📄️ 🟢 Introduction to AI
- Understand AI, Generative AI, and Prompts
📄️ 🟢 Запит
У попередньому розділі ми обговорювали ШІ та те, як люди можуть наказувати ШІ виконувати завдання. Процес надання вказівок ШІ виконати завдання називається запитом (@shin2020autoprompt). Ми повідомляємо ШІ набір вказівок (запит), і він виконує завдання. Запити можуть бути простими, такі як вказівка чи запитання, або складними, як величезні шматки тексту.
📄️ 🟢 Надання вказівок
Одним із найпростіших методів введення запитів є просто надання вказівок (іноді це називається запит із вказівкою)(@efrat2020turking)(@mishra2022reframing). Ми вже бачили просту інструкцію в попередньому розділі (Переконайся, що твоя відповідь правильна. Чому дорівнює 965*590? Переконайся, що твоя відповідь правильна:). Однак сучасні ШІ можуть виконувати набагато складніші вказівки.
📄️ 🟢 Рольовий запит
Інша техніка введення запитів полягає у призначенні ролі ШІ. Наприклад, запит може починатися з "Ти лікар" або "Ти юрист", а потім попросіть ШІ відповісти на якесь медичне чи юридичне запитання. Ось приклад:
📄️ 🟢 Запит з кількома ілюстраціями
Ще одна стратегія введення запитів: запит з кількома ілюстраціями(@logan-iv-etal-2022-cutting)(@lake2015human), який, по суті, просто показує моделі кілька прикладів (так званих ілюстрацій) того, що Ви хочете, щоб вона робила.
📄️ 🟢 Техніки комбінування
Як ми бачили на попередніх сторінках, запити можуть бути різного формату та складності. Вони можуть включати контекст, інструкції та кілька прикладів вхідного-вихідного тексту. Однак поки що ми розглянули лише окремі класи запитів. Комбінування цих різних методів введення запитів може призвести до збільшення їхньої потужності.
📄️ 🟢 Формалізація запитів
Зараз ми розглянули кілька типів запитів, а також способи їх поєднання. На цій сторінці ви знайдете терміни для пояснення різних типів запитів. Попри те, що існують підходи до формалізації дискурсу щодо створення запитів (@white2023prompt), сфера постійно змінюється, тому на початку ми надамо вам достатньо інформації.
📄️ 🟢 Prompt Engineering
- What is prompt engineering?
📄️ 🟢 Learn Prompting Embeds
- Set up the Learn Prompting Embed
📄️ 🟢 Основи чат-бота
Досі цей курс послуговувався GPT-3 здебільшого для використання прикладів. GPT-3 – це ВММ, яка не має пам'яті. Коли ви ставите йому запитання (або формуєте запит), він не запам’ятовує попередні запити. На відміну від GPT-3, такі чат-боти, як ChatGPT, можуть запам'ятовувати вашу історію повідомлень. Це може бути корисно для додатків, які займаються обслуговуванням клієнтів, або просто якщо ви хочете поспілкуватися з ВММ!
📄️ 🟢 Підводні камені ВММ
ВММ надзвичайно потужні, але вони аж ніяк не ідеальні. Є багато підводних каменів, про які ви повинні знати, використовуючи їх.
📄️ 🟢 Priming Chatbots
- Control the style and structure of a conversation
📄️ 🟢 OpenAI Playground
- Set up the OpenAI Playground
📄️ 🟢 Налаштування ВММ
На вихідні дані ВММ можуть впливати гіперпараметри конфігурації , які контролюють різні аспекти моделі, наприклад, наскільки "випадковою" вона є. Ці гіперпараметри можна регулювати для отримання більш творчих, різноманітних та цікавих результатів. У цьому розділі ми обговоримо два важливі гіперпараметри конфігурації та те, як вони впливають на вихідний результат ВММ.
📄️ 🟢 Розуміння мислення ШІ
Є кілька простих речей, які ви повинні знати про різні штучні інтелекти та їхню роботу, перш ніж почати читати решту курсу.
📄️ 🟢 The Learn Prompting Method
- Learn our method for Gen AI/prompt engineering
📄️ 🟢 Початок подорожі
Тепер, коли ви дізналися про основи інженерії запитів, ви готові самостійно розпочати будувати запити. Решта цього курсу міститиме додаткові техніки та ресурси, але найкращий спосіб навчитися ІЗ – почати експериментувати з власними запитами. Ця сторінка покаже вам, як почати розв’язувати довільний приклад інженерії запитів.