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.  

• Удаление правильных рассуждений и замена их ошибочными для проверки правильности ответа.  

• Структурирование рассуждений помогает модели лучше понимать задачи.  

• Рассуждения не всегда приводят к правильному ответу, но они важны для достижения результата.  

• Обсуждение необходимости хорошей грамматики и пунктуации в запросах.  

• Важно уделять внимание деталям, чтобы запросы были естественными и понятными.  

• Давление извне может способствовать улучшению качества запросов.  

• Предобученные модели лучше справляются с запросами без опечаток.  

• Модели с подкреплением не делают опечаток в своей работе.  

• Предобученные модели могут предсказывать, что введут клиенты, и избегать опечаток.  

• Модели могут угадывать, как пользователи хотят, чтобы они себя вели.  

• Человеческие аннотаторы предпочитают получать ответы без опечаток.  

• Модели, такие как Клод, могут отвечать с эмоциями, что соответствует ожиданиям пользователей.  

• Корпоративные запросы требуют надежности и повторяемости.  

• Исследовательские запросы стремятся к разнообразию и гибкости.  

• Количество примеров в запросах влияет на их качество.  

• В корпоративных запросах используется меньше примеров.  

• В исследовательских запросах примеры могут быть иллюстративными.  

• Примеры должны быть разнообразными, чтобы модель могла адаптироваться.  

• Корпоративные запросы предполагают многократное использование.  

• Исследовательские запросы требуют гибкости и разнообразия.  

• В чат-ботах запросы должны охватывать весь спектр возможных входных данных.  

• Чтение и тестирование запросов других людей.  

• Эксперименты и общение с моделью.  

• Автоматизация работы с помощью моделей.  

• Разделение задачи на части и понимание шагов.  

• Поиск сложных задач для модели.  

• Проб и ошибок для понимания работы модели.  

• Понимание границ возможностей модели.  

• Взаимодействие с моделью через джейл-брейки и ред-тайминг.  

• Влияние пост-обучения на работу модели.  

• Джейлбрейки требуют понимания работы системы и проб и ошибок.  

• Многоязычные данные и их влияние на обучение моделей.  

• Использование социальной инженерии для обхода моделей.  

• Переход от предобученных моделей к более умным моделям.  

• Важность внедрения новых трюков в модели.  

• Модели становятся более способными и требуют меньше инструкций.  

• Увеличение доверия к моделям и предоставление им большего контекста.  

• Модели могут обрабатывать сложные задачи без упрощения.  

• Интуиция и уважение к возможностям моделей.  

• Изменение подходов к запросам в зависимости от модели.  

• Важность понимания ментального пространства модели.  

• Различие между предобученными и RLHF моделями.  

• Вопрос о будущем инженерии запросов.  

• Будут ли модели достаточно умными, чтобы не нуждаться в запросах?  

• Необходимость работы с запросами в будущем.  

• Модели становятся лучше в понимании и выполнении задач.  

• Важно четко формулировать цели для моделей.  

• Инструменты и методы работы с запросами должны эволюционировать.  

• Клод помогает в формулировке запросов.  

• Будущее будет связано с использованием моделей для работы с запросами.  

• Модели будут генерировать примеры и ответы, что упростит процесс.  

• Модели будут использоваться для написания запросов.  

• Генерация примеров и обратная связь улучшат взаимодействие с моделями.  

• Люди станут более уверенными в интеграции моделей в свои проекты.  

• Модели могут понимать задачи на человеческом уровне.  

• Запросы могут стать более интуитивными и понятными для моделей.  

• Модели могут подсказывать, что нужно сделать, на основе контекста задачи.  

• Модели могут проводить интервью с пользователями для извлечения информации.  

• Взаимодействие с моделями может стать более похожим на работу с дизайнерами.  

• Инженерия запросов может стать менее актуальной в будущем.  

• Извлечение информации от пользователей станет более важным.  

• Генерация запросов может стать более направленной и интерактивной.  

• Взаимодействие с моделями будет похоже на обучение и интроспекцию.  

• Иногда концепции изобретаются автором, иногда в сотрудничестве с Клодом.  

• Модели не пытаются делать это самостоятельно, если их не подталкивать.  

• В будущем модели могут извлекать концепции от людей, но пока это приходится делать авторам.  

• Философия полезна для запросов, так как помогает сделать сложные идеи понятными для образованных непрофессионалов.  

• Цель дисциплины - сделать статьи понятными для людей, не специализирующихся в теме.  

• Автор привык писать для образованных непрофессионалов, что помогает в формулировании запросов.  

• Автор часто говорил студентам: "Возьмите то, что вы сказали, и запишите это".  

• Это помогало студентам лучше формулировать свои мысли и писать отличные эссе.  

• Внешнее выражение мыслей через разумного человека - ключевой аспект работы с запросами.  

• Внешнее выражение мыслей - лучшее резюме для формулирования запросов.  

• Образование в этой области помогает в формулировании запросов.  

• Завершение разговора на позитивной ноте.