Кризис достоверности в искусственном интеллекте: OpenAI показала, что LLM выдают ложные ответы в 60% случаев
Эти примеры успешных промптов наглядно демонстрируют, как можно использовать AI для генерации текста, кода и идей в разных контекстах. Обратите внимание, что ключ к успешному взаимодействию с AI заключается в ясности и конкретности ваших запросов. Не стесняйтесь экспериментировать и адаптировать предложенные примеры под свои нужды.
Различные форматы промптов (вопросы, команды и т.д.)
Понимание механизмов работы ИИ и методов его обучения станет вашим преимуществом и поможет вам получить ожидаемые результаты. Генеративные нейросети могут «писать» музыку и рисовать картины, основываясь на различных жанрах и стилях. Полученные в результате генерации уникальные визуальные произведения могут использоваться как в коммерческих проектах, так и для личного творчества.3. От написания сценариев к роликам и фильмам в заданном жанре до упрощения процесса постпродакшна и создания впечатляющих визуальных эффектов.4.
Я не убежден, что этически безопасный генеративный ИИ существует в настоящее время.
Он занимается инновациями в области ИИ, уделяя особое внимание созданию инструментов, которые помогают людям добиваться успехов как в профессиональной, так и в академической среде. https://www.adpost4u.com/user/profile/3377713 Он делится своим опытом в области ИИ и технологий машинного обучения с такими известными изданиями, как Business Insider, Forbes, NBC, Fox и многими другими. Создание эффективных промптов может показаться простым делом, но даже опытные пользователи AI иногда совершают ошибки, которые могут значительно снизить качество генерируемого контента.
- Следовательно, чем больше «температура», тем чаще нейросеть может допускать ошибки.
- Как правило, модели обучаются на массивных наборах данных, что иногда приводит к их предвзятости или к тому, что модели начинают следовать ошибочным паттернам.
- Подписывайтесь на Telegram-канал, где я делюсь практическими гайдами, лайфхаками и обзорами новых инструментов.
- Вот почему важно знать, когда ты взаимодействуешь с ответами, сгенерированными искусственным интеллектом.
Один из самых простых способов обнаружить контент, сгенерированный ИИ, – искать высказывания, сформулированные необычным образом, часто звучащие совершенно неестественно. Эти генераторы учатся на огромных объемах поступающих к ним данных и могут имитировать шаблоны человеческого языка. Будь в курсе всех событий в мире, где технологии быстро становятся все более интегрированными в нашу повседневную жизнь. Мы не могли найти закономерности и понять, когда нейросеть сочинит что-то или выдаст ошибку. Промпт-инжиниринг может помочь создать персонализированные обучающие материалы, предложить примеры задач или объяснить сложные концепции простыми словами. Вместо того чтобы полагаться на первый результат, создается последовательность улучшений запроса, которая помогает добиться большей точности. Представьте себе поисковую систему будущего, где вместо набора ключевых слов пользователь https://eleuther.ai может задавать естественные вопросы или даже описывать сложные сценарии. https://2ch-ranking.net/redirect.php?url=https://auslander.expert/ Именно здесь промпт-инжиниринг выходит на первый план, позволяя достигать точных и полезных результатов. ИИ галлюцинирует не только из-за проблем в обучении или алгоритме. А если сбросить историю, то модель уже ничего не помнит и приходится писать все-все заново. И тогда, если модель пишет, например, код, то она не помнит то, что уже написала, и предлагает радикально отличающийся вариант кода. Хотелось бы, чтобы модель умела выборочно запоминать и выборочно забывать историю запросов. Такой ассистент сначала находит подходящие данные по запросу пользователя, примерно как поисковая система. Теперь, когда вы знаете основные принципы создания промптов и пошаговое руководство, пора ознакомиться с практическими примерами. В этом разделе мы рассмотрим успешные промпты для различных ситуаций, таких как генерация текста, кода и идей. Эти примеры помогут вам лучше понять, как применять полученные знания на практике и адаптировать их под свои нужды. История промпт-инжиниринга уходит корнями в ранние эксперименты с искусственным интеллектом. https://www.metooo.es/u/67baf8d02ce0a84dc7a82c8e Когда вы получаете нежелательный ответ, вы можете сообщить об этом. Это поможет разработчикам доработать алгоритмы, чтобы избежать подобных ситуаций в будущем. Я человек малообщительный, поэтому каждая идея, прежде чем быть озвученной, успевает пройти несколько циклов «Это бред — это классно». Таким образом, идея сама проверяется перед тем как, я ее выкладываю. Это помогает допускать меньше ошибок, но совершенно не гарантирует, что конечный текст не содержит каких-либо тривиальных заблуждений. Человеческие эксперты вручную создают датасеты, например, классифицируют дефекты на фотографиях грузов или маркируют товары в магазине. До появления трансформерных моделей методы машинного обучения были ограничены задачами анализа и классификации. Эти модели решали задачи вроде «распознай объект» или «предскажи следующую покупку», что имело прикладное, но относительно предсказуемое применение. Разбираемся, как работает генеративный искусственный интеллект, благодаря чему нейросети могут выдавать неожиданный результат и где их используют. Тестирование показало, что модель o1-preview достигла всего лишь 42,7% правильных ответов. По состоянию на конец 2023 года направление генеративного ИИ нельзя назвать успешным. Так, например, в 2022 году компания OpenAI понесла убытки https://research.ibm.com/artificial-intelligence в размере $540 млн из-за разработки ChatGPT. А для дальнейшего развития и создания сильного ИИ потребуется еще около 100 млрд долларов. На старте 2023 года произошел настоящий бум генеративного искусственного интеллекта (ГИИ). Однако, как показало тестирование, даже самые передовые модели, такие как o1 от OpenAI и Claude-3.5-sonnet от Anthropic, демонстрируют крайне низкие показатели успешности – 42,7% и 28,9% соответственно.