211 подписчиков

Перевод руководства Google по промпт инжинирингу. Часть 10. Резюме и полезные ссылки

21 мая21 мая

3 мин

Оглавление

Резюме
Полезные ссылки
Все части перевода руководства Google по промпт инжинирингу

Предыдущая часть: Перевод руководства Google по промпт инжинирингу. Часть 9. Лучшие практики для написания промптов, 3

Перевод руководства Google по промпт инжинирингу (Prompt engineering). Оригинал доступен по ссылке. https://www.kaggle.com/whitepaper-prompt-engineering

Перевод сделан с применением AI.

Резюме

В этом техническом документе рассматривается разработка промптов. Мы изучили различные методы создания промптов, такие как:

Общий промпт / zero shot
One-shot и few-shot
Системный, контекстуальный и ролевой промптинг
Системный промптинг
Ролевой промптинг
Контекстуальный промптинг
Пошаговый промптинг
Цепочка рассуждений (CoT)
Самосогласованность
Дерево размышлений (ToT)
ReAct (Размышляй и действуй)

Мы даже рассмотрели способы автоматизации промптов.

В документе также рассматриваются проблемы, связанные с генеративным ИИ, например, проблемы, которые могут возникнуть, если ваши промпты недостаточны. В заключение мы приводим лучшие практики о том, как стать более эффективным специалистом по промптам.

Полезные ссылки

1. Google, 2023, Gemini by Google. Available at: https://gemini.google.com.

2. Google, 2024, Gemini for Google Workspace Prompt Guide. Available at: https://inthecloud.withgoogle.com/gemini-for-google-workspace-prompt-guide/dl-cd.html.

3. Google Cloud, 2023, Introduction to Prompting. Available at: https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/prompts/introduction-prompt-design.

4. Google Cloud, 2023, Text Model Request Body: Top-P & top-K sampling methods. Available at: https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/generative-ai/model-reference/text#request_body.

5. Wei, J., et al., 2023, Zero Shot - Fine Tuned language models are zero shot learners. Available at: https://arxiv.org/pdf/2109.01652.pdf.

6. Google Cloud, 2023, Google Cloud Model Garden. Available at: https://cloud.google.com/model-garden.

7. Brown, T., et al., 2023, Few Shot - Language Models are Few Shot learners. Available at: https://arxiv.org/pdf/2005.14165.pdf.

8. Zheng, L., et al., 2023, Take a Step Back: Evoking Reasoning via Abstraction in Large Language Models. Available at: https://openreview.net/pdf?id=3bq3jsvcQ1

9. Wei, J., et al., 2023, Chain of Thought Prompting. Available at: https://arxiv.org/pdf/2201.11903.pdf.

10. Google Cloud Platform, 2023, Chain of Thought and React. Available at: https://github.com/GoogleCloudPlatform/generative-ai/blob/main/language/prompts/examples/chain_of_thought_react.ipynb.

11. Wang, X., et al., 2023, Self Consistency Improves Chain of Thought reasoning in language models. Available at: https://arxiv.org/pdf/2203.11171.pdf.

12. Yao, S., et al., 2023, Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models. Available at: https://arxiv.org/pdf/2305.10601.pdf.

13. Yao, S., et al., 2023, ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models. Available at: https://arxiv.org/pdf/2210.03629.pdf.

14. Google Cloud Platform, 2023, Advance Prompting: Chain of Thought and React. Available at: https://github.com/GoogleCloudPlatform/applied-ai-engineering-samples/blob/main/genaion-vertex-ai/advanced_prompting_training/cot_react.ipynb.

15. Zhou, C., et al., 2023, Automatic Prompt Engineering - Large Language Models are Human-Level Prompt Engineers. Available at: https://arxiv.org/pdf/2211.01910.pdf.