AI Prompt Engineering

Pohotové inženýrství, označované také jako učení v kontextu, je umění a věda o vkládání instrukcí určených pro velké modely umělé inteligence do zpráv, které jim budou zaslány.

Výzvy AI můžete použít k získání dobrých výsledků z modelu nebo k dalšímu trénování jeho funkčnosti. Sada dovedností kombinuje dobré porozumění výpočetní technice, komunikaci, datové vědě a strojovému učení.

Tento blogový příspěvek se zabývá různými funkcemi a výhodami rychlého inženýrství AI. Navíc obsahuje užitečné příklady a zdroje, které vám pomohou lépe porozumět tématu.

Need for Good AI Výzvy

Systémy umělé inteligence, jako jsou velké jazykové modely, přeměňují slova na tokeny, které jim pomáhají zpracovávat a generovat jazyk. Tento proces se nazývá tokenizace a zahrnuje rozdělení větších kusů textu na menší jednotky, jako jsou znaky, slova a podslova. Těmto tokenům jsou pak přiřazeny číselné hodnoty a přiváděny do neuronové sítě, aby produkovaly výstupy.

Výsledkem je, že změna ve vstupních slovech nebo jejich posloupnosti stejně způsobí změnu ve výstupu neuronové sítě. Slova představují význam ve světě umělé inteligence, takže každé z nich se počítá, pokud chcete ze systému dostat to nejlepší. Zde jsou některé z mnoha výhod psaní dobrých výzev AI.

• Lepší výstupy: Transformátorové modely mohou generovat velmi působivé odezvy díky jejich pozornost mechanismus, který jim umožňuje udržovat kontext v jakékoli operaci. Na druhé straně uživatel nebo pohotový technik vede model k lepším výstupům zadáním nejlepších slov, která zaměří pozornost modelu AI, a tím vytvoří nejrelevantnější a nejpoutavější obsah.
• Vyšší účinnost: Díky správným pokynům bude model umělé inteligence nejen poskytovat nejlepší obsah, ale také rychle a efektivně. To šetří čas uživatele a výsledný výstup bude často vyžadovat méně úprav nebo zpracování. Model umělé inteligence může také čas od času překonat očekávání pohotového spisovatele.
• Lepší přesnost: U operací souvisejících s výpočty poskytuje dobrá výzva také přesnější výsledky. V jiných situacích snižuje možnost halucinací – což je, když se AI snaží vymyslet detaily sama a nabídnout je jako fakt.

Použití pro rychlé inženýrství

Rychlé inženýrství nabízí uživateli možnost ovládat chytrý stroj pomocí běžného jazyka. Díky tomu se jedná o velmi všestrannou dovednost, která bude i nadále nacházet další využití. Následují některé z hlavních použití, pro které se v současné době používá rychlé inženýrství.

1. Řešení problémů: Mnoho velké jazykové modely umělé inteligence lze použít při řešení velkých a složitých problémů tím, že jim jednoduše sdělíte problém v jednoduché formě a poté požadujete řešení. Například ChatGPT je v tomto skvělý. Od vytváření rozvrhů až po zodpovězení náročných otázek, právních záležitostí a dokonce i lékařské diagnózy.
2. Tvorba obsahu: Velké jazykové modely jsou velmi dobré při generování nejrůznějšího obsahu pomocí správné výzvy. Pomocí správných výzev můžete model snadno vést ke generování blogových příspěvků, básní, příběhů, počítačového kódu, receptů na jídlo, hudby, obrázků, videí a e-mailových dopisů.
3. Výzkum a vyhledávání informací: Většina modelů umělé inteligence je trénována na šíleném množství dat, což usnadňuje jejich dotazování na konkrétní informace. Vydávání příslušných výzev může pomoci každému uživateli snadno získat jakékoli informace. S dobře vyškolenými modely se tento proces stal lepším než standardní vyhledávače, což vedlo k nové generaci vyhledávacích aplikací založených na umělé inteligenci, jako je např. Vy. com si zmatenost.ai.
4. Pomoc při psaní: Se správnými výzvami je generativní AI nejkreativnější technologií, kterou v současnosti člověk zná. Od kreativních nápadů pro psaní všech typů textů až po gramatické opravy a shrnutí článků, schopnost vydávat správné výzvy může znamenat velký rozdíl v životě spisovatelů a kancelářských pracovníků.
5. Pomoc s programováním: Ačkoli existují vysoce přizpůsobení programovací asistenti AI jako GitHub Copilot si Amazon Code Whisperer, schopnost vydávat správné výzvy k obecným modelům umělé inteligence může stejně tak zvýšit produktivitu kodéra a ušetřit drahocenný čas na vývoj.
6. Překlad: Velké jazykové modely jsou mistry v jazykovém překladu a můžete toho využít ve svůj prospěch s výzvami ohledně práv. Na rozdíl od jednoduchého překladu textu z jednoho jazyka do druhého můžete výstup upravit podle svých schopností.
7. Chatbot a osobní asistence: Zpočátku existovaly automatizační nástroje jako Zapier si IFTTT které uživatelům pomohly automatizovat úkoly pomocí vizuálních rozhraní. Zásuvné moduly ChatGPT a podobné nabídky však mění odvětví tím, že umožňují uživatelům automatizovat věci na internetu pomocí výzev.
8. Jemné ladění a přizpůsobení: Poté, co je model umělé inteligence předem natrénován se spoustou textových, obrazových, zvukových nebo obrazových dat, je dalším krokem obvykle fáze jemného doladění. Zde je obecný model přizpůsoben tak, aby se zaměřoval na specifičtější úkoly, jako je generování obsahu nebo chatbot pomocí rychlého inženýrství.

Potřebné dovednosti

Rychlé inženýrství je umění a věda, která vyžaduje kombinaci technických i netechnických dovedností, aby byla vysoce efektivní. Zatímco některé projekty nebo rychlé inženýrské pozice mohou vyžadovat specifické odborné dovednosti, obecnější dovednosti jsou uvedeny níže:

• Analýza problémů a schopnosti řešení: Schopnost kreativně identifikovat, analyzovat a načrtnout problémy se pravděpodobně stane nejvděčnější lidskou dovedností v budoucnosti ovládané umělou inteligencí. Chcete-li co nejlépe využít model umělé inteligence, potřebujete schopnost rychle identifikovat problémy v jakékoli situaci, analyzovat situaci pro potenciální řešení a přesně načrtnout kreativní plán nebo proces k vyřešení problému.
• Verbální a písemné komunikační dovednosti: Potřebujete také dobré komunikační dovednosti, které vám pomohou co nejlépe využít vaše interakce s modelem AI. Většina modelů v současnosti pracuje s písemnou komunikací, ale rozhraní by se časem měla rozšířit o verbální a další dovednosti. Vše, co je potřeba, je dobré porozumění komunikaci.
• Znalost AI, ML a NLP: Pomáhá také pochopit, jak fungují modely umělé inteligence (AI), jak funguje strojové učení (ML) a oblast zpracování přirozeného jazyka (NLP).
• Znalost počítačového programování: I když to není podmínkou pro pobízení AI, solidní porozumění programovacím jazykům a tomu, jak přenášet nápady do strojů a řešit problémy s těmito nápady, může být v rychlém inženýrství neocenitelné.
• Analýza dat: Analýza dat a pobízení AI mají mnoho společného. Dovednosti analýzy dat vám umožní identifikovat a extrahovat cenné poznatky a vzorce z dat s okamžitou odezvou. Pomáhá také vědět, jak vizualizovat a prezentovat svá data publiku, týmu nebo klientům.

Jak psát efektivní výzvy

Psaní účinných výzev pro modely umělé inteligence vyžaduje, abyste měli na paměti pouze několik tipů, které jsou následující.

1. Identifikujte účel: Nejprve si musíte ujasnit, co se chystáte vytvořit a proč to děláte. Zeptejte se sami sebe na cíl operace a mějte jasno v očekávaném výstupu.
2. Poskytněte jasné a konkrétní pokyny: Snažte se, aby byly vaše výzvy jednoduché a srozumitelné. Měl by obsahovat konkrétní informace a jasné pokyny o tom, co potřebujete.
3. Zahrňte otevřené otázky: Generativní modely umělé inteligence fungují dobře s otevřenými otázkami, které nevyžadují přímou odpověď Ano nebo Ne, ale spíše podporují svobodné myšlení, tvůrčí svobodu a schopnost odpovídat v mnoha podobách.
4. Zahrnout kontextové informace: Své výsledky výzev můžete dále zlepšit tím, že zahrnete základní informace o problému, vysvětlíte své cílové publikum, zmíníte čas nebo místo, určíte konkrétní formáty, poskytnete příklady, objasníte jakékoli nejednoznačné výrazy a odkážete na předchozí prohlášení.
5. Opakovat: Většina LLM má funkci pozornosti, díky které si uvědomují kontext. Tuto funkci můžete použít odkazem na předchozí příkazy provedené modelem, změnou možností, které model představil jako odpověď, a tím, že mu řeknete, aby opakoval předchozí úlohu s jinými možnostmi. Iterace může přinést silné výsledky, protože vám pomůže upravit a zlepšit počáteční výstup.

Některé příklady výzev

Můžete vytvořit tolik výzev, kolik je hvězd na nebi. Následující seznam obsahuje pouze příklady, které vám pomohou usměrnit vaši kreativitu.

	Výzva	Poznámky
1.	Ahoj, jedu do Londýna, máš nějaké doporučení, co dělat?	Pomozte naplánovat výlet
2.	Píši film o superhrdinovi a chci, abyste vytvořili příběh a postavili pro mě 5 postav.	Kreativní pomoc
3.	Chci, abyste se choval jako datový vědec a napsal pro mě kód. Mám datovou sadu o (*popsat*). Dokážete sestavit model strojového učení pro predikci (*cílová proměnná*)?	ChatGPT jako asistent datové vědy
4.	Chci, abyste se choval jako datový vědec a napsal pro mě kód. Mám tento soubor dat o (*popsat*). Můžete napsat kód Pythonu pro vizualizaci dat?	ChatGPT jako asistent datové vědy
5.	Napište seznam 15 propagačních nápadů pro (*váš produkt*). Cílové publikum je (*cíl*) a produkt je pozoruhodný (*vlastnosti*).
6.	Nabídněte podrobnou recenzi (*zadejte produkt nebo službu*)
7.	Můžete mi napsat kód JavaScript pro generování náhodných čísel s 15 sloupci a 100 řádky?	ChatGPT jako asistent kódování
8.	Realistické žluté sportovní auto s chromovanými koly na pozadí rušné ulice.	Obrázek Dall-E
9.	Starší pár sedící na lavičce v parku za slunečného dne.	Obrázek Dall-E
10.	Úchvatný výhled na tropickou pláž se stromy a křišťálově čistou vodou.	Obrázek Dall-E
11.	Chci, abyste působil jako vývojář softwaru. Poskytněte prosím dokumentaci k níže uvedené funkci (*Zadejte funkci*)	ChatGPT jako asistent kódování
12.	Graf společných klouzavých průměrů	Interpret kódů ChatGPT
13.	Pomocí těchto dat vytvořte tepelnou mapu	Interpret kódů ChatGPT
14.	K výpočtu použijte sloupce 1 a 2 z těchto dat (*Zadejte požadovanou hodnotu*)	Interpret kódů ChatGPT
15.	Napište panu prezidentovi email a omluvte se mu, že se na jednání nemohu dostavit. Řekni mu 5 lží, proč to nezvládnu.
16.	Napište blog o 700 slovech o vertikálním hospodaření ve sklenících. Uveďte výhody a nevýhody vertikálního zemědělství, odhadované náklady na vytvoření pilotního projektu a často kladené otázky.	Funguje na většině chatbotů
17.	Chci, abyste působil jako tazatel. Budu kandidátem a vy mi budete klást otázky k pohovoru na praxi na pozici (*pozice*) ve společnosti. Neptejte se na všechny otázky najednou. Stačí mi položit otázku a pak čekat na mé odpovědi. Nic nevysvětlujte. Pokládejte mi otázky jednu po druhé jako tazatel a čekejte na mé odpovědi. Moje první věta je "Ahoj"	ChatGPT je v tom dobrý
18.	Chci, abys fungoval jako můj virtuální doktor. Popíšu své fyziologické příznaky a vy poskytnete diagnózu a plán léčby symptomů. Odpovězte, prosím, pouze svou diagnózou a léčebným plánem a vysvětlení poskytujte pouze v případě potřeby. Moje první žádost zní: "Posledních pár dní mě brní nohy."
19.	Chci, abyste fungovali jako linuxový terminál, já budu psát příkazy a vy odpovíte přesným výstupem, který linuxový terminál vytvoří. Nic nevysvětlujte a odpovídejte, až když vám napíšu. Rozuměl?
20.	Obraz roztomilého psa v obleku, přirozené světlo, s jasnými barvami	Generátory obrázků jako Stable Diffusion & Dalle-E
21.	Roztomilá plastová kachnička hrající na kytaru, stojící postavička, vykreslení 3D mixéru, světlé barvy
22.	3D chlupatý lev, detailní záběr roztomilý a rozkošný, roztomilé velké kruhové reflexní oči, dlouhá chlupatá srst, vykreslení Pixar, neskutečný filmový efekt, složité detaily, filmový	3D obrázek ilustrace na stabilní difúzi
23.	Želatinová kočka honí obřího motýla v kouzelném lese. –v5	Obrázek Midjourney v5
24.	Roztomilá postavička s mechanickými částmi z oceli a pryže s hyperrealistickými detaily v jasných barvách	Obrázek Midjourney v4

Nejčastější dotazy

Zdroje pro rychlé psaní AI

1. https://openart.ai/promptbook
2. https://towardsdatascience.com/
3. https://docs.openai.com/
4. https://www.coursera.org/
5. https://www.udemy.com/
6. https://www.chatgpttrainings.com/book
7. https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
8. https://www.promptengineering.org/master-prompt-engineering-ai-prompt/

Proč investovat do čističky vzduchu?

Dosáhli jsme konce tohoto příspěvku o rychlém inženýrství AI a viděli jste různé příležitosti, které dávají podněty pro začátečníky i zkušené profesionály.

Rychlé inženýrství je mostem mezi lidmi a umělou inteligencí. Vaše schopnost produkovat vysoce kvalitní a hodnotné výsledky ze systémů umělé inteligence tedy závisí na vaší odbornosti podněcování.