Генеративный искусственный интеллект: что это, как работает AI использование генеративных моделей нейросетей

Промтинженер – человек, который понимает как думает машина и может правильно составить запрос к ней. А стоимость такого инженера в рынке около 6000 рублей в час. И поверьте, он с первого раза не подберет правильный запрос для вашей ситуации. И чтобы получить практическую пользу вы сами должны быть экспертом в предметной области. А если вы не эксперт, то вы и не получите решения своего вопроса и не будет ценности, лишь общие ответы. А для столь масштабной технологии непонимание что и почему может сгенерировать ИИ ситуация опасная. Именно поэтому важность мастерства создания промптов невозможно переоценить. Умение правильно формулировать запросы позволяет не только получать более точные ответы, но и максимально эффективно использовать потенциал AI в различных сферах. Мы также рассмотрим распространенные ошибки, которых стоит избегать, и дадим советы, как улучшить свои результаты с помощью грамотного подхода к созданию промптов. Мы обсудим, как создать промпт, который поможет улучшить результаты генерации AI, и какие ошибки следует избегать при создании запросов.

Рост объёмов данных, технологические прорывы и повышение доверия к генеративным системам приведут к перераспределению задач между этими категориями. Хотя хайп вокруг ИИ — относительно недавнее явление, машинное обучение используется для решения прикладных задач уже давно. В этой статье мы разберём ландшафт ИИ с прикладной точки зрения, чтобы понять, что действительно работает уже сейчас, а что пока просто красиво звучит. Например, специалисты инженерной школы Тандона Нью-Йоркского университета решили проверить ИИ-помощника Copilot от Microsoft с точки зрения безопасности. Есть мнение, что галлюцинации – это своего рода «творчество» нейросетей. Как известно, генеративный ИИ не способен придумывать и создавать что-то принципиально новое – только составлять комбинации из загруженных данных, подражая источнику. Обратная связь — это мощный инструмент, который помогает улучшать https://allenai.org качество ответов. Так, за неделю на 5% выросло количество запросов, на которые бот отвечает самостоятельно. Организации могут создавать курсы, учитывая специфику отрасли и уровень подготовки сотрудников. http://akvalife.by/user/Click-SEO/ Промпт может быть настроен так, чтобы генерировать пошаговые инструкции, кейсы из реальной практики или тесты для оценки знаний.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) как наиболее применимая в бизнесе технология, прямо сейчас

Приведу несколько примеров наиболее распространенных проблем. Попытка использовать ChatGPT для создания видео или Midjourney для анализа данных — пустая трата времени. Как правило, модели обучаются на массивных наборах данных, что иногда приводит к их предвзятости или к тому, что модели начинают следовать ошибочным паттернам. Знания о том, какие данные использовались для обучения, также может значительно помочь пользователям. Думая над проблемами моделей ИИ, у меня возникла идея промпт-памяти. Ведь как мы уже говорили выше, галлюцинации у ИИ – аналог творчества. Здесь имеются в виду не ошибки, которые делают сгенерированный нейросетью текст хуже – о них можно почитать в другой нашей статье. Речь про несоответствие утверждений чат-бота установленным нормам или ожиданиям пользователя. ИИ удивляет пользователей своей способностью выполнять работу, о которой его никто не просит. Например, нейросеть может дописать текст в то время, как задача была его только перевести. Галлюцинации искусственного интеллекта могут быть разнообразными и очень неожиданными. Это означает, что в большинстве случаев алгоритм предоставляет неверную информацию. Конкурирующая модель Claude-3.5-sonnet от компании Anthropic продемонстрировала ещё более низкий результат — 28,9% правильных ответов. Когда речь идет о генерации текста, ИИ применяет языковые модели, которые могут создавать связные и логически организованные фразы. Ему необходимо учитывать не только словарный запас, но и построение предложений, стиль и даже тональность. Это позволяет в конечном итоге создавать не просто наборы данных, а настоящие тексты, которые легко воспринимаются пользователями. Благодаря переходу на модель с подбором ответов мы разработали чёткий алгоритм настройки нейросети.

Локальное использование Llama 3.2

Компания OpenAI представила новый бенчмарк под названием SimpleQA для оценки точности выходных данных собственных и конкурирующих моделей ИИ. Однако результаты тестирования выявили серьёзные проблемы с достоверностью информации, генерируемой современными крупными языковыми моделями (LLM). В стремлении объективно оценить эффективность своих и конкурирующих моделей ИИ, OpenAI разработала бенчмарк SimpleQA. Этот инструмент предназначен для измерения точности ответов языковых моделей на простые вопросы. Испытания проводились на последних версиях моделей, включая недавно выпущенный алгоритм o1-preview. Кристиан Перри – основатель и генеральный директор компании Undetectable AI, признанной Forbes лучшим детектором ИИ в мире и ответственной за самую передовую технологию гуманизации на рынке.

Промпт-инжиниринг в различных областях

Промпт-инжиниринг становится важным инструментом для разработчиков, особенно в эпоху, когда генеративные ИИ могут создавать сложный программный код. Сегодня программисты используют AI для выполнения рутинных задач, таких как написание функций, исправление ошибок или генерация тестов. Если вы работаете с разными моделями, важно учитывать их специфику. Для одной задачи может подойти прямолинейный и детализированный запрос, а для другой — более общий и гибкий. Человек здесь нужен скорее для написания промптов — запросов, которые направляют генерацию в нужное русло. Однако в промпт можно заложить только простые знания, а глубокая отраслевая экспертиза остаётся недоступной. В результате они хорошо справляются с такими задачами, https://singularityhub.com как перевод, суммаризация и генерация текстов, но их результат может значительно отличаться от запуска к запуску. https://pytania.radnik.pl/uzytkownik/organic-mastery И снова мы приходим к тому, что нужно быть экспертом в теме, чтобы оценить корректность контента и использовать его. Мы сами несколько раз тестировали ГИИ и часто всегда он давал, скажем так, не совсем корректный результат. Нужно было провести запросов с совершенно безумной детализацией, чтобы получить что-то вменяемое, что потом все равно надо переделывать / докручивать. Проверяешь ли ты какие-то академические работы или проверяешь факты в новостных статьях и конкретных документах, Undetectable справится с этой задачей.