🧠 Бывает нейросеть дает поверхностные или не очень точные ответы. Как же заставить ее выверять свои мысли и думать более глубоко?
В новом видео мы подробно обсуждаем техники — Self-Consistency и Generated Knowledge Prompting, которые как раз помогают получать от нейросетей более точные и глубокие ответы:
- видео на канале VK
- видео на канале RUTUBE
- видео на канале Youtube
🎯 Что вы узнаете в этом видео?
- Как работает техника Self-Consistency: генерация нескольких вариантов ответа и выбор наиболее согласованного?
- Пример применения Self-Consistency на арифметических задачах и задачах программирования
- Generated Knowledge Prompting: как использовать знания, которые генерирует нейросеть, для улучшения результатов?
- Как применять эти техники для повышения качества работы с нейросетями?
- Когда стоит использовать эти методы, а когда можно обойтись без них?
💡 Примеры из видео:
- Как просить модель генерировать несколько решений и выбирать наиболее точное?
- Как сгенерировать знания по теме задачи перед решением?
- Примеры из программирования: как применять эти техники для улучшения код-ревью и тестирования?
👥 Обсуждение:
Использовали ли вы уже эти техники в работе с нейросетями? Что вам больше всего помогает получать точные результаты? Делитесь опытом в комментариях — обсудим! 👇
#SelfConsistency #GeneratedKnowledge #PromptEngineering #нейросети #AI #LLM
P.S. Пост для любителей читать, по традиции, выйдет скоро...📕
В новом видео мы подробно обсуждаем техники — Self-Consistency и Generated Knowledge Prompting, которые как раз помогают получать от нейросетей более точные и глубокие ответы:
- видео на канале VK
- видео на канале RUTUBE
- видео на канале Youtube
🎯 Что вы узнаете в этом видео?
- Как работает техника Self-Consistency: генерация нескольких вариантов ответа и выбор наиболее согласованного?
- Пример применения Self-Consistency на арифметических задачах и задачах программирования
- Generated Knowledge Prompting: как использовать знания, которые генерирует нейросеть, для улучшения результатов?
- Как применять эти техники для повышения качества работы с нейросетями?
- Когда стоит использовать эти методы, а когда можно обойтись без них?
💡 Примеры из видео:
- Как просить модель генерировать несколько решений и выбирать наиболее точное?
- Как сгенерировать знания по теме задачи перед решением?
- Примеры из программирования: как применять эти техники для улучшения код-ревью и тестирования?
👥 Обсуждение:
Использовали ли вы уже эти техники в работе с нейросетями? Что вам больше всего помогает получать точные результаты? Делитесь опытом в комментариях — обсудим! 👇
#SelfConsistency #GeneratedKnowledge #PromptEngineering #нейросети #AI #LLM
P.S. Пост для любителей читать, по традиции, выйдет скоро...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
VK Видео
Self-Consistency и Generated Knowledge Prompting для более точных и глубоких ответов нейросетей
В этом видео мы подробно расскажем о двух техниках — Self-Consistency и Generated Knowledge Prompting, которые помогают получать от нейросетей более точные и глубокие ответы. Более подробно на нашем Telegram-канале: https://t.me/aidialogs 📲 🎯 Что вы узнаете…
💥 Как избежать неуверенных или некорректных ответов AI-ассистента?
Знакомая ситуация:
- Пользователь задаёт вопрос вашему AI-ассистенту, а тот выдаёт ответ, который совсем не подходит? 😫
- Или нейросеть даёт слишком общие ответы, которые трудно применять на практике?
Эти проблемы могут быть очень неприятны при общении с нейросетью, и особенно если вы разрабатываете сложные QnA-боты или AI-ассистентов на базе LLM.
Но давайте разберём два мощных метода — Self-Consistency и Generated Knowledge Prompting — которые легко внедрить и которые значительно улучшают качество ответов.
🧠 Что такое Self-Consistency?
Это техника, при которой мы просим нейросеть сгенерировать несколько вариантов ответов на один и тот же запрос. Потом она сравнивает ответы и выбирает наиболее согласованный или часто встречающийся. Это помогает повысить точность и надёжность ответа.
Пример 1: Решение математической задачи.
Допустим, мы хотим узнать, сколько будет 25 + 35 * 2. Можно попросить нейросеть сгенерировать несколько вариантов ответов:
Нейросеть генерирует 5 решений и обнаруживает, что 3 из них ведут к правильному ответу 95 (учитывая порядок операций). Это повышает уверенность в том, что ответ правильный.
Пример 2: Поиск ошибки в коде.
Вы пишете код на Python, но получаете ошибку. Попросите нейросеть сгенерировать несколько вариантов объяснений:
Нейросеть предложит несколько решений и выберет лучшее, основываясь на том, что встречается чаще и более согласованно.
🔍 Что такое Generated Knowledge Prompting?
Этот метод полезен, когда нужно получить точные ответы на основе заранее сгенерированных знаний. Нейросеть сначала генерирует информацию по теме, а потом использует её для более точного ответа. Особенно полезно при создании ботов, где важно обеспечить контекст и правильную логику ответа.
Пример: Обработка сложного запроса для AI-ассистента
Когда пользователь задаёт сложный запрос, например: "Какой AI-фреймворк лучше использовать для разработки чат-ботов?", можно сначала запросить базовые знания по теме.
Далее:
Теперь нейросеть использует эти знания и даёт более точный ответ, например: "Для разработки QnA-ботов с использованием больших языковых моделей, таких как GPT, лучше всего использовать Hugging Face, так как он предлагает готовые решения и библиотеки для работы с LLM."
🎯 Преимущества Self-Consistency и Generated Knowledge Prompting
Self-Consistency позволяет нейросети быть более уверенной в своих ответах, уменьшая вероятность ошибок.
Generated Knowledge Prompting помогает глубже понять запрос, генерируя сначала важные знания, а потом использует их для ответа.
💬 Обсуждение
Пробовали ли вы применять эти техники при создании AI-ассистентов? Какие у вас были результаты?
#SelfConsistency #GeneratedKnowledge #PromptEngineering
Знакомая ситуация:
- Пользователь задаёт вопрос вашему AI-ассистенту, а тот выдаёт ответ, который совсем не подходит? 😫
- Или нейросеть даёт слишком общие ответы, которые трудно применять на практике?
Эти проблемы могут быть очень неприятны при общении с нейросетью, и особенно если вы разрабатываете сложные QnA-боты или AI-ассистентов на базе LLM.
Но давайте разберём два мощных метода — Self-Consistency и Generated Knowledge Prompting — которые легко внедрить и которые значительно улучшают качество ответов.
🧠 Что такое Self-Consistency?
Это техника, при которой мы просим нейросеть сгенерировать несколько вариантов ответов на один и тот же запрос. Потом она сравнивает ответы и выбирает наиболее согласованный или часто встречающийся. Это помогает повысить точность и надёжность ответа.
Пример 1: Решение математической задачи.
Допустим, мы хотим узнать, сколько будет 25 + 35 * 2. Можно попросить нейросеть сгенерировать несколько вариантов ответов:
Промпт: "Реши выражение 25 + 35 * 2 и сгенерируй 5 вариантов ответа, выбери наиболее часто встречающийся и объясни, почему он правильный."
Нейросеть генерирует 5 решений и обнаруживает, что 3 из них ведут к правильному ответу 95 (учитывая порядок операций). Это повышает уверенность в том, что ответ правильный.
Пример 2: Поиск ошибки в коде.
Вы пишете код на Python, но получаете ошибку. Попросите нейросеть сгенерировать несколько вариантов объяснений:
Промпт: "Объясни, почему возникает ошибка 'IndexError' в следующем коде и предложи 3 разных способа её исправления, выбери наиболее логичный."
Нейросеть предложит несколько решений и выберет лучшее, основываясь на том, что встречается чаще и более согласованно.
🔍 Что такое Generated Knowledge Prompting?
Этот метод полезен, когда нужно получить точные ответы на основе заранее сгенерированных знаний. Нейросеть сначала генерирует информацию по теме, а потом использует её для более точного ответа. Особенно полезно при создании ботов, где важно обеспечить контекст и правильную логику ответа.
Пример: Обработка сложного запроса для AI-ассистента
Когда пользователь задаёт сложный запрос, например: "Какой AI-фреймворк лучше использовать для разработки чат-ботов?", можно сначала запросить базовые знания по теме.
Промпт 1: "Сгенерируй знания о популярных AI-фреймворках для разработки чат-ботов."
Далее:
Промпт 2: "Используй сгенерированные знания, чтобы ответить на вопрос: 'Какой AI-фреймворк лучше всего подходит для разработки чат-ботов?'"
Теперь нейросеть использует эти знания и даёт более точный ответ, например: "Для разработки QnA-ботов с использованием больших языковых моделей, таких как GPT, лучше всего использовать Hugging Face, так как он предлагает готовые решения и библиотеки для работы с LLM."
🎯 Преимущества Self-Consistency и Generated Knowledge Prompting
Self-Consistency позволяет нейросети быть более уверенной в своих ответах, уменьшая вероятность ошибок.
Generated Knowledge Prompting помогает глубже понять запрос, генерируя сначала важные знания, а потом использует их для ответа.
💬 Обсуждение
Пробовали ли вы применять эти техники при создании AI-ассистентов? Какие у вас были результаты?
#SelfConsistency #GeneratedKnowledge #PromptEngineering
👍1