Обзор инженерии промптов

Инженерия промптов намного быстрее, чем другие методы управления поведением модели, такие как тонкая настройка, и часто может дать скачок в производительности за гораздо меньшее время. Вот несколько причин, по которым стоит рассмотреть инженерию промптов вместо тонкой настройки:

• Эффективность использования ресурсов: Тонкая настройка требует высококлассных GPU и большого объема памяти, в то время как инженерия промптов требует только текстового ввода, что делает ее гораздо более дружественной к ресурсам.
• Экономическая эффективность: Для облачных сервисов AI тонкая настройка влечет за собой значительные затраты. Инженерия промптов использует базовую модель, которая обычно дешевле.
• Поддержка обновлений модели: Когда провайдеры обновляют модели, тонко настроенные версии могут потребовать переобучения. Промпты обычно работают между версиями без изменений.
• Экономия времени: Тонкая настройка может занять часы или даже дни. В отличие от этого, инженерия промптов дает практически мгновенные результаты, позволяя быстро решать проблемы.
• Минимальные потребности в данных: Тонкая настройка требует существенных размеченных данных, специфичных для задачи, которые могут быть редкими или дорогими. Инженерия промптов работает с обучением на нескольких примерах или даже без примеров.
• Гибкость и быстрая итерация: Быстро опробуйте различные подходы, настройте промпты и сразу увидите результаты. Такое быстрое экспериментирование сложно реализовать с помощью тонкой настройки.
• Адаптация к домену: Легко адаптируйте модели к новым доменам, предоставляя специфичный для домена контекст в промптах, без переобучения.
• Улучшение понимания: Инженерия промптов намного эффективнее тонкой настройки для улучшения понимания и использования моделями внешнего контента, такого как извлеченные документы.
• Сохраняет общие знания: Тонкая настройка рискует катастрофическим забыванием, когда модель теряет общие знания. Инженерия промптов сохраняет широкие возможности модели.
• Прозрачность: Промпты читаемы человеком, показывая, какую именно информацию получает модель. Эта прозрачность помогает в понимании и отладке.