Artificial stupidity

#ml #llm

Продолжаем базовые советы по написанию промптов к LLM:
1. Начинать лучше с простого.
Вместо того, чтобы сразу писать очень сложный детальный промпт, лучше начать с простого описания того, что хочется получить. И постепенно улучшать промпт, пока ответ не начнет вас удовлетворять;
2. В некоторых случаях лучше писать промпт на английском языке.
Интуиция тут простая – больше всего контента, который был в обучении нейросети, на английском (+ я недавно видел статью, авторы которой в результате экспериментов пришли к выводу, что модели "думают" на английском, даже когда с ними работают на иных языках). Поэкспериментировать стоит, если никак не удается получить корректный ответ с русским промптом;
3. Избегайте неточностей.
Лучше быть как можно более конкретным и прямым. Например, если вы хотите получить короткий текст, то вместо “опиши кратко” лучше четко указать, что хотите видеть ответ в “двух предложениях”.
Это же относится и к описанию задачи. Лучше избегать двусмысленных трактовок.
4. Экспериментируйте.
Лучше попробовать несколько вариантов и/или подходов и сравнить результаты. Не всегда первое пришедшее в голову описание задачи будет наилучшим по качеству. 
5. Сконцентрируйтесь на том, что нужно сделать.
При описании желаемого поведения, лучше концентрироваться на том, что нужно сделать. Описание нежеланного поведения (по наблюдениям) работает хуже. То есть, нам лучше описывать то, что мы хотим, а не то, чего бы мы не хотели. 
6. Учитывайте длину контекста.
Количество входной информации, которое может обработать LLM ограничено (впрочем, в последнее время с этим стало попроще). Стоит это учитывать при использовании больших промптов или попытках подачи в качестве контекста больших объемов информации (инструкции, книги, иные объемные тексты).

❤4👍2

www.tgoop.com/artificial_stupid/387

1.24K viewsMar 16, 2024 at 12:02

#ml #llm

Продолжаем базовые советы по написанию промптов к LLM:
1. Начинать лучше с простого.
Вместо того, чтобы сразу писать очень сложный детальный промпт, лучше начать с простого описания того, что хочется получить. И постепенно улучшать промпт, пока ответ не начнет вас удовлетворять;
2. В некоторых случаях лучше писать промпт на английском языке.
Интуиция тут простая – больше всего контента, который был в обучении нейросети, на английском (+ я недавно видел статью, авторы которой в результате экспериментов пришли к выводу, что модели "думают" на английском, даже когда с ними работают на иных языках). Поэкспериментировать стоит, если никак не удается получить корректный ответ с русским промптом;
3. Избегайте неточностей.
Лучше быть как можно более конкретным и прямым. Например, если вы хотите получить короткий текст, то вместо “опиши кратко” лучше четко указать, что хотите видеть ответ в “двух предложениях”.
Это же относится и к описанию задачи. Лучше избегать двусмысленных трактовок.
4. Экспериментируйте.
Лучше попробовать несколько вариантов и/или подходов и сравнить результаты. Не всегда первое пришедшее в голову описание задачи будет наилучшим по качеству. 
5. Сконцентрируйтесь на том, что нужно сделать.
При описании желаемого поведения, лучше концентрироваться на том, что нужно сделать. Описание нежеланного поведения (по наблюдениям) работает хуже. То есть, нам лучше описывать то, что мы хотим, а не то, чего бы мы не хотели. 
6. Учитывайте длину контекста.
Количество входной информации, которое может обработать LLM ограничено (впрочем, в последнее время с этим стало попроще). Стоит это учитывать при использовании больших промптов или попытках подачи в качестве контекста больших объемов информации (инструкции, книги, иные объемные тексты).

BY Artificial stupidity