📌Руководство по эффективному использованию промптов для LLM от разработчиков из GoogleDeepMind.
Туториал ориентируется на нетехническую аудиторию, которая имеет опыт взаимодействия с большими языковыми моделями.
В первой половине представлены ментальные конструкции природы посттренинга и промптов. Вторая половина содержит более конкретные предписания и высокоуровневую процедуру промпт-инжиниринга.
Авторы, Varun Godbole и Ellie Pavlick подчеркивают, что поиск «идеальной» подсказки — это итеративный процесс, аналогичный настройке модели, который в лучшем случае является эмпирическим, а в худшем - алхимическим.
▶️ Содержание:
🟢Для кого предназначен этот документ?
🟢Зачем нужно это руководство?
🟢Background трейна: предварительная и последующая подготовка
🟢Рекомендации по промптам
🟢Рудиментарное "руководство по стилю" для промптов
🟢Процедура итерации новых системных инструкций
🟢Некоторые мысли о том, когда полезна LLM
🟢Дополнительные ресурсы
📌Лицензирование: Creative Commons Attribution 4.0 International Public License.
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Prompt #Github #Tutorial
Post #964
1.69K
