Pregled sadržaja[Sakriti][Pokazati]
- 1. Što je Prompt Engineering i zašto je važan u kontekstu AI modela kao što je GPT-4?
- 3. Kako biste dizajnirali upit za generiranje jednostavnog, činjeničnog odgovora, kao što je glavni grad neke zemlje?
- 6. Opišite scenarij u kojem bi brzi inženjering mogao značajno poboljšati kvalitetu odgovora umjetne inteligencije.
- 7. Kako pristupate otklanjanju pogrešaka i poboljšanju upita koji stalno daje nezadovoljavajuće odgovore od AI modela?
- 8. Raspravite o utjecaju sugestivnih pitanja u brzom inženjeringu i kako bi ona mogla iskriviti odgovore umjetne inteligencije.
- 9. Prema vašem iskustvu, kako izbor jezika u promptu utječe na izlaz višejezičnog AI modela?
- 10. Možete li opisati složen zadatak koji ste automatizirali ili poboljšali pomoću sofisticiranog brzog inženjeringa?
- 11. Kako biste konstruirali upit za izmamljivanje kreativnog pripovijedanja iz AI modela?
- 12. Objasnite kako biste mogli koristiti Prompt Engineering za poboljšanje sposobnosti učenja jezičnog modela u scenariju "nekoliko hitaca".
- 13. Koje biste strategije upotrijebili za smanjenje štetnih pristranosti u odgovorima umjetne inteligencije putem brzog inženjeringa?
- 14. Raspravite o konceptu "brzog ulančavanja" i kako se može koristiti za rješavanje zadataka u više koraka s AI modelima.
- 15. Kako se Prompt Engineering može primijeniti za fino podešavanje jezičnih modela za aplikacije specifične za domenu bez izravne ponovne obuke modela?
- 16. Koja su neka od ograničenja s kojima ste se susreli u Prompt Engineeringu i kako ste ih riješili?
- 17. Možete li objasniti kako koncept "temperature" u AI modelima utječe na odgovore generirane putem Prompt Engineeringa?
- 18. Opišite scenarij u kojem ste koristili Prompt Engineering za raščlanjivanje i analizu složenih skupova podataka pomoću jezičnog modela.
- 19. Kako biste iskoristili Prompt Engineering da poboljšate točnost i relevantnost odgovora AI modela u specijaliziranom području, kao što je pravno ili medicinsko?
- 20. Raspravite o ulozi Prompt Engineeringa u ublažavanju problema "halucinacija" u jezičnim modelima.
- 21. Kako predviđate evoluciju Prompt Engineeringa s napretkom AI tehnologija i koje će vještine po vašem mišljenju postati važnije?
- 22. Opišite projekt u kojem ste implementirali tehnike brzog inženjeringa kako biste značajno poboljšali učinkovitost poslovnog procesa.
- 23. Što mislite o mogućnosti da Prompt Engineering manipulira ili obmane i kako se ti rizici mogu ublažiti?
- 24. Kako biste pristupili izradi multimodalnog odzivnika koji kombinira tekst i slike za složen zadatak?
- 25. Na koji način Prompt Engineering može doprinijeti objašnjivosti i transparentnosti odluka AI modela?
- 26. Raspravite o situaciji u kojoj ste morali koristiti Prompt Engineering kako biste osigurali usklađenost s propisima o privatnosti podataka u AI izlazima.
- 27. Kako balansirate potrebu za kreativnošću i potrebu za točnošću u brzom inženjeringu, posebno u osjetljivim aplikacijama?
- 28. Možete li opisati tehniku za optimiziranje upita za brzinu i učinkovitost računanja u aplikacijama u stvarnom vremenu?
- 29. Kako biste upotrijebili Prompt Engineering za razvoj rješenja temeljenog na umjetnoj inteligenciji za novi problem, gdje postoji nekoliko uspostavljenih presedana?
- 30. Koje metode koristite da biste bili u tijeku s najnovijim dostignućima i najboljim praksama u brzom inženjeringu?
- 31. Čemu biste dali prioritet u prvih nekoliko tjedana na poslu da vas zaposle?
- Zaključak
Brzo inženjerstvo postalo je vještina u promjenjivom području umjetne inteligencije i strojnog učenja, posebno s porastom naprednih modela poput GPT 4.
U osnovi Prompt Engineering uključuje izradu ulaznih podataka (uputa) za AI kako bi se poboljšao njegov rezultat. Ta je stručnost ključna jer izravno utječe na kvalitetu, relevantnost i praktičnost odgovora generiranih umjetnom inteligencijom.
U vremenu u kojem se tvrtke i istraživači uvelike oslanjaju na AI za zadatke kao što su Analiza podataka, stvaranje sadržaja i podrška u donošenju odluka, ovladavanje brzim inženjeringom znači prilagođavanje ovih alata potrebama.
Važnost brzog inženjeringa proizlazi iz nužnosti povezivanja baze znanja modela umjetne inteligencije sa svjetski upotrebljivim rezultatima.
Budući da se AI modeli sve više integriraju u poslovne i istraživačke operacije, sposobnost učinkovite interakcije s tim modelima korištenjem izrađenih upita je ključna.
Ne radi se samo o dobivanju odgovora, već i o usmjeravanju umjetne inteligencije od uobičajenih problema kao što je proizvodnja nerelevantnih ili pristranih informacija i osiguravanje etičkog rada.
Kako se umjetna inteligencija nastavlja širiti po sektorima – od zdravstva i prava do polja – potražnja za stručnjacima sposobnima prilagoditi sposobnosti umjetne inteligencije specifičnim kontekstima je u porastu.
U ovom smo članku sastavili popis pitanja za razgovor za inženjera kako bismo vam pomogli da se pripremite za intervju i osigurate posao koji želite.
1. Što je Prompt Engineering i zašto je važan u kontekstu AI modela kao što je GPT-4?
Brzi inženjering igra ulogu u radu sa sustavima umjetne inteligencije kao što je GPT 4. Ova praksa uključuje formuliranje pitanja, uputa ili izjava (koje se nazivaju "upute") koje usmjeravaju modele umjetne inteligencije da proizvedu precizne vrijedne odgovore. To je slično znanju kako postaviti pitanje da biste dobili odgovor od upućenog prijatelja ili knjižničara.
Značaj brzog inženjeringa u radu s AI modelima kao što je GPT 4 ne može se dovoljno naglasiti zbog razloga;
- Otključavanje potencijala: GPT 4 i slični AI modeli posjeduju znanje. Može izvršavati različite zadatke, od pisanja i sažimanja do kodiranja i više. Prompt Engineering je ključan u oslobađanju ovog potencijala postavljanjem vještih pitanja.
- Poboljšanje preciznosti: Formulacija upita značajno utječe na to koliko dobro umjetna inteligencija razumije upit i u skladu s tim generira rezultate. Konstruirani upit može rezultirati preciznim i kontekstualno relevantnim odgovorima.
- Poticanje kreativnosti: kroz Prompt Engineering možete istražiti granice onoga što je umjetna inteligencija sposobna proizvesti, bilo da uključuje pisanje određenim stilom, generiranje originalnih koncepata ili čak stvaranje umjetničkih kreacija.
- Povećanje učinkovitosti: Korištenje izrađenih upita može pojednostaviti komunikaciju. Pomažu vam da učinkovito i sažeto dobijete potrebne informacije ili rezultate.
- Prilagođavanje odgovora: korištenjem stručnih tehnika brzog inženjeringa, odgovori se mogu prilagoditi tako da odgovaraju tonovima, strukturama ili razinama detalja, poboljšavajući AI izlaz kako bi odgovarao trenutnom cilju.
2. Možete li objasniti razliku između "nultog pokušaja", "jednokratnog" i "nekoliko pokušaja" učenja u kontekstu jezičnih modela?
Uzmite u obzir da svaki put kada nekoga poučavate novoj vještini, stupanj podučavanja koji im pružate varira. To i ono što se događa s ovim idejama učenja prilično su slični.
Zero-Shot učenje
Krenimo prvo s učenjem bez pokušaja. Zamislite da zamolite prijatelja—u ovom scenariju, naš model umjetne inteligencije—da izvrši zadatak koji nikada prije nije izvršio, a da mu ne date detaljne upute.
Sve što možete učiniti je ocrtati problem i nadati se da oni to mogu učiniti koristeći znanje koje već posjeduju. Zero-shot učenje, kako se koristi u umjetnoj inteligenciji, odnosi se na traženje od modela da dovrši posao u nedostatku bilo kakvih prethodnih, preciznih primjera.
To je slično kao da zamolite nekoga da za vas sklada sonet o oceanu, a da pritom ne date nikakve uzorke. Kako bi odgovorio, model koristi svoje opće znanje o jezicima i svijetu.
Jednokratno učenje:
Dok prelazimo na jednokratno učenje, zamislite sebe da svom prijatelju dajete jedan primjer i zatim tražite od njega da izvrši zadatak.
To je kao da kažete: "Možete li mi napisati pjesmu o oceanu, poput ove koju sam pronašao o planinama?" Oni imaju model ili referentnu točku koju pruža taj jedan primjer.
Jedan primjer dan je modelu u AI-ovoj tehnici jednokratnog učenja, a on pokušava zaključiti potrebe posla iz tog jednog slučaja. To je način na koji se postavlja pitanje: "Možete li napraviti nešto slično ozračju koje ja želim?"
Učenje u nekoliko navrata:
I na kraju, učenje u nekoliko koraka. Ovdje možete zamoliti svog prijatelja da uradi zadatak nakon što ste mu dali nekoliko primjera.
U nadi da će kombinirati teme i stilove s kojima su se susreli, možete im pokazati nekoliko pjesama o svijetu prirode, a zatim zatražiti jednu o oceanu.
Malokratno učenje, kako se koristi u umjetnoj inteligenciji, odnosi se na davanje modela s ograničenim skupom uzoraka za rad. To mu pomaže da bolje razumije očekivanja i često daje preciznije ili složenije rezultate.
U svakom od ovih slučajeva, AI model koristi svoje prethodno znanje i sve dostavljene primjere kako bi shvatio i završio zadatak. Primarna razlika je u količini i vrsti smjera koje ne dobiva nijedan, jedan ili nekoliko slučajeva.
Ove tehnike pokazuju svestranost i fleksibilnost modela, omogućujući mu da obavlja različite poslove čak i uz malo izravnog navođenja. To je dokaz koliko su suvremeni modeli umjetne inteligencije postali sofisticirani i perceptivni, sposobni "učiti na poslu" na načine koji se ponekad čine prilično ljudskim.
3. Kako biste dizajnirali upit za generiranje jednostavnog, činjeničnog odgovora, kao što je glavni grad neke zemlje?
Ključ za stvaranje upita koji izaziva jasan, činjenični odgovor - kao što je glavni grad zemlje - jest da bude jasan i specifičan. Pobrinite se da umjetna inteligencija dobije točno ono što tražite, ne ostavljajući mogućnost nesporazuma. To je slično postavljanju oštrog pitanja kompetentnom poznaniku dok ste u stisci s vremenom.
Evo jednog načina na koji to možete učiniti:
- Budite izravni: odmah postavite izravan upit. Mlatiti oko grma ili punila nije potrebno. Smatrajte to kao da tražite upute; što ste precizniji, brže ćete stići na odredište.
- Definirajte zadatak: Provjerite daje li upit jasno da tražite činjenični odgovor. Ovo pomaže u usmjeravanju umjetne inteligencije da koristi svoju bazu znanja, a ne svoje kreativne ili inferencijske moći.
- Navedite kontekst ako je potrebno: kontekst ponekad može biti od pomoći, osobito kada postoji mogućnost nesporazuma. Ali to je obično lako u slučaju glavnih gradova.
- Neka bude jednostavno: nemojte dodavati suvišne pojedinosti upitu kako biste ga otežali. Kako biste zadržali pozornost umjetne inteligencije na trenutnom poslu, držite se osnova.
Ovo je ilustracija upita koji primjenjuje ove ideje:
“Koji je glavni grad Francuske?”
Ovo je vrlo jasna, izravna naredba koja ne dopušta nikakvu zabunu. AI-ju pruža upravo ono što vam je potrebno, a to je jasan činjenični podatak.
To smanjuje vjerojatnost dobivanja pretjerano detaljnog odgovora jer AI zna odgovoriti samo s informacijama koje ste zatražili.
Sve se svodi na dobru komunikaciju i brzo i jasno dobivanje željenih informacija.
4. Koja razmatranja treba uzeti u obzir pri formuliranju uputa kako bi se osigurali etički i nepristrani rezultati iz modela umjetne inteligencije?
Stvaranje upita za AI modele slično je pregovaranju o izazovnom društvenom okruženju, osobito kada su cilj nepristrani i etički rezultati.
Trebali biste govoriti s obzirnošću, pristojnošću i svjesni mogućih posljedica svojih riječi. Sljedeće su neke važne stvari koje treba zapamtiti:
Jasnoća i neutralnost
Isprva govorite neutralnim, jasnim jezikom. Vaš upit mora nalikovati poštenom i nepristranom novinskom članku koji iznosi činjenice bez favoriziranja bilo koje strane.
To pomaže u sprječavanju da umjetna inteligencija postane pristrana ili da određene pretpostavke ne uzima zdravo za gotovo.
Kulturna osjetljivost
Prepoznajte i poštujte kulturne posebnosti i osjetljivosti. To je kao biti dobro odgojen gost u nečijoj kući; želite pokazati poštovanje prema njihovim tradicijama i načelima.
To podrazumijeva izbjegavanje predrasuda i osiguravanje da vaše upute nenamjerno promiču štetne predrasude.
Privatnost i povjerljivost
Razmišljajte o tajnovitosti i privatnosti kao da se držite nečijeg tuđeg dnevnika. Budući da ne biste htjeli otkrivati privatne ili osjetljive informacije bez dopuštenja, provjerite da vaše upute ne potiču AI da proizvede rezultate koji bi mogli narušiti nečiju privatnost.
uključenost
Potaknite inkluzivnost imajući na umu različita gledišta. Zamislite to kao organiziranje večere na kojoj se uzimaju u obzir prehrambene potrebe i sklonosti svake osobe.
Provjerite jesu li vaše upute uključive i obzirne prema ljudima s različitim identitetima, iskustvima i pozadinama.
Izbjegavanje štete
Pazite da vaše upute ne potiču nenamjerno loše ili štetno ponašanje. To je usporedivo s medicinskom maksimom "ne štetiti".
Želite biti sigurni da sadržaj ili informacije koje proizvodi AI neće poticati loše ponašanje ili negativnost.
Činjenična točnost
Kada stvarate upite za informativni sadržaj, pokušajte se usredotočiti na one koji promiču činjeničnu točnost. To se može usporediti s dvostrukom provjerom izvora istraživačkog rada.
U situacijama kada je točnost kritična, konkretno, potaknite AI da ovisi o potvrđenim informacijama.
Promišljanja
Konačno, razmislite o tome kako bi vaše upute mogle utjecati na veća etička pitanja. To podrazumijeva razmatranje kako bi reakcije AI mogle utjecati na društvene norme i vrijednosti.
Radi se o ponašanju kao odgovornog člana zajednice i osiguravanju da vaša djela—ili, u ovom primjeru, vaši poticaji—promiču opću dobrobit.
5. Kako specifičnost i struktura upita utječu na izlaz jezičnog modela?
Baš kao što sastojci i receptura imaju značajan utjecaj na konačni proizvod jela koje pripremate, tako i specifičnost i struktura upitnika o rezultatu jezični model.
Veća je vjerojatnost da ćete napraviti jelo koje će ispuniti vaša očekivanja ako koristite točne komponente i pridržavate se recepta.
Slično ovome, pomoću dobro strukturiranog i preciznog upita možete uspješnije usmjeravati jezični model i dobiti rezultate koji gotovo odgovaraju vašim ciljevima.
Utjecaj specifičnosti
Točnost u odgovorima: Jezični model pružit će odgovor koji je točniji ako date detaljniji upit.
To je slično pružanju detaljnih uputa nekome umjesto da samo odredite lokaciju. Veća je vjerojatnost da će točno i bez nepotrebnih skretanja stići na odredište ako slijede detaljne upute.
Relevantnost: korištenje preciznih znakova pomaže modelu u razumijevanju pozadine i važnosti vašeg zahtjeva. To je slično ciljanom pretraživanju ključnih riječi na internetu; što ste više usredotočeni, to će rezultati pretraživanja biti relevantniji.
Smanjena dvosmislenost: Specifičnost smanjuje dvosmislenost. To je slično kao da budete sigurni da ćete dobiti upravo ono što želite, kada to želite, tako što ćete biti jasni oko svoje narudžbe u restoranu.
Utjecaj strukture
Smjernice za format odgovora: Format odgovora može se odrediti načinom na koji je vaš upit napisan. Veća je vjerojatnost da će model odgovoriti ako je vaš upit organiziran kao pitanje.
Model može nastaviti priču ili ponuditi detalje o izjavi ako je organizirana kao izjava.
Protok informacija: Sadržaj odgovora vođen je dobro strukturiranim pitanjem. Funkcionira slično stvaranju dnevnog reda sastanka jer olakšava organizaciju razgovora i pokriva relevantne teme u razumnom redoslijedu.
Razina angažmana: Na razinu angažmana izlaza također može utjecati njegov format. Intrigantan i inovativan odgovor može se dobiti strukturiranjem upita kao kreativne priče, na primjer, umjesto da se samo postavi izravni upit.
6. Opišite scenarij u kojem bi brzi inženjering mogao značajno poboljšati kvalitetu odgovora umjetne inteligencije.
Recimo da radite na projektu u kojem želite ilustrirati spoj tehnologije i tradicionalnih umjetničkih oblika uključivanjem dijela poezije generirane umjetnom inteligencijom u antologiju suvremene poezije pod utjecajem klasičnih tema.
U početku biste mogli samo reći umjetnoj inteligenciji da "napiše pjesmu", ali bi rezultat mogao biti preopćenit ili nedosljedan s klasičnom temom vašeg projekta. Brzi inženjering može se koristiti u ovoj situaciji kako bi se poboljšao kalibar i primjenjivost AI-jevih odgovora.
Nakon što suzite svoj upit na nešto fokusiranije, kao što je "Napišite pjesmu u stilu Shakespeareovog soneta koja istražuje temu prolaska vremena u digitalnom dobu," dajete umjetnoj inteligenciji jasnu strukturu za rad unutar: sonet oblik, naklon Shakespeareu i moderna tema za rad u utvrđenom okviru.
Ovo ne samo da jamči da će proizvedene pjesme besprijekorno odgovarati temi i stilskim kriterijima vaše antologije, već također pokazuje kako precizni i suptilni poticaji mogu potaknuti AI da proizvede poeziju koja dublje rezonira s određenim kreativnim idejama i ciljevima projekta.
U ovom slučaju, brzi inženjering osigurava da tehnologija funkcionira kao istinski suradnički partner u kreativnom procesu premošćivanjem jaza između širokih mogućnosti umjetne inteligencije i zamršenih zahtjeva kreativnog pothvata.
7. Kako pristupate otklanjanju pogrešaka i poboljšanju upita koji stalno daje nezadovoljavajuće odgovore od AI modela?
To je kao da pokušavate ispraviti pogreške u receptu koji, bez obzira na to koliko točno slijedite upute, jednostavno neće ispasti točan, kada AI model neprestano proizvodi neprihvatljive odgovore na upit.
Tajna je identificirati područja koja trebaju poboljšanja i napraviti namjerne promjene.
Prvo pogledajte sam zahtjev. Je li presloženo, neprecizno ili možda usmjerava AI u krivom smjeru? Uvođenje malih prilagodbi u jasnoću, specifičnost i strukturu upita može imati značajan utjecaj, poput izmjene okusa ili vremena kuhanja recepta.
Zatim pokušajte modificirati upit na različite načine kako biste vidjeli kako čak i male prilagodbe utječu na odgovore umjetne inteligencije. To može uključivati promjenu teksta, dodavanje dodatnog objašnjenja ili čak navođenje željenog formata odgovora.
Smatrajte to oblikom testiranja okusa dok kuhate, fino podešavajući male količine dok ne dobijete idealan profil okusa. Ova iterativna metoda općenito će poboljšati vaše sposobnosti brzog inženjeringa pomažući vam da razumijete kako AI percipira i reagira na razne vrste uputa i pomažući vam da poboljšate svoj brzi odgovor kako biste dobili bolje odgovore.
8. Raspravite o utjecaju sugestivnih pitanja u brzom inženjeringu i kako bi ona mogla iskriviti odgovore umjetne inteligencije.
Slično kao što upit s manjom pristranošću može voditi ljudsku raspravu, sugestivna pitanja u brzom inženjeringu imaju značajan utjecaj na ton i smjer odgovora umjetne inteligencije.
Ove vrste upita predisponiraju AI da reagira na određeni način jer sadrže implicitne pretpostavke ili naznake o namjeravanom odgovoru.
Umjetna inteligencija može zaključiti, na primjer, da stres u suvremenom životu ima izravan učinak na sreću kada se upita: "Kako ogroman stres modernog života pridonosi sreći?"
To smanjuje raspon mogućih odgovora i unosi pristranost u izlaz AI-a, što može zamagliti složenija ili suprotna gledišta.
Takva pitanja imaju snažan učinak u situacijama u kojima su nepristranost i temeljito istraživanje koncepata ključni. Intrinzična pristranost upita filtrira razumijevanje i reakciju umjetne inteligencije, čineći ga sličnim nošenju zatamnjenih naočala koje mijenjaju nečiju viziju svijeta.
Kako bi se to smanjilo, korištenje otvorenih pitanja bez pretpostavki promiče raznolikiju i dobro zaokruženu raznolikost odgovora.
Ova metodologija ne samo da poboljšava kalibar i dosljednost rezultata umjetne inteligencije, već također potiče moralniji i objektivniji angažman s ovim sofisticiranim jezični modeli, jamčeći da umjetna inteligencija funkcionira kao prilagodljiv instrument koji može zaroniti u širok raspon koncepata i gledišta.
9. Prema vašem iskustvu, kako izbor jezika u promptu utječe na izlaz višejezičnog AI modela?
Jezik koji se koristi u upitu može imati veliki utjecaj na izlaz višejezičnog AI modela. To je slično tome kako pričanje iste priče na drugom jeziku može donekle ili uvelike varirati, ovisno o idiomu i kulturnom kontekstu.
Poticanje umjetne inteligencije na određenom jeziku omogućuje vam pristup ne samo komunikacijskom kanalu već i raznolikom rasponu jezičnih i kulturnih suptilnosti koje su utkane u taj jezik.
Kada se, na primjer, dobije upit na japanskom, odgovori mogu odražavati formalnost i neizravnost svojstvenu jeziku, dok kada se isti upit dobije na španjolskom, rezultati mogu biti izravniji i izražajniji, odražavajući jezična obilježja i kulturne vrijednosti tipične za španjolski -govorne kulture.
Nadalje, na vještinu umjetne inteligencije i nijanse njegovih odgovora može utjecati složenost i raznolikost jezika. AI može imati problema s obradom jezika s velikim rječnikom, brojnim dijalektima ili zamršenom gramatikom, što može utjecati na dubinu, točnost i kulturološku relevantnost rezultata.
Ovo me podsjeća na izazove s kojima se suočava iskusan prevoditelj koji mora prenijeti duh i kulturološke prizvuke izvornog materijala uz prevođenje od riječi do riječi.
Kako bi se osiguralo da su odgovori umjetne inteligencije točni i prikladni za danu kulturu i kontekst, imperativ je da prilikom interakcije s višejezičnim modelom umjetne inteligencije netko bude svjestan karakteristika jezika i kulturnog konteksta koji donosi.
10. Možete li opisati složen zadatak koji ste automatizirali ili poboljšali pomoću sofisticiranog brzog inženjeringa?
U jednom zanimljivom projektu, dinamično generiranje sadržaja svjesno konteksta za širok raspon korisničkih pitanja na platformi za korisničku podršku pojednostavnjeno je korištenjem sofisticiranog brzog inženjeringa.
Široki raspon tema platforme, od prijedloga proizvoda do tehničke pomoći, predstavljao je poteškoću budući da je od umjetne inteligencije zahtijevalo ne samo razumijevanje korisnikova upita, već i prilagođavanje odgovora na temelju konteksta, hitnosti i individualnih potreba korisnika.
Kako bismo to riješili, razvili smo niz višeslojnih upita koji su klasificirali upit korisnika, odredili važne komponente, a zatim dinamički modificirali ton odgovora, stupanj detalja i sadržaj prema impliciranom značenju i stavu upita.
S ovom metodom, AI je bio u mogućnosti obaviti širok raspon zamršenih aktivnosti u jednom susretu, kao što je identificiranje tehničkih problema, pomoć korisnicima u postupcima rješavanja problema i davanje prilagođenih preporuka za proizvode.
Kapacitet umjetne inteligencije da isporuči precizne, kontekstualno prikladne i jednostavne odgovore znatno je poboljšan brzom inženjerskom sofisticiranošću, što je proces korisničke podrške učinilo učinkovitijim, zanimljivijim i ispunjavajućim za korisnike.
11. Kako biste konstruirali upit za izmamljivanje kreativnog pripovijedanja iz AI modela?
Kako biste potaknuli maštovito pripovijedanje na temelju modela umjetne inteligencije, morate stvoriti scenarij na sličan način na koji redatelj daje glumcima skup okolnosti — dovoljan da ih pokrene, ali ostavlja prostor za njihovu interpretaciju.
Uputa bi trebala djelovati kao prazno platno, pružajući kombinaciju specifičnosti za usmjeravanje putanje priče i otvorenih komponenti za poticanje umjetničke dozvole. Jedna od metoda za početak pripovijesti bila bi stvoriti uvjerljivu postavu s likovima, nagovještajem sukoba i jedinstvenim okruženjem, ali s dovoljno prostora da radnja poprimi nepredviđene zaokrete.
"U užurbanom gradu u kojem je magija skrivena naočigled, mladi mađioničar otkriva drevnu kartu koja vodi do izgubljenog artefakta", mogla bi biti zanimljiva potvrda.
No, nisu oni jedini koji traže. Objasnite njihovo putovanje, spominjući poteškoće s kojima se susreću, saveznike koje sklapaju i tajne koje uče.” Ova konfiguracija poziva umjetnu inteligenciju da stvori složenu tapiseriju interakcija, zapleta i zamršene izgradnje svijeta, a istovremeno nudi jasan narativni smjer i fantastične aspekte.
Tajna je u pronalaženju ravnoteže između strukture i fleksibilnosti, dopuštajući umjetnoj inteligenciji dovoljno usmjerenja da sve ostane kohezivno, ali i dovoljno širine da izrazi svoju kreativnost, što će pružiti zanimljivu i iznenađujuću priču.
12. Objasnite kako biste mogli koristiti Prompt Engineering za poboljšanje sposobnosti učenja jezičnog modela u scenariju "nekoliko hitaca".
U situaciji učenja s nekoliko puta, umjetnost brzog inženjeringa postaje važna kada je cilj poboljšati sposobnosti učenja jezičnog modela s malim brojem instanci.
To je kao da slikaru početniku date nekoliko primjera sjajnih poteza za proučavanje prije nego što očekujete da će dovršiti sliku; takve primjere treba pažljivo odabrati i predstaviti na način koji optimizira njihovu obrazovnu korisnost. U ovoj situaciji, upute bi se trebale koristiti kao izvor inspiracije, ali i kao smjernica.
Oni ne bi trebali samo pokazivati posao koji je pri ruci, već također uključivati podsvjesne prijedloge o tome kako se baviti povezanim aktivnostima u budućnosti.
Da biste to učinili, upute se mogu dizajnirati tako da sadrže ograničen broj izvrsnih, raznolikih primjera koji hvataju duh željenog proizvoda. Jasan i kratak opis posla pružit će se za svaki slučaj, potičući model da identificira temeljne obrasce, načela ili stilove prikazane u primjerima.
Ako je cilj naučiti modela pisati određenim književnim stilom, na primjer, upute bi mogle sadržavati nekoliko primjera odlomaka napisanih tim stilom, nakon čega slijedi zadatak u kojem model treba upotrijebiti ono što je "uočio" da stvori novi komad.
Ovaj pristup poboljšava sposobnost modela da generalizira s nekoliko snimaka na širi raspon povezanih zadataka pomažući mu da shvati zadatak i internalizira suptilnosti danih primjera.
13. Koje biste strategije upotrijebili za smanjenje štetnih pristranosti u odgovorima umjetne inteligencije putem brzog inženjeringa?
Slično kao što vrtlar pažljivo bira sjeme i brine o svom vrtu kako bi spriječio širenje invazivnih vrsta, minimiziranje štetnih pristranosti u odgovorima umjetne inteligencije putem brzog inženjeringa zahtijeva promišljen i promišljen pristup.
Stvaranje upita koji su prirodno inkluzivni i nepristrani zahtijeva posebnu pozornost kako bi se izbjeglo korištenje jezika ili stvaranje pretpostavki koje bi mogle utjecati na rezultate umjetne inteligencije.
Kako biste izbjegli nenamjerno jačanje predrasuda ili marginaliziranje određenih skupina, važno je biti oprezan pri korištenju riječi i izraza.
To je slično primjeni filtra za isključivanje neželjenih materijala tako da samo neutralni, zdravi unosi dolaze do umjetne inteligencije.
Dodavanje upita koji posebno potiču istraživanje drugih gledišta također može biti vrlo učinkovita taktika. To uključuje razvoj upita koji zahtijevaju da AI uzme u obzir i prikaže različita gledišta ili proizvede odgovore koji obuhvaćaju široki spektar društvenih, kulturnih i osobnih pozadina.
To je usporedivo s promicanjem širokog razgovora u grupi za raspravu gdje se mišljenje svake osobe poštuje i čuje.
Namjera integriranja ovih tehnika u Prompt Engineering je usmjeriti AI da daje odgovore koji nisu samo lišeni štetnih predrasuda, već su i poboljšani raznolikošću gledišta, promičući civiliziraniji i susretljiviji odnos s tehnologijom.
14. Raspravite o konceptu "brzog ulančavanja" i kako se može koristiti za rješavanje zadataka u više koraka s AI modelima.
Novi pristup angažmanu umjetne inteligencije, brzo ulančavanje je poput vođenja nekoga kroz komplicirani labirint s nizom strateški postavljenih putokaza.
Korak po korak, AI je vođen svakim putokazom (ili upitom, u ovom primjeru) kroz niz aktivnosti ili procesa razmišljanja, nadograđujući podatke ili rezultate iz prethodnog koraka kako bi se približio rezultatu. Slično kao što se komplicirani recept rastavlja u niz diskretnih, probavljivih uputa, ovaj pristup posebno dobro funkcionira za složene poslove ili poslove od više koraka koji se ne mogu adekvatno obraditi u jednom upitu.
Brzo ulančavanje omogućuje vođenje umjetne inteligencije kroz aktivnost koja zahtijeva više od jednostavnog odgovora u smislu razumijevanja ili sinteze podataka.
Na primjer, ako je zadatak provesti istraživanje, sažeti rezultate i zatim formulirati pitanja na temelju sažetka, svaka faza bi se obradila različitim prilagođenim upitom.
Od umjetne inteligencije se može tražiti da prikupi podatke o subjektu u prvom zahtjevu, sažme ih u drugom upitu, a zatim koristi sažetak za formuliranje inteligentnih upita u trećem upitu.
Dajući AI upute korak po korak, može ostati usredotočen i temeljiti svoje odgovore na relevantnim i kontekstualnim podacima, proizvodeći temeljitije, logičnije i vrijednije rezultate.
15. Kako se Prompt Engineering može primijeniti za fino podešavanje jezičnih modela za aplikacije specifične za domenu bez izravne ponovne obuke modela?
Prompt Engineering brz je način izmjene jezičnih modela za aplikacije specifične za domenu bez potrebe za izravnim ponovnim osposobljavanjem modela; radi slično skupu specijaliziranih leća koje fokusiraju kameru na određeni subjekt bez promjene same kamere.
Možete promijeniti odgovore modela kako bi bili u skladu sa specijaliziranim znanjem, vokabularom i ciljevima određenog područja stvaranjem upita koji obuhvaćaju bit i suptilnosti tog određenog područja.
To zahtijeva sofisticirano razumijevanje terminologije i potreba domene uz novu metodu izrade upita koji iz modela mogu izvući odgovarajući stupanj detalja i stručnosti.
Na primjer, u medicinskom okruženju, upute se mogu uputiti na korištenje medicinskog jezika, pozivanje na uobičajene zdravstvene situacije i oponašanje formata i sadržaja službene medicinske komunikacije.
Isto tako, citati iz sudske prakse, pravna terminologija i formati dokumenata mogu se smatrati okidačima za pravnu primjenu.
Kako bi se pružili rezultati koji su prikladniji, točniji i korisniji za aktivnosti jedinstvene za danu domenu, ova strategija u biti "priprema" AI da funkcionira unutar konceptualnih i lingvističkih okvira domene koja se razmatra.
To je metoda fokusiranja širokih općih mogućnosti modela u uski snop stručnosti, koristeći temeljnu inteligenciju modela na način koji je specifičan za zahtjeve određene domene, a sve to bez mijenjanja samog temeljnog modela.
16. Koja su neka od ograničenja s kojima ste se susreli u Prompt Engineeringu i kako ste ih riješili?
Predvidljivost i dosljednost odgovora umjetne inteligencije značajni su problemi u brzom inženjeringu. AI-jevi sofisticirani temeljni algoritmi i veliki set za obuku mogu rezultirati različitim ishodima čak i kada stvaraju idealan prompt.
Ova nepredvidiva priroda slična je uzgoju vrta u kojem, čak i uz pažljivo sijanje, rast koji se pojavi može biti iznenađujuće raznolik zbog razlika u tlu, vodi i sunčevoj svjetlosti. Iterativno testiranje i brzo poboljšanje postaju ključni za prevladavanje ovoga.
Slično kao što vrtlar uči modificirati taktiku sadnje kako bi postigao određeni izgled vrta, možete postupno usmjeravati AI prema konzistentnijim i predvidljivijim rezultatima metodičnim prilagođavanjem i praćenjem promjena u odgovorima AI.
Dodatno ograničenje odnosi se na urođenu zamršenost određenih zadataka ili upita koji se opiru jednostavnim prijedlozima. Jedan upit možda neće adekvatno obuhvatiti kontekst ili dubinu razumijevanja koja je potrebna za neke poslove.
U tim situacijama, pravovremeno ulančavanje može biti korisno u dijeljenju aktivnosti na manje dijelove kojima je lakše upravljati. S ovom metodom, koja se sastoji od nadogradnje na rezultat prethodnog odziva, komplicirani poslovi mogu se rješavati dio po dio, slično kao sastavljanje dijelova teške slagalice.
Korištenjem ovih tehnika možete prijeći i smanjiti ograničenja brzog inženjeringa, povećavajući korisnost i učinkovitost AI modela u nizu aplikacija.
17. Možete li objasniti kako koncept "temperature" u AI modelima utječe na odgovore generirane putem Prompt Engineeringa?
U modelima umjetne inteligencije, pojam "temperature" je intrigantan parametar koji utječe na originalnost i raznolikost generiranih odgovora. Zamislite to kao mijenjanje količine začina u jelu prema vašim osobnim željama.
Slično tome, viša postavka temperature u AI modelu potiče veću originalnost i raznolikost u njegovim odgovorima, kao što više začina može jelo učiniti zanimljivijim, ali i manje predvidljivim.
Poput dobro uhodane staze kroz šumu, rezultati modela na nižim temperaturama su konzervativniji i usko se pridržavaju obrazaca koje je identificirao tijekom treninga, proizvodeći odgovore koji su sigurniji i predvidljiviji.
S druge strane, povećanje postavke temperature tjera AI da generira svoje odgovore inovativnijim ili neobičnijim jezičnim skokovima. To može biti od posebne pomoći kada tražite nove koncepte ili kada želite da umjetna inteligencija ide dalje od jednostavnih, prihvaćenih rješenja.
Međutim, postoji fina ravnoteža koju treba postići - previše topline može izazvati reakcije koje su previše nestalne ili iracionalne, baš kao što bi previše začina moglo nadjačati okuse u jelu.
Baš kao što kuhar modificira toplinu kako bi dobio idealnu ravnotežu okusa u kulinarskom remek-djelu, možete prilagoditi izlaz umjetne inteligencije u Prompt Engineeringu pažljivim podešavanjem postavke temperature kako bi odgovarala željenoj količini inovacije i rizika.
18. Opišite scenarij u kojem ste koristili Prompt Engineering za raščlanjivanje i analizu složenih skupova podataka pomoću jezičnog modela.
Zadatak u projektu koji je sadržavao opsežan skup podataka korisničkih unosa s nekoliko platformi bio je kondenzirati ovu ogromnu količinu podataka u korisne uvide.
Skup podataka bio je opsežan i bogat složenim mišljenjima, preferencijama i preporukama raspršenim kroz razne medije, uključujući odgovore na strukturirane ankete i nestrukturirane primjedbe na društvenim mrežama.
Zamršenost jezika i emocija prenesenih u komentarima bili su izvan dosega uobičajenih metoda analize podataka, što je nametnulo sofisticiraniju strategiju.
Koristeći Prompt Engineering, stvorili smo skup upita koji su usmjeravali AI da prvo grupira unos prema kategorijama kao što su značajke, korisnička podrška, cijena itd.
AI je zatim ponovno pozvan, ovaj put da sažme osjećaje, identificira probleme koji se ponavljaju, pa čak i preporuči moguća područja za razvoj na temelju sadržaja komentara, dubljeći u svaku kategoriju.
Uz pomoć ovog metodičnog postupka poticanja, AI je uspio postati iskusan analitičar podataka koji je mogao tumačiti komplicirane, nestrukturirane podatke i iz njih izvlačiti zaključke i obrasce.
Ciljane promjene i strateško donošenje odluka omogućeni su temeljitim, djelotvornim izvješćem koje je saželo srž klijentovih unosa.
19. Kako biste iskoristili Prompt Engineering da poboljšate točnost i relevantnost odgovora AI modela u specijaliziranom području, kao što je pravno ili medicinsko?
Kroz Prompt Engineering, točnost i relevantnost AI modela u specijaliziranim područjima kao što su pravne ili medicinske domene mogu se poboljšati pažljivim balansiranjem specifičnosti, konteksta i znanja o domeni.
Upute moraju biti pažljivo osmišljene kako bi usmjeravale AI unutar strogih parametara profesionalnih standarda i terminologije jer su te domene vitalne i ovise o točnosti i pouzdanosti.
Na primjer, u pravnom području mogu se kreirati upute koje uključuju određene pravne propise, sudsku praksu i reference, potičući umjetnu inteligenciju da svoje odgovore formulira prema prihvaćenoj pravnoj terminologiji i presedanima.
Slično ovome, upute u medicinskoj domeni mogu koristiti kliničke smjernice, medicinsku terminologiju i dijagnostičke kriterije kako bi se zajamčilo da odgovori umjetne inteligencije slijede etičke i medicinske standarde.
Korištenjem ove metode, rezultati umjetne inteligencije postaju precizniji i relevantniji dok su također bliže usklađeni sa specifičnim znanjem i proceduralnim zamršenostima relevantnog sektora.
AI postaje korisniji alat i može proizvesti rezultate koji poštuju složenost i dubinu specijaliziranih baza znanja uključivanjem uvida i konteksta specifičnih za domenu u upite.
20. Raspravite o ulozi Prompt Engineeringa u ublažavanju problema "halucinacija" u jezičnim modelima.
In jezično modeliranje, izraz "halucinacija" odnosi se na situacije u kojima umjetna inteligencija proizvodi podatke koji se ne temelje na činjeničnoj točnosti ili stvarnosti; usporedivo je s pripovjedačem koji stvara narativ isključivo na temelju fantazije.
Ovaj problem je očitiji u aktivnostima koje zahtijevaju točne, vjerodostojne informacije, zbog čega je materijalu generiranom umjetnom inteligencijom teško vjerovati i koristiti ga.
Kako bi se ublažio ovaj problem, ključno je brzo inženjerstvo jer pažljivo usmjerava AI prema proizvodnji rezultata koji se mogu provjeravati i koji se temelje na dokazima.
To podrazumijeva stvaranje upita koji posebno naglašavaju potrebu za činjeničnošću i ispravnošću, bilo savjetovanjem umjetnoj inteligenciji da ovisi o pouzdanim izvorima podataka ili označavanjem stupnja povjerenja u njegove odgovore.
Za promicanje kritičnijeg i otvorenijeg pristupa proizvodnji znanja, također se mogu uključiti upute koje zahtijevaju od umjetne inteligencije da dostavi reference ili opravdanje za svoje tvrdnje.
Možemo uvelike smanjiti učestalost halucinacija poboljšanjem naše interakcije s AI modelima putem dobro osmišljenih upita, što će povećati pouzdanost i vjerodostojnost sadržaja proizvedenog AI-jem.
21. Kako predviđate evoluciju Prompt Engineeringa s napretkom AI tehnologija i koje će vještine po vašem mišljenju postati važnije?
Prompt Engineering je profesija za koju se očekuje da će postati mnogo složenija i naprednija kako se tehnologije umjetne inteligencije nastavljaju poboljšavati.
U budućnosti će Prompt Engineering vjerojatno igrati glavnu ulogu u utjecanju na etičko razmišljanje, kreativno razmišljanje i procese učenja umjetne inteligencije, uz usmjeravanje sposobnosti umjetne inteligencije da odgovori.
Umjetna inteligencija će postajati sve vještija u balansiranju svojih računalnih kapaciteta s ljudskom intuicijom, omogućavajući moralno zdravije, kontekstualno svjesnije i individualiziranije interakcije sa svojim sustavima.
Brzi inženjeri morat će posjedovati sposobnosti uključujući empatiju, etičko rasuđivanje i kritičko razmišljanje u ovom promjenjivom okruženju.
Za izradu uputa koje potiču odgovorno i korisno ponašanje AI-ja trebat će duboko razumijevanje etičkih implikacija materijala generiranog AI-om, kao i sposobnost predviđanja i razumijevanja različitih i kompliciranih zahtjeva korisnika.
Nadalje, za pomicanje granica onoga što umjetna inteligencija može postići u suradnji s ljudskim vodstvom, kreativnost će biti ključna u otkrivanju novih metoda za suradnju s umjetnom inteligencijom.
TSposobnost uspješnog vođenja i interakcije s umjetnom inteligencijom putem brzog inženjeringa bit će vitalni talent, kombinirajući tehničku oštroumnost s uvidima koji su usmjereni na čovjeka, jer umjetna inteligencija postaje sve više i više utkana u sve dijelove života i rada.
22. Opišite projekt u kojem ste implementirali tehnike brzog inženjeringa kako biste značajno poboljšali učinkovitost poslovnog procesa.
U nedavnom projektu revolucionirali smo proceduru online obrade upita maloprodajnih klijenata korištenjem Prompt Engineeringa za poboljšanje njihovih operacija korisničke podrške.
Kada je klijentov sustav prvi put implementiran, imao je jednostavan chatbot koji je mogao odgovoriti na jednostavna pitanja, ali je imao problema sa zahtjevnijim upitima korisnika.
Kao rezultat toga, postojala je visoka stopa upućivanja za ljudske agente i dugo vrijeme rješavanja.
Koristili smo vrhunske pristupe Prompt Engineeringa kako bismo obnovili paradigmu interakcije chatbota. Napravili smo skup strukturiranih upita koji su uključivali pojmove i fraze specifične za kontekst kako bismo bolje razumjeli namjeru iza upita potrošača.
Na primjer, ako je potrošač zatražio "pravilo povrata", upit je osmišljen kako bi identificirao predmet i prikupio druge informacije kao što su vrsta proizvoda i datum kupnje, omogućujući točnije odgovore.
Ova strategija povećala je stopu rješavanja prvog kontakta, što je uvelike smanjilo zahtjev za sudjelovanjem ljudi.
Kao posljedica toga, značajno su se povećali zadovoljstvo kupaca i učinkovitost odgovora. Chatbot je mogao odgovoriti na veći raspon pitanja, a kada je usmjeravao upite ljudskim agentima, informacije su bile jasne i sažete, što je omogućilo brže odgovore.
Ovaj je projekt poslužio kao primjer kako Prompt Engineering može pojednostaviti i poboljšati uobičajeni proces tvrtke u učinkovitu operaciju koja smanjuje operativne troškove i povećava zadovoljstvo kupaca.
23. Što mislite o mogućnosti da Prompt Engineering manipulira ili obmane i kako se ti rizici mogu ublažiti?
Brzi inženjering ima ogroman potencijal za poboljšanje korisnosti umjetne inteligencije, ali također, ako se ne kontrolira, može manipulirati ili dati lažne rezultate.
Ova dvosjekla kvaliteta proizlazi iz činjenice da brze strukture imaju značajan utjecaj na odgovore umjetne inteligencije, utječući na njih da slijede određene putove ili donose zaključke koji možda nisu objektivni.
Na primjer, umjetna inteligencija može dati rezultate koji šire lažne informacije ili predrasude ako upute potiho impliciraju određena mišljenja ili izostavljaju važne detalje.
Transparentnost i etički standardi moraju biti uključeni u dizajn i provedbu inicijativa Prompt Engineeringa kako bi se smanjile te opasnosti.
Uključivanje niza dionika u proces brzog dizajna za procjenu i analizu upita za potencijalne pristranosti ili manipulativne aspekte jedan je od učinkovitih načina za uključivanje provjera i ravnoteže.
Nadalje, stvaranje AI sustava s ugrađenim sigurnosnim značajkama koje identificiraju i ističu potencijalno varljive znakove može pomoći u sprječavanju zlouporabe.
Nadalje, ključno je njegovati etičku kulturu koja okružuje stvaranje i korištenje umjetne inteligencije, podržanu izričitim propisima i stalnim uputama o etičkim praksama umjetne inteligencije.
Poticanje etičkog ponašanja i edukacija programera i korisnika o posljedicama brzog inženjeringa ključno je kako bi se osiguralo da se napredak u AI tehnologiji pravilno koristi. Zauzimanjem proaktivnog stava možemo sačuvati integritet interakcija umjetne inteligencije i osigurati da tehnologija uvijek bude korisna društvu.
24. Kako biste pristupili izradi multimodalnog odzivnika koji kombinira tekst i slike za složen zadatak?
Potrebna je sofisticirana strategija za uspješnu integraciju verbalnih i vizualnih znakova pri stvaranju višemodalnog odziva koji miješa tekst i vizualne elemente.
To će poboljšati sposobnost umjetne inteligencije za izvršavanje izazovnih zadataka koji zahtijevaju razumijevanje unosa iz nekoliko osjetilnih modaliteta.
Multimedijska prezentacija u kojoj svaki modalitet informacija podupire jedan drugi i daje dublji, sveobuhvatniji kontekst za posao koji je pri ruci slična je vrsti brzog inženjeringa koju ova vrsta vježbe zahtijeva.
Prilikom izrade reklamne kampanje, na primjer, upit može sadržavati slike koje prikazuju stil kampanje, shemu boja i željeno raspoloženje uz kratki verbalni opis ciljeva kampanje, ciljne publike i željenog emocionalnog tona.
Zajedno, oni omogućuju umjetnoj inteligenciji da "vidi" i "čita" zahtjeve u isto vrijeme, što dovodi do potpunijeg razumijevanja suptilnosti projekta. Dok fotografije mogu poslužiti kao specifični uzorci stila i raspoloženja koje treba imitirati, tekst može uputiti AI na strateške ciljeve i apstraktne pojmove.
Važno je osigurati da pri izradi ovih upita tekst i vizualni elementi nisu samo relevantni i razumljivi, već i raspoređeni tako da se međusobno poboljšavaju i objašnjavaju.
Može biti potrebno uravnotežiti ulaze tako da niti jedan ne nadjača druge kroz ponovljena testiranja i modifikacije.
Možete u potpunosti koristiti sofisticirane AI sustave pažljivom konstrukcijom ovih multimodalnih znakova, koji će im omogućiti da rade i shvaćaju teške, kreativne aktivnosti na razini sofisticiranosti koja je usporediva s ljudskom.
25. Na koji način Prompt Engineering može doprinijeti objašnjivosti i transparentnosti odluka AI modela?
Izgradnja povjerenja i razumijevanja između AI sustava i njihovih korisnika zahtijeva i objašnjivost i transparentnost odluka AI modela, a oboje se može uvelike poboljšati brzim inženjeringom.
Možemo uputiti AI ne samo da daje odgovore, već i da objasni logiku ili izvore podataka koji podržavaju te odgovore pažljivo osmišljavajući upite.
Ova metoda je usporediva s učiteljem koji studentu prenosi tešku ideju, gdje je proces objašnjenja jednako važan kao i rješenje.
Na primjer, upit se može osmisliti tako da ne samo sugerira moguću dijagnozu, već i da pruži simptome, popratne informacije i znanstvena istraživanja za ovaj zaključak u situaciji u kojoj se AI model koristi kao pomoć u medicinskim dijagnozama.
Ova vrsta upita poziva umjetnu inteligenciju da "pokaže svoj rad", objašnjavajući kako je došla do određenog zaključka. To pomaže učiniti AI-jev proces donošenja odluka vidljivijim i olakšava liječnicima provjeru i vjeru u njega.
Transparentnost se može dodatno poboljšati korištenjem Prompt Engineeringa kako bi se od AI modela tražilo da ponude citate ili veze na izvore podataka koje su konzultirali ili da opišu druge ishode o kojima su razmišljali.
Ovaj pristup ilustrira procese donošenja odluka modela i pomaže dionicima u razumijevanju opsega i složenosti podataka koje AI uzima u obzir.
Posljedično, Prompt Engineering se pojavljuje kao snažan instrument za dešifriranje postupaka umjetne inteligencije, čineći ih lakšim za razumijevanje i dostupnima korisnicima. To stvara povećano povjerenje i ovisnost o AI rješenjima u ključnim aplikacijama.
26. Raspravite o situaciji u kojoj ste morali koristiti Prompt Engineering kako biste osigurali usklađenost s propisima o privatnosti podataka u AI izlazima.
U projektu koji je uključivao sustav pomoći korisnicima koji se temelji na umjetnoj inteligenciji za pružatelja zdravstvenih usluga, suočili smo se s kritičnom preprekom pridržavanja strogih zahtjeva za privatnošću podataka, kao što je HIPAA u Sjedinjenim Državama.
AI se mora strogo pridržavati propisa koji štite privatnost i sigurnost podataka pacijenata jer je stvoren da odgovori na delikatna pitanja pacijenata i ponudi prilagođeno vodstvo.
Koristili smo pristupe Prompt Engineeringa kako bismo uključili eksplicitne provjere privatnosti u rutinu obrade AI-a, osiguravajući da sustav održava te zahtjeve privatnosti.
Na primjer, kako bismo spriječili umjetnu inteligenciju da proizvede podatke koji otkrivaju identitet, stvorili smo upite koji su joj davali upute za anonimiziranje svih takvih informacija.
To je uključivalo mijenjanje odgovora umjetne inteligencije tako da su imena, točni datumi ili bilo koje druge informacije koje se mogu koristiti za identifikaciju pacijenta bile uklonjene, čak i ako je unos imao takve informacije.
Upute su također imale za cilj podsjetiti AI na okruženje u kojem je funkcioniralo, navodeći ga da istakne odgovore koji trebaju pažljivije razmatranje ili osjetljivost.
Ova dvosmjerna strategija, koja je upućivala AI kako postupati s osjetljivim podacima i redovito provjeravala usklađenost, bila je ključna za očuvanje privatnosti i točnosti podataka o pacijentima.
Osim pomoći u ispunjavanju zakonskih obveza, implementacija ovih promišljeno dizajniranih upita bila je ključna u poticanju povjerenja korisnika i osiguravanju da je sustav umjetne inteligencije i koristan i obziran prema pitanjima privatnosti.
27. Kako balansirate potrebu za kreativnošću i potrebu za točnošću u brzom inženjeringu, posebno u osjetljivim aplikacijama?
Potrebno je pažljivo planiranje koje uzima u obzir i prednosti i nedostatke sposobnosti umjetne inteligencije kako bi se uspostavila ravnoteža između potrebe za preciznošću i inventivnosti u brzom inženjeringu, posebno za osjetljive aplikacije.
Ova delikatna ravnoteža slična je onoj umjetnika koji mora poštivati metode svog zanata dok istovremeno pokušava prenijeti nešto svježe i značajno.
Točnost je ključna u osjetljivim aplikacijama, uključujući one koje zahtijevaju financijski savjet ili medicinske podatke. Upute moraju biti dizajnirane na takav način da umjetna inteligencija pomno prati potvrđene podatke i definirane parametre, dajući prednost činjeničnoj točnosti i pouzdanosti.
Kako biste osigurali da kreativna tumačenja ne dovedu do kliničkih pogrešaka, mogli biste posebno uputiti AI da svoje odgovore temelji na najnovijim kliničkim preporukama i recenziranim istraživanjima kada stvara upute za medicinski dijagnostički alat.
Ali kreativnost ne treba potpuno zanemariti, osobito kada bi se mogla poboljšati korisničko iskustvo ili ponuditi više pronicljivih informacija.
U tim situacijama, kreativnost se može sigurno uključiti dopuštanjem umjetnoj inteligenciji da eksperimentira s različitim pristupima za točan prijenos podataka, uključujući proizvodnju analogija, grafika ili alternativnih objašnjenja koja mogu pomoći potrošačima da razumiju i komplicirani materijal im bude zanimljiviji.
Tajna je organizirati upute tako da su kreativni rezultati umjetne inteligencije ograničeni na ono što je istinito i prikladno za tu konkretnu situaciju.
28. Možete li opisati tehniku za optimiziranje upita za brzinu i učinkovitost računanja u aplikacijama u stvarnom vremenu?
U aplikacijama u stvarnom vremenu, velika brzina i optimizacija računalne učinkovitosti ključni su, posebno kada sustavi umjetne inteligencije trebaju reagirati odmah, kao što su chatbotovi za korisničku podršku ili interaktivni alati.
Pojednostavljivanje složenosti upita i koncentriranje na smanjenje računalnog opterećenja bez ugrožavanja kalibra odgovora jedna je od učinkovitih strategija.
Jedan od glavnih pristupa je pojednostaviti strukturu upita. To podrazumijeva izbjegavanje iznimno zamršenih ili duboko ugniježđenih pitanja, jer ona mogu natjerati model da poduzima dugotrajnije i računalno skuplje postupke zaključivanja.
Alternativno, upute mogu biti jasne i sažete, navodeći potrebnu radnju ili odgovor na lako razumljiv način.
Na primjer, upit se može podijeliti na usredotočenija, jednostavnija pitanja na koja AI može brže odgovoriti umjesto postavljanja složenog, višedijelnog upita.
Nadalje, izvedba se može znatno povećati pohranjivanjem popularnih odgovora ili upotrebom predložaka rješenja za najčešće tražene teme.
Sustav može smanjiti zahtjev za izračunom u stvarnom vremenu, što rezultira bržim vremenom odgovora, predviđanjem često postavljanih pitanja i unaprijed izračunavanjem odgovora gdje je to praktično.
Ova metoda osigurava da AI sustav reagira čak iu situacijama velike potražnje ubrzavajući interakciju i smanjujući njegovo računalno opterećenje. Ove metode podržavaju nesmetan rad aplikacija u stvarnom vremenu pružajući brze i pouzdane AI interakcije, koje su kritične i za operativnu učinkovitost i za zadovoljstvo korisnika.
29. Kako biste upotrijebili Prompt Engineering za razvoj rješenja temeljenog na umjetnoj inteligenciji za novi problem, gdje postoji nekoliko uspostavljenih presedana?
Kada koristite Prompt Engineering, morate koristiti inventivan i istraživački pristup kada se bavite novom situacijom za koju postoji nekoliko primjera.
Ovo je kao da pokušavate pronaći svoj put kroz nepoznatu zemlju; morate biti kreativni i fleksibilni kako biste pronašli prave odgovore.
Prva faza je dubinska studija i razumijevanje domene problema, dobivanje što više podataka o povezanim problemima ili scenarijima koji su usporedivi.
Upute se tada mogu pažljivo osmisliti kako bi usmjerile AI dok ekstrapolira dobro poznate slučajeve na novi problem.
To bi moglo podrazumijevati formuliranje niza istraživačkih upita koji motiviraju AI da proizvede nekoliko mogućih rješenja ili teorija utemeljenih na srodnim domenama znanja. Dok se i dalje osigurava da su odgovori umjetne inteligencije potkrijepljeni relevantnim činjenicama i logičkom dedukcijom, te upute treba kreirati za poticanje inovacija.
Nakon izrade preliminarnih koncepata, upute se mogu iterativno poboljšati dodavanjem inputa i rezultata početnog istraživanja kako bi se pozornost AI-a usmjerila prema zanimljivijim linijama istraživanja. Ovaj je postupak sličan kiparstvu, u kojem se sirovi materijal pročišćava i oblikuje kroz ponovljene pokušaje.
Ovdje Prompt Engineering služi kao dinamički okvir za iterativno učenje i prilagodbu, osim što je alat za izvlačenje. To omogućuje umjetnoj inteligenciji da poboljša svoje rezultate usklađujući ih s razvojem znanja o problemu.
Ova metoda koristi AI-jevu prilagodljivost i moć učenja kako bi omogućila stvaranje prilagođenih rješenja za najsuvremenije probleme.
30. Koje metode koristite da biste bili u tijeku s najnovijim dostignućima i najboljim praksama u brzom inženjeringu?
Održavanje znanja i jamčenje uspješne implementacije u Prompt Engineeringu zahtijeva poznavanje najnovijih dostignuća i najboljih praksi.
Moja strategija kombinira kontinuirano obrazovanje s aktivnim angažmanom u profesionalnim zajednicama.
Prije svega, često čitam znanstvene publikacije i idem na konferencije i webinare o umjetnoj inteligenciji i stroj za učenje.
Ovi su materijali neophodni za upoznavanje s nedavnim studijama, novim smjerovima u području brzog inženjeringa i najsuvremenijim metodama.
Najnovija istraživanja predstavljena na konferencijama poput NeurIPS-a ili u časopisima poput Journal of Umjetna inteligencija Istraživanja su često odmah primjenjiva na moj rad ili se mogu prilagoditi iz njega.
Također aktivno sudjelujem u profesionalnim mrežama i online forumima gdje praktičari razmjenjuju probleme, rješenja i studije slučaja.
Razmjenu znanja u stvarnom vremenu uvelike olakšavaju okruženja za učenje temeljena na zajednici poput onih na platformama kao što su Stack Overflow, GitHub i LinkedIn grupe.
Interakcija s tim zajednicama pruža širi pogled na to kako se različite strategije uspješno provode u različitim sektorima i aplikacijama, uz pomoć u rješavanju određenih problema.
Kombinirajući angažman zajednice s akademskom strogošću, mogu ostati na vrhuncu Prompt Engineeringa i poboljšati svoj rad s najnovijim informacijama i tehnikama.
31. Čemu biste dali prioritet u prvih nekoliko tjedana na poslu da vas zaposle?
Da me zaposle, prvih nekoliko tjedana rada posvetio bih čvrstom razumijevanju ciljeva, kulture i operativnih postupaka tvrtke.
Da bi integracija i doprinos bili uspješni, ova osnova je neophodna. Visoki bih prioritet dao uspostavljanju odnosa s važnim članovima tima iz raznih odjela kako bih to postigao.
Razgovor sa suradnicima kako bih saznao o njihovim borbama, metodama i postignućima bio bi mi koristan jer bi razjasnio unutarnju dinamiku i pokazao mi kako moja stručnost u brzom inženjeringu može najbolje podržati ciljeve organizacije.
U isto vrijeme bih se udubio u upoznavanje bilo kojeg trenutnog projekta Prompt Engineeringa ili područja u kojima se moje vještine mogu upotrijebiti. To uključuje analizu prethodnih inicijativa i njihovih rezultata kako bi se utvrdilo što je, a što nije ispravno funkcioniralo.
Počeo bih ocrtavati prve doprinose koje bih mogao dati nakon što uzmem u obzir te spoznaje, ističući i kratkoročne i dugoročne dobitke.
Koristeći ovu strategiju, mogu biti siguran da ne samo da isporučujem vrijednost od početka, već i da se usklađujem sa strateškim ciljevima tvrtke, što će me dovesti do uspjeha u mojoj karijeri.
Zaključak
Ukratko, poznavanje brzog inženjeringa ključno je za one koji žele maksimalno iskoristiti AI tehnologiju.
Intervjui u ovom području često se fokusiraju na procjenu sposobnosti pojedinca da razumije i utječe na ponašanje umjetne inteligencije koristeći promišljene upute.
Ove procjene nadilaze vještine i zadiru u etička razmatranja kao i sposobnost primjene umjetne inteligencije u različitim i ponekad složenim scenarijima.
Stoga priprema za intervjue zahtijeva razumijevanje same tehnologije i njezinih implikacija u stvarnom svijetu, čime se osigurava da su kandidati opremljeni za učinkovit doprinos u ovoj dinamičnoj domeni koja se brzo razvija.
Za pomoć pri pripremi intervjua, pogledajte Hashdorkova serija intervjua.
Ostavi odgovor