Кто Такие Промпт-Инженеры? Искусство Общения С Нейросетями

• Обсуждение инженерии запросов и разнообразия точек зрения.  

• Представление участников: Алекс, Дэвид Хершей, Аманда Аскел, Заквитан.  

• Введение в тему и контекст для дальнейших обсуждений.  

• Инженерия запросов как попытка заставить модель делать что-то полезное.  

• Важность ясного общения и понимания психологии модели.  

• Возможность итеративного изменения запросов и экспериментов.  

• Интеграция запросов в систему требует системного мышления.  

• Запросы как способ программирования моделей.  

• Важность четкого описания задач и управления версиями.  

• Ясная коммуникация и способность к итерациям.  

• Готовность к итерациям и исправление ошибок.  

• Учет необычных случаев и тестирование запросов.  

• Важность чтения выходных данных модели.  

• Модель может воспринимать инструкции более абстрактно.  

• Необходимость четкого донесения информации до модели.  

• Трудности в записи инструкций для задачи.  

• Необходимость систематического разбора информации.  

• Запросы, зависящие от предыдущего понимания задачи.  

• Важно уметь отстраняться от своих знаний и общаться с моделями.  

• Модели не всегда задают уточняющие вопросы, как люди.  

• Необходимо задавать модели вопросы, чтобы понять, что они не понимают.  

• Модели могут распознавать свои ошибки, если им объяснить, что они сделали неправильно.  

• Это помогает улучшить взаимодействие с моделями и учиться на их ошибках.  

• Важно понимать, когда доверять модели и когда нет.  

• Доверие к моделям зависит от опыта и понимания их поведения.  

• Модели могут быть менее надежны в необычных или редких случаях.  

• Важно анализировать большие наборы данных для повышения надежности.  

• В машинном обучении важно анализировать большие наборы данных для снижения шума.  

• Высокий сигнал от каждого запроса может быть более надежным, чем низкий сигнал от множества точек.  

• Модели часто выдают много информации, что помогает лучше понять их поведение.  

• Запросы могут сильно влиять на успех эксперимента.  

• Важно уделять внимание качеству запросов, чтобы избежать неудачных экспериментов.  

• Модели могут не справляться с задачами, и это нужно учитывать при разработке запросов.  

• Существует множество запросов, и всегда есть мифический лучший вариант.  

• Важно проверять, понимает ли модель, о чем идет речь.  

• Если модель явно не может решить задачу, не стоит тратить на это много времени.  

• Модели часто не могут правильно понять задачи из-за изменений в процессе мышления.  

• Автор испытывает разочарование, когда модели не справляются с задачами.  

• Пример с Клодом, который не смог играть в игру "Покемон" на эмуляторе Game Boy.  

• Клод не смог правильно интерпретировать скриншоты игры "Покемон".  

• Автор потратил выходные на улучшение запросов, но добился лишь незначительных успехов.  

• Решение отложить задачу до выхода новой модели.  

• Автор использовал сетку для описания визуальных деталей изображений.  

• Многократные запросы оказались менее эффективными для изображений по сравнению с текстом.  

• Модели не всегда могут правильно интерпретировать изображения, несмотря на множество запросов.  

• Клод не мог правильно описать NPC, несмотря на многочисленные попытки.  

• Автор пытался представить NPC как реального человека, но это не помогло.  

• В итоге, Клод был представлен как экранный диктор для слепого человека.  

• Автор предпочитает быть честным с моделями, чтобы избежать обмана.  

• Модели должны понимать, что от них требуется, без необходимости притворяться.  

• Пример с оценкой качества диаграммы, где модель должна была оценить её как учитель старшей школы.  

• Люди часто используют метафоры для описания задач, что приводит к потере нюансов.  

• Модели становятся лучше, и важно быть точным в описании контекста.  

• Использование метафор может быть полезным, но часто приводит к ошибкам.  

• Важно быть предписывающим в описании контекста задачи.  

• Люди часто используют сокращения, что приводит к неправильному пониманию задач.  

• Модели должны понимать контекст задачи, чтобы правильно её выполнить.  

• Люди часто не предоставляют детали о задаче, что приводит к ошибкам.  

• Модели становятся умнее и могут различать больше тем, что требует ясности в запросах.  

• Использование интуиции от предварительно обученных моделей может быть полезным, но не всегда точным.  

• Представьте, что вы нанимаете временного работника для выполнения задачи.  

• Важно описать задачу так, чтобы временный работник мог понять её.  

• Люди часто не понимают, как правильно описать задачу для модели.  

• Люди часто видят текстовое поле как поисковую строку, что не всегда правильно.  

• Важно описывать задачу предписывающе, а не использовать маленькие уловки.  

• Модели должны следовать инструкциям, но важно давать им выходы для непредвиденных ситуаций.  

• Оценка моделей должна включать инструкции и выходы для непредвиденных ситуаций.  

• Тестирование должно быть предписывающим и включать инструкции для моделей.  

• Люди часто делают хуже, чем модели, без контекста задачи.  

• Важно понимать мыслительный процесс моделей, чтобы улучшить их работу.  

• Заставляйте модели объяснять свои рассуждения заранее.  

• Это помогает понять, как модели работают и как их улучшить.  

• Вопрос о том, является ли ответ модели истинным рассуждением или просто результатом вычислений.  

• Персонификация может быть вредной, так как уводит от основной цели.  

• Рассуждения помогают модели лучше работать, структурируя и итеративно улучшая её понимание.