📌Руководство по эффективному использованию промптов для LLM от разработчиков из GoogleDeepMind.

Туториал ориентируется на нетехническую аудиторию, которая имеет опыт взаимодействия с большими языковыми моделями.

В первой половине представлены ментальные конструкции природы посттренинга и промптов. Вторая половина содержит более конкретные предписания и высокоуровневую процедуру промпт-инжиниринга.

Авторы, Varun Godbole и Ellie Pavlick подчеркивают, что поиск «идеальной» подсказки — это итеративный процесс, аналогичный настройке модели, который в лучшем случае является эмпирическим, а в худшем - алхимическим.

▶️ Содержание:

🟢Для кого предназначен этот документ?
🟢Зачем нужно это руководство?
🟢Background трейна: предварительная и последующая подготовка
🟢Рекомендации по промптам
🟢Рудиментарное "руководство по стилю" для промптов
🟢Процедура итерации новых системных инструкций
🟢Некоторые мысли о том, когда полезна LLM
🟢Дополнительные ресурсы

📌Лицензирование: Creative Commons Attribution 4.0 International Public License.

🖥GitHub

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Prompt #Github #Tutorial

🌟 TIPO: Оптимизация текстовых промптов для text-2-image моделей.

TIPO (Text to Image with text presampling for Prompt Optimization) - метод, который улучшает качество и удобство использования моделей text-2-image.

TIPO использует LLM для предварительной обработки текстовых запросов, делая их более точными и информативными. Он воспринимает как промпты на естественном языке , так и формат Danbooru тегов.

Основная идея метода заключается в том, что более детальные и конкретные запросы приводят к более точной генерации изображений, тогда как неконкретные запросы приводят к более широкому спектру, но менее точным результатам.

TIPO генерирует несколько подробных вариантов запроса из одного простого, тем самым расширяя пространство возможных результатов и повышая вероятность получения желаемого изображения.

Представлены 2 модели TIPO, обе построены на базе LLaMA 400M, обученные на наборах Danbooru2023, GBC10M и Coyo-HD-11M с общим числом токенов 30 млррд.

🟢TIPO-200M;

🟢TIPO-500M.

▶️ Использование TIPO доступно в качестве расширения к stable-diffusion-webui, Forge UI и ComfyUI. Все подробности по установке расширений и использованию в ComfyUI можно найти в репозитории проектка Z-TIPO-extension.

📌Лицензирование : Kohaku License 1.0

🟡Коллекция моделей на HF
🟡Arxiv
🟡Demo
🖥GitHub

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #T2I #TIPO #LLM

Instructor: Самая популярная библиотека для структурированных выводов LLM
Instructor — это ведущая библиотека Python для работы со структурированными выводами крупных языковых моделей (LLM), с более чем 600,000 загрузками в месяц. Построенная на основе Pydantic, она предлагает простой, понятный и удобный API для управления валидацией, повторами запросов и потоковыми ответами. С этой библиотекой ваши LLM-процессы станут намного эффективнее!

🚀 Основные возможности

• Модели ответов: Определяйте структуру выводов LLM, используя модели Pydantic
• Управление повторами: Легко настройте количество попыток для стабильности запросов
• Валидация: Убедитесь, что ответы LLM соответствуют вашим требованиям
• Поддержка потоков: Работайте с списками и частичными ответами без лишних сложностей
• Гибкие бэкенды: Интегрируйтесь с разными LLM-поставщиками, не ограничиваясь только OpenAI

https://github.com/instructor-ai/instructor

– Показали GPT4-4o, самую мощную новую модель: она будет доступна для платных и ДЛЯ БЕСПЛАТНЫХ пользователей ChatGPT (даже без регистрации). Модель сейчас на первом месте по тестам сравнивая с другими лучшими моделями — и в коде и в других задачах.

– GPT4-4o это «Омнимодель» натренированная сразу на тексте, фото и видео — то есть та самая мультимодальность которую мы ждали.

– GPT4-4o уже доступна через API и стоит в два раза дешевле, и работает в 2 раза быстрее.

– Показали улучшенную версию аудио-чата через ассистента — она теперь шутит, понимает ваши эмоции; теперь ассистента можно перебивать своим голосом и сам ассистент говорит с эмоциями, и вы можете просить ее менять эти эмоции (даже петь). Переводчик с помощью GPT4-4o просто работает как в Sci-Fi кино (не путаясь и не требуя дополнительных нажатий кнопок).

– Запустят десктопные приложение наконец-то, чтобы не в вебе сидеть; в десктопном приложении ей можно показывать экран целиком и просить ее подправить код, что-то рассказать и тп. То есть это ассистент, который всегда видит ваш экран.

Дополнительные мелочи:
— Заявленные фичи выкатят через пару недель.
— Теперь через приложение можно просто ей показывать видео фид и она будет давать советы как решить какую-то задачу (не нужно фоткать ничего, работает как стрим);

— Во время демки ассистент тормозил хехе.

А вот что я предсказывал в посте выше и что сбылось или не сбылось:
✅ Демку ассистента как из фильма Her
✅ Полную мультимодальность: модель будет обучена сразу на видео, аудио, картинках и тексте
❓ Размер контекстного окна в 1М (мы не знаем пока)
✅ Новую архитектуру к новой модели, у которой сразу будут все фишки выше
✅ GPT4 обновление с лучшим написанием кода, или 4.5 или 4.1 (с названиями, они, конечно, не консистентны)
❌ Новую версию Dalle 3, с улучшенным фотореализмом

⚡️ llamafile — утилита для быстрого запуска ИИ-моделей

⏩Инструмент llamafile от Mozilla даёт возможность упаковать веса LLM в исполняемый файл, который без установки можно запустить практически на любой современной платформе. Поддерживаются архитектуры x86-64 и ARM64, а также системы macOS, Windows, Linux, FreeBSD, OpenBSD и NetBSD.

⏩llamafile работает практически со всеми LLM, недавно была добавлена поддержка модели Phi-3 Mini 4k, а также LLaMA3, Grok, Mixtral 8x22b и Command-R.

? GitHub

@ai_machinelearning_big_data