Промты для копирайтеров: советы и примеры использования AI

Но при этом она явно недообучена под задачу, поэтому у неё возникают большие сложности с полным сохранением смысла без переписывания. В 2023 году LLM впервые поучаствовали в соревновании, и результаты GPT были хуже (но при этом очень хорошие для непереводной модели), чем у encoder-decoder-моделей, созданных для перевода. Среди сравниваемых систем также есть и «референсы» — переводы, сделанные профессиональными специалистами. Первые коммерческие системы появились уже в 1990-х годах, а начиная с середины 2000-х, движки real-time-перевода стали доступны уже для всех пользователей интернета. И от того, как мы научимся говорить на этом языке, будет зависеть, каким станет наш мир в эпоху искусственного интеллекта. Курсы и программы подготовки по промпт-инжинирингу могут стать столь же популярными, как современные курсы по программированию или цифровому маркетингу. Это создаст спрос на образовательные инициативы, направленные на развитие креативности и способности структурировать мысли для работы с ИИ. Вместо того чтобы задавать длинный и сложный запрос, стоит разделить его на части. https://kang-seoworldsuccess.mdwrite.net/prompty-i-iskusstvennyi-intellekt На каждом этапе вы анализируете результат и добавляете новые уточнения, исключаете лишнее или корректируете стиль.

Как правильно формулировать запросы

Чуть позже для обработки https://artificial-intelligence.blog.gov.uk длинных последовательностей хорошо заработал механизм внимания (Bahdanau et.al., 2014). А в 2017 году исследователи из Google предложили модель трансформера, которая заменяет последовательное обновление скрытого состояния из RNN на параллелизуемый механизм self-attention. https://martinussen-worldwidevisibility.hubstack.net/urok-3-osnovy-raboty-s-midjourney-komandy-podskazki-i-sozdanie-effektivnykh-zaprosov-bothub Он позволил моделировать более сложные зависимости с гораздо большим расстоянием связей. С точки зрения используемых алгоритмов задача перевода также очень интересна. Исторически для популярных языковых направлений было доступно гораздо больше данных, чем для других генеративных задач NLP (например, суммаризации или question-answering).

Часто задаваемые вопросы

Наши датасеты, как предложенческий, так и документный, не очень высокого качества. Поэтому модель, обученная в режиме FF, начинает «перенимать» проблемы обучающей выборки и в каком-то смысле переобучаться под её проблемы. Таким образом, используя разные типы источников параграфных данных, мы получили supervised-корпус для обучения. Так или иначе, сравнение с «человеческими» референсами — это понятная и достаточно адекватная метрика итогового решения задачи. Чем точнее запрос, тем лучше AI-система сможет его обработать и выдать качественный результат. Развитие промпт-инжиниринга отражает изменения в технологии и обществе. Мы находимся в эпоху, когда граница между человеком и машиной становится все тоньше. Умение общаться с ИИ через правильно сформулированные запросы — это ключ к эффективному использованию современных технологий в бизнесе, образовании, медицине и других сферах. Эти методы создают основу для эффективного взаимодействия с ИИ, делая процесс не только полезным, но и предсказуемым. В этой статье мы не затрагиваем более глубокие, динамичные, сервисные промпты. Модульный подход помогает контролировать процесс и получать структурированные результаты. Zero-shot learning, напротив, требует, чтобы модель могла справиться с задачей без предоставления примеров, основываясь на общем знании. Метод Chain-of-Thought (CoT) prompting используется для создания пошаговых запросов, которые помогают нейросети понять и решить сложные задачи. Этот метод включает в себя формулирование серии связанных промтов, которые дают модели шаг за шагом достигать нужного результата.

Чем более точно вы сформулируете промпт, тем более качественный и релевантный ответ вы получите. Используя эти принципы и форматы, вы сможете создавать более эффективные промпты, которые помогут вам достигать желаемых результатов при взаимодействии с нейронкой. Каждый из этих элементов играет важную роль в процессе генерации текста, и если вы научитесь правильно их применять, это откроет перед вами новые горизонты возможностей. Если вы проходили курсы по машинному обучению и обработке текстов, то наверняка сталкивались с лабораторными работами или проектами по теме перевода. И, скорее всего, видели, какие данные обычно используются для обучения и оценки качества моделей — предложения. Это метод, который включает в себя использование параметров для настройки запроса. Телеграм-бот SYNTX предоставляет доступ к более чем 30 ИИ-инструментам. Без ВПН, оплата любой картой, запросы на любом языке, пробуйте бесплатно! Эта техника позволяет добиться более «человечного» и экспертного звучания текста. Да, подсказки, содержащие эмоциональные или стилистические указания, могут повлиять на тональность и стиль ответа модели. ChatGPT — это языковая модель от OpenAI, способная генерировать текст на естественном языке. Эффективность можно измерить через анализ полученных ответов и их релевантности, а также с помощью A/B тестирования различных формулировок. https://dolan-globalweboptimization.technetbloggers.de/ovladeite-magiei-midjourney-podrobnoe-rukovodstvo-ot-tekstovykh-podskazok-do-vizual-nykh-effektov-ii-midjourney-na-vc-ru-1741783713 Важно помнить, что сами примеры могут быть даже с ошибками – главное, чтобы был задан правильный формат ответа. Создание промптов — это не только технический процесс, но и творческое занятие. Пробуйте различные форматы запросов, экспериментируйте с их структурой и не бойтесь выходить за рамки привычного. Создание промпта начинается с анализа задачи и заканчивается оптимизацией формулировки, чтобы получать лучшие результаты от AI. Ещё одной интересной проблемой алайнмента была его «низкоресурсность».