Prompt Engineering

# Основы промпт-инжиниринга

Вспомните, как работает LLM: это механизм предсказания. Модель принимает на вход последовательность текста и предсказывает, каким должен быть следующий токен, основываясь на данных, на которых она обучалась. LLM работает по этому циклу снова и снова, добавляя ранее предсказанный токен в конец последовательности для предсказания следующего. Предсказание следующего токена основано на взаимосвязи между предыдущими токенами и тем, что LLM «видела» во время обучения.

Когда вы пишете промпт, вы пытаетесь настроить LLM так, чтобы она предсказала правильную последовательность токенов. Промпт-инжиниринг — это процесс проектирования высококачественных промптов, которые направляют LLM к созданию точных результатов. Этот процесс включает в себя подбор лучшего промпта, оптимизацию его длины, а также оценку стиля и структуры письма применительно к конкретной задаче. В контексте обработки естественного языка и LLM промпт — это входные данные, предоставляемые модели для генерации ответа или предсказания.

Эти промпты могут быть использованы для решения различных задач понимания и генерации, таких как суммаризация текста, извлечение информации, ответы на вопросы, классификация текста, перевод на другие языки или языки программирования, генерация кода, а также документирование или анализ логики кода.

Вы также можете обратиться к руководствам Google по промптингу [2, 3] с простыми и эффективными примерами.

Занимаясь промпт-инжинирингом, вы начнете с выбора модели. Промпты могут нуждаться в оптимизации под конкретную модель, будь то модели семейства Gemini в Vertex AI, GPT, Claude или модели с открытым исходным кодом, такие как Gemma или LLaMA.

Помимо самого промпта, вам также потребуется настроить различные параметры конфигурации LLM.