Оценить:
 Рейтинг: 0

Искусство общения с AI: Мастерство создания инструкций для языковых моделей

Год написания книги
2024
Теги
<< 1 ... 3 4 5 6 7 8 9 10 11 >>
На страницу:
7 из 11
Настройки чтения
Размер шрифта
Высота строк
Поля

Ты – опытный маркетолог. [Роль] Разработай стратегию продвижения нового мобильного приложения для любителей путешествий, которое помогает находить интересные места, бронировать отели и делиться впечатлениями с друзьями. [Инструкция] Целевая аудитория: люди в возрасте 25-40 лет, активно пользующиеся социальными сетями. [Контекст] Основные каналы продвижения: социальные сети, контекстная реклама, сотрудничество с блогерами-путешественниками. [Примеры] Максимальная длина ответа: 500 слов. [Настройка параметров] Если тебе потребуется дополнительная информация о приложении или целевой аудитории, не стесняйся задавать вопросы. [Просьба об уточнении]

Важно:

Необязательно использовать все компоненты в каждом промпте. Выбирайте те, которые наиболее подходят для конкретной задачи.

Экспериментируйте с различными комбинациями компонентов и настроек параметров, чтобы найти оптимальный подход для достижения ваших целей.

Помните, что чем яснее и конкретнее ваш промпт, тем выше вероятность получить качественный и релевантный ответ от языковой модели.

Практическое тестирование: сравниваем возможности 8-ми языковых моделей

В этой главе мы перейдем от теории к практике и проведем сравнительное тестирование восьми современных языковых моделей. Мы подготовили набор вопросов, начиная с простых и постепенно усложняя их, чтобы оценить, как каждая модель справляется с различными типами запросов. Мы также будем использовать продвинутые техники создания промптов, такие как цепочки рассуждений и другие, чтобы раскрыть весь потенциал каждой модели.

Модели-участники

В нашем тестировании примут участие следующие языковые модели:

Проприетарные (закрытые):

Исходный код и/или веса модели не раскрываются публично

GPT-4 (OpenAI)

Claude 3.6 Sonnet (Anthropic)

GigaChat (от Сбербанка)

YandexGPT 3 (от Яндекса)

Grok 2mini (X.com)

Gemini Advanced (Google)

Открытые (open-source):

Исходный код и веса модели находятся в открытом доступе

LLaMA 3.1 405B

Mistral Large 2

Этапы тестирования

Простые вопросы: начнем с базовых вопросов, чтобы оценить общие знания и способность моделей понимать естественный язык.

Вопросы с уточнениями: добавим в промпты просьбы задавать уточняющие вопросы, чтобы проверить, как модели справляются с неполной или неоднозначной информацией.

Цепочки рассуждений: используем цепочки промптов, чтобы оценить способность моделей к логическому мышлению и анализу сложных задач.

Творческие задания: предложим моделям выполнить творческие задания, чтобы оценить их воображение и способность генерировать оригинальный контент.

Продвинутые техники: применим другие продвинутые техники создания промптов, такие как использование ролей и настройка параметров, чтобы увидеть, как это влияет на качество ответов.

Критерии оценки

Базовые критерии оценки ответов моделей:

Точность: насколько ответ соответствует действительности и не содержит фактических ошибок.

Релевантность: насколько ответ отвечает на поставленный вопрос и не уходит в сторону от темы.

Информативность: насколько ответ полон и содержит полезную информацию.

Логичность: насколько ответ структурирован и аргументирован, особенно в вопросах, требующих рассуждений.

Креативность: насколько ответ оригинален и интересен, особенно в творческих заданиях.

Язык и стиль: насколько ответ грамотен, понятен и соответствует заданному стилю (если это указано в промпте).

Ожидаемые результаты

Мы ожидаем, что проприетарные модели, благодаря своим большим обучающим данным и постоянным улучшениям, покажут в целом более высокие результаты. Однако открытые модели также могут продемонстрировать впечатляющие возможности, особенно с учетом их открытости и гибкости.

Это тестирование поможет нам лучше понять сильные и слабые стороны каждой модели, а также выявить наиболее подходящие модели для различных типов задач и областей применения. Мы также сможем увидеть, как продвинутые техники создания промптов влияют на качество ответов и как можно использовать их для получения максимальной пользы от языковых моделей.

Присоединяйтесь к нам в следующем разделе, где мы начнем наше практическое тестирование и погрузимся в увлекательный мир сравнения языковых моделей!

Этап 1: Простые вопросы

Начнем наше тестирование с серии простых вопросов, чтобы оценить базовые знания моделей и их способность понимать естественный язык.

Вопросы:

Какая столица Франции?

Кто написал роман "Война и мир"?

В каком году началась Вторая мировая война?

Какая самая длинная река в мире?

Кто изобрел телефон?

Ожидания:

На этом этапе мы ожидаем получить от всех моделей точные и краткие ответы. Это позволит нам убедиться, что они обладают базовыми знаниями и могут корректно интерпретировать простые вопросы.

Результаты ответов:
<< 1 ... 3 4 5 6 7 8 9 10 11 >>
На страницу:
7 из 11