ΜΑΘΗΜΑ 5ο : ΓΙΑ ΤΟ "PROMPT ENGINEERING" ΣΤΟ "ΑΙ".

"FREQUENCY PENALTY" - "PRESENCE PENALTY" & "PROMPT LENGTH"

1. Ποινή συχνής εμφάνισης λέξεων (Frequency Penalty)

α. Στο πλαίσιο του prompt engineering, ο όρος "Frequency Penalty" αναφέρεται σε μια τεχνική που χρησιμοποιείται για να ρυθμίσει τη συχνότητα με την οποία εμφανίζονται ορισμένες λέξεις ή φράσεις στην απάντηση που δημιουργείται από ένα γλωσσικό μοντέλο ΑΙ.

β. Συγκεκριμένα:

• Είναι μια παράμετρος η οποία μειώνει την πιθανότητα να επαναληφθούν λέξεις ή φράσεις που έχουν ήδη χρησιμοποιηθεί στο κείμενο. Με άλλα λόγια, επιβάλλει μια "ποινή" (penalty) σε περίπτωση που χρησιμοποιηθούν λέξεις ή φράσεις που έχουν ήδη εμφανιστεί κάνοντάς τες λιγότερο πιθανές για μελλοντική χρήση στο ίδιο κείμενο.

• Η κύρια λειτουργία αυτής της παραμέτρου είναι ότι βοηθά στην αποφυγή επαναλήψεων και προωθεί τη δημιουργία πιο ποικίλων και ενδιαφερουσών απαντήσεων.

γ. Παραδείγματα χρήσης της frequency penalty:

• Όταν ζητείται από το μοντέλο να δημιουργήσει μια μεγάλη ιστορία ή ένα δοκίμιο και θέλουμε να εξασφαλίσουμε ότι δεν θα επαναλαμβάνει συνεχώς τις ίδιες λέξεις ή φράσεις.

• Σε εφαρμογές όπου η ποικιλία στη γλώσσα είναι σημαντική, όπως η δημιουργία ποιημάτων ή η σύνθεση λογοτεχνικών κειμένων.

δ. Η ρύθμιση της frequency penalty μπορεί να είναι μια λεπτή διαδικασία, καθώς μια πολύ υψηλή τιμή μπορεί να κάνει το κείμενο να φαίνεται αφύσικο και αποσπασματικό, ενώ μια πολύ χαμηλή τιμή μπορεί να οδηγήσει σε υπερβολικές επαναλήψεις.

2. Presence Penalty

α. Παρόμοια με την ποινή συχνότητας, αλλά επικεντρώνεται στη μείωση της επανάληψης ολόκληρων θεμάτων ή εννοιολογικών πεδίων, ενθαρρύνοντας τα μοντέλα ΑΙ να εισάγουν νέες έννοιες.

β. Διεξοδικότερα, στο πλαίσιο του prompt engineering, η έννοια του "Presence Penalty" αναφέρεται στην τεχνική που χρησιμοποιείται για να ρυθμίσει την πιθανότητα να εμφανιστούν συγκεκριμένες λέξεις ή φράσεις στην απάντηση που δημιουργείται από ένα γλωσσικό μοντέλο, όπως το "AI".

γ. Συγκεκριμένα:

• Διαφορές του “Frequency Penalty” με το “Presence Penalty”: To “Frequency Penalty” είναι μια παράμετρος που μειώνει την πιθανότητα να εμφανιστούν ξανά λέξεις που έχουν ήδη χρησιμοποιηθεί (με βάση το πόσο συχνά έχουν ήδη εμφανιστεί οι λέξεις), αλλά το "Presence Penalty", εστιάζει περισσότερο στην ύπαρξη (presence) των λέξεων παρά στη συχνότητά τους (στο αν δηλαδή η λέξη έχει εμφανιστεί καθόλου).

• Βοηθά να ενθαρρυνθεί η χρήση νέων λέξεων και φράσεων, προκειμένου να διασφαλιστεί η ποικιλία και η πρωτοτυπία στο παραγόμενο κείμενο.

δ. Παραδείγματα χρήσης του presence penalty:

• Όταν ζητείται από το μοντέλο να δημιουργήσει περιεχόμενο όπου η πρωτοτυπία είναι κρίσιμη, όπως άρθρα, ιστορίες ή δημιουργικά κείμενα, και θέλουμε να αποφύγουμε επαναλήψεις ακόμα και αν δεν είναι υπερβολικές.

• Σε εφαρμογές όπου θέλουμε να ενθαρρύνουμε τη χρήση ευρύτερου λεξιλογίου, όπως στη διδασκαλία γλωσσών ή στη συγγραφή περιεχομένου που απαιτεί ποικιλία λέξεων.

ε. Ρυθμίζοντας σωστά την “presence penalty”, μπορούμε να πετύχουμε πιο ισορροπημένα και ενδιαφέροντα κείμενα που αποφεύγουν επαναλήψεις , χωρίς τα κείμενα να φαίνονται αφύσικα.

3. Μήκος Προτροπής (Prompt Length)

α. Το Prompt Length στο πλαίσιο του prompt engineering αναφέρεται στο μήκος του κειμένου ή της εντολής που δίνουμε σε ένα γλωσσικό μοντέλο ΑΙ, προκειμένου να δημιουργήσει μια απάντηση.

β. Συγκεκριμένα, περιλαμβάνει τον αριθμό των χαρακτήρων, λέξεων ή λεκτικών μονάδων (tokens) που αποτελούν το αρχικό ερώτημα ή το προτροπή (prompt). Ενώ τεχνικά αποτελεί μέρος της εισόδου και όχι παράμετρο, το μήκος και η ποιότητα της προτροπής (prompt) μπορεί να επηρεάσει σημαντικά την ποιότητα και το μέγεθος της απάντησης του μοντέλου.

γ. Σημασία του Prompt Length

(1) Ποιότητα της Απόκρισης:

• Μία πιο λεπτομερής και εκτενής προτροπή (prompt) μπορεί να δώσει στο μοντέλο ΑΙ περισσότερες πληροφορίες και συμφραζόμενα, οδηγώντας σε πιο σχετικές, ολοκληρωμένες και ακριβείς απαντήσεις.

• Μία πολύ σύντομη προτροπή (prompt) μπορεί να μην παρέχει αρκετά στοιχεία, με αποτέλεσμα μια λιγότερο ακριβή, ατελή ή λιγότερο χρήσιμη απάντηση.

(2) Συμπεριφορά του Μοντέλου:

• Τα γλωσσικά μοντέλα συνήθως αποδίδουν καλύτερα όταν η προτροπή (prompt) είναι καλά δομημένη και περιέχει αρκετές πληροφορίες για να κατανοήσουν το πλαίσιο και την πρόθεση του χρήστη.

• Ορισμένες προτροπές (prompts) μπορεί να είναι πάρα πολύ μακροσκελείς, δημιουργώντας υπερβολικά μεγάλη εισαγωγή που μπορεί να περιορίσει το διαθέσιμο χώρο για την απάντηση λόγω των ορίων του μοντέλου.

4. Εφαρμογές και Στρατηγικές χρήσης του μήκους της προτροπής (Prompt Length)

α. Δημιουργία Περιεχομένου:

• Για τη σύνθεση ιστοριών ή άρθρων, τα εκτενέστερα και πιο επεξηγηματικά prompts μπορούν να παρέχουν σαφή καθοδήγηση σχετικά με τον τόνο, το στυλ, και το περιεχόμενο.

β. Αποσαφήνιση Ερωτήσεων:

• Σε εκπαιδευτικά πλαίσια, οι σαφείς και λεπτομερείς ερωτήσεις βοηθούν το μοντέλο να δώσει ακριβείς και πιο στοχευμένες απαντήσεις.

γ. Βελτιστοποίηση Προτροπών (prompts):

• Η δοκιμή διαφόρων μηκών προτροπών μπορεί να βοηθήσει στην εύρεση του βέλτιστου σημείου όπου το μοντέλο παρέχει την καλύτερη απόδοση. Μερικές φορές, η προσθήκη λίγων επιπλέον λέξεων μπορεί να βελτιώσει δραματικά την ποιότητα της απόκρισης.

4. Παραδείγματα μήκους προτροπής (Prompt Length)

Η κατανόηση και η σωστή χρήση του μήκους της προτροπής (prompt length) είναι το κλειδί για την αποτελεσματική χρήση των γλωσσικών μοντέλων και την επίτευξη βέλτιστων αποτελεσμάτων του ΑΙ.

• Σύντομο Prompt: "Πες μου για τη Γαλλική Επανάσταση."

• Εκτενέστερο Prompt: "Πες μου για τα κύρια αίτια της Γαλλικής Επανάστασης, εστιάζοντας στις κοινωνικές και οικονομικές συνθήκες που οδήγησαν στην εξέγερση, καθώς και στα κύρια γεγονότα που καθόρισαν την πορεία της επανάστασης.