Промпт-инжиниринг: как разговаривать с нейросетью на одном языке
Появление трансформеров и мультимодальных моделей превратило языковые модели из инструментов для узкоспециализированных задач в универсальные системы, способные решать широкий спектр проблем. Эти достижения повысили не только производительность, но и доступность ИИ, позволив интегрировать его в повседневную жизнь и бизнес. Сегодня LLM — это не просто технология, а платформа, на которой строится будущее искусственного интеллекта. Расскажем, как развивались современные нейросети и научим вас формулировать запросы к LLM так, чтобы они точно понимали ваши потребности.
Никита Грибанов — Data Scientist из компании RAFT, занимается исследованием безопасности. На закрытом эфире для комьюнити Skillbox Code Experts рассказал, что такое LLM и как с ними общаться. Изложили основные мысли в статье.
Как появились LLM и что они умеют
LLM, или Large Language Model, переводится как «Большая языковая модель». Эти модели стали революцией в обработке естественного языка благодаря их способности генерировать, понимать и анализировать текст. Ключевые технологические скачки в развитии LLM связаны с двумя событиями: появлением трансформеров в 2018 году и последующим выпуском мультимодальных моделей в 2022 году.
2018: трансформеры, изменившие правила игры
В 2018 году OpenAI выпустила первую большую языковую модель, что стало поворотным моментом в истории искусственного интеллекта. В том же году Google представила архитектуру трансформеров, которая заменила устаревшие рекуррентные нейронные сети (RNN) и свёрточные нейронные сети (CNN).
Трансформеры — это архитектура нейронных сетей, которая существенно улучшила качество языковых моделей. Их основные преимущества:
Предсказание вероятности слов. При генерации текста трансформеры предсказывают вероятность появления каждого следующего слова, основываясь на контексте. Это делает текст более связным и логически обоснованным.
Обработка длинных зависимостей. Трансформеры анализируют весь текст целиком, а не только локальные последовательности, как, например, LSTM, что улучшает понимание сложных текстов с длинными связями между словами.
Параллельная обработка данных. В отличие от RNN, которые обрабатывали текст последовательно, трансформеры позволяют обрабатывать весь запрос одновременно. Это ускорило обучение моделей и повысило производительность.
Эти новшества позволили языковым моделям быстрее обучаться, работать с большими объемами данных и генерировать более точные ответы.
2022: Эра мультимодальных моделей
Следующий значимый скачок произошёл в 2022 году, когда OpenAI представила GPT-3 и её бесплатное приложение ChatGPT. Эта модель продемонстрировала не только улучшенные навыки работы с текстом, но и начала движение к мультимодальности.
Ранние языковые модели (2018 год) были ограничены и решали узкий набор задач, такие как генерация коротких текстов или рассказов. Современные модели стали мультимодальными, то есть:
Могут работать не только с текстом, но и с изображениями, звуками.
Генерируют комплексные ответы, такие как код, песни, комментарии или рисунки.
Выполняют широкий спектр задач: от математики и программирования до анализа данных и творчества.
Вы можете попросить модель написать песню, нарисовать к ней обложку, исправить баг в коде и прокомментировать его — и всё это в рамках одного интерфейса.
Сегодня лидерами в разработке LLM остаются:
OpenAI, чьи модели GPT-4 и ChatGPT задали стандарты для индустрии.
Российские разработки, такие как GigaChat и Яндекс.GPT, которые демонстрируют хорошие результаты, особенно учитывая их меньший масштаб по сравнению с мировыми аналогами.
Промпт-инжиниринг
Современные языковые модели способны решать широкий спектр задач, но их работа основана на вероятностной системе. При каждом запросе модель генерирует множество возможных ответов с различной степенью вероятности. Чтобы привести модель к нужному результату, требуется правильно формулировать запросы. Именно для этой цели появилась профессия Prompt Engineering.
Что такое промпт и почему он важен?
Промпт — это запрос, который пользователь формулирует для модели. Он может включать подробные инструкции, уточняющие детали и дополнительные данные, чтобы получить максимально качественный ответ. От того, насколько грамотно составлен промпт, зависит точность и релевантность ответа модели.
Если запрос составлен нечетко или содержит некорректные данные, модель может интерпретировать его неправильно и сгенерировать нерелевантный ответ. Такая ситуация называется галлюцинацией: модель создаёт текст, не имеющий смысла или не соответствующий заданию.
Проиллюстрируем на примере
Обычное сообщение:
«Расскажи, что такое мартингалы».
«Мартингалы — это класс математических объектов в теории вероятностей, которые применяются для описания последовательностей случайных величин. Они характеризуются «отсутствием памяти» и имеют важное свойство: математическое ожидание будущих значений, при условии знания прошлых, равно текущему значению. Этот принцип часто интерпретируется как отсутствие систематической тенденции (или стратегии) изменить ожидаемое значение».
Ничего не понятно, но очень интересно. Давайте сделаем его немного конкретнее, добавив больше контекста и указав роль, в качестве которой должна выступать LLM.
«Расскажи что такое мартингалы, если бы ты был учителем и объяснял это понятие школьникам».
«Мартингал — это концепция из теории вероятностей, которая описывает особенный вид последовательности случайных величин. Главное в мартингале — это то, что его будущие значения зависят только от текущего состояния, а не от того, что происходило до этого. То есть, если мы пытаемся предсказать будущее, нам не поможет информация о прошлом, нам достаточно только текущего состояния».
И, наконец, сделаем сообщение еще более подробным, добавив в промпт просьбу объяснить понятие на примере.
«Расскажи что такое мартингалы, если бы ты объяснял это понятие детям дошкольного возраста на примере реальной ситуации».
«Мартингал — это такое правило, по которому люди всегда делают ставки, не смотря на то, что выигрывают или проигрывают, чтобы в случае проигрыша они могли вернуть свои деньги. Попробуем объяснить на примере:
Представь, что ты играешь с другом в игру, где вам нужно угадать, будет ли монетка орлом или решкой. В начале игры ты ставишь одну монетку на то, что выпадет орел. Если ты проиграл и выпала решка, то ты ставишь две монетки на орел. Если опять не повезло — ты ставишь четыре монетки, потом восемь и так далее. Ты всегда ставишь в два раза больше, чтобы, если выиграешь, вернуть все, что проиграл до этого, и еще немного заработать».
Основные принципы написания эффективных промптов
Детализация. Чем больше конкретных деталей содержит запрос, тем лучше модель понимает задачу. Это особенно важно для сложных задач, например:
Найти ошибку в коде.
Описать работу специфического класса в программировании.
Создать документацию.
Однако избыточная детализация может привести к ошибке из-за ограничений контекстного окна модели (объем информации, который модель может обработать за раз).
Совет: разделяйте запросы на смысловые блоки.
Первый блок — исходные данные (например, фрагмент кода).
Второй блок — инструкция для модели, что с этими данными нужно сделать.
Это помогает модели избежать путаницы и улучшает результаты.
Прямолинейность
Модели не умеют читать между строк и плохо справляются с абстракциями. Чем точнее и однозначнее сформулирован запрос, тем проще модели сужать область поиска и генерировать релевантный ответ.
Совет: избегайте намеков и обтекаемых формулировок. Всегда говорите прямо и без двусмысленностей. Вместо: «Что ты думаешь об этом коде?» — «Проанализируй этот код и объясни, как он работает.»
Проблемы и решения
Ограничение контекста. Модели могут обрабатывать ограниченное количество информации за один запрос. Если ваш промпт слишком длинный, модель может «обрезать» данные, что существенно повлияет на результат.
Решение:
Риск галлюцинаций. Когда запрос плохо структурирован, модель может сгенерировать не соответствующий ожиданиям или даже абсурдный текст.
Решение:
Подавайте чёткие и точные инструкции.
Используйте примеры, чтобы уточнить контекст.
Промпт-инжиниринг — это не просто формулирование вопросов, а глубокая работа по структурированию запроса, учёту ограничений модели и созданию понятной инструкции.
Эффективный промпт помогает увеличить вероятность получения нужного результата, сэкономить время на доработке и уточнении запросов, повысить точность и релевантность ответов.
Техники промптинга
Промптинг, или искусство взаимодействия с языковыми моделями, — это эмпирическая область, основанная на экспериментах и анализе поведения моделей. Промпт-инжиниринг как профессия возник потому, что необходимо выявлять закономерности и оптимальные подходы к формированию запросов, чтобы максимально эффективно использовать возможности моделей.
Паттерны поведения моделей — это повторяющиеся принципы, которые наблюдаются при обработке текстовых запросов. Эти паттерны формируют базу для техник промптинга — стратегий, направленных на получение качественных и точных ответов от модели. Каждая техника имеет свою уникальную структуру, преимущества и ограничения, которые нужно учитывать в зависимости от поставленной задачи.
Паттерны поведения модели часто и называют техниками промптинга. Эти техники имеют абсолютно разную структуру. Общий смысл их, конечно, заключается в том, чтобы повысить качество ответа. Но у каждой из этих техник есть свои плюсы и минусы.
Главная цель любой техники — улучшить качество ответов модели, но пути её достижения могут быть разными. Вот ключевые задачи, которые решают техники промптинга:
Экономия контекстного окна. Контекстное окно модели ограничено (например, 4,000 или 8,000 токенов в зависимости от её конфигурации). Некоторые техники позволяют сократить объем текста в запросе, сохранив ту же информативность. Это позволяет экономить место для важной информации, особенно если задача требует детализации.
Пример: вместо длинного объяснения задачи можно использовать сокращённые формулировки или ключевые слова, которые модель поймёт так же хорошо, как развернутый текст.
Снижение затрат времени. Сложные задачи требуют долгих экспериментов с формулировками запросов. Техники промптинга помогают быстрее подобрать оптимальную структуру запроса, экономя время пользователя.
Адаптация к модели. Разные языковые модели имеют свои особенности обработки запросов. Понимание этих особенностей позволяет формировать запросы, которые максимально соответствуют архитектуре конкретной модели.
Zero-Shot (нулевой контекст)
В этой технике вы задаёте модели вопрос без предоставления контекста или примеров. Модель отвечает, опираясь исключительно на знания, полученные на этапе обучения.
Пример использования: «Определи тональность текста: нейтральный, негативный или позитивный». Модель обрабатывает вопрос, используя свою обученную базу данных, и выдаёт ответ.
Плюсы: простота, минимальная подготовка запроса.
Минусы: низкая точность для сложных задач из-за отсутствия контекста.
Где работает: простые задачи, например, шаблоны для Excel, планирование, или решение базовых математических задач.
Few-Shot (несколько примеров)
Эта техника включает предоставление модели нескольких примеров аналогичных задач перед тем, как задать основной вопрос. Это улучшает понимание задачи моделью, так как она опирается на предоставленный контекст.
Пример использования:
Пример 1: «Если текст содержит: «Я счастлив сегодня», ответ: позитивный.»
Пример 2: «Если текст содержит: «Я грущу», ответ: негативный.»
Вопрос: «Определи тональность текста: «Я доволен результатом».»
Плюсы: значительное улучшение точности в сравнении с Zero-Shot.
Минусы: требует времени на подготовку примеров. Необходимы качественные и релевантные примеры.
Где работает: задачи с высокой сложностью и вариативностью, где требуется модельный контекст (например, анализ текста, интерпретация данных).
Role Assignment (назначение роли)
Здесь модели задаётся определённая роль или профессиональный контекст. Это позволяет снизить объём дополнительных пояснений в запросе и получить ответы, соответствующие конкретной области знаний.
Пример использования: «Ты профессор химии. Объясни процесс нейтрализации кислот и оснований».
Плюсы: экономия контекстного окна и времени. Позволяет формировать более точные ответы.
Минусы: роль должна быть задана чётко и соответствовать задаче.
Где работает: технические и профессиональные темы, требующие глубокого понимания предмета.
Chain of Thought (цепочка размышлений)
Эта техника направлена на пошаговое решение задачи. Модель поэтапно объясняет процесс, чтобы достичь конечного ответа.
Пример использования: «Реши уравнение (3 + 2) × (5 — 1), объясняя каждый шаг.»
Ответ модели:
Выполняем операции в скобках: (3 + 2) = 5 и (5 — 1) = 4.
Умножаем результаты: 5 × 4 = 20.
Плюсы: повышает точность для сложных и нетривиальных задач.
Минусы: требует более длинных запросов.
Где работает: математические, логические и многошаговые задачи.
Self-Consistency (самосогласованность)
Этот подход дополняет Chain of Thought, добавляя примеры аналогичных задач. Модель обучается на предоставленных шагах и воспроизводит их для новой задачи.
Пример использования:
Пример задачи:
«Решите уравнение: (2 + 3) × (4 — 1). Шаги: Сначала сложите: 2 + 3 = 5. Затем вычтите: 4 — 1 = 3. Наконец, умножьте: 5 × 3 = 15.»
Новый запрос:
«Решите уравнение: (6 — 2) × (7 + 1).»
Плюсы: высокая точность благодаря демонстрации шагов.
Минусы: требует больше времени на подготовку.
Где работает: задачи, где важно объяснить логику решения.
Context Expansion (расширение контекста)
В этой технике модель работает с несколькими запросами, создавая расширенный контекст. Вы задаёте вопрос не сразу, а постепенно, через цепочку промптов, анализируя ответы и корректируя направление.
Пример использования:
Вопрос 1: «Каков химический состав воды?»
Вопрос 2: «Объясни, как молекулы воды взаимодействуют в жидком состоянии.»
Финальный запрос: «На основе этого, опиши, почему вода является универсальным растворителем.»
Плюсы: углубляет понимание задачи моделью.
Минусы: требует больше взаимодействий и временных затрат.
Где работает: исследовательские задачи, требующие детализации.
Комбинируя перечисленные техники, можно достичь высокого уровня точности и гибкости в работе с языковыми моделями. Например, Role Assignment и Chain of Thought могут быть объединены для создания пошаговых объяснений в профессиональном контексте. Few-Shot и Self-Consistency помогают улучшить результат там, где требуется учёт конкретных примеров.
Совет: начните с базовой техники (например, Zero-Shot или Few-Shot), а затем добавляйте элементы более сложных методов в зависимости от сложности задачи. Это позволит добиться оптимального результата с минимальными затратами.
Вывод
Промпт-инжиниринг — это динамично развивающаяся и экспериментальная область, в которой каждая техника имеет свои задачи и область применения. Эффективность методов промптинга зависит от специфики используемой модели, её архитектуры, объёма и качества данных, на которых она была обучена, а также алгоритмов, управляющих её поведением.
Языковые модели различаются по многим параметрам:
Архитектура. Например, GPT-4 и другие трансформеры могут иметь разные подходы к обработке контекста.
Обучение. Количество и качество данных, использованных для обучения, влияют на точность и глубину ответов.
Границы возможностей. Размер контекстного окна, уровень обобщения и способность к логическим выводам также зависят от конкретной модели.
Эти различия означают, что универсального подхода к созданию промптов нет. Техника, эффективная для одной модели, может быть малоэффективной или даже не применимой для другой. Например, методы Zero-Shot и Few-Shot работают по-разному в зависимости от обучающей выборки и настройки модели.
Как подобрать подход к конкретной модели?
Исследуйте особенности модели. Ознакомьтесь с её документацией, чтобы понять ограничения, сильные стороны и рекомендованные методы взаимодействия.
Экспериментируйте. Тестируйте разные техники промптинга на задачах, чтобы определить, какие подходы работают лучше всего.
Адаптируйтесь. Подбирайте стратегии, исходя из целей задачи и поведения модели.
