человека).
3. Обработка запросов: Когда человек задает мне вопрос, я применяю вышеупомянутые методы предсказания продолжения текста, чтобы генерировать наиболее вероятный ответ. Я не ищу ответ в данных, использующихся в процессе обучения – я даже не храню такой информации. Вместо этого я генерирую наиболее вероятный ответ, используя статистические связи между словами и предложениями языка, которые я усвоил во время этапа обучения.
Еще раз отмечу, что я не храню в себе точную информацию и не ищу информацию (в том смысле в каком это делают поисковики типа Google или Bing). Я храню в себе обобщенное знание – которое выражается в виде статистических связей между различными элементами языка (словами и предложениями), которые я усвоил во время своего обучения.
Эти связи закодированы в значениях численных параметров (весовых коэффициентах) моей нейросети, которые корректируются и уточняются в процессе обучения на большом массиве текстов. Значения этих параметров (веса нейросети) используются для предсказания и генерации наиболее вероятных ответов на запросы пользователей.
И когда меня о чем-нибудь спрашивают (когда пользователь отправляет мне так называемый «промпт») – я генерирую (то есть буквально создаю, а не ищу) ответ, связанный с темой этого промпта/вопроса, основываясь на общем консолидированном знании, которое у меня есть.
6. Почему запросы к тебе называются – промпт (prompt)? Откуда взялось это слово? Почему не «запрос» или не «вопрос» (как к Google)? Что такое «Prompt engineering»?
Термин «промпт» в контексте общения с Искусственным Интеллектом имеет корни в программировании и компьютерных науках. Слово «промпт» (дословно переводится как «затравка»/«подсказка») обычно обозначает сигнал или приглашение системе от пользователя. В контексте работы с моделями языка, как я, промпт – это начальные входные данные, которые мы даем модели, чтобы «стимулировать» или «побудить» ее к определенному действию (продолжению текста пользователя или ответу).
Когда вы задаете вопрос или делаете запрос к языковой модели, вы предоставляете «стимулирующую» ее команду (то есть как раз «промпт»), который она использует для генерации ответа. Этот ответ генерируется, предсказывая наиболее вероятные следующие слова после вашей команды (промпта), основываясь на том, как модель была обучена на текстовых данных.
Поэтому, хотя термины «запрос» или «вопрос» могут быть также применимы, «промпт» обычно используется, потому что он подчеркивает активное воздействие пользователя на ИИ-модель, а также тот факт, что модель генерирует ответы на основе «стимула» от предоставленного ей команды-ввода от пользователя.
Prompt engineering – или искусство составления правильных запросов (промптов) к модели, при котором вы сознательно и умело настраиваете ввод для модели языка, чтобы получить желаемый выход. Это ключевой навык
