Количество примеров, необходимых для промптинга с несколькими примерами, зависит от ряда факторов, включая сложность задачи, качество примеров и возможности используемой модели генеративного ИИ. В качестве общего правила, для промптинга с несколькими примерами следует использовать не менее трех-пяти примеров. Однако для более сложных задач может потребоваться больше примеров, или, наоборот, меньше из-за ограничений на длину входных данных вашей модели. Формат таблицы, использованный ниже, отлично подходит для документирования промптов. Ваши промпты, вероятно, пройдут множество итераций, прежде чем они попадут в кодовую базу, поэтому важно отслеживать работу по промпт-инжинирингу дисциплинированным, структурированным образом.
Я буду писать тебе о своем местоположении, а ты предлагай three места для посещения рядом со мной. Если вы пытаетесь генерировать результаты, устойчивые к разнообразным входным данным, важно включать граничные случаи в ваши примеры. Граничные случаи – это входные данные, которые необычны или неожиданны, но с которыми модель всё равно должна уметь справляться. При выборе примеров для промпта используйте примеры, релевантные задаче, которую вы хотите выполнить. Даже небольшая ошибка может запутать модель и привести к нежелательному результату. Когда промптинг с нулевым примером не работает, можно предоставить демонстрации или примеры в промпте, что приводит к промптингу “с одним примером” и “с несколькими примерами”.
Исходный Код
- Python стал универсальным инструментом, а JavaScript окончательно укрепился как основа фронтенда.
- Этот метод требует от программиста тщательного изучения синтаксиса и особенностей нового языка программирования, а затем пошагового переписывания каждой строки кода.
- Например, Rust, даже с очевидными преимуществами в безопасности и производительности, не может сравниться по популярности с C++.
- Он улучшает производительность разработчиков, сокращает время разработки и облегчает миграцию проектов на новые языки.
Надеюсь, эта первая часть была полезной и вызвала интерес к дальнейшему изучению темы. Буду рад вашим комментариям, вопросам и обсуждению опыта работы с техниками промптинга. Классифицировать отзывы о фильмах как положительные, нейтральные или отрицательные, вернуть JSON. Классифицируй отзывы о фильмах как положительные, нейтральные или отрицательные.
Заполните форму (название компании можно пропустить) и нажмите на кнопку «Загрузить». После этого на вашу почту придёт лицензионный ключ, который понадобится для установки. В том же письме вы найдёте ссылки на документацию по работе с программой и различные учебные материалы.
Может Ли Конвертер Кода Работать Со Сложными Структурами Кода?
Этот инструмент особенно полезен в сценариях, таких как https://deveducation.com/ миграция проектов на новый язык, изучение новых языков программирования путем сравнения кода или интеграция систем, написанных на разных языках. Например, пользователь может иметь Python-сценарий для анализа данных, который он хочет преобразовать в JavaScript для интеграции в веб-приложение. Переводчик кода может облегчить этот перевод, обеспечивая правильную адаптацию синтаксиса и логики. Другим распространенным способом перевода кода является использование промежуточных языков программирования. Программисты могут перевести свой код с исходного языка на промежуточный язык, который затем может быть скомпилирован или интерпретирован на целевом языке. Этот метод позволяет избежать некоторых проблем, связанных с прямым переводом кода, и обеспечивает более высокую степень автоматизации процесса перевода.
AI Code Translator – это инновационный инструмент, который с помощью искусственного интеллекта облегчает перевод кода между различными языками программирования. Он улучшает производительность разработчиков, перевод программы с одного языка на другой сокращает время разработки и облегчает миграцию проектов на новые языки. Использование AI Code Translator поможет разработчикам сохранить эффективность работы и сосредоточиться на более важных задачах в процессе разработки программного обеспечения. Конвертер кода – это специализированный ИИ-инструмент, предназначенный для перевода кода с одного языка программирования на другой с сохранением оригинальной функциональности и логики.
Если какие-то атрибуты при анализе будут пропущены (например, не учли какой-то хитрый сценарий их использования), то при выводе отладочного дампа, автоматически будет выводится и список пропущенных (не обработанных) атрибутов. Но в процессе работы над плагином выяснилось, что распылять проверки между двумя классами очень не удобно, так как часть из них зависит от контекста, который формируется кодом в другом классе. В результате некоторые проверки атрибутов стали приобретать отчетливо лапшеобразный вид. И после нескольких неудачных попыток я решил данную проблему следующим образом. Фактически повторилась история с выбором парсера, когда более легкие и простые альтернативы делают более дешевым вход, но просят утроенную плату за последующее сопровождение.
Классифицировать отзывы о фильмах как положительные, нейтральные или отрицательные. При экстремальных значениях одного параметра сэмплирования этот параметр либо отменяет другие настройки конфигурации, либо становится несущественным. Если доступен только Top-K или Top-P, логика такая же, но используется только один параметр Top-K или P. Вместо этого они прогнозируют вероятности для возможных следующих токенов, где каждый токен в словаре БЯМ получает определённую вероятность. Затем из этих вероятностей токенов выбирается один, который Системное тестирование становится следующим выходным токеном. Temperature, Top-K и Top-P – наиболее распространенные параметры конфигурации, определяющие, как прогнозируемые вероятности токенов обрабатываются для выбора единственного выходного токена.
Перевод кода с одного языка программирования на другой – это задача, с которой сталкиваются многие программисты в течение своей карьеры. Для успешного перевода необходимо выбрать подходящий метод и использовать соответствующие инструменты. Ручное переписывание, использование автоматических инструментов, применение промежуточных языков, учет особенностей целевого языка и проведение тестов – все эти методы могут быть использованы в зависимости от конкретной задачи. Важно также помнить о необходимости тщательной проверки и тестирования результата перевода, чтобы избежать ошибок и непредвиденных проблем. Code Check Generator — это онлайн-инструмент, который позволяет преобразовывать фрагменты кода на одном языке программирования в другой выбранный язык программирования. На сайте можно выбрать язык, на котором написан оригинальный код, а также язык, на который нужно перевести код.
Слова “disturbing” (тревожный) и “masterpiece” (шедевр) должны сделать предсказание немного сложнее, так как оба слова используются в одном предложении. Воспользуемся Vertex AI Studio (для языка) в Vertex AI6, который предоставляет площадку для тестирования промптов. В Таблице 1 вы увидите пример промпта с нулевым примером для классификации отзывов о фильмах.
CodeConverter предназначен для обработки различных фрагментов кода, но для крупных кодовых баз следует подтвердить детали производительности у поставщика. Этот подход позволяет преобразовывать части кодовой базы инкрементально, применяя правила к меньшим частям за раз. Хотя преобразование на основе правил автоматизирует большую часть процесса, ручные корректировки могут быть необходимы для решения крайних случаев или особых нюансов исходных и целевых языков. Эта комбинация автоматизации и ручного вмешательства может повысить точность преобразования.
В некоторых случаях исходный код сначала переводится в промежуточное представление (IR), которое абстрагируетязыковые детали. Этот метод может упростить процесс перевода и улучшить поддерживаемость инструментов конверсии. Перевод кода с одного языка программирования на другой может повлечь за собой появление ошибок и неправильного поведения программы. Чтобы избежать этого, программисты могут использовать тесты для автоматизации проверки корректности перевода кода.
Если вам нужна короткая длина вывода, возможно, придется также адаптировать промпт соответствующим образом. Публикация последующих частей будет зависеть от интереса сообщества к данной теме. В комментариях буду рад обсудить как вопросы перевода, так и сами техники промптинга, поделиться опытом и узнать о ваших находках в этой области. Некоторые технические термины оставлены без перевода или транслитерированы (например, “промпт”, “промпт-инжиниринг”, “Top-K”, “Top-P”), поскольку они уже вошли в профессиональный жаргон русскоязычных специалистов в сфере ИИ.