Промпт-инжиниринг. Язык будущего - страница 4

1970-е и 1980-е годы ознаменовались развитием экспертных систем – программ, которые могли решать сложные задачи в узких областях, таких как медицинская диагностика или геологическая разведка. Взаимодействие с этими системами часто происходило через специализированные интерфейсы, где пользователи вводили данные в предопределенном формате. Это можно считать ранней формой структурированных промптов.

Параллельно развивались исследования в области обработки естественного языка (NLP). Системы, подобные SHRDLU, созданной Терри Виноградом в начале 1970-х, демонстрировали возможность понимания и выполнения команд на ограниченном естественном языке. Это были первые шаги к более интуитивному взаимодействию с ИИ.

1990-е годы принесли революцию в виде Всемирной паутины и поисковых систем. Хотя мы редко думаем об этом в контексте промпт-инжиниринга, формулировка поисковых запросов стала своего рода искусством, предвосхитившим многие принципы современного промпт-инжиниринга. Пользователи учились создавать все более сложные и специфичные запросы, чтобы получить нужную информацию из огромного массива данных.

Начало 2000-х годов ознаменовалось бурным развитием машинного обучения и, в частности, нейронных сетей. Это привело к созданию более продвинутых систем обработки естественного языка, способных понимать контекст и нюансы человеческой речи. Однако взаимодействие с этими системами все еще оставалось областью специалистов, требуя глубоких технических знаний для формулировки запросов и интерпретации результатов.

Настоящий прорыв произошел в середине 2010-х годов с появлением трансформеров и моделей, основанных на архитектуре BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Эти модели продемонстрировали беспрецедентные возможности в понимании и генерации естественного языка.

2018 год стал поворотным моментом с выпуском GPT (Generative Pre-trained Transformer) от OpenAI. Эта модель и её последующие версии (GPT-2, GPT-3) открыли новую эру в области ИИ, где сложные задачи могли быть решены с помощью простых текстовых инструкций. Именно здесь начинается современная история промпт-инжиниринга.

Эволюция от простых команд к сложным промптам происходила постепенно, но неуклонно. Если ранние системы ИИ требовали строго форматированных инструкций или выбора из предопределенных опций, то современные языковые модели способны понимать и выполнять задачи, описанные свободным, естественным языком.

Эта эволюция может быть проиллюстрирована на примере задачи классификации текста:

1. Ранние системы: Требовали предварительно размеченных данных и специфического программирования для каждой новой задачи классификации.

2. Системы машинного обучения 2000-х: Нуждались в больших объемах обучающих данных и ручной настройке признаков для каждой конкретной задачи.

3. Современные языковые модели: Могут выполнять классификацию на основе нескольких примеров или даже просто описания категорий, предоставленных в промпте.

Например, современный промпт для классификации отзывов о ресторане может выглядеть так:

«Классифицируй следующий отзыв о ресторане как положительный, отрицательный или нейтральный. Отзыв: „Еда была вкусной, но обслуживание оставляло желать лучшего.“»

Такой промпт не требует предварительного обучения на тысячах примеров – модель способна понять задачу и выполнить классификацию на основе своего общего понимания языка и контекста.