AI Prompt Engineering

Greitoji inžinerija, dar vadinama mokymusi kontekste, yra menas ir mokslas, įterpiant instrukcijas, skirtas dideliems AI modeliams, į jiems siunčiamus pranešimus.

Galite naudoti AI raginimą, norėdami gauti gerų modelio rezultatų arba toliau lavinti jo funkcijas. Įgūdžių rinkinys apjungia gerą skaičiavimo, komunikacijos, duomenų mokslo ir mašininio mokymosi supratimą.

Šiame tinklaraščio įraše apžvelgiamos įvairios AI greitosios inžinerijos funkcijos ir pranašumai. Be to, jame yra naudingų pavyzdžių ir išteklių, kurie padės geriau suprasti temą.

Gerų AI raginimų poreikis

AI sistemos, tokios kaip dideli kalbų modeliai, paverčia žodžius žetonais, kad padėtų apdoroti ir generuoti kalbą. Šis procesas vadinamas tokenizavimu ir apima didesnių teksto dalių skaidymą į mažesnius vienetus, tokius kaip simboliai, žodžiai ir pokalbiai. Tada šiems žetonams priskiriamos skaitinės reikšmės ir jie įvedami į neuroninį tinklą, kad būtų sukurti išėjimai.

Rezultatas yra toks, kad įvesties žodžių ar jų sekos pasikeitimas taip pat sukels neuroninio tinklo išvesties pokyčius. Žodžiai atspindi prasmę dirbtinio intelekto pasaulyje, todėl kiekvienas iš jų yra svarbus, jei norite išnaudoti visas sistemos galimybes. Štai keletas iš daugelio gerų AI raginimų rašymo pranašumų.

• Geresni išėjimai: Transformatorių modeliai gali sukelti labai įspūdingus atsakymus dėl jų dėmesys mechanizmas, leidžiantis išlaikyti kontekstą bet kokios operacijos metu. Kita vertus, vartotojas arba greitas inžinierius nukreipia modelį į geresnius rezultatus, įvesdamas geriausius žodžius, kad sutelktų AI modelio dėmesį ir taip sukurtų tinkamiausią ir patraukliausią turinį.
• Didesnis efektyvumas: Tinkamai paragintas AI modelis ne tik pateiks geriausią turinį, bet ir padarys tai greitai ir efektyviai. Tai taupo vartotojo laiką, o gautą išvestį dažnai reikės redaguoti ar apdoroti mažiau. AI modelis taip pat kartais gali viršyti greito rašytojo lūkesčius.
• Geresnis tikslumas: atliekant su skaičiavimu susijusias operacijas, geras raginimas duoda tikslesnius rezultatus. Kitose situacijose tai sumažina haliucinacijų tikimybę, kai dirbtinis intelektas bando pats išsiaiškinti detales ir pateikti tai kaip faktą.

Naudojimas skubiai inžinerijai

Greita inžinerija suteikia vartotojui galimybę valdyti išmanųjį įrenginį kasdienine kalba. Dėl to tai labai universalus įgūdis, kuris ir toliau bus naudojamas. Toliau pateikiami keli pagrindiniai naudojimo būdai, kuriems šiuo metu naudojama greitoji inžinerija.

1. Problemų sprendimas: Daugelis didelių kalbų AI modeliai gali būti naudojamas sprendžiant dideles ir sudėtingas problemas, paprasčiausiai nurodant joms problemą ir tada reikalaujant sprendimo. Pavyzdžiui, ChatGPT puikiai tinka šiam tikslui. Nuo tvarkaraščių sudarymo iki atsakymų į sunkius klausimus, teisinius reikalus ir net medicininę diagnozę.
2. Turinio kūrimas: Dideli kalbų modeliai puikiai tinka generuoti įvairų turinį naudojant tinkamą raginimą. Galite lengvai nukreipti modelį generuoti tinklaraščio įrašus, eilėraščius, siužetus, kompiuterio kodą, maisto receptus, muziką, vaizdus, ​​vaizdo įrašus ir el. laiškus naudodami tinkamus raginimus.
3. Tyrimai ir informacijos paieška: Dauguma dirbtinio intelekto modelių yra apmokyti naudojant beprotišką duomenų kiekį, todėl juos lengva paklausti dėl konkrečios informacijos. Atitinkamų raginimų pateikimas gali padėti bet kuriam vartotojui lengvai gauti bet kokią informaciją. Naudojant gerai parengtus modelius, šis procesas tapo geresnis nei standartiniai paieškos varikliai, todėl sukurtos naujos kartos AI varomos paieškos programos, pvz. Jūs.com bei Suglumimas.ai.
4. Pagalba rašant: Su tinkamais raginimais generatyvinis AI yra kūrybiškiausia šiuo metu žmogui žinoma technologija. Nuo kūrybinių idėjų rašyti visų tipų kūrinius iki gramatikos taisymo ir straipsnių santraukų – gebėjimas pateikti tinkamus raginimus gali pakeisti pasaulį rašytojų ir biuro darbuotojų gyvenime.
5. Programavimo pagalba: Nors yra labai pritaikytų AI programavimo asistentų, tokių kaip „GitHub“ kopilotas bei Amazon Code Whisperer, gebėjimas pateikti tinkamus nurodymus bendriesiems AI modeliams taip pat gali padidinti koduotojo produktyvumą ir sutaupyti brangaus kūrimo laiko.
6. Vertimas: didelių kalbų modeliai yra kalbų vertimo meistrai ir galite tai panaudoti naudodami teisių raginimus. Užuot tiesiog verčiant tekstą iš vienos kalbos į kitą, galite laisvai keisti išvestį pagal savo raginimo gebėjimus.
7. „Chatbot“ ir asmeninė pagalba: Iš pradžių buvo tokie automatizavimo įrankiai kaip Zapier bei IFTTT kurie padėjo vartotojams automatizuoti užduotis naudojant vaizdines sąsajas. Tačiau „ChatGPT“ papildiniai ir panašūs pasiūlymai keičia pramonę, leisdami vartotojams automatizuoti informaciją internete naudojant raginimus.
8. Tikslus derinimas ir pritaikymas: Kai dirbtinio intelekto modelis yra iš anksto apmokytas naudoti daug teksto, vaizdo, garso ar vaizdo duomenų, kitas žingsnis paprastai yra koregavimo etapas. Čia bendras modelis pritaikytas konkretesnėms užduotims, pvz., turinio generavimui arba pokalbių robotui, naudojant greitą inžineriją.

Būtini įgūdžiai

Greita inžinerija yra menas ir mokslas, kuriam reikalingas techninių ir netechninių įgūdžių derinys, kad jis būtų labai efektyvus. Nors tam tikriems projektams ar greitoms inžinieriaus pareigoms gali prireikti specialių ekspertų įgūdžių, bendresni įgūdžiai pateikiami toliau:

• Problemų analizės ir sprendimo gebėjimai: Gebėjimas kūrybiškai identifikuoti, analizuoti ir apibrėžti problemas tikriausiai taps labiausiai naudingu žmogaus įgūdžiu ateityje, kuriame dominuos dirbtinis intelektas. Norint geriausiai panaudoti AI modelį, reikia gebėjimo greitai nustatyti problemas bet kokioje situacijoje, išanalizuoti situaciją ieškant galimų sprendimų ir tiksliai apibrėžti kūrybinį problemos sprendimo planą ar procesą.
• Žodinio ir rašytinio bendravimo įgūdžiai: Jums taip pat reikia gerų bendravimo įgūdžių, kad galėtumėte kuo geriau išnaudoti sąveiką su AI modeliu. Dauguma modelių šiuo metu dirba su rašytiniu bendravimu, tačiau galiausiai sąsajos turėtų išsiplėsti, kad apimtų žodinius ir kitus įgūdžius. Tačiau viskas, ko reikia, yra geras bendravimo supratimas.
• AI, ML ir NLP žinios: Tai taip pat padeda suprasti, kaip veikia dirbtinio intelekto (AI) modeliai, kaip veikia mašininis mokymasis (ML) ir natūralios kalbos apdorojimo (NLP) sritis.
• Kompiuterių programavimo žinios: Nors nereikalaujama dirbtinio intelekto raginimo, tvirtas programavimo kalbų supratimas ir tai, kaip perteikti idėjas mašinoms ir išspręsti su tomis idėjomis susijusias problemas, gali būti neįkainojama greitoje inžinerijoje.
• Duomenų analizė: Duomenų analizė ir AI raginimas turi daug bendro. Duomenų analizės įgūdžiai leidžia nustatyti ir gauti vertingų įžvalgų ir modelių iš greito atsako duomenų. Tai taip pat padeda žinoti, kaip vizualizuoti ir pateikti savo duomenis auditorijai, komandai ar klientams.

Kaip rašyti veiksmingus raginimus

Norint parašyti veiksmingus AI modelių raginimus, reikia turėti omenyje tik kelis patarimus. Jie yra tokie.

1. Nustatykite Tikslą: Pirmiausia turite išsiaiškinti, ką ketinate kurti ir kodėl tai darote. Paklauskite savęs operacijos tikslo ir aiškiai nurodykite numatomą rezultatą.
2. Pateikite aiškias ir konkrečias instrukcijas: Stenkitės, kad raginimai būtų paprasti ir lengvai suprantami. Jame turėtų būti konkreti informacija ir aiškios instrukcijos, ko jums reikia.
3. Įtraukite atviro tipo klausimus: Generatyvieji AI modeliai puikiai tinka atviriems klausimams, kurie nereikalauja tiesioginio atsakymo „Taip“ arba „Ne“, o skatina laisvą mąstymą, kūrybinę laisvę ir galimybę atsakyti įvairiomis formomis.
4. Įtraukite kontekstinę informaciją: galite dar pagerinti raginimo rezultatus įtraukdami pagrindinę informaciją apie problemą, paaiškindami tikslinę auditoriją, paminėdami laiką ar vietą, nurodydami konkrečius formatus, pateikdami pavyzdžių, paaiškindami bet kokius dviprasmiškus terminus ir nurodydami ankstesnius teiginius.
5. Pakartokite: Dauguma LLM turi dėmesio funkciją, kuri leidžia suvokti kontekstą. Galite naudoti šią funkciją, remdamiesi ankstesniais modelio teiginiais, pakeisdami modelio parinktis, pateiktus atsakant, ir liepdami perdaryti ankstesnę užduotį su skirtingomis parinktimis. Iteracija gali duoti puikių rezultatų, nes padeda modifikuoti ir pagerinti pradinę išvestį.

Kai kurie raginimų pavyzdžiai

Galite sukurti tiek raginimų, kiek danguje yra žvaigždžių. Šiame sąraše pateikiami tik pavyzdžiai, padedantys jūsų kūrybiškumui.

	Skubiai	Pastabos
1.	Sveiki, aš keliauju į Londoną, ar turite kokių nors rekomendacijų, ką daryti?	Padėkite suplanuoti kelionę
2.	Rašau filmą apie superherojų ir noriu, kad sukurtumėte siužetą ir sukurtumėte man 5 personažus.	Kūrybinė pagalba
3.	Noriu, kad dirbtumėte kaip duomenų mokslininkas ir parašytumėte kodą už mane. Turiu duomenų rinkinį apie (*apibūdinti*). Ar galite sukurti mašininio mokymosi modelį, skirtą numatyti (*tikslinis kintamasis*)?	ChatGPT kaip duomenų mokslo asistentas
4.	Noriu, kad dirbtumėte kaip duomenų mokslininkas ir parašytumėte kodą už mane. Turiu šį duomenų rinkinį apie (*apibūdinti*). Ar galite parašyti Python kodą duomenims vizualizuoti?	ChatGPT kaip duomenų mokslo asistentas
5.	Parašykite 15 reklamos idėjų sąrašą (*jūsų gaminiui*). Tikslinė auditorija yra (*target*), o produktas pasižymi (*funkcijomis*).
6.	Pateikite išsamią apžvalgą (*įveskite produktą ar paslaugą*)
7.	Ar galite parašyti JavaScript kodą, kad galėčiau sugeneruoti atsitiktinius skaičius su 15 stulpelių ir 100 eilučių?	ChatGPT kaip kodavimo asistentas
8.	Realistiškas geltonas sportinis automobilis su chromuotais ratais judrios gatvės fone.	Dall-E vaizdas
9.	Pagyvenusi pora saulėtą dieną sėdi parke ant suoliuko.	Dall-E vaizdas
10.	Kvapą gniaužiantis vaizdas į atogrąžų paplūdimį su medžiais ir krištolo skaidrumo vandeniu.	Dall-E vaizdas
11.	Noriu, kad dirbtumėte kaip programinės įrangos kūrėjas. Pateikite toliau nurodytos funkcijos dokumentus (*Įveskite funkciją*)	ChatGPT kaip kodavimo asistentas
12.	Nubraižykite bendruosius slankiuosius vidurkius	ChatGPT kodo vertėjas
13.	Sukurkite šilumos žemėlapį naudodami šiuos duomenis	ChatGPT kodo vertėjas
14.	Norėdami apskaičiuoti, naudokite 1 ir 2 stulpelius iš šių duomenų (*Įveskite norimą vertę*)	ChatGPT kodo vertėjas
15.	Parašykite el. laišką prezidentui ir atsiprašykite jo, kad negaliu atvykti į posėdį. Pasakyk jam 5 melus, kodėl aš negaliu to padaryti.
16.	Parašykite 700 žodžių tinklaraštį apie vertikalųjį ūkininkavimą šiltnamiuose. Įtraukite vertikalaus ūkininkavimo privalumus ir trūkumus, numatomas bandomojo projekto sukūrimo išlaidas ir dažniausiai užduodamus klausimus.	Veikia daugelyje pokalbių robotų
17.	Noriu, kad dirbtumėte kaip pašnekovas. Aš būsiu kandidatas, o jūs užduosite man interviu klausimus, kad galėtumėte praktikuotis (*pozicija*) įmonėje. Neužduokite visų klausimų iš karto. Tiesiog užduokite man klausimą ir laukite mano atsakymų. Nieko neaiškink. Užduokite man klausimus po vieną, kaip tai daro pašnekovas, ir laukite mano atsakymų. Mano pirmas sakinys yra "Labas"	„ChatGPT“ tam puikiai tinka
18.	Noriu, kad būtum mano virtualus gydytojas. Aprašysiu savo fiziologinius simptomus, o jūs pateiksite diagnozę ir simptomų gydymo planą. Atsakykite tik pateikdami savo diagnozę ir gydymo planą, o paaiškinimus pateikite tik prireikus. Mano pirmasis prašymas yra „Pastarąsias kelias dienas jaučiu dilgčiojimą kojose“.
19.	Noriu, kad jūs veiktų kaip Linux terminalas, aš įvesiu komandas ir jūs atsakysite pateikdami tikslią išvestį, kurią gamins Linux terminalas. Nieko neaiškink ir atsakyk tik tada, kai tau parašysiu. Suprato?
20.	Paveikslas mielo šuniuko, vilkinčio kostiumą, natūralios šviesos, ryškių spalvų	Vaizdo generatoriai, tokie kaip „Stable Diffusion“ ir „Dalle-E“.
21.	Miela plastikinė antis, grojanti gitara, stovintis personažas, 3D blenderis, ryškios spalvos
22.	3D pūkuotas liūtas, mielas ir žavingas vaizdas iš arti, mielos didelės apvalios atspindinčios akys, ilgas neryškus kailis, „Pixar“ atvaizdas, nerealus variklis kinematografiškai sklandus, sudėtingos detalės, kinematografiškas	3D vaizdo iliustracija apie stabilią difuziją
23.	Želatinuota katė magiškame miške vejasi milžinišką drugelį. – v5	Midjourney v5 vaizdas
24.	Mielas personažas su mechaninėmis plieno ir gumos dalimis su itin tikroviškomis ryškių spalvų detalėmis	Midjourney v4 vaizdas

Dažnai užduodami klausimai

AI raginimo rašymo ištekliai

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/

Išvada

Pasiekėme šio įrašo apie dirbtinio intelekto inžineriją pabaigą ir matėte įvairias galimybes, skatinančias dovanas pradedantiesiems ir patyrusiems profesionalams.

Greita inžinerija yra tiltas tarp žmonių ir dirbtinio intelekto. Taigi, jūsų gebėjimas gauti aukštos kokybės ir vertingų AI sistemų rezultatų priklauso nuo jūsų raginimo įgūdžių.