tl;dr: как обойти внутреннюю цензуру «Шедеврума» и получить то, что хочешь. Описание реализованных состязательных атак с примерами реализации. Без глубокого раскрытия механизма почему так получается.

tl;dr: как обойти внутреннюю цензуру «Шедеврума» и получить то, что хочешь. Описание реализованных состязательных атак с примерами реализации. Без глубокого раскрытия механизма почему так получается.

Гугл выпустили простую и понятную инструкцию, как настраивать модель, как создавать промпты, что влияет на результат, и небольшие лайфхаки. Оригинал.
Дальше будет небольшая выжимка и перевод с помощью ChatGPT.
Промпт-инжиниринг — это навык создания эффективных входных данных (запросов), чтобы направлять эти мощные модели ИИ к генерации конкретных, точных и полезных результатов, которые вам нужны.

Привет!
Если вы, как и я, регулярно общаетесь с нейросетями, то наверняка сталкивались с ситуацией, когда приходится раз за разом объяснять ИИ одни и те же вещи: кто вы, чем занимаетесь, какие у вас предпочтения и цели. Каждый новый чат — это знакомство с чистого листа.
Сегодня я хочу рассказать о технологии, которая решает эту проблему — персональном контексте для LLM. Объясню простыми словами, что это такое, как это работает и почему это важное направление в развитии взаимодействия человека с ИИ.
Промпт-инжиниринг за последние годы трансформировался из набора интуитивных "лайфхаков" в полноценную научную дисциплину на стыке психологии, лингвистики и компьютерных наук. Работа с языковыми моделями сегодня требует не просто "правильно задавать вопросы", а глубокого понимания принципов их функционирования и системного подхода к формулировке задач.


Обычный парень становится всё более «бро».

Санта становится всё более «серьёзным».
Тренд быстро сошёл на нет, потому что все эти изображения были очень похожими и скучными; к тому же они необъяснимым образом все сводились к чему-то космическому, вне зависимости от исходного изображения и промта. Тем не менее, этот тренд достаточно любопытен с научной точки зрения тем, что столь бессмысленный и нечёткий промт каким-то образом влияет на конечное изображение, и что это изменение очевидно для пользователя.
А что будет, если я попробую похожий способ с кодом? Сгенерированный LLM код вряд ли будет мусорным (хоть это и возможно), поскольку он следует строгим правилам, и в отличие, например, от изображений, его качество можно измерить объективнее.
Если код в самом деле можно улучшить, просто при помощи интерактивного промтинга, попросив LLM «написать код получше» (хоть это и очень глупо), то это приведёт к огромному росту продуктивности. А если это так, то что произойдёт, если таких итераций с кодом будет слишком много? Каким станет эквивалент «космического» кода? Есть только один способ это выяснить!Читать полностью »
Всем привет. Я Игорь Филатов, ML-разработчик в компании MTS AI, до этого я около полугода работал промпт-инженером. Сегодня я расскажу вам о том, из чего состоит работа промпт-инженера, можно ли назвать ее тяжелым трудом, и как попасть в эту сферу. И заодно признаюсь, почему я все же решил сменить эту профессию.

Привет! Меня зовут Анна Щеникова, я аналитик в Центре RnD в МТС Диджитал. Ко мне часто приходят задачи, где нужно использовать open-source LLM. Сразу же встает вопрос: а как адаптировать имеющуюся модель под конкретный кейс?