Раскрытие потенциала разработки промптов для больших языковых моделей

В этом всестороннем обзоре подробно рассматривается ключевая роль разработки промптов в раскрытии возможностей больших языковых моделей (LLM). Развитие искусственного интеллекта (ИИ) — от его зарождения в 1950-х годах до появления передовых нейронных сетей и архитектур глубокого обучения — привело к прорывам в области больших языковых моделей, представленных такими моделями, как GPT-4o и Claude-3, а также в области зрительно-языковых моделей (VLM), представленных такими моделями, как CLIP и ALIGN. Разработка промптов — процесс структурирования входных данных — стала важнейшим методом максимизации полезности и точности этих моделей. В статье рассматриваются как фундаментальные, так и передовые методологии разработки промптов, включая такие методы, как самосогласованность, рассуждение по цепочке мыслей и генерация знаний, которые значительно повышают производительность моделей. Кроме того, анализируются методы промптинга для VLM с использованием инновационных подходов, таких как оптимизация контекста (CoOp), условная оптимизация контекста (CoCoOp) и мультимодальное обучение на промптах (MaPLe). Критически важным аспектом этого обсуждения является безопасность искусственного интеллекта, особенно состязательные атаки, эксплуатирующие уязвимости разработки промптов. Подробно рассматриваются стратегии снижения этих рисков и повышения устойчивости моделей. Оценка методов промптинга также рассматривается с использованием субъективных и объективных метрик, что обеспечивает всесторонний анализ их эффективности. В обзоре также подчёркивается ключевая роль разработки промптов в расширении возможностей ИИ благодаря формированию структурированной основы для будущих исследований и практического применения.