Zero-Shot Prompting представляет собой мощный инструмент, который открывает новые <a href="https://r...View MoreZero-Shot Prompting представляет собой мощный инструмент, который открывает новые <a href="https://roboticsbusinessreview.com/category/ai/ ">https://roboticsbusinessreview.com/category/ai/ </a> возможности для использования искусственного интеллекта в различных сферах. Он позволяет моделям AI эффективно решать задачи без предварительного обучения на конкретных примерах, что существенно экономит время и ресурсы. Несмотря на некоторые ограничения, Zero-Shot Prompting имеет огромный потенциал и продолжает развиваться, предлагая новые решения и подходы. В мире искусственного интеллекта и обработки естественного языка термин «Zero-Shot Prompting» популярен.<br/><h2>Подходы к созданию промтов: zero-shot, one-shot, few-shot и chain-of-thought</h2><br/>Модели тренируются на различных массивах данных, некоторые имеют доступ в интернету и даже способны гуглить что-то самостоятельно. <a href="https://auslander.expert/">AUSLANDER.EXPERT</a>; Работа подхода основана на использовании контекста и правильной формулировки запроса (prompt). При правильной настройке промпта ИИ может понять, какую задачу нужно выполнить, даже если она никогда раньше не сталкивалась с подобной задачей. Например, семейства GPT, которые обучены на обширных текстовых данных и обладают глубоким пониманием языка. Хороший промт-инженер сочетает разные подходы и использует те, которые лучше всего подойдут для определенной ситуации.<br/><h3>Промтинг Zero-Shot</h3><br/>В первом случае мы даем ей один пример, а во втором — от двух и более. Zero-Shot Prompting — это метод, при котором модель искусственного интеллекта выполняет задачи без предварительного обучения на конкретных примерах. Вместо этого модель использует <a href="https://aiinstitute.org ">https://aiinstitute.org </a> обобщенные знания, полученные во время обучения на своих серверах, чтобы понять и выполнить новую задачу.<br/>Оптимизация инструкций привела к улучшению в области нулевого обучения в исследовании Wei et al. (2022). Термин "оптимизация инструкций" представляет собой концепцию настройки моделей на наборах данных, описанных при помощи инструкций. Этот недавний подход позволяет моделям, таким как ChatGPT, демонстрировать такие способности.<br/>Большие языковые модели (LLMs), такие как GPT-3, настроены на следование инструкциям и обучаются на больших объемах данных, поэтому они способны выполнять некоторые задачи промптинга без примеров. Он применяется в бизнесе для автоматизации различных процессов. Например, модели могут использоваться для автоматического ответа на вопросы клиентов, генерации контента или анализа данных. Позволяет ученым быстрее обрабатывать и анализировать большие объемы данных. Модели могут помогать в интерпретации сложных текстов, проведении лингвистического анализа и решении других задач, связанных с обработкой естественного языка.<br/><ul><li>Несмотря на некоторые ограничения, Zero-Shot Prompting имеет огромный потенциал и продолжает развиваться, предлагая новые решения и подходы.</li><li>В такой ситуации примеры можно и нужно использовать — и подход, когда мы буквально показываем большой языковой модели, что именно хотим от нее, называется one-shot и few-shot подходы.</li><li>Например, семейства GPT, которые обучены на обширных текстовых данных и обладают глубоким пониманием языка.</li><li>"Zero-shot prompting" переводится на русский как "Промптинг без примеров или дословно нулевой выстрел".</li></ul><br/><br/>Во всех гайдах говорится, что чем больше примеров вы предоставите нейросети, тем точнее будет ее ответ. Но действительно хороший промт-инженер пользуется несколькими подходами, потому что только так можно получить идеальное решение. Процесс манипуляции с запросом для получения идеального результата называется промт-инжинирингом, и сейчас это очень востребованное направление в IT. Промт-инженеры обучают нейросети для компаний, например, если нужно создать чат-бота для компании.
About Me