Несколько методов, которые помогают эффективно использовать промты при обучении моделей обработки естественного языка:

• Улучшение формата промта. 1 Для этого используют элементы, которые сочетают инструкции, контекст, ввод и индикаторы вывода. 1 Они не являются обязательными, но позволяют значительно конкретизировать инструкции для модели. 1
• Использование примеров (one/few shot prompting). 2 При помощи одного или нескольких примеров (подсказок) нужно явно показать модели, чего от неё ждут. 2 Примеры подаются в формализованном виде типа «вопрос-ответ», «входные данные — ответ» или задаются в запросе фразами-маркерами. 2
• Настройка гиперпараметров. 3 Это настраиваемые переменные, которые играют ключевую роль в процессе обучения модели. 3 Настройка ключевых гиперпараметров (скорости обучения, размера батчей, количества эпох и других) позволяет найти оптимальную для задачи конфигурацию. 3
• Проверка промтов. 5 Перед запуском важно протестировать промты и корректировать их для точной интерпретации данных моделью. 5