Sisukord[Peida][Näita]
- 1. Mis on Prompt Engineering ja miks on see AI mudelite (nt GPT-4) kontekstis oluline?
- 3. Kuidas koostaksite viipa lihtsa ja faktilise vastuse genereerimiseks, näiteks riigi pealinn?
- 6. Kirjeldage stsenaariumi, mille korral kiire inseneritöö võib oluliselt parandada tehisintellekti reageerimise kvaliteeti.
- 7. Kuidas läheneda silumisele ja viipa täiustamisele, mis annab tehisintellekti mudelilt pidevalt ebarahuldavaid vastuseid?
- 8. Arutage juhtküsimuste mõju jaotises Prompt Engineering ja kuidas need võivad AI vastuseid moonutada.
- 9. Kuidas mõjutab teie kogemuse põhjal viipade keelevalik mitmekeelse AI mudeli väljundit?
- 10. Kas saate kirjeldada keerulist ülesannet, mille automatiseerisite või täiustasite, kasutades keerukat kiiret inseneritööd?
- 11. Kuidas koostaksite AI-mudeli abil loova jutuvestmise esilekutsumise?
- 12. Selgitage, kuidas saaksite kasutada Prompt Engineeringi keelemudeli õppimisvõime parandamiseks mõne stsenaariumi korral.
- 13. Milliseid strateegiaid kasutaksite tehisintellekti vastuste kahjulike eelarvamuste minimeerimiseks Prompt Engineeringi abil?
- 14. Arutage "kiire aheldamise" kontseptsiooni ja selle kasutamist tehisintellektimudelite mitmeetapiliste ülesannete lahendamiseks.
- 15. Kuidas saab rakendust Prompt Engineering rakendada domeenispetsiifiliste rakenduste keelemudelite täpsustamiseks ilma mudeli otsese ümberõppeta?
- 16. Millised on mõned piirangud, millega olete Prompt Engineeringis kokku puutunud ja kuidas olete nendega tegelenud?
- 17. Kas saate selgitada, kuidas AI-mudelite “temperatuuri” mõiste mõjutab Prompt Engineeringi kaudu genereeritud vastuseid?
- 18. Kirjeldage stsenaariumi, kus kasutasite keelemudeli abil keerukate andmekogumite sõelumiseks ja analüüsimiseks rakendust Prompt Engineering.
- 19. Kuidas kasutaksite Prompt Engineering'i, et parandada tehisintellektimudeli vastuste täpsust ja asjakohasust mõnes erivaldkonnas, näiteks õigus- või meditsiinivaldkonnas?
- 20. Arutlege Prompt Engineeringi rolli üle "hallutsinatsioonide" probleemi leevendamisel keelemudelites.
- 21. Kuidas näete ette Prompt Engineeringi arengut koos tehisintellekti tehnoloogiate arenguga ja millised oskused muutuvad teie arvates olulisemaks?
- 22. Kirjeldage projekti, kus rakendasite Prompt Engineering tehnikaid, et oluliselt parandada äriprotsessi tõhusust.
- 23. Millised on teie mõtted selle kohta, et Prompt Engineering võib manipuleerida või eksitada ning kuidas neid riske maandada?
- 24. Kuidas läheneksite keeruka ülesande jaoks teksti ja pilte kombineeriva multimodaalse viipa loomisele?
- 25. Millisel viisil saab Prompt Engineering aidata kaasa tehisintellekti mudeli otsuste selgitatavuse ja läbipaistvuse suurendamisele?
- 26. Arutage olukorda, kus pidite AI-väljundites andmete privaatsuseeskirjade järgimise tagamiseks kasutama Prompt Engineeringut.
- 27. Kuidas tasakaalustate Prompt Engineeringis loovuse ja täpsuse vajadust, eriti tundlikes rakendustes?
- 28. Kas saate kirjeldada meetodit kiiruse ja arvutusliku tõhususe viipade optimeerimiseks reaalajas rakendustes?
- 29. Kuidas kasutaksite Prompt Engineeringut tehisintellektil põhineva lahenduse väljatöötamiseks uudsele probleemile, kus pretsedente on vähe?
- 30. Milliseid meetodeid kasutate, et olla kursis Prompt Engineeringi viimaste edusammude ja parimate tavadega?
- 31. Mida te oma esimestel nädalatel töökohal eelistaksite, kui teid palgataks?
- Järeldus
Prompt Engineering on muutunud tehisintellekti ja masinõppe valdkonnas oskuseks, eriti arenenud mudelite, nagu GPT 4, tõusuga.
Põhimõtteliselt Prompt Engineering hõlmab tehisintellekti jaoks sisendite (viipade) koostamist selle väljundi suurendamiseks. Need teadmised on üliolulised, kuna need mõjutavad otseselt tehisintellekti loodud vastuste kvaliteeti, asjakohasust ja praktilisust.
Ajal, mil ettevõtted ja teadlased sõltuvad suurel määral tehisintellektist selliste ülesannete täitmisel nagu andmete analüüs, sisu loomine ja otsuste tegemise tugi valdamine Prompt Engineering tähendab nende tööriistade kohandamist vastavalt vajadustele.
Prompt Engineering'i tähtsus tuleneb vajadusest ühendada tehisintellekti mudelite teadmistebaas maailmas kasutatavate tulemustega.
Kuna tehisintellekti mudeleid integreeritakse üha enam äri- ja uurimistoimingutesse, on oluline nende mudelitega tõhusalt suhelda, kasutades selleks loodud juhiseid.
See ei tähenda ainult vastuste saamist, vaid ka tehisintellekti suunamist tavalistest probleemidest, nagu ebaolulise või kallutatud teabe tootmine ja eetilise toimimise tagamine.
Kuna tehisintellekt jätkab oma laienemist erinevates sektorites – alates tervishoiust ja õigusest kuni valdkondadeni – kasvab nõudlus spetsialistide järele, kes suudavad kohandada tehisintellekti võimeid konkreetsetele kontekstidele.
Selles artiklis oleme koostanud nimekirja inseneriintervjuu küsimustest, mis aitavad teil intervjuuks valmistuda ja soovitud töökoha kindlustada.
1. Mis on Prompt Engineering ja miks on see AI mudelite (nt GPT-4) kontekstis oluline?
Prompt Engineering mängib rolli tehisintellektisüsteemidega, nagu GPT 4, suhtlemisel. See tava hõlmab küsimuste, juhiste või avalduste (mida nimetatakse "viipadeks") sõnastamist, mis juhivad tehisintellekti mudeleid täpsete väärtuslike vastuste saamiseks. See sarnaneb teadmisega, kuidas esitada küsimus, et saada vastus teadlikult sõbralt või raamatukoguhoidjalt.
Prompt Engineeringi olulisust tehisintellekti mudelitega nagu GPT 4 töös ei saa põhjustel piisavalt rõhutada;
- Avamispotentsiaal: GPT 4 ja sarnased AI mudelid omavad teadmisi. Oskab täita erinevaid ülesandeid alates kirjutamisest ja kokkuvõtete tegemisest kuni kodeerimiseni ja palju muud. Prompt Engineering on selle potentsiaali vallandamiseks otsustava tähtsusega küsimuste esitamise kaudu oluline.
- Täpsuse suurendamine: viipade sõnastus mõjutab oluliselt seda, kui hästi AI päringust aru saab ja vastavalt sellele väljundit genereerib. Konstrueeritud viip võib anda täpseid ja kontekstipõhiseid vastuseid.
- Loovuse edendamine: Prompt Engineering'i abil saate uurida piire, mida tehisintellekt on võimeline tootma, olgu selleks siis kindlas stiilis kirjutamine, mis loob originaalseid kontseptsioone või isegi kunstiloomingut.
- Tõhususe suurendamine: koostatud viipade kasutamine võib suhtlust sujuvamaks muuta. Aitab saada vajalikku teavet või tulemusi tõhusalt ja lühidalt.
- Kohandatud vastused: kasutades asjatundlikke Prompt Engineering tehnikaid, saab vastuseid kohandada nii, et need vastaksid toonidele, struktuuridele või detailitasemetele, parandades tehisintellekti väljundit vastavalt praegusele eesmärgile.
2. Kas oskate keelemudelite kontekstis selgitada, mis vahe on "null-shot", "one-shot" ja "paar-shot" õppimisel?
Mõelge sellele, et iga kord, kui õpetate kellelegi uut oskust, kõigub õpetamise tase, mida te talle annate. See ja see, mis nende õppimisideedega toimub, on üsna sarnased.
Nullkaadri õpe
Võtame kõigepealt null-shot-õppe. Kujutage ette, et palute sõbral – selle stsenaariumi puhul meie tehisintellekti mudelil – täita ülesanne, mida ta pole kunagi varem sooritanud, ilma üksikasjalikke juhiseid andmata.
Kõik, mida saate teha, on visandada probleem ja loota, et nad saavad sellega hakkama, kasutades juba olemasolevaid teadmisi. Tehisintellektis kasutatav null-shot-õpe viitab sellele, et mudelil palutakse töö lõpule viia eelnevate täpsete juhtumite puudumisel.
See sarnaneb sellega, kui paluda kellelgi koostada teile ookeani kohta sonett ilma näidiseid esitamata. Vastamiseks kasutab mudel oma üldisi teadmisi keelte ja maailma kohta.
Ühekordne õpe:
Kui liigume edasi ühekordse õppimise juurde, kujutage ette, et annate oma sõbrale ühe näite ja palute tal seejärel ülesanne täita.
See on nagu ütlemine: "Kas saate kirjutada mulle luuletuse ookeanist, umbes nagu see, mille leidsin mägedest?" Neil on selle ühe näite pakutud mudel või võrdluspunkt.
Üks näide on antud mudelile tehisintellekti ühekordse õppimise tehnikas ja see püüab selle ühe juhtumi põhjal tuletada töö vajadusi. See on viis küsida: "Kas saate teha midagi sarnast, mida ma otsin?"
Vähese võttega õpe:
Ja lõpuks, väheste võtetega õppimine. Siin palute oma sõbral ülesanne täita pärast mitme näite esitamist.
Lootuses, et nad ühendavad kokku puutunud teemad ja stiilid, võite näidata neile mõnda luuletust loodusmaailmast ja seejärel küsida üht ookeani kohta.
Tehisintellektis kasutatav väheste võtetega õppimine viitab mudelile piiratud hulga näidistega töötamiseks. See aitab ootustest paremini aru saada ja annab sageli täpsemaid või keerukamaid tulemusi.
Kõigil neil juhtudel kasutab tehisintellekti mudel oma eelteadmisi ja kõiki esitatud näiteid ülesande mõistmiseks ja lõpetamiseks. Peamine erinevus seisneb selles, kui palju ja millises suunas see ei saa ühtegi, üks või paar korda.
Need tehnikad näitavad mudeli mitmekülgsust ja paindlikkust, võimaldades sellel teha mitmesuguseid töid isegi vähese otsese juhendamisega. See annab tunnistust sellest, kui keerukaks ja läbinägelikuks on muutunud kaasaegsed tehisintellekti mudelid, mis on võimelised "tööl õppima" viisil, mis mõnikord tundub üsna inimlik.
3. Kuidas koostaksite viipa lihtsa ja faktilise vastuse genereerimiseks, näiteks riigi pealinn?
Otsese ja faktilise vastuse (nt riigi pealinn) esile kutsuva viipe loomise võti on selle selgeks ja konkreetseks muutmine. Veenduge, et tehisintellekt saaks täpselt seda, mida küsite, jätmata võimalust arusaamatusteks. See sarnaneb terava päringu esitamisega pädevalt tuttavalt ajal, mil sul aega napib.
Siin on üks viis, kuidas saate seda teha.
- Olge otsekohene: küsige kohe otsepäringut. Põõsa või täiteaine ümber löömine pole vajalik. Pea seda nagu juhiste küsimist; mida täpsem olete, seda kiiremini jõuate sihtkohta.
- Määratlege ülesanne: veenduge, et viip näitab selgelt, et otsite faktilist vastust. See aitab suunata AI-d kasutama oma teadmistebaasi, mitte loomingulisi või järeldamisvõimeid.
- Vajadusel lisage kontekst: kontekst võib mõnikord abiks olla, eriti kui on võimalik arusaamatus. Kuid pealinnade puhul on see tavaliselt lihtne.
- Olge lihtne: ärge lisage viipale kõrvalisi üksikasju, et seda keerulisemaks muuta. Tehisintellekti tähelepanu praegusel tööl hoidmiseks pidage kinni põhitõdedest.
See on näide viipast, mis rakendab järgmisi ideid:
"Mis on Prantsusmaa pealinn?"
See on väga selge ja sirge käsk, mis ei võimalda segadust tekitada. See pakub AI-le just seda, mida vajate, mis on otsene faktiline teave.
See vähendab liiga üksikasjaliku vastuse saamise tõenäosust, kuna tehisintellekt teab vastata ainult teie küsitud teabega.
Kõik taandub heale suhtlusele ning soovitud teabe kiirele ja selgele hankimisele.
4. Milliseid kaalutlusi tuleks arvesse võtta juhiste koostamisel, et tagada tehisintellekti mudeli eetilised ja erapooletud väljundid?
Tehisintellektimudelite jaoks viipade loomine sarnaneb läbirääkimistega keerulise sotsiaalse miljöö üle, eriti kui eesmärk on erapooletu ja eetiline väljund.
Peaksite rääkima kaalutlevalt, sündsalt ja teadlikult oma sõnade võimalikest tagajärgedest. Järgmised on mõned olulised asjad, mida meeles pidada.
Selgus ja neutraalsus
Esitage alguses neutraalne ja selge keel. Teie üleskutse peab sarnanema õiglase ja erapooletu uudisteartikliga, mis esitab fakte ilma ühtki poolt eelistamata.
See aitab hoida tehisintellektil muutumast kallutatud või teatud eeldusi enesestmõistetavaks pidamast.
Kultuuriline tundlikkus
Tunnistage ja austage kultuurilisi veidrusi ja tundlikkust. See on nagu hea kommetega külaline kellegi majas; soovite näidata nende traditsioonide ja põhimõtete vastu arvestamist.
See eeldab eelarvamustest hoidumist ja selle tagamist, et teie juhised ei soodustaks tahtmatult kahjulikke eelarvamusi.
Privaatsus ja konfidentsiaalsus
Mõelge saladusele ja privaatsusele nii, nagu oleksite kellegi teise päeviku külge klammerdunud. Kuna te ei soovi privaatset või tundlikku teavet ilma loata avaldada, veenduge, et teie juhised ei julgustaks tehisintellekti tootma tulemusi, mis võivad rikkuda kellegi privaatsust.
Kaasamine
Julgustage kaasatust, pidades silmas erinevaid seisukohti. Kujutage ette õhtusöögi korraldamist, kus arvestatakse iga inimese toitumisvajadusi ja eelistusi.
Veenduge, et teie juhised oleksid kaasavad ja arvestaksid erineva identiteedi, kogemuste ja taustaga inimestega.
Kahju vältimine
Veenduge, et teie juhised ei õhutaks tahtmatult halvale või kahjulikule käitumisele. See on võrreldav meditsiinilise "mitte kahjustada" maksiimiga.
Tahad olla kindel, et tehisintellekti toodetud sisu või teave ei soodusta halba käitumist ega negatiivsust.
Faktiline täpsus
Informatiivse sisu viipade loomisel proovige keskenduda faktidele, mis edendavad faktide täpsust. See on võrreldav uurimistöö allikate kahekordse kontrollimisega.
Olukordades, kus täpsus on kriitiline, julgustage tehisintellekti sõltuma kinnitatud teabest.
Eetilised kaalutlused
Lõpuks mõelge, kuidas teie juhised võivad mõjutada suuremaid eetilisi probleeme. See eeldab kaalumist, kuidas tehisintellekti reaktsioonid võivad mõjutada ühiskondlikke norme ja väärtusi.
See seisneb kogukonna vastutustundliku liikmena tegutsemises ja selle tagamises, et teie teod – või antud näites teie õhutused – edendaksid üldist heaolu.
5. Kuidas mõjutab viipe spetsiifilisus ja struktuur keelemudeli väljundit?
Nii nagu koostisosadel ja retseptil on oluline mõju teie valmistatud eine lõpptootele, nii võivad ka viipe spetsiifilisus ja struktuur toidu väljundile. keelemudel.
Kui kasutate täpseid komponente ja järgite retsepti, valmistate tõenäolisemalt roogi, mis vastab teie ootustele.
Sarnaselt sellele saate hästi struktureeritud ja täpse viipa abil edukamalt suunata keelemudelit ja saada peaaegu teie eesmärkidele vastavaid tulemusi.
Spetsiifilisuse mõju
Vastuste täpsus: keelemudel annab vastuse, mis on täpsem, kui esitate üksikasjalikuma viipa.
See sarnaneb kellelegi põhjalike juhiste andmisega, mitte lihtsalt asukoha tuvastamisega. Põhjalike juhiste järgimise korral jõuavad nad sihtkohta suurema tõenäosusega täpselt ja ilma asjatute kõrvalepõiketa.
Asjakohasus: täpsete vihjete kasutamine aitab mudelil mõista teie taotluse tausta ja tähtsust. See sarnaneb sihitud märksõnaotsingu tegemisega Internetis; mida rohkem keskendute, seda asjakohasemad on otsingutulemused.
Vähenenud ebaselgus: konkreetne olemine vähendab ebaselgust. See sarnaneb sellega, et saate täpselt seda, mida soovite, millal soovite, tehes restoranis oma tellimuse selgeks.
Struktuuri mõju
Vastuse vormingu juhend: vastuse vormingu saab määrata selle järgi, kuidas teie viip on kirjutatud. Mudel vastab tõenäolisemalt, kui teie viip on korraldatud nagu küsimus.
Mudel võib jätkata lugu või pakkuda väite kohta üksikasju, kui see on avaldusena korraldatud.
Infovoog: vastuse sisu juhib hästi struktureeritud küsimus. See toimib sarnaselt koosoleku päevakava loomisega, kuna hõlbustab vestluse korraldamist ja käsitleb asjakohaseid teemasid mõistlikus järjekorras.
Kaasamise tase: väljundi seotuse taset võib mõjutada ka selle formaat. Intrigeeriva ja uuendusliku vastuse saab, kui struktureerida viipa näiteks loova loo seadistusena, selle asemel et lihtsalt küsida.
6. Kirjeldage stsenaariumi, mille korral kiire inseneritöö võib oluliselt parandada tehisintellekti reageerimise kvaliteeti.
Oletame, et töötate projekti kallal, mille eesmärk on illustreerida tehnoloogia ja traditsiooniliste kunstivormide sulandumist, lisades osa AI-ga loodud luulest klassikalistest teemadest mõjutatud kaasaegse luule antoloogiasse.
Alguses võite lihtsalt öelda AI-le, et ta kirjutaks luuletuse, kuid väljund võib olla liiga üldine või vastuolus teie projekti klassikalise teemaga. Sellises olukorras saab kasutada kiiret inseneritööd, et parandada tehisintellekti vastuste kaliibrit ja rakendatavust.
Kui ahendate oma viipa millelegi keskendunumale, näiteks "Kirjutage Shakespeare'i soneti stiilis luuletus, mis uurib aja kulgemise teemat digiajastul", annate tehisintellektile töötamiseks selge struktuuri: sonett. vorm, noogutus Shakespeare'ile ja kaasaegne teema, et töötada väljakujunenud raamistikus.
See mitte ainult ei taga, et loodud luuletused vastavad veatult teie antoloogia teemale ja stiilikriteeriumidele, vaid näitab ka seda, kuidas täpsed ja peened juhised võivad innustada tehisintellekti tootma luulet, mis kajastub sügavamalt teatud loominguliste ideede ja projekti eesmärkidega.
Sel juhul tagab kiire projekteerimine, et tehnoloogia toimib loomeprotsessis tõelise koostööpartnerina, ületades lõhe tehisintellekti laiaulatuslike võimaluste ja loomingulise ettevõtmise keeruliste nõuete vahel.
7. Kuidas läheneda silumisele ja viipa täiustamisele, mis annab tehisintellekti mudelilt pidevalt ebarahuldavaid vastuseid?
See on nagu katse siluda retsepti, mis hoolimata sellest, kui täpselt juhiseid järgite, lihtsalt ei tule õigesti välja, kui AI-mudel annab pidevalt viipale vastuvõetamatuid vastuseid.
Saladus seisneb parandamist vajavate valdkondade väljaselgitamises ja tahtlike muudatuste tegemises.
Esiteks vaadake taotlust ennast. Kas see on liiga keeruline, liiga ebatäpne või võib see suunata tehisintellekti vales suunas? Viipe selguse, spetsiifilisuse ja struktuuri vähesel muudatusel võib olla märkimisväärne mõju, nagu retsepti maitse või küpsetusaja muutmine.
Järgmiseks proovige päringut mitmel viisil muuta, et näha, kuidas isegi väikesed muudatused AI vastuseid mõjutavad. See võib hõlmata sõnastuse muutmist, täiendava selgituse lisamist või isegi vastuse kavandatud vormingu märkimist.
Pidage seda toiduvalmistamise ajal maitse testimiseks ja väikeste koguste peenhäälestamiseks, kuni saate ideaalse maitseprofiili. See iteratiivne meetod parandab teie kiireid insenerivõimeid üldiselt, aidates teil mõista, kuidas tehisintellekt erinevat tüüpi juhiseid tajub ja neile reageerib, ning aidates teil parandada viipe paremate vastuste saamiseks.
8. Arutage juhtküsimuste mõju jaotises Prompt Engineering ja kuidas need võivad AI vastuseid moonutada.
Sarnaselt sellele, kuidas väikese eelarvamusega päring võib juhtida inimlikku arutelu, mõjutavad kiires inseneritöös juhivad küsimused oluliselt tehisintellekti vastuste tooni ja suunda.
Seda tüüpi päringud panevad tehisintellekti teatud viisil reageerima, kuna need sisaldavad kaudseid eeldusi või vihjeid kavandatava vastuse kohta.
Tehisintellekt võib näiteks järeldada, et stressil tänapäeva elus on otsene mõju õnnele, kui temalt küsitakse: "Kuidas aitab kaasaja elu valdav stress õnnele kaasa?"
See vähendab võimalike vastuste valikut ja toob AI väljundisse kallutatust, mis võib varjata keerukamaid või vastandlikke vaatenurki.
Sellised küsimused avaldavad tugevat mõju olukordades, kus erapooletus ja mõistete põhjalik uurimine on üliolulised. Viipa sisemine eelarvamus filtreerib tehisintellekti arusaamist ja reaktsiooni, muutes selle sarnaseks toonitud prillide kandmisega, mis muudavad inimese nägemust maailmast.
Selle vähendamiseks soodustab avatud ja oletustevaba küsimuste kasutamine mitmekesisemat ja mitmekülgsemat vastuste valikut.
See metoodika mitte ainult ei paranda tehisintellekti väljundite kaliibrit ja järjepidevust, vaid julgustab ka moraalsemat ja objektiivsemat koostööd nende keerukate keelemudelid, tagades, et tehisintellekt toimib kohandatava instrumendina, mis suudab süveneda paljudesse kontseptsioonidesse ja seisukohtadesse.
9. Kuidas mõjutab teie kogemuse põhjal viipade keelevalik mitmekeelse AI mudeli väljundit?
Viipas kasutatav keel võib mitmekeelse AI-mudeli väljundit oluliselt mõjutada. See sarnaneb sellega, kuidas sama loo jutustamine teises keeles võib olenevalt idioomist ja kultuurikontekstist mõnevõrra või palju erineda.
Tehisintellekti küsimine teatud keeles võimaldab juurdepääsu mitte ainult suhtluskanalile, vaid ka mitmekesisele keelelisele ja kultuurilisele peensusele, mis selles keeles on kootud.
Näiteks jaapanikeelse viipe korral võivad vastused peegeldada keelele omast formaalsust ja kaudsust, samas kui sama viipade andmine hispaania keeles võivad olla otsesemad ja väljendusrikkamad, peegeldades hispaania keelele omaseid keelelisi omadusi ja kultuuriväärtusi. - kõnelevad kultuurid.
Lisaks võib keele keerukus ja mitmekesisus mõjutada AI oskusi ja vastuste nüansse. Tehisintellektil võib olla probleeme suure sõnavara, arvukate murrete või keerulise grammatikaga keelte töötlemisel, mis võib mõjutada väljundite sügavust, täpsust ja kultuurilist tähtsust.
See tuletab mulle meelde väljakutseid, millega seisab silmitsi vilunud tõlkija, kes peab lisaks sõna-sõnalt tõlkimisele ka algmaterjali vaimu ja kultuurilisi varjundeid edasi andma.
Tagamaks, et tehisintellekti vastused oleksid täpsed ning antud kultuuri ja konteksti jaoks sobivad, on mitmekeelse AI-mudeliga suhtlemisel hädavajalik olla teadlik keele omadustest ja sellega kaasnevast kultuurilisest kontekstist.
10. Kas saate kirjeldada keerulist ülesannet, mille automatiseerisite või täiustasite, kasutades keerukat kiiret inseneritööd?
Ühes huvitavas projektis muudeti dünaamiline, kontekstiteadlik sisu genereerimine paljude kasutajate küsimuste jaoks klienditoe platvormil, kasutades keerukat kiiret inseneritööd.
Platvormi lai valik teemasid, alates tootesoovitustest kuni tehnilise abini, valmistas raskusi, kuna see nõudis AI-lt mitte ainult kasutaja päringu mõistmist, vaid ka oma vastuse kohandamist vastavalt kontekstile, kiireloomulisusele ja kasutaja individuaalsetele vajadustele.
Selle probleemi lahendamiseks töötasime välja astmeliste viipade komplekti, mis klassifitseerisid kasutaja päringu, määrasid kindlaks olulised komponendid ja muutsid seejärel dünaamiliselt vastuse tooni, üksikasjalikkuse astet ja sisu vastavalt päringu kaudsele tähendusele ja suhtumisele.
Selle meetodi abil suutis tehisintellekt ühe kokkupuutega teha mitmesuguseid keerulisi tegevusi, nagu tehniliste probleemide tuvastamine, kasutajate abistamine tõrkeotsingu protseduurides ja kohandatud tootesoovituste andmine.
Tehisintellekti suutlikkus pakkuda täpseid, kontekstuaalselt sobivaid ja hõlpsasti kasutatavaid vastuseid paranes palju tänu kiirele inseneritööle, mis muutis klienditoe protsessi tõhusamaks, huvitavamaks ja kasutajate jaoks rahuldavamaks.
11. Kuidas koostaksite AI-mudeli abil loova jutuvestmise esilekutsumise?
Tehisintellekti mudelist loote kujutlusvõimelise jutustamise soodustamiseks peate looma stsenaariumi sarnaselt sellega, kuidas režissöör annab näitlejatele piisavad asjaolud, et nad saaksid alustada, kuid jättes ruumi nende tõlgendamiseks.
Viip peaks toimima tühja lõuendina, pakkudes loo trajektoori juhtimiseks spetsiifiliste üksikasjade ja kunstilise litsentsi edendamiseks avatud komponentide kombinatsiooni. Üks narratiivi alustamise meetod oleks luua köitev seadistus tegelastega, vihje konfliktile ja ainulaadsele keskkonnale, kuid piisavalt ruumi, et süžee saaks võtta ettenägematuid pöördeid.
„Elav linnas, kus maagia on nähtavasti peidus, avastab noor mustkunstnik iidse kaardi, mis viib kadunud artefaktini,” võiks olla huvitav vihje.
Kuid nad pole ainsad, kes vaatavad. Selgitage nende teekonda, mainides raskusi, millega nad kokku puutuvad, milliseid liitlasi nad saavad ja saladusi, mida nad õpivad. See konfiguratsioon kutsub tehisintellekti looma interaktsioonidest, süžeepöördetest ja keerukatest maailmaehitustest keerukat seinavaiba, pakkudes samas selget narratiivset suunda ja fantastilisi aspekte.
Saladus seisneb tasakaalu leidmises struktuuri ja paindlikkuse vahel, võimaldades tehisintellektil täpselt nii palju suunda, et hoida kõike ühtsena, kuid ka piisavalt laiust, et väljendada oma loovust, mis annab kaasahaarava ja üllatava loo.
12. Selgitage, kuidas saaksite kasutada Prompt Engineeringi keelemudeli õppimisvõime parandamiseks mõne stsenaariumi korral.
"Mõne võttega" õppimissituatsioonis muutub Prompt Engineering'i kunst oluliseks, kui eesmärk on parandada keelemudeli õppimisvõimet väikese arvu eksemplaridega.
See on nagu anda algajale maalikunstnikule mitu näidet suurepärastest löökidest, mida nad enne maali lõpetamist ootavad; selliseid näiteid tuleb hoolikalt valida ja esitada viisil, mis optimeerib nende hariduslikku kasulikkust. Sellises olukorras tuleks vihjeid kasutada nii inspiratsiooni kui ka juhiste allikana.
Need peaksid mitte ainult näitama käimasolevat tööd, vaid sisaldama ka alateadlikke soovitusi selle kohta, kuidas tulevikus sellega seotud tegevusi lahendada.
Selleks saab viipasid kujundada nii, et need sisaldaksid piiratud arvu suurepäraseid ja mitmekesiseid näiteid, mis kajastavad kavandatud toote vaimu. Iga juhtumi kohta esitatakse selge ja lühike töökirjeldus, mis julgustab mudelit tuvastama näidetes esitatud mustreid, põhimõtteid või stiile..
Kui eesmärk on näiteks õpetada mudelit teatud kirjanduslikus stiilis kirjutama, võivad viipad sisaldada mõnda selles stiilis kirjutatud näidislõiku, millele järgneb ülesanne, kus mudel peab kasutama seda, mida ta on jälginud, et luua uus tükk.
See lähenemisviis parandab mudeli suutlikkust üldistada mõnest võttest suuremale hulgale seotud ülesannetele, aidates ülesandest aru saada ja sisestada toodud näidete peensusi.
13. Milliseid strateegiaid kasutaksite tehisintellekti vastuste kahjulike eelarvamuste minimeerimiseks Prompt Engineeringi abil?
Sarnaselt aednikule, kes valib hoolikalt seemneid ja hooldab oma aeda, et vältida invasiivsete liikide levikut, nõuab tehisintellekti vastuste kahjulike eelarvamuste minimeerimine Prompt Engineeringi abil läbimõeldud ja tahtlikku lähenemist.
Loomulikult kaasavate ja erapooletute viipade loomine nõuab hoolikat tähelepanu, et vältida keelekasutust või oletusi, mis võivad AI tulemusi mõjutada.
Et vältida tahtmatut eelarvamuste tugevdamist või teatud rühmade marginaliseerimist, on oluline olla sõnade ja väljendite kasutamisel ettevaatlik.
See sarnaneb filtri rakendamisega soovimatute materjalide välistamiseks, et tehisintellektile jõuaksid ainult neutraalsed ja tervislikud sisendid.
Väga tõhus taktika võib olla ka juhiste lisamine, mis soodustavad konkreetselt teiste seisukohtade uurimist. See hõlmab viipade väljatöötamist, mis nõuavad, et tehisintellekt võtaks arvesse ja kuvaks erinevaid vaatenurki või annaks vastuseid, mis hõlmavad laia sotsiaalse, kultuurilise ja isikliku tausta spektrit.
See on võrreldav laiaulatusliku vestluse edendamisega vestlusrühmas, kus iga inimese arvamust austatakse ja võetakse kuulda.
Kavatsus integreerida need tehnikad Prompt Engineeringi on suunata tehisintellekt pakkuma vastuseid, millel pole mitte ainult kahjulikke eelarvamusi, vaid ka vaatenurkade mitmekesisus, edendades kodanikusõbralikumat ja tervitatavamat suhet tehnoloogiaga.
14. Arutage "kiire aheldamise" kontseptsiooni ja selle kasutamist tehisintellektimudelite mitmeetapiliste ülesannete lahendamiseks.
Uus lähenemine tehisintellekti kaasamisele, kiire aheldamine on nagu kellegi suunamine läbi keerulise rägastiku järjestikuste strateegiliselt paigutatud teeviitade abil.
Samm-sammult juhib tehisintellekt iga teeviit (või selles näites viip) läbi tegevuste või mõtlemisprotsesside jada, tuginedes eelmise etapi andmetele või väljundile, et jõuda tulemusele lähemale. Sarnaselt sellele, kuidas keeruline retsept jaotatakse diskreetseteks, kergesti seeditavateks juhisteks, toimib see lähenemisviis eriti hästi keerukate või mitmeastmeliste tööde puhul, mida ei saa ühe päringuga piisavalt käsitleda.
Kiire aheldamine võimaldab juhtida tehisintellekti läbi tegevuse, mis vajab andmete mõistmiseks või sünteesiks enamat kui lihtsat vastust.
Näiteks kui ülesandeks on viia läbi uuring, teha kokkuvõte tulemustest ja seejärel koostada kokkuvõtte põhjal küsimused, käsitletakse iga etappi erineva kohandatud viipaga.
Tehisintellektil võib paluda koguda andmeid esimese päringu teema kohta, teha sellest teises viipas kokkuvõte ja seejärel kasutada kokkuvõtet intelligentsete päringute formuleerimiseks kolmandas viipas.
Andes tehisintellektile samm-sammult juhiseid, saab see keskenduda ja tugineda oma vastustele asjakohastele ja kontekstuaalsetele andmetele, andes põhjalikumaid, loogilisemaid ja väärtuslikumaid tulemusi.
15. Kuidas saab rakendust Prompt Engineering rakendada domeenispetsiifiliste rakenduste keelemudelite täpsustamiseks ilma mudeli otsese ümberõppeta?
Prompt Engineering on kiire viis domeenispetsiifiliste rakenduste keelemudelite muutmiseks ilma mudeli otsest ümberõpet nõudmata; see toimib sarnaselt spetsiaalsete objektiivide komplektiga, mis teravustab kaamera konkreetsele objektile ilma kaamerat ennast muutmata.
Saate muuta mudeli vastuseid, et need vastaksid konkreetse valdkonna eriteadmiste, sõnavara ja eesmärkidega, luues viipasid, mis kajastavad selle konkreetse domeeni olemust ja peensusi.
See nõuab valdkonna terminoloogia ja vajaduste keerulist mõistmist, lisaks uudsele viipade koostamise meetodile, mis võib mudelist välja tuua vajaliku üksikasjalikkuse ja asjatundlikkuse.
Näiteks võib meditsiinikeskkonnas kutsuda kasutama meditsiinikeelt, viitama levinud tervishoiusituatsioonidele ning imiteerima ametliku meditsiinilise suhtluse vormi ja sisu.
Samuti võidakse kohtupraktika tsitaate, juriidilist terminoloogiat ja dokumendivorminguid pidada õigusliku taotluse käivitajateks.
Et pakkuda konkreetse domeeni jaoks ainulaadsete tegevuste jaoks asjakohasemaid, täpsemaid ja abistavaid väljundeid, paneb see strateegia sisuliselt AI-le toimima vaadeldava domeeni kontseptuaalsetes ja keelelistes raamides.
See on meetod mudeli laiaulatuslike üldiste võimete koondamiseks kitsasse ekspertiisi, kasutades mudeli aluseks olevat intelligentsust viisil, mis on spetsiifiline teatud valdkonna nõudmistele, ilma alusmudelit muutmata.
16. Millised on mõned piirangud, millega olete Prompt Engineeringis kokku puutunud ja kuidas olete nendega tegelenud?
Tehisintellekti vastuste prognoositavus ja järjepidevus on kiires inseneritöös olulised probleemid. AI keerukad aluseks olevad algoritmid ja suur treeningkomplekt võivad anda erinevaid tulemusi isegi siis, kui see loob ideaalse viipe.
See ettearvamatu olemus sarnaneb aia kasvatamisega, kus isegi hoolika külvamise korral võib esilekerkiv kasv olla pinnase, vee ja päikesepaiste erinevuste tõttu üllatavalt mitmekesine. Iteratiivne testimine ja kiire täiustamine on selle ületamiseks hädavajalikud.
Sarnaselt sellele, kuidas aednik õpib muutma istutustaktikat, et jõuda konkreetse aiaplaanini, saate tehisintellekti järk-järgult suunata ühtsemate ja prognoositavamate väljundite poole, kohandades ja jälgides metoodiliselt tehisintellekti vastuste muutusi.
Täiendav piirang viitab teatud ülesannete või päringute sünnipärasele keerukusele, mis on vastu lihtsatele soovitustele. Üksik viip ei pruugi piisavalt tabada mõne töö jaoks vajalikku konteksti või mõistmise sügavust.
Sellistes olukordades võib õigeaegne aheldamine olla kasulik tegevuse jagamisel väiksemateks, hõlpsamini hallatavateks osadeks. Selle meetodi abil, mis seisneb eelneva viipa tulemusele tuginemises, saab keerulisi töid lahendada tükkhaaval, sarnaselt keerulise pusle tükkide kokkupanemisega.
Neid tehnikaid kasutades saate ületada ja vähendada kiire projekteerimise piiranguid, suurendades tehisintellekti mudelite kasulikkust ja tõhusust paljudes rakendustes.
17. Kas saate selgitada, kuidas AI-mudelite “temperatuuri” mõiste mõjutab Prompt Engineeringi kaudu genereeritud vastuseid?
AI mudelites on mõiste "temperatuur" intrigeeriv parameeter, mis mõjutab genereeritud vastuste originaalsust ja mitmekesisust. Kujutage ette, et muudate vürtside kogust roas vastavalt oma eelistustele.
Samamoodi soodustab AI-mudeli kõrgem temperatuur selle vastuste originaalsust ja mitmekesisust, kuna rohkem vürtsi võib muuta roa huvitavamaks, kuid ka vähem etteaimatavaks.
Nagu hästi läbitud rada läbi metsa, on mudeli väljundid madalamatel temperatuuridel konservatiivsemad ja järgivad täpselt koolituse käigus tuvastatud mustreid, andes vastuseid, mis on ohutumad ja prognoositavamad.
Teisest küljest sunnib temperatuuri seadistuse tõstmine AI-d genereerima vastuseid uuenduslikumate või ebatavalisemate keelehüpete kaudu. See võib olla eriti kasulik, kui otsite uudseid kontseptsioone või kui soovite, et tehisintellekt läheks kaugemale lihtsatest ja aktsepteeritud lahendustest.
Siiski tuleb leida hea tasakaal – liiga palju kuumust võib põhjustada liiga ebaühtlaseid või ebaratsionaalseid reaktsioone, nagu ka liiga palju vürtsikust võib roa maitsetest üle saada.
Nii nagu kokk muudab kuumust, et saavutada ideaalne maitsete tasakaal kulinaarses meistriteoses, saate kohandada tehisintellekti väljundit rakenduses Prompt Engineering, kohandades hoolikalt temperatuuri seadistust, et see sobiks soovitud uuenduste ja riskidega.
18. Kirjeldage stsenaariumi, kus kasutasite keelemudeli abil keerukate andmekogumite sõelumiseks ja analüüsimiseks rakendust Prompt Engineering.
Projekti ülesandeks, mis sisaldas ulatuslikku tarbijate sisendit mitmelt platvormilt, oli koondada see tohutu andmehulk kasulikeks teadmisteks.
Andmekogum oli ulatuslik ja rikas keerukate arvamuste, eelistuste ja soovitustega, mis olid hajutatud erinevates meediakanalites, sealhulgas struktureeritud küsitluse vastused ja struktureerimata sotsiaalmeedia märkused.
Kommentaarides edastatud keele ja emotsioonide keerukus ületas tavapäraste andmeanalüüsi meetodite ulatust, sundides kasutama keerukamat strateegiat.
Rakenduse Prompt Engineering abil lõime viipade komplekti, mis suunas AI esmalt sisendi rühmitama vastavalt kategooriatele, nagu funktsioonid, klienditugi, hind jne.
Seejärel paluti tehisintellektil uuesti tunded kokku võtta, tuvastada korduvad probleemid ja isegi soovitada võimalikke arendusvaldkondi, lähtudes kommentaaride sisust, süvenedes igasse kategooriasse.
Selle metoodilise õhutusprotseduuri abil sai tehisintellektist saada osav andmeanalüütik, kes oskas tõlgendada keerulisi, struktureerimata andmeid ning teha nende põhjal järeldusi ja mustreid.
Sihipärased muudatused ja strateegilised otsused said võimalikuks tänu põhjalikule ja teostatavale aruandele, mis võttis kokku kliendi sisendi tuuma.
19. Kuidas kasutaksite Prompt Engineering'i, et parandada tehisintellektimudeli vastuste täpsust ja asjakohasust mõnes erivaldkonnas, näiteks õigus- või meditsiinivaldkonnas?
Prompt Engineering abil saab tehisintellekti mudeli täpsust ja asjakohasust erivaldkondades, nagu juriidiline või meditsiiniline valdkond, parandada, tasakaalustades hoolikalt spetsiifikat, konteksti ja valdkonnateadmisi.
Viibad tuleb hoolikalt kavandada, et juhtida tehisintellekti rangete kutsestandardite ja terminoloogia parameetrite järgi, kuna need valdkonnad on olulised ning sõltuvad täpsusest ja töökindlusest.
Näiteks õigusvaldkonnas võidakse luua viipeid, mis hõlmavad teatud õigusakte, pretsedendiõigust ja viiteid, julgustades tehisintellekti sõnastama oma vastuseid aktsepteeritud juriidilise terminoloogia ja pretsedentide järgi.
Sarnaselt sellele võivad meditsiinivaldkonna juhised kasutada kliinilisi juhiseid, meditsiinilist terminoloogiat ja diagnostilisi kriteeriume, et tagada tehisintellekti vastuste järgimine eetika- ja meditsiinistandarditele.
Seda meetodit kasutades muutuvad tehisintellekti väljundid täpsemaks ja asjakohasemaks, olles samal ajal paremini kooskõlas vastava sektori spetsiifiliste teadmiste ja protseduuriliste keerukusega.
Tehisintellekt muutub kasulikumaks tööriistaks ja suudab toota väljundeid, mis austavad spetsiifiliste teadmistebaaside keerukust ja sügavust, lisades viipadesse domeenispetsiifilised arusaamad ja kontekstid.
20. Arutlege Prompt Engineeringi rolli üle "hallutsinatsioonide" probleemi leevendamisel keelemudelites.
In keele modelleerimine, termin "hallutsinatsioon" viitab olukordadele, kus tehisintellekt toodab andmeid, mis ei põhine faktilisel täpsusel ega reaalsusel; see on võrreldav jutuvestjaga, kes loob narratiivi üksnes fantaasia põhjal.
See probleem ilmneb selgemalt tegevustes, mis vajavad täpset ja usaldusväärset teavet, mistõttu on tehisintellekti loodud materjali raske usaldada ja kasutada.
Selle probleemi leevendamiseks on kiire projekteerimine hädavajalik, kuna see suunab tehisintellekti hoolikalt kontrollitavamate ja tõenditepõhisemate väljundite loomisele.
See hõlmab viipade loomist, mis rõhutavad konkreetselt faktilisuse ja korrektsuse vajadust, kas soovitades tehisintellektil sõltuda usaldusväärsetest andmeallikatest või näidates vastuste usaldusväärsust.
Kriitilisema ja avatuma lähenemisviisi edendamiseks teadmiste loomisel võib lisada ka viipe, mis nõuavad tehisintellektilt oma väidete viiteid või põhjendusi.
Saame hallutsinatsioonide sagedust oluliselt vähendada, parandades oma interaktsiooni tehisintellekti mudelitega hästi läbimõeldud viipade abil, mis suurendab tehisintellekti toodetud sisu töökindlust ja usaldusväärsust.
21. Kuidas näete ette Prompt Engineeringi arengut koos tehisintellekti tehnoloogiate arenguga ja millised oskused muutuvad teie arvates olulisemaks?
Prompt Engineering on elukutse, mis eeldatavasti muutub tehisintellekti tehnoloogiate täiustamisel palju keerulisemaks ja arenenumaks.
Tulevikus mängib Prompt Engineering tõenäoliselt olulist rolli tehisintellekti eetilise mõtlemise, loova mõtlemise ja õppimisprotsesside mõjutamisel lisaks tehisintellekti reageerimisvõime suunamisele.
Tehisintellekt hakkab üha paremini tasakaalustama oma arvutusvõimsust inimese intuitsiooniga, võimaldades oma süsteemidega moraalselt usaldusväärsemat, kontekstiteadlikumat ja individualiseeritud suhtlust.
Kiiretel inseneridel peavad selles muutuvas keskkonnas olema võimed, sealhulgas empaatia, eetiline arutlusvõime ja kriitiline mõtlemine.
Tehisintellekti vastutustundlikku ja soodsat käitumist julgustavate juhiste koostamiseks on vaja sügavat arusaamist tehisintellekti loodud materjali eetilistest mõjudest ning oskust ette näha ja mõista kasutajate erinevaid ja keerulisi nõudmisi.
Lisaks on loovus tehisintellektiga suhtlemise uudsete meetodite leidmisel ülioluline selleks, et nihutada piire, mida tehisintellekt suudab koostöös inimestega saavutada.
Tvõime edukalt juhtida ja suhelda tehisintellektiga Prompt Engineeringi kaudu on ülitähtis talent, mis ühendab tehnilist taiplikkust inimkeskse arusaamaga, kuna tehisintellekt põimub üha enam kõigisse elu ja töö osadesse.
22. Kirjeldage projekti, kus rakendasite Prompt Engineering tehnikaid, et oluliselt parandada äriprotsessi tõhusust.
Hiljutises projektis muutsime jaeklientide veebipõhist päringute töötlemise protseduuri, kasutades nende klienditoe toimingute parandamiseks Prompt Engineeringut.
Kui kliendi süsteemi esmakordselt rakendati, oli sellel lihtne vestlusbot, mis suutis vastata lihtsatele küsimustele, kuid tal oli probleeme klientide keerukamate päringutega.
Selle tulemusel oli inimmõjurite puhul kõrge suunamismäär ja pikk lahendusaeg.
Kasutasime vestlusroboti interaktsiooni paradigma uuendamiseks tipptasemel Prompt Engineering lähenemisviise. Lõime struktureeritud viipade komplekti, mis sisaldasid kontekstispetsiifilisi termineid ja fraase, et aidata meil paremini mõista tarbijapäringute eesmärki.
Näiteks kui tarbija küsis tagastuspoliitikat, oli viip mõeldud teema tuvastamiseks ja muu teabe (nt toote tüübi ja ostukuupäeva) kogumiseks, mis võimaldab saada täpsemaid vastuseid.
See strateegia tõstis esimese kontakti lahendamise määra, mis vähendas oluliselt inimeste kaasamise nõuet.
Selle tulemusena suurenesid oluliselt nii klientide rahulolu kui ka reageerimise tõhusus. Vestlusbot sai vastata suuremale hulgale küsimustele ja kui see suunati päringud inimagentidele, oli teave selge ja lühike, võimaldades kiiremaid vastuseid.
See projekt oli näide sellest, kuidas Prompt Engineering võib tavalist ettevõtte protsessi lihtsustada ja muuta tõhusaks toimimiseks, mis vähendab tegevuskulusid ja suurendab klientide rahulolu.
23. Millised on teie mõtted selle kohta, et Prompt Engineering võib manipuleerida või eksitada ning kuidas neid riske maandada?
Kiirel inseneritööl on tohutu potentsiaal AI kasulikkuse parandamiseks, kuid kui seda ei kontrollita, võib see manipuleerida või anda valetulemusi.
See kahepoolne kvaliteet tuleneb asjaolust, et kiired struktuurid mõjutavad oluliselt tehisintellekti vastuseid, mõjutades neid järgima konkreetseid teid või tegema järeldusi, mis ei pruugi olla objektiivsed.
Näiteks võib tehisintellekt anda väljundeid, mis levitavad valeinfot või eelarvamuslikke ideid, kui viipadel vaikselt vihjatakse konkreetsetele arvamustele või jäetakse välja olulised üksikasjad.
Nende ohtude vähendamiseks tuleb Prompt Engineeringi algatuste kavandamisse ja elluviimisse kaasata läbipaistvus ja eetilised standardid.
Mitmete sidusrühmade kaasamine kiiresse kavandamisprotsessi, et hinnata ja analüüsida vihjeid võimalike eelarvamuste või manipuleerivate aspektide osas, on üks tõhus viis kontrolli ja tasakaalu kaasamiseks.
Lisaks võib kuritarvitamist ära hoida, kui loote tehisintellektisüsteemid koos sisseehitatud turvafunktsioonidega, mis tuvastavad ja tõstavad esile potentsiaalselt petlikud vihjed.
Lisaks on ülioluline edendada tehisintellekti loomist ja kasutamist ümbritseva eetilist kultuuri, mida toetavad selgesõnalised eeskirjad ja pidev juhendamine eetiliste tehisintellekti tavade kohta.
Eetilise käitumise julgustamine ning arendajate ja kasutajate koolitamine kiire inseneritöö tagajärgede kohta on ülioluline, et tagada tehisintellekti tehnoloogia edusammude õige kasutamine. Kui võtame ennetava hoiaku, saame säilitada tehisintellekti interaktsioonide terviklikkuse ja tagada, et tehnoloogia on ühiskonnale alati kasulik.
24. Kuidas läheneksite keeruka ülesande jaoks teksti ja pilte kombineeriva multimodaalse viipa loomisele?
Verbaalsete ja visuaalsete näpunäidete edukaks integreerimiseks teksti ja visuaali segava multimodaalse viipa loomisel on vaja keerukat strateegiat.
See parandab tehisintellekti suutlikkust täita väljakutseid pakkuvaid ülesandeid, mis nõuavad mitme sensoorse modaalsuse sisendite mõistmist.
Multimeedia esitlus, kus iga teabe modaalsus toetab üksteist ja annab käimasolevale tööle sügavama ja põhjalikuma konteksti, on sarnane kiire inseneritööga, mida seda tüüpi harjutus nõuab.
Näiteks reklaamikampaania loomisel võib viip sisaldada pilte, mis kujutavad kampaania stiili, värvilahendust ja kavandatud meeleolu, lisaks kampaania eesmärkide, sihtrühma ja soovitud emotsionaalse tooni lühikirjeldusele.
Need koos võimaldavad tehisintellektil nõudeid üheaegselt "näha" ja "lugeda", mis viib projekti peensuste põhjalikuma mõistmiseni. Kuigi fotod võivad anda konkreetseid näidiseid jäljendatavast stiilist ja meeleolust, võib tekst juhendada tehisintellekti strateegiliste eesmärkide ja abstraktsete mõistete osas.
Nende viipade loomisel on oluline tagada, et tekst ja visuaalid pole mitte ainult asjakohased ja arusaadavad, vaid ka paigutatud nii, et need üksteist täiustaksid ja selgitaksid.
Võib osutuda vajalikuks sisendeid tasakaalustada nii, et korduva testimise ja muutmise kaudu ei ületaks ükski teisi.
Saate täielikult kasutada keerukaid tehisintellektisüsteeme, kui koostate hoolikalt need multimodaalsed näpunäited, mis võimaldavad neil teha ja mõista keerulisi loomingulisi tegevusi inimeste omaga võrreldaval keerukuse tasemel.
25. Millisel viisil saab Prompt Engineering aidata kaasa tehisintellekti mudeli otsuste selgitatavuse ja läbipaistvuse suurendamisele?
AI-süsteemide ja nende kasutajate vahelise usalduse ja mõistmise loomine nõuab tehisintellekti mudeli otsuste selgitatavust ja läbipaistvust, mida mõlemat saab kiire inseneritöö abil oluliselt parandada.
Me saame juhendada tehisintellekti mitte ainult vastuseid andma, vaid ka selgitama loogikat või andmeallikaid, mis neid vastuseid toetavad, koostades hoolikalt viipasid.
See meetod on võrreldav sellega, et õpetaja edastab õpilasele keerulise idee, mille puhul on selgitamise protsess sama oluline kui lahendus.
Näiteks võib viipa koostada nii, et see mitte ainult ei soovita võimalikku diagnoosi, vaid annab ka selle järelduse sümptomeid, toetavat teavet ja teaduslikke uuringuid olukorras, kus meditsiiniliste diagnooside abistamiseks kasutatakse tehisintellekti mudelit.
Seda tüüpi päring kutsub AI-d oma tööd näitama, selgitades, kuidas ta teatud järelduseni jõudis. See aitab muuta tehisintellekti otsustusprotsessi nähtavamaks ning muudab arstide jaoks selle kontrollimise ja sellesse uskumise lihtsamaks.
Läbipaistvust saab veelgi parandada, kasutades Prompt Engineering'i, et paluda tehisintellekti mudelitel pakkuda tsitaate või linke andmeallikatele, mida nad uurisid, või kirjeldada muid tulemusi, millele nad mõtlesid.
See lähenemisviis illustreerib mudeli otsustusprotsesse ja aitab sidusrühmadel mõista tehisintellektiga arvestatavate andmete ulatust ja keerukust.
Järelikult kujuneb Prompt Engineering tõhusaks vahendiks tehisintellektiprotseduuride dešifreerimiseks, muutes need klientidele lihtsamini mõistetavaks ja juurdepääsetavaks. See suurendab olulistes rakendustes usaldust ja sõltuvust tehisintellekti lahendustest.
26. Arutage olukorda, kus pidite AI-väljundites andmete privaatsuseeskirjade järgimise tagamiseks kasutama Prompt Engineeringut.
Projektis, mis hõlmas tervishoiuteenuse osutaja tehisintellektil töötavat kliendiabisüsteemi, seisime silmitsi tõsiste andmete privaatsusnõuete (nt Ameerika Ühendriikides HIPAA) järgimise kriitilise takistusega.
Tehisintellekt peab rangelt järgima eeskirju, mis kaitsevad patsiendiandmete privaatsust ja turvalisust, kuna see loodi patsiendi delikaatsetele küsimustele vastamiseks ja kohandatud juhiste pakkumiseks.
Kasutasime Prompt Engineering lähenemisviise, et lisada tehisintellekti töötlemisrutiini selgesõnalised privaatsuskontrollid, tagades, et süsteem järgib neid privaatsusnõudeid.
Näiteks selleks, et tehisintellekt ei toodaks isikut tuvastavat teavet, lõime viibad, mis andsid juhised sellise teabe anonüümseks muutmiseks.
See hõlmas tehisintellekti vastuste muutmist nii, et nimed, täpsed kuupäevad või muu teave, mida saab patsiendi tuvastamiseks kasutada, eemaldati, isegi kui sisendis oli selline teave.
Viipade eesmärk oli ka meelde tuletada tehisintellektile keskkonda, milles see töötas, pannes selle esile vastused, mis vajavad hoolikamat kaalumist või tundlikkust.
See kaheosaline strateegia, mis juhendas tehisintellekti tundlikke andmeid käsitlema ja kontrollis korrapäraselt vastavust, oli patsiendiandmete privaatsuse ja täpsuse säilitamiseks hädavajalik.
Lisaks juriidiliste kohustuste täitmisele oli nende läbimõeldud juhiste kasutuselevõtt otsustava tähtsusega kasutajate usalduse suurendamisel ja selle tagamisel, et tehisintellekti süsteem on nii kasulik kui ka privaatsusprobleeme arvestav.
27. Kuidas tasakaalustate Prompt Engineeringis loovuse ja täpsuse vajadust, eriti tundlikes rakendustes?
See nõuab hoolikat planeerimist, mis võtab arvesse nii tehisintellekti võimaluste eeliseid kui ka puudusi, et saavutada tasakaal täpsuse vajaduse ja leidlikkuse vahel kiires projekteerimises, eriti tundlike rakenduste puhul.
See õrn tasakaal sarnaneb kunstniku omaga, kes peab austama oma eriala meetodeid, püüdes samal ajal edasi anda midagi värsket ja olulist.
Täpsus on ülioluline tundlike rakenduste puhul, sealhulgas nende puhul, mis nõuavad finantsnõustamist või meditsiinilist teavet. Viibad peavad olema kujundatud nii, et tehisintellekt järgiks täpselt kinnitatud andmeid ja määratletud parameetreid, andes prioriteediks faktilise täpsuse ja töökindluse.
Tagamaks, et loomingulised tõlgendused ei tooks kaasa kliinilisi vigu, võite anda tehisintellektile konkreetselt korralduse tugineda oma vastustes kõige värskematele kliinilistele soovitustele ja eelretsenseeritud uuringutele, luues meditsiinilise diagnoosimise tööriista viipasid.
Kuid loovust ei tohiks täielikult ignoreerida, eriti kui see võib paraneda kasutaja kogemus või pakkuda põhjalikumat teavet.
Nendes olukordades saab loovust turvaliselt kaasata, lastes tehisintellektil katsetada erinevaid lähenemisviise andmete täpseks edastamiseks, sealhulgas analoogide, graafika või alternatiivsete selgituste loomine, mis võivad aidata tarbijatel keerulist materjali mõista ja huvitavamaks leida.
Saladus seisneb viipade korraldamises nii, et tehisintellekti loomingulised väljundid piirduksid sellega, mis on õige ja sobib konkreetses olukorras.
28. Kas saate kirjeldada meetodit kiiruse ja arvutusliku tõhususe viipade optimeerimiseks reaalajas rakendustes?
Reaalajas rakendustes on kiire kiirus ja andmetöötluse tõhususe optimeerimine kriitilise tähtsusega, eriti kui AI-süsteemid peavad kohe reageerima, näiteks klienditoe vestlusrobotid või interaktiivsed tööriistad.
Üks tõhus strateegia on viipade keerukuse lihtsustamine ja keskendumine arvutuskoormuse vähendamisele, ilma et see kahjustaks vastuste mahtu.
Üks peamisi lähenemisviise on muuta viipade struktuur lihtsamaks. See eeldab äärmiselt keerukate või sügavalt pesastatud küsimuste vältimist, kuna need võivad sundida mudelit tegema aeganõudvamaid ja arvutuslikult kulukamaid järeldusprotseduure.
Teise võimalusena võib viipasid teha selgeks ja kokkuvõtlikuks, märkides nõutava toimingu või vastuse lihtsalt arusaadaval viisil.
Näiteks võib viipa jagada rohkem keskendunud ja arusaadavateks küsimusteks, millele AI saaks kiiremini vastata, selle asemel et esitada keerukat mitmeosalist päringut.
Lisaks saab jõudlust oluliselt suurendada, salvestades populaarsed vastused või kasutades sageli nõutavate teemade jaoks mallilahendusi.
Süsteem võib vähendada reaalajas arvutamise nõuet, mille tulemuseks on kiirem reageerimisaeg, nähes ette korduma kippuvad küsimused ja arvutades vastused ette, kui see on praktiline.
See meetod tagab, et AI-süsteem reageerib ka suure nõudlusega olukordades, kiirendades interaktsiooni ja vähendades selle arvutuskoormust. Need meetodid toetavad reaalajas rakenduste sujuvat töötamist, pakkudes kiiret ja usaldusväärset tehisintellekti interaktsiooni, mis on kriitilise tähtsusega nii toimimise tõhususe kui ka kasutaja õnne jaoks.
29. Kuidas kasutaksite Prompt Engineeringut tehisintellektil põhineva lahenduse väljatöötamiseks uudsele probleemile, kus pretsedente on vähe?
Prompt Engineeringi kasutamisel peate kasutama leidlikku ja uurivat lähenemisviisi, kui käsitlete uut olukorda, mille kohta on vähe näiteid.
See on nagu proovimine leida teed läbi tundmatu riigi; õigete vastuste leidmiseks peate olema loominguline ja paindlik.
Esimene etapp on süvauuringu läbiviimine ja probleemivaldkonna mõistmine, et saada võimalikult palju andmeid seotud probleemide või võrreldavate stsenaariumide kohta.
Seejärel saab viipasid hoolikalt kavandada, et suunata tehisintellekt, kuna see ekstrapoleerib tuntud juhtumitest uuele probleemile.
See võib hõlmata uurimispäringute jada sõnastamist, mis motiveerib tehisintellekti tootma mitmeid võimalikke resolutsioone või teooriaid, mis põhinevad seotud teadmiste valdkondadel. Kuigi tehisintellekti vastuseid toetavad asjakohased faktid ja loogiline järeldus, tuleks need juhised luua innovatsiooni soodustamiseks.
Pärast esialgsete kontseptsioonide koostamist saab viipasid iteratiivselt täiustada, lisades algse uurimistöö sisendi ja tulemusi, et suunata tehisintellekti tähelepanu huvitavamatele uurimissuundadele. See protseduur sarnaneb skulptuuriga, mille käigus tooraine rafineeritakse ja vormitakse korduvate katsetega.
Siin toimib Prompt Engineering dünaamilise raamistikuna iteratiivseks õppimiseks ja kohanemiseks lisaks esilekutsumisvahendile. See võimaldab tehisintellektil oma väljundeid parandada, viies need vastavusse probleemi arenevate teadmistega.
See meetod kasutab AI kohanemisvõimet ja õppimisvõimet, et võimaldada tipptasemel probleemide jaoks kohandatud lahenduste loomist.
30. Milliseid meetodeid kasutate, et olla kursis Prompt Engineeringi viimaste edusammude ja parimate tavadega?
Teadmiste säilitamine ja eduka rakendamise tagamine Prompt Engineeringis eeldab viimaste arengute ja parimate tavadega kursis olemist.
Minu strateegia ühendab pideva hariduse ja aktiivse kaasamisega professionaalsetes kogukondades.
Esiteks loen ma sageli teaduslikke väljaandeid ning käin tehisintellekti ja tehisintellekti käsitlevatel konverentsidel ja veebiseminaridel. masinõpe.
Need materjalid on olulised, et õppida tundma hiljutisi uuringuid, uusi suundi kiire inseneri valdkonnas ja tipptasemel meetodeid.
Hiljutised uuringud, mida esitleti konverentsidel nagu NeurIPS või ajakirjades nagu Journal of Tehisintellekt Uurimistöö on sageli minu töö jaoks kohe rakendatav või kohandatav.
Samuti osalen aktiivselt professionaalsetes võrgustikes ja veebifoorumites, kus praktikud vahetavad probleeme, lahendusi ja juhtumiuuringuid.
Reaalajas teadmiste vahetamist hõlbustavad oluliselt kogukonnapõhised õpikeskkonnad, nagu need, mida leidub platvormidel nagu Stack Overflow, GitHub ja LinkedIn grupid.
Nende kogukondadega suhtlemine annab lisaks konkreetsete probleemide lahendamisele kaasaaitamise laiema ülevaate sellest, kuidas erinevaid strateegiaid erinevates sektorites ja rakendustes edukalt rakendatakse.
Ühendades kogukonna kaasamise akadeemilise rangusega, saan püsida Prompt Engineeringi tipptasemel ja täiustada oma tööd uusima teabe ja tehnikatega.
31. Mida te oma esimestel nädalatel töökohal eelistaksite, kui teid palgataks?
Kui ma palgataksin, pühendaksin oma esimesed paar töönädalat ettevõtte eesmärkide, kultuuri ja tegevusprotseduuride kindla mõistmisele.
Integratsiooni ja panuse õnnestumiseks on see alus hädavajalik. Selle saavutamiseks seaksin esmatähtsaks suhte loomisele erinevate osakondade oluliste meeskonnaliikmetega.
Töökaaslastega vestlemine nende võitluste, meetodite ja saavutuste kohta oleks mulle kasulik, kuna see selgitaks sisemist dünaamikat ja näitaks mulle, kuidas minu kiire inseneriteadmised saavad organisatsiooni eesmärke kõige paremini toetada.
Samal ajal sukelduksin kõigi käimasolevate Prompt Engineeringi projektide või valdkondade tundmaõppimisse, kus minu oskusi saab kasutada. See hõlmab varasemate algatuste ja nende tulemuste analüüsimist, et teha kindlaks, mis on korralikult töötanud ja mis mitte.
Hakkaksin kirjeldama esimesi panuseid, mida võin pärast nende arusaamade arvessevõtmist anda, märkides nii lühiajalist kui ka pikaajalist kasu.
Seda strateegiat kasutades võin olla kindel, et ma ei paku mitte ainult algusest peale väärtust, vaid ka järgin ettevõtte strateegilisi eesmärke, mis seavad mind karjääris edu saavutama.
Järeldus
Kokkuvõtteks võib öelda, et kiire inseneriteaduse tundmine on ülioluline neile, kes soovivad AI-tehnoloogiat maksimaalselt ära kasutada.
Selle valdkonna intervjuud keskenduvad sageli indiviidi võime hindamisele tehisintellekti käitumist mõista ja mõjutada läbimõeldud juhiste abil.
Need hinnangud lähevad kaugemale oskustest ja süvenevad eetilistele kaalutlustele ning võimele rakendada tehisintellekti erinevates ja mõnikord keerukates stsenaariumides.
Seetõttu on intervjuudeks valmistumiseks vaja mõista nii tehnoloogiat ennast kui ka selle tegelikke tagajärgi, tagades, et kandidaadid on valmis selles dünaamilises ja kiiresti arenevas valdkonnas tõhusalt panustama.
Intervjuu ettevalmistamisel abi saamiseks vt Hashdorki intervjuude sari.
Jäta vastus