В контексте нейросетей, промт – это входные данные, которые используются для обучения или тестирования нейронной сети. Промт состоит из набора входных данных (например, изображений, текста или звуковых файлов) и соответствующих выходных данных, которые представляют собой желаемый результат работы нейросети.
Цель обучения нейросети – научить ее генерировать правильные выходные данные для любых входных данных из определенного набора (то есть, для любого промпта). Для этого нейросеть обучается на большом количестве примеров промптов, каждый из которых содержит входные данные и соответствующий им правильный выход.
Во время обучения нейросеть постоянно корректирует свои внутренние веса и параметры, чтобы минимизировать ошибку между ее выходными данными и правильными ответами для каждого промпта. После достаточного количества эпох обучения (проходов по всему набору данных) нейросеть должна научиться правильно генерировать выходные данные для новых, ранее не виденных входных данных.
Промпты также используется для тестирования уже обученной нейросети, чтобы оценить ее производительность и точность. Если нейросеть показывает хорошую точность на тестовом наборе промптов, это означает, что она хорошо обучена и может быть использована для решения реальных задач.