Yapay Zeka İstemi Mühendisliği

Bağlam içi öğrenme olarak da adlandırılan hızlı mühendislik, büyük amaçlara yönelik talimatları yerleştirme sanatı ve bilimidir. AI modelleri kendilerine gönderilen mesajlara dönüştürür.

Modelden iyi sonuçlar almak veya işlevselliğini daha da geliştirmek için yapay zeka yönlendirmesini kullanabilirsiniz. Beceri seti iyi bir anlayışı birleştirir bilgisayar, iletişim, veri bilimive makine öğrenimi.

Bu blog post, AI istem mühendisliğinin çeşitli özelliklerine ve avantajlarına bakıyor. Ayrıca konuyu daha iyi kavramanıza yardımcı olacak yararlı örnekler ve kaynaklar içerir.

İyi Yapay Zeka İstemlerine İhtiyaç

Büyük dil modelleri gibi yapay zeka sistemleri, dili işlemelerine ve oluşturmalarına yardımcı olmak için kelimeleri belirteçlere dönüştürür. Sürece simgeleştirme denir ve daha büyük metin parçalarını karakterler, sözcükler ve alt sözcükler gibi daha küçük birimlere ayırmayı içerir. Bu belirteçlere daha sonra sayısal değerler atanır ve çıktılar üretmek için sinir ağına beslenir.

Buradaki sonuç, girdi kelimelerindeki veya bunların dizisindeki bir değişikliğin, aynı şekilde sinir ağının çıktısında bir değişikliğe neden olacağıdır. Kelimeler yapay zeka dünyasında anlamı temsil eder, bu nedenle sistemden en iyi şekilde yararlanmak istiyorsanız her biri önemlidir. İşte iyi AI istemleri yazmanın birçok avantajından bazıları.

• Daha İyi Çıktılar: Trafo modelleri, özellikleri nedeniyle çok etkileyici tepkiler üretebilir. Dikkat herhangi bir işlemde bağlamı korumalarına izin veren mekanizma. Öte yandan, kullanıcı veya bilgi istemi mühendisi, AI modelinin dikkatini odaklamak ve böylece en alakalı ve ilgi çekici içeriği üretmek için en iyi kelimeleri girerek modeli daha iyi çıktılara yönlendirir.
• Yüksek Verim: Doğru istemler verildiğinde, bir AI modeli yalnızca en iyi içeriği sunmakla kalmayacak, aynı zamanda bunu hızlı ve verimli bir şekilde yapacaktır. Bu, kullanıcıya zaman kazandırır ve ortaya çıkan çıktı genellikle daha az düzenleme veya işleme gerektirir. Yapay zeka modeli, zaman zaman hızlı yazarın beklentilerini de aşabilir.
• Daha iyi Doğruluk: Hesaplamayla ilgili işlemler için iyi bir bilgi istemi aynı zamanda daha doğru sonuçlar verir. Diğer durumlarda, halüsinasyon olasılığını azaltır - bu, bir yapay zekanın ayrıntıları kendi başına uydurmaya ve bunu bir gerçek olarak sunmaya çalıştığı zamandır.

Hızlı Mühendislik İçin Kullanım Alanları

Bilgi istemi mühendisliği, bir kullanıcıya akıllı bir makineyi günlük dili kullanarak kontrol etme yeteneği sunar. Bu, onu daha fazla kullanım bulmaya devam edecek çok yönlü bir beceri haline getirir. Aşağıdakiler, hızlı mühendisliğin şu anda kullanılmakta olduğu başlıca kullanımlardan bazılarıdır.

1. Problem çözme: Birçok büyük dil yapay zeka modelleri büyük ve karmaşık problemlerin üstesinden gelmek için onlara sorunu basitçe ifade ederek ve ardından bir çözüm talep ederek kullanılabilir. Örneğin, ChatGPT bu konuda harikadır. Program oluşturmaktan zor soruları, yasal konuları ve hatta tıbbi teşhisleri yanıtlamaya kadar.
2. İçerik yaratımı: Büyük dil modelleri her türlü içeriği doğru istemle oluşturma konusunda çok iyidir. Blog gönderileri, şiirler, hikayeler, bilgisayar kodları, yemek tarifleri, müzik, resimler, videolar ve videolar oluşturmak için bir modeli kolayca yönlendirebilirsiniz. E-posta Doğru istemleri kullanarak harfler.
3. Araştırma ve Bilgi Erişimi: Çoğu yapay zeka modeli, inanılmaz miktarlardaki veriler üzerinde eğitilir ve bu, belirli bilgiler için onları sorgulamayı kolaylaştırır. İlgili istemlerin verilmesi, herhangi bir kullanıcının herhangi bir bilgiyi kolaylıkla almasına yardımcı olabilir. İyi eğitilmiş modellerle bu süreç standartlardan daha iyi hale geldi arama motorlarıgibi yeni nesil yapay zeka destekli arama uygulamalarına öncülük ediyor sen.com ve Şaşkınlık.ai.
4. Yazma Yardımı: Doğru yönlendirmelerle, üretken yapay zeka şu anda insanoğlunun bildiği en yaratıcı teknolojidir. Her türlü yazının yazılmasına yönelik yaratıcı fikirlerden, dilbilgisi düzeltmelerine ve makale özetlerine kadar, doğru yönlendirmeleri yapma yeteneği, yazarların ve ofis çalışanlarının hayatlarında büyük bir fark yaratabilir.
5. Programlama Yardımı: Gibi son derece özelleştirilmiş AI programlama yardımcıları olmasına rağmen GitHub Yardımcı Pilotu ve Amazon Kod Fısıldayan, genel yapay zeka modellerine doğru istemleri gönderebilmek, bir kodlayıcının becerisini de aynı şekilde geliştirebilir. verimlilik ve değerli geliştirme zamanından tasarruf edin.
6. Çeviri: Büyük dil modelleri, dil çevirisinde ustadır ve bunu hak istemleriyle kendi avantajınıza kullanabilirsiniz. Metni bir dilden diğerine basitçe çevirmenin aksine, yönlendirme becerilerinize göre çıktıyı değiştirmekte özgürsünüz.
7. Chatbot ve Kişisel Yardım: Başlangıçta, aşağıdaki gibi otomasyon araçları vardı: Zapier ve IFTTT kullanıcıların görsel arayüzleri kullanarak görevleri otomatikleştirmesine yardımcı oldu. Ancak ChatGPT eklentileri ve benzer teklifler, kullanıcıların istemleri kullanarak İnternet'teki işlemleri otomatikleştirmesine olanak tanıyarak sektörü değiştiriyor.
8. İnce Ayar ve Özelleştirme: Bir AI modeli çok sayıda metin, resim, ses veya video verisiyle önceden eğitildikten sonra, bir sonraki adım genellikle ince ayar aşamasıdır. Burada genel model, içerik oluşturma veya hızlı mühendislik kullanan bir sohbet robotu gibi daha spesifik görevlere odaklanacak şekilde özelleştirilmiştir.

Gereken Beceriler

Hızlı mühendislik, yüksek verimliliğe sahip olmak için hem teknik hem de teknik olmayan becerilerin bir karışımını gerektiren bir sanat ve bilimdir. Bazı projeler veya acil mühendislik pozisyonları özel uzmanlık becerileri gerektirebilirken, daha genel beceriler aşağıdadır:

• Problem Analizi ve Çözme Yetenekleri: Sorunları yaratıcı bir şekilde tanımlama, analiz etme ve tasvir etme yeteneği, yapay zekanın hakim olduğu bir gelecekte muhtemelen en ödüllendirici insan becerisi olacaktır. Bir yapay zeka modelinden en iyi şekilde yararlanmak için, herhangi bir durumda sorunları hızlı bir şekilde belirleme, olası çözümler için durumu analiz etme ve sorunu çözmek için yaratıcı bir yol haritası veya süreci kesin olarak belirleme yeteneğine ihtiyacınız var.
• Sözlü ve Yazılı İletişim Becerileri: Yapay zeka modeliyle etkileşimlerinizden en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olacak iyi iletişim becerilerine de ihtiyacınız var. Mevcut modellerin çoğu şu anda yazılı iletişimle çalışmaktadır, ancak arayüzler sonunda sözlü ve diğer becerileri içerecek şekilde genişlemelidir. Ancak, gerekli olan tek şey iyi bir iletişim anlayışıdır.
• AI, ML ve NLP bilgisi: Yapay zeka (AI) modellerinin nasıl çalıştığını, makine öğreniminin (ML) nasıl çalıştığını ve doğal dil işleme (NLP) alanını anlamaya da yardımcı olur.
• Bilgisayar Programlama Bilgisi: Yapay zeka yönlendirmesi için bir gereklilik olmasa da, programlama dillerinin sağlam bir şekilde anlaşılması ve fikirlerin makinelere nasıl aktarılacağı ve bu fikirlerle sorunların nasıl çözüleceği, hızlı mühendislik için paha biçilmez olabilir.
• Veri Analizi: Veri analizi ve AI yönlendirmenin pek çok ortak noktası vardır. Veri analizi becerileri, hızlı yanıt verilerinden değerli içgörüleri ve kalıpları belirlemenizi ve çıkarmanızı sağlar. Ayrıca, verilerinizi bir kitleye, ekibe veya müşterilere nasıl görselleştireceğinizi ve sunacağınızı bilmek de yardımcı olur.

Etkili İstemler Nasıl Yazılır?

AI modelleri için etkili bilgi istemleri yazmak, yalnızca birkaç ipucunu aklınızda tutmanızı gerektirir ve bunlar aşağıdaki gibidir.

1. Amacı Tanımlayın: Öncelikle neyi yaratmak üzere olduğunuzu ve bunu neden yaptığınızı netleştirmelisiniz. Kendinize operasyonun amacını sorun ve beklenen çıktı konusunda net olun.
2. Açık ve Spesifik Talimatlar Verin: İstemlerinizi basit ve anlaşılması kolay hale getirmeye çalışın. Neye ihtiyacınız olduğuna dair özel bilgiler ve net talimatlar içermelidir.
3. Açık Uçlu Soruları Dahil Et: Üretken yapay zeka modelleri, doğrudan bir Evet veya Hayır yanıtı talep etmeyen, bunun yerine özgür düşünmeyi, yaratıcı özgürlüğü ve pek çok biçimde yanıt verme becerisini teşvik eden açık uçlu sorularda başarılıdır.
4. Bağlamsal Bilgileri Dahil Et: Konuyla ilgili arka plan bilgileri dahil ederek, hedef kitlenizi açıklayarak, zamandan veya yerden bahsederek, belirli biçimleri belirterek, örnekler vererek, belirsiz terimleri açıklığa kavuşturarak ve önceki ifadelere atıfta bulunarak yönlendirme sonuçlarınızı daha da iyileştirebilirsiniz.
5. yinele: Çoğu LLM'de onları bağlama duyarlı yapan bir dikkat özelliği vardır. Bu özelliği, model tarafından daha önce yapılan ifadelere atıfta bulunarak, modelin yanıt olarak sunduğu seçenekleri değiştirerek ve önceki bir işi farklı seçeneklerle yeniden yapmasını söyleyerek kullanabilirsiniz. Yineleme, bir ilk çıktıyı değiştirmenize ve iyileştirmenize yardımcı olduğundan güçlü sonuçlar üretebilir.

Bazı Örnek İstemler

Gökyüzündeki yıldız sayısı kadar bilgi istemi oluşturabilirsiniz. Aşağıdaki liste yalnızca yaratıcılığınıza rehberlik edecek örnekler sunar.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay Zeka İstemi Yazma Kaynakları

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/

Sonuç

Yapay zeka yönlendirme mühendisliği hakkındaki bu yazının sonuna geldik ve hem yeni başlayanlar hem de deneyimli profesyoneller için farklı fırsatlar sunan hediyeler gördünüz.

Hızlı mühendislik, insanlar ve yapay zeka arasındaki köprüdür. Bu nedenle, yapay zeka sistemlerinden yüksek kaliteli ve değerli sonuçlar üretme beceriniz, yönlendirme yetkinliğinize bağlıdır.