Почему стоит развивать навык промпт-инжиниринга.
Взаимодействие с нейросетям начинается с промптов. Промт или Промпт — это запрос или набор инструкций, которые пользователь передает нейросети или другой программе с ИИ для выполнения определенной задачи. Промт помогает системе лучше понять намерения человека и выдать наиболее релевантный результат. Существуют текстовые промты, визуальные, аудио, программные, математические,
интерактивные и другие.
Чтобы нейросеть правильно поняла запрос и выдала наиболее адекватный результат, при составлении промтов необходимо следовать нескольким важным правилам:
конкретность — чем точнее будет запрос, тем более релевантным окажется результат;
четкость формулировки — простые и понятные слова без двусмысленности, сложных оборотов и специфических терминов;
контекст — например, если промт направлен на дописывание одной из глав романа, придется указать основные сюжетные повороты всей книги;
ограничения — если в промте для создания изображения не нужны яркие цвета, это стоит уточнить;
тестирование и корректировка — нейросети иногда могут выдавать неожиданные результаты, поэтому после первого варианта можно добавить детали или уточнить условия.
Подробнее на РБК:
https://trends.rbc.ru/trends/industry/66fa5ba09a79470e8f5a71d9
не задавать длинные запросы со множеством деталей;
пока не получится использовать в запросах узкопрофессиональные и специфичные термины;
не употреблять отрицания с частицей «не», «без», «кроме».
AIcyclopedia — это сборник сотен удачных промптов и инструкций по ChatGPT.
Составить грамотный запрос к нейросети помогут специальные сервисы, такие как Promptomania, Phraser, Prompter, Prompt helper или Noonshot.
https://www.kaggle.com/whitepaper-prompt-engineering мануал по промпт инженерингу на 68 страниц – в нем все существующие стратегии составления промптов
Надо составлять промпты для упаковочной индустрии.
Предлагайте их здесь или в телеграм группе ИИ на рынке упаковки https://t.me/AI_in_RU_packaging_market
__________________________________________________
OpenAI без помпы выложили гайд по промптингу своих моделей (в связи с их растущим многообразием).
Там есть:
Разница между рассуждающими и не рассуждающими моделями
Когда использовать именно рассуждающие модели; Как эффективно промптить рассуждающие модели.
Думаю, что если вы в теме, попросите chatGPT суммаризировать гайд сами.
Для ленивых - последний пункт про эффективный промптинг:
Developer messages - это новые системные сообщения: Начиная с o1-2024-12-17, модели рассуждений поддерживают Developer messages, а не системные сообщения, чтобы соответствовать поведению цепочки команд, описанному в спецификации модели.
Делайте простые и прямые промпты: модели отлично понимают и отвечают на краткие, четкие инструкции. Избегайте промптов в виде цепочки мыслей: Поскольку эти модели выполняют рассуждения внутренне, предлагать им "продумать шаг за шагом" или "объяснить свои рассуждения" не нужно.
Используйте разделители для ясности, такие как разметка, XML-теги и заголовки разделов, чтобы четко обозначить разные части входных данных, помогая модели интерпретировать различные разделы должным образом.
Try zero shot first, then few shot if needed: Для получения хороших результатов моделям рассуждений часто не требуется несколько примеров, поэтому сначала попробуйте написать промпты без примеров. Если у вас есть более сложные требования к желаемому результату, возможно, вам поможет включение в подсказку нескольких примеров входных и желаемых результатов. Только убедитесь, что примеры очень точно соответствуют инструкциям промпта, так как расхождения между ними могут привести к плохим результатам.
Дайте конкретные указания: если вы явно хотите ограничить ответ модели (например, "предложить решение с бюджетом менее 500 долларов"), явно укажите эти ограничения в промпте.
Будьте предельно конкретны в отношении конечной цели: в инструкциях постарайтесь указать очень конкретные параметры успешного ответа и поощряйте модель продолжать рассуждения и итерации до тех пор, пока она не будет соответствовать вашим критериям успеха.
Форматирование в формате markdown: Начиная с o1-2024-12-17, модели рассуждений в API будут избегать генерирования ответов с форматированием в markdown. Чтобы указать модели, когда вы хотите, чтобы в ответе было форматирование, включите строку Formatting re-enabled в первую строку вашего сообщения разработчику.
https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning-best-practices