Hitro inženirstvo AI

Hitro inženirstvo, imenovano tudi učenje v kontekstu, je umetnost in znanost vdelave navodil, namenjenih velikim modelom AI, v sporočila, ki so jim poslana.

Pozive AI lahko uporabite za pridobitev dobrih rezultatov iz modela ali za nadaljnje usposabljanje njegove funkcionalnosti. Nabor spretnosti združuje dobro razumevanje računalništva, komunikacije, znanosti o podatkih in strojnega učenja.

Ta objava v spletnem dnevniku obravnava različne funkcije in prednosti hitrega inženiringa AI. Poleg tega vključuje koristne primere in vire, ki vam bodo pomagali bolje razumeti temo.

Potreba po dobri AI nagovarja

Sistemi umetne inteligence, kot so veliki jezikovni modeli, pretvorijo besede v žetone, ki jim pomagajo pri obdelavi in ​​ustvarjanju jezika. Postopek se imenuje tokenizacija in vključuje razčlenitev večjih delov besedila na manjše enote, kot so znaki, besede in podbesede. Tem žetonom se nato dodelijo številčne vrednosti in se vnesejo v nevronsko mrežo, da proizvedejo rezultate.

Posledica tega je, da bo sprememba vhodnih besed ali njihovega zaporedja povzročila tudi spremembo izhoda nevronske mreže. Besede predstavljajo pomen v svetu umetne inteligence, zato vsaka šteje, če želite kar najbolje izkoristiti sistem. Tukaj je nekaj od številnih prednosti pisanja dobrih pozivov AI.

• Boljši rezultati: Modeli transformatorjev lahko ustvarijo zelo impresivne odzive zaradi svojih pozornosti mehanizem, ki jim omogoča ohranjanje konteksta v kateri koli operaciji. Uporabnik ali hitri inženir pa po drugi strani vodi model do boljših rezultatov z vnosom najboljših besed, da usmeri pozornost modela AI in tako ustvari najbolj relevantno in zanimivo vsebino.
• Večja učinkovitost: Ob ustreznih pozivih model AI ne bo le zagotovil najboljše vsebine, ampak bo to storil hitro in učinkovito. To uporabniku prihrani čas, rezultat pa pogosto zahteva manj urejanja ali obdelave. Model AI lahko občasno tudi preseže pričakovanja hitrega pisca.
• Boljša natančnost: Za operacije, povezane z izračuni, dober poziv daje tudi natančnejše rezultate. V drugih situacijah zmanjša možnost halucinacij – to je takrat, ko AI poskuša sama izmisliti podrobnosti in jih ponuditi kot dejstvo.

Uporablja se za hitro inženirstvo

Hitro inženirstvo ponuja uporabniku možnost upravljanja pametnega stroja z uporabo vsakdanjega jezika. Zaradi tega je zelo vsestranska veščina, ki bo še naprej našla več uporab. Sledi nekaj glavnih uporab, za katere se trenutno uporablja hitri inženiring.

1. Reševanje problemov: Mnogi veliki jezikovni modeli AI se lahko uporabijo pri reševanju velikih in zapletenih problemov tako, da jim preprosto navedejo problem v preprosti obliki in nato zahtevajo rešitev. ChatGPT je na primer odličen pri tem. Od ustvarjanja urnikov do odgovorov na težka vprašanja, pravnih zadev in celo medicinske diagnoze.
2. Ustvarjanje vsebine: Veliki jezikovni modeli so zelo dobri pri ustvarjanju vseh vrst vsebine s pravim pozivom. Z uporabo pravih pozivov lahko preprosto vodite model za ustvarjanje objav v spletnem dnevniku, pesmi, zgodb, računalniške kode, receptov za hrano, glasbe, slik, videoposnetkov in e-poštnih pisem.
3. Raziskovanje in iskanje informacij: Večina modelov umetne inteligence je usposobljenih za noro količino podatkov, zaradi česar jih je preprosto vprašati za določene informacije. Izdajanje ustreznih pozivov lahko vsakemu uporabniku pomaga pri preprostem pridobivanju kakršnih koli informacij. Z dobro usposobljenimi modeli je ta postopek postal boljši od standardnih iskalnikov, kar vodi do nove generacije iskalnih aplikacij, ki jih poganja AI, kot je you.com in Perplexity.ai.
4. Pomoč pri pisanju: S pravimi pozivi je generativna umetna inteligenca najbolj ustvarjalna tehnologija, kar jih človek trenutno pozna. Od kreativnih zamisli za pisanje vseh vrst del do slovničnih popravkov in povzemanja člankov, lahko zmožnost izdajanja pravih pozivov močno spremeni življenje pisateljev in pisarniških delavcev.
5. Pomoč pri programiranju: Čeprav obstajajo zelo prilagojeni pomočniki za programiranje AI, kot je Kopilot GitHub in Amazon Code Whisperer, zmožnost izdajanja pravih pozivov splošnim modelom umetne inteligence lahko enako poveča produktivnost kodirnika in prihrani dragoceni razvojni čas.
6. prevod: Veliki jezikovni modeli so mojstri prevajanja jezikov in to lahko uporabite v svojo korist s pozivi za pravice. V nasprotju s preprostim prevajanjem besedila iz enega jezika v drugega lahko prosto spreminjate izpis glede na svoje zmožnosti nagovarjanja.
7. Klepetalni robot in osebna pomoč: Sprva so obstajala orodja za avtomatizacijo, kot je Zapier in IFTTT ki je uporabnikom pomagal avtomatizirati opravila z uporabo vizualnih vmesnikov. Vendar pa vtičniki ChatGPT in podobne ponudbe spreminjajo industrijo, tako da uporabnikom omogočajo avtomatizacijo stvari v internetu z uporabo pozivov.
8. Natančna nastavitev in prilagajanje: Ko je model AI predhodno usposobljen z veliko besedilnimi, slikovnimi, zvočnimi ali video podatki, je naslednji korak običajno stopnja natančnega prilagajanja. Tukaj je splošni model prilagojen tako, da se osredotoča na bolj specifične naloge, kot je ustvarjanje vsebine ali chatbot z uporabo hitrega inženiringa.

Potrebne spretnosti

Hitro inženirstvo je umetnost in znanost, ki za visoko učinkovitost zahteva mešanico tehničnih in netehničnih veščin. Medtem ko lahko nekateri projekti ali hitri inženirski položaji zahtevajo posebna strokovna znanja, so bolj splošne veščine spodaj:

• Sposobnosti analize in reševanja problemov: Sposobnost kreativnega prepoznavanja, analiziranja in razmejevanja problemov bo verjetno postala najbolj nagrajujoča človeška veščina v prihodnosti, v kateri bo prevladovala umetna inteligenca. Če želite kar najbolje izkoristiti model AI, potrebujete sposobnost hitrega prepoznavanja težav v vsaki situaciji, analiziranja situacije za morebitne rešitve in natančnega orisa ustvarjalnega načrta ali postopka za rešitev težave.
• Verbalne in pisne komunikacijske spretnosti: Potrebujete tudi dobre komunikacijske veščine, ki vam bodo pomagale kar najbolje izkoristiti vaše interakcije z modelom AI. Večina modelov trenutno deluje s pisno komunikacijo, vendar bi se morali vmesniki sčasoma razširiti na verbalne in druge veščine. Vendar pa je vse, kar je potrebno, dobro razumevanje komunikacije.
• Poznavanje AI, ML in NLP: Pomaga tudi razumeti, kako delujejo modeli umetne inteligence (AI), kako deluje strojno učenje (ML) in področje obdelave naravnega jezika (NLP).
• Znanje računalniškega programiranja: Čeprav to ni pogoj za spodbujanje AI, je dobro razumevanje programskih jezikov in tega, kako zamisli prenesti v stroje ter rešiti težave s temi idejami, lahko neprecenljivo pri hitrem inženiringu.
• Analiza podatkov: Analiza podatkov in umetna inteligenca imata veliko skupnega. Veščine analize podatkov vam omogočajo, da prepoznate in izvlečete dragocene vpoglede in vzorce iz podatkov hitrega odziva. Pomaga tudi vedeti, kako vizualizirati in predstaviti svoje podatke občinstvu, ekipi ali strankam.

Kako napisati učinkovite pozive

Pisanje učinkovitih pozivov za modele AI zahteva, da upoštevate le nekaj nasvetov, ki so naslednji.

1. Ugotovite namen: Najprej morate razjasniti, kaj boste ustvarili in zakaj to počnete. Vprašajte se o cilju operacije in jasno povejte pričakovani rezultat.
2. Dajte jasna in natančna navodila: Poskusite narediti svoje pozive preproste in lahko razumljive. Vsebovati mora posebne informacije in jasna navodila o tem, kaj potrebujete.
3. Vključite odprta vprašanja: Generativni modeli umetne inteligence se dobro znajdejo pri odprtih vprašanjih, ki ne zahtevajo neposrednega odgovora Da ali Ne, temveč spodbujajo svobodno razmišljanje, ustvarjalno svobodo in sposobnost odgovarjanja v številnih oblikah.
4. Vključi kontekstualne informacije: Svoje rezultate pozivanja lahko še izboljšate tako, da vključite osnovne informacije o težavi, razložite svojo ciljno publiko, omenite čas ali lokacijo, navedete posebne oblike, navedete primere, pojasnite morebitne dvoumne izraze in se sklicujete na prejšnje izjave.
5. Ponovite: Večina LLM ima funkcijo pozornosti, zaradi katere se zavedajo konteksta. To funkcijo lahko uporabite tako, da se sklicujete na prejšnje izjave modela, spremenite možnosti, ki jih je model predstavil v odgovoru, in mu naročite, naj ponovi prejšnje opravilo z različnimi možnostmi. Iteracija lahko prinese močne rezultate, saj vam pomaga spremeniti in izboljšati začetni rezultat.

Nekaj ​​primerov pozivov

Izdelate lahko toliko pozivov, kot je zvezd na nebu. Naslednji seznam vsebuje samo primere, ki vam bodo v pomoč pri usmerjanju vaše ustvarjalnosti.

	Poziv	Opombe
1.	Hej, potujem v London, imaš kakšno priporočilo, kaj bi lahko počela?	Pomagajte pri načrtovanju potovanja
2.	Pišem film o superjunaku in želim, da ustvarite zgodbo in zgradite 5 likov zame.	Ustvarjalna pomoč
3.	Želim, da deluješ kot podatkovni znanstvenik in pišeš kodo zame. Imam nabor podatkov o (*opiši*). Ali lahko zgradite model strojnega učenja za predvidevanje (*ciljna spremenljivka*)?	ChatGPT kot pomočnik podatkovne znanosti
4.	Želim, da deluješ kot podatkovni znanstvenik in pišeš kodo zame. Ta nabor podatkov imam približno (*opiši*). Ali lahko napišete kodo Python za vizualizacijo podatkov?	ChatGPT kot pomočnik podatkovne znanosti
5.	Napišite seznam 15 promocijskih idej za (*vaš izdelek*). Ciljno občinstvo je (*target*) in izdelek je izjemen po (*lastnostih*).
6.	Ponudite podroben pregled (*vnesite izdelek ali storitev*)
7.	Ali mi lahko napišete kodo JavaScript za ustvarjanje naključnih števil s 15 stolpci in 100 vrsticami?	ChatGPT kot pomočnik kodiranja
8.	Realističen rumen športni avto s kromiranimi platišči v ozadju živahne ulice.	Slika Dall-E
9.	Starejši par sedi na klopi v parku na sončen dan.	Slika Dall-E
10.	Osupljiv pogled na tropsko plažo z drevesi in kristalno čisto vodo.	Slika Dall-E
11.	Želim, da deluješ kot razvijalec programske opreme. Prosimo, predložite dokumentacijo za spodnjo funkcijo (*Vnesite funkcijo*)	ChatGPT kot pomočnik kodiranja
12.	Graf običajnih drsečih povprečij	Tolmač kod ChatGPT
13.	Na podlagi teh podatkov ustvarite toplotni zemljevid	Tolmač kod ChatGPT
14.	Za izračun uporabite stolpca 1 in 2 iz teh podatkov (*Vnesite želeno vrednost*)	Tolmač kod ChatGPT
15.	Napišite elektronsko sporočilo predsedniku in se mu opravičite, da ne morem priti na sestanek. Povej mu 5 laži, zakaj ne zmorem.
16.	Napišite blog s 700 besedami o vertikalnem kmetovanju v rastlinjakih. Vključite prednosti in slabosti vertikalnega kmetovanja, ocenjene stroške vzpostavitve pilotnega projekta in pogosta vprašanja.	Deluje na večini chatbotov
17.	Želim, da deluješ kot anketar. Jaz bom kandidat in postavljali mi boste vprašanja za razgovor za vadbo za položaj (*položaj*) v podjetju. Ne postavljajte vseh vprašanj hkrati. Samo vprašajte me in počakajte na moje odgovore. Ne razlagajte ničesar. Zastavite mi vprašanja enega za drugim, kot to počne anketar, in počakajte na moje odgovore. Moj prvi stavek je "Živjo"	ChatGPT je dober v tem
18.	Želim, da deluješ kot moj virtualni zdravnik. Opisal bom svoje fiziološke simptome, vi pa boste podali diagnozo in načrt zdravljenja simptomov. Prosimo, da odgovorite le z vašo diagnozo in načrtom zdravljenja ter podate pojasnila le, če je to potrebno. Moja prva zahteva je "Zadnjih nekaj dni čutim mravljinčenje v nogah."
19.	Želim, da deluješ kot terminal Linux, vnašal bom ukaze, ti pa boš odgovoril z natančnim izhodom, ki ga bo proizvedel terminal Linux. Ničesar ne razlagaj in odgovarjaj le, ko ti pišem. Razumem?
20.	Slika ljubkega psa v obleki, naravna svetloba, s svetlimi barvami	Generatorji slik, kot sta Stable Diffusion & Dalle-E
21.	Ljubka plastična raca, ki igra kitaro, stoječ lik, 3D upodobitev mešalnika, svetle barve
22.	3D puhasti lev, prikupen in prikupen od blizu, prikupne velike okrogle odsevne oči, dolg mehak kožuh, Pixarjev upodabljanje, kinematografsko gladek neresničen motor, zapletene podrobnosti, kinematografski	Ilustracija 3D slike na Stable Diffusion
23.	Želatinasta mačka lovi velikanskega metulja v čarobnem gozdu. –v5	Slika Midjourney v5
24.	Ljubek lik z mehanskimi deli iz jekla in gume s hiperrealističnimi detajli v svetlih barvah	Slika Midjourney v4

Pogosto zastavljena vprašanja

Viri za hitro pisanje AI

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/

zaključek

Prišli smo do konca te objave o hitrem inženiringu AI in videli ste različne priložnosti, ki spodbujajo darila tako za začetnike kot za izkušene profesionalce.

Hiter inženiring je most med človekom in umetno inteligenco. Torej je vaša sposobnost ustvarjanja visokokakovostnih in dragocenih rezultatov iz sistemov umetne inteligence odvisna od vaše usposobljenosti za spodbujanje.