Мы вернулись с пятой статьей по теме промпт-паттернов! Предыдущие части: первая, вторая, третья, четвертая.
Технологии искусственного интеллекта вошли в мир творчества, открыв перед художниками, дизайнерами, писателями и музыкантами новые горизонты. ИИ способен облегчить рутину и помочь в поиске вдохновения. Ключевыми инструментами для взаимодействия с нейросетями являются промпты, а также промпт-паттерны — проверенные методы, которые помогают создавать более точные и полезные запросы к нейросетям. Сегодня мы рассмотрим пять новых промпт-паттернов, которые помогут вам эффективно использовать возможности нейросетей.
Что такое промпт, промпт-инжиниринг и промпт-паттерн?
Напомним: промпт — это запрос, который вы даете нейросети, чтобы получить от нее ответ или выполнить какую-либо задачу. Промпт может быть как простым вопросом, так и сложной инструкцией, требующей последовательного выполнения многих шагов.
Промпт-инжиниринг — это искусство создания таких запросов. Эффективное взаимодействие с ИИ требует умения формулировать промпты так, чтобы они были максимально понятными для модели и привели к желаемому результату.
Промпт-паттерн — это своего рода шаблон или методика для составления запросов к нейросети. Паттерны помогают структурировать и улучшать взаимодействие с нейросетями, добиваться точных и качественных ответов. Рассмотрим пять новых актуальных промпт-паттернов для больших языковых моделей (например, ChatGPT, Claude, YandexGPT, GigaChat), которые помогут вам в творчестве.
16. Паттерн «Chain of Thought»
Что это? Chain of Thought («Цепочка мыслей») — это метод, который помогает нейросети пошагово рассуждать над ответом, что особенно полезно для творческих задач, требующих тщательного и последовательного анализа.
Как это работает? Chain of Thought разбивает выполнение запроса на небольшие логические этапы, предлагая пошаговый алгоритм решения задачи. Мы даем боту правильный способ рассуждения, который он должен применить к новым вводным данным. В таком случае он выполняет сложную задачу по аналогии с тем решением, которое мы ему предоставляем.
Пример использования:
<Вопрос>: Сколько времени в среднем Александр Пушкин писал одно произведение?
<Рассуждение>: Александр Пушкин начал свою литературную деятельность около 1814 года и умер в 1837 году, что дает ему 23 года творческой активности. За это время он написал около 800 произведений, включая стихи, поэмы, прозу и пьесы. Переведем 23 года в дни: 23 * 365 = 8395 дней (без учета високосных лет для упрощения). Разделим это количество дней на 800 произведений. 8395 / 800 ≈ 10.49 дней.
<Ответ>:Александр Пушкин в среднем писал одно произведение примерно за 10.5 дней.
<Вопрос>: Сколько времени в среднем Виктор Цой писал одну песню?
Преимущества: «Цепочка мыслей» помогает организовать процесс решения задачи нейросетью, делая его более структурированным и логичным. Это особенно полезно, когда нужно решить сложную задачу, разбив ее на этапы.
17. Паттерн «Role-Based Chain of Thought»
Что это? Role-Based Chain of Thought («Цепочка мыслей на основе ролей») сочетает последовательный анализ задачи с исполнением нейросетью обязанностей различных специалистов, что позволяет ей рассмотреть проблему с нескольких точек зрения.
Как это работает? В этом методе большая языковая модель исполняет несколько ролей, каждая из которых отвечает за отдельный аспект задачи. Например, при создании концепта дизайна нейросеть может по очереди выступать в роли исследователя, художника и критика, рассматривая проект под разными углами.
Примеры использования:
- Для фотографов: «Представь себя сначала дизайнером композиции, затем оператором света, а потом — редактором постобработки. Опиши, как вы трое настроите соответствующие вашим компетенциям аспекты для идеального снимка». С помощью такого промпта фотограф может учесть все детали на каждом этапе создания кадра.
- Для художников: «Сначала представь себя исследователем, изучающим стиль эпохи, затем художником, создающим набросок, и в конце как критик оцени качество работы и возможности ее улучшения». Это поможет художнику глубже проработать процесс создания картины с помощью ИИ.
- Для сценаристов: «Представь себя сначала сторителлером, создающим мифологию мира, затем драматургом, разрабатывающим сюжет, и наконец режиссером, представляющим визуальное воплощение каждой сцены». Это поможет вам создать целостную историю.
Преимущества: этот метод позволяет глубже проработать задачу, рассмотрев ее с разных сторон. Он особенно полезен для творцов, которые хотят получить от нейросетей более многогранный и разносторонний отклик.
18-20. Паттерны «Zero-shot/One-shot/Few-shot prompting»
Что это? Zero-shot, One-shot и Few-shot prompting (промтинг с нулевым, единичным и множественными примерами) — это методы, которые помогают нейросети генерировать ответы на основе референсов или без них. Эти методы позволяют задавать точность и глубину ответа в зависимости от количества предоставленных примеров.
Как это работает?
- Zero-shot prompting: нейросеть отвечает вам, не получая каких-либо примеров выполнения задачи. Этот метод подходит для общих запросов, когда нам достаточно опереться на возможности и знания некастомизированной нейросети.
- One-shot prompting: модель получает один пример и использует его как шаблон для ответа. Это помогает задать более конкретные стиль текста или изображения, а также направление мысли бота.
- Few-shot prompting: модель получает несколько примеров, чтобы лучше понять задачу и предоставить наиболее точный ответ. Например, черновик этой статьи сгенерирован на основе четырех предыдущих статей цикла.
Примеры использования:
- Для дизайнеров и нейросетей Midjourney, DALL-E:
Zero-shot: «Создай концепт-арт киберпанкового города».
One-shot: «Создай концепт-арт киберпанкового города в стиле “Cyberpunk 2077”, с акцентом на подсветку зданий (прикрепляю пример)».
Few-shot: «Создай концепт-арт киберпанкового города с отсылками к эстетике Blade Runner, Deus Ex и Akira (прикрепляю примеры)». - Для поэтов и нейросетей ChatGPT, Claude:
Zero-shot: «Напиши стихотворение об осени».
One-shot: «Напиши стихотворение об осени, вдохновляясь стихотворением “Осень” А. С. Пушкина (прикрепляю текст)».
Few-shot: «Напиши стихотворение об осени, используя стилистику Бродского, Ахматовой и Цветаевой (прикрепляю томики стихов)». - Для музыкантов и нейросетей Suno, Udio:
Zero-shot: «Сочини мелодию, которая звучит мечтательно».
One-shot: «Сочини мелодию, вдохновляясь вальсами Шопена».
Few-shot: «Сочини мелодию в стиле вальсов Шопена, но с элементами фольклорной музыки и аккордами босса-новы».
Преимущества и недостатки трех этих методов: Zero-shot промптинг позволяет узнать информацию быстро, не зная деталей темы и нужного направления поиска. Если нужно скопировать структуру текста или стиль изображения, лучше использовать One-shot промптинг. Few-shot промптинг используется, когда нам нужно привести несколько разнообразных примеров выполнения задачи или же мы хотим дать нейросети более глубокое понимание референсов. Чем больше вы дадите примеров, тем точнее будет соответствие литературному и художественному стилю исходников.
Заключение
Применение этих и других промпт-паттернов поможет творцам максимально полно использовать потенциал нейросетей. Изучите еще больше промпт-паттернов, которые описаны в предыдущих статьях этого цикла: первой, второй, третьей и четвертой.
Новые изученные вами методы работы с нейросетями дают возможность решать с их помощью сложные задачи логически последовательно, смотреть на проблемы с разных сторон и адаптировать их стиль ответа под свои потребности. Творите вместе с ИИ и открывайте новые горизонты креативности!
Подписывайтесь на наш Дзен-канал, чтобы не пропустить новые статьи о промпт-техниках и узнать еще больше полезного о нейросетях!