Промт инжиниринг

Предисловие

Вам предстоит знакомство с тем, как работает один из самых мощных инструментов цифрового века – большие языковые модели, такие как ChatGPT. Они умеют многое: от структурированной генерации текста до симуляции ролей, анализа и вывода. Однако, как и любой сложный инструмент, большие языковые модели особенно эффективны в умелых руках.

Эта книга – приглашение не просто к эксперименту, а к сотрудничеству. Вы узнаете, как правильно задавать вопросы, как использовать шаблоны (паттерны) взаимодействия и как формировать запросы так, чтобы получать точные и полезные ответы. Знание этих паттернов поможет вам не только решать повседневные задачи, но и открывать новые способы применения ИИ – в работе, обучении и творчестве.

Пусть это пособие станет для вас навигацией в мире, где текст – код взаимодействия, а каждый запрос – программа. Мой труд был задуман, чтобы помочь. Остальное – в ваших руках.

Глава 1.

Что такое большие языковые модели и как они работают

В этой главе мы не будем углубляться в технические детали, но расскажем достаточно, чтобы вы могли эффективно использовать языковые модели в своей работе. Особенно важно это при создании запросов, или, как их принято называть, промптов.

Что делает языковая модель?

Основное, что делает большая языковая модель, – получает ваш текстовый ввод и пытается предсказать следующее слово. Затем она добавляет это слово к исходному тексту и предсказывает следующее. И так – шаг за шагом – пока не сочтёт, что ответ завершён.

Можно представить это как постепенное формирование предложения: слово за словом, словно капля чернил за каплей вырисовывает фразу.

На практике всё гораздо сложнее, но суть именно такая: модель анализирует контекст и предсказывает наиболее вероятное следующее слово. Последнее слово в цепочке обычно означает «стоп», даже если визуально это не всегда заметно.

Пример работы

Допустим, мы вводим:

В лесу родилась…

Если вы знакомы с популярной новогодней песней, то логичное продолжение: ёлочка, в лесу она росла.

Модель сначала предскажет слово ёлочка, затем – следующее, и так далее, пока не сочтёт, что завершила предложение.

Другой пример:

Осенью в парке лежат…

Модель, скорее всего, продолжит: жёлтые листья, шуршащие под ногами.

Это не потому, что она знает поэзию или литературу. Она просто «помнит», какие фразы чаще всего следовали за такими строками в данных, на которых её обучали.

Как обучают модели?

Обучение происходит на огромных текстовых массивах, собранных из интернета. Алгоритм показывают часть текста и просят предсказать следующее слово. Если ответ неверен – происходит корректировка.

Так шаг за шагом модель учится находить паттерны, контексты, языковые зависимости и смысловые связи. Чем больше параметров у модели – тем точнее её предсказания.

Почему они называются «большими»? Потому что их обучают с помощью гигантских количеств данных, и они содержат миллиарды параметров. Это позволяет моделям эффективно обрабатывать текст, понимая не только отдельные слова, но и их отношения в длинных цепочках.

Например, фраза В лесу родилась могла бы продолжиться как странная история о медведе в костюме. Это технически корректно, но статистически маловероятно. Поэтому модель выберет вариант ёлочка, потому что он чаще встречался в обучающих данных.