за 6 месяцев.
А что бы вы сделали с этими деньгами?
за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу? 
. Как это работает? 
. Расскажите подробнее! 
Методика динамического few-shot prompting от Microsoft и Azure OpenAI
Понимание Few-Shot Prompting
Few-shot prompting — это методика, где модель получает несколько размеченных примеров для генерации ответа. Этот подход ценен в ситуациях, где размеченных данных мало, позволяя модели обобщать информацию без необходимости обширных обучающих наборов данных. Динамический подход улучшает способность модели выполнять разнообразные задачи, делая ее мощным инструментом для классификации текста, суммаризации и извлечения данных.
Вызовы и Динамическое Решение
Одной из основных проблем со статическим few-shot prompting является управление размером и актуальностью предоставленных примеров. Для решения этих ограничений Microsoft разработал динамическую методику, использующую векторное хранилище для хранения обширного списка примеров. При получении пользовательского ввода, метод сопоставляет его с векторным хранилищем с использованием векторных представлений OpenAI для определения наиболее актуальных примеров.
Роль Векторных Хранилищ и Векторных Представлений OpenAI
Архитектура динамической методики few-shot prompting включает три основных компонента: векторное хранилище, модель векторных представлений и модель GPT. Векторное хранилище отвечает за хранение примеров few-shot prompting. Каждый пример индексируется на основе ввода, представляя содержимое в виде пары ввод-вывод. Модель векторных представлений преобразует ввод пользователя в векторное представление, которое затем используется для запроса в векторном хранилище. Этот шаг гарантирует, что в промпт включаются только наиболее контекстуально актуальные примеры.
Преимущества и Практическая Реализация
Динамическая методика few-shot prompting с Azure OpenAI легко внедряется и требует минимальных усилий по кодированию. Решение включает определение списка примеров, индексацию этих примеров в векторном хранилище и векторизацию пользовательского ввода для определения наиболее актуальных примеров. Практическая реализация состоит из двух основных файлов: ‘requirements.txt’ и ‘main.py’. Файл ‘requirements.txt’ перечисляет необходимые зависимости, включая ‘langchain-openai’, ‘azure-identity’ и ‘numpy’. Сценарий ‘main.py’ настраивает необходимые импорты, определяет клиента Azure OpenAI и использует `SemanticSimilarityExampleSelector` для динамического выбора и извлечения примеров.
Применение и Преимущества
Динамический подход к few-shot prompting позволяет уменьшить вычислительные затраты, снижая общую стоимость использования модели и повышая ее производительность. Этот метод поддерживает легкое добавление новых примеров и сценариев использования, расширяя гибкость и применимость модели.
Заключение
Методика динамического few-shot prompting от Microsoft с Azure OpenAI представляет собой эффективную и контекстно осознанную модель, способную выдавать качественные результаты с минимальным объемом данных. Этот подход может быть полезен для различных приложений в области обработки естественного языка, от чат-ботов и виртуальных ассистентов до автоматизированных систем классификации и суммаризации текста.
