Sadržaj[Sakrij][Prikaži]
- 1. Šta je Prompt Engineering i zašto je važno u kontekstu AI modela kao što je GPT-4?
- 3. Kako biste dizajnirali prompt za generisanje jednostavnog, činjeničnog odgovora, kao što je glavni grad zemlje?
- 6. Opišite scenario u kojem bi brzi inženjering mogao značajno poboljšati kvalitet odgovora AI.
- 7. Kako pristupate otklanjanju grešaka i poboljšanju prompta koji dosljedno daje nezadovoljavajuće odgovore iz AI modela?
- 8. Razgovarajte o uticaju vodećih pitanja u Prompt Engineeringu i o tome kako ona mogu iskriviti odgovore AI.
- 9. Prema vašem iskustvu, kako izbor jezika u brzini utiče na izlaz višejezičnog AI modela?
- 10. Možete li opisati složen zadatak koji ste automatizirali ili poboljšali koristeći sofisticirani brzi inženjering?
- 11. Kako biste konstruirali prompt za izazivanje kreativnog pripovijedanja iz AI modela?
- 12. Objasnite kako možete koristiti Prompt Engineering da poboljšate sposobnost učenja jezičkog modela u scenariju „nekoliko udaraca“.
- 13. Koje strategije biste koristili da minimizirate štetne predrasude u odgovorima AI kroz Prompt Engineering?
- 14. Razgovarajte o konceptu „prompt chaining“ i kako se on može koristiti za rukovanje zadacima u više koraka s AI modelima.
- 15. Kako se Prompt Engineering može primijeniti na fino podešavanje jezičkih modela za aplikacije specifične za domenu bez direktnog ponovnog obučavanja modela?
- 16. Koja su neka od ograničenja na koja ste naišli u Prompt Engineeringu i kako ste ih riješili?
- 17. Možete li objasniti kako koncept “temperature” u AI modelima utiče na odgovore generisane kroz Prompt Engineering?
- 18. Opišite scenario u kojem ste koristili Prompt Engineering da raščlanite i analizirate složene skupove podataka koristeći model jezika.
- 19. Kako biste iskoristili Prompt Engineering da poboljšate tačnost i relevantnost odgovora AI modela u specijalizovanoj oblasti, kao što je pravna ili medicinska?
- 20. Razgovarajte o ulozi brzog inženjeringa u ublažavanju problema „halucinacija“ u jezičkim modelima.
- 21. Kako predviđate evoluciju Prompt Engineeringa sa napretkom AI tehnologija i koje će vještine po vašem mišljenju postati važnije?
- 22. Opišite projekat u kojem ste implementirali tehnike brzog inženjeringa kako biste značajno poboljšali efikasnost poslovnog procesa.
- 23. Šta mislite o mogućnosti da Prompt Engineering manipuliše ili dovede u zabludu i kako se ovi rizici mogu ublažiti?
- 24. Kako biste pristupili izgradnji multimodalnog prompta koji kombinuje tekst i slike za složen zadatak?
- 25. Na koje načine Prompt Engineering može doprinijeti objašnjivosti i transparentnosti odluka AI modela?
- 26. Razgovarajte o situaciji u kojoj ste morali da koristite Prompt Engineering kako biste osigurali usklađenost sa propisima o privatnosti podataka u AI izlazima.
- 27. Kako balansirate potrebu za kreativnošću i potrebu za preciznošću u brzom inženjeringu, posebno u osjetljivim aplikacijama?
- 28. Možete li opisati tehniku za optimizaciju upita za brzinu i računsku efikasnost u aplikacijama u realnom vremenu?
- 29. Kako biste koristili Prompt Engineering za razvoj rješenja zasnovanog na umjetnoj inteligenciji za novi problem, gdje postoji nekoliko uspostavljenih presedana?
- 30. Koje metode koristite da budete u toku sa najnovijim dostignućima i najboljim praksama u brzom inženjeringu?
- 31. Šta biste dali prioritet u prvih nekoliko sedmica na poslu ako ste zaposleni?
- zaključak
Prompt Engineering je postala vještina u promjenjivom polju umjetne inteligencije i strojnog učenja, posebno s porastom naprednih modela kao što je GPT 4.
U suštini Prompt Engineering uključuje kreiranje ulaza (uputstava) za AI kako bi poboljšao svoj izlaz. Ova stručnost je od vitalnog značaja jer direktno utiče na kvalitet, relevantnost i praktičnost odgovora generisanih veštačkom inteligencijom.
U vremenu u kojem se kompanije i istraživači u velikoj mjeri oslanjaju na AI za zadatke kao što su Analiza podataka, kreiranje sadržaja i podrška donošenju odluka savladavanje Prompt Engineering znači prilagođavanje ovih alata potrebama.
Važnost brzog inženjeringa proizilazi iz potrebe povezivanja baze znanja AI modela sa svjetski upotrebljivim rezultatima.
Kako se AI modeli sve više integriraju u poslovne i istraživačke operacije, sposobnost efikasne interakcije s ovim modelima korištenjem izrađenih uputstava je od suštinskog značaja.
Ne radi se samo o dobijanju odgovora, već i o odvođenju AI od uobičajenih problema kao što je stvaranje nerelevantnih ili pristrasnih informacija i osiguravanje etičkog rada.
Kako AI nastavlja svoju ekspanziju kroz sektore – od zdravstva i prava do polja – potražnja za profesionalcima sposobnim da prilagode AI sposobnosti specifičnim kontekstima je u porastu.
U ovom članku smo sastavili listu pitanja za inženjerski intervju kako bismo vam pomogli da se pripremite za intervju i osigurate posao koji želite.
1. Šta je Prompt Engineering i zašto je važno u kontekstu AI modela kao što je GPT-4?
Prompt Engineering igra ulogu u radu sa sistemima veštačke inteligencije kao što je GPT 4. Ova praksa uključuje formulisanje pitanja, uputstava ili izjava (koji se nazivaju „uputstvima“) koji vode AI modele da proizvedu precizne vredne odgovore. To je slično tome da znate kako postaviti pitanje da biste dobili odgovor od dobrog prijatelja ili bibliotekara.
Značaj Prompt Engineeringa u radu sa AI modelima kao što je GPT 4 ne može se dovoljno naglasiti iz razloga;
- Potencijal za otključavanje: GPT 4 i slični AI modeli posjeduju znanje. Može izvršavati različite zadatke u rasponu od pisanja i sažimanja do kodiranja i više. Prompt Engineering je ključan u oslobađanju ovog potencijala postavljanjem zamišljenih pitanja.
- Poboljšanje preciznosti: Formulacija upita značajno utiče na to koliko dobro AI razume upit i generiše izlaz u skladu sa tim. Konstruirani upit može rezultirati preciznim i kontekstualno relevantnim odgovorima.
- Podsticanje kreativnosti: Kroz Prompt Engineering možete istražiti granice onoga što je AI sposobna proizvesti bilo da uključuje pisanje u određenom stilu generiranje originalnih koncepata ili čak proizvodnju umjetničkih kreacija.
- Povećanje efikasnosti: Korištenje izrađenih upita može pojednostaviti komunikaciju. Pomaže vam da efikasno i koncizno dobijete potrebne informacije ili rezultate.
- Prilagođavanje odgovora: Korištenjem stručnih tehnika Prompt Engineeringa odgovori se mogu prilagoditi tako da odgovaraju tonovima, strukturama ili nivoima detalja čime se poboljšava AI izlaz kako bi odgovarao trenutnom cilju.
2. Možete li objasniti razliku između učenja „nulte snimke“, „jedan udarac“ i „nekoliko udaraca“ u kontekstu jezičkih modela?
Uzmite u obzir da svaki put kada podučavate nekoga novoj vještini, stepen instrukcija koje mu dajete varira. To i ono što se događa s ovim idejama za učenje su prilično slični.
Zero-Shot učenje
Hajdemo prvo da učimo sa nultim ciljem. Zamislite da tražite od prijatelja – u ovom scenariju, našeg AI modela – da izvrši zadatak koji nikada prije nije obavio, a da mu ne date detaljna uputstva.
Sve što možete da uradite je da ocrtate problem i nadate se da oni to mogu da urade koristeći znanje koje već poseduju. Zero-shot učenje, kako se koristi u AI, odnosi se na traženje modela da završi posao u nedostatku bilo kakvih prethodnih, preciznih instanci.
To je slično kao da tražite od nekoga da vam sastavi sonet o okeanu bez davanja uzoraka. Da bi odgovorio, model koristi svoje opšte poznavanje jezika i sveta.
Jednokratno učenje:
Dok prelazimo na jednokratno učenje, zamislite sebe kako svom prijatelju dajete jedan primjer, a zatim ga tražite da uradi zadatak.
To je kao da kažete: „Možete li mi napisati pjesmu o okeanu, poput ove koju sam našla o planinama?“ Oni imaju model ili referentnu tačku koju pruža taj jedan primjer.
Jedan primjer je dat modelu u tehnici jednokratnog učenja umjetne inteligencije i pokušava iz tog jednog slučaja zaključiti potrebe posla. To je način na koji se pita: „Možeš li da uradiš nešto slično vibraciji za koju ja idem?“
Učenje nekoliko hitaca:
I na kraju, učenje u nekoliko hitaca. Evo gdje tražite od svog prijatelja da uradi zadatak nakon što mu date nekoliko primjera.
U nadi da će kombinovati teme i stilove s kojima su se susreli, možete im pokazati nekoliko pjesama o prirodnom svijetu, a zatim zatražiti jednu o okeanu.
Učenje nekoliko snimaka, kako se koristi u AI, odnosi se na pružanje modelu ograničenog skupa uzoraka za rad. To mu pomaže da bolje razumije očekivanja i često proizvodi preciznije ili složenije rezultate.
U svakom od ovih slučajeva, AI model koristi svoje prethodno znanje i sve dostavljene primjere kako bi shvatio i završio zadatak. Primarna razlika je u količini i vrsti smjera u kojem ne dobija nijedan, jedan ili nekoliko slučajeva.
Ove tehnike demonstriraju svestranost i fleksibilnost modela, omogućavajući mu da obavlja različite poslove čak i uz malo direktnog vođenja. To je dokaz koliko su sofisticirani i pronicljivi savremeni AI modeli postali sposobni da „uče na poslu“ na načine koji ponekad izgledaju prilično ljudski.
3. Kako biste dizajnirali prompt za generisanje jednostavnog, činjeničnog odgovora, kao što je glavni grad zemlje?
Ključ za stvaranje obaveštenja koje izaziva direktan, činjenični odgovor—kao što je glavni grad zemlje—je da bude jasno i konkretno. Uvjerite se da AI dobije upravo ono što tražite, ne ostavljajući mogućnost za nesporazum. To je slično kao da oštro pitate kompetentnog poznanika dok ste u stisci s vremenom.
Evo jednog načina na koji to možete učiniti:
- Budite direktni: Odmah zatražite direktan upit. Lupanje po grmu ili punilu nije potrebno. Smatrajte to kao da tražite uputstva; što ste konkretniji, brže ćete stići na odredište.
- Definirajte zadatak: Provjerite da li upit jasno pokazuje da tražite činjenični odgovor. Ovo pomaže u usmjeravanju AI da koristi svoju bazu znanja, a ne svoje kreativne ili inferencijalne moći.
- Navedite kontekst ako je potrebno: Kontekst ponekad može biti od pomoći, posebno kada postoji mogućnost nesporazuma. Ali to je obično lako u slučaju glavnih gradova.
- Neka bude jednostavno: nemojte dodavati suvišne detalje upitu kako biste ga otežali. Da biste zadržali pažnju AI na trenutnom poslu, držite se osnova.
Ovo je ilustracija prompta koji primjenjuje ove ideje:
"Koji je glavni grad Francuske?"
Ovo je vrlo jasna, direktna komanda koja ne dopušta nikakvu zabunu. On pruža AI upravo ono što vam je potrebno, a to je direktan činjenični dio informacija.
Ovo smanjuje vjerovatnoću dobivanja previše detaljnog odgovora jer AI zna odgovoriti samo s informacijama koje ste zatražili.
Sve se svodi na dobru komunikaciju i brzo i jasno dobijanje željenih informacija.
4. Koja razmatranja treba uzeti u obzir kada se formulišu upute kako bi se osigurali etički i nepristrasni rezultati iz AI modela?
Stvaranje upita za AI modele slično je pregovaranju o izazovnom društvenom miljeu, posebno kada je cilj nepristrasan i etički ishod.
Trebali biste govoriti s obzirom, pristojnošću i svjesnošću o mogućim posljedicama vaših riječi. Sljedeće su neke važne stvari koje treba zapamtiti:
Jasnoća i neutralnost
Na početku pružite neutralan, jasan jezik. Vaš upit treba da liči na pošten i nepristrasan novinski članak koji iznosi činjenice bez favoriziranja bilo koje strane.
Ovo pomaže da AI ne postane pristrasan ili da određene pretpostavke ne uzme zdravo za gotovo.
Cultural Sensitivity
Prepoznajte i poštujte kulturne karakteristike i osjetljivost. To je kao biti vaspitan gost u nečijoj kući; želite da pokažete obzir prema njihovim tradicijama i principima.
To podrazumijeva izbjegavanje predrasuda i osiguravanje da vaše upute nenamjerno ne promoviraju štetne predrasude.
Privatnost i povjerljivost
Razmišljajte o tajnosti i privatnosti kao da se hvatate za tuđi dnevnik. Kako ne biste željeli otkriti privatne ili osjetljive informacije bez dozvole, pobrinite se da vaše upute ne podstiču AI da proizvodi rezultate koji bi mogli narušiti nečiju privatnost.
Inkluzivnost
Potaknite inkluzivnost tako što ćete imati na umu različita gledišta. Zamislite to kao organizaciju večere na kojoj se uzimaju u obzir prehrambene potrebe i preferencije svake osobe.
Pobrinite se da vaši upiti budu uključivi i pažljivi prema ljudima s različitim identitetima, iskustvima i pozadinom.
Izbjegavanje štete
Uvjerite se da vaše upute nenamjerno ne podstiču loše ili štetno ponašanje. Ovo je uporedivo sa medicinskom maksimom „ne škodi“.
Želite biti sigurni da sadržaj ili informacije koje proizvodi AI neće potaknuti loše ponašanje ili negativnost.
Factual Accuracy
Kada kreirate upite za informativni sadržaj, pokušajte se fokusirati na one koji promoviraju činjeničnu tačnost. To je uporedivo sa dvostrukom provjerom izvora istraživačkog rada.
U situacijama kada je tačnost kritična, posebno ohrabrite AI da zavisi od potvrđenih informacija.
etička razmatranja
Konačno, razmislite o tome kako bi vaše upute mogle utjecati na veća etička pitanja. Ovo podrazumijeva razmatranje kako bi reakcije AI mogle utjecati na društvene norme i vrijednosti.
Radi se o ponašanju kao odgovornom članu zajednice i osiguravanju da vaša djela – ili, u ovom primjeru, vaši poticaji – promoviraju opću dobrobit.
5. Kako specifičnost i struktura prompta utiču na izlaz jezičkog modela?
Baš kao što sastojci i recept imaju značajan utjecaj na konačni proizvod obroka koji pripremate, tako i specifičnost i struktura nagoveštaja na izlazu jezički model.
Veća je vjerovatnoća da ćete napraviti jelo koje će ispuniti vaša očekivanja kada koristite tačne komponente i pridržavate se recepta.
Slično ovome, možete uspješnije usmjeravati jezički model i dobiti rezultate koji gotovo odgovaraju vašim ciljevima koristeći dobro strukturiran i precizan upit.
Uticaj specifičnosti
Preciznost u odgovorima: Jezički model će dati odgovor koji je tačniji ako pružite detaljniji upit.
To je slično kao da nekome date detaljna uputstva, a ne samo da identifikujete lokaciju. Vjerovatnije je da će na odredište stići precizno i bez nepotrebnih skretanja ako slijede detaljne upute.
Relevantnost: Upotreba preciznih znakova pomaže modelu da shvati pozadinu i važnost vašeg zahtjeva. Ovo je slično pretraživanju ciljanih ključnih riječi na internetu; što ste više fokusirani, rezultati pretrage će biti relevantniji.
Smanjena dvosmislenost: Konkretnost smanjuje dvosmislenost. To je slično kao da budete sigurni da dobijete upravo ono što želite, kada to želite, tako što ćete biti jasni o svojoj narudžbi u restoranu.
Uticaj strukture
Smjernice za format odgovora: Format odgovora može se odrediti načinom na koji je vaš upit napisan. Vjerovatnije je da će model odgovoriti ako je vaš upit organiziran kao pitanje.
Model može nastaviti priču ili ponuditi detalje o izjavi ako je organiziran kao izjava.
Tok informacija: Sadržaj odgovora je vođen dobro strukturiranim pitanjem. Funkcioniše slično kreiranju dnevnog reda sastanka jer olakšava organizaciju razgovora i pokriva relevantne teme u razumnom redosledu.
Nivo angažovanja: Na nivo angažovanosti izlaza takođe može uticati njegov format. Intrigantan i inovativan odgovor može se dobiti strukturiranjem upitnika kao kreativne postavke priče, na primjer, a ne samo postavljanjem direktnog upita.
6. Opišite scenario u kojem bi brzi inženjering mogao značajno poboljšati kvalitet odgovora AI.
Recimo da radite na projektu u kojem želite ilustrirati fuziju tehnologije i tradicionalnih umjetničkih oblika uključivanjem dijela poezije generirane umjetnom inteligencijom u antologiju suvremene poezije pod utjecajem klasičnih tema.
Isprva, možda ćete samo reći AI da „napiše pjesmu“, ali rezultat bi mogao biti previše opći ili nedosljedan klasičnom predmetu vašeg projekta. Brzi inženjering se može koristiti u ovoj situaciji za poboljšanje kalibra i primjenjivosti odgovora AI.
Jednom kada suzite svoj upit na nešto više fokusirano, kao što je „Napišite pjesmu u stilu Šekspirovog soneta koji istražuje temu protoka vremena u digitalnom dobu“, dajete AI jasnu strukturu unutar koje će raditi: sonet formu, naklon Shakespeareu i modernu temu za rad u uspostavljenom okviru.
Ovo ne samo da jamči da će proizvedene pjesme besprijekorno odgovarati predmetu i stilskim kriterijima vaše antologije, već također pokazuje kako precizni i suptilni poticaji mogu potaknuti AI da proizvede poeziju koja dublje rezonira s određenim kreativnim idejama i ciljevima projekta.
U ovom slučaju, brzi inženjering osigurava da tehnologija funkcionira kao pravi partner za saradnju u kreativnom procesu premošćivanjem jaza između širokih mogućnosti umjetne inteligencije i složenih zahtjeva kreativnog poduhvata.
7. Kako pristupate otklanjanju grešaka i poboljšanju prompta koji dosljedno daje nezadovoljavajuće odgovore iz AI modela?
To je kao da pokušavate da otklonite grešku u receptu koji, bez obzira koliko pažljivo pratite uputstva, jednostavno neće ispasti ispravno, kada AI model kontinuirano proizvodi neprihvatljive odgovore na upit.
Tajna je u tome da se identifikuju oblasti koje treba poboljšati i da se naprave namerne promene.
Prvo pogledajte sam zahtjev. Da li je previše složen, previše neprecizan ili možda upućuje AI u pogrešnom smjeru? Malo prilagođavanja jasnoće, specifičnosti i strukture upita može imati značajan uticaj, slično kao modifikacija ukusa recepta ili vremena kuvanja.
Zatim pokušajte izmijeniti upit na različite načine kako biste vidjeli kako čak i mala prilagođavanja utiču na odgovore AI. To može uključivati promjenu teksta, dodavanje dodatnog objašnjenja ili čak navođenje željenog formata odgovora.
Smatrajte to oblikom testiranja okusa dok kuhate, fino podešavajući male količine dok ne dobijete idealan profil okusa. Ovaj iterativni metod će poboljšati vaše sposobnosti brzog inženjeringa sveukupno pomažući vam da shvatite kako AI percipira i reaguje na različite vrste instrukcija i pomaže vam da poboljšate svoju prompt kako biste dobili bolje odgovore.
8. Razgovarajte o uticaju vodećih pitanja u Prompt Engineeringu i o tome kako ona mogu iskriviti odgovore AI.
Slično kao što upit sa malom pristrasnošću može voditi ljudsku diskusiju, sugestivna pitanja u brzom inženjeringu imaju značajan utjecaj na ton i smjer odgovora AI.
Ovakve vrste upita predisponiraju AI da reagira na specifičan način jer sadrže implicitne pretpostavke ili naznake o namjeravanom odgovoru.
AI bi mogao zaključiti, na primjer, da stres u savremenom životu ima direktan uticaj na sreću kada se pita: „Kako ogroman stres modernog života doprinosi sreći?“
Ovo smanjuje raspon mogućih odgovora i unosi pristrasnost u izlaz AI, što može prikriti složenija ili suprotstavljena gledišta.
Takva pitanja imaju snažan učinak u situacijama u kojima su nepristrasnost i temeljno istraživanje koncepata ključni. Intrinzična pristrasnost prompta filtrira razumijevanje i reakciju umjetne inteligencije, čineći ga sličnim nošenju zatamnjenih naočara koje mijenjaju nečiju viziju svijeta.
Da bi se ovo smanjilo, korištenje otvorenih pitanja bez pretpostavki promovira raznovrsniju i zaokruženiju raznolikost odgovora.
Ova metodologija ne samo da poboljšava kalibar i konzistentnost rezultata AI, već i potiče moralniji i objektivniji angažman s ovim sofisticiranim jezički modeli, garantirajući da AI funkcionira kao prilagodljiv instrument koji može ući u širok raspon koncepata i gledišta.
9. Prema vašem iskustvu, kako izbor jezika u brzini utiče na izlaz višejezičnog AI modela?
Jezik koji se koristi u promptu može imati veliki uticaj na izlaz višejezičnog AI modela. Ovo je slično načinu na koji pričanje iste priče na drugom jeziku može donekle ili mnogo varirati, ovisno o idiomu i kulturnom kontekstu.
Podsticanje AI na određenom jeziku omogućava vam pristup ne samo komunikacijskom kanalu već i raznolikom rasponu jezičkih i kulturnih suptilnosti koje su utkane u taj jezik.
Kada se, na primjer, dobiju upiti na japanskom, odgovori mogu odražavati formalnost i indirektnost svojstvenu jeziku, dok kada im se dobije isti upit na španskom, rezultati mogu biti direktniji i izražajniji, odražavajući jezičke karakteristike i kulturne vrijednosti tipične za španski - govorne kulture.
Štaviše, na veštinu veštačke inteligencije i na nijanse njenih odgovora može uticati složenost i raznolikost jezika. AI može imati problema sa obradom jezika sa velikim vokabularom, brojnim dijalektima ili zamršenom gramatikom, što može uticati na dubinu, tačnost i kulturnu relevantnost rezultata.
Ovo me podsjeća na izazove s kojima se susreće iskusni prevodilac koji mora prenijeti duh i kulturološki prizvuk izvornog materijala pored toga što ga prevodi od riječi do riječi.
Kako bi se osiguralo da odgovori AI budu tačni i prikladni za datu kulturu i kontekst, imperativ je da prilikom interakcije s višejezičnim AI modelom budete svjesni karakteristika jezika i kulturnog konteksta koji on donosi.
10. Možete li opisati složen zadatak koji ste automatizirali ili poboljšali koristeći sofisticirani brzi inženjering?
U jednom zanimljivom projektu, dinamičko, kontekstualno svjesno generiranje sadržaja za širok spektar korisničkih pitanja na platformi za korisničku podršku je pojednostavljeno korištenjem sofisticiranog brzog inženjeringa.
Širok raspon tema platforme, od prijedloga proizvoda do tehničke pomoći, predstavljao je poteškoća jer je zahtijevala od AI ne samo da shvati upit korisnika već i prilagodi svoj odgovor na osnovu konteksta, hitnosti i individualnih potreba korisnika.
Da bismo to riješili, razvili smo skup višestrukih upita koji su klasifikovali upit korisnika, precizirali važne komponente, a zatim dinamički modificirali ton odgovora, stepen detalja i sadržaj u skladu sa podrazumijevanim značenjem i stavom upita.
Pomoću ove metode, AI je bio u mogućnosti da obavi širok spektar zamršenih aktivnosti u jednom susretu, kao što je prepoznavanje tehničkih problema, pomoć korisnicima u procedurama za rješavanje problema i davanje prilagođenih preporuka za proizvode.
Kapacitet veštačke inteligencije da isporuči precizne, kontekstualno prikladne i jednostavne odgovore je znatno poboljšan brzom sofisticiranošću inženjeringa, što je proces korisničke podrške učinio efikasnijim, zanimljivijim i ispunjenijim za korisnike.
11. Kako biste konstruirali prompt za izazivanje kreativnog pripovijedanja iz AI modela?
Da biste potaknuli maštovito pripovijedanje iz AI modela, morate kreirati scenario na sličan način kao što režiser daje glumcima niz okolnosti – dovoljno da ih počnu, a da pritom ostavljaju prostor za njihovu interpretaciju.
Podsjetnik bi trebao djelovati kao prazno platno, pružajući kombinaciju specifičnosti za usmjeravanje putanje priče i otvorenih komponenti za podsticanje umjetničke dozvole. Jedan od načina da se započne naracija bila bi stvaranje uvjerljive postavke sa likovima, nagovještajem sukoba i jedinstvenim okruženjem, ali s dovoljno prostora da zaplet poprimi nepredviđene promjene.
„U užurbanom gradu u kojem je magija skrivena naočigled, mladi mađioničar otkriva drevnu mapu koja vodi do izgubljenog artefakta“, mogao bi biti zanimljiv upit.
Međutim, oni nisu jedini koji traže. Objasnite njihovo putovanje, spominjući poteškoće na koje nailaze, saveznike koje sklapaju i tajne koje saznaju.” Ova konfiguracija poziva AI da stvori složenu tapiseriju interakcija, zapleta i zamršene izgradnje svijeta, dok nudi jasan narativni pravac i fantastične aspekte.
Tajna je u pronalaženju ravnoteže između strukture i fleksibilnosti, omogućavajući AI dovoljno smjera da sve održi kohezivnim, ali i dovoljno slobode da izrazi svoju kreativnost, što će pružiti zanimljivu i iznenađujuću priču.
12. Objasnite kako možete koristiti Prompt Engineering da poboljšate sposobnost učenja jezičkog modela u scenariju „nekoliko udaraca“.
U situaciji učenja „nekoliko udaraca“, umjetnost brzog inženjeringa postaje važna kada je cilj poboljšati sposobnosti učenja jezičkog modela u malom broju slučajeva.
To je kao da slikaru početniku date nekoliko primjera sjajnih poteza za proučavanje prije nego što očekujete da će završiti sliku; takve primjere treba pažljivo birati i prezentirati na način koji optimizira njihovu obrazovnu korisnost. U ovoj situaciji, upute treba koristiti kao izvor inspiracije, kao i smjernice.
Oni ne samo da bi trebali pokazati rad koji se radi, već i uključiti podsvjesne prijedloge o tome kako se baviti srodnim aktivnostima u budućnosti.
Da biste to učinili, upute mogu biti dizajnirane tako da sadrže ograničen broj odličnih, raznolikih primjera koji odražavaju duh namjeravanog proizvoda. Jasan i kratak opis posla bi se dao za svaki slučaj, ohrabrujući model da identifikuje osnovne obrasce, principe ili stilove prikazane u primerima.
Ako je cilj podučavanje modela da piše u određenom književnom stilu, na primjer, upiti mogu sadržavati nekoliko primjera pasusa napisanih u tom stilu, nakon čega slijedi zadatak u kojem model treba da koristi ono što je "uočio" da stvori novi komad.
Ovaj pristup poboljšava kapacitet modela da generalizira od nekoliko snimaka do šireg spektra povezanih zadataka pomažući mu da shvati zadatak i internalizira suptilnosti datih primjera.
13. Koje strategije biste koristili da minimizirate štetne predrasude u odgovorima AI kroz Prompt Engineering?
Slično kao što vrtlar pažljivo bira sjeme i brine o svom vrtu kako bi spriječio širenje invazivnih vrsta, minimiziranje štetnih predrasuda u odgovorima umjetne inteligencije kroz Prompt Engineering zahtijeva promišljen i promišljen pristup.
Stvaranje uputstava koja su prirodno uključiva i nepristrasna zahtijeva pažljivu pažnju kako bi se izbjeglo korištenje jezika ili stvaranje pretpostavki koje bi mogle utjecati na rezultate AI.
Da biste izbjegli nenamjerno jačanje predrasuda ili marginaliziranje određenih grupa, važno je biti oprezan pri korištenju riječi i izraza.
To je slično primjeni filtera za isključivanje neželjenih materijala tako da samo neutralni, zdravi ulazi dođu do AI.
Dodavanje napomena koje posebno promovišu istraživanje drugih gledišta takođe može biti veoma efikasna taktika. Ovo uključuje razvijanje naredbi koje zahtijevaju da AI uzme u obzir i prikaže različite tačke gledišta ili proizvede odgovore koji obuhvataju širok spektar društvenih, kulturnih i ličnih pozadina.
To je uporedivo sa promoviranjem širokog razgovora u diskusionoj grupi u kojoj se mišljenje svake osobe poštuje i čuje.
Namjera integracije ovih tehnika u Prompt Engineering je usmjeriti AI da pruži odgovore koji nisu samo lišeni štetnih pristrasnosti, već i poboljšani različitim gledištima, promovirajući civiliziraniji i prijateljskiji odnos s tehnologijom.
14. Razgovarajte o konceptu „prompt chaining“ i kako se on može koristiti za rukovanje zadacima u više koraka s AI modelima.
Novi pristup angažovanju veštačke inteligencije, brzo ulančavanje je poput vođenja nekoga kroz komplikovani labirint sa nizom strateški postavljenih putokaza.
Korak po korak, AI je vođen svakim putokazom (ili brzinom, u ovom primjeru) kroz niz aktivnosti ili procesa razmišljanja, nadograđujući se na podatke ili izlaz iz prethodnog koraka kako bi se približio rezultatu. Slično kao što se komplikovani recept razlaže u niz diskretnih, probavljivih uputstava, ovaj pristup posebno dobro funkcioniše za složene poslove ili poslove u više koraka koji se ne mogu adekvatno obraditi u jednom upitu.
Brzo povezivanje omogućava da se AI vodi kroz aktivnost za koju je potrebno više od jednostavnog odgovora u smislu razumijevanja ili sinteze podataka.
Na primjer, ako je zadatak provesti istraživanje, sumirati rezultate, a zatim formulirati pitanja na osnovu sažetka, svaka faza bi se rješavala s različitim prilagođenim upitom.
Od AI se može tražiti da prikupi podatke o subjektu u prvom zahtjevu, sumira ih u drugom promptu, a zatim koristi sažetak za formulisanje inteligentnih upita u trećem promptu.
Pružajući AI upute korak po korak, može ostati fokusiran i temeljiti svoje odgovore na relevantnim i kontekstualnim podacima, proizvodeći detaljnije, logičnije i vrijednije rezultate.
15. Kako se Prompt Engineering može primijeniti na fino podešavanje jezičkih modela za aplikacije specifične za domenu bez direktnog ponovnog obučavanja modela?
Prompt Engineering je brz način da se modifikuju jezički modeli za aplikacije specifične za domen bez potrebe za direktnom ponovnom obukom modela; radi slično skupu specijaliziranih objektiva koji fokusiraju kameru na određeni subjekt bez promjene same kamere.
Možete promijeniti odgovore modela kako bi bili u skladu sa specijalizovanim znanjem, vokabularom i ciljevima određene oblasti kreiranjem upita koji obuhvataju suštinu i suptilnosti tog određenog domena.
Ovo zahtijeva sofisticirano razumijevanje terminologije i potreba domene, uz novu metodu izrade nagovještaja koja može izvući iz modela odgovarajući stepen detalja i stručnosti.
Na primjer, u medicinskom okruženju, upiti se mogu dati da se koristi medicinski jezik, upućuju na uobičajene zdravstvene situacije i imitiraju format i suštinu formalne medicinske komunikacije.
Isto tako, citati iz sudske prakse, pravna terminologija i formati dokumenata mogu se smatrati pokretačima za pravnu primjenu.
Da bi se pružili rezultati koji su relevantniji, tačniji i korisniji za aktivnosti jedinstvene za datu domenu, ova strategija u suštini „podešava“ AI da funkcioniše unutar konceptualnih i lingvističkih okvira domene koja se razmatra.
To je metoda fokusiranja širokih općih mogućnosti modela u uski snop stručnosti, koristeći temeljnu inteligenciju modela na način koji je specifičan za zahtjeve određenog domena, a sve bez mijenjanja samog osnovnog modela.
16. Koja su neka od ograničenja na koja ste naišli u Prompt Engineeringu i kako ste ih riješili?
Predvidljivost i konzistentnost odgovora AI su značajna pitanja u brzom inženjeringu. Sofisticirani osnovni algoritmi AI i veliki skup za obuku mogu rezultirati različitim ishodima čak i kada kreiraju idealan upit.
Ova nepredvidiva priroda slična je uzgoju vrta u kojem, čak i uz pažljivo sjeme, rast koji se pojavi može biti iznenađujuće raznolik zbog razlika u tlu, vodi i suncu. Iterativno testiranje i brzo poboljšanje postaju ključni za prevazilaženje ovoga.
Slično kao što vrtlar uči da modificira taktiku sadnje kako bi postigao određeni raspored vrta, vi možete progresivno usmjeravati AI prema dosljednijim i predvidljivijim rezultatima metodičnim prilagođavanjem i praćenjem promjena u AI odgovorima.
Dodatno ograničenje odnosi se na urođenu zamršenost određenih zadataka ili upita koji se opiru jednostavnim prijedlozima. Jedan upit možda neće adekvatno obuhvatiti kontekst ili dubinu razumijevanja potrebnu za neke poslove.
U ovim situacijama, pravovremeno povezivanje može biti korisno u podjeli aktivnosti na manje dijelove kojima je lakše upravljati. Sa ovom metodom, koja se sastoji od nadograđivanja na rezultat prethodnog uputstva, komplikovani poslovi se mogu rešavati deo po deo, slično kao sastavljanje delova teške slagalice.
Koristeći ove tehnike, možete preći i smanjiti ograničenja brzog inženjeringa, povećavajući korisnost i efikasnost AI modela u nizu aplikacija.
17. Možete li objasniti kako koncept “temperature” u AI modelima utiče na odgovore generisane kroz Prompt Engineering?
U AI modelima, pojam „temperature“ je intrigantan parametar koji utiče na originalnost i raznolikost generisanih odgovora. Zamislite to kao promjenu količine začina u jelu prema vašim ličnim željama.
Slično tome, viša postavka temperature u AI modelu promovira veću originalnost i raznolikost u njegovim odgovorima, baš kao što više začina može učiniti jelo zanimljivijim, ali i manje predvidljivim.
Poput dobro prođene staze kroz šumu, rezultati modela na nižim temperaturama su konzervativniji i blisko se pridržavaju obrazaca koje je identifikovao tokom treninga, proizvodeći odgovore koji su sigurniji i predvidljiviji.
S druge strane, povećanje postavke temperature tjera AI da generiše svoje odgovore kroz inovativnije ili neobičnije jezičke skokove. Ovo može biti posebno korisno kada tražite nove koncepte ili kada želite da AI prevaziđe jednostavna, prihvaćena rješenja.
Međutim, postoji fina ravnoteža koju treba postići – previše topline može uzrokovati reakcije koje su previše nestalne ili iracionalne, baš kao što bi previše začina moglo nadjačati okuse u jelu.
Baš kao što kuhar modificira toplinu kako bi postigao idealnu ravnotežu ukusa u kulinarskom remek-djelu, možete prilagoditi izlaz AI u Prompt Engineeringu pažljivim podešavanjem temperature kako bi odgovarao željenoj količini inovacija i rizika.
18. Opišite scenario u kojem ste koristili Prompt Engineering da raščlanite i analizirate složene skupove podataka koristeći model jezika.
Zadatak u projektu koji je sadržavao opsežan skup podataka potrošačkih inputa sa nekoliko platformi bio je kondenzirati ovu ogromnu količinu podataka u korisne uvide.
Skup podataka je bio opsežan i bogat složenim mišljenjima, preferencijama i preporukama raspršenim u raznim medijima, uključujući strukturirane odgovore na ankete i nestrukturirane primjedbe na društvenim mrežama.
Zamršenost jezika i emocija prenesena u komentarima bila je izvan okvira konvencionalnih metoda analize podataka, što je nametnulo sofisticiraniju strategiju.
Koristeći Prompt Engineering, kreirali smo skup upita koji su usmjerili AI da prvo grupiše ulaz prema kategorijama kao što su karakteristike, korisnička podrška, troškovi itd.
AI je zatim ponovo pozvan, ovaj put da sumira osjećaje, identifikuje probleme koji se ponavljaju, pa čak i preporuči moguća područja za razvoj na osnovu suštine komentara, istražujući svaku kategoriju.
Uz pomoć ove metodičke procedure podsticanja, AI je bio u stanju da postane usavršen analitičar podataka koji je mogao da interpretira komplikovane, nestrukturirane podatke i izvuče zaključke i obrasce iz njih.
Ciljane promjene i strateško donošenje odluka omogućeni su temeljitim, djelotvornim izvještajem koji je rezimirao srž doprinosa klijenata.
19. Kako biste iskoristili Prompt Engineering da poboljšate tačnost i relevantnost odgovora AI modela u specijalizovanoj oblasti, kao što je pravna ili medicinska?
Kroz Prompt Engineering, tačnost i relevantnost AI modela u specijalizovanim oblastima kao što su pravni ili medicinski domeni mogu se poboljšati pažljivim balansiranjem specifičnosti, konteksta i znanja o domenu.
Upute moraju biti pažljivo dizajnirane kako bi se umjetna inteligencija usmjerila unutar strogih parametara profesionalnih standarda i terminologije jer su ovi domeni vitalni i zavise od tačnosti i pouzdanosti.
Na primjer, u pravnoj oblasti, mogu se kreirati upiti za uključivanje određenog pravnog zakonodavstva, sudske prakse i referenci, ohrabrujući AI da svoje odgovore formuliše prihvaćenom pravnom terminologijom i presedanima.
Slično ovome, upiti u medicinskoj domeni mogu koristiti kliničke smjernice, medicinsku terminologiju i dijagnostičke kriterije kako bi jamčili da odgovori AI slijede etičke i medicinske standarde.
Koristeći ovu metodu, rezultati AI postaju precizniji i relevantniji, a istovremeno su bliže usklađeni sa specifičnim znanjem i proceduralnim zamršenostima relevantnog sektora.
AI postaje korisniji alat i može proizvesti rezultate koji poštuju složenost i dubinu specijalizovanih baza znanja ugrađivanjem uvida i konteksta specifičnih za domenu u upite.
20. Razgovarajte o ulozi brzog inženjeringa u ublažavanju problema „halucinacija“ u jezičkim modelima.
In jezičko modeliranje, izraz „halucinacija“ odnosi se na situacije u kojima AI proizvodi podatke koji nisu zasnovani na činjeničnoj tačnosti ili stvarnosti; to je uporedivo sa pripovedačem koji stvara naraciju isključivo zasnovanu na fantaziji.
Ovaj problem je očigledniji u aktivnostima kojima su potrebne tačne, pouzdane informacije, zbog čega je teško vjerovati i koristiti materijal generisan umjetnom inteligencijom.
Da bi se ublažio ovaj problem, brzi inženjering je od suštinskog značaja jer pažljivo usmjerava AI ka stvaranju provjerljivijih rezultata zasnovanih na dokazima.
To podrazumijeva stvaranje uputstava koja posebno naglašavaju potrebu za činjeničnošću i ispravnošću, bilo savjetovanjem AI da ovisi o pouzdanim izvorima podataka ili navođenjem stepena povjerenja u njegove odgovore.
Da bi se promovirao kritičniji i otvoreniji pristup proizvodnji znanja, također se mogu uključiti upute da zahtijevaju od AI da pruži reference ili opravdanje za svoje tvrdnje.
Možemo znatno smanjiti učestalost halucinacija tako što ćemo poboljšati našu interakciju s AI modelima kroz dobro osmišljene upute, što će povećati pouzdanost i kredibilitet sadržaja koji proizvodi AI.
21. Kako predviđate evoluciju Prompt Engineeringa sa napretkom AI tehnologija i koje će vještine po vašem mišljenju postati važnije?
Prompt Engineering je profesija za koju se očekuje da će postati mnogo složenija i naprednija kako se AI tehnologije nastavljaju poboljšavati.
U budućnosti, Prompt Engineering će vjerovatno igrati glavnu ulogu u utjecaju na etičko razmišljanje, kreativno razmišljanje i procese učenja AI, pored usmjeravanja sposobnosti AI da reaguje.
AI će postati sve vještija u balansiranju svojih računarskih kapaciteta sa ljudskom intuicijom, omogućavajući moralno razumnije, kontekstualno svjesnije i individualizirane interakcije sa svojim sistemima.
Brzi inženjeri će morati da posjeduju sposobnosti uključujući empatiju, etičko rasuđivanje i kritičko razmišljanje u ovom promjenjivom okruženju.
Za kreiranje poticaja koji podstiču odgovorno i povoljno ponašanje AI trebat će duboko razumijevanje etičkih implikacija materijala generiranog umjetnom inteligencijom, kao i sposobnost predviđanja i razumijevanja različitih i komplikovanih zahtjeva korisnika.
Nadalje, da bi se pomaknule granice onoga što AI može postići u suradnji s ljudskim pravcima, kreativnost će biti ključna u otkrivanju novih metoda za interakciju s AI.
TSposobnost uspješnog vođenja i interakcije s umjetnom inteligencijom kroz Prompt Engineering će biti vitalni talenat, kombinirajući tehničku oštroumnost sa uvidima usmjerenim na čovjeka, jer AI postaje sve više utkana u sve dijelove života i rada.
22. Opišite projekat u kojem ste implementirali tehnike brzog inženjeringa kako biste značajno poboljšali efikasnost poslovnog procesa.
U nedavnom projektu, revolucionirali smo proceduru online obrade upita maloprodajnog klijenta koristeći Prompt Engineering kako bismo poboljšali njihove operacije podrške korisnicima.
Kada je klijentov sistem prvi put implementiran, imao je jednostavnog chat bota koji je mogao odgovoriti na jednostavna pitanja, ali je imao problema sa složenijim upitima klijenata.
Kao rezultat toga, postojala je visoka stopa upućivanja za ljudske agente i dugo vrijeme rješavanja problema.
Koristili smo najsavremenije pristupe Prompt Engineering da bismo obnovili paradigmu interakcije chatbot-a. Napravili smo skup strukturiranih upita koji su uključivali pojmove i fraze specifične za kontekst kako bi nam pomogli da bolje razumijemo namjeru koja stoji iza upita potrošača.
Na primjer, ako je potrošač zatražio “politiku povrata”, upit je dizajniran da identificira predmet i prikupi druge informacije kao što su tip proizvoda i datum kupovine, što omogućava preciznije odgovore.
Ova strategija je podigla stopu rješavanja prvog kontakta, što je uvelike smanjilo potrebu za ljudskim angažmanom.
Zadovoljstvo kupaca i efikasnost odgovora su značajno povećani kao posljedica toga. Chatbot je mogao odgovoriti na veći raspon pitanja, a kada je upućivao upite ljudskim agentima, informacije su bile jasne i sažete, omogućavajući brže odgovore.
Ovaj projekat je poslužio kao primjer kako Prompt Engineering može pojednostaviti i poboljšati običan proces kompanije u efikasan rad koji smanjuje operativne troškove i povećava zadovoljstvo kupaca.
23. Šta mislite o mogućnosti da Prompt Engineering manipuliše ili dovede u zabludu i kako se ovi rizici mogu ublažiti?
Brzi inženjering ima ogroman potencijal da poboljša korisnost AI, ali takođe, ako se ne kontroliše, može manipulisati ili dati lažne rezultate.
Ovaj kvalitet sa dvije oštrice proizlazi iz činjenice da brze strukture imaju značajan utjecaj na odgovore umjetne inteligencije, utječući na njih da slijede određene puteve ili donesu zaključke koji možda nisu objektivni.
Na primjer, AI može dati rezultate koji propagiraju lažne informacije ili ideje s predrasudama ako upiti tiho impliciraju određena mišljenja ili izostavljaju važne detalje.
Transparentnost i etički standardi moraju biti ugrađeni u dizajn i izvođenje inicijativa Prompt Engineering kako bi se smanjile ove opasnosti.
Uključivanje različitih zainteresovanih strana u proces brzog dizajna za procenu i analizu zahteva za potencijalne pristrasnosti ili manipulativne aspekte je jedan efikasan način da se ugrade provere i ravnoteže.
Štaviše, kreiranje AI sistema sa ugrađenim sigurnosnim karakteristikama koje identifikuju i ističu potencijalno varljive znakove može pomoći u sprečavanju zloupotrebe.
Nadalje, ključno je njegovati etičku kulturu koja okružuje stvaranje i korištenje AI, podržanu eksplicitnim propisima i tekućim uputama o etičkim praksama AI.
Podsticanje etičkog ponašanja i edukacija programera i korisnika o posljedicama Prompt Engineeringa je od ključnog značaja kako bi se osiguralo da se napredak u AI tehnologiji pravilno koristi. Zauzimajući proaktivan stav, možemo sačuvati integritet interakcija AI i osigurati da tehnologija uvijek bude korisna društvu.
24. Kako biste pristupili izgradnji multimodalnog prompta koji kombinuje tekst i slike za složen zadatak?
Potrebna je sofisticirana strategija za uspješnu integraciju verbalnih i vizualnih znakova prilikom kreiranja multimodalnog prompta koji miješa tekst i vizuale.
Ovo će poboljšati kapacitet umjetne inteligencije za obavljanje izazovnih zadataka koji zahtijevaju razumijevanje inputa iz nekoliko senzornih modaliteta.
Multimedijalna prezentacija u kojoj svaki informacioni modalitet podržava drugi i daje dublji, sveobuhvatniji kontekst za rad koji je pri ruci slična je vrsti brzog inženjeringa koju ova vrsta vježbe zahtijeva.
Prilikom kreiranja reklamne kampanje, na primjer, upit može sadržavati slike koje prikazuju stil kampanje, shemu boja i željeno raspoloženje, uz kratak verbalni opis ciljeva kampanje, ciljane publike i željenog emocionalnog tona.
Zajedno, ovo omogućava AI-u da „vidi” i „čita” zahtjeve u isto vrijeme, što dovodi do detaljnijeg razumijevanja suptilnosti projekta. Dok fotografije mogu pružiti specifične uzorke stila i raspoloženja koje treba oponašati, tekst može uputiti AI o strateškim ciljevima i apstraktnim pojmovima.
Važno je osigurati da dok kreirate ove upute, tekst i vizualni elementi ne samo da budu relevantni i razumljivi, već i raspoređeni tako da poboljšavaju i objašnjavaju jedni druge.
Može biti potrebno balansirati ulaze tako da nijedan ne nadjača druge kroz ponovljeno testiranje i modifikacije.
Možete u potpunosti koristiti sofisticirane AI sisteme pažljivom konstruisanjem ovih multimodalnih znakova, koji će im omogućiti da rade i shvate teške, kreativne aktivnosti na nivou sofisticiranosti koji je uporediv sa ljudskim.
25. Na koje načine Prompt Engineering može doprinijeti objašnjivosti i transparentnosti odluka AI modela?
Izgradnja povjerenja i razumijevanja između AI sistema i njihovih korisnika zahtijeva i objašnjivost i transparentnost odluka AI modela, a oba se mogu uvelike poboljšati brzim inženjeringom.
Možemo uputiti AI ne samo da daje odgovore već i da objasni logiku ili izvore podataka koji podržavaju te odgovore pažljivim dizajniranjem upita.
Ova metoda je uporediva sa nastavnikom koji učeniku saopštava tešku ideju, gde je proces objašnjenja jednako važan kao i rešenje.
Na primjer, upit se može osmisliti tako da ne samo da sugerira moguću dijagnozu, već i da pruži simptome, prateće informacije i naučna istraživanja za ovaj zaključak u situaciji kada se AI model koristi za pomoć u medicinskim dijagnozama.
Ova vrsta upita poziva AI da „pokaže svoj rad“, objašnjavajući kako je došla do određenog zaključka. Ovo pomaže da se proces donošenja odluka AI učini vidljivijim i olakšava ljekarima da provjere i povjeruju u njega.
Transparentnost se može dodatno poboljšati korištenjem Prompt Engineeringa za traženje AI modela da ponude citate ili veze do izvora podataka koje su konsultirali, ili da opišu druge rezultate o kojima razmišljaju.
Ovaj pristup ilustruje procese donošenja odluka u modelu i pomaže zainteresovanim stranama da shvate obim i složenost podataka koje AI uzima u obzir.
Shodno tome, Prompt Engineering se pojavljuje kao moćan instrument za dešifrovanje AI procedura, čineći ih lakšim za razumevanje i pristupačnost korisnicima. Ovo gradi veće povjerenje i ovisnost o AI rješenjima u ključnim aplikacijama.
26. Razgovarajte o situaciji u kojoj ste morali da koristite Prompt Engineering kako biste osigurali usklađenost sa propisima o privatnosti podataka u AI izlazima.
U projektu koji je uključivao sistem za pomoć korisnicima koji je pokretan umjetnom inteligencijom za pružaoca zdravstvenih usluga, suočili smo se s kritičnom preprekom ispunjavanja strogih zahtjeva za privatnost podataka, kao što je HIPAA u Sjedinjenim Državama.
AI se mora striktno pridržavati propisa koji štite privatnost i sigurnost podataka o pacijentima jer je stvoren da odgovara na osjetljiva pitanja pacijenata i nudi prilagođene smjernice.
Koristili smo pristupe Prompt Engineeringa da uključimo eksplicitne provjere privatnosti u rutinu obrade AI, osiguravajući da sistem održava ove zahtjeve privatnosti.
Na primjer, kako bismo spriječili AI da proizvede lične podatke, kreirali smo upite koji su joj dali upute da anonimizira sve takve informacije.
To je uključivalo promjenu odgovora AI tako da su imena, precizni datumi ili bilo koja druga informacija koja se može koristiti za identifikaciju pacijenta uklonjena, čak i ako je unos imao takve informacije.
Upute su također imale za cilj podsjetiti AI na okruženje u kojem funkcionira, navodeći ga da istakne odgovore koji su zahtijevali pažljivije razmatranje ili osjetljivost.
Ova dvosmjerna strategija, koja je uputila AI kako da rukuje osjetljivim podacima i redovno provjerava usklađenost, bila je od suštinskog značaja za očuvanje privatnosti i tačnosti podataka o pacijentima.
Osim što je pomoglo u ispunjavanju zakonskih obaveza, primjena ovih promišljeno osmišljenih uputa bila je ključna za jačanje povjerenja korisnika i osiguravanje da je AI sistem koristan i da vodi računa o pitanjima privatnosti.
27. Kako balansirate potrebu za kreativnošću i potrebu za preciznošću u brzom inženjeringu, posebno u osjetljivim aplikacijama?
Potrebno je pažljivo planiranje koje uzima u obzir i prednosti i nedostatke AI sposobnosti kako bi se uspostavila ravnoteža između potrebe za preciznošću i inventivnosti u brzom inženjeringu, posebno za osjetljive aplikacije.
Ova delikatna ravnoteža je slična onoj kod umjetnika koji mora poštovati metode svog zanata, istovremeno pokušavajući prenijeti nešto svježe i značajno.
Preciznost je ključna u osjetljivim aplikacijama, uključujući one koje zahtijevaju financijski savjet ili medicinske informacije. Upute moraju biti dizajnirane na takav način da AI pomno prati validirane podatke i definirane parametre, dajući prioritet činjeničnoj tačnosti i pouzdanosti.
Kako biste osigurali da kreativne interpretacije ne dovedu do kliničkih grešaka, možete posebno uputiti AI da svoje odgovore bazira na najnovijim kliničkim preporukama i recenziranim istraživanjima kada kreira upute za medicinski dijagnostički alat.
Ali kreativnost ne treba potpuno zanemariti, posebno kada bi se mogla poboljšati korisničko iskustvo ili ponudite pronicljivije informacije.
U ovim situacijama, kreativnost se može bezbedno uključiti tako što će AI eksperimentisati sa različitim pristupima preciznom prenošenju podataka, uključujući proizvodnju analogija, grafika ili alternativnih objašnjenja koja bi mogla pomoći potrošačima da razumeju i smatraju da je komplikovani materijal zanimljiviji.
Tajna je organizirati upute tako da su kreativni rezultati umjetne inteligencije ograničeni na ono što je istinito i prikladno za tu određenu situaciju.
28. Možete li opisati tehniku za optimizaciju upita za brzinu i računsku efikasnost u aplikacijama u realnom vremenu?
U aplikacijama u realnom vremenu, brza brzina i optimizacija računarske efikasnosti su kritične, posebno kada sistemi veštačke inteligencije moraju odmah da reaguju, kao što su chatbotovi za korisničku podršku ili interaktivni alati.
Pojednostavljivanje složenosti uputstava i koncentrisanje na smanjenje računarskog opterećenja bez ugrožavanja kalibra odgovora je jedna efikasna strategija.
Jedan od glavnih pristupa je da se struktura uputstava učini jednostavnijom. Ovo podrazumijeva izbjegavanje izuzetno zamršenih ili duboko ugniježđenih pitanja, jer ona mogu natjerati model da preduzme dugotrajnije i računski skupe procedure zaključivanja.
Alternativno, upiti mogu biti jasni i sažeti, navodeći potrebnu radnju ili odgovor na lako razumljiv način.
Na primjer, upit se može podijeliti na fokusiranija, jednostavnija pitanja na koja bi AI mogla odgovoriti brže, umjesto postavljanja složenog, višedijelnog upita.
Nadalje, performanse se mogu znatno povećati pohranjivanjem popularnih odgovora ili korištenjem šablonskih rješenja za najčešće tražene teme.
Sistem može smanjiti potrebu za izračunavanjem u realnom vremenu, što rezultira bržim vremenom odgovora, predviđanjem često postavljanih pitanja i preračunavanjem odgovora gdje je to praktično.
Ova metoda osigurava da AI sistem reaguje čak iu situacijama velike potražnje tako što ubrzava interakciju i smanjuje njegovo računarsko opterećenje. Ove metode podržavaju nesmetan rad aplikacija u realnom vremenu obezbeđujući brze i pouzdane AI interakcije, koje su kritične i za operativnu efikasnost i za zadovoljstvo korisnika.
29. Kako biste koristili Prompt Engineering za razvoj rješenja zasnovanog na umjetnoj inteligenciji za novi problem, gdje postoji nekoliko uspostavljenih presedana?
Kada koristite Prompt Engineering, morate koristiti inventivan i istraživački pristup kada se bavite novom situacijom za koju postoji nekoliko primjera.
Ovo je kao da pokušavate da pronađete put preko nepoznate zemlje; morate biti kreativni i fleksibilni da biste pronašli prave odgovore.
Prva faza je dubinsko proučavanje i razumijevanje domena problema, pribavljanje što više podataka o povezanim problemima ili scenarijima koji su uporedivi.
Upute se zatim mogu pažljivo osmisliti da usmjere AI dok ekstrapolira iz dobro poznatih slučajeva na novo pitanje.
Ovo bi moglo podrazumijevati formuliranje niza istraživačkih upita koji motiviraju AI da proizvede nekoliko mogućih rješenja ili teorija utemeljenih na srodnim domenima znanja. Iako se i dalje osigurava da odgovori AI budu potkrijepljeni relevantnim činjenicama i logičkom dedukcijom, ove upute treba kreirati kako bi podstakle inovacije.
Nakon što se proizvedu preliminarni koncepti, upiti se mogu iterativno poboljšati dodavanjem inputa i rezultata iz početnog istraživanja kako bi se pažnja AI usmjerila ka zanimljivijim pravcima istraživanja. Ovaj postupak je sličan skulpturi, u kojoj se sirovina rafinira i oblikuje uzastopnim pokušajima.
Ovdje, Prompt Engineering služi kao dinamički okvir za iterativno učenje i prilagođavanje pored toga što je alat za izvlačenje. Ovo omogućava AI da poboljša svoje rezultate usklađujući ih sa znanjem o problemu koji se razvija.
Ova metoda koristi prilagodljivost i moć učenja AI kako bi omogućila kreiranje prilagođenih rješenja za najnovije probleme.
30. Koje metode koristite da budete u toku sa najnovijim dostignućima i najboljim praksama u brzom inženjeringu?
Održavanje znanja i garantovanje uspešne implementacije u Prompt Engineering-u zahteva da budete u toku sa najnovijim razvojima i najboljim praksama.
Moja strategija kombinuje stalnu edukaciju sa aktivnim angažovanjem u profesionalnim zajednicama.
Kao prvo, često čitam naučne publikacije i idem na konferencije i webinare o umjetnoj inteligenciji i mašinsko učenje.
Ovi materijali su neophodni za učenje o nedavnim studijama, novim pravcima u oblasti brzog inženjeringa i najsavremenijim metodama.
Nedavna istraživanja predstavljena na konferencijama kao što je NeurIPS ili u časopisima poput Journal of Umjetna inteligencija Istraživanje se često može odmah primijeniti na moj rad ili ga se može prilagoditi.
Također aktivno učestvujem u profesionalnim mrežama i online forumima gdje praktičari razmjenjuju probleme, rješenja i studije slučaja.
Razmjena znanja u realnom vremenu uvelike je olakšana okruženjima za učenje u zajednici kao što su ona koja se nalaze na platformama kao što su Stack Overflow, GitHub i LinkedIn grupe.
Interakcija sa ovim zajednicama pruža širi pogled na to kako se različite strategije uspješno provode u različitim sektorima i aplikacijama uz pomoć u rješavanju određenih problema.
Kombinujući angažman zajednice sa akademskom strogošću, mogu ostati na vrhuncu Prompt Engineeringa i poboljšati svoj rad najnovijim informacijama i tehnikama.
31. Šta biste dali prioritet u prvih nekoliko sedmica na poslu ako ste zaposleni?
Ako bih se zaposlio, posvetio bih prvih nekoliko sedmica rada kako bih stekao čvrsto razumijevanje ciljeva, kulture i operativnih procedura kompanije.
Da bi integracija i doprinos bili uspješni, ova osnova je neophodna. Ja bih dao visok prioritet uspostavljanju odnosa sa važnim članovima tima iz različitih odjela kako bi se to postiglo.
Razgovor sa kolegama kako bih saznao o njihovim borbama, metodama i postignućima bio bi mi koristan jer bi razjasnio internu dinamiku i pokazao mi kako moja stručnost u brzom inženjeringu može najbolje podržati ciljeve organizacije.
U isto vrijeme, uronio bih u upoznavanje svih trenutnih projekata Prompt Engineeringa ili područja u kojima se moje vještine mogu koristiti. Ovo uključuje analizu prethodnih inicijativa i njihovih rezultata kako bi se utvrdilo šta je ispravno, a šta ne.
Počeo bih da iznosim prve doprinose koje bih mogao dati nakon uzimanja u obzir ovih spoznaja, napominjući i kratkoročne i dugoročne dobitke.
Koristeći ovu strategiju, mogu biti siguran da ne samo da isporučujem vrijednost od početka, već i da se usklađujem sa strateškim ciljevima kompanije, što će me postaviti za uspjeh u mojoj karijeri.
zaključak
Ukratko, poznavanje Prompt Engineeringa je ključno za one koji imaju za cilj da maksimalno iskoriste AI tehnologiju.
Intervjui u ovoj oblasti često se fokusiraju na procjenu sposobnosti pojedinca da shvati i utiče na ponašanje AI koristeći promišljene upute.
Ove procjene prevazilaze vještine i zadiru u etička razmatranja, kao i sposobnost primjene AI u različitim i ponekad složenim scenarijima.
Stoga priprema za intervjue zahtijeva razumijevanje i same tehnologije i njenih implikacija u stvarnom svijetu kako bi se osiguralo da su kandidati opremljeni da efikasno doprinesu ovom dinamičnom domenu koji se brzo razvija.
Za pomoć u pripremi intervjua, pogledajte Hashdork's Interview Series.
Ostavite odgovor