Tartalomjegyzék[Elrejt][Előadás]
- 1. Mi az a Prompt Engineering, és miért fontos az olyan mesterséges intelligencia modellek kontextusában, mint a GPT-4?
- 3. Hogyan tervezne egy promptot, amely egyszerű, tényszerű választ generál, például egy ország fővárosa?
- 6. Írjon le egy forgatókönyvet, amelyben az azonnali tervezés jelentősen javíthatja a mesterséges intelligencia válaszának minőségét.
- 7. Hogyan közelíti meg a hibakeresést és egy olyan prompt javítását, amely következetesen nem kielégítő válaszokat ad egy AI-modellből?
- 8. Beszéljétek meg a Prompt Engineering vezető kérdéseinek hatását, és azt, hogy ezek hogyan torzíthatják el az AI válaszait.
- 9. Tapasztalata szerint a prompt nyelvének megválasztása hogyan befolyásolja a többnyelvű AI-modell kimenetét?
- 10. Leírhat egy összetett feladatot, amelyet automatizált vagy javított kifinomult azonnali tervezéssel?
- 11. Hogyan készítenél felhívást kreatív történetmesélés előidézésére egy AI-modellből?
- 12. Magyarázza el, hogyan használhatja a Prompt Engineering-et egy nyelvi modell tanulási képességének javítására egy „néhány pillanat” forgatókönyv esetén.
- 13. Milyen stratégiákat alkalmazna az AI-válaszok káros torzításainak minimalizálására a Prompt Engineering segítségével?
- 14. Beszéljétek meg az „azonnali láncolás” fogalmát, és azt, hogy miként használható fel többlépcsős feladatok kezelésére AI modellekkel.
- 15. Hogyan alkalmazható a Prompt Engineering nyelvi modellek finomhangolására tartomány-specifikus alkalmazásokhoz közvetlen modell-átképzés nélkül?
- 16. Melyek azok a korlátok, amelyekkel a Prompt Engineering során találkozott, és hogyan kezelte ezeket?
- 17. Meg tudja magyarázni, hogy a „hőmérséklet” fogalma az AI modellekben hogyan befolyásolja a Prompt Engineering által generált válaszokat?
- 18. Írjon le egy forgatókönyvet, amelyben a Prompt Engineering segítségével összetett adatkészleteket elemzett és elemzett egy nyelvi modell segítségével.
- 19. Hogyan hasznosítaná a Prompt Engineering-et egy MI-modell válaszainak pontosságának és relevanciájának javítására egy speciális területen, például jogi vagy orvosi területen?
- 20. Beszéljétek meg a Prompt Engineering szerepét a „hallucináció” problémájának enyhítésében a nyelvi modellekben.
- 21. Hogyan látja előre a Prompt Engineering fejlődését az AI-technológiák fejlődésével, és szerinted mely készségek válnak fontosabbá?
- 22. Ismertessen egy projektet, amelyben azonnali tervezési technikákat alkalmazott az üzleti folyamatok hatékonyságának jelentős javítása érdekében.
- 23. Mi a véleménye arról, hogy a Prompt Engineering manipulálhat vagy félrevezethet, és hogyan lehet ezeket a kockázatokat mérsékelni?
- 24. Hogyan állna hozzá egy olyan multimodális prompt létrehozásához, amely szöveget és képeket kombinál egy összetett feladathoz?
- 25. Milyen módon járulhat hozzá a Prompt Engineering az AI modellel kapcsolatos döntések magyarázhatóságához és átláthatóságához?
- 26. Beszélje meg azt a helyzetet, amikor a Prompt Engineering alkalmazást kellett használnia az AI-kimenetek adatvédelmi szabályozásának való megfelelés biztosításához.
- 27. Hogyan lehet egyensúlyban tartani a kreativitás és a pontosság iránti igényt a Prompt Engineeringben, különösen az érzékeny alkalmazásokban?
- 28. Leírhat egy technikát a sebesség és a számítási hatékonyság optimalizálására valós idejű alkalmazásokban?
- 29. Hogyan használná a Prompt Engineering-t egy mesterséges intelligencia alapú megoldás kifejlesztésére egy újszerű probléma megoldására, ahol kevés a kialakult precedens?
- 30. Milyen módszereket használ, hogy naprakész legyen a Prompt Engineering legújabb fejlesztéseivel és legjobb gyakorlataival kapcsolatban?
- 31. Mit tartana fontosnak a munkában töltött első hetekben, ha felvesznek?
- Következtetés
A gyors tervezés készséggé vált a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás változó területén, különösen a fejlett modellek, például a GPT 4 térnyerésével.
Az alapvetően Prompt Engineering magában foglalja a bemenetek (prompt) létrehozását egy AI számára, hogy javítsa a kimenetét. Ez a szakértelem létfontosságú, mivel közvetlenül befolyásolja az AI által generált válaszok minőségét, relevanciáját és gyakorlatiasságát.
Egy olyan időszakban, amikor a vállalkozások és a kutatók nagymértékben támaszkodnak a mesterséges intelligenciára olyan feladatok során, mint pl adatelemzés, tartalomkészítés és döntéshozatali támogatás elsajátítása A Prompt Engineering azt jelenti, hogy ezeket az eszközöket az igényekhez kell igazítani.
A Prompt Engineering fontossága abból adódik, hogy az AI-modellek tudásbázisát össze kell kapcsolni a világban használható eredményekkel.
Mivel az AI-modellek egyre inkább beépülnek az üzleti és kutatási műveletekbe, elengedhetetlen, hogy hatékonyan tudjunk együttműködni ezekkel a modellekkel kialakított utasítások segítségével.
Ez nem csak a válaszok megszerzéséről szól, hanem arról is, hogy az AI-t el kell terelni az olyan gyakori problémáktól, mint a lényegtelen vagy elfogult információk előállítása és az etikus működés biztosítása.
Ahogy a mesterséges intelligencia folytatja terjeszkedését az ágazatok között – az egészségügytől és a jogtól a területekig – egyre nő a kereslet olyan szakemberek iránt, akik képesek a mesterséges intelligencia képességeit konkrét kontextusokhoz szabni.
Ebben a cikkben összeállítottunk egy listát a mérnöki interjúra vonatkozó kérdésekről, amelyek segítenek felkészülni az interjúra, és biztosítják a kívánt állást.
1. Mi az a Prompt Engineering, és miért fontos az olyan mesterséges intelligencia modellek kontextusában, mint a GPT-4?
A Prompt Engineering szerepet játszik az olyan mesterséges intelligenciarendszerekkel való együttműködésben, mint a GPT 4. Ez a gyakorlat olyan kérdések, utasítások vagy kijelentések megfogalmazását jelenti (a továbbiakban: „felszólítások”), amelyek az AI-modelleket precíz, értékes válaszok előállításához irányítják. Ez olyan, mintha tudná, hogyan kell feltenni egy kérdést, hogy kikérje a választ egy hozzáértő baráttól vagy könyvtárostól.
Az okok miatt nem lehet eléggé hangsúlyozni a Prompt Engineering jelentőségét az olyan mesterséges intelligencia modellekkel, mint a GPT 4;
- Felszabadítási lehetőség: A GPT 4 és hasonló AI modellek rendelkeznek tudással. Különféle feladatokat tud végrehajtani az írástól és az összegzéstől a kódolásig és egyebekig. A Prompt Engineering fontos szerepet játszik ennek a lehetőségnek a kibontakoztatásában azáltal, hogy megfogalmazott kérdéseket tesz fel.
- A pontosság növelése: A promptok megfogalmazása jelentősen befolyásolja, hogy az AI mennyire érti meg a lekérdezést, és ennek megfelelően hoz létre kimenetet. Egy felépített prompt precíz és kontextus szempontjából releváns válaszokat eredményezhet.
- A kreativitás előmozdítása: A Prompt Engineering segítségével felfedezheti annak határait, hogy a mesterséges intelligencia mire képes, legyen szó egy meghatározott stílusban történő írásról, eredeti koncepciók generálásáról vagy akár művészi alkotások létrehozásáról.
- Hatékonyság növelése: A kialakított promptok használata egyszerűsítheti a kommunikációt. Segít a szükséges információk vagy eredmények hatékony és tömör megszerzésében.
- A válaszok testreszabása: Szakértő Prompt Engineering technikák alkalmazásával a válaszok testreszabhatók, hogy megfeleljenek a hangszíneknek, a struktúráknak vagy a részletszinteknek, így az AI-kimenetet az aktuális célhoz igazíthatja.
2. Meg tudja-e magyarázni a különbséget a „nullalövés”, az „egyszeres” és a „keveset” tanulás között a nyelvi modellek kontextusában?
Gondolj arra, hogy minden alkalommal, amikor valakit új készségre tanítasz, az oktatás mértéke ingadozik. Ez és ami ezekkel a tanulási ötletekkel történik, meglehetősen hasonló.
Zero-Shot Learning
Vegyük először a nullapontos tanulást. Képzelje el, hogy megkéri egy barátját – ebben a forgatókönyvben, a mi mesterséges intelligencia modellünkben –, hogy végezzen el egy olyan feladatot, amelyet még soha nem hajtott végre anélkül, hogy részletes utasításokat adna neki.
Nem tehet mást, mint felvázolja a problémát, és reméli, hogy a már birtokukban lévő tudás felhasználásával meg tudják csinálni. A zero-shot learning, ahogyan az AI-ban használják, arra utal, hogy egy modellt felkérnek egy feladat elvégzésére, ha nincs korábbi, pontos eset.
Ez olyan, mintha megkérnénk valakit, hogy komponáljon neked egy szonettet az óceánról anélkül, hogy mintákat adnál. A válaszadáshoz a modell a nyelvek és a világ általános ismereteit használja fel.
Egyszeri tanulás:
Ahogy továbblépünk az egyszeri tanulásra, képzeld el magad, amint egy példát adsz a barátodnak, majd megkéred őket a feladat elvégzésére.
Ez olyan, mintha azt mondaná: „Tudna nekem egy verset írni az óceánról, olyat, mint ezt a hegyekről?” Van egy modelljük vagy egy referenciapontjuk, amelyet ez az egyetlen példa szolgáltat.
Példát adunk a modellre az AI egylövéses tanulási technikájában, és ebből az egy esetből próbál következtetni a munka szükségleteire. Ez egy módja annak, hogy megkérdezzük: „Tudsz valami hasonlót csinálni ahhoz a hangulathoz, amelyre én vágyom?”
Kevés lövésű tanulás:
És végül néhány lépésből álló tanulás. Itt kérheti meg barátját, hogy végezze el a feladatot, miután több példát is bemutatott neki.
Abban a reményben, hogy egyesítik az általuk megismert témákat és stílusokat, mutasson nekik néhány verset a természeti világról, majd kérjen egyet az óceánról.
Az AI-ban használatos, kevés lépéses tanulás arra utal, hogy a modell számára korlátozott számú mintát kell biztosítani a munkához. Ez segít jobban megérteni az elvárásokat, és gyakran pontosabb vagy összetettebb eredményeket ad.
A mesterséges intelligencia modellje minden esetben felhasználja előzetes tudását és a rendelkezésre álló példákat a feladat megértéséhez és befejezéséhez. Az elsődleges különbség abban rejlik, hogy milyen mennyiségben és milyen irányban nem, egy vagy néhány példányt kap.
Ezek a technikák demonstrálják a modell sokoldalúságát és rugalmasságát, lehetővé téve, hogy sokféle munkát végezzen még csekély közvetlen irányítás mellett is. Ez azt bizonyítja, hogy a kortárs mesterséges intelligencia modellek milyen kifinomult és érzékletesek lettek, és képesek „munka közben tanulni”, olykor egészen emberinek tűnő módokon.
3. Hogyan tervezne egy promptot, amely egyszerű, tényszerű választ generál, például egy ország fővárosa?
Az egyértelmű, tényszerű választ kiváltó felszólítás – például egy ország fővárosa – létrehozásának kulcsa az, hogy egyértelművé és konkrétvá tegyük. Győződjön meg arról, hogy a mesterséges intelligencia pontosan azt kapja, amit kér, ne hagyja maga után a félreértés lehetőségét. Ez olyan, mintha egy hozzáértő ismerőstől kérdezősködne, miközben szorít az idő.
Íme egy módja annak, hogy ezt megteheti:
- Legyen közvetlen: azonnal kérjen közvetlen érdeklődést. A bokor vagy a töltőanyag körüli verés nem szükséges. Tekintsd úgy, mintha utasításokat kérnél; minél pontosabb, annál gyorsabban ér célba.
- Határozza meg a feladatot: Győződjön meg arról, hogy a felszólítás egyértelműen jelzi, hogy tényszerű választ keres. Ez segít abban, hogy a mesterséges intelligencia a tudásbázisát használja, nem pedig kreatív vagy következtetési erejét.
- Adjon meg kontextust, ha szükséges: A kontextus időnként hasznos lehet, különösen akkor, ha fennáll a félreértés lehetősége. De ez általában egyszerű a fővárosok esetében.
- Legyen egyszerű: Ne adjon hozzá idegen részleteket a felszólításhoz, hogy megnehezítse azt. Annak érdekében, hogy az AI figyelmét a jelenlegi munkára fordítsa, ragaszkodjon az alapokhoz.
Ez egy olyan felszólítás illusztrációja, amely a következő ötleteket alkalmazza:
– Mi Franciaország fővárosa?
Ez egy nagyon világos, egyenes parancs, amely nem enged félreértést. Pontosan azt biztosítja a mesterséges intelligencia számára, amire szüksége van, ami egy egyszerű tényszerű információ.
Ez csökkenti annak valószínűségét, hogy túlságosan részletes választ kapjon, mivel az AI tudja, hogy csak az Ön által kért információval kell válaszolnia.
Minden a jó kommunikáción és a kívánt információk gyors és egyértelmű megszerzésén múlik.
4. Milyen szempontokat kell figyelembe venni az AI-modell etikus és elfogulatlan kimeneteinek biztosítására vonatkozó felszólítások megfogalmazásakor?
A mesterséges intelligencia modellekre vonatkozó utasítások létrehozása hasonló a kihívásokkal teli társadalmi közegben való tárgyaláshoz, különösen akkor, ha a cél pártatlan és etikus eredmények.
Megfontoltan, tisztességgel és szavai lehetséges következményeinek tudatában kell beszélnie. Az alábbiakban néhány fontos dolgot kell megjegyezni:
Világosság és semlegesség
Először adjon semleges, világos nyelvezetet. A felszólításnak egy tisztességes és pártatlan hírcikkhez kell hasonlítania, amely a tényeket közli anélkül, hogy bármelyik oldalt előnyben részesítené.
Ez segít abban, hogy a mesterséges intelligencia ne legyen elfogult, vagy bizonyos feltételezéseket magától értetődőnek vegyen.
Kulturális érzékenység
Ismerje fel és tartsa tiszteletben a kulturális furcsaságokat és érzékenységeket. Mintha jól nevelt vendég lennénk valakinek a házában; tiszteletet akar mutatni hagyományaik és elveik iránt.
Ez azt jelenti, hogy távol kell maradni az előítéletektől, és meg kell győződni arról, hogy az utasításai véletlenül nem mozdítanak elő káros elfogultságokat.
Adatvédelem és titoktartás
Gondolj a titoktartásra és a magánéletre úgy, mintha valaki más naplójába ragaszkodna. Mivel engedély nélkül nem szeretne magánjellegű vagy bizalmas információkat felfedni, ügyeljen arra, hogy az utasítások ne ösztönözzék az AI-t olyan eredményekre, amelyek sérthetik valaki magánéletét.
befogadás
Ösztönözze az inkluzivitást azáltal, hogy különféle nézőpontokat tart szem előtt. Képzelje el úgy, mint egy vacsorát, ahol minden egyes személy táplálkozási igényeit és preferenciáit figyelembe veszik.
Győződjön meg arról, hogy a felszólítások befogadóak és figyelmesek a különböző identitással, tapasztalatokkal és hátterű emberekkel.
Az ártalom elkerülése
Ügyeljen arra, hogy utasításai véletlenül ne ösztönözzenek rossz vagy káros magatartásra. Ez összehasonlítható az orvosi „nem árt” elvvel.
Győződjön meg arról, hogy az AI által előállított tartalom vagy információ nem ösztönöz rossz viselkedésre vagy negativitásra.
Ténypontosság
Az információs tartalomra vonatkozó felszólítások létrehozásakor próbáljon meg olyanokra összpontosítani, amelyek elősegítik a tények pontosságát. Ez összehasonlítható egy kutatási cikk forrásainak kétszeri ellenőrzésével.
Olyan helyzetekben, amikor a pontosság kritikus, különösen ösztönözze az AI-t, hogy támaszkodjon a megerősített információkra.
Etikai megfontolások
Végezetül gondolja át, hogy az Ön felszólításai milyen hatással lehetnek nagyobb etikai problémákra. Ez azt jelenti, hogy mérlegelni kell, hogy az MI reakciói hogyan befolyásolhatják a társadalmi normákat és értékeket.
Arról van szó, hogy a közösség felelős tagjaként viselkedj, és gondoskodj arról, hogy tetteid – vagy ebben a példában a felszólításaid – előmozdítsák az általános jólétet.
5. Hogyan befolyásolja a prompt sajátossága és szerkezete a nyelvi modell kimenetét?
Ahogyan az összetevők és a receptúra jelentős hatással van az elkészített étel végtermékére, úgy a felszólítás sajátossága és szerkezete is hatással lehet az étel kimenetére. nyelvi modell.
Nagyobb valószínűséggel készít olyan ételt, amely megfelel az elvárásainak, ha pontos összetevőket használ, és betartja a receptet.
Ehhez hasonlóan egy jól strukturált és precíz prompt segítségével sikeresebben irányíthatja a nyelvi modellt, és olyan eredményeket érhet el, amelyek szinte megfelelnek a céljainak.
Specifikusság hatása
A válaszok pontossága: A nyelvi modell pontosabb választ ad, ha részletesebb felszólítást ad meg.
Ez hasonlít ahhoz, hogy valakinek alapos útbaigazítást adjon, ahelyett, hogy egyszerűen azonosítana egy helyet. Nagyobb valószínűséggel érnek célba pontosan és szükségtelen elterelések nélkül, ha követik az alapos utasításokat.
Relevancia: A pontos jelzések használata segít a modellnek megérteni a kérés hátterét és fontosságát. Ez hasonló a célzott kulcsszavas kereséshez az interneten; minél jobban koncentrál, annál relevánsabbak lesznek a keresési eredmények.
Csökkentett kétértelműség: A konkrétság csökkenti a kétértelműséget. Ez hasonló ahhoz, hogy pontosan azt kapja meg, amit akar, akkor, amikor szeretné, azáltal, hogy tisztában van a rendelésével az étteremben.
A szerkezet hatása
Útmutató a válaszformátumhoz: A válasz formátuma a felszólítás írásmódja alapján határozható meg. A modell nagyobb valószínűséggel válaszol, ha a kérdés úgy van megszervezve, mint egy kérdés.
A modell folytathatja a történetet, vagy részleteket kínálhat az állításról, ha az állításként van megszervezve.
Információáramlás: A válasz tartalmát egy jól felépített kérdés irányítja. Az értekezlet napirendjének kialakításához hasonlóan működik, mivel megkönnyíti a beszélgetésszervezést, és ésszerű sorrendben fedi le a vonatkozó témákat.
Elkötelezettségi szint: A kimenet elkötelezettségi szintjét a formátuma is befolyásolhatja. Érdekes és innovatív választ kaphatunk, ha például egy promptot kreatív mesebeállításként strukturálunk, ahelyett, hogy egyszerűen megkérdeznénk.
6. Írjon le egy forgatókönyvet, amelyben az azonnali tervezés jelentősen javíthatja a mesterséges intelligencia válaszának minőségét.
Tegyük fel, hogy egy olyan projekten dolgozik, amelyben a technológia és a hagyományos művészeti formák fúzióját szeretné szemléltetni azzal, hogy mesterséges intelligenciával generált költészet egy részét belefoglalja a klasszikus témák által befolyásolt kortárs költészet antológiájába.
Eleinte csak azt mondhatja az MI-nek, hogy „írjon egy verset”, de a kimenet túlságosan általános, vagy nem egyeztethető össze a projekt klasszikus témájával. Ebben a helyzetben az azonnali tervezés felhasználható az AI válaszainak kaliberének és alkalmazhatóságának javítására.
Ha egyszer leszűkíti a felszólítást valami koncentráltabbra, mint például: „Írj egy verset Shakespeare-szonett stílusában, amely az idő múlásának témáját tárja fel a digitális korszakban”, akkor egyértelmű szerkezetet ad a mesterséges intelligencia számára, amelyen belül dolgozhat: a szonett. formát, egy fejbiccentést Shakespeare-nek, és egy modern témát, amely a kialakított keretek közé illeszthető.
Ez nemcsak azt garantálja, hogy az elkészített versek hibátlanul megfelelnek az antológia tárgyának és stilisztikai kritériumainak, hanem azt is megmutatja, hogy a precíz és finom felszólítások mennyire ösztönzik a mesterséges intelligenciát arra, hogy olyan költészetet alkosson, amely mélyebben rezonál bizonyos kreatív ötletekhez és projektcélokhoz.
Ebben az esetben a gyors tervezés biztosítja, hogy a technológia valódi együttműködő partnerként működjön a kreatív folyamatban azáltal, hogy áthidalja a szakadékot az AI széles körű lehetőségei és a kreatív törekvések bonyolult követelményei között.
7. Hogyan közelíti meg a hibakeresést és egy olyan prompt javítását, amely következetesen nem kielégítő válaszokat ad egy AI-modellből?
Ez olyan, mintha egy olyan receptet próbálnánk hibakeresni, amely bármennyire is szigorúan követi az utasításokat, egyszerűen nem jön ki helyesen, amikor egy AI-modell folyamatosan elfogadhatatlan válaszokat ad egy felszólításra.
A titok abban rejlik, hogy azonosítsa azokat a területeket, amelyek fejlesztésre szorulnak, és szándékos változtatásokat hajtsanak végre.
Először nézze meg magát a kérést. Túl bonyolult, túl pontatlan, vagy lehet, hogy rossz irányba irányítja az AI-t? A felszólítás egyértelműségének, specifikusságának és szerkezetének kis módosítása jelentős hatást gyakorolhat, hasonlóan a recept ízének vagy a főzési idő módosításához.
Ezután próbálja meg különféle módokon módosítani a lekérdezést, hogy megtudja, hogy a kis módosítások is hogyan befolyásolják az AI válaszait. Ez magában foglalhatja a megfogalmazás megváltoztatását, további magyarázat hozzáadását vagy akár a válasz tervezett formátumának megadását.
Tekintse ezt a főzés közbeni ízvizsgálatnak, finomhangoljon kis mennyiségeket, amíg el nem éri az ideális ízprofilt. Ez az iteratív módszer általánosságban javítja azonnali mérnöki képességeit azáltal, hogy segít megérteni, hogy a mesterséges intelligencia hogyan érzékeli és reagál a különféle utasításokra, valamint segít javítani a felszólítást a jobb válaszok kiváltása érdekében.
8. Beszéljétek meg a Prompt Engineering vezető kérdéseinek hatását, és azt, hogy ezek hogyan torzíthatják el az AI válaszait.
Hasonlóan ahhoz, ahogy egy kisebb torzítású lekérdezés irányíthatja az emberi megbeszélést, a gyors tervezés során felmerülő vezető kérdések jelentős hatással vannak az AI-válaszok hangnemére és irányára.
Az ilyen típusú lekérdezések arra késztetik az MI-t, hogy meghatározott módon reagáljon, mivel implicit feltételezéseket vagy nyomokat tartalmaznak a szándékolt válaszról.
Egy mesterséges intelligencia például arra következtethet, hogy a stressz a mai életben közvetlen hatással van a boldogságra, ha megkérdezik: „Hogyan járul hozzá a modern élet túlnyomó stressze a boldogsághoz?”
Ez csökkenti a lehetséges válaszok körét, és torzítást vezet be az AI kimenetében, ami elfedheti a bonyolultabb vagy ellentétes nézőpontokat.
Az ilyen kérdések erős hatást fejtenek ki olyan helyzetekben, ahol a pártatlanság és a fogalmak alapos vizsgálata döntő fontosságú. A felszólítás belső elfogultsága kiszűri a mesterséges intelligencia megértését és reakcióit, és hasonlóvá teszi a színezett szemüveg viseléséhez, amely megváltoztatja a világról alkotott képét.
Ennek csökkentése érdekében a nyílt végű, feltevésektől mentes kérdések alkalmazása változatosabb és átfogóbb válaszokat tesz lehetővé.
Ez a módszer nemcsak a mesterséges intelligencia kimeneteinek kaliberét és konzisztenciáját javítja, hanem erkölcsösebb és objektívebb elkötelezettséget is ösztönöz ezekkel a kifinomult nyelvi modellek, amely garantálja, hogy a mesterséges intelligencia alkalmazkodó eszközként működjön, amely képes elmerülni a fogalmak és nézőpontok széles skálájában.
9. Tapasztalata szerint a prompt nyelvének megválasztása hogyan befolyásolja a többnyelvű AI-modell kimenetét?
A promptban használt nyelv nagy hatással lehet a többnyelvű AI-modell kimenetére. Ez hasonló ahhoz, hogy ugyanannak a mesének egy másik nyelven való elmesélése némileg vagy nagyon eltérő lehet az idiómától és a kulturális kontextustól függően.
A mesterséges intelligencia egy bizonyos nyelven történő felszólítása nemcsak egy kommunikációs csatornához, hanem az adott nyelven belüli nyelvi és kulturális finomságok sokféleségéhez is hozzáférést tesz lehetővé.
Ha például japánul adunk egy felszólítást, a válaszok tükrözhetik a nyelvben rejlő formalitást és közvetettséget, míg ha ugyanezt a felszólítást spanyolul adják, az eredmények közvetlenebbek és kifejezőbbek lehetnek, tükrözve a spanyolra jellemző nyelvi jellemzőket és kulturális értékeket. - beszélő kultúrák.
Ezenkívül az AI képességeit és válaszainak árnyalatait befolyásolhatja a nyelv összetettsége és sokfélesége. Az AI-nak gondjai lehetnek a nagy szókinccsel, számos dialektussal vagy bonyolult nyelvtannal rendelkező nyelvek feldolgozásával, ami befolyásolhatja a kimenetek mélységét, pontosságát és kulturális relevanciáját.
Erről eszembe jutnak azok a kihívások, amelyekkel egy tapasztalt fordítónak szembe kell néznie, akinek a szóról szóra történő lefordításon túl át kell adnia a forrásanyag szellemiségét és kulturális felhangját.
Annak érdekében, hogy a mesterséges intelligencia válaszai pontosak, valamint az adott kultúrának és kontextusnak megfelelőek legyenek, elengedhetetlen, hogy a többnyelvű AI-modellel való interakció során tisztában legyen a nyelv jellemzőivel és az általa hozott kulturális kontextussal.
10. Leírhat egy összetett feladatot, amelyet automatizált vagy javított kifinomult azonnali tervezéssel?
Egy érdekes projekt során a dinamikus, környezettudatos tartalomgenerálást a felhasználói kérdések széles köréhez egy ügyfélszolgálati platformon korszerűsítették a kifinomult azonnali tervezés segítségével.
A platform széles témaköre – a termékjavaslatoktól a technikai segítségig – nehézséget jelentett, mivel az AI-nak nem csak a felhasználó kérdéseinek megértésére volt szükség, hanem válaszát is testre kell szabnia a kontextus, a sürgősség és a felhasználó egyéni igényei alapján.
Ennek megoldására többszintű promptokat fejlesztettünk ki, amelyek osztályozták a felhasználó kérdését, meghatározták a fontos összetevőket, majd dinamikusan módosították a válasz hangját, részletezettségi fokát és tartalmát a lekérdezés implikált jelentésének és hozzáállásának megfelelően.
Ezzel a módszerrel a mesterséges intelligencia bonyolult tevékenységek széles skáláját tudta elvégezni egyetlen találkozás során, mint például a műszaki problémák azonosítása, a felhasználók segítése a hibaelhárítási eljárásokban, és személyre szabott termékajánlások adása.
Az AI azon képességét, hogy pontos, kontextusnak megfelelő és könnyen használható válaszokat adjon, sokat javított a gyors mérnöki kifinomultság, amely hatékonyabbá, érdekesebbé és a felhasználók számára kielégítőbbé tette az ügyfélszolgálati folyamatot.
11. Hogyan készítenél felhívást kreatív történetmesélés előidézésére egy AI-modellből?
Az MI-modell ötletes történetmesélésének ösztönzéséhez hasonló módon kell megalkotnia a forgatókönyvet, mint ahogy a rendező megadja a színészeknek egy sor körülményt – elegendő ahhoz, hogy elinduljanak, ugyanakkor teret adjon értelmezésüknek.
A felszólításnak üres vászonként kell működnie, és a konkrétumok kombinációját kell biztosítania a történet pályájának irányításához, valamint a nyílt végű összetevőket a művészi engedély előmozdítása érdekében. Az egyik módszer a narratíva elindítására az lenne, ha egy lenyűgöző elrendezést hoznának létre karakterekkel, egy csipetnyi konfliktussal és egyedi környezettel, de elegendő hely van ahhoz, hogy a cselekmény előre nem látható fordulatokat vegyen.
„Egy nyüzsgő városban, ahol a varázslat láthatóan rejtőzik, egy fiatal mágus felfedez egy ősi térképet, amely egy elveszett műtárgyhoz vezet” – ez egy érdekes felszólítás lehet.
De nem csak ők keresik. Magyarázza el az útjukat, megemlítve a nehézségeket, amelyekkel szembesülnek, a szövetségeseiket és a megismert titkokat.” Ez a konfiguráció arra készteti az AI-t, hogy interakciókból, cselekményfordulatokból és bonyolult világépítésekből álló komplex kárpit készítsen, miközben világos narratív irányt és fantasztikus szempontokat kínál.
A titok a szerkezet és a rugalmasság közötti egyensúly megteremtésében rejlik, ami lehetővé teszi az AI-nak, hogy éppen elég irányt tudjon tartani ahhoz, hogy mindent összetartson, de elegendő mozgásteret is kreativitásának kifejezésére, ami egy megnyerő és meglepő történetet biztosít.
12. Magyarázza el, hogyan használhatja a Prompt Engineering-et egy nyelvi modell tanulási képességének javítására egy „néhány pillanat” forgatókönyv esetén.
Egy „néhány lövés” tanulási helyzetben a Prompt Engineering művészete akkor válik fontossá, ha a cél egy nyelvi modell tanulási képességeinek javítása kis számú példánysal.
Ez olyan, mintha egy kezdő festőnek néhány példát adna a nagyszerű vonásokra, hogy tanulmányozzák, mielőtt azt várnák, hogy befejezzék a festményt; az ilyen példákat körültekintően kell kiválasztani, és úgy kell bemutatni, hogy az optimalizálja oktatási hasznosságukat. Ebben a helyzetben az utasításokat ihletforrásként és útmutatásként kell használni.
Nemcsak az aktuális munkát kell bemutatniuk, hanem tudat alatti javaslatokat is tartalmazniuk kell arra vonatkozóan, hogy a kapcsolódó tevékenységeket hogyan kezeljék a jövőben.
Ennek érdekében a promptokat úgy lehet megtervezni, hogy korlátozott számú kiváló, változatos példát tartalmazzanak, amelyek megragadják a kívánt termék szellemét. Minden esetre világos és rövid munkaleírást kell adni, amely arra ösztönzi a modellt, hogy azonosítsa a példákban szereplő mögöttes mintákat, elveket vagy stílusokat..
Ha például a modell megtanítása egy bizonyos irodalmi stílusban való írásra a cél, akkor a felszólítások tartalmazhatnak néhány, ebben a stílusban írt mintarészletet, majd egy olyan feladatot, ahol a modellnek a „megfigyelt” alapján kell létrehoznia egy új darab.
Ez a megközelítés javítja a modell azon képességét, hogy néhány felvételről a kapcsolódó feladatok szélesebb körére általánosítson azáltal, hogy segít megérteni a feladatot és belsővé teszi a megadott példák finomságait.
13. Milyen stratégiákat alkalmazna az AI-válaszok káros torzításainak minimalizálására a Prompt Engineering segítségével?
Hasonlóan ahhoz, mint egy kertész, aki gondosan választja ki a magokat és gondozza a kertjét, hogy megakadályozza az invazív fajok terjedését, az AI-válaszok káros torzításainak minimalizálása a Prompt Engineering segítségével átgondolt és megfontolt megközelítést igényel.
A természetes módon befogadó és pártatlan felszólítások létrehozása gondos odafigyelést igényel, nehogy olyan nyelvezetet használjunk, vagy olyan feltételezéseket tegyenek, amelyek befolyásolhatják az AI eredményeit.
Az előítéletek nem szándékos erősítésének vagy bizonyos csoportok marginalizálásának elkerülése érdekében fontos, hogy a szavak és kifejezések használatakor legyen körültekintő.
Ez hasonló egy szűrő alkalmazásához, amely kizárja a nem kívánt anyagokat, így csak semleges, egészséges bemenetek jutnak el az AI-hoz.
Az is nagyon hatékony taktika lehet, ha olyan felszólításokat adunk hozzá, amelyek kifejezetten más nézőpontok vizsgálatát segítik elő. Ez magában foglalja olyan felszólítások kidolgozását, amelyek arra kérik az MI-t, hogy vegyen figyelembe és jelenítsen meg különböző nézőpontokat, vagy olyan válaszokat adjon, amelyek a társadalmi, kulturális és személyes háttér széles skáláját felölelik.
Ez összehasonlítható egy széles körű beszélgetés előmozdításával egy vitacsoportban, ahol minden egyes személy véleményét tiszteletben tartják és meghallgatják.
E technikák Prompt Engineeringbe való integrálásának szándéka az, hogy a mesterséges intelligencia olyan válaszokat adjon, amelyek nem csupán mentesek a káros torzításoktól, hanem a nézőpontok sokfélesége is fokozza, elősegítve a technológiával való civilebb és barátságosabb kapcsolatot.
14. Beszéljétek meg az „azonnali láncolás” fogalmát, és azt, hogy miként használható fel többlépcsős feladatok kezelésére AI modellekkel.
A mesterséges intelligencia bevonásának új megközelítése, az azonnali láncolás olyan, mintha valakit egy bonyolult labirintuson vezetnénk végig stratégiailag elhelyezett útjelző táblákkal.
Lépésről lépésre az AI-t minden útjelző tábla (vagy ebben a példában felszólítás) egy sor tevékenységen vagy gondolkodási folyamaton keresztül vezeti, az előző lépés adataira vagy kimenetére építve, hogy közelebb kerüljön az eredményhez. Hasonlóan ahhoz, ahogy egy bonyolult receptet diszkrét, áttekinthető utasítások sorozatára bontják, ez a megközelítés különösen jól működik olyan összetett vagy többlépcsős feladatoknál, amelyeket nem lehet megfelelően kezelni egyetlen lekérdezéssel.
Az azonnali láncolás lehetővé teszi, hogy a mesterséges intelligencia olyan tevékenységen keresztül vezessen, amelynek többre van szüksége, mint egyszerű válaszra az adatok megértése vagy szintézise szempontjából.
Például, ha a feladat egy kutatás elvégzése, az eredmények összegzése, majd az összefoglaló alapján kérdések megfogalmazása, minden egyes szakaszhoz más-más személyre szabott prompt foglalkozik.
A mesterséges intelligencia kérhető, hogy az első kérésben gyűjtsön adatokat egy témáról, foglalja össze a második promptban, majd az összegzés segítségével intelligens lekérdezéseket fogalmazzon meg a harmadik promptban.
Azáltal, hogy a mesterséges intelligencia lépésről lépésre szóló utasításokkal látja el, összpontosítani tud, és válaszait releváns és kontextuális adatokra alapozhatja, így alaposabb, logikusabb és értékesebb eredményeket produkál.
15. Hogyan alkalmazható a Prompt Engineering nyelvi modellek finomhangolására tartomány-specifikus alkalmazásokhoz közvetlen modell-átképzés nélkül?
A Prompt Engineering egy gyors módszer a nyelvi modellek módosítására a tartományspecifikus alkalmazásokhoz anélkül, hogy a modell közvetlen átképzése szükséges lenne; hasonlóan működik, mint egy speciális objektívkészlet, amely a fényképezőgépet egy adott témára fókuszálja anélkül, hogy magát a fényképezőgépet megváltoztatná.
Módosíthatja a modell válaszait, hogy azok megfeleljenek egy adott terület speciális tudásának, szókincsének és céljainak, ha olyan promptokat hoz létre, amelyek megragadják az adott tartomány lényegét és finomságait.
Ez megköveteli a terület terminológiájának és igényeinek kifinomult megértését, valamint a felszólítások elkészítésének újszerű módszerét, amely kiváltja a modellből a megfelelő fokú részletességet és szakértelmet.
Például orvosi környezetben felszólíthatók az orvosi nyelvezet használatára, az általános egészségügyi helyzetekre való hivatkozásra, valamint a formális orvosi kommunikáció formátumának és tartalmának utánzására.
Hasonlóképpen, az ítélkezési gyakorlatra való hivatkozások, a jogi terminológia és a dokumentumformátumok mind a jogi alkalmazás indítékának tekinthetők.
Annak érdekében, hogy relevánsabb, pontosabb és hasznosabb kimeneteket biztosítson az adott tartományra jellemző egyedi tevékenységekhez, ez a stratégia lényegében arra készteti az AI-t, hogy a vizsgált tartomány fogalmi és nyelvi keretein belül működjön.
Ez egy módszer arra, hogy a modell széles körű általános képességeit egy szűk szakértelem sugárba összpontosítsa, a modell mögöttes intelligenciáját egy bizonyos terület igényeihez szabott módon felhasználva, anélkül, hogy magát a mögöttes modellt megváltoztatná.
16. Melyek azok a korlátok, amelyekkel a Prompt Engineering során találkozott, és hogyan kezelte ezeket?
A mesterséges intelligencia válaszainak kiszámíthatósága és következetessége jelentős probléma a gyors tervezésben. Az AI kifinomult mögöttes algoritmusai és nagy képzési készlete különféle eredményeket eredményezhet, még akkor is, ha ideális felszólítást hoz létre.
Ez a kiszámíthatatlan természet hasonló a kertben való termesztéshez, ahol a talaj, a víz és a napfény különbségei miatt még gondos vetéssel is meglepően változatos lehet a kikelt növekedés. Ennek leküzdéséhez elengedhetetlen az iteratív tesztelés és a gyors fejlesztés.
Hasonlóan ahhoz, ahogy a kertész megtanulja módosítani az ültetési taktikát, hogy elérjen egy adott kerti elrendezést, az AI-t fokozatosan a következetesebb és kiszámíthatóbb kimenetek felé irányíthatja az AI-válaszok változásának módszeres beállításával és figyelemmel kísérésével.
Egy további megkötés bizonyos megbízások vagy kérdések veleszületett bonyolultságára utal, amelyek ellenállnak az egyszerű javaslatoknak. Előfordulhat, hogy egyetlen felszólítás nem rögzíti megfelelően az egyes munkákhoz szükséges kontextust vagy megértés mélységét.
Ezekben a helyzetekben az időben történő láncolás hasznos lehet a tevékenység kisebb, könnyebben kezelhető részekre osztásában. Ezzel a módszerrel, amely az előző felszólítás eredményére épít, a bonyolult munkákat darabonként lehet megoldani, akárcsak egy bonyolult kirakós játék darabjait.
E technikák használatával átlépheti és csökkentheti az azonnali tervezés korlátozásait, növelve az AI-modellek hasznosságát és hatékonyságát számos alkalmazásban.
17. Meg tudja magyarázni, hogy a „hőmérséklet” fogalma az AI modellekben hogyan befolyásolja a Prompt Engineering által generált válaszokat?
Az AI modellekben a „hőmérséklet” fogalma egy érdekes paraméter, amely befolyásolja a generált válaszok eredetiségét és sokszínűségét. Képzelje el úgy, hogy személyes preferenciái szerint módosítja az ételben lévő fűszer mennyiségét.
Hasonlóképpen, egy mesterséges intelligencia-modell magasabb hőmérséklet-beállítása nagyobb eredetiséget és változatosságot eredményez a válaszokban, mint ahogy több fűszer is érdekesebbé teheti az ételt, de kevésbé kiszámíthatóvá is.
Mint egy jól bejárt ösvény egy erdőn keresztül, a modell kimenetei alacsonyabb hőmérsékleten konzervatívabbak, és szorosan követik a képzés során azonosított mintákat, így biztonságosabb és kiszámíthatóbb válaszokat adnak.
Másrészt a hőmérséklet-beállítás növelése arra készteti az AI-t, hogy innovatívabb vagy szokatlanabb nyelvi ugrásokkal generálja a válaszait. Ez különösen akkor lehet hasznos, ha újszerű koncepciókat keresünk, vagy ha azt szeretnénk, hogy az AI túlmutasson az egyszerű, elfogadott megoldásokon.
Meg kell azonban találni egy finom egyensúlyt – a túl sok hő túlságosan kiszámíthatatlan vagy irracionális reakciókat válthat ki, ahogyan a túl sok fűszer is elnyomhatja az ízeket az ételekben.
Ahogy a séf módosítja a hőt, hogy az ízek ideális egyensúlyát érje el egy kulináris remekműben, Ön személyre szabhatja a mesterséges intelligencia kimenetét a Prompt Engineering alkalmazásban, gondosan módosítva a hőmérséklet-beállítást, hogy az megfeleljen a kívánt mennyiségű innovációnak és kockázatnak.
18. Írjon le egy forgatókönyvet, amelyben a Prompt Engineering segítségével összetett adatkészleteket elemzett és elemzett egy nyelvi modell segítségével.
A több platformról származó fogyasztói adatok kiterjedt adathalmazát tartalmazó projekt feladata az volt, hogy ezt a hatalmas adatmennyiséget hasznos ismeretekké sűrítsék.
Az adatkészlet kiterjedt volt, és gazdag volt a különféle médiában szétszórt összetett véleményekben, preferenciákban és ajánlásokban, beleértve a strukturált felmérési válaszokat és a strukturálatlan közösségi média megjegyzéseket.
A kommentekben közvetített nyelvi és érzelmi bonyodalmak túlmutattak a hagyományos adatelemzési módszereken, és kifinomultabb stratégiát kényszerítettek ki.
A Prompt Engineering segítségével promptokat hoztunk létre, amelyek arra utasították az AI-t, hogy először csoportosítsa a bemenetet kategóriák szerint, például szolgáltatások, ügyfélszolgálat, költségek stb.
A mesterséges intelligencia ezután ismét felszólítást kapott, ezúttal az érzések összegzésére, az ismétlődő problémák azonosítására, sőt, a megjegyzések lényege alapján, az egyes kategóriákba belefúrva javasolja a lehetséges fejlesztési területeket.
Ennek a módszeres felszólító eljárásnak a segítségével a mesterséges intelligencia képzett adatelemzővé tudott válni, aki képes volt értelmezni a bonyolult, strukturálatlan adatokat, és következtetéseket, mintákat levonni belőlük.
A célzott változtatásokat és a stratégiai döntéshozatalt az alapos, gyakorlatias jelentés tette lehetővé, amely összefoglalta az ügyfelek hozzájárulásának lényegét.
19. Hogyan hasznosítaná a Prompt Engineering-et egy MI-modell válaszainak pontosságának és relevanciájának javítására egy speciális területen, például jogi vagy orvosi területen?
A Prompt Engineering révén az AI-modell pontossága és relevanciája olyan speciális területeken, mint például a jogi vagy az orvosi területeken javítható a specifikusság, a kontextus és a területi ismeretek gondos egyensúlyozásával.
A promptokat gondosan meg kell tervezni, hogy a mesterséges intelligencia a szakmai szabványok és terminológia szigorú paraméterei közé kerüljön, mivel ezek a területek létfontosságúak, és a pontosságtól és megbízhatóságtól függenek.
Például a jogi területen promptok hozhatók létre bizonyos jogi jogszabályok, ítélkezési gyakorlat és hivatkozások feltüntetésére, amelyek arra ösztönzik az MI-t, hogy válaszait az elfogadott jogi terminológia és precedensek alapján fogalmazza meg.
Ehhez hasonlóan az orvosi területen megjelenő felszólítások is felhasználhatják a klinikai irányelveket, az orvosi terminológiát és a diagnosztikai kritériumokat annak biztosítására, hogy az AI válaszai megfeleljenek az etikai és orvosi normáknak.
Ezzel a módszerrel az AI kimenetei pontosabbá és relevánsabbá válnak, miközben szorosabban illeszkednek az adott szektor specifikus tudásához és eljárási bonyolultságához.
A mesterséges intelligencia hasznosabb eszközzé válik, és olyan eredményeket tud előállítani, amelyek tiszteletben tartják a speciális tudásbázisok összetettségét és mélységét azáltal, hogy a terület-specifikus betekintést és kontextust beépítik a promptokba.
20. Beszéljétek meg a Prompt Engineering szerepét a „hallucináció” problémájának enyhítésében a nyelvi modellekben.
In nyelvi modellezés, a „hallucináció” kifejezés olyan helyzetekre utal, amelyekben a mesterséges intelligencia olyan adatokat állít elő, amelyek nem tényszerű pontosságon vagy valóságon alapulnak; összehasonlítható egy történetmesélővel, aki kizárólag fantázia alapján alkot el narratívát.
Ez a probléma nyilvánvalóbb azoknál a tevékenységeknél, amelyek pontos, megbízható információkat igényelnek, ami megnehezíti az AI által generált anyagok megbízhatóságát és használatát.
A probléma enyhítése érdekében elengedhetetlen az azonnali tervezés, mivel ez óvatosan irányítja az AI-t az ellenőrizhetőbb és bizonyítékokon alapuló kimenetek előállítására.
Ez azt jelenti, hogy olyan felszólításokat kell készíteni, amelyek kifejezetten hangsúlyozzák a tényszerűség és a helyesség szükségességét, vagy azt tanácsolják az MI-nek, hogy támaszkodjon megbízható adatforrásokra, vagy jelezze a válaszaiba vetett bizalom mértékét.
A tudástermelés kritikusabb és nyitottabb megközelítésének előmozdítása érdekében olyan felszólításokat is be lehet foglalni, amelyek megkövetelik az MI-től, hogy hivatkozásokat vagy indoklást nyújtson be állításaihoz.
Nagymértékben csökkenthetjük a hallucinációk gyakoriságát, ha jól megtervezett promptokon keresztül javítjuk interakciónkat a mesterséges intelligencia modellekkel, ami növeli az AI által előállított tartalom megbízhatóságát és hitelességét.
21. Hogyan látja előre a Prompt Engineering fejlődését az AI-technológiák fejlődésével, és szerinted mely készségek válnak fontosabbá?
A Prompt Engineering egy olyan szakma, amely várhatóan sokkal összetettebbé és fejlettebbé válik, ahogy az AI-technológiák tovább fejlődnek.
A jövőben a Prompt Engineering valószínűleg nagy szerepet fog játszani az AI etikus gondolkodásának, kreatív gondolkodásának és tanulási folyamatainak befolyásolásában, amellett, hogy irányítja az AI válaszkészségét.
A mesterséges intelligencia egyre ügyesebben fogja egyensúlyba hozni számítási kapacitását az emberi intuícióval, lehetővé téve a rendszerekkel való erkölcsileg megalapozottabb, környezettudatosabb és személyre szabott interakciókat.
Az azonnali mérnököknek olyan képességekkel kell rendelkezniük, mint az empátia, az etikus érvelés és a kritikus gondolkodás ebben a változó környezetben.
A felelős és előnyös mesterséges intelligencia magatartásra ösztönző felszólítások kidolgozásához mélyrehatóan ismerni kell az AI által generált anyagok etikai vonatkozásait, valamint meg kell tudni előre látni és megérteni a felhasználók eltérő és bonyolult igényeit.
Ezen túlmenően a kreativitás kulcsfontosságú lesz az MI-vel való együttműködés újszerű módszereinek felfedezésében annak érdekében, hogy kitágítsuk annak határait, amit az MI az emberi irányítással együttműködve képes elérni.
TA Prompt Engineering révén a mesterséges intelligencia sikeres vezetésének és interakciójának képessége létfontosságú tehetség lesz, amely a technikai érzéket emberközpontú meglátásokkal ötvözi, miközben a mesterséges intelligencia egyre jobban beépül az élet és a munka minden részébe.
22. Ismertessen egy projektet, amelyben azonnali tervezési technikákat alkalmazott az üzleti folyamatok hatékonyságának jelentős javítása érdekében.
Egy közelmúltbeli projektben forradalmasítottuk a lakossági ügyfelek online kérdőív-feldolgozási eljárását azáltal, hogy a Prompt Engineering segítségével javítottuk ügyfélszolgálati tevékenységüket.
Amikor az ügyfél rendszerét először implementálták, volt benne egy egyszerű chatbot, amely egyszerű kérdésekre tudott válaszolni, de gondjai voltak az ügyfelek trükkösebb kérdéseivel.
Ennek eredményeként magas volt az emberi ágensek beutalási aránya, és hosszú volt a megoldási idő.
A legmodernebb Prompt Engineering megközelítéseket alkalmaztuk a chatbot interakciós paradigmájának megújításához. Strukturált promptokat hoztunk létre, amelyek kontextusspecifikus kifejezéseket és kifejezéseket tartalmaztak, hogy jobban megértsük a fogyasztói megkeresések mögött rejlő szándékot.
Például, ha egy fogyasztó „visszaküldési politikát” kért, az üzenetet úgy tervezték, hogy azonosítsa a tárgyat, és egyéb információkat gyűjtsön, például a termék típusát és a vásárlás dátumát, így pontosabb válaszokat ad.
Ez a stratégia növelte az első érintkezés felbontási arányát, ami nagymértékben csökkentette az emberi részvétel követelményét.
Ennek következtében jelentősen nőtt a vevői elégedettség és a válaszadási hatékonyság egyaránt. A chatbot több kérdésre tudott választ adni, és amikor az emberi ügynökökhöz intézett kérdéseket, az információk világosak és tömörek voltak, lehetővé téve a gyorsabb válaszadást.
Ez a projekt példaként szolgált arra, hogy a Prompt Engineering hogyan egyszerűsíthet és javíthat egy átlagos vállalati folyamatot olyan hatékony működéssé, amely csökkenti a működési költségeket és növeli az ügyfelek elégedettségét.
23. Mi a véleménye arról, hogy a Prompt Engineering manipulálhat vagy félrevezethet, és hogyan lehet ezeket a kockázatokat mérsékelni?
Az azonnali tervezés óriási lehetőségeket rejt magában az AI hasznosságának javítására, de ha nem ellenőrzik, manipulálhat vagy hamis eredményeket adhat.
Ez a kétélű minőség abból a tényből fakad, hogy az azonnali struktúrák jelentős hatással vannak az AI-válaszokra, és befolyásolják őket, hogy meghatározott utakat kövessenek, vagy olyan következtetéseket vonjanak le, amelyek esetleg nem objektívek.
Például a mesterséges intelligencia hamis információkat vagy előítéletes ötleteket terjesztő kimeneteket adhat, ha a felszólítások csendesen konkrét véleményeket sugallnak, vagy fontos részleteket hagynak ki.
Az átláthatóságot és az etikai normákat be kell építeni a Prompt Engineering kezdeményezések tervezésébe és végrehajtásába e veszélyek csökkentése érdekében.
A fékek és ellensúlyok beépítésének egyik hatékony módja, ha számos érintettet bevonunk az azonnali tervezési folyamatba, hogy értékeljék és elemezzék a felhívásokat a lehetséges torzítások vagy manipulatív szempontok tekintetében.
Ezenkívül a potenciálisan megtévesztő jeleket felismerő és kiemelő beépített biztonsági funkciókkal rendelkező AI-rendszerek létrehozása segíthet a visszaélések megelőzésében.
Emellett kritikus fontosságú a mesterséges intelligencia létrehozását és használatát körülvevő etikai kultúra előmozdítása, amelyet kifejezett szabályozások és az etikus mesterséges intelligencia gyakorlatára vonatkozó folyamatos oktatás támogat.
Az etikus magatartás ösztönzése, valamint a fejlesztők és felhasználók oktatása az azonnali tervezés következményeiről kritikus fontosságú az AI technológia fejlődésének megfelelő felhasználása érdekében. Proaktív hozzáállással megőrizhetjük a mesterséges intelligencia interakcióinak integritását, és gondoskodhatunk arról, hogy a technológia mindig hasznos legyen a társadalom számára.
24. Hogyan állna hozzá egy olyan multimodális prompt létrehozásához, amely szöveget és képeket kombinál egy összetett feladathoz?
Kifinomult stratégiára van szükség a verbális és vizuális jelzések sikeres integrálásához a szöveget és a vizuális elemeket keverő multimodális prompt létrehozásakor.
Ez javítani fogja a mesterséges intelligencia azon képességét, hogy olyan kihívást jelentő feladatokat hajtson végre, amelyek több szenzoros modalitásból származó bemenet megértését igénylik.
Egy olyan multimédiás prezentáció, ahol az egyes információs módozatok támogatják a másikat, és mélyebb, átfogóbb kontextust adnak az adott munkához, hasonló ahhoz a fajta azonnali tervezéshez, amelyet ez a fajta gyakorlat megkövetel.
Például egy reklámkampány létrehozásakor a prompt tartalmazhat képeket, amelyek a kampány stílusát, színvilágát és tervezett hangulatát ábrázolják, a kampány céljainak, célközönségének és kívánt érzelmi tónusának rövid szóbeli leírása mellett.
Ezek együttesen lehetővé teszik az AI számára, hogy egyszerre „lássa” és „olvassa” a követelményeket, ami a projekt finomságainak alaposabb megértéséhez vezet. Míg a fotók konkrét mintákat adhatnak az utánozandó stílusról és hangulatról, a szöveg stratégiai célokra és elvont fogalmakra utasíthatja az AI-t.
Fontos megbizonyosodni arról, hogy a felszólítások létrehozása során a szöveg és a látványelemek ne csak helytállóak és érthetőek legyenek, hanem úgy is elrendezve, hogy fokozzák és magyarázzák egymást.
Szükséges lehet a bemenetek kiegyensúlyozása úgy, hogy egyik se győzze le a többit ismételt tesztelés és módosítás révén.
A kifinomult mesterséges intelligencia-rendszereket teljes mértékben használhatja, ha gondosan megalkotja ezeket a multimodális jelzéseket, amelyek lehetővé teszik számukra, hogy nehéz, kreatív tevékenységeket végezzenek és értsenek meg olyan kifinomultságon, amely összehasonlítható az emberekével.
25. Milyen módon járulhat hozzá a Prompt Engineering az AI modellel kapcsolatos döntések magyarázhatóságához és átláthatóságához?
Az AI-rendszerek és felhasználóik közötti bizalom és megértés megteremtése megköveteli az AI-modellel kapcsolatos döntések megmagyarázhatóságát és átláthatóságát, amelyek mindkettőn nagymértékben javíthatók gyors tervezéssel.
A mesterséges intelligencia nem csak válaszadásra utasíthatjuk, hanem arra is, hogy magyarázza el azokat a logikát vagy adatforrásokat, amelyek ezeket a válaszokat támogatják, gondos promptok tervezésével.
Ez a módszer ahhoz hasonlítható, amikor egy tanár egy nehéz gondolatot közöl a diákkal, ahol a magyarázat folyamata ugyanolyan fontos, mint a megoldás.
Például egy felszólítást meg lehet tervezni, hogy ne csak egy lehetséges diagnózist javasoljon, hanem a tüneteket, az alátámasztó információkat és a tudományos kutatást is megadja ehhez a következtetéshez olyan helyzetben, amikor mesterséges intelligencia modellt alkalmaznak az orvosi diagnózisok segítésére.
Az ilyen típusú lekérdezés arra kéri az MI-t, hogy „mutassa meg a munkáját”, elmagyarázva, hogyan jutott el egy bizonyos következtetésre. Ez segít láthatóbbá tenni a mesterséges intelligencia döntéshozatali folyamatát, és egyszerűbbé teszi az orvosok számára, hogy ellenőrizzék, és bízzanak benne.
Az átláthatóság tovább javítható, ha a Prompt Engineering segítségével felkérik az AI-modelleket, hogy ajánljanak hivatkozásokat vagy hivatkozásokat az általuk vizsgált adatforrásokra, vagy írjanak le más, általuk gondolt eredményeket.
Ez a megközelítés illusztrálja a modell döntéshozatali folyamatait, és segít az érdekelt feleknek megérteni az MI által figyelembe vett adatok körét és összetettségét.
Következésképpen a Prompt Engineering hatékony eszköz az AI-eljárások megfejtésére, könnyebben érthetővé és elérhetővé téve azokat az ügyfelek számára. Ez a kulcsfontosságú alkalmazásokban megnöveli a bizalmat és az AI-megoldásoktól való függést.
26. Beszélje meg azt a helyzetet, amikor a Prompt Engineering alkalmazást kellett használnia az AI-kimenetek adatvédelmi szabályozásának való megfelelés biztosításához.
Egy egészségügyi szolgáltató mesterségesintelligencia-alapú ügyfélszolgálati rendszerét magában foglaló projektben szembesültünk a szigorú adatvédelmi követelményeknek való megfelelés kritikus akadályával, mint például az Egyesült Államokban a HIPAA.
Az AI-nak szigorúan be kell tartania a betegek adatainak magánéletét és biztonságát védő előírásokat, mivel azt azért hozták létre, hogy válaszoljon a betegek kényes kérdéseire, és személyre szabott útmutatást nyújtson.
Prompt Engineering megközelítéseket alkalmaztunk, hogy az AI feldolgozási rutinjába explicit adatvédelmi ellenőrzéseket építettünk be, biztosítva, hogy a rendszer betartsa ezeket az adatvédelmi követelményeket.
Annak megakadályozására, hogy a mesterséges intelligencia például személyazonosításra alkalmas adatokat állítson elő, olyan felszólításokat hoztunk létre, amelyek utasításokat adtak az ilyen információk anonimizálására.
Ez magában foglalta a mesterséges intelligencia válaszainak megváltoztatását oly módon, hogy a neveket, a pontos dátumokat vagy a páciens azonosítására használható egyéb információkat eltávolították, még akkor is, ha a bemenet ilyen információval rendelkezik.
A felszólítások célja az is, hogy emlékeztessenek a mesterséges intelligencia arra a környezetre, amelyben működött, és rávilágítson azokra a válaszokra, amelyek alaposabb megfontolást vagy érzékenységet igényelnek.
Ez a kétirányú stratégia, amely utasította az MI-t az érzékeny adatok kezelésére, és rendszeresen ellenőrizte a megfelelést, elengedhetetlen volt a betegadatok magánéletének és pontosságának megőrzéséhez.
Amellett, hogy elősegítették a jogi kötelezettségek betartását, ezeknek az átgondoltan megtervezett felszólításoknak az alkalmazása kulcsfontosságú volt a felhasználók bizalmának erősítésében, valamint annak biztosításában, hogy az AI-rendszer hasznos legyen, és figyelembe vegye az adatvédelmi kérdéseket.
27. Hogyan lehet egyensúlyban tartani a kreativitás és a pontosság iránti igényt a Prompt Engineeringben, különösen az érzékeny alkalmazásokban?
Gondos tervezést igényel, amely figyelembe veszi az AI-képességek előnyeit és hátrányait is, hogy egyensúlyt teremtsen a pontosság szükségessége és a találékonyság között az azonnali tervezés során, különösen az érzékeny alkalmazások esetében.
Ez a finom egyensúly hasonlít egy művészéhez, akinek tiszteletben kell tartania szakmájának módszereit, miközben meg kell próbálnia valami frisset és jelentőset közvetíteni.
A pontosság kulcsfontosságú az érzékeny alkalmazásokban, beleértve azokat is, amelyek pénzügyi tanácsot vagy orvosi információkat igényelnek. A promptokat úgy kell megtervezni, hogy az AI szorosan kövesse a validált adatokat és meghatározott paramétereket, prioritást adva a ténybeli pontosságnak és a megbízhatóságnak.
Annak érdekében, hogy a kreatív értelmezések ne okozzanak klinikai hibákat, kifejezetten utasíthatja az MI-t, hogy válaszait a legfrissebb klinikai ajánlásokra és szakértői kutatásokra alapozza, amikor egy orvosi diagnosztikai eszközre vonatkozó utasításokat hoz létre.
De a kreativitást nem szabad teljesen figyelmen kívül hagyni, különösen akkor, ha fejlődhet felhasználói tapasztalat vagy nyújtson több éleslátó információt.
Ezekben a helyzetekben a kreativitás biztonságosan beépíthető, ha hagyjuk, hogy a mesterséges intelligencia különféle megközelítésekkel kísérletezzen az adatok pontos továbbítására, ideértve az analógiák, grafikák vagy alternatív magyarázatok előállítását, amelyek segíthetnek a fogyasztóknak megérteni és érdekesebbnek találni a bonyolult anyagokat.
A titok abban rejlik, hogy az utasításokat úgy kell megszervezni, hogy az AI kreatív kimenetei csak arra korlátozódjanak, ami igaz és alkalmas az adott helyzetre.
28. Leírhat egy technikát a sebesség és a számítási hatékonyság optimalizálására valós idejű alkalmazásokban?
A valós idejű alkalmazásokban a gyors sebesség és a számítási hatékonyság optimalizálása kritikus fontosságú, különösen akkor, ha az AI-rendszereknek azonnal reagálniuk kell, például chatbotoknak az ügyfélszolgálathoz vagy az interaktív eszközökhöz.
Az egyik hatékony stratégia a felszólítások összetettségének leegyszerűsítése és a számítási terhelés csökkentésére való összpontosítás anélkül, hogy veszélyeztetné a válaszok minőségét.
Az egyik fő megközelítés a promptok szerkezetének egyszerűsítése. Ez azt jelenti, hogy kerülni kell a rendkívül bonyolult vagy mélyen egymásba ágyazott kérdéseket, mivel ezek a modellt időigényesebb és számításigényesebb következtetési eljárások elvégzésére kényszeríthetik.
Alternatív megoldásként a felszólítások világosak és tömörek lehetnek, és könnyen érthető módon megadják a szükséges műveletet vagy választ.
Például a prompt felosztható fókuszáltabb, egyszerűbb kérdésekre, amelyekre a mesterséges intelligencia gyorsabban tudna válaszolni, ahelyett, hogy összetett, több részből álló lekérdezést tenne fel.
Ezenkívül a teljesítmény nagymértékben növelhető a népszerű válaszok tárolásával vagy sablonos megoldások alkalmazásával a gyakran keresett témákhoz.
A rendszer csökkentheti a valós idejű számítás igényét, ami gyorsabb válaszidőt eredményez, ha előre látja a gyakran ismételt kérdéseket és lehetőség szerint előre kiszámítja a válaszokat.
Ez a módszer az interakció felgyorsításával és a számítási terhelés csökkentésével biztosítja, hogy a mesterséges intelligencia rendszer még nagy igény esetén is érzékeny legyen. Ezek a módszerek támogatják a valós idejű alkalmazások zökkenőmentes működését azáltal, hogy gyors és megbízható mesterséges intelligencia interakciókat biztosítanak, amelyek mind a működési hatékonyság, mind a felhasználói boldogság szempontjából kritikusak.
29. Hogyan használná a Prompt Engineering-t egy mesterséges intelligencia alapú megoldás kifejlesztésére egy újszerű probléma megoldására, ahol kevés a kialakult precedens?
A Prompt Engineering használatakor találékony és felfedező megközelítést kell alkalmaznia egy olyan új helyzet kezelésekor, amelyre kevés példa van.
Ez olyan, mintha egy ismeretlen országban próbálna eligazodni; kreatívnak és rugalmasnak kell lennie a megfelelő válaszok megtalálásához.
Az első fázis egy mélyreható tanulmány elvégzése és a problémakör megértése, a lehető legtöbb adat beszerzése a kapcsolódó problémákról vagy forgatókönyvekről, amelyek összehasonlíthatók.
A promptokat ezután gondosan meg lehet tervezni, hogy irányítsák az MI-t, amint az a jól ismert esetekből az új kiadásra extrapolál.
Ez magában foglalhatja a vizsgáló lekérdezések sorozatának megfogalmazását, amelyek arra motiválják az MI-t, hogy több lehetséges megoldást vagy elméletet készítsen, amelyek a kapcsolódó tudásterületeken alapulnak. Miközben továbbra is biztosítjuk, hogy a mesterséges intelligencia válaszait releváns tények és logikus következtetések támasszák alá, ezeket a felszólításokat meg kell alkotni az innováció ösztönzése érdekében.
Az előzetes koncepciók elkészítése után a promptok iteratív módon javíthatók azáltal, hogy hozzáadják a kezdeti kutatásból származó inputokat és eredményeket, hogy az AI figyelmét az érdekesebb vizsgálati irányok felé irányítsák. Ez az eljárás hasonló a szobrászathoz, amelyben az alapanyag finomítása és faragása ismételt próbálkozásokkal történik.
Itt a Prompt Engineering dinamikus keretként szolgál az iteratív tanuláshoz és alkalmazkodáshoz, amellett, hogy kiváltó eszköz. Ez lehetővé teszi az AI számára, hogy javítsa kimeneteit azáltal, hogy összehangolja azokat a probléma fejlődő tudásával.
Ez a módszer a mesterséges intelligencia alkalmazkodóképességét és tanulási képességét használja fel, hogy lehetővé tegye egyedi megoldások létrehozását a legmodernebb problémákra.
30. Milyen módszereket használ, hogy naprakész legyen a Prompt Engineering legújabb fejlesztéseivel és legjobb gyakorlataival kapcsolatban?
Az ismeretek megőrzése és a sikeres megvalósítás garantálása a Prompt Engineeringben megköveteli, hogy naprakész legyen a legújabb fejlesztésekkel és legjobb gyakorlatokkal kapcsolatban.
Stratégiám ötvözi a folyamatos oktatást a szakmai közösségekben való aktív részvétellel.
Először is gyakran olvasok tudományos publikációkat, és járok konferenciákra és webináriumokra a mesterséges intelligenciáról és gépi tanulás.
Ezek az anyagok nélkülözhetetlenek a legújabb tanulmányok megismeréséhez, az azonnali tervezés új irányaihoz és az élvonalbeli módszerekhez.
A legújabb kutatásokat olyan konferenciákon mutatták be, mint a NeurIPS, vagy olyan folyóiratokban, mint a Journal of Mesterséges Intelligencia A kutatás gyakran azonnal alkalmazható vagy adaptálható a munkámra.
Aktívan részt veszek a szakmai hálózatokban és online fórumokon is, ahol a szakemberek megosztják egymással a problémákat, megoldásokat és esettanulmányokat.
A valós idejű tudáscserét nagyban megkönnyítik a közösségi alapú tanulási környezetek, például a Stack Overflow, a GitHub és a LinkedIn csoportok platformjain találhatók.
Az ezekkel a közösségekkel való interakció tágabb képet ad arról, hogy a különböző stratégiák hogyan valósulnak meg sikeresen a különböző ágazatokban és alkalmazásokban, amellett, hogy segítséget nyújt bizonyos problémák megoldásában.
A közösségi elkötelezettség és az akadémiai szigor ötvözésével a Prompt Engineering élvonalában maradhatok, és a legfrissebb információkkal és technikákkal javíthatom munkámat.
31. Mit tartana fontosnak a munkában töltött első hetekben, ha felvesznek?
Ha felvesznek, az első néhány hetemet annak szentelném, hogy határozottan megértsem a vállalat céljait, kultúráját és működési eljárásait.
Ahhoz, hogy az integráció és a hozzájárulás sikeres legyen, ez az alap elengedhetetlen. Ennek elérése érdekében kiemelten fontosnak tartom a kapcsolat kialakítását a különböző részlegekből származó fontos csapattagokkal.
Hasznos lenne számomra, ha a munkatársakkal beszélgetnék, hogy megismerjék küzdelmeiket, módszereiket és eredményeiket, mivel tisztázná a belső dinamikát, és megmutatná, hogyan tudja a Prompt Engineering szakértelmem a legjobban támogatni a szervezet céljait.
Ugyanakkor elmerülnék az aktuális Prompt Engineering projektek vagy területek megismerésében, ahol a képességeimet hasznosítani lehet. Ez magában foglalja a korábbi kezdeményezések és azok eredményeinek elemzését annak megállapítására, hogy mi működött megfelelően és mi nem.
Elkezdeném felvázolni az első hozzájárulásokat, amelyeket ezeknek a felismeréseknek a figyelembevétele után tehetek, megjegyezve mind a rövid távú, mind a hosszú távú előnyöket.
Ezzel a stratégiával biztos lehetek abban, hogy nemcsak a kezdetektől fogva értéket szállítok, hanem abban is, hogy igazodok a vállalat stratégiai céljaihoz, amelyek a karrierem során a sikerhez vezetnek.
Következtetés
Összefoglalva, a Prompt Engineering ismerete elengedhetetlen azok számára, akik a legtöbbet kívánják kihozni az AI-technológiából.
Az ezen a területen készült interjúk gyakran arra összpontosítanak, hogy felmérjék az egyén képességét a mesterséges intelligencia viselkedésének megértésére és befolyásolására, átgondolt utasítások segítségével.
Ezek az értékelések túlmutatnak a készségeken, és az etikai megfontolásokba, valamint a mesterséges intelligencia változatos és néha összetett forgatókönyvekben való alkalmazásának képességébe is belemélyednek.
Ezért az interjúkra való felkészüléshez meg kell érteni magát a technológiát és annak valós vonatkozásait, biztosítva, hogy a jelöltek felkészülten tudjanak hatékonyan hozzájárulni ezen a dinamikus és gyorsan fejlődő területen.
Az interjú előkészítéséhez lásd: Hashdork interjúsorozata.
Hagy egy Válaszol