для SFT собраны с помощью различных эвристик и пайплайнов матчинга, качество самих текстов не очень высокое. Обучая модели на таких текстах, мы никогда не получим модель, свободную от таких ошибок. Были достигнуты определенные успехи в задачах, требующих математических навыков. Тем не менее, стоит отметить, что современные большие языковые модели все еще испытывают затруднения с выполнением задач рассуждения, поэтому для этого требуются еще более совершенные техники промпт-инженерии. А пока давайте рассмотрим несколько простых примеров, чтобы продемонстрировать математические возможности.

Лучшие практики проектирования запросов для применения ИИ

Интеграция искусственного интеллекта в бизнес-процессы становится неотъемлемой частью стратегии многих компаний по всему миру. Наиболее заметными областями применения являются обработка клиентских запросов и автоматизация маркетинговых стратегий. Здесь ключевую роль играет промпт-инжиниринг, процесс создания и оптимизации текстовых запросов для языковых моделей. Правильно сформулированные промпты позволяют ИИ-системам более точно и эффективно реагировать на потребности пользователей, повышая общую производительность. Поэтому в качестве первого шага перехода к переводчику документов мы решили свести задачу к переводу параграфов или цепочки параграфов (примерно до тысячи токенов). С одной стороны, такая постановка задачи проще для оценки качества, сбора данных и моделирования.

Используйте простые инструкции

Так или иначе, сравнение с «человеческими» референсами — это понятная и достаточно адекватная метрика итогового решения задачи. Машинный перевод — одна из наиболее известных и классических задач в компьютерной лингвистике. Первые коммерческие системы появились уже в 1990-х годах, а https://lesswrong.com/tag/artificial-intelligence   начиная с середины 2000-х, движки real-time-перевода стали доступны уже для всех пользователей интернета. Показано, что при определенном вычислительном бюджете наилучшие показатели достигаются не за счет самых больших моделей, а за счет меньших моделей, обученных на большем количестве данных. Когда вы начинаете работать с промптом, старайтесь формулировать его так, чтобы он охватывал основную суть задачи, но не перегружал модель лишними деталями. После получения ответа оцените, насколько он соответствует вашей цели. Обратите внимание на акценты, которые сделала модель, и вычлените, какие аспекты оказались недостаточно ясными. Постепенно уточняя запрос, вы сможете выявить, какие формулировки и подходы приводят к лучшим результатам, таким образом создавая более точные и эффективные промпты. Кажется, что пример, предоставленный в промпте, помог модели быть более конкретной в ответе. По мнению авторов, широкое распространение LLM неизбежно и дальнейшие работы по совершенствованию методик https://openreview.net   формирования промптов для сферы государственного и муниципального управления представляются весьма перспективными. Выявление новых ассоциаций является сложным процессом проявления не усматриваемых ранее пользователем связей между различными смыслами, образами или понятиями, содержавшимися в анализируемом текстовом или ином контенте. Важную роль тут играет неформализованный практический опыт пользователя, который помогает выявлять ассоциативные связи между анализируемыми объектами без явного осознания этого процесса. Весь процесс создания итогового документа схематично представлен на Рисунке 4. И последующее использование полученного материала для формирования промпта, необходимого для создания текста. Первичные гипотезы, которые с помощью больших языковых моделей верифицируются. При этом возможно возникновение правильных частичных решений, которые проверяются за нескольких пробных попыток. На практике чаще всего вы не можете предсказать, как будет выглядеть наиболее эффективное решение задачи.