Einführung
Im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) hat sich Immediate Engineering als leistungsstarke Technik zur Verbesserung der Leistung und Anpassungsfähigkeit von Sprachmodellen herausgestellt. Durch die sorgfältige Gestaltung von Eingabeaufforderungen können wir das Verhalten und die Ausgabe dieser Modelle so gestalten, dass bestimmte Aufgaben erfüllt oder gezielte Antworten generiert werden. In diesem umfassenden Leitfaden werden wir das Konzept des Immediate Engineering und seine Bedeutung untersuchen und uns mit verschiedenen Techniken und Anwendungsfällen befassen. Von der einfachen Eingabeaufforderungsformatierung bis hin zu erweiterten Strategien wie N-Shot-Eingabeaufforderung und Selbstkonsistenz bieten wir Einblicke und Beispiele, die Ihnen helfen, das wahre Potenzial der Eingabeaufforderungsentwicklung auszuschöpfen.
Was ist Immediate Engineering?
Beim Immediate Engineering geht es darum, präzise und kontextspezifische Anweisungen oder Abfragen, sogenannte Prompts, zu erstellen, um gewünschte Antworten aus Sprachmodellen hervorzurufen. Diese Eingabeaufforderungen geben dem Modell Orientierung und helfen bei der Gestaltung seines Verhaltens und seiner Ausgabe. Durch den Einsatz von Immediate-Engineering-Techniken können wir die Modellleistung verbessern, eine bessere Kontrolle über die generierte Ausgabe erreichen und Einschränkungen beseitigen, die mit der Generierung offener Sprachen verbunden sind.
Warum Immediate Engineering?
Immediate Engineering spielt eine entscheidende Rolle bei der Feinabstimmung von Sprachmodellen für bestimmte Anwendungen, der Verbesserung ihrer Genauigkeit und der Gewährleistung zuverlässigerer Ergebnisse. Sprachmodelle wie GPT-3 haben beeindruckende Fähigkeiten bei der Generierung menschenähnlicher Texte gezeigt. Ohne angemessene Anleitung können diese Modelle jedoch Antworten liefern, die entweder irrelevant, voreingenommen oder nicht kohärent sind. Immediate Engineering ermöglicht es uns, diese Modelle auf gewünschte Verhaltensweisen auszurichten und Ergebnisse zu erzeugen, die mit unseren Absichten übereinstimmen.
Einige Standarddefinitionen:
Bevor wir uns eingehender mit Immediate Engineering befassen, wollen wir einige Standarddefinitionen festlegen:
- Etikett: Die spezifische Kategorie oder Aufgabe, auf die sich das Sprachmodell konzentrieren soll, z. B. Stimmungsanalyse, Zusammenfassung oder Beantwortung von Fragen.
- Logik: Die zugrunde liegenden Regeln, Einschränkungen oder Anweisungen, die das Verhalten des Sprachmodells innerhalb der angegebenen Eingabeaufforderung steuern.
- Modellparameter (LLM-Parameter): Bezieht sich auf die spezifischen Einstellungen oder Konfigurationen des Sprachmodells, einschließlich Temperatur-, Prime-Okay- und Prime-P-Abtastung, die den Generierungsprozess beeinflussen.
Grundlegende Eingabeaufforderungen und Eingabeaufforderungsformatierung
Beim Entwerfen von Eingabeaufforderungen ist es wichtig, die grundlegenden Strukturen und Formatierungstechniken zu verstehen. Eingabeaufforderungen bestehen häufig aus Anweisungen und Platzhaltern, die die Reaktion des Modells steuern. Bei der Stimmungsanalyse könnte eine Eingabeaufforderung beispielsweise einen Platzhalter für den zu analysierenden Textual content sowie Anweisungen wie „Analysieren Sie die Stimmung des folgenden Textes:“ enthalten. Durch die Bereitstellung klarer und spezifischer Anweisungen können wir den Fokus des Modells lenken und genauere Ergebnisse erzielen.
Elemente einer Eingabeaufforderung:
Eine intestine gestaltete Eingabeaufforderung sollte mehrere Schlüsselelemente enthalten:
- Kontext: Bereitstellung relevanter Hintergrundinformationen oder Kontexte, um sicherzustellen, dass das Modell die Aufgabe oder Abfrage versteht.
- Aufgabenbeschreibung: Definieren Sie klar die Aufgabe oder das Ziel, auf das sich das Modell konzentrieren soll, z. B. die Erstellung einer Zusammenfassung oder die Beantwortung einer bestimmten Frage.
- Einschränkungen: Einschließlich aller Einschränkungen oder Einschränkungen, die das Verhalten des Modells steuern, wie etwa Beschränkungen der Wortzahl oder spezifische Inhaltsanforderungen.
Allgemeine Tipps zum Entwerfen von Eingabeaufforderungen:
Beachten Sie die folgenden Tipps, um die Wirksamkeit von Eingabeaufforderungen zu optimieren
Seien Sie spezifisch: Definieren Sie die gewünschte Ausgabe klar und geben Sie genaue Anweisungen, um die Reaktion des Modells zu steuern.
Halten Sie es prägnant: Vermeiden Sie zu lange Eingabeaufforderungen, die das Modell verwirren könnten. Konzentrieren Sie sich auf wesentliche Anweisungen und Informationen.
Seien Sie sich des Kontexts bewusst: Integrieren Sie relevanten Kontext in die Eingabeaufforderung, um sicherzustellen, dass das Modell die gewünschte Aufgabe oder Abfrage versteht.
Testen und iterieren: Experimentieren Sie mit verschiedenen Eingabeaufforderungsdesigns und bewerten Sie die Antworten des Modells, um die Eingabeaufforderung im Laufe der Zeit zu verfeinern und zu verbessern.
Schnelle technische Anwendungsfälle
Immediate Engineering kann auf verschiedene NLP-Aufgaben angewendet werden. Sehen wir uns einige häufige Anwendungsfälle an:
Mit intestine gestalteten Eingabeaufforderungen können Sprachmodelle spezifische Informationen aus gegebenen Texten extrahieren. Durch die Bereitstellung einer Eingabeaufforderung wie „Extrahieren Sie die Namen aller im Textual content erwähnten Charaktere“ kann das Modell beispielsweise eine Liste mit Charakternamen erstellen und so eine effiziente Informationsextraktion ermöglichen.
Immediate: "Extract the names of all characters talked about within the textual content."
Instance Textual content: "Within the novel 'Pleasure and Prejudice,' Elizabeth Bennet, Mr. Darcy, and Jane Bennet are outstanding characters."
Output: ["Elizabeth Bennet", "Mr. Darcy", "Jane Bennet"]
Textzusammenfassung
Eingabeaufforderungen können Sprachmodelle dabei unterstützen, prägnante und genaue Zusammenfassungen längerer Texte zu erstellen. Durch eine Anweisung wie „Fassen Sie die folgende Passage in drei bis vier Sätzen zusammen“ können wir prägnante Zusammenfassungen erhalten, die die wesentlichen Informationen erfassen.
Immediate: "Summarize the next passage in 3-4 sentences."
Instance Textual content: "Scientists have found a brand new species of orchid within the rainforests of South America. This orchid, named Orchidaceae novus, boasts vibrant purple petals and a singular perfume. Its discovery brings new insights into the wealthy biodiversity of the area."
Output: "A brand new species of orchid, Orchidaceae novus, has been discovered within the South American rainforests. This vibrant purple orchid with a singular perfume provides to the area's biodiversity."
Beantwortung von Fragen
Durch sorgfältig konstruierte Eingabeaufforderungen können Sprachmodelle bei Fragen-Antwort-Aufgaben hervorragende Leistungen erbringen. Zum Beispiel, indem Sie eine Aufforderung formulieren wie „Beantworten Sie die folgende Frage: [question]„Das Modell kann relevante und genaue Antworten generieren.
Immediate: "Reply the next query: Who received the 2020 Nobel Prize in Physics?"
Instance Query: "Who received the 2020 Nobel Prize in Physics?"
Output: "The 2020 Nobel Prize in Physics was awarded to Roger Penrose, Reinhard Genzel, and Andrea Ghez for his or her groundbreaking discoveries on black holes."
Codegenerierung
Immediate Engineering kann bei der Generierung von Codeausschnitten oder Programmierlösungen helfen. Durch die Bereitstellung einer klaren Aufgabenspezifikation und eines relevanten Kontexts können Sprachmodelle Code generieren, der mit der gewünschten Funktionalität übereinstimmt.
Immediate: "Generate a Python code snippet to calculate the factorial of a given quantity."
Instance Output:
def factorial(n):
if n == 0 or n == 1:
return 1
else:
return n * factorial(n-1)
quantity = int(enter("Enter a quantity: "))
consequence = factorial(quantity)
print("The factorial of", quantity, "is", consequence)
Textklassifizierung
Eingabeaufforderungen können Sprachmodelle bei der Durchführung von Textklassifizierungsaufgaben wie Stimmungsanalysen oder Themenkategorisierungen anleiten. Durch die Bereitstellung spezifischer Anweisungen und Kontexte können Modelle Texte genau in vordefinierte Kategorien klassifizieren.
Eingabeaufforderung: „Klassifizieren Sie die folgende Bewertung als positiv oder negativ.“
Beispieltext: „Der Movie hatte ein unglaubliches Schauspiel, eine atemberaubende Kinematographie und eine fesselnde Handlung, die mich in Atem gehalten hat.“
Ausgabe: Positiv
Schnelle technische Techniken
Um die Möglichkeiten des Immediate Engineering weiter zu verbessern, können mehrere fortschrittliche Techniken eingesetzt werden:
N-Schuss-Eingabeaufforderung:
Bei der N-Shot-Eingabeaufforderung geht es um die Feinabstimmung von Modellen mit begrenzten oder keinen gekennzeichneten Daten für eine bestimmte Aufgabe. Durch die Bereitstellung einer kleinen Anzahl beschrifteter Beispiele können Sprachmodelle lernen, die Aufgabe zu verallgemeinern und genau auszuführen. Die N-Schuss-Eingabeaufforderung umfasst Ansätze zur Null-Schuss- und Wenig-Schuss-Eingabeaufforderung.
Zero-Shot-Eingabeaufforderung:
Beim Zero-Shot-Immediate werden Modelle darauf trainiert, Aufgaben auszuführen, für die sie nicht explizit trainiert wurden. Stattdessen liefert die Eingabeaufforderung eine klare Aufgabenspezifikation ohne beschriftete Beispiele. Zum Beispiel:
Immediate: "Translate the next English sentence to French." English Sentence: "I like to journey and discover new cultures." Output: "J'aime voyager et découvrir de nouvelles cultures." Few-shot Prompting: In few-shot prompting, fashions are skilled with a small variety of labeled examples to carry out a particular process. This method permits fashions to leverage a restricted quantity of labeled knowledge to be taught and generalize. For instance: Immediate: "Classify the sentiment of the next buyer opinions as constructive or damaging." Instance Evaluations: "The product exceeded my expectations. I extremely suggest it!" "I used to be extraordinarily disillusioned with the standard. Keep away from this product." Output: Constructive Adverse
Chain-of-Thought (CoT)-Eingabeaufforderung
Beim CoT-Prompting geht es darum, komplexe Aufgaben in eine Abfolge einfacherer Fragen oder Schritte zu zerlegen. Indem wir das Modell durch eine kohärente Kette von Eingabeaufforderungen führen, können wir kontextbezogene Antworten sicherstellen und die Gesamtqualität des generierten Textes verbessern.
Immediate: "Determine the primary theme of the given textual content." "Present three supporting arguments that spotlight this theme." "Summarize the textual content in a single sentence." Instance Textual content: "The development of expertise has revolutionized numerous industries, resulting in elevated effectivity and productiveness. It has reworked the way in which we talk, works, and entry data." Output: Major Theme: "The development of expertise and its affect on industries." Supporting Arguments: Elevated effectivity and productiveness Transformation of communication, work, and knowledge entry Revolutionizing numerous industries Abstract: "Expertise's developments have revolutionized industries, enhancing effectivity and reworking communication, work, and knowledge entry."
Generierte Wissensaufforderung
Bei der Eingabeaufforderung für generiertes Wissen werden externe Wissensdatenbanken oder generierte Inhalte genutzt, um die Antworten des Modells zu verbessern. Durch die Integration relevanter Informationen in Eingabeaufforderungen können Modelle detaillierte und genaue Antworten liefern oder Inhalte basierend auf erworbenem Wissen generieren.
Immediate: "Based mostly in your understanding of historic occasions, present a quick clarification of the causes of World Warfare II." Generated Information: "The primary causes of World Warfare II embrace territorial disputes, financial instability, the rise of totalitarian regimes, and the failure of worldwide diplomacy." Output: "The causes of World Warfare II have been influenced by territorial disputes, financial instability, the rise of totalitarian regimes, and the failure of worldwide diplomacy."
Selbstkonsistenz
Selbstkonsistenztechniken konzentrieren sich auf die Aufrechterhaltung der Konsistenz und Kohärenz der Antworten des Sprachmodells. Indem wir die generierten Ausgaben vergleichen und sicherstellen, dass sie mit zuvor generierten Inhalten oder Anweisungen übereinstimmen, können wir die Gesamtqualität und Kohärenz der Modellantworten verbessern.
Immediate: "Generate a narrative starting with the next sentence:" "Proceed the story from the earlier immediate, guaranteeing consistency and coherence." "Conclude the story in a significant and satisfying manner." Instance: Immediate: "Generate a narrative starting with the next sentence: 'As soon as upon a time in a small village…'" Output: "As soon as upon a time in a small village, there lived a younger lady named Emma who possessed a magical energy." Immediate: "Proceed the story from the earlier immediate, guaranteeing consistency and coherence." Output: "Emma's magical energy allowed her to speak with animals, and he or she used this reward to assist her neighborhood and defend the village from hurt." Immediate: "Conclude the story in a significant and satisfying manner." Output: "Because the years glided by, Emma's popularity as a guardian of the village grew, and her selflessness and bravado grew to become legendary."
Diese Beispiele zeigen, wie Immediate-Engineering-Techniken wie N-Shot-Prompting, CoT-Prompting, Generated Information Prompting und Selbstkonsistenz angewendet werden können, um Sprachmodelle zu leiten und genauere, kontextbezogene und kohärente Antworten zu erzeugen. Durch den Einsatz dieser Techniken können wir die Leistung und Kontrolle von Sprachmodellen bei verschiedenen NLP-Aufgaben verbessern.
Abschluss
Immediate Engineering ist ein leistungsstarker Ansatz zur Gestaltung und Optimierung des Verhaltens von Sprachmodellen. Durch die sorgfältige Gestaltung von Eingabeaufforderungen können wir die Ausgabe beeinflussen und präzisere, zuverlässigere und kontextbezogenere Ergebnisse erzielen. Durch Techniken wie N-Shot-Immediate, CoT-Immediate und Selbstkonsistenz können wir die Modellleistung und die Kontrolle über die generierte Ausgabe weiter verbessern. Durch den Einsatz von Immediate Engineering können wir das volle Potenzial von Sprachmodellen nutzen und neue Möglichkeiten in der Verarbeitung natürlicher Sprache erschließen.
