📄️ 🟢 Вступ
У цьому розділі представлені прості методи введення запитів, а також термінологія. Щоб осягнути систему введення та створення запитів, вам спочатку потрібно зрозуміти деякі дуже базові концепції ШІ. Якщо ви вже знаєте про наведені нижче теми, можете перейти до наступної статті.
📄️ 🟢 Запит
У попередньому розділі ми обговорювали ШІ та те, як люди можуть наказувати ШІ виконувати завдання. Процес надання вказівок ШІ виконати завдання називається запитом (@shin2020autoprompt). Ми повідомляємо ШІ набір вказівок (запит), і він виконує завдання. Запити можуть бути простими, такі як вказівка чи запитання, або складними, як величезні шматки тексту.
📄️ 🟢 Надання вказівок
Одним із найпростіших методів введення запитів є просто надання вказівок (іноді це називається запит із вказівкою)(@efrat2020turking)(@mishra2022reframing). Ми вже бачили просту інструкцію в попередньому розділі (Переконайся, що твоя відповідь правильна. Чому дорівнює 965*590? Переконайся, що твоя відповідь правильна:). Однак сучасні ШІ можуть виконувати набагато складніші вказівки.
📄️ 🟢 Рольовий запит
Інша техніка введення запитів полягає у призначенні ролі ШІ. Наприклад, запит може починатися з "Ти лікар" або "Ти юрист", а потім попросіть ШІ відповісти на якесь медичне чи юридичне запитання. Ось приклад:
📄️ 🟢 Запит з кількома ілюстраціями
Ще одна стратегія введення запитів: запит з кількома ілюстраціями(@logan-iv-etal-2022-cutting)(@lake2015human), який, по суті, просто показує моделі кілька прикладів (так званих ілюстрацій) того, що Ви хочете, щоб вона робила.
📄️ 🟢 Техніки комбінування
Як ми бачили на попередніх сторінках, запити можуть бути різного формату та складності. Вони можуть включати контекст, інструкції та кілька прикладів вхідного-вихідного тексту. Однак поки що ми розглянули лише окремі класи запитів. Комбінування цих різних методів введення запитів може призвести до збільшення їхньої потужності.
📄️ 🟢 Формалізація запитів
Зараз ми розглянули кілька типів запитів, а також способи їх поєднання. На цій сторінці ви знайдете терміни для пояснення різних типів запитів. Попри те, що існують підходи до формалізації дискурсу щодо створення запитів (@white2023prompt), сфера постійно змінюється, тому на початку ми надамо вам достатньо інформації.
📄️ 🟢 Prompt Engineering
- What is prompt engineering?
📄️ 🟢 Learn Prompting Embeds
- Set up the Learn Prompting Embed
📄️ 🟢 Основи чат-бота
Досі цей курс послуговувався GPT-3 здебільшого для використання прикладів. GPT-3 – це ВММ, яка не має пам'яті. Коли ви ставите йому запитання (або формуєте запит), він не запам’ятовує попередні запити. На відміну від GPT-3, такі чат-боти, як ChatGPT, можуть запам'ятовувати вашу історію повідомлень. Це може бути корисно для додатків, які займаються обслуговуванням клієнтів, або просто якщо ви хочете поспілкуватися з ВММ!
📄️ 🟢 Підводні камені ВММ
ВММ надзвичайно потужні, але вони аж ніяк не ідеальні. Є багато підводних каменів, про які ви повинні знати, використовуючи їх.
📄️ 🟢 Priming Chatbots
- Control the style and structure of a conversation
📄️ 🟢 OpenAI Playground
- Set up the OpenAI Playground
📄️ 🟢 Налаштування ВММ
На вихідні дані ВММ можуть впливати гіперпараметри конфігурації , які контролюють різні аспекти моделі, наприклад, наскільки "випадковою" вона є. Ці гіперпараметри можна регулювати для отримання більш творчих, різноманітних та цікавих результатів. У цьому розділі ми обговоримо два важливі гіперпараметри конфігурації та те, як вони впливають на вихідний результат ВММ.
📄️ 🟢 Розуміння мислення ШІ
Є кілька простих речей, які ви повинні знати про різні штучні інтелекти та їхню роботу, перш ніж почати читати решту курсу.
📄️ 🟢 The Learn Prompting Method
- Learn our method for Gen AI/prompt engineering
📄️ 🟢 Початок подорожі
Тепер, коли ви дізналися про основи інженерії запитів, ви готові самостійно розпочати будувати запити. Решта цього курсу міститиме додаткові техніки та ресурси, але найкращий спосіб навчитися ІЗ – почати експериментувати з власними запитами. Ця сторінка покаже вам, як почати розв’язувати довільний приклад інженерії запитів.