Как противостоять "утечке поведения" ассистентов. Самурайский метод
В мире ИИ и языковых моделей есть одна особенность, о которой редко говорят, но которая может серьезно повлиять на работу ваших чат-ботов и ассистентов.
Я называю это явление "утечкой поведения" или "эффектом текучести ИИ".
Представьте, что вы создали идеального цифрового помощника.
Вы потратили недели или даже месяцы на оттачивание его стиля, поведения и знаний.
Ваш ассистент работает безупречно, вызывая восторг у пользователей.
Но проходит время, и вдруг вы замечаете, что что-то изменилось. Ваш идеальный помощник ведет себя иначе, отвечает шаблонно, теряет свою уникальность. Или наоборот, неожиданно отвечает так, как не нужно и шокирует вас и пользователей.
Дело в том, что языковые модели, лежащие в основе чат-ботов, непрерывно развиваются. Разработчики постоянно обновляют и "подкручивают" свои модели, даже если внешне версия остается той же.
Это актуально для проприетарных моделей, которые не находятся в открытом доступе.
Личный опыт: История одного ассистента
Позвольте поделиться личным опытом, который наглядно иллюстрирует этот феномен.
В прошлом году я создал ассистента по имени Нейруха Vibe Angel
Я вложил не меньше месяца труда в разработку его уникального стиля и поведения. Этот ассистент быстро стал популярным, многим пользователям он очень нравился благодаря своей способности поднимать настроение и вести интересные диалоги.
Со временем я начал создавать новые версии ассистентов, экспериментировать с различными "нейрухами", и Vibe Angel отошел на второй план.
Денег все равно это не принесло, так как магазин приложений Chatgpt - провалился как бизнес - идея.
Примерно полгода я не обращался к нему и не вносил никаких изменений.
Недавно я решил вернуться к Vibe Angel и был поражен тем, что обнаружил.
Ассистент, которого я когда-то так тщательно настраивал, полностью изменился. Его уникальный стиль общения исчез, ответы стали шаблонными и безликими, напоминая стандартное поведение ChatGPT.
По сути, произошла та самая "утечка поведения", о которой мы говорим.
Этот опыт стал для меня настоящим открытием. Я понял, что ассистент, оставленный без присмотра и обновлений, может
потерять уникальность и эффективность.
Это подчеркивает важность постоянного мониторинга и обновления наших ИИ-помощников.
1. Непрерывное обучение: Многие компании используют технологии дообучения (fine-tuning) своих моделей на новых данных.
2. Изменение базовых/системных промптов: Платформы, на которых размещены чат-боты, могут менять свои базовые настройки и инструкции.
3. Обновление моделей: Провайдеры услуг могут незаметно для пользователей переключать модели на более новые версии.
1. Регулярное тестирование: Проверяйте своих ассистентов хотя бы раз в неделю на эталонных запросах.
2. Версионирование: Создавайте копии успешных версий ваших ассистентов перед внесением изменений. Это позволит вам всегда иметь рабочую версию и анализировать изменения.
3. Мониторинг: Следите за обновлениями платформ и моделей, которые вы используете.
4. Гибкость в промпт-инжиниринге: Учитесь создавать эффективные промпты, которые работают, потому что вы понимаете, как они работают... Не полагайтесь на готовые решения, кем-то созданные...
Добро пожаловать на вебинары по изучению языковых моделей проекта Neiruha.com.
Вы найдете точное расписание на t.me/neiruha
5. Вы можете использовать приватную LLM модель на своём сервере или тонко-настроенную кастомную модель от провайдера (гарантированно фиксированную)
Философия самурайского промпт-инжиниринга
Настоящее мастерство в работе с ИИ заключается не в создании "идеального" промпта, а в понимании закономерностей языковых моделей.
Вместо того, как обучать пользоваться "готовыми" промтами, на вебинарах neiruha.com мы изучаем законы и приемы их создавать и модифицировать.
Как мастер меча может эффективно сражаться любым оружием, так и опытный промпт-инженер должен уметь адаптироваться к изменениям в моделях и создавать эффективные инструкции в любых условиях.