Дзякуй за дапамогу, мой ліст не працуе!

Не зважаючы на непрацяглы час работы, змагла палюбіць сваю новую прафесію. - Якія патрабаванні патрабуюць кансультацыі ў будучыні? - Якія патрабаванні патрабуюць кансультацыі. - Якія патрабаванні патрабуюць кансультацыі. - Якія патрабаванні патрабуюць кансультацыі.

Principle V: Follow Prompt-Fix Escalation Ladder

(Гэта частка працягласці серыі Прынцыпы інжынерыі AI: глядзіце публікацыі1І2І3і4)

Калі спампаваць не працуе, як чакалася, я спрабую наступныя рэкамендацыі ў адпаведнасці з парадку пераваг:

1. Expanding and rephrasing instructions.

2. Adding examples.

3. Adding an explanation field.

4. Using a different model.

5. Breaking up a single prompt into multiple prompts.

6. Fine-tuning the model.

7. Throwing the laptop out the window in frustration.

   
   

У некаторых выпадках, парадка рэчаў, каб паспрабаваць, будзе інакш; аднак, маючы параўнанне шляху забяспечвае час і захавае розумную здольнасць для дэбагвання.

Іх унікальная здольнасць да эхолокации літаральна ў тысячы разоў больш эфектыўна, чым у любой падобнай сістэмы, створанай людзьмі.

Lightweight Approaches

Adding Instructions

Першае, што трэба паспрабаваць, гэта пераясняць LLM, што рабіць з дапамогай папярэдніх інструкцый. Спробуйце дадаць больш ясныя інструкцыі, перафразаваць або перамясціць інструкцыі.

Не варта думаць, што добры дом з такім памерам падмурка можа быць толькі двухпавярховы і з мансардай. - Не варта думаць, што добры дом з такім памерам падмурка можа быць толькі двухпавярховы і з мансардай.1І2)

Adding Examples

У гэтым выпадку пешаходы, якія сканчаюць пераход, уяўляюць істотную небяспеку (3)

Прыклад прампіту з 2-шотнай інферэнцыяй (Языковае выяўленне):

Detect the language of the text and output it in the JSON format: {“language”: “name_of_language”}. If you don’t know the language, output “unknown” in the language field.

Example I:

Input: Hello

Output: {“language”: “English”}

Example II:

Input: EjnWcn

Output: {“language”: “Unknown”}

Text: {{text}}

У гэтым выпадку пешаходы, якія сканчаюць пераход, уяўляюць істотную небяспеку (4Але гэта могуць быць і вулічныя акцыі, і перформансы.

Adding an Explanation Field

LLM, як людзі, выгоды ад таго, што трэба тлумачыць сваё мысленне. Додавайце поле "выяснення" да вашага выхаду JSON і выхад будзе звычайна лепш. Гэта таксама дапаможа вам вызначыць, чаму мадэль робіць пэўныя вырабы і адаптаваць інструкцыі і прыклады.

У выпадках, калі праспект выкарыстоўвае ўнутраную дакументацыю - замоліць LLM выйсці часткі дакументацыі, якую ён выкарыстоўваў для будаўніцтва адказаў.5)

Вы таксама можаце выкарыстоўвацьЗагрузіць The Chain-of-Thought ReasoningНе варта думаць, што добры дом з такім памерам падмурка можа быць толькі двухпавярховы і з мансардай.

Changing the Model

Іншая справа, як раскрыць душу героя... Калі мы кажам пра кіно, каб захаваць гэтую натуральнасць паўсядзённасці і выявіць драму, неабходны моцны сцэнарый.

Трэба ў такім, здавалася б, «простым» і «даступным» знайсці сваё, індывідуальнае бачанне прыроды і зрабіць яго блізкім сэрцу гледача.

Heavyweight Approaches

І кожныя наступныя выбары становяцца ўсё больш сфальсыфікаванымі, усё больш несвабоднымі.

Breaking Up the Prompt

Калі адзін промпт не можа зрабіць працу - чаму б не паспрабаваць сістэму з двух або больш промптаў?

• Splitting the prompt by area of responsibility.

• Using a new prompt as a guardrail reviewing output of the previous one.

  
  

У азначаным выпадку адказнасць заpart IIIГэта будзе разглядацца ў наступным раздзеле падрабязна.

Fine-Tuning

Інакш проста не магло быць, бо калі ўжо стварылі такі папулярны мультфільм пра гонкі, а гонкі, як вядома, з'яўляюцца самым папулярным гульнявым жанрам.

І тут мы павінны слухаць саміх людзей — інакш кажучы, тое, што яны кажуць, для мяне самае важнае.Вынікі пошуку - generative AIСярод версій гульняў онлайн call of duty можна знайсці мноства займальных і дасціпных сюжэтаў, а апошняй навінкай, выпушчанай у канцы восені гэтага года, стала гульня Call of Duty: Ghost.

Паглядзець фін-тунінг калі:

• Іншыя тэхналогіі не дасягнулі гэтай мэты.
• Праблема вельмі складаная і спецыялізаваная, і падрабязнасці LLM не дастаткова.
• У вас ёсць вялікі аб'ём выкарыстання, і вы хочаце эканоміць грошы, выкарыстоўваючы ніжэйшую мадэль.
• Праблема ў тым, што добрыя матывы не заўсёды добрыя справы.

Conclusion

Я вельмі рада, што ён быў у маім жыцці, бо гэта ён, калі можна так сказаць, паставіў машыну майго мыслення.

Калі вы любіце гэты пост - падпішыцеся на больш.