Инженерия промптов: не надо относиться к моделям как к детям, не нужно ролевых игр, будьте честны

Что такое промпт-инженерия?

Промпт-инженерия - это процесс получения максимальной отдачи от моделей, сотрудничая с ними для достижения задач, которые в противном случае были бы невозможны. "Инженерная" часть заключается в итеративном процессе проб и ошибок, позволяющем экспериментировать и проектировать. Промпт-инженерия - это не просто написание одного промпта; она включает в себя интеграцию промптов в более крупную систему, учитывая источники данных, задержку и объем данных. Хотя промпты можно рассматривать как код (контроль версий, отслеживание экспериментов), они, по сути, являются инструкциями на естественном языке.

Что делает хорошего промпт-инженера?

Хороший промпт-инженер должен обладать следующими навыками:

Четкая коммуникация: Умение четко формулировать задачи и описывать понятия.
Итеративный подход: Готовность итерировать и наблюдать, как модель реагирует на промпты.
Предвидение ошибок: Умение рассматривать необычные случаи и то, как модель может на них отреагировать.
Понимание перспективы пользователя: Понимание того, что пользователи будут вводить, включая ошибки и нестандартный язык.

Ключевые принципы промптинга

Записывайте то, чего модель не знает: Четко формулируйте всю информацию, необходимую модели для выполнения задачи, избегая предположений.
Внимательно читайте выводы модели: Проверяйте выводы модели, чтобы убедиться, что она следует инструкциям и правильно рассуждает.
Учитывайте взаимодействие с пользователем: Думайте о том, как пользователи будут взаимодействовать с моделью и какие вопросы они могут задавать.
Запрашивайте обратную связь от модели: Просите модель выявить неясные или двусмысленные части промпта и предложить улучшения.

Когда стоит отказаться от промпта

Модель не понимает: Если модель явно не понимает задачу, не стоит тратить на нее слишком много времени.
Результаты ухудшаются: Если каждая корректировка ухудшает результаты, лучше отказаться от подхода.
Ограничения текущих моделей: Некоторые задачи могут выходить за рамки возможностей текущих моделей, лучше дождаться будущих улучшений.

Роль честности и прямоты

Нет необходимости в обмане: По мере того, как модели становятся более сложными, нет необходимости лгать или использовать ролевые игры.
Прямая коммуникация: Эффективнее быть прямым и честным в отношении задачи и своих целей.
Избегайте метафор: Хотя метафоры могут быть полезны, они также могут упростить задачу и привести к путанице.
Будьте конкретны: Подробно описывайте контекст и среду, а не полагайтесь на общие роли.

Рассуждения модели

Не похоже на человеческие: Рассуждения модели не похожи на человеческие, важно не переоценивать ее.
Фокус на производительности: Основное внимание должно уделяться тому, приводит ли процесс рассуждения модели к лучшим результатам.
Тестирование рассуждений: Проверяйте рассуждения модели, удаляя правильные шаги и заменяя их на неправильные, чтобы увидеть, получит ли она правильный ответ.

Важность деталей

Грамматика и пунктуация: Хотя это не всегда необходимо, хорошая грамматика и пунктуация могут помочь в ясности.
Внимание к деталям: Обращайте пристальное внимание на детали промпта, как и на детали кода.
Ясность понятий: Сосредоточьтесь на ясных понятиях и выборе слов, а не только на грамматике.

Совершенствование навыков промптинга

Читайте и анализируйте: Внимательно читайте свои промпты и выводы модели.
Изучайте хорошие промпты: Учитесь на хорошо написанных промптах и экспериментируйте с различными подходами.
Запрашивайте обратную связь: Получайте обратную связь от других, особенно от тех, кто не знаком с вашей работой.
Бросайте вызов модели: Пытайтесь заставить модель делать то, что, по вашему мнению, она не может, чтобы раздвинуть ее границы.

Различия в промптинге

Исследования vs. Предприятия: Исследовательские промпты ориентированы на разнообразие и изучение, в то время как корпоративные промпты приоритезируют стабильность и последовательность.
Примеры: Исследовательские промпты часто используют несколько примеров, в то время как корпоративные промпты могут использовать много.
Пограничные случаи: Корпоративные промпты должны учитывать все пограничные случаи, так как они будут использоваться миллионы раз.

Эволюция промпт-инженерии

Кратковременные методы: Многие эффективные методы промптинга являются краткосрочными, так как они включаются в обучение моделей.
Доверие моделям: Наблюдается растущая тенденция доверять моделям больше контекста и сложности.
Прямая коммуникация: Непосредственная передача моделям документов и просьба сгенерировать примеры становится все более эффективной.
Относитесь к моделям как к инструментам: Относитесь к моделям как к интеллектуальным инструментам, а не как к детям, которых нужно переупрощать.

Будущее промпт-инженерии

Модели, понимающие намерения: Модели будут лучше понимать намерения, что снизит потребность в подробных промптах.
Генерация промптов: Промпт-инженерия будет использоваться для генерации и улучшения промптов, особенно для тех, у кого нет опыта.
Извлечение информации: Модели могут в конечном итоге извлекать информацию непосредственно из нашего сознания, а не полагаться на явные промпты.
Философский подход: Промптинг будет включать в себя определение новых концепций и передачу их модели, аналогично философскому письму.