AI brzi inženjering

Brzi inženjering, također poznat kao učenje u kontekstu, umjetnost je i znanost ugrađivanja uputa namijenjenih velikim AI modelima u poruke koje im se šalju.

Možete koristiti AI prompte kako biste dobili dobre rezultate od modela ili kako biste dodatno uvježbali njegovu funkcionalnost. Skup vještina kombinira dobro razumijevanje računalstva, komunikacije, znanosti o podacima i strojnog učenja.

Ovaj post na blogu razmatra različite značajke i prednosti AI brzog inženjeringa. Osim toga, uključuje korisne primjere i resurse koji će vam pomoći da bolje shvatite temu.

Potreba za dobrom umjetnom inteligencijom upućuje

Sustavi umjetne inteligencije poput velikih jezičnih modela pretvaraju riječi u tokene kako bi im pomogli u obradi i stvaranju jezika. Proces se naziva tokenizacija i uključuje rastavljanje većih dijelova teksta na manje jedinice, kao što su znakovi, riječi i podriječi. Ovim se tokenima zatim dodjeljuju numeričke vrijednosti i unose u neuronsku mrežu za proizvodnju rezultata.

Rezultat je da će promjena u ulaznim riječima ili njihovom slijedu jednako uzrokovati promjenu u izlazu neuronske mreže. Riječi predstavljaju značenje u svijetu umjetne inteligencije, pa se svaka računa ako želite izvući najbolje iz sustava. Evo nekih od mnogih prednosti pisanja dobrih AI upita.

• Bolji rezultati: Modeli transformatora mogu generirati vrlo impresivne reakcije zbog svojih pažnja mehanizam koji im omogućuje održavanje konteksta u bilo kojoj operaciji. Korisnik ili brzi inženjer, s druge strane, usmjerava model ka boljim rezultatima unosom najboljih riječi kako bi usmjerio pažnju modela umjetne inteligencije i time proizveo najrelevantniji i najzanimljiviji sadržaj.
• Veća učinkovitost: Uz ispravne upite, AI model ne samo da će isporučiti najbolji sadržaj, već će to učiniti brzo i učinkovito. To korisniku štedi vrijeme, a rezultat će često zahtijevati manje uređivanja ili obrade. AI model također može s vremena na vrijeme premašiti očekivanja brzopisca.
• Bolja točnost: Za operacije povezane s izračunom, dobar upit također daje točnije rezultate. U drugim situacijama smanjuje mogućnost halucinacija – a to je kada umjetna inteligencija pokušava sama izmisliti detalje i ponuditi ih kao činjenicu.

Koristi se za brzi inženjering

Prompt inženjering nudi korisniku mogućnost upravljanja pametnim strojem koristeći svakodnevni jezik. To ga čini vrlo svestranom vještinom koja će i dalje nalaziti više namjena. Slijede neke od glavnih namjena za koje se trenutno koristi brzi inženjering.

1. Rješavanje problema: Puno veliki jezični AI modeli mogu se koristiti u rješavanju velikih i složenih problema jednostavnim navođenjem problema u jednostavnom obliku i zatim zahtijevanjem rješenja. ChatGPT je, na primjer, izvrstan u tome. Od izrade rasporeda do odgovaranja na teška pitanja, pravnih pitanja, pa čak i medicinske dijagnoze.
2. Stvaranje sadržaja: Veliki jezični modeli vrlo su dobri u generiranju svih vrsta sadržaja s pravim odzivom. Pomoću pravih upita možete jednostavno voditi model za generiranje postova na blogu, pjesama, priča, računalnog koda, recepata za hranu, glazbe, slika, videa i pisama e-pošte.
3. Istraživanje i pronalaženje informacija: Većina modela umjetne inteligencije obučena je na suludim količinama podataka i to olakšava njihovo ispitivanje za određene informacije. Izdavanje relevantnih upita može pomoći svakom korisniku u lakom dohvaćanju bilo koje informacije. Uz dobro uvježbane modele, ovaj je proces postao bolji od standardnih tražilica, što je dovelo do nove generacije aplikacija za pretraživanje koje pokreće AI, kao što su Vi.com i Zbunjenost.ai.
4. Pomoć pri pisanju: Uz prave upute, generativna umjetna inteligencija je najkreativnija tehnologija koja je trenutno poznata čovjeku. Od kreativnih ideja za pisanje svih vrsta članaka do gramatičkih ispravaka i sažimanja članaka, sposobnost davanja pravih upita može promijeniti živote pisaca i uredskih službenika.
5. Pomoć pri programiranju: Iako postoje visoko prilagođeni AI programski pomoćnici poput GitHub kopilot i Amazon Code Whisperer, mogućnost izdavanja pravih upita općim modelima umjetne inteligencije može podjednako povećati produktivnost kodera i uštedjeti dragocjeno vrijeme razvoja.
6. Prijevod: Veliki jezični modeli su majstori u prevođenju jezika i to možete iskoristiti u svoju korist s uputama za prava. Za razliku od jednostavnog prevođenja teksta s jednog jezika na drugi, slobodni ste modificirati izlaz prema svojim sposobnostima navođenja.
7. Chatbot i osobna pomoć: U početku su postojali alati za automatizaciju poput Zapier i IFTTT koji je korisnicima pomogao automatizirati zadatke pomoću vizualnih sučelja. Međutim, ChatGPT dodaci i slične ponude mijenjaju industriju dopuštajući korisnicima da automatiziraju stvari na internetu pomoću upita.
8. Fino podešavanje i prilagodba: Nakon što se AI model unaprijed uvježba s puno tekstualnih, slikovnih, audio ili video podataka, sljedeći korak obično je faza finog podešavanja. Ovdje je opći model prilagođen za fokusiranje na specifičnije zadatke, kao što je generiranje sadržaja ili chatbot koji koristi brzi inženjering.

Potrebne vještine

Brzi inženjering je umjetnost i znanost koja zahtijeva spoj tehničkih i netehničkih vještina kako bi bila vrlo učinkovita. Dok bi određeni projekti ili trenutne inženjerske pozicije mogle zahtijevati posebne stručne vještine, općenitije vještine navedene su u nastavku:

• Sposobnosti analize i rješavanja problema: Sposobnost identificiranja, analiziranja i kreativnog ocrtavanja problema vjerojatno će postati najzahvalnija ljudska vještina u budućnosti kojom će dominirati umjetna inteligencija. Da biste najbolje iskoristili model umjetne inteligencije, potrebna vam je sposobnost brzog prepoznavanja problema u bilo kojoj situaciji, analize situacije za potencijalna rješenja i preciznog nacrta kreativnog plana ili procesa za rješavanje problema.
• Verbalne i pisane komunikacijske vještine: Također su vam potrebne dobre komunikacijske vještine koje će vam pomoći da izvučete najbolje iz svoje interakcije s AI modelom. Većina modela trenutačno radi s pisanom komunikacijom, no sučelja bi se s vremenom trebala proširiti kako bi uključila verbalne i druge vještine. Međutim, sve što je potrebno je dobro razumijevanje komunikacije.
• Poznavanje AI, ML i NLP: Također pomaže razumjeti kako funkcioniraju modeli umjetne inteligencije (AI), kako funkcionira strojno učenje (ML) i polje obrade prirodnog jezika (NLP).
• Poznavanje računalnog programiranja: Iako nije uvjet za AI prompting, dobro razumijevanje programskih jezika i kako prenijeti ideje na strojeve i riješiti probleme s tim idejama može biti neprocjenjivo u brzom inženjeringu.
• Analiza podataka: Analiza podataka i AI prompting imaju mnogo toga zajedničkog. Vještine analize podataka omogućuju vam da identificirate i izvučete vrijedne uvide i obrasce iz podataka brzog odgovora. Također pomaže znati kako vizualizirati i predstaviti svoje podatke publici, timu ili klijentima.

Kako napisati učinkovite upute

Pisanje učinkovitih uputa za AI modele zahtijeva da imate na umu samo nekoliko savjeta, a oni su sljedeći.

1. Odredite svrhu: Prvo morate razjasniti što ćete stvoriti i zašto to radite. Zapitajte se koji je cilj operacije i budite jasni u pogledu očekivanog rezultata.
2. Dajte jasne i konkretne upute: Pokušajte učiniti svoje upute jednostavnima i lako razumljivima. Treba sadržavati konkretne informacije i jasne upute o tome što trebate.
3. Uključite otvorena pitanja: Generativni AI modeli dobro rade s otvorenim pitanjima, koja ne zahtijevaju izravan odgovor Da ili Ne, već potiču slobodno razmišljanje, kreativnu slobodu i sposobnost davanja odgovora u mnogim oblicima.
4. Uključi kontekstualne informacije: Možete dodatno poboljšati svoje rezultate poticanja uključivanjem pozadinskih informacija o problemu, objašnjavanjem svoje ciljne publike, spominjanjem vremena ili lokacije, navođenjem specifičnih formata, pružanjem primjera, pojašnjavanjem svih dvosmislenih pojmova i pozivanjem na prethodne izjave.
5. Ponavljajte: Većina LLM-a ima značajku pažnje koja ih čini svjesnima konteksta. Ovu značajku možete koristiti pozivanjem na prethodne izjave koje je dao model, mijenjanjem opcija koje je model predstavio kao odgovor i govoreći mu da ponovi prethodni posao s različitim opcijama. Iteracija može proizvesti snažne rezultate jer vam pomaže da modificirate i poboljšate početni izlaz.

Neki primjeri upita

Možete izraditi onoliko upita koliko ima zvijezda na nebu. Sljedeći popis sadrži samo primjere koji će vam pomoći u usmjeravanju vaše kreativnosti.

	Potaknuti	Obraćanje
1.	Hej, putujem u London, imaš li kakvu preporuku što učiniti?	Pomoć pri planiranju putovanja
2.	Pišem film o superheroju i želim da ti osmisliš priču i izgradiš 5 likova za mene.	Kreativna pomoć
3.	Želim da djeluješ kao podatkovni znanstvenik i pišeš kod za mene. Imam skup podataka o (*opiši*). Možete li izgraditi model strojnog učenja za predviđanje (*ciljana varijabla*)?	ChatGPT kao pomoćnik u znanosti o podacima
4.	Želim da djeluješ kao podatkovni znanstvenik i pišeš kod za mene. Imam ovaj skup podataka o (*opišite*). Možete li napisati Python kod za vizualizaciju podataka?	ChatGPT kao pomoćnik u znanosti o podacima
5.	Napišite popis od 15 promotivnih ideja za (*vaš proizvod*). Ciljana publika je (*cilja*), a proizvod je izvanredan po (*značajkama*).
6.	Ponudite detaljan pregled (*unesite proizvod ili uslugu*)
7.	Možete li mi napisati JavaScript kod za generiranje nasumičnih brojeva s 15 stupaca i 100 redaka?	ChatGPT kao pomoćnik kodiranja
8.	Realističan žuti sportski automobil s kromiranim kotačima u pozadini prometne ulice.	Dall-E slika
9.	Stariji par sjedi na klupi u parku na sunčan dan.	Dall-E slika
10.	Prekrasan pogled na tropsku plažu s drvećem i kristalno čistim morem koji oduzima dah.	Dall-E slika
11.	Želim da djeluješ kao programer softvera. Dostavite dokumentaciju za funkciju u nastavku (*Unesite funkciju*)	ChatGPT kao pomoćnik kodiranja
12.	Grafikirajte uobičajene pomične prosjeke	Tumač koda ChatGPT
13.	Napravite toplinsku kartu pomoću ovih podataka	Tumač koda ChatGPT
14.	Upotrijebite stupce 1 i 2 iz ovih podataka za izračun (*Unesite željenu vrijednost*)	Tumač koda ChatGPT
15.	Napišite e-mail predsjedniku i ispričajte mu se što ne mogu doći na sastanak. Reci mu 5 laži zašto ne mogu.
16.	Napišite blog od 700 riječi o vertikalnom uzgoju u staklenicima. Uključite prednosti i mane vertikalnog uzgoja, procijenjene troškove postavljanja pilot projekta i često postavljana pitanja.	Radi na većini chatbota
17.	Želim da ti budeš ispitivač. Ja ću biti kandidat, a vi ćete mi postavljati pitanja za intervju za vježbanje za poziciju (*pozicija*) u tvrtki. Nemojte postavljati sva pitanja odjednom. Samo mi postavite pitanje, a zatim pričekajte moje odgovore. Nemojte ništa objašnjavati. Postavljajte mi pitanja jedno po jedno kao anketar i čekajte moje odgovore. Moja prva rečenica je "Bok"	ChatGPT je dobar u tome
18.	Želim da budeš moj virtualni liječnik. Opisat ću svoje fiziološke simptome, a vi ćete dati dijagnozu i plan liječenja simptoma. Molimo vas da odgovorite samo sa svojom dijagnozom i planom liječenja i dajte objašnjenja samo tamo gdje je potrebno. Moj prvi zahtjev je “Posljednjih nekoliko dana osjećam trnce u nogama.”
19.	Želim da se ponašaš kao Linux terminal, ja ću upisivati ​​naredbe, a ti ćeš odgovoriti točnim izlazom koji će proizvesti Linux terminal. Ne objašnjavaj ništa i odgovaraj samo kad ti pišem. Jasno?
20.	Slika slatkog psa u odijelu, prirodno svjetlo, jarkih boja	Generatori slika poput Stable Diffusion & Dalle-E
21.	Slatka plastična patka koja svira gitaru, lik koji stoji, 3D render blendera, svijetle boje
22.	3D pahuljasti lav, sladak i sladak izbliza, slatke velike kružne reflektirajuće oči, dugo čupavo krzno, Pixarov prikaz, nestvaran motor kinematografski glatko, zamršeni detalji, kinematografski	Ilustracija 3D slike na stabilnoj difuziji
23.	Želatinozna mačka juri divovskog leptira u čarobnoj šumi. –v5	Midjourney v5 slika
24.	Simpatičan lik s mehaničkim dijelovima od čelika i gume s hiperrealističnim detaljima u jarkim bojama	Midjourney v4 slika

Često postavljana pitanja

Resursi za brzo pisanje AI-ja

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/

Zaključak

Došli smo do kraja ovog posta o brzom inženjeringu umjetne inteligencije i vidjeli ste različite prilike koje nude darove za početnike i iskusne profesionalce.

Brzo inženjerstvo je most između ljudi i umjetne inteligencije. Dakle, vaša sposobnost da proizvedete visokokvalitetne i vrijedne rezultate iz sustava umjetne inteligencije ovisi o vašoj stručnosti u podsticanju.