“`html
Исследование конверсационного инжиниринга подсознательного происхождения (CPE) от IBM Research
Искусственный интеллект, в частности, обработка естественного языка, стал основой в продвижении технологий благодаря большим языковым моделям (LLM), которые привели к новым открытиям. В то же время, реальный потенциал этих LLM раскрывается через эффективный инжиниринг подсказок. Этот процесс требует глубокого понимания возможностей модели и тонкостей человеческого языка.
Проблемы и решения в инжиниринге подсказок
Одной из главных проблем в инжиниринге подсказок является значительная экспертиза и время, требуемое для разработки эффективных подсказок. Традиционно доступные инструменты для инжиниринга подсказок неадекватно решают эти проблемы. В этой связи возникла необходимость в более доступных и удобных инструментах, которые могут помочь пользователям разрабатывать эффективные подсказки без необходимости глубоких технических знаний или обширных ручных усилий.
Разработка инструмента Conversational Prompt Engineering (CPE)
Исследователи из IBM Research представили новаторский подход, известный как Conversational Prompt Engineering (CPE). CPE создан с целью упростить процесс инжиниринга подсказок, устраняя необходимость в маркированных данных и начальных подсказках. Вместо этого он использует чат-интерфейс, позволяющий пользователям взаимодействовать напрямую с передовой моделью чата. Это взаимодействие помогает пользователям четко формулировать свои потребности, и модель направляет их через создание и совершенствование подсказок. Система особенно эффективна для задач, требующих повторной обработки больших объемов текста, таких как резюмирование электронных писем или создание персонализированных рекламных материалов.
Эффективность CPE и перспективы применения
Эффективность CPE была продемонстрирована через пользовательское исследование с участием 12 участников, которые использовали систему для разработки подсказок для задач резюмирования. Исследование показало, что в среднем потребовалось 32 взаимодействия, чтобы создать окончательную подсказку, при этом некоторые участники достигали удовлетворительных результатов за 4 взаимодействия. В 67% случаев исходная подсказка была улучшена через несколько итераций, что указывает на ценность итеративного процесса в улучшении качества окончательной подсказки. Система CPE создает высококачественные персонализированные подсказки через интуитивный чат-интерфейс, делая ее ценным инструментом для различных приложений.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на ItinAI. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале ItinAI News или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot. Этот ИИ-ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab ItinAI.
Исходная статья доступна [тут](https://link-to-article).
“`
