Съдържание[Крия][Покажи]
- 1. Какво е бързо инженерство и защо е важно в контекста на AI модели като GPT-4?
- 3. Как бихте проектирали подкана за генериране на прост, фактически отговор, като например столицата на държава?
- 6. Опишете сценарий, при който бързото инженерство може значително да подобри качеството на реакцията на ИИ.
- 7. Как подхождате към отстраняването на грешки и подобряването на подкана, която постоянно дава незадоволителни отговори от AI модел?
- 8. Обсъдете въздействието на водещите въпроси в Бързото инженерство и как те могат да изкривят отговорите на AI.
- 9. Според вашия опит, как изборът на език в подкана влияе върху изхода на многоезичен AI модел?
- 10. Можете ли да опишете сложна задача, която сте автоматизирали или подобрили с помощта на сложно бързо инженерство?
- 11. Как бихте конструирали подкана за извличане на творческо разказване на истории от AI модел?
- 12. Обяснете как можете да използвате Prompt Engineering, за да подобрите способността за учене на езиков модел в сценарий с „няколко изстрела“.
- 13. Какви стратегии бихте използвали, за да сведете до минимум вредните отклонения в реакциите на AI чрез бързо инженерство?
- 14. Обсъдете концепцията за „бързо верижно свързване“ и как може да се използва за справяне с многоетапни задачи с AI модели.
- 15. Как може да се приложи Prompt Engineering за фина настройка на езикови модели за приложения, специфични за домейн, без директно повторно обучение на модела?
- 16. Какви са някои от ограниченията, на които сте се натъкнали в Prompt Engineering и как сте се справили с тях?
- 17. Можете ли да обясните как концепцията за „температура“ в AI моделите влияе на отговорите, генерирани чрез бързо инженерство?
- 18. Опишете сценарий, при който сте използвали Prompt Engineering за разбор и анализ на сложни набори от данни с помощта на езиков модел.
- 19. Как бихте използвали Prompt Engineering, за да подобрите точността и уместността на отговорите на AI модел в специализирана област, като правна или медицинска?
- 20. Обсъдете ролята на бързото инженерство за смекчаване на проблема с „халюцинациите“ в езиковите модели.
- 21. Как предвиждате еволюцията на Prompt Engineering с напредването на AI технологиите и какви умения смятате, че ще станат по-важни?
- 22. Опишете проект, в който сте внедрили техники за бързо инженерство, за да подобрите значително ефективността на бизнес процес.
- 23. Какво мислите за потенциала на Prompt Engineering да манипулира или подвежда и как тези рискове могат да бъдат смекчени?
- 24. Как бихте подходили към изграждането на мултимодална подкана, която съчетава текст и изображения за сложна задача?
- 25. По какви начини Prompt Engineering може да допринесе за обяснимостта и прозрачността на решенията на AI модела?
- 26. Обсъдете ситуация, в която е трябвало да използвате Prompt Engineering, за да осигурите съответствие с разпоредбите за поверителност на данните в изходите на AI.
- 27. Как балансирате нуждата от креативност и необходимостта от точност в бързото инженерство, особено в чувствителни приложения?
- 28. Можете ли да опишете техника за оптимизиране на подкани за скорост и изчислителна ефективност в приложения в реално време?
- 29. Как бихте използвали Prompt Engineering за разработване на базирано на AI решение за нов проблем, където има малко установени прецеденти?
- 30. Какви методи използвате, за да сте в крак с най-новите постижения и най-добри практики в бързото инженерство?
- 31. Какво бихте приоритизирали през първите няколко седмици на работа, ако ви наемат?
- Заключение
Бързото инженерство се е превърнало в умение в променящата се област на изкуствения интелект и машинното обучение, особено с появата на усъвършенствани модели като GPT 4.
По същество Бързото инженерство включва създаване на входни данни (подкани) за AI, за да се подобри неговата продукция. Тази експертиза е от жизненоважно значение, тъй като пряко влияе върху качеството, уместността и практичността на отговорите, генерирани от AI.
Във време, в което фирмите и изследователите силно разчитат на AI за задачи като напр Анализ на данни, създаване на съдържание и подкрепа за вземане на решения, овладяването на Prompt Engineering означава персонализиране на тези инструменти според нуждите.
Значението на бързото инженерство произтича от необходимостта да се свърже базата от знания на AI модели с резултати, които могат да се използват в световен мащаб.
Тъй като AI моделите се интегрират все повече в бизнес и изследователски операции, способността за ефективно взаимодействие с тези модели с помощта на изработени подкани е от съществено значение.
Не става въпрос само за получаване на отговори, но и за насочване на AI далеч от често срещани проблеми като производство на неуместна или пристрастна информация и осигуряване на етична работа.
Тъй като AI продължава да се разраства в сектори – от здравеопазване и право до области – търсенето на професионалисти, способни да адаптират способностите на AI към специфичен контекст, нараства.
В тази статия сме съставили списък с въпроси за инженерно интервю, за да ви помогнем да се подготвите за вашето интервю и да си осигурите работата, която искате.
1. Какво е бързо инженерство и защо е важно в контекста на AI модели като GPT-4?
Бързото инженерство играе роля при ангажирането с AI системи като GPT 4. Тази практика включва формулиране на въпроси, инструкции или твърдения (наричани „подкани“), които насочват AI моделите да произвеждат точни ценни отговори. Това е подобно на това да знаете как да зададете въпрос, за да извлечете отговора от опитен приятел или библиотекар.
Значението на бързото инженерство при работа с AI модели като GPT 4 не може да бъде подчертано достатъчно поради причините;
- Отключващ потенциал: GPT 4 и подобни AI модели притежават знания. Може да изпълнява различни задачи, вариращи от писане и обобщаване до кодиране и др. Бързото инженерство е инструмент за разгръщане на този потенциал чрез поставяне на измислени въпроси.
- Подобряване на прецизността: Формулирането на подканите значително влияе върху това колко добре AI разбира заявката и съответно генерира резултат. Конструираната подкана може да доведе до точни и контекстуално подходящи отговори.
- Насърчаване на креативността: Чрез Prompt Engineering можете да изследвате границите на това, което AI е способен да произведе, независимо дали включва писане в специфичен стил, генериране на оригинални концепции или дори създаване на артистични творения.
- Повишаване на ефективността: Използването на изработени подкани може да рационализира комуникацията. Помага ви да получите необходимата информация или резултати ефективно и кратко.
- Приспособяване на отговорите: Чрез използване на експертни техники за бързо инженерство отговорите могат да бъдат персонализирани, за да съответстват на тонове, структури или нива на детайлност, подобрявайки изхода на AI, за да отговаря на текущата цел.
2. Можете ли да обясните разликата между „нулево, еднократно“ и „няколкократно“ обучение в контекста на езиковите модели?
Помислете, че всеки път, когато обучавате някого на ново умение, степента на обучение, което му предоставяте, варира. Това и това, което се случва с тези идеи за обучение, са доста сходни.
Zero-Shot обучение
Нека първо вземем нулево обучение. Представете си, че молите приятел — в този сценарий, нашият AI модел — да изпълни задача, която никога преди не е изпълнявал, без да му предоставите подробни инструкции.
Всичко, което можете да направите, е да очертаете проблема и да се надявате, че те могат да го направят, използвайки знанията, които вече притежават. Обучението с нулев изстрел, както се използва в AI, се отнася до искане от модел да завърши задача при липса на предишни, точни случаи.
Подобно е да помолите някого да ви напише сонет за океана, без да предоставите мостри. За да отговори, моделът използва общите си познания за езиците и света.
Еднократно обучение:
Докато преминаваме към еднократно обучение, представете си как давате един пример на приятеля си и след това го молите да изпълни задачата.
Все едно да кажеш: „Можеш ли да ми напишеш стихотворение за океана, подобно на това, което намерих за планините?“ Те имат модел или отправна точка, предоставена от този един пример.
Един пример е даден на модела в техниката за еднократно обучение на AI и той се опитва да изведе нуждите на работата от този един случай. Това е начин да попитате: „Можете ли да направите нещо подобно на настроението, към което се стремя?“
Малкократно обучение:
И накрая, обучение с няколко изстрела. Тук можете да помолите вашия приятел да изпълни заданието, след като му предоставите няколко примера.
С надеждата, че ще комбинират темите и стиловете, които са срещали, можете да им покажете няколко стихотворения за света на природата и след това да поискате едно за океана.
Обучението с няколко изстрела, както се използва в AI, се отнася до предоставяне на модела на ограничен набор от проби, с които да работи. Това му помага да разбере по-добре очакванията и често дава по-точни или сложни резултати.
Във всеки от тези случаи AI моделът използва предишните си знания и всички предоставени примери, за да разбере и завърши задачата. Основното разграничение е в количеството и вида на посоката, която получава нито един, един или няколко случая.
Тези техники демонстрират многофункционалността и гъвкавостта на модела, позволявайки му да върши различни задачи дори с малко пряко насочване. Това е доказателство за това колко сложни и възприемчиви са станали съвременните AI модели, способни да се „учат в работата“ по начини, които понякога изглеждат доста човешки.
3. Как бихте проектирали подкана за генериране на прост, фактически отговор, като например столицата на държава?
Ключът към създаването на подкана, която предизвиква директен, фактически отговор – като столицата на дадена държава – е да бъде ясен и конкретен. Уверете се, че AI получава точно това, което искате, без да оставяте възможност за недоразумения. Подобно е да зададете остро запитване на компетентен познат, докато сте притиснати от време.
Ето един начин, по който можете да го направите:
- Бъдете директни: Задайте директно запитване веднага. Не е необходимо да се биете около храста или пълнителя. Считайте го като да поискате инструкции; колкото по-конкретни сте, толкова по-бързо ще стигнете до вашата дестинация.
- Дефинирайте задачата: Уверете се, че подканата показва ясно, че търсите фактически отговор. Това помага при насочването на ИИ да използва базата си от знания, а не своите творчески или умствени способности.
- Осигурете контекст, ако е необходимо: Контекстът може да бъде полезен понякога, особено когато има вероятност от недоразумение. Но обикновено е лесно в случай на столици.
- Бъдете прости: Не добавяйте излишни подробности към подканата, за да я направите по-трудна. За да запазите вниманието на AI върху текущата работа, придържайте се към основите.
Това е илюстрация на подкана, която прилага тези идеи:
„Коя е столицата на Франция?“
Това е много ясна, права команда, която не позволява никакво объркване. Той предоставя на AI точно това, от което се нуждаете, което е ясна фактическа информация.
Това намалява вероятността от получаване на твърде подробен отговор, тъй като AI знае да отговори само с информацията, която сте поискали.
Всичко се свежда до добра комуникация и бързо и ясно получаване на желаната информация.
4. Какви съображения трябва да се вземат предвид при формулирането на подкани, за да се гарантират етични и безпристрастни резултати от AI модел?
Създаването на подкани за AI модели е подобно на преговорите в предизвикателна социална среда, особено когато целта е безпристрастни и етични резултати.
Трябва да говорите с внимание, благоприличие и осъзнаване на потенциалните последици от вашите думи. Ето някои важни неща, които трябва да запомните:
Яснота и неутралност
Първоначално говорете неутрален, ясен език. Вашата подкана трябва да прилича на справедлива и безпристрастна новинарска статия, която предоставя фактите, без да облагодетелства никоя страна.
Това помага на ИИ да не стане предубеден или да приеме определени предположения за даденост.
Културна чувствителност
Разпознавайте и уважавайте културните странности и чувствителност. Това е като да си добре възпитан гост в нечия къща; искате да покажете уважение към техните традиции и принципи.
Това предполага избягване на предубежденията и гарантиране, че вашите инструкции не насърчават неволно вредни пристрастия.
Поверителност и поверителност
Мислете за тайната и поверителността, сякаш се вкопчвате в дневника на някой друг. Тъй като не бихте искали да разкривате лична или чувствителна информация без разрешение, уверете се, че вашите инструкции не насърчават AI да произвежда резултати, които биха могли да нарушат нечия поверителност.
включеност
Насърчавайте приобщаването, като имате предвид различни гледни точки. Представете си това като организиране на вечеря, на която се вземат предвид хранителните нужди и предпочитания на всеки човек.
Уверете се, че вашите подкани са приобщаващи и внимателни към хора с различна идентичност, опит и произход.
Избягване на вредата
Уверете се, че инструкциите ви не насърчават неволно лошо или вредно поведение. Това е сравнимо с медицинската максима „не вреди“.
Искате да сте сигурни, че съдържанието или информацията, произведени от AI, няма да насърчават лошо поведение или негативност.
Фактическа точност
Когато създавате подкани за информационно съдържание, опитайте се да се съсредоточите върху такива, които насърчават фактическата точност. Това е сравнимо с двойна проверка на източниците на изследователска статия.
По-конкретно, в ситуации, когато точността е критична, насърчавайте ИИ да разчита на потвърдена информация.
Етични съображения
И накрая, помислете как вашите указания могат да повлияят на по-големи етични проблеми. Това налага да се обмисли как обществените норми и ценности могат да бъдат засегнати от реакциите на ИИ.
Става въпрос за това да действате като отговорен член на общността и да се уверите, че вашите дела - или, в този пример, вашите подкани - насърчават общото благосъстояние.
5. Как спецификата и структурата на подкана се отразяват на изхода на езиков модел?
Точно както съставките и рецептата имат значително влияние върху крайния продукт на приготвеното от вас ястие, така и спецификата и структурата на подканата върху изхода на езиков модел.
По-вероятно е да приготвите ястие, което отговаря на очакванията ви, когато използвате точни компоненти и се придържате към рецепта.
Подобно на това можете по-успешно да насочвате езиковия модел и да получавате резултати, които почти отговарят на вашите цели, като използвате добре структурирана и точна подкана.
Въздействие на спецификата
Точност в отговорите: Езиковият модел ще предостави отговор, който е по-точен, ако предоставите по-подробна подкана.
Подобно е да предоставите на някого подробни указания, вместо просто да посочите местоположение. Те са по-склонни да стигнат до местоназначението си точно и без излишни отклонения, ако следват задълбочени инструкции.
Уместност: Използването на точни сигнали помага на модела да разбере фона и важността на вашата заявка. Това е подобно на извършване на целево търсене по ключови думи в интернет; колкото по-фокусиран сте, толкова по-подходящи ще бъдат резултатите от търсенето.
Намалена неяснота: Конкретността намалява неяснотата. Това е подобно на това да се уверите, че получавате точно това, което искате, когато го искате, като сте наясно с поръчката си в ресторанта.
Въздействие на структурата
Указания за формата на отговора: Форматът на отговора може да се определи от начина, по който е написана вашата подкана. Моделът е по-вероятно да отговори, ако вашата подкана е организирана като въпрос.
Моделът може да продължи историята или да предложи подробности за изявлението, ако е организирано като изявление.
Поток от информация: Съдържанието на отговора се ръководи от добре структуриран въпрос. Функционира подобно на създаването на дневен ред на срещата, тъй като улеснява организацията на разговора и обхваща съответните теми в разумен ред.
Ниво на ангажираност: Нивото на ангажираност на изхода може също да бъде повлияно от неговия формат. Интригуващ и иновативен отговор може да бъде получен чрез структуриране на подкана като творческа приказка, например, вместо просто да зададете директно запитване.
6. Опишете сценарий, при който бързото инженерство може значително да подобри качеството на реакцията на ИИ.
Да приемем, че работите по проект, в който искате да илюстрирате сливането на технологии и традиционни форми на изкуство, като включите част от поезия, генерирана от AI, в антология на съвременна поезия, повлияна от класически теми.
Първоначално може просто да кажете на AI да „напише стихотворение“, но резултатът може да е прекалено общ или несъвместим с класическата тема на вашия проект. Бързото инженерство може да се използва в тази ситуация за подобряване на калибъра и приложимостта на отговорите на AI.
След като стесните подканата си до нещо по-фокусирано, като например „Напишете стихотворение в стила на Шекспиров сонет, което изследва темата за изтичането на времето в дигиталната ера“, вие давате на AI ясна структура, в която да работи: сонет форма, намигване към Шекспир и модерна тема, която да работи в установената рамка.
Това не само гарантира, че произведените стихотворения ще отговарят безупречно на темата и стилистичните критерии на вашата антология, но също така показва как прецизните и фини подсказки могат да насърчат ИИ да създаде поезия, която по-дълбоко резонира с определени творчески идеи и цели на проекта.
В този случай бързото инженерство гарантира, че технологията функционира като истински партньор за сътрудничество в творческия процес, като преодолява пропастта между широките възможности на AI и сложните изисквания на едно творческо начинание.
7. Как подхождате към отстраняването на грешки и подобряването на подкана, която постоянно дава незадоволителни отговори от AI модел?
Това е като да се опитвате да отстраните грешки в рецепта, която, независимо колко внимателно следвате инструкциите, просто няма да излезе правилно, когато AI модел непрекъснато произвежда неприемливи отговори на подкана.
Тайната е да идентифицирате областите, които се нуждаят от подобрение и да направите съзнателни промени.
Първо погледнете самата заявка. Дали е твърде сложен, твърде неточен или може да насочва AI в грешната посока? Правенето на малки корекции на яснотата, специфичността и структурата на подканата може да има значително въздействие, подобно на промяна на вкуса на рецептата или времето за готвене.
След това опитайте да промените заявката по различни начини, за да видите как дори малки корекции влияят на отговорите на AI. Това може да наложи промяна на формулировката, добавяне на допълнително обяснение или дори посочване на планирания формат на отговора.
Считайте го за форма на тестване на вкуса, докато готвите, фино регулиране на малки количества, докато получите идеалния вкусов профил. Този итеративен метод ще подобри като цяло вашите способности за бързо инженерство, като ви помага да разберете как AI възприема и реагира на различни видове инструкции и ви помага да подобрите своето бързо съобщение, за да извлечете по-добри отговори.
8. Обсъдете въздействието на водещите въпроси в Бързото инженерство и как те могат да изкривят отговорите на AI.
Подобно на начина, по който запитване с незначителни пристрастия може да ръководи човешка дискусия, водещите въпроси при бързото инженерство оказват значително влияние върху тона и посоката на отговорите на AI.
Тези видове запитвания предразполагат ИИ да реагира по специфичен начин, защото съдържат имплицитни предположения или улики относно очаквания отговор.
AI може да заключи например, че стресът в съвременния живот има пряк ефект върху щастието, когато бъде попитан: „Как огромният стрес на съвременния живот допринася за щастието?“
Това намалява диапазона от възможни отговори и въвежда пристрастия в изхода на AI, което може да скрие по-сложни или противоположни гледни точки.
Такива въпроси имат силен ефект в ситуации, в които безпристрастността и задълбоченото изследване на концепциите са от решаващо значение. Вътрешното пристрастие на подканата филтрира разбирането и реакцията на AI, което го прави подобно на носенето на затъмнени очила, които променят визията на човека за света.
За да се намали това, използването на отворени въпроси без предположения насърчава по-разнообразно и добре закръглено разнообразие от отговори.
Тази методология не само подобрява калибъра и последователността на резултатите от AI, но също така насърчава по-морално и обективно ангажиране с тези сложни езикови модели, гарантирайки, че AI функционира като адаптивен инструмент, който може да се задълбочи в широк набор от концепции и гледни точки.
9. Според вашия опит, как изборът на език в подкана влияе върху изхода на многоезичен AI модел?
Езикът, използван в подкана, може да има голямо влияние върху изхода на многоезичен AI модел. Това е подобно на начина, по който разказването на една и съща приказка на различен език може да варира малко или много в зависимост от идиома и културния контекст.
Подсказването на AI на определен език ви позволява да получите достъп не само до комуникационен канал, но и до разнообразната гама от езикови и културни тънкости, които са вплетени в този език.
Когато се получи подкана на японски, например, отговорите могат да отразяват формалността и индиректността, присъщи на езика, докато когато се получи същата подкана на испански, резултатите могат да бъдат по-директни и изразителни, отразявайки езиковите характеристики и културните ценности, типични за испанския -говорещи култури.
Освен това, уменията на AI и нюансите на неговите отговори могат да бъдат повлияни от сложността и разнообразието на езика. AI може да има проблеми с обработката на езици с голям речник, множество диалекти или сложна граматика, което може да повлияе на дълбочината, точността и културната значимост на резултатите.
Това ми напомня за предизвикателствата, пред които е изправен един опитен преводач, който трябва да предаде духа и културните нюанси на изходния материал в допълнение към превода му дума по дума.
За да се гарантира, че отговорите на AI са точни, както и подходящи за дадената култура и контекст, наложително е, когато взаимодействате с многоезичен модел на AI, човек да е наясно с характеристиките на езика и културния контекст, който носи.
10. Можете ли да опишете сложна задача, която сте автоматизирали или подобрили с помощта на сложно бързо инженерство?
В един интересен проект динамичното, съобразено с контекста генериране на съдържание за широк кръг потребителски въпроси на платформа за поддръжка на клиенти беше рационализирано чрез използването на усъвършенствано бързо инженерство.
Широката гама от теми на платформата, от предложения за продукти до техническа помощ, беше трудност, тъй като изискваше AI не само да разбере запитването на потребителя, но и да персонализира своя отговор въз основа на контекста, спешността и индивидуалните нужди на потребителя.
За да се справим с това, ние разработихме набор от стъпаловидни подкани, които класифицираха запитването на потребителя, посочиха важни компоненти и след това динамично промениха тона на отговора, степента на детайлност и съдържанието според подразбиращото се значение и отношение на заявката.
С този метод AI успя да извърши широк набор от сложни дейности в една среща, като идентифициране на технически проблеми, подпомагане на потребителите с процедури за отстраняване на неизправности и даване на персонализирани препоръки за продукти.
Капацитетът на изкуствения интелект да доставя точни, контекстуално подходящи и лесни за използване отговори беше значително подобрен от бързата инженерна сложност, която направи процеса на поддръжка на клиенти по-ефективен, интересен и удовлетворяващ за потребителите.
11. Как бихте конструирали подкана за извличане на творческо разказване на истории от AI модел?
За да насърчите въображаемото разказване на истории от AI модел, трябва да създадете сценария по начин, подобен на това как режисьорът предоставя на актьорите набор от обстоятелства – достатъчно, за да започнат, но оставяйки място за тяхната интерпретация.
Подканата трябва да действа като празно платно, предоставяйки комбинация от специфики за насочване на траекторията на историята и отворени компоненти за насърчаване на артистичния лиценз. Един от методите за започване на разказ би бил да се създаде завладяваща настройка с герои, намек за конфликт и уникална среда, но с достатъчно място за сюжета да вземе непредвидени обрати.
„В оживен град, където магията е скрита пред очите, млад магьосник открива древна карта, водеща до изгубен артефакт“, може да бъде интересна подсказка.
Те обаче не са единствените, които търсят. Обяснете тяхното пътуване, като споменете трудностите, които срещат, съюзниците, които създават, и тайните, които научават. Тази конфигурация приканва изкуствения интелект да създаде сложен гоблен от взаимодействия, сюжетни обрати и сложно изграждане на света, като същевременно предлага ясна посока на разказа и фантастични аспекти.
Тайната е в постигането на баланс между структура и гъвкавост, позволявайки на AI достатъчно насока, за да поддържа всичко сплотено, но и достатъчно свобода, за да изрази своята креативност, което ще осигури увлекателна и изненадваща история.
12. Обяснете как можете да използвате Prompt Engineering, за да подобрите способността за учене на езиков модел в сценарий с „няколко изстрела“.
В ситуация на учене с „няколко изстрела“ изкуството на бързото инженерство става важно, когато целта е да се подобрят възможностите за учене на езиков модел с малък брой инстанции.
Това е като да дадете на начинаещ художник няколко примера за страхотни щрихи за изучаване, преди да очаквате той да завърши картината; такива примери трябва да бъдат подбрани внимателно и представени по начин, който оптимизира тяхната образователна полезност. В тази ситуация подканите трябва да се използват като източник на вдъхновение, както и като насока.
Те трябва не само да показват предстоящата работа, но и да включват подсъзнателни предложения за това как да се справят със свързани дейности в бъдеще.
За да направите това, подканите могат да бъдат проектирани да съдържат ограничен брой отлични, разнообразни примери, които улавят духа на планирания продукт. Ще бъде предоставено ясно и кратко описание на длъжността за всеки случай, насърчаващо модела да идентифицира основните модели, принципи или стилове, изложени в примерите.
Ако целта е обучението на модела да пише в определен литературен стил, например, подканите могат да съдържат няколко примерни пасажа, написани в този стил, последвани от задача, при която моделът трябва да използва това, което е „наблюдавал“, за да създаде ново парче.
Този подход подобрява способността на модела да обобщава от няколко снимки към по-широк кръг от свързани задачи, като му помага да разбере задачата и да усвои тънкостите на дадените примери.
13. Какви стратегии бихте използвали, за да сведете до минимум вредните отклонения в реакциите на AI чрез бързо инженерство?
Подобно на градинар, който внимателно избира семена и се грижи за градината си, за да предотврати разпространението на инвазивни видове, минимизирането на вредните отклонения в отговорите на AI чрез бързо инженерство изисква обмислен и съзнателен подход.
Създаването на подкани, които са естествено приобщаващи и безпристрастни, изисква внимателно внимание, за да се избегне използването на език или допускане, което може да повлияе на резултатите на AI.
За да избегнете неволно укрепване на предразсъдъци или маргинализиране на определени групи, важно е да внимавате, когато използвате думи и изрази.
Подобно е на прилагането на филтър за изключване на нежелани материали, така че само неутрални, здрави входове да достигат до AI.
Добавянето на подкани, които специално насърчават изследването на други гледни точки, също може да бъде много ефективна тактика. Това включва разработване на подкани, които изискват AI да вземе предвид и да покаже различни гледни точки или да даде отговори, които обхващат широк спектър от социални, културни и лични среди.
Това е сравнимо с насърчаването на широкообхватен разговор в дискусионна група, където мнението на всеки човек се зачита и чува.
Намерението за интегриране на тези техники в Prompt Engineering е да насочи AI да предоставя отговори, които не само са лишени от вредни пристрастия, но също така са подсилени от разнообразие от гледни точки, насърчавайки по-цивилизовано и гостоприемно отношение към технологията.
14. Обсъдете концепцията за „бързо верижно свързване“ и как може да се използва за справяне с многоетапни задачи с AI модели.
Нов подход към ангажирането на AI, бързото свързване е като да водите някого през сложен лабиринт с поредица от стратегически разположени указателни табели.
Стъпка по стъпка AI се ръководи от всеки указател (или подкана в този пример) чрез поредица от дейности или мисловни процеси, надграждайки данните или изхода от предишната стъпка, за да се доближи до резултата. Подобно на това как една сложна рецепта се разделя на поредица от отделни, смилаеми инструкции, този подход работи особено добре за сложни или многоетапни задачи, които не могат да бъдат обработени адекватно в една заявка.
Бързото свързване позволява на човек да ръководи AI през дейност, която се нуждае от повече от прост отговор по отношение на разбиране или синтез на данни.
Например, ако задачата е да се проведе проучване, да се обобщят резултатите и след това да се формулират въпроси въз основа на резюмето, всеки етап ще бъде разгледан с различна персонализирана подкана.
AI може да бъде помолен да събере данни по тема в първата заявка, да ги обобщи във втора подкана и след това да използва обобщението, за да формулира интелигентни заявки в трета подкана.
Като предоставя на AI инструкции стъпка по стъпка, той може да остане фокусиран и да базира отговорите си на уместни и контекстуални данни, произвеждайки по-задълбочени, логични и ценни резултати.
15. Как може да се приложи Prompt Engineering за фина настройка на езикови модели за приложения, специфични за домейн, без директно повторно обучение на модела?
Бързото инженерство е бърз начин за модифициране на езикови модели за специфични за домейн приложения, без да се изисква директно повторно обучение на модела; работи подобно на набор от специализирани лещи, които фокусират камера върху конкретен обект, без да променят самата камера.
Можете да промените отговорите на модела, за да съответстват на специализираните знания, речник и цели на определена област, като създадете подкани, които улавят същността и тънкостите на тази конкретна област.
Това изисква усъвършенствано разбиране на терминологията и нуждите на домейна в допълнение към нов метод за създаване на подкани, които могат да извлекат от модела подходящата степен на детайлност и опит.
Например в медицинска среда могат да бъдат направени подкани да се използва медицински език, да се отнасят до обичайни здравни ситуации и да се имитира формата и съдържанието на официалната медицинска комуникация.
По същия начин, цитати от съдебна практика, правна терминология и формати на документи могат да се считат за задействащи фактори за правно приложение.
За да предостави резултати, които са по-уместни, точни и полезни за дейности, уникални за даден домейн, тази стратегия по същество „подготвя“ AI да функционира в концептуалните и езикови рамки на разглеждания домейн.
Това е метод за фокусиране на широките общи възможности на модела в тесен лъч от експертиза, като се използва основната интелигентност на модела по начин, който е специфичен за изискванията на определена област, без да се променя самият основен модел.
16. Какви са някои от ограниченията, на които сте се натъкнали в Prompt Engineering и как сте се справили с тях?
Предсказуемостта и последователността на отговорите на AI са важни проблеми при бързото инженерство. Усъвършенстваните базови алгоритми на AI и големият набор от обучения могат да доведат до различни резултати, дори когато създава идеална подкана.
Тази непредвидима природа е подобна на отглеждането на градина, където дори при внимателно засяване, израстъкът, който се появява, може да бъде изненадващо разнообразен поради разликите в почвата, водата и слънчевата светлина. Итеративното тестване и бързото подобрение стават от съществено значение за преодоляването на това.
Подобно на начина, по който един градинар се научава да променя тактиката на засаждане, за да достигне конкретно оформление на градината, вие можете постепенно да насочвате AI към по-последователни и предвидими резултати чрез методично коригиране и наблюдение на промените в отговорите на AI.
Допълнително ограничение се отнася до вродената сложност на определени задания или запитвания, които се съпротивляват на прости предложения. Една единствена подкана може да не улови адекватно контекста или дълбочината на разбиране, необходими за някои работни места.
В тези ситуации навременното верижно свързване може да бъде полезно за разделянето на дейността на по-малки, по-лесни за управление части. С този метод, който се състои в надграждане на резултата от предходната подкана, сложните задачи могат да се решават част по част, подобно на сглобяването на парчетата от труден мозайката.
Чрез използването на тези техники можете да преминете и намалите ограниченията на бързото инженерство, като увеличите полезността и ефикасността на AI моделите в редица приложения.
17. Можете ли да обясните как концепцията за „температура“ в AI моделите влияе на отговорите, генерирани чрез бързо инженерство?
В моделите на AI понятието „температура“ е интригуващ параметър, който влияе върху оригиналността и разнообразието на генерираните отговори. Представете си го като промяна на количеството подправки в ястие според вашите лични предпочитания.
По същия начин, настройката на по-висока температура в AI модел насърчава по-голяма оригиналност и разнообразие в отговорите му, доколкото повече подправки могат да направят ястие по-интересно, но и по-малко предсказуемо.
Подобно на добре пропътувана пътека през гора, резултатите на модела при по-ниски температури са по-консервативни и се придържат плътно към моделите, които е идентифицирал по време на обучението, произвеждайки реакции, които са по-безопасни и по-предвидими.
От друга страна, увеличаването на настройката на температурата кара AI да генерира своите отговори чрез по-иновативни или необичайни езикови скокове. Това може да бъде особено полезно, когато търсите нови концепции или когато искате AI да надхвърли простите, приети решения.
Въпреки това трябва да се постигне добър баланс - твърде много топлина може да предизвика реакции, които са твърде хаотични или ирационални, точно както твърде много подправки могат да надделеят над вкуса в ястие.
Точно както готвач променя топлината, за да получи идеалния баланс на вкусовете в кулинарен шедьовър, можете да персонализирате изхода на AI в Prompt Engineering, като внимателно промените настройката на температурата, за да отговаря на желаното количество иновации и риск.
18. Опишете сценарий, при който сте използвали Prompt Engineering за разбор и анализ на сложни набори от данни с помощта на езиков модел.
Задачата в проект, съдържащ обширен набор от потребителски данни от няколко платформи, беше да се кондензира това огромно количество данни в полезни прозрения.
Наборът от данни беше обширен и богат на сложни мнения, предпочитания и препоръки, разпръснати в различни медии, включително структурирани отговори на анкети и неструктурирани забележки в социалните медии.
Сложността на езика и емоциите, предадени в коментарите, бяха извън обхвата на конвенционалните методи за анализ на данни, налагайки по-сложна стратегия.
Използвайки Prompt Engineering, ние създадохме набор от подкани, които насочваха AI първо да групира входа според категории като функции, поддръжка на клиенти, цена и т.н.
След това изкуственият интелект беше подканен отново, този път да обобщи чувствата, да идентифицира повтарящи се проблеми и дори да препоръча възможни области за развитие въз основа на съдържанието на коментарите, задълбочавайки се във всяка категория.
С помощта на тази методична процедура за подсказване, изкуственият интелект успя да се превърне в завършен анализатор на данни, който можеше да интерпретира сложни, неструктурирани данни и да прави заключения и модели от тях.
Целенасочените промени и вземането на стратегически решения станаха възможни благодарение на изчерпателния, приложим доклад, който обобщава същността на приноса на клиента.
19. Как бихте използвали Prompt Engineering, за да подобрите точността и уместността на отговорите на AI модел в специализирана област, като правна или медицинска?
Чрез Prompt Engineering, точността и уместността на AI модела в специализирани области като правни или медицински домейни могат да бъдат подобрени чрез внимателно балансиране на спецификата, контекста и познанията за домейна.
Подканите трябва да бъдат внимателно проектирани, за да направляват AI в строгите параметри на професионалните стандарти и терминология, тъй като тези области са жизненоважни и зависят от точността и надеждността.
Например в правната област могат да бъдат създадени подкани, които да включват определено правно законодателство, съдебна практика и препратки, насърчавайки ИИ да формулира отговорите си чрез приета правна терминология и прецеденти.
Подобно на това, подканите в медицинската област могат да използват клинични указания, медицинска терминология и диагностични критерии, за да гарантират, че отговорите на AI следват етичните и медицински стандарти.
Чрез използването на този метод резултатите от AI стават по-прецизни и уместни, като същевременно са по-тясно съобразени със специфичните познания и процедурни тънкости на съответния сектор.
AI се превръща в по-полезен инструмент и може да произвежда резултати, които зачитат сложността и дълбочината на специализираните бази знания чрез включване на специфични за домейна прозрения и контексти в подканите.
20. Обсъдете ролята на бързото инженерство за смекчаване на проблема с „халюцинациите“ в езиковите модели.
In езиково моделиране, терминът „халюцинация“ се отнася до ситуации, в които AI произвежда данни, които не се основават на фактическа точност или реалност; това е сравнимо с разказвач, който създава разказ, базиран единствено на фантазия.
Този проблем е по-очевиден при дейности, които се нуждаят от точна, надеждна информация, което прави материалите, генерирани от AI, трудни за доверие и използване.
За да се смекчи този проблем, бързото инженерство е от съществено значение, тъй като то внимателно насочва AI към създаване на по-проверими и базирани на доказателства резултати.
Това включва създаване на подкани, които специално подчертават необходимостта от фактология и коректност, или като съветват AI да зависи от надеждни източници на данни, или като посочват степента на доверие в неговите отговори.
За да се насърчи по-критичен и отворен подход към производството на знания, могат също да бъдат включени подкани, за да се изисква от ИИ да предостави препратки или обосновка за своите твърдения.
Можем значително да намалим честотата на халюцинациите, като подобрим взаимодействието си с AI модели чрез добре проектирани подкани, което ще увеличи надеждността и достоверността на съдържанието, създадено от AI.
21. Как предвиждате еволюцията на Prompt Engineering с напредването на AI технологиите и какви умения смятате, че ще станат по-важни?
Бързото инженерство е професия, която се очаква да стане много по-сложна и напреднала, тъй като AI технологиите продължават да се подобряват.
В бъдеще Prompt Engineering вероятно ще играе основна роля в повлияването на етичното мислене, творческото мислене и процесите на обучение на AI в допълнение към насочването на способността на AI да реагира.
AI ще става все по-умел в балансирането на изчислителния си капацитет с човешката интуиция, позволявайки по-морално здрави, контекстуално осъзнати и индивидуализирани взаимодействия с неговите системи.
Бързите инженери ще трябва да притежават способности, включително емпатия, етично разсъждение и критично мислене в тази променяща се среда.
Създаването на подкани, които насърчават отговорно и благоприятно поведение на AI, ще изисква задълбочено разбиране на етичните последици от генерирания от AI материал, както и капацитет за предвиждане и разбиране на различните и сложни изисквания на потребителите.
Освен това, за да се прокарат границите на това, което AI може да постигне в сътрудничество с човешкото ръководство, креативността ще бъде от решаващо значение при откриването на нови методи за ангажиране с AI.
Tспособността за успешно ръководене и взаимодействие с AI чрез бързо инженерство ще бъде жизненоважен талант, съчетаващ технически проницателност с прозрения, ориентирани към човека, тъй като AI става все по-вплетен във всички части на живота и работата.
22. Опишете проект, в който сте внедрили техники за бързо инженерство, за да подобрите значително ефективността на бизнес процес.
В скорошен проект направихме революция в процедурата за онлайн обработка на запитвания на клиенти на дребно, като използвахме Prompt Engineering, за да подобрим техните операции за поддръжка на клиенти.
Когато системата на клиента беше внедрена за първи път, тя имаше прост чатбот, който можеше да отговори на прости въпроси, но имаше проблеми с по-сложните заявки от клиенти.
В резултат на това имаше висок процент на препращане за човешки агенти и продължително време за разрешаване.
Използвахме авангардни подходи за бързо инженерство, за да преработим парадигмата за взаимодействие на чатбота. Създадохме набор от структурирани подкани, които включват специфични за контекста термини и фрази, за да ни помогнат да разберем по-добре намерението зад потребителските запитвания.
Например, ако потребител поиска „политика за връщане“, подканата е предназначена да идентифицира предмета и да събере друга информация, като типа на продукта и датата на закупуване, което позволява по-точни отговори.
Тази стратегия повиши степента на разрешаване на първия контакт, което значително намали изискването за човешко участие.
Вследствие на това удовлетвореността на клиентите и ефективността на реакцията се увеличиха значително. Чатботът може да отговори на по-голям набор от въпроси и когато насочва запитвания към човешки агенти, информацията е ясна и кратка, което позволява по-бързи отговори.
Този проект послужи като пример за това как Prompt Engineering може да опрости и подобри обикновен фирмен процес в ефективна операция, която намалява оперативните разходи и повишава удовлетвореността на клиентите.
23. Какво мислите за потенциала на Prompt Engineering да манипулира или подвежда и как тези рискове могат да бъдат смекчени?
Бързото инженерство има огромен потенциал за подобряване на полезността на AI, но също така, ако не бъде проверено, може да манипулира или предостави фалшиви резултати.
Това качество с две остриета е резултат от факта, че бързите структури оказват значително влияние върху отговорите на ИИ, като ги влияят да следват конкретни пътища или да правят заключения, които може да не са обективни.
Например, AI може да даде резултати, които разпространяват невярна информация или предубедени идеи, ако подканите тихо предполагат определени мнения или пропускат важни подробности.
Прозрачността и етичните стандарти трябва да бъдат включени в проектирането и изпълнението на инициативите за бързо инженерство, за да се намалят тези опасности.
Включването на различни заинтересовани страни в процеса на бързо проектиране за оценка и анализ на подкани за потенциални пристрастия или манипулативни аспекти е един ефективен начин за включване на проверки и баланси.
Освен това създаването на AI системи с вградени функции за сигурност, които идентифицират и подчертават потенциално измамни сигнали, може да помогне за предотвратяване на злоупотреби.
Освен това е изключително важно да се насърчи етична култура около създаването и използването на AI, подкрепена от изрични разпоредби и текущи инструкции за етични практики на AI.
Насърчаването на етичното поведение и обучението на разработчиците и потребителите относно последствията от бързото инженерство е от решаващо значение, за да се гарантира, че напредъкът в технологията на ИИ се използва правилно. Като заемаме проактивна позиция, можем да запазим целостта на взаимодействията с ИИ и да гарантираме, че технологията винаги е полезна за обществото.
24. Как бихте подходили към изграждането на мултимодална подкана, която съчетава текст и изображения за сложна задача?
Необходима е усъвършенствана стратегия за успешно интегриране на словесни и визуални знаци при създаване на мултимодална подкана, която смесва текст и визуални елементи.
Това ще подобри способността на AI да изпълнява предизвикателни задачи, които изискват разбиране на входове от няколко сензорни модалности.
Мултимедийна презентация, при която всяка информационна модалност подкрепя другата и дава по-дълбок, по-всеобхватен контекст за текущата работа, е подобна на вида бързо инженерство, което този вид упражнение изисква.
Когато създавате рекламна кампания, например, подканата може да съдържа снимки, които описват стила на кампанията, цветовата схема и предвиденото настроение в допълнение към кратко словесно описание на целите на кампанията, целевата аудитория и желания емоционален тон.
Заедно те позволяват на AI да „вижда“ и „чете“ изискванията едновременно, което води до по-задълбочено разбиране на тънкостите на проекта. Докато снимките могат да предоставят като специфични образци на стила и настроението, които да бъдат имитирани, текстът може да инструктира AI относно стратегически цели и абстрактни понятия.
Важно е да се уверите, че докато създавате тези подкани, текстът и визуалните елементи са не само уместни и разбираеми, но и подредени така, че да се подобряват и обясняват взаимно.
Може да се наложи да се балансират входните данни, така че никой да не надделява над другите чрез многократно тестване и модификация.
Можете напълно да използвате сложни AI системи, като внимателно конструирате тези мултимодални знаци, които ще им позволят да извършват и разбират трудни, творчески дейности на ниво на сложност, което е сравнимо с това на хората.
25. По какви начини Prompt Engineering може да допринесе за обяснимостта и прозрачността на решенията на AI модела?
Изграждането на доверие и разбирателство между AI системите и техните потребители изисква както обяснимост, така и прозрачност на решенията на AI модела, като и двете могат да бъдат значително подобрени чрез бързо инженерство.
Можем да инструктираме AI не само да дава отговори, но и да обяснява логиката или източниците на данни, които подкрепят тези отговори, като внимателно проектираме подкани.
Този метод е сравним с учител, който съобщава трудна идея на ученик, където процесът на обяснение е също толкова важен, колкото и решението.
Например, подкана може да бъде проектирана не само да предложи възможна диагноза, но и да предостави симптомите, подкрепяща информация и научни изследвания за това заключение в ситуация, в която AI модел се използва за помощ при медицински диагнози.
Този тип запитване приканва AI да „покаже работата си“, обяснявайки как е стигнал до определено заключение. Това помага да се направи процесът на вземане на решения на AI по-видим и улеснява практикуващите лекари да проверяват и да вярват в него.
Прозрачността може да бъде допълнително подобрена чрез използване на Prompt Engineering, за да поискате от AI моделите да предложат цитати или връзки към източниците на данни, които са консултирали, или да опишат други резултати, за които са мислили.
Този подход илюстрира процесите на вземане на решения на модела и помага на заинтересованите страни да разберат обхвата и сложността на данните, които AI взема предвид.
Следователно Prompt Engineering се очертава като мощен инструмент за дешифриране на AI процедури, което ги прави по-лесни за разбиране и достъпни за клиентите. Това изгражда повишено доверие и зависимост от AI решения в критични приложения.
26. Обсъдете ситуация, в която е трябвало да използвате Prompt Engineering, за да осигурите съответствие с разпоредбите за поверителност на данните в изходите на AI.
В проект, включващ базирана на изкуствен интелект система за подпомагане на клиенти за доставчик на здравни услуги, ние се сблъскахме с критичната пречка за спазване на строги изисквания за поверителност на данните, като HIPAA в Съединените щати.
AI трябва стриктно да се придържа към разпоредбите, защитаващи поверителността и сигурността на данните на пациентите, тъй като е създаден, за да отговаря на деликатни въпроси на пациентите и да предлага персонализирани насоки.
Използвахме подходи на Prompt Engineering, за да включим изрични проверки за поверителност в рутинната обработка на AI, като гарантирахме, че системата поддържа тези изисквания за поверителност.
За да попречим на AI да произвежда лична информация, например, ние създадохме подкани, които му дадоха инструкции да анонимизира всяка такава информация.
Това включваше промяна на отговорите на AI, така че имената, точните дати или всяка друга информация, която може да се използва за идентифициране на пациент, бяха премахнати, дори ако входът имаше такава информация.
Подканите също имаха за цел да напомнят на AI за средата, в която функционираше, като го караха да подчертава отговорите, които се нуждаят от по-внимателно разглеждане или чувствителност.
Тази двупосочна стратегия, която инструктира ИИ как да борави с чувствителни данни и редовно проверява съответствието, беше от съществено значение за запазване на поверителността и точността на данните на пациентите.
В допълнение към спомагането за спазване на правните задължения, внедряването на тези внимателно проектирани подкани беше от решаващо значение за насърчаване на доверието на потребителите и гарантиране, че AI системата е едновременно полезна и съобразена с проблемите на поверителността.
27. Как балансирате нуждата от креативност и необходимостта от точност в бързото инженерство, особено в чувствителни приложения?
Необходимо е внимателно планиране, което взема предвид както предимствата, така и недостатъците на възможностите на AI, за да се постигне баланс между необходимостта от точност и изобретателност при бързо инженерство, особено за чувствителни приложения.
Този деликатен баланс е подобен на този на художник, който трябва да уважава методите на своята търговия, като същевременно се опитва да предаде нещо свежо и значимо.
Точността е от решаващо значение при чувствителни приложения, включително такива, изискващи финансов съвет или медицинска информация. Подканите трябва да бъдат проектирани по такъв начин, че изкуственият интелект да следва отблизо валидирани данни и дефинирани параметри, като дава приоритет на фактическата точност и надеждността.
За да сте сигурни, че творческите интерпретации не водят до клинични грешки, можете конкретно да инструктирате AI да базира своите отговори на най-новите клинични препоръки и рецензирани изследвания, когато създава подкани за инструмент за медицинска диагностика.
Но креативността не трябва да се пренебрегва напълно, особено когато може да се подобри потребителски опит или предлагайте по-задълбочена информация.
В тези ситуации креативността може да бъде сигурно включена, като се позволи на AI да експериментира с различни подходи за точно предаване на данни, включително чрез създаване на аналогии, графики или алтернативни обяснения, които могат да помогнат на потребителите да разберат и намерят сложния материал за по-интересен.
Тайната е да се организират подканите така, че творческите резултати на AI да са ограничени до това, което е вярно и подходящо за тази конкретна ситуация.
28. Можете ли да опишете техника за оптимизиране на подкани за скорост и изчислителна ефективност в приложения в реално време?
В приложенията в реално време бързата скорост и оптимизацията на изчислителната ефективност са критични, особено когато системите с изкуствен интелект трябва да реагират незабавно, като чатботове за поддръжка на клиенти или интерактивни инструменти.
Опростяването на сложността на подканите и концентрирането върху намаляване на изчислителната тежест, без да се прави компромис с калибъра на отговорите, е една ефективна стратегия.
Един основен подход е да се направи структурата на подканите по-проста. Това води до избягване на изключително сложни или дълбоко вложени въпроси, тъй като те могат да принудят модела да предприеме по-отнемащи време и скъпи от изчислителна гледна точка процедури за извод.
Като алтернатива подканите могат да бъдат направени ясни и кратки, като посочват необходимото действие или отговор по лесен за разбиране начин.
Например подканата може да бъде разделена на по-фокусирани, ясни въпроси, на които AI би могъл да отговори по-бързо, вместо да поставя сложна заявка от няколко части.
Освен това производителността може значително да се увеличи чрез съхраняване на популярни отговори или чрез използване на шаблонни решения за често търсени теми.
Системата може да намали изискването за изчисление в реално време, което води до по-бързо време за реакция, като предвижда често задавани въпроси и предварително изчисляване на отговорите, когато е практично.
Този метод гарантира, че AI системата е отзивчива дори в ситуации на голямо търсене, като ускорява взаимодействието и намалява нейното изчислително натоварване. Тези методи поддържат безпроблемното функциониране на приложенията в реално време, като осигуряват бързи и надеждни AI взаимодействия, които са критични както за оперативната ефикасност, така и за щастието на потребителите.
29. Как бихте използвали Prompt Engineering за разработване на базирано на AI решение за нов проблем, където има малко установени прецеденти?
Когато използвате Prompt Engineering, трябва да използвате изобретателен и изследователски подход, когато се занимавате с нова ситуация, за която има малко примери.
Това е като да се опитвате да намерите пътя си в непозната страна; трябва да сте креативни и гъвкави, за да намерите правилните отговори.
Първата фаза е извършване на задълбочено проучване и разбиране на проблемната област, получаване на възможно най-много данни за свързани проблеми или сценарии, които са сравними.
След това подканите могат да бъдат внимателно проектирани, за да насочват AI, докато екстраполира от добре познати случаи към новия проблем.
Това може да наложи формулиране на поредица от разследващи запитвания, които мотивират AI да произведе няколко възможни решения или теории, основани на свързани области на знанието. Въпреки че все още се гарантира, че отговорите на AI са подкрепени от подходящи факти и логически изводи, тези подкани трябва да бъдат създадени, за да насърчават иновациите.
След като бъдат създадени предварителни концепции, подканите могат да бъдат итеративно подобрени чрез добавяне на информация и резултати от първоначално изследване, за да се насочи вниманието на AI към по-интересни линии на разследване. Тази процедура е подобна на скулптурата, при която суровината се усъвършенства и извайва чрез многократни опити.
Тук Prompt Engineering служи като динамична рамка за итеративно обучение и адаптиране в допълнение към това да бъде инструмент за извличане. Това позволява на AI да подобри своите резултати, като ги приведе в съответствие с развиващите се знания за проблема.
Този метод използва адаптивността и способностите за обучение на AI, за да позволи създаването на персонализирани решения за авангардни проблеми.
30. Какви методи използвате, за да сте в крак с най-новите постижения и най-добри практики в бързото инженерство?
Поддържането на знания и гарантирането на успешно внедряване в Prompt Engineering изисква да сте в крак с най-новите разработки и най-добри практики.
Моята стратегия съчетава непрекъснато обучение с активно участие в професионалните общности.
Първо, често чета научни публикации и посещавам конференции и уебинари за изкуствения интелект и машинно обучение.
Тези материали са от съществено значение за запознаване с последните проучвания, нови насоки в областта на бързото инженерство и авангардни методи.
Скорошни изследвания, представени на конференции като NeurIPS или в списания като Journal of Изкуствен интелект Изследванията често са незабавно приложими или адаптирани от моята работа.
Също така участвам активно в професионални мрежи и онлайн форуми, където практици обменят проблеми, решения и казуси.
Обменът на знания в реално време се улеснява значително от среди за обучение, базирани на общността, като тези, намиращи се на платформи като Stack Overflow, GitHub и LinkedIn групи.
Взаимодействието с тези общности предоставя по-широк поглед върху това как различните стратегии се прилагат успешно в различни сектори и приложения в допълнение към подпомагането при разрешаването на конкретни проблеми.
Чрез комбиниране на ангажираност на общността с академична строгост, мога да остана на върха на бързото инженерство и да подобря работата си с най-новата информация и техники.
31. Какво бихте приоритизирали през първите няколко седмици на работа, ако ви наемат?
Ако ме наемат, бих посветил първите си няколко седмици работа, за да разбера здраво целите, културата и оперативните процедури на компанията.
За да бъдат интеграцията и приносът успешни, тази основа е от съществено значение. Бих поставил висок приоритет върху установяването на връзка с важни членове на екипа от различни отдели, за да постигна това.
Разговорът с колеги, за да науча за техните борби, методи и постижения, би бил от полза за мен, тъй като би изяснил вътрешната динамика и би ми показал как моята експертиза в бързото инженерство може най-добре да подкрепи целите на организацията.
В същото време бих се потопил в опознаването на текущи проекти на Prompt Engineering или области, в които моите умения могат да бъдат използвани. Това включва анализиране на предишни инициативи и техните резултати, за да се определи какво е работило правилно и какво не.
Бих започнал да очертавам първите приноси, които бих могъл да направя, след като взема предвид тези реализации, отбелязвайки както краткосрочните, така и дългосрочните печалби.
Използвайки тази стратегия, мога да бъда сигурен, че не само доставям стойност от самото начало, но и че се привеждам в съответствие със стратегическите цели на компанията, което ще ме подготви за успех в кариерата ми.
Заключение
В обобщение, разбирането на Prompt Engineering е от решаващо значение за тези, които се стремят да се възползват максимално от AI технологията.
Интервютата в тази област често се фокусират върху оценката на способността на индивида да разбере и повлияе на поведението на ИИ, като използва обмислени подсказки.
Тези оценки надхвърлят уменията и се задълбочават в етични съображения, както и в способността да се прилага AI в различни и понякога сложни сценарии.
Следователно подготовката за интервюта изисква разбиране както на самата технология, така и на нейните последици от реалния свят, което гарантира, че кандидатите са подготвени да допринесат ефективно в тази динамична и бързо развиваща се област.
За помощ при подготовката за интервю вижте Серията интервюта на Hashdork.
Оставете коментар