Как промпинг может улучшить качество и скорость обучения больших языковых моделей?

Промптинг (написание запросов, от английского prompt) может улучшить качество и скорость обучения больших языковых моделей (LLM) несколькими способами, например:

• Адаптация к новым задачам. www.ultralytics.com Метод Prompt Tuning позволяет настраивать модели для конкретных задач без изменения весов исходной модели. www.ultralytics.com Для каждой задачи обучают небольшой набор «мягких подсказок», которые направляют модель к получению желаемого результата. www.ultralytics.com Такой подход снижает вычислительные затраты и объём памяти, необходимые для адаптации. www.ultralytics.com
• Улучшение понимания процесса. vc.ru Техника промптинга «step-by-step» предполагает разбиение запроса на последовательные шаги. vc.ru Это помогает языковым моделям более точно и последовательно обрабатывать информацию, особенно в сложных или многоэтапных задачах. vc.ru
• Повышение точности. digitalkir.ru Например, метод «Дерево мыслей» (Tree of Thought) предполагает, что ИИ предлагает несколько альтернатив для каждой подзадачи, а затем сравнивает и выбирает оптимальные решения. digitalkir.ru
• Контроль качества. digitalkir.ru Метод, при котором размещают ключевую инструкцию в начале и повторяют её в конце, даёт модели двойной фокус на задаче и повышает точность выполнения. digitalkir.ru
• Улучшение формата ответов. sysblok.ru Если нужно получить от модели более развёрнутый и глубокий ответ в определённом формате или стиле, используют один или несколько примеров (подсказок). sysblok.ru

Качество ответов LLM напрямую зависит от того, как сформулирован запрос. sysblok.ru