“`html
Искусственный интеллект в современных технологиях
Искусственный интеллект, особенно обработка естественного языка (NLP), стала ключевым элементом в развитии технологий, с большими языковыми моделями (LLM) на передовых позициях. Эти модели, такие как использование для суммирования текста, автоматизированной поддержки клиентов и создания контента, разработаны для интерпретации и генерации текста, схожего с человеческим. Однако истинный потенциал этих LLM проявляется через эффективное инженерное задание. Этот процесс включает в себя создание точных инструкций, которые направляют модели на производство желаемых результатов. Эта критическая и сложная задача требует глубокого понимания возможностей модели и тонкостей человеческого языка.
Преодоление вызовов в инженерии заданий
Одной из основных проблем в инженерии заданий является значительное экспертное мнение и время, необходимое для создания эффективных заданий. При работе с креативными или разнообразными результатами создание заданий, которые точно передают задачу и отражают ожидания пользователя, может быть особенно сложным. Эта задача дополнительно усложняется тем, что многие существующие методы полагаются на размеченные наборы данных для уточнения заданий, которые часто сложно получить. Пользователям обычно приходится вручную создавать начальные задания, что может быть затруднительно и не всегда приводит к оптимальным заданиям для конкретных задач. Эти проблемы подчеркивают существенное препятствие для использования полного потенциала LLM, особенно для тех, у кого нет обширного опыта в инженерии заданий.
Инновационный подход к инженерии заданий
Исследователи из IBM Research представили новаторский подход, известный как Conversational Prompt Engineering (CPE). CPE разработан для упрощения процесса инженерии заданий путем устранения необходимости в размеченных данных и начальных заданиях. Вместо этого он использует чат-интерфейс, который позволяет пользователям взаимодействовать непосредственно с продвинутой чат-моделью. Это взаимодействие помогает пользователям ясно формулировать свои потребности, а модель направляет их через создание и уточнение заданий. Система особенно эффективна для задач, требующих повторной обработки больших объемов текста, таких как суммирование электронных писем или генерация персонализированного рекламного контента.
Эффективность CPE
Эффективность CPE была продемонстрирована через исследование, включающее 12 участников, которые взаимодействовали с системой для разработки заданий для суммирования. Результаты показали, что в среднем для достижения окончательного задания требовалось 32 взаимодействия, а некоторые участники достигали удовлетворительных заданий всего за 4 взаимодействия. В 67% случаев начальное задание уточнялось через несколько итераций, что указывает на ценность итеративного процесса в улучшении качества окончательного задания. Итоговые задания, созданные через CPE, использовались для создания резюме, которые участники затем оценили. Эти резюме постоянно оценивались как высококачественные, и участники выразили удовлетворение способностью заданий удовлетворить их конкретные потребности.
Заключение
Conversational Prompt Engineering (CPE) упрощает процесс и делает его более доступным, решая значительные проблемы, связанные с традиционными методами. Система генерирует высококачественные персонализированные задания через интуитивный, чат-интерфейс, что делает ее ценным инструментом для различных приложений. Результаты исследования пользователей подчеркивают эффективность CPE в сокращении времени и усилий, необходимых для создания заданий, сохраняя или улучшая качество результата.
“`
