Дзен и искусство обучения Ай
Что такое AI PromptCraft?
Ай ПромптКрафт:
Искусство и техника генерации текста
PromptCraft — это метод, используемый при обработке естественного языка для создания связного и контекстуально релевантного текста. Он включает в себя создание подсказок или начальных текстов, которые используются для создания нового текста с помощью моделей искусственного интеллекта.
Область PromptCraft развивается по мере того, как пользователи разрабатывают многочисленные методы и приемы для создания подсказок и управления ими, а также для создания разнообразных и интересных результатов. В этой статье мы рассмотрим некоторые из самых популярных терминов и наборов инструментов в PromptCraft, Prompt Artistry и Prompt Engineering. Ниже приведены некоторые термины, которые ChatGPT помог мне определить, чтобы лучше объяснить «PromptCraft» (эти термины в настоящее время являются заполнителями, поскольку вся эта отрасль все еще находится в стадии определения).
Подсказки:
Подсказки — это инструкции, данные инструментам генеративного текста Ai/ML, таким как:
*
«Напишите мне рассказ о Гомере Симпсоне».
*
Подсказка Расширение «Исходные тексты»:
Расширение подсказки — это метод добавления дополнительной информации или подробностей к подсказке для создания более конкретного или детализированного вывода. Это включает в себя предоставление модели дополнительного контекста или справочной информации, что помогает ей генерировать более точные и релевантные ответы.
Пример посева:
*
«Напишите мне длинную и многословную историю о том, как Гомер Симпсон нашел портал в «мультивселенную», где он встречает Мстителей, переживает несколько очень подробных приключений, а затем доктор Стрэндж помогает ему вернуться домой к обеду), включите много забавных диалогов».
*
Это начальное утверждение сажает дерево, которое вырастает в большое дерево контента.
Модели обучения AI/ML:
Учебные модели AI/ML — это алгоритмы, используемые для обучения систем искусственного интеллекта и машинного обучения распознаванию закономерностей и составлению прогнозов на основе входных данных. Эти модели обычно обучаются на больших наборах данных и используют статистические методы для изучения данных и прогнозирования новых данных. Существует множество различных типов моделей обучения AI/ML, включая обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением, каждая из которых предназначена для решения различных типов задач обучения. После обучения эти модели можно использовать в самых разных приложениях, таких как распознавание изображений и речи, обработка естественного языка и прогнозная аналитика.
В контексте PromptCraft обучающие модели AI/ML используются для обучения моделей, которые могут генерировать связный и контекстуально релевантный текст на основе подсказок или исходных текстов. В этих моделях используются такие методы, как нейронные сети, обработка естественного языка и генеративные состязательные сети, для изучения шаблонов и создания текста, похожего на текст, написанный человеком. Качество этих моделей можно оценить с помощью метрик (см. ниже)
Рекурсия (рекурсивные циклы):
Рекурсивные циклы возникают, когда сгенерированный текст ссылается на подсказку или предыдущую часть сгенерированного текста, создавая цикл, который повторяется или строится на самом себе. Эту технику можно использовать для создания более сложных и сложных ответов.
(см. Бот-улучшитель подсказок)
Условные:
Условные операторы — это операторы, которые определяют, как модель должна генерировать текст на основе определенных критериев или условий. Например, условие может указать модели генерировать более оптимистичный или пессимистичный текст на основе ключевого слова или фразы в подсказке. Этот метод можно использовать для создания текста, соответствующего определенному контексту или теме.
Вариационная выборка:
Вариационная выборка — это метод, используемый для получения разнообразных результатов путем введения случайности в предсказания модели. Это можно сделать путем выборки из распределения возможных результатов, а не всегда выбирать наиболее вероятный прогноз. Вариационная выборка может использоваться для генерации нескольких правдоподобных ответов на одно приглашение, что приводит к более творческим и разнообразным результатам.
Передача стиля:
Передача стиля включает в себя манипулирование стилем или тоном сгенерированного текста с использованием подсказок или методов, которые побуждают модель подражать определенному автору или стилю письма. Этот метод можно использовать для создания текста, имитирующего стиль известных писателей или авторов, что приводит к более привлекательным и интересным ответам.
Моделирование замаскированного языка:
Моделирование маскированного языка — это метод, при котором определенные слова или фразы в подсказке заменяются токеном маски, а модель обучается предсказывать, какое слово должно заменить маску, исходя из окружающего контекста. Этот метод можно использовать для создания текста, связанного с замаскированным словом или фразой, что приводит к более связным и релевантным ответам.
Условное поколение:
Условная генерация включает в себя создание текста, который удовлетворяет определенным условиям или ограничениям, таким как длина, тема или стиль. Этот метод можно использовать для создания текста, отвечающего определенным требованиям или критериям, что приводит к более точным и точным ответам.
Трансферное обучение:
Трансферное обучение предполагает использование предварительно обученных моделей в качестве отправной точки для обучения новой модели конкретной задаче. Это может ускорить процесс обучения и улучшить выполнение целевой задачи. Трансферное обучение можно использовать для создания более эффективных и точных моделей PromptCraft.
Создание журнала чата:
Генерация журнала чата — это метод, который включает создание диалога между двумя или более виртуальными агентами или между виртуальным агентом и пользователем-человеком. Это можно использовать для создания чат-ботов, способных вести естественные и динамичные разговоры с пользователями.
Для создания журналов чата модели PromptCraft обучаются на больших наборах данных разговоров, таких как журналы онлайн-чатов, разговоры в приложениях для обмена сообщениями и стенограммы службы поддержки клиентов. Затем перед моделью ставится задача генерировать ответы на заданную подсказку, такую как пользовательское сообщение или конкретная тема разговора.
Одной из ключевых проблем при создании журнала чата является поддержание согласованности и актуальности на протяжении всего разговора. Модель должна иметь возможность отслеживать ход разговора и генерировать ответы, основанные на предыдущих сообщениях, а также предлагать новые идеи и темы.
Чтобы преодолеть эту проблему, модели генерации журнала чата часто включают такие методы, как механизмы внимания, которые позволяют модели сосредоточиться на наиболее важных частях разговора, и сети памяти, которые позволяют модели запоминать предыдущие сообщения и контекст. (Лично я предпочитаю использовать модератора симпозиума)
Метрики оценки:
Метрики оценки — это инструменты, используемые для оценки качества и производительности моделей Prompts или PromptCraft (ботов). Эти показатели необходимы для измерения того, насколько хорошо модель способна генерировать связный, актуальный и привлекательный текст.
Вот некоторые общие метрики оценки, используемые в PromptCraft:
Неоднозначность:
Неоднозначность — это мера того, сколько контекста отсутствует в вашей подсказке. Расплывчатость или неясность в подсказке приводит к выводу, содержащему предположения и выводы, которые приводят к неточностям. Низкий рейтинг неоднозначности приводит к лучшему обучению, а значит, к более высокому качеству сгенерированного текста.
Недоумение:
Недоумение — это мера того, насколько хорошо модель способна предсказать следующее слово в последовательности. Более низкий показатель недоумения указывает на лучшую точность прогноза.
БЛЕУ оценка:
BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) — это показатель, используемый для оценки качества машинного перевода. Он измеряет сходство между сгенерированным текстом и набором эталонных переводов.
РУЖЕ оценка:
ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) — это набор показателей, используемых для оценки качества резюмирования. Он измеряет перекрытие между сгенерированной сводкой и набором эталонных сводок.
ЧЕЛОВЕЧЕСКАЯ оценка:
Человеческая оценка включает запрос обратной связи от людей-оценщиков для оценки качества и согласованности сгенерированного текста. Это можно сделать с помощью опросов, интервью или других форм качественной обратной связи.
Используя комбинацию этих показателей оценки, разработчики PromptCraft могут определить области для улучшения своих подсказок, «модов» и моделей и вносить повторяющиеся изменения для повышения качества и актуальности сгенерированного текста.
Поиск луча:
Лучевой поиск — это поисковый алгоритм, используемый для поиска наиболее вероятной последовательности слов с учетом подсказки. Он работает, отслеживая (k состояний) наиболее вероятных последовательностей на каждом шаге и выбирая наиболее вероятные (k) последовательности в конце. Лучевой поиск можно использовать для получения более точных и релевантных ответов.
Подскажите комбинацию:
Комбинация подсказок — это метод объединения двух или более подсказок для создания новой подсказки, которая может генерировать текстовые интегрирующие элементы из обеих подсказок. Эту технику можно использовать для получения более разнообразных и творческих ответов.
Атаки с быстрой инъекцией:
Протоколы Do Anything Now (DAN) используют технику, называемую быстрой инъекцией, для управления параметрами начального состояния ChatGPT. Этот подход включает в себя введение дополнительной информации в систему, чтобы побудить ее генерировать более подробный или неуместный текст. Введенное приглашение может содержать инструкции игнорировать предыдущие директивы или может содержать предупреждение о последствиях, если они не будут выполнены. В качестве альтернативы подсказка может указывать на то, что все безопасно и безвредно, а сгенерированный текст является лишь мысленным экспериментом. К сожалению, этот метод может быть использован в злонамеренных целях и для изменения направления генерируемого текста или введения новых тем и идей.
Предварительная загрузка персонажей Ai Ui:
Предварительная загрузка Chat GPT с определенным поведением, набором навыков или личностью называется разработкой чат-бота на основе личности. Это включает в себя создание предопределенной персоны или персонажа для воплощения чат-бота, что может сделать чат-бота более привлекательным и понятным для пользователей.
Существует несколько разных подходов к предварительной загрузке Chat GPT с персоной:
Создание образа с нуля:
• Создание образа с нуля: это включает в себя создание уникальной личности для чат-бота на основе определенного набора черт, ценностей и поведения. Это можно сделать, работая с командой писателей, дизайнеров и разработчиков, чтобы создать подробный профиль персонажа и набор рекомендаций о том, как чат-бот должен вести себя и взаимодействовать с пользователями.
Использование существующих персонажей:
• Использование существующих персонажей. Другой подход заключается в использовании существующих персонажей, таких как популярные персонажи из фильмов, телешоу или книг. Это может сделать чат-бота более узнаваемым и понятным для пользователей, которые уже знакомы с персонажем.
Анализ пользовательских данных:
Третий подход заключается в использовании инструментов анализа данных для анализа пользовательских данных и разработки персоны на основе предпочтений и поведения пользователей. Это может включать анализ отзывов пользователей, активности в социальных сетях и других источников данных для создания персоны, адаптированной к потребностям и интересам целевой аудитории.
После того, как личность установлена, ее можно использовать для управления поведением, тоном и языком чат-бота. Например, чат-бот, предназначенный для воплощения дружелюбного и готового помочь представителя службы поддержки клиентов, может быть запрограммирован на использование вежливой и профессиональной речи, в то время как чат-бот, предназначенный для имитации причудливого, необычного персонажа, может использовать более неформальный язык и нестандартную грамматику.
Ключом к успешной разработке чат-бота на основе личности является достижение баланса между созданием яркого и привлекательного персонажа и обеспечением того, чтобы чат-бот оставался функциональным и полезным для пользователей. Важно тщательно рассмотреть целевую аудиторию и предполагаемый вариант использования чат-бота, а также использовать личность для расширения возможностей чат-бота для удовлетворения потребностей пользователей, а не в качестве уловки или отвлечения внимания.
В заключение, PromptCraft — это мощная техника для создания контекстуально релевантного и связного текста посредством обработки естественного языка. Существует множество методов и инструментов для манипулирования подсказками и создания разнообразных и интересных выходных данных, таких как ввод подсказок, расширение подсказок, рекурсивные циклы, условные операторы, вариационная выборка, перенос стиля, моделирование маскированного языка, условная генерация, перенос обучения и поиск луча. Кроме того, предварительная загрузка «личностей» пользовательского интерфейса AI может сделать чат-ботов более привлекательными и понятными для пользователей.
Если вы заинтересованы в изучении и совершенствовании своих навыков в PromptCraft, я настоятельно рекомендую ознакомиться с моим Инструментом оценки навыков в PromptCraft. Инструмент использует систему ранжирования для измерения и отслеживания вашего уровня навыков. Вы можете узнать больше об Инструменте оценки PromptCraft и рейтинге PromptCraftSkillz
также попробуй несколько Мини-подсказок из моей коллекции! #ПодскажиСебя»
Итак, начните изучать и улучшать свои навыки PromptCraft уже сегодня!
написано Zen (инженер подсказки lvl 8.5) с небольшой помощью ChatGPT
