Índice analítico[Ocultar][Mostrar]
- 1. Que é Prompt Engineering e por que é importante no contexto de modelos de IA como GPT-4?
- 3. Como deseñarías un aviso para xerar unha resposta sinxela e fáctica, como a capital dun país?
- 6. Describe un escenario no que unha enxeñería rápida podería mellorar significativamente a calidade da resposta dunha IA.
- 7. Como abordas a depuración e a mellora dun aviso que produce respostas insatisfactorias dun modelo de IA?
- 8. Discuta o impacto das preguntas principais en Prompt Engineering e como poden sesgar as respostas da IA.
- 9. Segundo a túa experiencia, como inflúe a elección do idioma nun aviso na saída dun modelo de IA multilingüe?
- 10. Podes describir unha tarefa complexa que automatizaches ou melloraches mediante unha sofisticada enxeñaría rápida?
- 11. Como construirías un aviso para provocar unha narración creativa a partir dun modelo de IA?
- 12. Explica como podes usar Prompt Engineering para mellorar a capacidade de aprendizaxe dun modelo lingüístico nun escenario de "poucas fotos".
- 13. Que estratexias usarías para minimizar os prexuízos prexudiciais nas respostas da IA a través de Prompt Engineering?
- 14. Discuta o concepto de "encadeamento rápido" e como se pode usar para xestionar tarefas de varios pasos con modelos de IA.
- 15. Como se pode aplicar a Prompt Engineering para afinar os modelos de linguaxe para aplicacións específicas de dominio sen a reciclaxe directa do modelo?
- 16. Cales son algunhas das limitacións que atopaches en Prompt Engineering e como as abordaches?
- 17. Podes explicar como afecta o concepto de "temperatura" nos modelos de IA ás respostas xeradas a través de Prompt Engineering?
- 18. Describe un escenario no que utilizaches Prompt Engineering para analizar e analizar conxuntos de datos complexos mediante un modelo de linguaxe.
- 19. Como aproveitarías Prompt Engineering para mellorar a precisión e a relevancia das respostas dun modelo de IA nun campo especializado, como o legal ou o médico?
- 20. Discutir o papel da Prompt Engineering na mitigación do problema da “alucinación” nos modelos lingüísticos.
- 21. Como prevés a evolución de Prompt Engineering co avance das tecnoloxías de IA, e que habilidades cres que serán máis importantes?
- 22. Describe un proxecto no que implementou técnicas de Prompt Engineering para mellorar significativamente a eficiencia dun proceso empresarial.
- 23. Cales son as súas opinións sobre o potencial de que Prompt Engineering manipule ou induza a erro, e como se poden mitigar estes riscos?
- 24. Como abordarías a construción dun aviso multimodal que combine texto e imaxes para unha tarefa complexa?
- 25. De que xeitos pode Prompt Engineering contribuír á explicabilidade e transparencia das decisións do modelo de IA?
- 26. Comente unha situación na que tivese que usar Prompt Engineering para garantir o cumprimento das normas de privacidade de datos nas saídas de AI.
- 27. Como equilibra a necesidade de creatividade e a necesidade de precisión en Prompt Engineering, especialmente en aplicacións sensibles?
- 28. Podes describir unha técnica para optimizar as solicitudes de velocidade e eficiencia computacional en aplicacións en tempo real?
- 29. Como usarías Prompt Engineering para desenvolver unha solución baseada na IA para un problema novo, onde hai poucos precedentes establecidos?
- 30. Que métodos utilizas para estar ao día dos últimos avances e mellores prácticas en Prompt Engineering?
- 31. Que priorizarías nas túas primeiras semanas no traballo se fose contratado?
- Conclusión
Prompt Engineering converteuse nunha habilidade no campo cambiante da intelixencia artificial e da aprendizaxe automática, especialmente co aumento de modelos avanzados como GPT 4.
Esencialmente, a Enxeñaría Prompt implica elaborar entradas (indicacións) para que unha IA mellore a súa saída. Esta experiencia é vital xa que incide directamente na calidade, relevancia e practicidade das respostas xeradas pola IA.
Nun momento no que as empresas e os investigadores dependen moito da IA para tarefas como análise de datos, creación de contidos e apoio á toma de decisións dominar Prompt Engineering significa personalizar estas ferramentas ás necesidades.
A importancia de Prompt Engineering xorde da necesidade de conectar a base de coñecemento dos modelos de IA con resultados de uso mundial.
Dado que os modelos de IA están cada vez máis integrados nas operacións comerciais e de investigación, a capacidade de interactuar de forma eficiente con estes modelos mediante indicacións elaboradas é esencial.
Non só se trata de obter respostas, senón tamén de afastar a IA de problemas comúns como producir información irrelevante ou tendenciosa e garantir un funcionamento ético.
A medida que a IA continúa a súa expansión en sectores, desde a sanidade e o dereito ata os campos, a demanda de profesionais capaces de adaptar as capacidades de IA a contextos específicos vai en aumento.
Neste artigo, compilamos unha lista de preguntas da entrevista de enxeñería para axudarche a prepararte para a túa entrevista e conseguir o traballo que queres.
1. Que é Prompt Engineering e por que é importante no contexto de modelos de IA como GPT-4?
Prompt Engineering xoga un papel importante na interacción con sistemas de IA como GPT 4. Esta práctica implica formular preguntas, instrucións ou declaracións (denominadas "indicacións") que guían os modelos de IA para producir respostas valiosas e precisas. É semellante a saber como facer unha pregunta para obter a resposta dun amigo ou bibliotecario experto.
A importancia de Prompt Engineering para traballar con modelos de IA como GPT 4 non se pode enfatizar o suficiente debido ás razóns;
- Potencial de desbloqueo: GPT 4 e modelos similares de IA posúen coñecementos. Pode executar diversas tarefas que van desde escribir e resumir ata codificar e moito máis. Prompt Engineering é fundamental para liberar este potencial formulando preguntas elaboradas.
- Mellora da precisión: a formulación de indicacións inflúe significativamente no que a IA comprende a consulta e xera resultados en consecuencia. Un aviso construído pode dar lugar a respostas precisas e contextualmente relevantes.
- Fomento da creatividade: a través de Prompt Engineering, podes explorar os límites do que a IA é capaz de producir, xa se trate de escribir nun estilo específico xerando conceptos orixinais ou mesmo de producir creacións artísticas.
- Aumentar a eficiencia: o uso de avisos elaborados pode axilizar a comunicación. Axudarlle a obter a información ou os resultados necesarios de forma eficiente e concisa.
- Adaptación de respostas: empregando técnicas de Enxeñaría rápida de expertos pódense personalizar as respostas para que coincidan con tons, estruturas ou niveis de detalle, mellorando a saída da IA para adaptarse ao obxectivo actual.
2. Podes explicar a diferenza entre a aprendizaxe "cero", "one-shot" e "few-shot" no contexto dos modelos lingüísticos?
Ten en conta que cada vez que estás ensinando a alguén unha nova habilidade, o grao de instrución que lle proporcionas varía. Iso e o que está a suceder con estas ideas de aprendizaxe son bastante similares.
Aprendizaxe de tiro cero
Imos primeiro a aprendizaxe de cero. Imaxina que lle pides a un amigo (neste escenario, o noso modelo de IA) que realice unha tarefa que nunca antes realizara sen proporcionarlle instrucións detalladas.
Todo o que podes facer é describir o problema e esperar que poidan facelo utilizando os coñecementos que xa posúen. A aprendizaxe cero, tal e como se usa na IA, refírese a pedirlle a un modelo que complete un traballo en ausencia de instancias previas precisas.
É semellante a pedirlle a alguén que che compoña un soneto sobre o océano sen proporcionar ningunha mostra. Para responder, o modelo fai uso do seu coñecemento xeral das linguas e do mundo.
Aprendizaxe puntual:
Mentres pasamos á aprendizaxe única, imaxínate dándolle un exemplo ao teu amigo e pedíndolle que faga a tarefa.
É como dicir: "Podes escribirme un poema sobre o océano, como este que atopei sobre as montañas?" Teñen un modelo ou un punto de referencia que proporciona ese exemplo.
Un exemplo dáse ao modelo na técnica de aprendizaxe única da IA, e tenta deducir as necesidades do traballo a partir dese caso. É unha forma de preguntar: "Podes facer algo parecido á vibración pola que vou?"
Aprendizaxe de poucos tiros:
E por último, a aprendizaxe de poucos tiros. Aquí é onde lle pides ao teu amigo que faga a tarefa despois de proporcionarlle varios exemplos.
Coa esperanza de que combinasen os temas e estilos que atoparon, podes amosarlles algúns poemas sobre o mundo natural e logo pedir un sobre o océano.
A aprendizaxe de poucos tiros, como se usa na IA, refírese a proporcionar ao modelo un conxunto limitado de mostras para traballar. Isto axúdalle a comprender mellor as expectativas e con frecuencia produce resultados máis precisos ou complexos.
En cada un destes casos, o modelo de IA fai uso dos seus coñecementos previos e dos exemplos proporcionados para comprender e rematar a tarefa. A distinción principal está na cantidade e tipo de dirección que obtén ningunha, unha ou algunhas instancias.
Estas técnicas demostran a versatilidade e flexibilidade do modelo, permitíndolle realizar unha variedade de traballos aínda que non teñan unha orientación directa. É unha evidencia do sofisticados e perspicaces que se fixeron os modelos de IA contemporáneos, capaces de "aprender no traballo" de xeitos que ás veces parecen bastante humanos.
3. Como deseñarías un aviso para xerar unha resposta sinxela e fáctica, como a capital dun país?
A clave para crear un aviso que provoque unha resposta directa e fáctica, como a capital dun país, é deixalo claro e específico. Asegúrate de que a IA obteña exactamente o que estás a pedir, sen deixar ningunha posibilidade de malentendidos. É semellante a preguntarlle a un coñecido competente mentres estás presionado polo tempo.
Aquí tes un xeito de facelo:
- Sexa directo: solicite unha consulta directa de inmediato. Non é necesario bater sobre o arbusto ou o recheo. Considérao como pedir instrucións; canto máis específico sexas, máis rápido chegarás ao teu destino.
- Definir a tarefa: verifique que a solicitude deixa claro que está a buscar unha resposta fáctica. Isto axuda a que a IA utilice a súa base de coñecemento en lugar dos seus poderes creativos ou inferenciais.
- Proporcione contexto se é necesario: o contexto pode ser útil ás veces, especialmente cando hai posibilidades de malentendidos. Pero normalmente é fácil no caso das capitais.
- Mantéñase sinxelo: non engadas detalles estraños ao indicador para facelo máis difícil. Para manter a atención da IA no traballo actual, cómpre seguir o básico.
Esta é unha ilustración dun aviso que aplica estas ideas:
"Cal é a capital de Francia?"
Este é un comando moi claro e directo que non permite ningunha confusión. Proporciona á IA o que precisa, que é unha información fáctica sinxela.
Isto reduce a probabilidade de obter unha resposta demasiado detallada porque a IA sabe responder só coa información que solicitaches.
Todo se reduce a unha boa comunicación e a obter a información que quere de forma rápida e clara.
4. Que consideracións se deben ter en conta á hora de formular indicacións para garantir resultados éticos e imparciales dun modelo de IA?
Crear indicacións para modelos de IA é semellante a negociar un medio social desafiante, especialmente cando o obxectivo son resultados imparciais e éticos.
Deberías falar con consideración, decencia e conciencia das posibles consecuencias das túas palabras. As seguintes son algunhas cousas importantes para lembrar:
Claridade e neutralidade
Proporciona unha linguaxe neutra e clara ao principio. O teu aviso debe parecerse a un artigo de noticias xusto e imparcial que dea os feitos sen favorecer a ningún bando.
Isto axuda a evitar que a IA se faga sesgada ou dea por sentadas certas suposicións.
Sensibilidade cultural
Recoñecer e respectar as peculiaridades e sensibilidades culturais. É como ser un hóspede educado na casa de alguén; quere mostrar consideración polas súas tradicións e principios.
Isto implica manterse lonxe dos preconceptos e asegurarse de que as súas instrucións non promovan involuntariamente prexuízos prexudiciais.
Privacidade e confidencialidade
Pensa no segredo e na privacidade coma se estiveses aferrado ao diario doutra persoa. Como non queres revelar información privada ou confidencial sen permiso, asegúrate de que as túas instrucións non fomenten que a IA produza resultados que poidan violar a privacidade de alguén.
Inclusividade
Fomentar a inclusión tendo presentes diversos puntos de vista. Imaxínao como organizar unha cea onde se teñan en conta as necesidades e preferencias nutricionais de cada persoa.
Asegúrate de que as túas indicacións sexan inclusivas e teñan en conta as persoas con distintas identidades, experiencias e orixes.
Evitando danos
Asegúrate de que as túas instrucións non fomenten sen querer condutas malas ou prexudiciais. Isto é comparable á máxima médica "non danar".
Queres asegurarte de que o contido ou a información que produce a IA non fomenten o mal comportamento ou a negatividade.
Exactitude de feitos
Ao crear solicitudes de contido informativo, intente centrarse nas que promovan a precisión dos feitos. É comparable á comprobación das fontes dun traballo de investigación.
En situacións nas que a precisión é crítica, en concreto, fomente a IA a depender da información confirmada.
Consideracións éticas
Finalmente, pensa en como as túas indicacións poden afectar problemas éticos máis grandes. Isto implica considerar como as normas e valores sociais poden verse afectados polas reaccións da IA.
Trátase de actuar como un membro responsable da comunidade e de asegurarse de que as súas accións —ou, neste exemplo, as súas peticións— promovan o benestar xeral.
5. Como afecta a especificidade e estrutura dun aviso á saída dun modelo de linguaxe?
Do mesmo xeito que os ingredientes e a receita teñen un impacto significativo no produto final dunha comida que preparas, tamén o poden facer a especificidade e a estrutura dun aviso sobre a saída dunha comida. modelo lingüístico.
É máis probable que produza un prato á altura das súas expectativas cando usa compoñentes exactos e se adhire a unha receita.
Do mesmo xeito que isto, podes dirixir con máis éxito o modelo lingüístico e obter resultados que case coincidan cos teus obxectivos mediante un aviso ben estruturado e preciso.
Impacto da especificidade
Precisión nas respostas: o modelo lingüístico proporcionará unha resposta máis precisa se proporcionas unha solicitude máis detallada.
É semellante a proporcionar a alguén indicacións completas en lugar de simplemente identificar unha localización. É máis probable que cheguen ao seu destino con precisión e sen desvíos innecesarios se seguen instrucións exhaustivas.
Relevancia: o uso de pistas precisas axuda ao modelo a comprender os antecedentes e a importancia da súa solicitude. Isto é semellante a facer unha busca de palabras clave en internet; canto máis concentrado estea, máis relevantes serán os resultados da busca.
Diminución da ambigüidade: ser específico reduce a ambigüidade. É semellante a asegurarse de recibir exactamente o que quere, cando quere, tendo claro o seu pedido no restaurante.
Impacto da estrutura
Orientación para o formato de resposta: o formato da resposta pódese determinar pola forma en que se escribe a súa solicitude. É máis probable que o modelo responda se a túa solicitude está organizada como unha pregunta.
O modelo pode continuar a historia ou ofrecer detalles sobre a declaración se está organizada como unha declaración.
Fluxo de información: o contido da resposta está guiado por unha pregunta ben estruturada. Funciona de xeito similar á creación dunha axenda de reunións, xa que facilita a organización da conversa e trata os temas pertinentes nunha orde sensata.
Nivel de compromiso: o nivel de compromiso da saída tamén pode verse influenciado polo seu formato. Pódese obter unha resposta intrigante e innovadora estruturando un aviso como unha configuración de conto creativo, por exemplo, en lugar de só facer unha consulta directa.
6. Describe un escenario no que unha enxeñería rápida podería mellorar significativamente a calidade da resposta dunha IA.
Digamos que estás a traballar nun proxecto no que queres ilustrar a fusión da tecnoloxía e as formas de arte tradicionais incluíndo unha parte da poesía xerada pola IA nunha antoloxía de poesía contemporánea influenciada por temas clásicos.
Ao principio, pode dicirlle á IA que "escriba un poema", pero a saída pode ser excesivamente xeral ou inconsistente co tema clásico do seu proxecto. Nesta situación pódese utilizar unha enxeñería rápida para mellorar o calibre e a aplicabilidade das respostas da IA.
Unha vez que reduces o teu aviso a algo máis centrado, como "Escribe un poema ao estilo dun soneto de Shakespeare que explora o tema do paso do tempo na era dixital", dáslle á IA unha estrutura clara para traballar: o soneto. forma, un guiño a Shakespeare e un tema moderno para traballar no marco establecido.
Isto non só garante que os poemas producidos se axustarán perfectamente ao tema e aos criterios estilísticos da túa antoloxía, senón que tamén mostra como as indicacións precisas e sutís poden animar á IA a producir poesía que resoe máis profundamente con certas ideas creativas e obxectivos do proxecto.
Neste caso, a enxeñaría rápida garante que a tecnoloxía funcione como un auténtico socio colaborativo no proceso creativo salvando a brecha entre as amplas capacidades da IA e os complexos requisitos dun esforzo creativo.
7. Como abordas a depuración e a mellora dun aviso que produce respostas insatisfactorias dun modelo de IA?
É como tentar depurar unha receita que, por moito que sigas as instrucións, simplemente non sairá correctamente, cando un modelo de IA produce continuamente respostas inaceptables a un aviso.
O segredo é identificar as áreas que precisan mellorar e facer cambios deliberados.
Primeiro, mira a propia solicitude. É demasiado complexo, demasiado impreciso ou podería estar apuntando a IA na dirección incorrecta? Facer pequenos axustes na claridade, especificidade e estrutura do aviso pode ter un impacto significativo, como modificar o sabor ou o tempo de cocción dunha receita.
A continuación, proba a modificar a consulta de varias maneiras para ver como afectan os pequenos axustes ás respostas da IA. Isto pode implicar cambiar a redacción, engadir unha explicación adicional ou mesmo indicar o formato previsto da resposta.
Considérao unha forma de proba de sabor mentres cociñas, axustando pequenas cantidades ata obter o perfil de sabor ideal. Este método iterativo mellorará as túas habilidades de enxeñaría de avisos en xeral axudándote a comprender como a IA percibe e responde a varios tipos de instrucións e axudándote a mellorar o teu aviso para obter mellores respostas.
8. Discuta o impacto das preguntas principais en Prompt Engineering e como poden sesgar as respostas da IA.
Do mesmo xeito que unha consulta cun sesgo menor pode guiar unha discusión humana, as preguntas principais na enxeñaría rápida teñen un impacto substancial no ton e na dirección das respostas da IA.
Este tipo de consultas predispoñen á IA a reaccionar dun xeito específico porque conteñen suposicións ou pistas implícitas sobre a resposta desexada.
Unha IA podería inferir, por exemplo, que o estrés na vida contemporánea ten un efecto directo sobre a felicidade cando se lle pregunta: "Como contribúe o estrés abrumador da vida moderna á felicidade?"
Isto reduce o rango de posibles respostas e introduce sesgos na saída da IA, o que pode ocultar puntos de vista máis complexos ou opostos.
Tales preguntas teñen un forte efecto nas situacións nas que a imparcialidade e unha investigación exhaustiva dos conceptos son cruciais. O sesgo intrínseco do aviso filtra a comprensión e a reacción da IA, facéndoo semellante ao uso de lentes tintados que alteran a visión do mundo.
Para reducir isto, o uso de preguntas abertas e sen suposicións promove unha variedade de respostas máis variada e completa.
Esta metodoloxía non só mellora o calibre e a coherencia dos resultados da IA, senón que tamén fomenta un compromiso máis moral e obxectivo con estes sofisticados modelos lingüísticos, garantindo que a IA funciona como un instrumento adaptable que pode afondar nunha ampla gama de conceptos e puntos de vista.
9. Segundo a túa experiencia, como inflúe a elección do idioma nun aviso na saída dun modelo de IA multilingüe?
A linguaxe utilizada nun aviso pode ter un gran impacto na saída dun modelo de IA multilingüe. Isto é semellante a como contar o mesmo conto nunha lingua diferente pode variar algo ou moito, dependendo do idioma e do contexto cultural.
Proporcionar unha IA nun determinado idioma permíteche acceder non só a unha canle de comunicación senón tamén á diversa gama de sutilezas lingüísticas e culturais que se tecen nesa lingua.
Cando se lles dá un aviso en xaponés, por exemplo, as respostas poden reflectir a formalidade e a indirecta inherentes á lingua, mentres que cando se dan a mesma solicitude en castelán, os resultados poden ser máis directos e expresivos, reflectindo as características lingüísticas e os valores culturais propios do español. - culturas de fala.
Ademais, a habilidade da IA e o matiz das súas respostas poden verse afectados pola complexidade e diversidade da lingua. A IA pode ter problemas para procesar linguas cun vocabulario amplo, numerosos dialectos ou gramática complexa, o que pode afectar a profundidade, precisión e relevancia cultural dos resultados.
Isto lémbrame aos retos aos que se enfronta un tradutor competente que ten que transmitir o espírito e os matices culturais do material de orixe ademais de traducilo palabra por palabra.
Para garantir que as respostas da IA sexan precisas e adecuadas para a cultura e o contexto dados, é imperativo que ao interactuar cun modelo de IA multilingüe sexa consciente das características da lingua e do contexto cultural que trae.
10. Podes describir unha tarefa complexa que automatizaches ou melloraches mediante unha sofisticada enxeñaría rápida?
Nun proxecto interesante, a xeración de contido dinámico e consciente do contexto para unha ampla gama de preguntas dos usuarios nunha plataforma de atención ao cliente foi racionalizada mediante o uso de sofisticada enxeñería rápida.
A ampla gama de temas da plataforma, desde suxestións de produtos ata axuda técnica, foi unha dificultade xa que requiría que a IA non só comprendera a pregunta do usuario, senón que tamén personalizara a súa resposta en función do contexto, a urxencia e as necesidades individuais do usuario.
Para solucionar isto, desenvolvemos un conxunto de indicacións por niveis que clasificaban a consulta do usuario, sinalaban compoñentes importantes e, a continuación, modificamos dinámicamente o ton, o grao de detalle e o contido da resposta segundo o significado e a actitude implícitos da consulta.
Con este método, a IA puido realizar unha ampla gama de actividades complexas nun único encontro, como identificar problemas técnicos, axudar aos usuarios cos procedementos de resolución de problemas e dar recomendacións de produtos a medida.
A capacidade da IA para ofrecer respostas precisas, contextualmente apropiadas e fáciles de usar mellorou moito a sofisticación da enxeñaría rápida, que fixo que o proceso de atención ao cliente fose máis efectivo, interesante e satisfactorio para os usuarios.
11. Como construirías un aviso para provocar unha narración creativa a partir dun modelo de IA?
Para fomentar a narración imaxinativa a partir dun modelo de intelixencia artificial, cómpre crear o escenario dun xeito similar a como un director dá aos actores un conxunto de circunstancias, o suficiente para que comecen, pero deixando espazo para a súa interpretación.
O aviso debe actuar como un lenzo en branco, proporcionando unha combinación de detalles específicos para dirixir a traxectoria da historia e compoñentes abertos para fomentar a licenza artística. Un método para comezar unha narración sería crear unha configuración convincente con personaxes, un toque de conflito e un ambiente único, pero con espazo suficiente para que a trama dese xiros imprevistos.
"Nunha cidade bulliciosa onde a maxia está agochada á vista, un mozo mago descobre un mapa antigo que conduce a un artefacto perdido", podería ser un aviso interesante.
Non son os únicos que miran, porén. Explica a súa viaxe, mencionando as dificultades que atopan, os aliados que fan e os segredos que aprenden”. Esta configuración invita á IA a crear un complexo tapiz de interaccións, xiros argumentais e intrincada construción do mundo ao tempo que ofrece unha dirección narrativa clara e aspectos fantásticos.
O segredo é lograr un equilibrio entre estrutura e flexibilidade, permitindo á IA a dirección suficiente para manter todo cohesionado pero tamén a suficiente latitude para expresar a súa creatividade, que proporcionará unha historia atractiva e sorprendente.
12. Explica como podes usar Prompt Engineering para mellorar a capacidade de aprendizaxe dun modelo lingüístico nun escenario de "poucas fotos".
Nunha situación de aprendizaxe "de poucas oportunidades", a arte da Enxeñaría Prompt cobra importancia cando o obxectivo é mellorar as capacidades de aprendizaxe dun modelo lingüístico cun pequeno número de instancias.
É como darlle a un pintor principiante varios exemplos de grandes trazos para estudar antes de esperar que rematen un cadro; tales exemplos deben ser seleccionados con coidado e presentados de forma que optimice a súa utilidade educativa. Nesta situación, as indicacións deben usarse como fonte de inspiración e como guía.
Non só deberían mostrar o traballo en curso, senón tamén incluír suxestións subliminais sobre como abordar actividades relacionadas no futuro.
Para iso, as indicacións poden deseñarse para conter un número limitado de excelentes e variados exemplos que capturen o espírito do produto desexado. Proporcionaríase unha descrición clara e breve do traballo para cada caso, fomentando que o modelo identifique os patróns, principios ou estilos subxacentes expostos nos exemplos..
Se o obxectivo é ensinarlle ao modelo a escribir nun determinado estilo literario, por exemplo, as indicacións poderían conter algunhas pasaxes de mostra escritas nese estilo, seguidas dunha tarefa na que o modelo necesita usar o que "observou" para crear un peza nova.
Este enfoque mellora a capacidade do modelo para xeneralizar desde algunhas tomas a unha gama máis ampla de tarefas relacionadas, axudándolle a comprender a tarefa e a interiorizar as sutilezas dos exemplos dados.
13. Que estratexias usarías para minimizar os prexuízos prexudiciais nas respostas da IA a través de Prompt Engineering?
Do mesmo xeito que un xardineiro elixe coidadosamente as sementes e coida o seu xardín para evitar a propagación de especies invasoras, minimizar os prexuízos prexudiciais nas respostas da IA a través de Prompt Engineering require un enfoque reflexivo e deliberado.
Crear indicacións que sexan naturalmente inclusivas e imparciales require unha atención coidadosa para evitar usar linguaxe ou facer suposicións que poidan influir nos resultados da IA.
Para evitar reforzar involuntariamente prexuízos ou marxinar determinados grupos, é importante ter precaución ao usar palabras e expresións.
É semellante a aplicar un filtro para excluír materiais non desexados para que só as entradas neutras e saudables cheguen á IA.
Engadir indicacións que promovan especificamente a investigación doutros puntos de vista tamén pode ser unha táctica moi eficaz. Isto implica desenvolver indicacións que soliciten que a IA teña en conta e mostre varios puntos de vista ou produza respostas que abranguen un amplo espectro de orixes sociais, culturais e persoais.
É comparable a promover unha conversa ampla nun grupo de discusión onde se respecta e escoita a opinión de cada persoa.
A intención de integrar estas técnicas en Prompt Engineering é dirixir á IA para que proporcione respostas que non só estean desprovistas de prexuízos prexudiciais, senón tamén reforzadas por unha diversidade de puntos de vista, promovendo unha relación máis civil e acolledora coa tecnoloxía.
14. Discuta o concepto de "encadeamento rápido" e como se pode usar para xestionar tarefas de varios pasos con modelos de IA.
Un novo enfoque para o compromiso da IA, o encadeamento rápido é como guiar a alguén a través dun labirinto complicado cunha sucesión de sinais estratexicamente situados.
Paso a paso, a IA é guiada por cada cartel (ou indicación, neste exemplo) a través dunha serie de actividades ou procesos de pensamento, baseándose nos datos ou resultados do paso anterior para achegarse ao resultado. Do mesmo xeito que unha receita complicada se divide nunha serie de instrucións discretas e dixeribles, este enfoque funciona especialmente ben para traballos complexos ou de varios pasos que non se poden xestionar adecuadamente nunha única consulta.
O encadeamento rápido permite guiar unha IA a través dunha actividade que necesita máis que unha simple resposta en termos de comprensión ou síntese de datos.
Por exemplo, se a tarefa é realizar investigacións, resumir os resultados e, a continuación, formular preguntas baseadas no resumo, cada etapa abordaríase cunha indicación personalizada diferente.
Pódese pedir á IA que recompile datos sobre un tema na primeira solicitude, que os resuma nunha segunda solicitude e, a continuación, utilice o resumo para formular consultas intelixentes nunha terceira solicitude.
Ao proporcionar á IA instrucións paso a paso, pode manterse concentrado e basear as súas respostas en datos pertinentes e contextuais, producindo resultados máis completos, lóxicos e valiosos.
15. Como se pode aplicar a Prompt Engineering para afinar os modelos de linguaxe para aplicacións específicas de dominio sen a reciclaxe directa do modelo?
Prompt Engineering é unha forma rápida de modificar modelos de linguaxe para aplicacións específicas de dominio sen requirir unha reciclaxe directa do modelo; funciona de forma similar a un conxunto de lentes especializados que enfocan unha cámara nun tema específico sen cambiar a propia cámara.
Podes cambiar as respostas do modelo para que se axusten aos coñecementos especializados, ao vocabulario e aos obxectivos dunha área determinada creando indicacións que capturen a esencia e as sutilezas dese dominio en particular.
Isto require unha comprensión sofisticada da terminoloxía e das necesidades do dominio, ademais dun método novedoso de elaboración de indicacións que poida obter do modelo o grao de detalle e experiencia adecuados.
Por exemplo, nun ambiente médico, pódense facer indicacións para usar a linguaxe médica, referirse a situacións de saúde comúns e imitar o formato e o fondo da comunicación médica formal.
Así mesmo, as citas de xurisprudencia, a terminoloxía xurídica e os formatos de documentos poden considerarse desencadenantes dunha aplicación legal.
Para proporcionar resultados que sexan máis pertinentes, precisos e útiles para actividades exclusivas dun determinado dominio, esta estratexia esencialmente "prepara" a IA para que funcione dentro dos marcos conceptuais e lingüísticos do dominio en consideración.
É un método para centrar as amplas capacidades xerais do modelo nun estreito feixe de coñecementos, utilizando a intelixencia subxacente do modelo dunha forma específica para as demandas dun determinado dominio, todo sen cambiar o propio modelo subxacente.
16. Cales son algunhas das limitacións que atopaches en Prompt Engineering e como as abordaches?
A previsibilidade e a coherencia das respostas da IA son problemas importantes na enxeñaría rápida. Os sofisticados algoritmos subxacentes da IA e o gran conxunto de adestramento poden dar lugar a varios resultados mesmo cando crea un aviso ideal.
Esta natureza imprevisible é semellante ao cultivo dun xardín onde, aínda cunha sementeira coidadosa, o crecemento que emerxe pode ser sorprendentemente variado debido ás diferenzas no chan, a auga e a luz solar. As probas iterativas e a mellora rápida vólvense esenciais para superar isto.
Do mesmo xeito que un xardineiro aprende a modificar as tácticas de plantación para chegar a un deseño particular do xardín, podes dirixir progresivamente a IA cara a resultados máis consistentes e previsibles axustando e supervisando metódicamente os cambios nas respostas da IA.
Unha restrición adicional refírese á complexidade innata de certas tarefas ou consultas que se resisten ás suxestións simples. É posible que unha única solicitude non capte adecuadamente o contexto ou a profundidade de comprensión necesaria para algúns traballos.
Nestas situacións, o encadeamento oportuno pode ser útil para dividir a actividade en partes máis pequenas e máis fáciles de xestionar. Con este método, que consiste en construír sobre o resultado da indicación anterior, pódense abordar traballos complicados peza por peza, como unir as pezas dun rompecabezas difícil.
Ao usar estas técnicas, pode cruzar e reducir as restricións da enxeñería rápida, aumentando a utilidade e eficacia dos modelos de IA nunha variedade de aplicacións.
17. Podes explicar como afecta o concepto de "temperatura" nos modelos de IA ás respostas xeradas a través de Prompt Engineering?
Nos modelos de IA, a noción de "temperatura" é un parámetro intrigante que afecta a orixinalidade e diversidade das respostas xeradas. Imaxínao como modificar a cantidade de especias nun prato segundo as túas preferencias persoais.
Do mesmo xeito, un axuste de temperatura máis alto nun modelo de IA promove unha maior orixinalidade e diversidade nas súas respostas, tanto como máis especias pode facer un prato máis interesante pero tamén menos previsible.
Como un camiño ben transitado por un bosque, os resultados do modelo a temperaturas máis baixas son máis conservadores e adhírense estreitamente aos patróns que identificou durante o adestramento, producindo respostas máis seguras e previsibles.
Por outra banda, aumentar a configuración de temperatura empurra á IA a xerar as súas respostas a través de saltos lingüísticos máis innovadores ou pouco habituais. Isto pode ser especialmente útil cando se buscan conceptos novos ou cando quere que a IA vaia máis aló de solucións simples e aceptadas.
Non obstante, hai que acadar un equilibrio fino: demasiada calor pode causar reaccións demasiado erráticas ou irracionais, do mesmo xeito que demasiada especia pode dominar os sabores dun prato.
Do mesmo xeito que un chef modifica a calor para conseguir o equilibrio ideal de gustos nunha obra mestra culinaria, podes personalizar a produción da IA en Prompt Engineering axustando coidadosamente a configuración de temperatura para adaptala á cantidade desexada de innovación e risco.
18. Describe un escenario no que utilizaches Prompt Engineering para analizar e analizar conxuntos de datos complexos mediante un modelo de linguaxe.
A tarefa nun proxecto que contiña un amplo conxunto de datos de entradas de consumidores de varias plataformas foi condensar esta enorme cantidade de datos en información útil.
O conxunto de datos era amplo e rico en opinións, preferencias e recomendacións complexas dispersas por diversos medios, incluíndo respostas estruturadas a enquisas e comentarios non estruturados sobre as redes sociais.
As complejidades da linguaxe e da emoción transmitidas nos comentarios estaban fóra do alcance dos métodos convencionais de análise de datos, o que obrigaba a unha estratexia máis sofisticada.
Usando Prompt Engineering, creamos un conxunto de indicacións que dirixían á IA a agrupar primeiro a entrada segundo categorías como funcións, atención ao cliente, custo, etc.
A IA foi entón solicitada de novo, esta vez para resumir sentimentos, identificar problemas recorrentes e incluso recomendar posibles áreas para o desenvolvemento en función da substancia dos comentarios, analizando cada categoría.
Coa axuda deste procedemento metódico de indicación, a IA foi capaz de converterse nun experto analista de datos que podía interpretar datos complicados e non estruturados e sacar conclusións e patróns a partir del.
Os cambios específicos e a toma de decisións estratéxicas foron posibles grazas ao informe completo e práctico que resumía o núcleo da entrada do cliente.
19. Como aproveitarías Prompt Engineering para mellorar a precisión e a relevancia das respostas dun modelo de IA nun campo especializado, como o legal ou o médico?
A través de Prompt Engineering, a precisión e a relevancia dun modelo de IA en áreas especializadas como os dominios xurídicos ou médicos pódense mellorar equilibrando coidadosamente a especificidade, o contexto e o coñecemento do dominio.
As solicitudes teñen que deseñarse coidadosamente para dirixir a IA dentro dos estritos parámetros dos estándares profesionais e da terminoloxía, xa que estes dominios son vitais e dependen da precisión e da fiabilidade.
Por exemplo, no ámbito xurídico, pódense crear solicitudes para incluír certa lexislación legal, xurisprudencia e referencias, animando á IA a formular as súas respostas mediante a terminoloxía e os precedentes legais aceptados.
Do mesmo xeito que isto, as indicacións no ámbito médico poden facer uso de pautas clínicas, terminoloxía médica e criterios de diagnóstico para garantir que as respostas da IA seguen os estándares éticos e médicos.
Ao usar este método, os resultados da IA fanse máis precisos e relevantes ao mesmo tempo que están máis aliñados cos coñecementos específicos e as complexidades de procedementos do sector relevante.
A IA convértese nunha ferramenta máis útil e pode producir resultados que respectan a complexidade e a profundidade das bases de coñecemento especializadas incorporando coñecementos e contextos específicos do dominio nas indicacións.
20. Discutir o papel da Prompt Engineering na mitigación do problema da “alucinación” nos modelos lingüísticos.
In modelado lingüístico, o termo "alucinación" refírese a situacións nas que a IA produce datos que non se basean na precisión fáctica ou na realidade; é comparable a que un contacontos crea unha narración baseada unicamente na fantasía.
Este problema é máis evidente en actividades que necesitan información precisa e fiable, o que fai que o material xerado pola IA sexa difícil de confiar e de usar.
Para mitigar este problema, a enxeñería rápida é esencial porque dirixe coidadosamente a IA para producir resultados máis verificables e baseados en evidencias.
Isto implica crear indicacións que enfatizan especificamente a necesidade da realidade e a corrección, xa sexa aconsellando á IA que dependa de fontes de datos fiables ou indicando o grao de confianza nas súas respostas.
Para promover un enfoque máis crítico e aberto á produción de coñecemento, tamén se poden incluír indicacións para esixir á IA que proporcione referencias ou xustificación das súas afirmacións.
Podemos reducir moito a frecuencia das alucinacións mellorando a nosa interacción cos modelos de IA mediante avisos ben deseñados, o que aumentará a fiabilidade e credibilidade do contido producido pola IA.
21. Como prevés a evolución de Prompt Engineering co avance das tecnoloxías de IA, e que habilidades cres que serán máis importantes?
Prompt Engineering é unha profesión que se espera que se faga moito máis complexa e avanzada a medida que as tecnoloxías de IA seguen mellorando.
No futuro, Prompt Engineering probablemente desempeñará un papel importante na influencia do pensamento ético, o pensamento creativo e os procesos de aprendizaxe da IA, ademais de dirixir a capacidade de resposta da IA.
A IA será cada vez máis hábil para equilibrar a súa capacidade informática coa intuición humana, permitindo interaccións máis sólidas moralmente, contextualmente conscientes e individualizadas cos seus sistemas.
Os enxeñeiros de Prompt deberán posuír habilidades que inclúen empatía, razoamento ético e pensamento crítico neste ambiente cambiante.
Elaborar indicacións que fomenten unha conduta responsable e vantaxosa da IA precisará dunha comprensión profunda das implicacións éticas do material xerado pola IA, así como da capacidade de prever e comprender as diferentes e complicadas demandas dos usuarios.
Ademais, para impulsar as fronteiras do que a IA pode lograr en cooperación coa dirección humana, a creatividade será crucial para descubrir novos métodos para relacionarse coa IA.
TA capacidade de liderar e interactuar con éxito coa IA a través de Prompt Engineering será un talento vital, que combinará a perspicacia técnica con coñecementos centrados no ser humano, a medida que a IA se entretece cada vez máis en todas as partes da vida e do traballo.
22. Describe un proxecto no que implementou técnicas de Prompt Engineering para mellorar significativamente a eficiencia dun proceso empresarial.
Nun proxecto recente, revolucionamos o procedemento de procesamento de consultas en liña dun cliente minorista mediante o uso de Prompt Engineering para mellorar as súas operacións de atención ao cliente.
Cando se implementou por primeira vez o sistema do cliente, tiña un chatbot sinxelo que podía responder a preguntas sinxelas pero tiña problemas coas consultas máis complicadas dos clientes.
Como resultado, houbo unha alta taxa de referencia para axentes humanos e un longo tempo de resolución.
Usamos enfoques de Enxeñaría de Prompt de vangarda para renovar o paradigma de interacción do chatbot. Creamos un conxunto de solicitudes estruturadas que incluían termos e frases específicos do contexto para axudarnos a comprender mellor a intención detrás das consultas dos consumidores.
Por exemplo, se un consumidor pediu unha "política de devolución", o aviso foi deseñado para identificar o asunto e recompilar outra información, como o tipo de produto e a data de compra, o que permite respostas máis precisas.
Esta estratexia elevou a taxa de resolución do primeiro contacto, o que diminuíu moito a esixencia de implicación humana.
Como consecuencia, a satisfacción do cliente e a eficiencia de resposta aumentaron significativamente. O chatbot podía responder a unha maior variedade de preguntas e, cando dirixía consultas a axentes humanos, a información era clara e sucinta, o que permitía respostas máis rápidas.
Este proxecto serviu como exemplo de como Prompt Engineering pode simplificar e mellorar un proceso ordinario da empresa nunha operación eficiente que reduce os custos operativos e mellora a satisfacción do cliente.
23. Cales son as súas opinións sobre o potencial de que Prompt Engineering manipule ou induza a erro, e como se poden mitigar estes riscos?
A enxeñaría rápida ten un enorme potencial para mellorar a utilidade da IA, pero tamén, se non se marca, podería manipular ou proporcionar resultados falsos.
Esta calidade de dobre fío resulta do feito de que as estruturas rápidas teñen un impacto significativo nas respostas da IA, inflúenlles a seguir camiños específicos ou a sacar conclusións que poden non ser obxectivas.
Por exemplo, a IA pode dar resultados que propaguen información falsa ou ideas prexudicadas se as solicitudes implican en silencio opinións particulares ou deixan de lado detalles importantes.
A transparencia e os estándares éticos deben incorporarse ao deseño e á execución das iniciativas de Prompt Engineering para reducir estes perigos.
Incluír unha variedade de partes interesadas no proceso de deseño rápido para avaliar e analizar as indicacións de posibles prexuízos ou aspectos manipulativos é unha forma eficiente de incorporar controis e equilibrios.
Ademais, a creación de sistemas de IA con funcións de seguridade integradas que identifiquen e resalten as pistas potencialmente enganosas pode axudar a previr o abuso.
Ademais, é fundamental fomentar unha cultura ética en torno á creación e uso da IA, apoiada por normativas explícitas e unha instrución continua sobre prácticas éticas da IA.
Fomentar comportamentos éticos e educar aos desenvolvedores e usuarios sobre as consecuencias de Prompt Engineering é fundamental para garantir que os avances na tecnoloxía de IA se utilicen correctamente. Ao adoptar unha postura proactiva, podemos preservar a integridade das interaccións da IA e asegurarnos de que a tecnoloxía sempre sexa útil para a sociedade.
24. Como abordarías a construción dun aviso multimodal que combine texto e imaxes para unha tarefa complexa?
Precísase unha estratexia sofisticada para integrar con éxito as indicacións verbais e visuais ao crear un aviso multimodal que mestura texto e elementos visuais.
Isto mellorará a capacidade da IA para levar a cabo tarefas desafiantes que requiren a comprensión dos inputs de varias modalidades sensoriais.
Unha presentación multimedia onde cada modalidade de información apoia a outra e ofrece un contexto máis profundo e completo para o traballo que se está a realizar é semellante ao tipo de enxeñaría rápida que require este tipo de exercicios.
Ao crear unha campaña publicitaria, por exemplo, o aviso pode conter imaxes que mostren o estilo da campaña, o esquema de cores e o estado de ánimo previsto, ademais dunha breve descrición verbal dos obxectivos da campaña, o público obxectivo e o ton emocional desexado.
Xuntos, estes permiten á IA "ver" e "ler" os requisitos ao mesmo tempo, o que leva a unha comprensión máis completa das sutilezas do proxecto. Aínda que as fotos poden proporcionar como mostras específicas do estilo e do estado de ánimo a imitar, o texto pode instruír á IA sobre obxectivos estratéxicos e nocións abstractas.
É importante asegurarse de que ao crear estas indicacións, o texto e as imaxes non só sexan pertinentes e comprensibles, senón que tamén se dispoñan de xeito que se melloren e se expliquen mutuamente.
Pode ser necesario equilibrar as entradas para que ningunha supere ás outras mediante probas e modificacións repetidas.
Podes utilizar completamente sistemas sofisticados de IA construíndo coidadosamente estas pistas multimodais, que lles permitirán facer e comprender actividades creativas difíciles a un nivel de sofisticación comparable ao dos humanos.
25. De que xeitos pode Prompt Engineering contribuír á explicabilidade e transparencia das decisións do modelo de IA?
Crear confianza e comprensión entre os sistemas de IA e os seus usuarios require tanto explicabilidade como transparencia das decisións dos modelos de IA, que poden mellorarse moito cunha enxeñería rápida.
Podemos instruír á IA non só para que dea respostas, senón tamén para que explique a lóxica ou as fontes de datos que apoian esas respostas deseñando coidadosamente as indicacións.
Este método é comparable ao que un profesor comunica unha idea difícil a un alumno, onde o proceso de explicación é tan significativo como a solución.
Por exemplo, pódese deseñar un aviso non só para suxerir un posible diagnóstico, senón tamén para proporcionar os síntomas, información de apoio e investigación científica para esta conclusión nunha situación na que se emprega un modelo de IA para axudar cos diagnósticos médicos.
Este tipo de consulta invita á IA a "mostrar o seu traballo", explicando como chegou a certa conclusión. Isto axuda a facer máis visible o proceso de toma de decisións da IA e facilita que os médicos poidan verificar e confiar nel.
A transparencia pódese mellorar aínda máis utilizando Prompt Engineering para pedir aos modelos de IA que ofrezan citas ou ligazóns ás fontes de datos que consultaron ou que describan outros resultados nos que pensaron.
Este enfoque ilustra os procesos de toma de decisións do modelo e axuda ás partes interesadas a comprender o alcance e a complexidade dos datos que a IA ten en conta.
En consecuencia, Prompt Engineering xorde como un potente instrumento para descifrar procedementos de IA, facéndoos máis fáciles de entender e accesibles para os clientes. Isto aumenta a confianza e a dependencia das solucións de IA en aplicacións cruciais.
26. Comente unha situación na que tivese que usar Prompt Engineering para garantir o cumprimento das normas de privacidade de datos nas saídas de AI.
Nun proxecto que implica un sistema de asistencia ao cliente alimentado por intelixencia artificial para un provedor de coidados de saúde, enfrontámonos ao obstáculo crítico de cumprir con requisitos estrictos de privacidade de datos, como a HIPAA nos Estados Unidos.
A IA debe cumprir estrictamente as normativas que protexen a privacidade e a seguridade dos datos dos pacientes, xa que se creou para responder a preguntas delicadas dos pacientes e ofrecer unha orientación personalizada.
Usamos enfoques de Prompt Engineering para incluír verificacións de privacidade explícitas na rutina de procesamento da IA, garantindo que o sistema mantiña estes requisitos de privacidade.
Para evitar que a IA produza información de identificación persoal, por exemplo, creamos avisos que lle daban instrucións para anonimizar esa información.
Isto implicaba alterar as respostas da IA de forma que se eliminasen os nomes, as datas precisas ou calquera outra información que se poida usar para identificar a un paciente, aínda que a entrada tivese esa información.
As indicacións tamén tiñan a intención de lembrar á IA o ambiente no que estaba a funcionar, facendo que resaltase as respostas que necesitaban unha consideración ou sensibilidade máis coidadosa.
Esta estratexia de dúas vertentes, que instruíu á IA sobre como manexar os datos sensibles e o cumprimento regularmente verificado, foi esencial para preservar a privacidade e a precisión dos datos dos pacientes.
Ademais de axudar a cumprir coas obrigas legais, o despregamento destes avisos deseñados coidadosamente foi crucial para fomentar a confianza dos usuarios e garantir que o sistema de IA fose útil e atento aos problemas de privacidade.
27. Como equilibra a necesidade de creatividade e a necesidade de precisión en Prompt Engineering, especialmente en aplicacións sensibles?
Leva unha planificación coidadosa que teña en conta tanto as vantaxes como as desvantaxes das capacidades de IA para lograr un equilibrio entre a necesidade de precisión e inventiva na enxeñaría rápida, especialmente para aplicacións sensibles.
Este delicado equilibrio é semellante ao dun artista que debe respectar os métodos do seu oficio ao mesmo tempo que intenta transmitir algo fresco e significativo.
A precisión é fundamental en aplicacións sensibles, incluídas as que requiren asesoramento financeiro ou información médica. As indicacións deben deseñarse de forma que a IA siga de preto os datos validados e os parámetros definidos, dando prioridade á precisión e fiabilidade fácticas.
Para garantir que as interpretacións creativas non dean lugar a erros clínicos, podes indicar especificamente á IA que basee as súas respostas nas recomendacións clínicas máis recentes e nas investigacións revisadas por pares cando cree indicacións para unha ferramenta de diagnóstico médico.
Pero a creatividade non debe ignorarse por completo, especialmente cando pode mellorar experiencia do usuario ou ofrecer información máis perspicaz.
Nestas situacións, a creatividade pódese incluír de forma segura deixando que a IA experimente con varios enfoques para transmitir datos con precisión, incluso producindo analoxías, gráficos ou explicacións alternativas que poidan axudar aos consumidores a comprender e atopar material complicado máis interesante.
O segredo é organizar as indicacións de xeito que os resultados creativos da IA se limiten ao que é verdadeiro e axeitado para esa situación particular.
28. Podes describir unha técnica para optimizar as solicitudes de velocidade e eficiencia computacional en aplicacións en tempo real?
Nas aplicacións en tempo real, a optimización da velocidade rápida e da eficiencia informática é fundamental, especialmente cando os sistemas de IA precisan reaccionar de inmediato, como os chatbots para atención ao cliente ou ferramentas interactivas.
Simplificar a complexidade das solicitudes e concentrarse en reducir a carga informática sen comprometer o calibre das respostas é unha estratexia eficiente.
Un enfoque principal é simplificar a estrutura das indicacións. Isto implica evitar preguntas extremadamente intrincadas ou profundamente aniñadas, xa que poden obrigar ao modelo a realizar procedementos de inferencia máis lentos e custosos computacionalmente.
Alternativamente, pódense facer as solicitudes claras e sucintas, indicando a acción ou resposta requiridas dun xeito sinxelo de entender.
Por exemplo, o aviso pódese dividir en preguntas máis sinxelas e centradas que a IA podería responder máis rapidamente en lugar de formular unha consulta complexa de varias partes.
Ademais, o rendemento pódese aumentar moito almacenando respostas populares ou empregando solucións en modelos para os temas que se solicitan habitualmente.
O sistema pode diminuír o requisito de cálculo en tempo real, o que resulta en tempos de resposta máis rápidos, previndo as preguntas máis frecuentes e calculando as respostas previamente cando sexa práctico.
Este método garante que o sistema de intelixencia artificial responde mesmo en situacións de gran demanda ao acelerar a interacción e diminuír a súa carga informática. Estes métodos admiten o bo funcionamento das aplicacións en tempo real proporcionando interaccións de IA rápidas e fiables, que son fundamentais tanto para a eficacia operativa como para a felicidade do usuario.
29. Como usarías Prompt Engineering para desenvolver unha solución baseada na IA para un problema novo, onde hai poucos precedentes establecidos?
Cando se utiliza Prompt Engineering, debe utilizar un enfoque inventivo e exploratorio cando se trate dunha situación nova da que hai poucos exemplos.
Isto é como tentar atopar o teu camiño a través dun país descoñecido; cómpre ser creativo e flexible para atopar as respostas correctas.
A primeira fase é facer un estudo en profundidade e comprender o dominio do problema, obtendo todos os datos posibles sobre problemas relacionados ou escenarios comparables.
As solicitudes pódense deseñar coidadosamente para dirixir a IA mentres extrapola de casos coñecidos ao novo problema.
Isto pode implicar formular unha secuencia de consultas de investigación que motiven á IA a producir varias resolucións ou teorías posibles fundamentadas en dominios relacionados do coñecemento. Aínda que se segue garantindo que as respostas da IA estean apoiadas por feitos relevantes e deducións lóxicas, estas indicacións deberían crearse para fomentar a innovación.
Despois de que se produzan os conceptos preliminares, as indicacións pódense mellorar de forma iterativa engadindo entradas e resultados da investigación inicial para dirixir a atención da IA cara a liñas de investigación máis interesantes. Este procedemento é semellante á escultura, na que a materia prima é refinada e esculpida mediante repetidos intentos.
Aquí, Prompt Engineering serve como un marco dinámico para a aprendizaxe iterativa e a adaptación ademais de ser unha ferramenta de obtención. Isto permite que a IA mellore os seus resultados aliñándoos co coñecemento en evolución do problema.
Este método fai uso da capacidade de adaptación e aprendizaxe da IA para permitir a creación de solucións personalizadas para problemas de vangarda.
30. Que métodos utilizas para estar ao día dos últimos avances e mellores prácticas en Prompt Engineering?
Manter o coñecemento e garantir unha implantación exitosa en Prompt Engineering require estar ao día dos desenvolvementos e das mellores prácticas máis recentes.
A miña estratexia combina a educación continua coa participación activa nas comunidades profesionais.
En primeiro lugar, leo a miúdo publicacións académicas e acudo a conferencias e seminarios web sobre intelixencia artificial e aprendizaxe de máquina.
Estes materiais son esenciais para coñecer estudos recentes, novas direccións no campo da enxeñería rápida e métodos de vangarda.
Investigacións recentes presentadas en congresos como NeurIPS ou en revistas como Journal of Intelixencia Artificial A investigación é frecuentemente aplicable ou adaptable de inmediato ao meu traballo.
Tamén participo activamente en redes profesionais e foros en liña onde os profesionais intercambian problemas, solucións e casos prácticos.
O intercambio de coñecemento en tempo real vese moi facilitado por ambientes de aprendizaxe baseados na comunidade, como os que se atopan en plataformas como Stack Overflow, GitHub e grupos de LinkedIn.
A interacción con estas comunidades ofrece unha visión máis ampla de como se están a implementar con éxito as diferentes estratexias en varios sectores e aplicacións, ademais de axudar na resolución de problemas particulares.
Ao combinar o compromiso da comunidade co rigor académico, podo manterme á vangarda de Prompt Engineering e mellorar o meu traballo coa información e as técnicas máis recentes.
31. Que priorizarías nas túas primeiras semanas no traballo se fose contratado?
De ser contratado, dedicaría as miñas primeiras semanas de traballo a comprender con firmeza os obxectivos, a cultura e os procedementos operativos da empresa.
Para que a integración e a contribución teñan éxito, esta base é fundamental. Eu daría unha alta prioridade en establecer relacións con membros importantes do equipo de varios departamentos para logralo.
Falar cos compañeiros de traballo para coñecer as súas loitas, métodos e logros sería beneficioso para min, xa que aclararía as dinámicas internas e mostraríame como a miña experiencia en Prompt Engineering pode apoiar mellor os obxectivos da organización.
Ao mesmo tempo, mergullaríame en coñecer os proxectos actuais de Prompt Engineering ou áreas onde se poidan utilizar as miñas habilidades. Isto implica analizar as iniciativas anteriores e os seus resultados para determinar que funcionou e que non funcionou correctamente.
Comezaría a esbozar as primeiras contribucións que podería facer despois de ter en conta estas constatacións, observando as ganancias tanto a curto como a longo prazo.
Ao utilizar esta estratexia, podo estar seguro de que non só estou aportando valor desde o principio, senón que tamén me estou aliñando cos obxectivos estratéxicos da empresa, que me prepararán para o éxito na miña carreira.
Conclusión
En resumo, ter un coñecemento da Enxeñaría de Prompt é crucial para aqueles que pretenden sacar o máximo proveito da tecnoloxía de IA.
As entrevistas neste campo a miúdo céntranse en avaliar a capacidade dun individuo para comprender e influír no comportamento da IA mediante indicacións reflexivas.
Estas avaliacións van máis aló das habilidades e afondan en consideracións éticas, así como na capacidade de aplicar a IA en escenarios diversos e ás veces complexos.
Polo tanto, prepararse para entrevistas require unha comprensión tanto da propia tecnoloxía como das súas implicacións no mundo real para garantir que os candidatos estean equipados para contribuír de forma eficaz neste dominio dinámico e en rápida evolución.
Para obter axuda coa preparación da entrevista, consulte Serie de entrevistas de Hashdork.
Deixe unha resposta