Відкрита лекція: “Prompt Utilization for Semantic and Syntactic Yielding in Natural Language Processing (NLP)”

На факультеті відбулася відкрита лекція випускника спеціальності 121 Інженерія програмного забезпечення Тимощука Владислава на тему: “Prompt Utilization for Semantic and Syntactic Yielding in Natural Language Processing (NLP)”.

На ній, зокрема, студенти факультету могли ознайомитись з наступними розділами:

1. Вступ до PromptEngineering:
   • Огляд сучасного стану штучного інтелекту в NLP.
   • Визначення PromptEngineering, його роль та важливість у процесах семантичного та синтаксичного опрацювання мовних моделей.
   • Розгляд того, як промти впливають на вихідний результат моделей: можливість зосередитися на конкретних даних та генерувати релевантні відповіді.
2. Базові концепти PromptEngineering:
   • Семантика промтів: як побудова промтів впливає на змістовність і точність виходу.
   • Синтаксис промтів: роль структурованості промтів у генеруванні граматично правильних і зрозумілих відповідей.
3. Методики формування промтів:
   • Zero-ShotPrompting:
     Підхід, який не потребує попереднього контексту або прикладів. Використовується для отримання відповідей без додаткових інструкцій, пояснень чи прикладів.
   • Few-ShotPrompting:
     Методика, де додається кілька прикладів у промт для кращого розуміння контексту. Використовується для уточнення контексту та досягнення більш точного результату.
   • Chain-of-Thought (CoT):
     Прийом, що стимулює модель генерувати логічну послідовність думок, які приводять до остаточної відповіді. Застосовується для складніших задач, де потрібне обґрунтування.
   • TreeofThoughts (ToT):
     Багаторівнева структура формування промтів, що дозволяє моделі досліджувати декілька варіантів розвитку думки одночасно. Використовується для задач, де варіанти можуть мати різний вплив на результат.
4. Практичні аспекти PromptEngineering:
   • Приклади та кейси застосування різних технік.
   • Поради щодо вибору та налаштування промтів відповідно до задачі.
5. Обговорення нових перспектив у NLP через оптимізацію промтів:
   • Огляд останніх досягнень і викликів у PromptEngineering.
   • Перспективи та можливості підвищення результативності моделей через оптимізацію семантичних і синтаксичних промтів.

Лекція була корисною для всіх, хто цікавиться NLP, прагне розширити розуміння методів оптимізації штучного інтелекту та хоче навчитися використовувати передові техніки для покращення взаємодії з мовними моделями.

Крім того, за результатами доповіді було оголошено конкурс із загальним призовим фондом 30000 грн (інформація додається).