AI სწრაფი ინჟინერია

სწრაფი ინჟინერია, რომელსაც ასევე მოიხსენიებენ, როგორც კონტექსტურ სწავლებას, არის ხელოვნება და მეცნიერება ინსტრუქციების ჩაშენების, რომლებიც განკუთვნილია დიდი ხელოვნური ინტელექტის მოდელებისთვის მათთვის გაგზავნილ შეტყობინებებში.

თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ AI მოწოდება მოდელისგან კარგი შედეგების მისაღებად ან მისი ფუნქციონირების შემდგომი მომზადებისთვის. უნარების ნაკრები აერთიანებს გამოთვლის, კომუნიკაციის, მონაცემთა მეცნიერების და მანქანათმცოდნეობის კარგ ცოდნას.

ეს ბლოგის პოსტი უყურებს AI სწრაფი ინჟინერიის სხვადასხვა მახასიათებლებსა და სარგებელს. გარდა ამისა, ის შეიცავს სასარგებლო მაგალითებს და რესურსებს, რათა დაგეხმაროთ საგნის უკეთ გააზრებაში.

კარგი AI მოთხოვნის საჭიროება

ხელოვნური ინტელექტის სისტემები, როგორიცაა დიდი ენობრივი მოდელები, სიტყვებს აქცევს ნიშნად, რათა დაეხმარონ მათ ენის დამუშავებასა და გენერირებაში. პროცესს ეწოდება ტოკენიზაცია და გულისხმობს ტექსტის უფრო დიდი ნაწილების დაშლას მცირე ერთეულებად, როგორიცაა სიმბოლოები, სიტყვები და ქვესიტყვები. შემდეგ ამ ტოკენებს ენიჭებათ რიცხვითი მნიშვნელობები და მიეწოდებათ ნერვულ ქსელში გამოსავლის წარმოებისთვის.

შედეგი აქ არის ის, რომ შეყვანის სიტყვების ან მათი თანმიმდევრობის ცვლილება თანაბრად გამოიწვევს ნერვული ქსელის გამომუშავების ცვლილებას. სიტყვები ასახავს აზრს AI სამყაროში, ასე რომ, თითოეულ მათგანს აქვს მნიშვნელობა, თუ გსურთ მიიღოთ საუკეთესო სისტემიდან. აქ მოცემულია რამდენიმე უპირატესობა კარგი AI მოთხოვნის დაწერის შესახებ.

• უკეთესი შედეგები: ტრანსფორმატორის მოდელებს შეუძლიათ წარმოქმნან ძალიან შთამბეჭდავი პასუხები მათი გამო ყურადღება მექანიზმი, რომელიც საშუალებას აძლევს მათ შეინარჩუნონ კონტექსტი ნებისმიერ ოპერაციაში. მეორეს მხრივ, მომხმარებელი ან სწრაფი ინჟინერი ხელმძღვანელობს მოდელს უკეთესი შედეგებისკენ საუკეთესო სიტყვების შეყვანით, რათა ფოკუსირება მოახდინოს ხელოვნური ინტელექტის მოდელის ყურადღების ცენტრში და ამით წარმოქმნას ყველაზე რელევანტური და მიმზიდველი შინაარსი.
• უმაღლესი ეფექტურობა: სწორი მოთხოვნის გათვალისწინებით, ხელოვნური ინტელექტის მოდელი არა მხოლოდ საუკეთესო შინაარსს მიაწვდის, არამედ ამას სწრაფად და ეფექტურად გააკეთებს. ეს დაზოგავს მომხმარებლის დროს და შედეგად მიღებული შედეგი ხშირად მოითხოვს ნაკლებ რედაქტირებას ან დამუშავებას. ხელოვნური ინტელექტის მოდელმა შეიძლება დროდადრო გადააჭარბოს მწერლის მოლოდინს.
• უკეთესი სიზუსტე: გამოთვლებთან დაკავშირებული ოპერაციებისთვის კარგი მოთხოვნა ასევე იძლევა უფრო ზუსტ შედეგებს. სხვა სიტუაციებში, ეს ამცირებს ჰალუცინაციების შესაძლებლობას - ეს არის ის, როდესაც AI ცდილობს დეტალების დამოუკიდებლად შედგენას და ფაქტად შეთავაზებას.

გამოიყენება სწრაფი ინჟინერიისთვის

სწრაფი ინჟინერია მომხმარებელს სთავაზობს შესაძლებლობას გააკონტროლოს ჭკვიანი მანქანა ყოველდღიური ენის გამოყენებით. ეს ხდის მას ძალიან მრავალმხრივ უნარს, რომელიც გააგრძელებს მეტი გამოყენების პოვნას. ქვემოთ მოცემულია რამდენიმე ძირითადი გამოყენება, რისთვისაც ამჟამად გამოიყენება სწრაფი ინჟინერია.

1. პრობლემის გადაჭრის: ბევრი დიდი ენის AI მოდელები შეიძლება გამოყენებულ იქნას დიდი და რთული პრობლემების გადასაჭრელად, უბრალოდ პრობლემის მარტივი ფორმით მიწოდებით და შემდეგ გადაწყვეტის მოთხოვნით. მაგალითად, ChatGPT შესანიშნავია ამაში. გრაფიკის შექმნიდან რთულ კითხვებზე პასუხის გაცემამდე, იურიდიულ საკითხებზე და სამედიცინო დიაგნოზამდეც კი.
2. შინაარსის შექმნა: დიდი ენობრივი მოდელები ძალიან კარგად გამოიმუშავებენ ყველა სახის კონტენტს სწორი მოწოდებით. თქვენ შეგიძლიათ მარტივად უხელმძღვანელოთ მოდელს ბლოგის პოსტების, ლექსების, სიუჟეტების, კომპიუტერული კოდის, საკვების რეცეპტების, მუსიკის, სურათების, ვიდეოების და ელექტრონული ფოსტის წერილების გენერირებისთვის სწორი მოთხოვნის გამოყენებით.
3. კვლევა და ინფორმაციის მოძიება: ხელოვნური ინტელექტის მოდელების უმეტესობა გაწვრთნილია მონაცემების გიჟურ რაოდენობაზე და ეს აადვილებს მათ დაკითხვას კონკრეტული ინფორმაციის მისაღებად. შესაბამისი მოთხოვნის გაცემა შეუძლია ნებისმიერ მომხმარებელს დაეხმაროს ნებისმიერი ინფორმაციის მარტივად მოძიებაში. კარგად გაწვრთნილი მოდელებით, ეს პროცესი სტანდარტულ საძიებო სისტემებზე უკეთესი გახდა, რაც იწვევს ხელოვნური ინტელექტის მქონე საძიებო აპლიკაციების ახალ თაობას, როგორიცაა you.com მდე გაურკვევლობა.აი.
4. წერის დახმარება: სწორი მოთხოვნით, გენერაციული AI არის ყველაზე კრეატიული ტექნოლოგია, რომელიც ამჟამად ცნობილია ადამიანისთვის. დაწყებული კრეატიული იდეებიდან ყველა სახის ნაწარმოების დასაწერად, გრამატიკის შესწორებამდე და სტატიების შეჯამებამდე, სწორი მოთხოვნის გაცემის უნარმა შეიძლება შექმნას სხვაობა მწერლებისა და ოფისის მუშაკების ცხოვრებაში.
5. პროგრამირების დახმარება: მიუხედავად იმისა, რომ არსებობს ძალიან მორგებული AI პროგრამირების ასისტენტები, როგორიცაა GitHub კოპილოტი მდე Amazon Codewhisperer, ზოგადი ხელოვნური ინტელექტის მოდელებისთვის სწორი მოთხოვნის გაცემა შეიძლება თანაბრად გაზარდოს კოდირების პროდუქტიულობა და დაზოგოს განვითარების ძვირფასი დრო.
6. თარგმანი: მსხვილ ენობრივ მოდელებს აქვთ ოსტატები ენის თარგმანში და თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ ეს თქვენს სასარგებლოდ უფლებების მოთხოვნით. ტექსტის ერთი ენიდან მეორეზე უბრალოდ თარგმნისგან განსხვავებით, თქვენ თავისუფლად შეგიძლიათ შეცვალოთ გამოსავალი თქვენი მოთხოვნის შესაძლებლობების მიხედვით.
7. ჩატბოტი და პერსონალური დახმარება: თავდაპირველად, იყო ავტომატიზაციის ხელსაწყოები, როგორიცაა Zapier მდე IFTTT რომელიც დაეხმარა მომხმარებლებს დავალების ავტომატიზაციაში ვიზუალური ინტერფეისების გამოყენებით. თუმცა, ChatGPT დანამატები და მსგავსი შეთავაზებები ცვლის ინდუსტრიას, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს ავტომატიზირება მოახდინოს ინტერნეტში მოთხოვნის გამოყენებით.
8. დაზუსტება და მორგება: მას შემდეგ, რაც ხელოვნური ინტელექტის მოდელი წინასწარ ივარჯიშება უამრავი ტექსტით, სურათით, აუდიო ან ვიდეო მონაცემებით, შემდეგი ნაბიჯი, როგორც წესი, არის დაზუსტების ეტაპი. აქ, ზოგადი მოდელი მორგებულია უფრო კონკრეტულ ამოცანებზე ფოკუსირებისთვის, როგორიცაა შინაარსის გენერირება ან ჩატბოტი სწრაფი ინჟინერიის გამოყენებით.

საჭირო უნარები

სწრაფი ინჟინერია არის ხელოვნება და მეცნიერება, რომელიც მოითხოვს ტექნიკური და არატექნიკური უნარების შერწყმას, რომ იყოს მაღალი ეფექტურობა. მიუხედავად იმისა, რომ გარკვეული პროექტები ან სწრაფი საინჟინრო პოზიციები შეიძლება მოითხოვდეს სპეციფიკურ საექსპერტო უნარებს, უფრო ზოგადი უნარები ქვემოთ მოცემულია:

• პრობლემის ანალიზისა და გადაჭრის უნარები: პრობლემების შემოქმედებითად იდენტიფიცირების, ანალიზისა და გამოკვეთის უნარი, ალბათ, გახდება ყველაზე მომგებიანი ადამიანის უნარი მომავალში, სადაც დომინირებს ხელოვნური ინტელექტი. ხელოვნური ინტელექტის მოდელის საუკეთესოდ გამოსაყენებლად, თქვენ გჭირდებათ უნარი სწრაფად იდენტიფიციროთ პრობლემები ნებისმიერ სიტუაციაში, გააანალიზოთ სიტუაცია პოტენციური გადაწყვეტილებებისთვის და ზუსტად ჩამოაყალიბოთ კრეატიული საგზაო რუკა ან პროცესი პრობლემის გადასაჭრელად.
• ვერბალური და წერილობითი კომუნიკაციის უნარები: თქვენ ასევე გჭირდებათ კარგი კომუნიკაციის უნარები, რათა დაგეხმაროთ საუკეთესოს მიღებაში AI მოდელთან თქვენი ურთიერთქმედებიდან. მოდელების უმეტესობა ამჟამად მუშაობს წერილობით კომუნიკაციაზე, მაგრამ ინტერფეისები საბოლოოდ უნდა გაფართოვდეს ვერბალურ და სხვა უნარ-ჩვევებში. თუმცა, კომუნიკაციის კარგი გაგება არის ყველაფერი, რაც აუცილებელია.
• AI, ML და NLP-ის ცოდნა: ის ასევე გვეხმარება იმის გაგებაში, თუ როგორ მუშაობს ხელოვნური ინტელექტის (AI) მოდელები, როგორ ფუნქციონირებს მანქანათმცოდნეობა (ML) და ბუნებრივი ენის დამუშავების სფერო (NLP).
• კომპიუტერული პროგრამირების ცოდნა: მიუხედავად იმისა, რომ ხელოვნური ინტელექტის მოთხოვნის მოთხოვნა არ არის, პროგრამირების ენების მყარი გაგება და იდეების მანქანებში გადატანა და ამ იდეებით პრობლემების გადაჭრა შეიძლება ფასდაუდებელი იყოს სწრაფ ინჟინერიაში.
• მონაცემთა ანალიზი: მონაცემთა ანალიზსა და ხელოვნური ინტელექტის მოწოდებას ბევრი საერთო აქვს. მონაცემთა ანალიზის უნარები საშუალებას გაძლევთ ამოიცნოთ და ამოიღოთ ღირებული შეხედულებები და შაბლონები სწრაფი რეაგირების მონაცემებიდან. ის ასევე გვეხმარება იმის ცოდნაში, თუ როგორ უნდა წარმოადგინოთ თქვენი მონაცემები აუდიტორიისთვის, გუნდისთვის ან კლიენტებისთვის.

როგორ დავწეროთ ეფექტური მოთხოვნა

ხელოვნური ინტელექტის მოდელებისთვის ეფექტური მოთხოვნის დაწერა მოითხოვს მხოლოდ რამდენიმე რჩევის გათვალისწინებას და ისინი შემდეგია.

1. იდენტიფიცირება მიზანი: ჯერ უნდა გაარკვიოთ, რის შექმნას აპირებთ და რატომ აკეთებთ ამას. ჰკითხეთ საკუთარ თავს ოპერაციის მიზანი და მკაფიოდ გაითვალისწინეთ მოსალოდნელი შედეგი.
2. მიეცით მკაფიო და კონკრეტული ინსტრუქციები: შეეცადეთ გახადოთ თქვენი მოთხოვნები მარტივი და გასაგები. ის უნდა შეიცავდეს კონკრეტულ ინფორმაციას და მკაფიო ინსტრუქციებს იმის შესახებ, რაც გჭირდებათ.
3. ჩართეთ ღია კითხვები: გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის მოდელები კარგად ერწყმის ღია კითხვებს, რომლებიც არ მოითხოვენ დიახ ან არა პირდაპირ პასუხს, არამედ ხელს უწყობენ თავისუფალ აზროვნებას, შემოქმედებით თავისუფლებას და მრავალი ფორმით პასუხის გაცემის უნარს.
4. ჩართეთ კონტექსტური ინფორმაცია: თქვენ შეგიძლიათ გააუმჯობესოთ თქვენი მოთხოვნის შედეგები ამ საკითხის შესახებ ძირითადი ინფორმაციის ჩათვლით, თქვენი სამიზნე აუდიტორიის ახსნით, დროის ან მდებარეობის ხსენებით, კონკრეტული ფორმატების მითითებით, მაგალითების მიწოდებით, ნებისმიერი ორაზროვანი ტერმინის გარკვევით და წინა განცხადებების მითითებით.
5. გამეორება: LLM-ების უმეტესობას აქვს ყურადღების მახასიათებელი, რაც მათ კონტექსტში აცნობიერებს. თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ ეს ფუნქცია მოდელის მიერ გაკეთებული წინა განცხადებების მითითებით, საპასუხოდ წარმოდგენილი მოდელის ვარიანტების შეცვლით და წინა სამუშაოს განმეორებით განმეორებით. გამეორებამ შეიძლება გამოიწვიოს ძლიერი შედეგები, რადგან ის გეხმარებათ შეცვალოთ და გააუმჯობესოთ საწყისი გამომავალი.

რამდენიმე მაგალითი მოთხოვნა

თქვენ შეგიძლიათ შექმნათ იმდენი მოთხოვნა, რამდენი ვარსკვლავია ცაში. ქვემოთ მოცემულ სიაში მოცემულია მხოლოდ მაგალითები, რომლებიც დაგეხმარებათ თქვენი შემოქმედების წარმართვაში.

	სწრაფი	გამოსვლა
1.	ჰეი, მე მივდივარ ლონდონში, გაქვთ რაიმე რეკომენდაცია გასაკეთებლად?	დაეხმარეთ მოგზაურობის დაგეგმვას
2.	მე ვწერ ფილმს სუპერგმირზე და მსურს თქვენ შექმენით სიუჟეტი და ააწყოთ ჩემთვის 5 პერსონაჟი.	კრეატიული დახმარება
3.	მინდა, რომ იმოქმედო როგორც მონაცემთა მეცნიერი და დამიწერო კოდი. მე მაქვს მონაცემთა ბაზა (*აღწერე*). შეგიძლიათ შექმნათ მანქანური სწავლების მოდელი პროგნოზირებისთვის (*სამიზნე ცვლადი*)?	ChatGPT, როგორც მონაცემთა მეცნიერების ასისტენტი
4.	მინდა, რომ იმოქმედო როგორც მონაცემთა მეცნიერი და დამიწერო კოდი. მე მაქვს ეს მონაცემთა ბაზა (*აღწერე*). შეგიძლიათ დაწეროთ პითონის კოდი მონაცემების ვიზუალიზაციისთვის?	ChatGPT, როგორც მონაცემთა მეცნიერების ასისტენტი
5.	დაწერეთ 15 სარეკლამო იდეის სია (*თქვენი პროდუქტის*). სამიზნე აუდიტორია არის (*სამიზნე*) და პროდუქტი გამორჩეულია (*ფუნქციებით*).
6.	შესთავაზეთ დეტალური მიმოხილვა (*შეიტანეთ პროდუქტი ან სერვისი*)
7.	შეგიძლიათ დამიწეროთ JavaScript კოდი, რომ გენერირება შემთხვევითი რიცხვები 15 სვეტით და 100 მწკრივით?	ChatGPT, როგორც კოდირების ასისტენტი
8.	რეალისტური ყვითელი სპორტული მანქანა ქრომირებული ბორბლებით დატვირთული ქუჩის ფონზე.	Dall-E გამოსახულება
9.	მზიან დღეს პარკში სკამზე მჯდომი ხანდაზმული წყვილი.	Dall-E გამოსახულება
10.	ტროპიკული პლაჟის თვალწარმტაცი ხედი ხეებითა და კრისტალურად სუფთა წყლებით.	Dall-E გამოსახულება
11.	მე მინდა, რომ იმოქმედოთ როგორც პროგრამული უზრუნველყოფის შემქმნელი. გთხოვთ, მოგვაწოდოთ დოკუმენტაცია ქვემოთ მოცემული ფუნქციისთვის (*შეიყვანეთ ფუნქცია*)	ChatGPT, როგორც კოდირების ასისტენტი
12.	დახაზეთ საერთო მოძრავი საშუალო მაჩვენებლები	ChatGPT კოდების თარჯიმანი
13.	შექმენით სითბოს რუკა ამ მონაცემების გამოყენებით	ChatGPT კოდების თარჯიმანი
14.	გამოიყენეთ 1 და 2 სვეტები ამ მონაცემებიდან გამოსათვლელად (*შეიყვანეთ სასურველი მნიშვნელობა*)	ChatGPT კოდების თარჯიმანი
15.	მივწერე ელფოსტა პრეზიდენტს და ბოდიში მოვუხადო, რომ შეხვედრაზე ვერ მოვალ. უთხარი მას 5 ტყუილი, რატომ არ შემიძლია ამის გაკეთება.
16.	დაწერეთ 700 სიტყვიანი ბლოგი სათბურებში ვერტიკალური მეურნეობის შესახებ. ჩართეთ ვერტიკალური მეურნეობის დადებითი და უარყოფითი მხარეები, საპილოტე პროექტის შექმნის სავარაუდო ხარჯები და ხშირად დასმული კითხვები.	მუშაობს ჩეთბოტების უმეტესობაზე
17.	მინდა, რომ ინტერვიუერის როლი შეასრულოთ. მე ვიქნები კანდიდატი და თქვენ დამისვამთ გასაუბრების კითხვებს, რომ ვივარჯიშო კომპანიაში (*პოზიცია*) პოზიციაზე. ნუ დაუსვამთ ყველა კითხვას ერთდროულად. უბრალოდ დამისვით შეკითხვა და დაელოდეთ ჩემს პასუხებს. არაფერი ამიხსნათ. დასვით კითხვები სათითაოდ, როგორც ამას ინტერვიუერი აკეთებს და დაელოდეთ ჩემს პასუხებს. ჩემი პირველი წინადადება არის "გამარჯობა"	ChatGPT კარგია ამაში
18.	მინდა, რომ ჩემი ვირტუალური ექიმის როლს ასრულებდე. მე აღვწერ ჩემს ფიზიოლოგიურ სიმპტომებს და თქვენ წარმოგიდგენთ სიმპტომების დიაგნოზსა და მკურნალობის გეგმას. გთხოვთ, უპასუხოთ მხოლოდ თქვენი დიაგნოსტიკისა და მკურნალობის გეგმით და მხოლოდ საჭიროების შემთხვევაში მოგვაწოდეთ განმარტებები. ჩემი პირველი მოთხოვნაა: „ბოლო რამდენიმე დღეა ფეხებში ჩხვლეტა მაქვს“.
19.	მინდა, რომ ლინუქსის ტერმინალის როლი შეასრულოთ, მე ჩავიწერ ბრძანებებს და გიპასუხებთ ზუსტად იმ შედეგით, რასაც გამოიმუშავებს Linux ტერმინალი. არაფერი ახსნა და მხოლოდ მაშინ მიპასუხე როცა მოგწერ. გასაგებია?
20.	საყვარელი ძაღლის ნახატი, რომელსაც აცვია კოსტუმი, ბუნებრივი განათება, ნათელი ფერებით	გამოსახულების გენერატორები, როგორიცაა Stable Diffusion & Dalle-E
21.	საყვარელი პლასტიკური იხვი გიტარაზე უკრავს, ფეხზე მდგომი პერსონაჟი, 3D ბლენდერი, ნათელი ფერები
22.	3D ფუმფულა ლომი, ახლოდან საყვარელი და საყვარელი, საყვარელი დიდი წრიული ამრეკლავი თვალები, გრძელი ბუნდოვანი ბეწვი, პიქსარის რენდერი, არარეალური ძრავა კინემატოგრაფიული გლუვი, რთული დეტალები, კინემატოგრაფიული	3D გამოსახულების ილუსტრაცია სტაბილური დიფუზიის შესახებ
23.	ჟელატინის კატა, რომელიც მისდევს გიგანტურ პეპელას ჯადოსნურ ტყეში. -v5	Midjourney v5 სურათი
24.	საყვარელი პერსონაჟი ფოლადისა და რეზინის მექანიკური ნაწილებით ჰიპერ-რეალისტური დეტალებით ნათელი ფერებით	Midjourney v4 სურათი

ხშირად დასმული შეკითხვები

AI სწრაფი წერის რესურსები

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/

დასკვნა

ჩვენ მივაღწიეთ ამ პოსტის დასასრულს ხელოვნური ინტელექტის სწრაფი ინჟინერიის შესახებ და თქვენ ნახეთ სხვადასხვა შესაძლებლობები, რომლებიც აძლევენ საჩუქრებს როგორც დამწყებთათვის, ასევე გამოცდილი პროფესიონალებისთვის.

სწრაფი ინჟინერია არის ხიდი ადამიანებსა და ხელოვნურ ინტელექტს შორის. ასე რომ, თქვენი უნარი აწარმოოთ მაღალი ხარისხის და ღირებული შედეგები ხელოვნური ინტელექტის სისტემებიდან, დამოკიდებულია თქვენს მოთხოვნის ცოდნაზე.