Szybka inżynieria AI

Szybka inżynieria, zwana również uczeniem się w kontekście, to sztuka i nauka polegająca na osadzaniu instrukcji przeznaczonych dla dużych modeli sztucznej inteligencji w wysyłanych do nich wiadomościach.

Możesz użyć podpowiedzi AI, aby uzyskać dobre wyniki z modelu lub dalej trenować jego funkcjonalność. Zestaw umiejętności łączy dobre zrozumienie informatyki, komunikacji, nauki o danych i uczenia maszynowego.

Ten wpis na blogu omawia różne funkcje i korzyści inżynierii podpowiedzi AI. Ponadto zawiera pomocne przykłady i zasoby, które pomogą Ci lepiej zrozumieć temat.

Podpowiedzi o potrzebie dobrej sztucznej inteligencji

Systemy sztucznej inteligencji, takie jak duże modele językowe, zamieniają słowa w tokeny, które pomagają im przetwarzać i generować język. Proces ten nazywa się tokenizacją i polega na dzieleniu większych fragmentów tekstu na mniejsze jednostki, takie jak znaki, słowa i słowa podrzędne. Żetonom tym przypisuje się następnie wartości liczbowe i wprowadza do sieci neuronowej w celu wygenerowania wyników.

W rezultacie zmiana słów wejściowych lub ich sekwencji spowoduje w równym stopniu zmianę sygnału wyjściowego sieci neuronowej. Słowa reprezentują znaczenie w świecie sztucznej inteligencji, więc każde z nich się liczy, jeśli chcesz wydobyć z systemu to, co najlepsze. Oto niektóre z wielu korzyści płynących z pisania dobrych podpowiedzi AI.

• Lepsze wyniki: Modele transformatorów mogą generować bardzo imponujące reakcje ze względu na ich Uwaga mechanizm, który pozwala im zachować kontekst w dowolnej operacji. Z drugiej strony użytkownik lub inżynier podpowiadający prowadzi model do lepszych wyników, wprowadzając najlepsze słowa, aby skupić uwagę modelu AI i w ten sposób stworzyć najbardziej odpowiednią i wciągającą treść.
• Wyższa wydajność: Jeśli zastosuje się odpowiednie podpowiedzi, model sztucznej inteligencji nie tylko dostarczy najlepszą treść, ale zrobi to szybko i skutecznie. Oszczędza to czas użytkownika, a wynikowy wynik często będzie wymagał mniejszej liczby edycji i przetwarzania. Model sztucznej inteligencji może również od czasu do czasu przekraczać oczekiwania autora tekstu.
• Lepsza dokładność: W przypadku operacji związanych z obliczeniami dobry monit daje również dokładniejsze wyniki. W innych sytuacjach zmniejsza możliwość wystąpienia halucynacji – czyli wtedy, gdy sztuczna inteligencja próbuje samodzielnie wymyślić szczegóły i przedstawić je jako fakt.

Zastosowania do szybkiej inżynierii

Szybka inżynieria oferuje użytkownikowi możliwość sterowania inteligentną maszyną za pomocą codziennego języka. To sprawia, że ​​jest to bardzo wszechstronna umiejętność, która będzie znajdować coraz więcej zastosowań. Poniżej przedstawiono niektóre z głównych zastosowań, do których obecnie wykorzystuje się szybką inżynierię.

1. Rozwiązywanie problemów: Wiele modele sztucznej inteligencji w dużych językach można wykorzystać do rozwiązywania dużych i złożonych problemów, po prostu przedstawiając im problem w prostej formie, a następnie żądając rozwiązania. Na przykład ChatGPT jest w tym świetny. Od tworzenia harmonogramów po odpowiadanie na trudne pytania, kwestie prawne, a nawet diagnozę medyczną.
2. Tworzenie treści: Duże modele językowe są bardzo dobre w generowaniu wszelkiego rodzaju treści z odpowiednimi podpowiedziami. Możesz łatwo pokierować modelem, aby generował posty na blogu, wiersze, fabuły, kod komputerowy, przepisy kulinarne, muzykę, obrazy, filmy i listy e-mailowe, używając odpowiednich podpowiedzi.
3. Badania i wyszukiwanie informacji:Większość modeli AI jest trenowana na szalonych ilościach danych, co ułatwia zadawanie im pytań o konkretne informacje. Wydawanie odpowiednich monitów może pomóc każdemu użytkownikowi w łatwym odzyskiwaniu dowolnych informacji. Dzięki dobrze wyszkolonym modelom proces ten stał się lepszy niż w przypadku standardowych wyszukiwarek, co prowadzi do nowej generacji aplikacji wyszukiwawczych opartych na AI, takich jak Ty.com oraz Zakłopotanie.ai.
4. Pomoc w pisaniu: Przy odpowiednich podpowiedziach generatywna sztuczna inteligencja jest obecnie najbardziej kreatywną technologią znaną człowiekowi. Od kreatywnych pomysłów na pisanie wszelkiego rodzaju tekstów po korektę gramatyczną i streszczenia artykułów, umiejętność wydawania odpowiednich podpowiedzi może mieć ogromne znaczenie w życiu pisarzy i pracowników biurowych.
5. Pomoc w programowaniu: Chociaż istnieją wysoce spersonalizowani asystenci programowania AI, np Drugi pilot GitHub oraz Szeptacz kodów Amazona, możliwość wydawania odpowiednich poleceń ogólnym modelom sztucznej inteligencji może w równym stopniu zwiększyć produktywność programisty i zaoszczędzić cenny czas przeznaczony na rozwój.
6. Tłumaczenie: Duże modele językowe są mistrzami w tłumaczeniu języków i możesz wykorzystać to na swoją korzyść, korzystając z podpowiedzi dotyczących praw. Zamiast po prostu tłumaczyć tekst z jednego języka na drugi, możesz dowolnie modyfikować wynik zgodnie ze swoimi umiejętnościami podpowiedzi.
7. Chatbot i pomoc osobista: Początkowo istniały narzędzia do automatyzacji, takie jak Zapier oraz IFTTT które pomagały użytkownikom automatyzować zadania za pomocą interfejsów wizualnych. Jednak wtyczki ChatGPT i podobne oferty zmieniają branżę, pozwalając użytkownikom automatyzować rzeczy w Internecie za pomocą monitów.
8. Dostrajanie i dostosowywanie: Po wstępnym przeszkoleniu modelu sztucznej inteligencji przy użyciu dużej ilości danych tekstowych, obrazów, audio lub wideo następnym krokiem jest zazwyczaj etap dostrajania. W tym przypadku ogólny model jest dostosowywany tak, aby skupiał się na bardziej szczegółowych zadaniach, takich jak generowanie treści lub chatbot przy użyciu szybkiej inżynierii.

Wymagane umiejętności

Szybka inżynieria to sztuka i nauka, która wymaga połączenia umiejętności technicznych i nietechnicznych, aby zapewnić wysoką wydajność. Chociaż niektóre projekty lub szybkie stanowiska inżynieryjne mogą wymagać określonych umiejętności eksperckich, poniżej przedstawiono bardziej ogólne umiejętności:

• Analiza problemów i umiejętności rozwiązywania problemów: Zdolność do kreatywnego identyfikowania, analizowania i wyznaczania problemów stanie się prawdopodobnie najbardziej satysfakcjonującą umiejętnością ludzką w przyszłości zdominowanej przez sztuczną inteligencję. Aby jak najlepiej wykorzystać model sztucznej inteligencji, potrzebujesz umiejętności szybkiego identyfikowania problemów w każdej sytuacji, analizowania sytuacji pod kątem potencjalnych rozwiązań i precyzyjnego nakreślenia kreatywnego planu działania lub procesu rozwiązania problemu.
• Umiejętności komunikacji werbalnej i pisemnej: Potrzebujesz także dobrych umiejętności komunikacyjnych, aby jak najlepiej wykorzystać interakcje z modelem sztucznej inteligencji. Większość dostępnych modeli obsługuje obecnie komunikację pisemną, ale interfejsy powinny w końcu zostać rozszerzone i obejmować umiejętności werbalne i inne. Jednak wystarczy dobre zrozumienie komunikacji.
• Znajomość AI, ML i NLP: Pomaga również zrozumieć, jak działają modele sztucznej inteligencji (AI), jak działa uczenie maszynowe (ML) i dziedzina przetwarzania języka naturalnego (NLP).
• Znajomość programowania komputerowego: Chociaż nie jest to wymóg w przypadku podpowiedzi AI, solidne zrozumienie języków programowania oraz tego, jak przekazywać pomysły do ​​maszyn i rozwiązywać problemy za pomocą tych pomysłów, może być nieocenione w szybkiej inżynierii.
• Analiza danych: Analiza danych i podpowiedzi AI mają ze sobą wiele wspólnego. Umiejętności analizy danych umożliwiają identyfikację i wydobywanie cennych spostrzeżeń i wzorców z danych uzyskanych w ramach szybkiej reakcji. Pomocna jest także wiedza, jak wizualizować i prezentować dane odbiorcom, zespołowi lub klientom.

Jak pisać skuteczne podpowiedzi

Pisanie skutecznych podpowiedzi dla modeli AI wymaga jedynie pamiętania o kilku wskazówkach, a są one następujące.

1. Zidentyfikuj cel: Najpierw musisz wyjaśnić, co masz zamiar stworzyć i dlaczego to robisz. Zadaj sobie cel operacji i jasno określ oczekiwany wynik.
2. Podaj jasne i konkretne instrukcje: Staraj się, aby Twoje podpowiedzi były proste i łatwe do zrozumienia. Powinien zawierać konkretne informacje i jasne instrukcje dotyczące tego, czego potrzebujesz.
3. Dołącz pytania otwarte: Modele generatywne AI dobrze radzą sobie z pytaniami otwartymi, które nie wymagają bezpośredniej odpowiedzi Tak lub Nie, ale raczej zachęcają do swobodnego myślenia, wolności twórczej i możliwości odpowiadania na wiele form.
4. Dołącz informacje kontekstowe: możesz jeszcze bardziej poprawić wyniki podpowiedzi, włączając podstawowe informacje o problemie, wyjaśniając docelowych odbiorców, podając czas lub lokalizację, określając konkretne formaty, podając przykłady, wyjaśniając wszelkie niejednoznaczne terminy i odwołując się do poprzednich stwierdzeń.
5. Powtarzać: Większość LLM ma funkcję uwagi, która sprawia, że ​​są świadomi kontekstu. Możesz użyć tej funkcji, odwołując się do poprzednich instrukcji modelu, zmieniając opcje prezentowane przez model w odpowiedzi i nakazując mu ponowne wykonanie poprzedniego zadania z innymi opcjami. Iteracja może dać doskonałe wyniki, ponieważ pomaga zmodyfikować i ulepszyć początkowy wynik.

Kilka przykładowych podpowiedzi

Możesz stworzyć tyle podpowiedzi, ile jest gwiazd na niebie. Poniższa lista zawiera jedynie przykłady, które pomogą Ci pokierować Twoją kreatywnością.

	Skłonić	Uwagi
1.	Hej, lecę do Londynu, czy masz jakieś wskazówki dotyczące rzeczy do zrobienia?	Pomóż zaplanować podróż
2.	Piszę film o superbohaterze i chcę, żebyście ułożyli dla mnie fabułę i zbudowali 5 postaci.	Kreatywna pomoc
3.	Chcę, żebyś wcielił się w rolę analityka danych i napisał dla mnie kod. Mam zbiór danych na temat (*opisz*). Czy możesz zbudować model uczenia maszynowego do przewidywania (*zmienna docelowa*)?	ChatGPT jako asystent analityki danych
4.	Chcę, żebyś wcielił się w rolę analityka danych i napisał dla mnie kod. Mam ten zbiór danych na temat (*opisz*). Czy możesz napisać kod w Pythonie, aby wizualizować dane?	ChatGPT jako asystent analityki danych
5.	Napisz listę 15 pomysłów na promocję (*twojego produktu*). Docelową grupą odbiorców jest (*docelowa*), a produkt jest niezwykły ze względu na (*cechy*).
6.	Zaproponuj szczegółową recenzję (*wprowadź produkt lub usługę*)
7.	Czy możesz napisać dla mnie kod JavaScript, który będzie generował losowe liczby składające się z 15 kolumn i 100 wierszy?	ChatGPT jako asystent kodowania
8.	Realistyczny żółty samochód sportowy z chromowanymi kołami na ruchliwej ulicy.	Obraz Dall-E
9.	Starsza para siedzi na ławce w parku w słoneczny dzień.	Obraz Dall-E
10.	Zapierający dech w piersiach widok na tropikalną plażę z drzewami i krystalicznie czystą wodą.	Obraz Dall-E
11.	Chcę, abyś działał jako programista oprogramowania. Proszę o dostarczenie dokumentacji dla poniższej funkcji (*Wprowadź funkcję*)	ChatGPT jako asystent kodowania
12.	Wykres typowych średnich kroczących	Interpreter kodu ChatGPT
13.	Utwórz mapę cieplną, korzystając z tych danych	Interpreter kodu ChatGPT
14.	Użyj kolumn 1 i 2 z tych danych do obliczenia (*Wprowadź żądaną wartość*)	Interpreter kodu ChatGPT
15.	Napisz e-mail do Prezydenta i przeproś go, że nie mogę przybyć na spotkanie. Powiedz mu 5 kłamstw, dlaczego nie dam rady.
16.	Napisz 700-wyrazowy blog o uprawie wertykalnej w szklarniach. Podaj zalety i wady uprawy wertykalnej, szacunkowe koszty uruchomienia projektu pilotażowego i często zadawane pytania.	Działa na większości chatbotów
17.	Chcę, żebyś wystąpił w roli ankietera. Będę kandydatem, a Ty będziesz zadawał mi pytania podczas rozmowy kwalifikacyjnej w celu praktyki na stanowisko (*stanowisko*) w firmie. Nie zadawaj wszystkich pytań na raz. Po prostu zadaj mi pytanie i poczekaj na moją odpowiedź. Nic nie wyjaśniaj. Zadawaj mi pytania jedno po drugim, tak jak robi to osoba przeprowadzająca rozmowę kwalifikacyjną, i czekaj na moje odpowiedzi. Moje pierwsze zdanie to „Cześć”	ChatGPT jest w tym dobry
18.	Chcę, żebyś pełnił rolę mojego wirtualnego lekarza. Opiszę moje objawy fizjologiczne, a Ty przedstawisz diagnozę i plan leczenia objawów. Prosimy o przesyłanie w odpowiedzi wyłącznie diagnozy i planu leczenia oraz udzielanie wyjaśnień tylko w razie potrzeby. Moja pierwsza prośba brzmi: „Od kilku dni odczuwam mrowienie w nogach”.
19.	Chcę, żebyś działał jako terminal linuksowy. Napiszę polecenia, a ty przekażesz dokładne dane wyjściowe, jakie wygeneruje terminal linuksowy. Nic nie wyjaśniaj i odpowiadaj tylko wtedy, gdy do Ciebie piszę. Zrozumiany?
20.	Obraz przedstawiający uroczego psa w garniturze, w naturalnym świetle, w jasnych kolorach	Generatory obrazów, takie jak Stable Diffusion i Dalle-E
21.	Śliczna plastikowa kaczka grająca na gitarze, stojąca postać, renderowanie blendera 3D, jasne kolory
22.	Puszysty lew 3D, słodkie i urocze zbliżenie, urocze, duże, okrągłe, odblaskowe oczy, długie, puszyste futro, render Pixar, nierzeczywisty silnik kinowy gładki, skomplikowane szczegóły, kinowy	Ilustracja obrazu 3D na stabilnej dyfuzji
23.	Galaretowaty kot goniący gigantycznego motyla w magicznym lesie. –v5	Obraz Midjourney v5
24.	Urocza postać z mechanicznymi częściami ze stali i gumy z hiperrealistycznymi detalami w jasnych kolorach	Obraz Midjourney v4

Najczęściej zadawane pytania

Zasoby AI do szybkiego pisania

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/

Wniosek

Dotarliśmy do końca tego postu na temat szybkiej inżynierii AI i poznałeś różne możliwości, które skłoniły Cię do wręczenia prezentów zarówno początkującym, jak i doświadczonym profesjonalistom.

Szybka inżynieria to pomost między człowiekiem a sztuczną inteligencją. Zatem Twoja zdolność do uzyskiwania wysokiej jakości i wartościowych wyników z systemów AI zależy od Twojej biegłości w podpowiadaniu.