AI Prompt Engineering

Prompt engineering, jota kutsutaan myös kontekstin sisäiseksi oppimiseksi, on taidetta ja tiedettä ohjeiden upottamisesta suurille AI mallit heille lähetetyiksi viesteiksi.

Tekoälykehotteen avulla voit joko saada mallista hyviä tuloksia tai harjoittaa sen toimivuutta edelleen. Taitokokonaisuus yhdistää hyvän ymmärryksen tietojenkäsittely, viestintä, tietojenkäsittelyja koneoppiminen.

Tämä blogi viestissä tarkastellaan tekoälyn nopean suunnittelun erilaisia ​​ominaisuuksia ja etuja. Lisäksi se sisältää hyödyllisiä esimerkkejä ja resursseja, joiden avulla saat paremman käsityksen aiheesta.

Hyvien tekoälykehotteiden tarve

Tekoälyjärjestelmät, kuten suuret kielimallit, muuttavat sanat tunnisteiksi, jotka auttavat niitä käsittelemään ja luomaan kieltä. Prosessia kutsutaan tokenisoinniksi, ja se sisältää suurempien tekstipalojen jakamisen pienemmiksi yksiköiksi, kuten merkeiksi, sanoiksi ja osasanoiksi. Näille tokeneille annetaan sitten numeeriset arvot ja ne syötetään hermoverkkoon tulosteiden tuottamiseksi.

Tuloksena tässä on se, että muutos syöttösanoissa tai niiden järjestyksessä aiheuttaa samalla muutoksen hermoverkon lähdössä. Sanat edustavat merkityksiä tekoälymaailmassa, joten jokainen niistä on tärkeä, jos haluat saada järjestelmästä parhaan hyödyn. Tässä on joitain hyvien tekoälykehotteiden kirjoittamisen monista eduista.

• Paremmat lähdöt: Muuntajamallit voivat tuottaa erittäin vaikuttavia vastauksia niiden vuoksi huomio mekanismi, jonka avulla he voivat säilyttää kontekstin missä tahansa toiminnassa. Käyttäjä tai insinööri puolestaan ​​ohjaa mallin parempiin tuloksiin syöttämällä parhaat sanat, jotka keskittävät tekoälymallin huomion ja tuottavat siten osuvimman ja kiinnostavimman sisällön.
• Korkeampi hyötysuhde: Oikeilla kehotteilla tekoälymalli ei ainoastaan ​​tarjoa parasta sisältöä, vaan tekee sen nopeasti ja tehokkaasti. Tämä säästää käyttäjän aikaa ja tuloksena oleva tulos vaatii usein vähemmän muokkausta tai käsittelyä. Tekoälymalli voi myös ylittää ajoittain kirjoittajan odotukset.
• Parempi tarkkuus: Laskemiseen liittyvissä toiminnoissa hyvä kehote tuottaa myös tarkempia tuloksia. Muissa tilanteissa se vähentää hallusinaatioiden mahdollisuutta – silloin kun tekoäly yrittää keksiä yksityiskohtia itsestään ja tarjota sen tosiasiana.

Käyttökohteet nopeaan suunnitteluun

Nopea suunnittelu tarjoaa käyttäjälle mahdollisuuden ohjata älykästä konetta arkikielellä. Tämä tekee siitä erittäin monipuolisen taidon, jolle tulee jatkossakin lisää käyttöä. Seuraavassa on joitain tärkeimpiä käyttötarkoituksia, joihin nopeaa suunnittelua tällä hetkellä käytetään.

1. Ongelmanratkaisu: Monet suurikieliset AI-mallit voidaan käyttää suurten ja monimutkaisten ongelmien ratkaisemiseen yksinkertaisesti kertomalla heille ongelma yksinkertaisessa muodossa ja vaatimalla sitten ratkaisua. Esimerkiksi ChatGPT on loistava tässä. Aikataulujen luomisesta vaikeisiin kysymyksiin vastaamiseen, juridisiin asioihin ja jopa lääketieteelliseen diagnoosiin.
2. Sisällön luominen: Suuret kielimallit ovat erittäin hyviä luomaan kaikenlaista sisältöä oikealla kehotteella. Voit helposti ohjata mallia luomaan blogikirjoituksia, runoja, tarinoita, tietokonekoodia, ruokareseptejä, musiikkia, kuvia, videoita ja email kirjaimet oikeiden kehotteiden avulla.
3. Tutkimus ja tiedonhaku: Useimmat tekoälymallit on koulutettu järjettömiin tietomääriin, mikä tekee niistä helppoa kyseenalaistaa tiettyjä tietoja. Asianmukaisten kehotteiden antaminen voi auttaa kaikkia käyttäjiä hakemaan tietoja helposti. Hyvin koulutetuilla malleilla tästä prosessista on tullut standardia parempi Hakukoneet, mikä johtaa uuden sukupolven tekoälypohjaisiin hakusovelluksiin, kuten you.com ja Hämmennys.ai.
4. Kirjoitusapu: Oikeilla kehotteilla generatiivinen tekoäly on luovin teknologia, jonka ihminen tällä hetkellä tuntee. Luovista ideoista kaikenlaisten kappaleiden kirjoittamiseen, kieliopin korjauksiin ja artikkelien yhteenvetoon, kyky antaa oikeat kehotteet voi muuttaa kirjoittajien ja toimistotyöntekijöiden elämää.
5. Ohjelmointiapu: Vaikka on olemassa pitkälle räätälöityjä AI-ohjelmointiavustajia, kuten GitHub Copilot ja Amazon Code Whisperer, oikeiden kehotteiden antaminen yleisille tekoälymalleille voi yhtä lailla parantaa koodaajan toimintaa tuottavuus ja säästää arvokasta kehitysaikaa.
6. Kääntäminen: Suuret kielimallit ovat kielenkäännösten mestareita, ja voit käyttää tätä hyödyksesi oikeuskehotteilla. Sen sijaan, että käännät tekstiä kielestä toiselle, voit vapaasti muokata tulostetta kehotustesi mukaan.
7. Chatbot ja henkilökohtainen apu: Aluksi oli automaatiotyökaluja, kuten Zapier ja IFTTT joka auttoi käyttäjiä automatisoimaan tehtäviä visuaalisten käyttöliittymien avulla. Kuitenkin ChatGPT liitännäiset ja vastaavat tarjoukset muuttavat alaa antamalla käyttäjien automatisoida Internetissä olevia asioita kehotteiden avulla.
8. Hienosäätö ja mukauttaminen: Sen jälkeen kun tekoälymalli on esikoulutettu sisältäen paljon tekstiä, kuvaa, ääntä tai videodataa, seuraava vaihe on yleensä hienosäätövaihe. Tässä yleinen malli on räätälöity keskittymään tarkempiin tehtäviin, kuten sisällön luomiseen tai chatbotiin nopean suunnittelun avulla.

Tarvittavat taidot

Nopea suunnittelu on taidetta ja tiedettä, joka edellyttää sekä teknisten että ei-teknisten taitojen yhdistelmää ollakseen erittäin tehokas. Vaikka tietyt projektit tai nopeat insinöörityöt saattavat vaatia erityisiä asiantuntijataitoja, yleisemmät taidot ovat alla:

• Ongelmaanalyysi- ja ratkaisukyky: Kyky tunnistaa, analysoida ja rajata ongelmia luovasti tulee todennäköisesti olemaan palkitsevin ihmisen taito tekoälyn hallitsemassa tulevaisuudessa. Käyttääksesi tekoälymallia parhaalla mahdollisella tavalla, tarvitset kyvyn tunnistaa nopeasti missä tahansa tilanteessa olevat ongelmat, analysoida tilannetta mahdollisten ratkaisujen löytämiseksi ja hahmotella tarkasti luovan tiekartan tai prosessin ongelman ratkaisemiseksi.
• Suulliset ja kirjalliset viestintätaidot: Tarvitset myös hyviä viestintätaitoja, jotta saat parhaan hyödyn vuorovaikutuksestasi tekoälymallin kanssa. Suurin osa olemassa olevista malleista toimii tällä hetkellä kirjallisen viestinnän kanssa, mutta käyttöliittymien pitäisi lopulta laajentua sisältämään sanalliset ja muut taidot. Kuitenkin hyvä ymmärrys viestinnästä on kaikki mitä tarvitaan.
• Tekoälyn, ML:n ja NLP:n tuntemus: Se auttaa myös ymmärtämään, miten tekoäly (AI) -mallit toimivat, miten koneoppiminen (ML) toimii, ja luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) alaa.
• Tietokoneohjelmointiosaaminen: Vaikka ei vaadi tekoälykehotteita, vankka ohjelmointikielten ymmärtäminen ja ideoiden välittäminen koneille ja ongelmien ratkaiseminen voi olla korvaamatonta nopeassa suunnittelussa.
• Data Analysis: Data-analyysillä ja tekoälykehotuksella on paljon yhteistä. Tietojen analysointitaitojen avulla voit tunnistaa ja poimia arvokkaita oivalluksia ja malleja nopean vastauksen tiedoista. Se auttaa myös tietämään, kuinka visualisoida ja esittää tietosi yleisölle, tiimille tai asiakkaille.

Kuinka kirjoittaa tehokkaita kehotteita

Tehokkaiden kehotteiden kirjoittaminen tekoälymalleille edellyttää, että pidät mielessäsi vain muutama vinkki, ja ne ovat seuraavat.

1. Tunnista Tarkoitus: Sinun on ensin selvitettävä, mitä olet luomassa ja miksi teet tämän. Kysy itseltäsi toimenpiteen tavoite ja kerro selkeästi odotettu tulos.
2. Anna selkeät ja tarkat ohjeet: Yritä tehdä kehotteistasi yksinkertaisia ​​ja helposti ymmärrettäviä. Sen tulee sisältää tarkat tiedot ja selkeät ohjeet siitä, mitä tarvitset.
3. Sisällytä avoimia kysymyksiä: Generatiiviset tekoälymallit pärjäävät hyvin avoimissa kysymyksissä, jotka eivät vaadi suoraa kyllä ​​tai ei vastausta, vaan pikemminkin kannustavat vapaaseen ajatteluun, luovaan vapauteen ja kykyyn vastata monissa muodoissa.
4. Sisällytä asiayhteystiedot: Voit parantaa kehotustuloksiasi lisäämällä taustatietoja ongelmasta, selittämällä kohdeyleisösi, mainitsemalla ajan tai sijainnin, määrittämällä tietyt muodot, tarjoamalla esimerkkejä, selventämällä mahdollisia epäselviä termejä ja viittaamalla aikaisempiin lausuntoihin.
5. Toistaa: Useimmilla LLM:illä on huomioominaisuus, joka tekee niistä kontekstitietoisia. Voit käyttää tätä ominaisuutta viittaamalla mallin aikaisempiin lausuntoihin, muuttamalla mallin vastauksena esittämiä vaihtoehtoja ja käskemällä sitä tekemään uudelleen aiemman työn eri vaihtoehdoilla. Iterointi voi tuottaa tehokkaita tuloksia, koska se auttaa sinua muokkaamaan ja parantamaan alkutulosta.

Jotkut esimerkkikehotteet

Voit luoda niin monta kehotetta kuin taivaalla on tähtiä. Seuraava luettelo sisältää vain esimerkkejä luovuutesi ohjaamiseksi.

Usein kysytyt kysymykset

Tekoälyn kirjoitusresurssit

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/

Yhteenveto

Olemme päässeet tämän tekoälyn suunnittelua käsittelevän postauksen loppuun, ja olet nähnyt erilaisia ​​mahdollisuuksia, jotka antavat lahjoja aloittelijoille ja kokeneille ammattilaisille.

Nopea suunnittelu on silta ihmisen ja tekoälyn välillä. Joten kykysi tuottaa korkealaatuisia ja arvokkaita tuloksia tekoälyjärjestelmistä riippuu kehotuksestasi.