Искусственный интеллект в продажах и маркетинге
Искусственный интеллект, особенно естественная обработка языка (NLP), стал основой развития технологий, а большие языковые модели (LLM) лидируют в этом направлении. Эти модели, используемые для суммирования текста, автоматизированной поддержки клиентов и создания контента, предназначены для интерпретации и генерации текста, похожего на человеческий. Однако истинный потенциал этих LLM проявляется через эффективную инженерию подсказок.
Основные проблемы и решения
Одной из основных проблем в инженерии подсказок является значительная экспертиза и время, необходимые для разработки эффективных подсказок. При работе с творческими или разнообразными результатами создание точных подсказок, отражающих задачу и ожидания пользователя, может быть особенно сложным. В этом процессе особенно важно понимание возможностей модели и тонкостей человеческого языка.
Традиционно, существующие инструменты для инженерии подсказок недостаточно решают эти проблемы. Большинство существующих методов предполагают доступ к размеченным данным, что является значительным ограничением для многих пользователей. Эти инструменты часто работают в режиме «zero-shot», полагаясь на одну начальную подсказку без итеративной настройки на основе обратной связи пользователя. Такой подход лишен гибкости и не удовлетворяет задачи, требующие более детализированных и конкретных результатов. Некоторые платформы предлагают маркетплейсы, где пользователи могут приобрести заранее разработанные подсказки, но для этого часто требуется экспертность, которой не обладают многие пользователи. В результате возникает явная необходимость в более доступных и удобных инструментах, которые могли бы помочь пользователям создавать эффективные подсказки без необходимости в глубоких технических знаниях или значительных ручных усилий.
Conversational Prompt Engineering (CPE)
Исследователи из IBM Research представили революционный подход под названием Conversational Prompt Engineering (CPE). CPE разработан для упрощения процесса инженерии подсказок за счёт отказа от размеченных данных и начальных подсказок. Вместо этого он использует чат-интерфейс, позволяющий пользователям взаимодействовать непосредственно с продвинутой моделью чата. Это взаимодействие помогает пользователям четко формулировать свои потребности, а модель направляет их через создание и настройку подсказок. Система особенно эффективна для задач, требующих повторной обработки больших объемов текста, таких как суммирование электронных писем или создание персонализированного рекламного контента.
Результаты
Эффективность CPE была продемонстрирована в ходе исследования, в котором участвовали 12 человек, разрабатывавших подсказки для задач суммирования. Средняя продолжительность взаимодействия составила 32 оборота, и некоторые участники достигали удовлетворительных подсказок всего за четыре оборота. В 67% случаев начальная подсказка настраивалась через несколько итераций, что подчеркивает ценность итеративного процесса в улучшении качества конечной подсказки. Конечные подсказки, созданные через CPE, использовались для создания сводок, которые участники затем оценили. Эти сводки были последовательно оценены как высококачественные, и участники выразили удовлетворение от способности подсказок удовлетворить их конкретные потребности.
Заключение
Conversational Prompt Engineering (CPE) упрощает процесс и делает его более доступным, решая значительные проблемы, связанные с традиционными методами. Система создает высококачественные персонализированные подсказки через интуитивный чат-интерфейс, что делает её ценным инструментом для различных приложений. Результаты исследования подтверждают эффективность CPE в сокращении времени и усилий, требуемых для создания подсказок, сохраняя или улучшая качество результатов.
