Google выпустил руководство по созданию эффективных промптов для нейросетей
Google представил 68-страничное руководство по prompt engineering, которое помогает пользователям правильно формулировать запросы для больших языковых моделей, таких как Gemini.
Что такое prompt engineering
Создание качественного промпта стало важным навыком с момента популяризации генеративного ИИ. Четко сформулированные инструкции позволяют получать более точные и релевантные результаты от нейросетей.
В документе Google объясняет, что качество ответа зависит от структуры промпта, используемой модели, конфигурации, выбора слов, тона и контекста.
Ключевые принципы создания промптов
Google выделяет 10 ключевых рекомендаций по работе с LLM:
- Приводить примеры — хотя бы один или несколько, чтобы помочь модели улавливать закономерности.
- Формулировать просто — избегать сложных конструкций и лишней информации.
- Быть конкретным — уточнять детали, используя контекстуальные и системные промпты.
- Использовать инструкции вместо ограничений — четко объяснять, чего следует достичь.
- Контролировать длину ответа — задавать ограничение по количеству токенов.
- Использовать переменные — сохранять информацию в переменных, чтобы не повторяться.
- Экспериментировать со стилями написания — подбирать разные форматы и стили запроса.
- Смешивать классы ответов — вводить разнообразие в примеры для классификации.
- Адаптироваться к обновлениям моделей — учитывать новые версии и возможности LLM.
- Работать с форматами вывода — например, получать ответы в формате JSON для обработки данных.
С развитием технологий prompt engineering становится критическим навыком для работы с нейросетями. Чем лучше пользователь формулирует запрос, тем точнее и полезнее ответ ИИ.
Эти советы помогут лучше работать с ИИ и получать более точные ответы. Руководство Google доступно бесплатно и может пригодиться разработчикам, исследователям и всем, кто хочет эффективно взаимодействовать с искусственным интеллектом.