Բառը[Թաքցնել][Ցուցադրում]
- 1. Ի՞նչ է Prompt Engineering-ը և ինչո՞ւ է այն կարևոր GPT-4-ի նման AI մոդելների համատեքստում:
- 3. Ինչպե՞ս կձևավորեիք հուշում պարզ, փաստացի պատասխան ստանալու համար, ինչպիսին է երկրի մայրաքաղաքը:
- 6. Նկարագրեք մի սցենար, որտեղ արագ ճարտարագիտությունը կարող է զգալիորեն բարելավել AI-ի պատասխանի որակը:
- 7. Ինչպե՞ս եք մոտենում վրիպազերծմանը և կատարելագործմանը, որը հետևողականորեն անբավարար պատասխաններ է տալիս AI մոդելից:
- 8. Քննարկեք Prompt Engineering-ում առաջատար հարցերի ազդեցությունը և ինչպես դրանք կարող են շեղել AI-ի պատասխանները:
- 9. Ձեր փորձից ելնելով, ինչպե՞ս է արագ լեզվի ընտրությունը ազդում բազմալեզու AI մոդելի արդյունքի վրա:
- 10. Կարո՞ղ եք նկարագրել բարդ առաջադրանք, որը դուք ավտոմատացրել կամ կատարելագործել եք՝ օգտագործելով բարդ արագ ճարտարագիտություն:
- 11. Ինչպե՞ս կարող եք հուշել արհեստական ինտելեկտի մոդելից ստեղծագործական պատմություններ առաջացնելու համար:
- 12. Բացատրեք, թե ինչպես կարող եք օգտագործել Prompt Engineering-ը «մի քանի կրակոց» սցենարով լեզվական մոդելի ուսուցման կարողությունը բարձրացնելու համար:
- 13. Ի՞նչ ռազմավարություններ կօգտագործեիք՝ նվազագույնի հասցնելու վնասակար կողմնակալությունները Արհեստական ինտելեկտի պատասխաններում՝ «Արագ ճարտարագիտության» միջոցով:
- 14. Քննարկեք «արագ շղթայի» հայեցակարգը և ինչպես այն կարող է օգտագործվել AI մոդելների հետ բազմաքայլ առաջադրանքները լուծելու համար:
- 15. Ինչպե՞ս կարող է Prompt Engineering-ը կիրառվել տիրույթի հատուկ հավելվածների համար լեզվական մոդելների ճշգրտման համար՝ առանց ուղղակի մոդելի վերապատրաստման:
- 16. Որո՞նք են որոշ սահմանափակումներ, որոնք դուք հանդիպել եք Prompt Engineering-ում, և ինչպե՞ս եք դրանք լուծել:
- 17. Կարո՞ղ եք բացատրել, թե ինչպես է «ջերմաստիճանի» հասկացությունը AI մոդելներում ազդում Prompt Engineering-ի միջոցով առաջացած պատասխանների վրա:
- 18. Նկարագրեք մի սցենար, որտեղ դուք օգտագործել եք Prompt Engineering-ը՝ լեզվական մոդելի միջոցով բարդ տվյալների հավաքածուները վերլուծելու և վերլուծելու համար:
- 19. Ինչպե՞ս կօգտագործեիք Prompt Engineering-ը` բարելավելու AI մոդելի պատասխանների ճշգրտությունն ու համապատասխանությունը մասնագիտացված ոլորտում, օրինակ` իրավական կամ բժշկական:
- 20. Քննարկեք Prompt Engineering-ի դերը լեզվական մոդելներում «հալյուցինացիաների» խնդիրը մեղմելու գործում:
- 21. Ինչպե՞ս եք կանխատեսում Prompt Engineering-ի էվոլյուցիան արհեստական ինտելեկտի տեխնոլոգիաների առաջընթացով, և ի՞նչ հմտություններ եք կարծում, որ ավելի կարևոր կդառնան:
- 22. Նկարագրեք մի նախագիծ, որտեղ դուք իրականացրել եք Prompt Engineering տեխնիկան՝ զգալիորեն բարելավելու բիզնես գործընթացի արդյունավետությունը:
- 23. Ի՞նչ կարծիքի եք Prompt Engineering-ի կողմից մանիպուլյացիայի կամ մոլորության մեջ գցելու հնարավորության մասին, և ինչպե՞ս կարող են այդ ռիսկերը մեղմվել:
- 24. Ինչպե՞ս կմոտենայիք ստեղծել բազմամոդալ հուշում, որը համատեղում է տեքստը և պատկերները բարդ առաջադրանքի համար:
- 25. Ի՞նչ ձևերով կարող է Prompt Engineering-ը նպաստել AI մոդելի որոշումների բացատրելիությանը և թափանցիկությանը:
- 26. Քննարկեք մի իրավիճակ, երբ դուք պետք է օգտագործեիք Prompt Engineering-ը` ապահովելու համար տվյալների գաղտնիության կանոնակարգերի համապատասխանությունը AI արդյունքներում:
- 27. Ինչպե՞ս եք հավասարակշռում կրեատիվության անհրաժեշտությունը և արագ ճարտարագիտության մեջ ճշգրտության անհրաժեշտությունը, հատկապես զգայուն ծրագրերում:
- 28. Կարո՞ղ եք նկարագրել իրական ժամանակի կիրառություններում արագության և հաշվողական արդյունավետության հրահանգների օպտիմալացման տեխնիկա:
- 29. Ինչպե՞ս կօգտագործեիք Prompt Engineering-ը նոր խնդրի համար AI-ի վրա հիմնված լուծում մշակելու համար, որտեղ հաստատված նախադեպերը քիչ են:
- 30. Ի՞նչ մեթոդներ եք օգտագործում արագ ճարտարագիտության վերջին առաջընթացների և լավագույն փորձի մասին տեղեկանալու համար:
- 31. Ինչի՞ն եք առաջնահերթություն տալիս աշխատանքի առաջին մի քանի շաբաթների ընթացքում, եթե աշխատանքի ընդունվեիք:
- Եզրափակում
Prompt Engineering-ը դարձել է հմտություն արհեստական ինտելեկտի և մեքենայական ուսուցման փոփոխվող ոլորտում, հատկապես GPT 4-ի նման առաջադեմ մոդելների աճով:
Ըստ էության, Prompt Engineering-ը ներառում է մուտքագրումներ (հուշումներ) AI-ի համար՝ իր արդյունքը բարձրացնելու համար: Այս փորձաքննությունը կենսական նշանակություն ունի, քանի որ այն ուղղակիորեն ազդում է AI-ի կողմից ստեղծված պատասխանների որակի, համապատասխանության և գործնականության վրա:
Մի ժամանակ, երբ բիզնեսները և հետազոտողները մեծապես ապավինում են AI-ին այնպիսի խնդիրների համար, ինչպիսիք են տվյալների վերլուծություն, բովանդակության ստեղծում և որոշումների կայացման աջակցության յուրացում Prompt Engineering-ը նշանակում է հարմարեցնել այս գործիքները ըստ կարիքների:
Prompt Engineering-ի կարևորությունը ծագում է AI մոդելների գիտելիքների բազան համաշխարհային օգտագործման արդյունքների հետ կապելու անհրաժեշտությունից:
Քանի որ արհեստական ինտելեկտի մոդելներն ավելի ու ավելի են ինտեգրվում բիզնեսի և հետազոտական գործունեության մեջ, այս մոդելների հետ արդյունավետորեն փոխազդելու ունակությունը կարևոր է, օգտագործելով մշակված հուշումները:
Խոսքը վերաբերում է ոչ միայն պատասխաններ ստանալուն, այլև AI-ին ընդհանուր խնդիրներից հեռու տանելուն, ինչպիսիք են անտեղի կամ կողմնակալ տեղեկատվություն արտադրելը և էթիկական գործողությունների ապահովումը:
Քանի որ AI-ն շարունակում է իր ընդլայնումը տարբեր ոլորտներում` առողջապահությունից և իրավունքից մինչև ոլորտներ, աճում է մասնագետների պահանջարկը, որոնք կարող են հարմարեցնել AI-ի հնարավորությունները կոնկրետ համատեքստերին:
Այս հոդվածում մենք կազմել ենք ինժեներական հարցազրույցի հարցերի ցանկ, որոնք կօգնեն ձեզ պատրաստվել ձեր հարցազրույցին և ապահովել ձեր ուզած աշխատանքը:
1. Ի՞նչ է Prompt Engineering-ը և ինչո՞ւ է այն կարևոր GPT-4-ի նման AI մոդելների համատեքստում:
Prompt Engineering-ը դեր է խաղում արհեստական ինտելեկտի համակարգերի հետ ներգրավվելու հարցում, ինչպիսին է GPT 4-ը: Այս պրակտիկան ներառում է հարցերի, հրահանգների կամ հայտարարությունների ձևակերպում (որոնք կոչվում են «հուշումներ»), որոնք ուղղորդում են AI մոդելներին ճշգրիտ արժեքավոր պատասխաններ արտադրելու համար: Դա նման է իմանալու, թե ինչպես պետք է հարց տալ, որպեսզի պատասխանը ստանա բանիմաց ընկերոջ կամ գրադարանավարի կողմից:
Արագ ճարտարագիտության նշանակությունը արհեստական ինտելեկտի մոդելների հետ աշխատելու համար, ինչպիսին է GPT 4-ը, հնարավոր չէ բավականաչափ ընդգծել պատճառների պատճառով.
- Ապակողպման ներուժ. GPT 4 և նմանատիպ AI մոդելները տիրապետում են գիտելիքների: Կարող է կատարել տարբեր առաջադրանքներ՝ սկսած գրելուց և ամփոփելուց մինչև կոդավորում և այլն: Prompt Engineering-ը կարևոր դեր է խաղում այս ներուժը սանձազերծելու համար՝ հնարած հարցեր դնելով:
- Ճշգրտության բարձրացում. հուշումների ձևակերպումը զգալիորեն ազդում է, թե որքան լավ է AI-ն ընկալում հարցումը և համապատասխանաբար արտադրում է արդյունք: Կառուցված հուշումը կարող է հանգեցնել ճշգրիտ և համատեքստային համապատասխան պատասխանների:
- Ստեղծագործականության խթանում. Արագ ճարտարագիտության միջոցով դուք կարող եք ուսումնասիրել այն սահմանները, թե ինչ կարող է արտադրել AI-ն, անկախ նրանից, թե դա ենթադրում է հատուկ ոճով գրել օրիգինալ գաղափարներ կամ նույնիսկ գեղարվեստական ստեղծագործություններ:
- Արդյունավետության բարձրացում. մշակված հուշումների օգտագործումը կարող է հեշտացնել հաղորդակցությունը: Օգնեք ձեզ արդյունավետ և հակիրճ ձեռք բերել անհրաժեշտ տեղեկատվություն կամ արդյունքներ:
- Կարեկցման պատասխաններ. Փորձագետների արագ ճարտարագիտական տեխնիկայի կիրառմամբ պատասխանները կարող են հարմարեցվել՝ համապատասխանեցնելու երանգները, կառուցվածքները կամ մանրամասների մակարդակները՝ բարձրացնելով AI ելքը՝ ընթացիկ նպատակին համապատասխան:
2. Կարո՞ղ եք բացատրել «զրոյական կրակոցով», «մեկ կրակոցով» և «մի քանի կրակոցով» ուսուցման միջև տարբերությունը լեզվական մոդելների համատեքստում:
Մտածեք, որ ամեն անգամ, երբ ինչ-որ մեկին նոր հմտություն եք սովորեցնում, ձեր կողմից տրվող ուսուցման աստիճանը տատանվում է: Դա և այն, ինչ տեղի է ունենում այս ուսուցման գաղափարների հետ, բավականին նման են:
Զրոյական կրակոց ուսուցում
Եկեք նախ վերցնենք զրոյական ուսուցումը: Պատկերացրեք, որ ընկերոջից խնդրում եք՝ այս սցենարում, մեր AI մոդելը, կատարել այնպիսի առաջադրանք, որը նրանք նախկինում երբեք չեն կատարել՝ առանց նրան մանրամասն հրահանգներ տալու:
Այն ամենը, ինչ դուք կարող եք անել, ուրվագծել խնդիրը և հուսալ, որ նրանք կարող են դա անել՝ օգտագործելով արդեն իսկ ունեցած գիտելիքները: Զրոյական ուսուցումը, ինչպես օգտագործվում է AI-ում, վերաբերում է մոդելից աշխատանքն ավարտելու խնդրանքին նախորդ, ճշգրիտ դեպքերի բացակայության դեպքում:
Դա նման է նրան, որ ինչ-որ մեկին խնդրես, որ քեզ համար սոնետ ստեղծի օվկիանոսի մասին՝ առանց որևէ նմուշ տրամադրելու: Պատասխանելու համար մոդելն օգտագործում է լեզուների և աշխարհի մասին իր ընդհանուր գիտելիքները:
Մեկ կրակոց ուսուցում.
Երբ մենք անցնում ենք միանվագ ուսուցմանը, պատկերացրեք ինքներդ ձեզ, որ տալիս եք ձեր ընկերոջը մեկ օրինակ և ապա խնդրում նրան կատարել առաջադրանքը:
Դա նման է նրան. «Կարո՞ղ ես ինձ մի բանաստեղծություն գրել օվկիանոսի մասին, մի տեսակ, ինչպիսին ես գտա լեռների մասին»: Նրանք ունեն այդ մեկ օրինակով տրված մոդել կամ հղման կետ։
Մեկ օրինակ տրված է մոդելին AI-ի մեկ կրակոց ուսուցման տեխնիկայում, և այն փորձում է այդ մեկ դեպքից եզրակացնել աշխատանքի կարիքները: Դա հարցնելու միջոց է.
Few-Shot ուսուցում.
Եվ վերջապես, մի քանի կրակոց ուսուցում: Ահա թե որտեղ եք խնդրում ձեր ընկերոջը կատարել հանձնարարությունը՝ նրան մի քանի օրինակներ ներկայացնելուց հետո:
Հույս ունենալով, որ նրանք կհամատեղեն իրենց հանդիպած թեմաներն ու ոճերը, դուք կարող եք ցույց տալ նրանց մի քանի բանաստեղծություններ բնական աշխարհի մասին, իսկ հետո խնդրել օվկիանոսի մասին մեկը:
Few-shot ուսուցումը, ինչպես օգտագործվում է AI-ում, վերաբերում է մոդելին աշխատելու համար նմուշների սահմանափակ հավաքածու տրամադրելուն: Սա օգնում է նրան ավելի լավ հասկանալ ակնկալիքները և հաճախ տալիս է ավելի ճշգրիտ կամ բարդ արդյունքներ:
Այս դեպքերից յուրաքանչյուրում արհեստական ինտելեկտի մոդելն օգտագործում է իր նախնական գիտելիքները և ներկայացված ցանկացած օրինակ՝ առաջադրանքը հասկանալու և ավարտելու համար: Առաջնային տարբերակումն այն քանակի և ուղղության մեջ է, որը ստանում է ոչ մեկը, մեկ կամ մի քանի դեպք:
Այս տեխնիկան ցույց է տալիս մոդելի բազմակողմանիությունն ու ճկունությունը՝ հնարավորություն տալով նրան կատարել մի շարք աշխատանքներ նույնիսկ ուղղակի ուղղորդման դեպքում: Դա վկայում է այն մասին, թե որքան բարդ և ընկալունակ են դարձել ժամանակակից արհեստական ինտելեկտի մոդելները, որոնք կարողացել են «աշխատանքի ընթացքում սովորել» այնպիսի ձևերով, որոնք երբեմն բավականին մարդկային են թվում:
3. Ինչպե՞ս կձևավորեիք հուշում պարզ, փաստացի պատասխան ստանալու համար, ինչպիսին է երկրի մայրաքաղաքը:
Ուղղակի, փաստացի արձագանք առաջացնող հուշում ստեղծելու բանալին, ինչպիսին է երկրի կապիտալը, դա պարզ և կոնկրետ դարձնելն է: Համոզվեք, որ AI-ն ստանում է հենց այն, ինչ դուք խնդրում եք՝ թյուրիմացության հնարավորություն չթողնելով: Դա նման է իրավասու ծանոթին սուր հարցնելուն, երբ դուք սեղմված եք ժամանակի համար:
Ահա մի ճանապարհ, որով կարող եք գնալ դրան.
- Ուղղակի եղեք. անմիջապես հարցրեք ուղղակի հարցում: Բուշի կամ լցոնիչի մասին ծեծելն անհրաժեշտ չէ: Համարեք, որ դա հրահանգներ խնդրելու նման է. որքան կոնկրետ լինեք, այնքան ավելի արագ կհասնեք ձեր նպատակակետին:
- Սահմանեք առաջադրանքը. Ստուգեք, որ հուշումը պարզ է դարձնում, որ դուք փաստացի պատասխան եք փնտրում: Սա օգնում է AI-ին ուղղորդել օգտագործել իր գիտելիքների բազան, այլ ոչ թե իր ստեղծագործական կամ եզրակացության ուժերը:
- Անհրաժեշտության դեպքում տրամադրեք համատեքստ. Համատեքստը երբեմն կարող է օգտակար լինել, հատկապես, երբ կա թյուրիմացության հավանականություն: Բայց դա սովորաբար հեշտ է մայրաքաղաքների դեպքում:
- Պահպանեք այն պարզ․ մի ավելացրեք լրացուցիչ մանրամասներ հուշումին՝ այն ավելի դժվարացնելու համար: Արհեստական ինտելեկտի ուշադրությունը ընթացիկ աշխատանքի վրա պահպանելու համար, հավատարիմ մնացեք հիմունքներին:
Սա հուշման օրինակ է, որը կիրառում է այս գաղափարները.
«Ո՞րն է Ֆրանսիայի մայրաքաղաքը»:
Սա շատ հստակ, ուղիղ հրաման է, որը թույլ չի տալիս որևէ շփոթություն: Այն AI-ին տրամադրում է հենց այն, ինչ ձեզ հարկավոր է, ինչը ուղղակի փաստացի տեղեկատվություն է:
Սա նվազեցնում է չափազանց մանրամասն պատասխան ստանալու հավանականությունը, քանի որ AI-ն գիտի պատասխանել միայն ձեր պահանջած տեղեկություններով:
Ամեն ինչ կախված է լավ հաղորդակցությունից և ձեր ուզած տեղեկատվության արագ և հստակ ստանալուց:
4. Ի՞նչ նկատառումներ պետք է հաշվի առնել արհեստական ինտելեկտի մոդելից էթիկական և անկողմնակալ արդյունքներ ապահովելու համար հուշումներ ձևակերպելիս:
AI մոդելների համար հուշումներ ստեղծելը նման է դժվարին սոցիալական միջավայրի շուրջ բանակցություններին, հատկապես, երբ նպատակը անաչառ և էթիկական արդյունքներն են:
Դուք պետք է խոսեք կշռադատված, պարկեշտությամբ և ձեր խոսքերի հնարավոր հետևանքների գիտակցմամբ: Հետևյալը որոշ կարևոր բաներ են, որոնք պետք է հիշել.
Պարզություն և չեզոքություն
Սկզբում տրամադրեք չեզոք, հստակ լեզու: Ձեր հուշումը պետք է նմանվի արդար և անկողմնակալ լրատվական հոդվածի, որը ներկայացնում է փաստերը՝ առանց որևէ կողմի նպաստելու:
Սա օգնում է զերծ մնալ AI-ին կողմնակալ լինելուց կամ որոշակի ենթադրություններ ընդունելուց:
Մշակութային զգայունություն
Ճանաչել և հարգել մշակութային տարօրինակությունները և զգայունությունը: Դա նման է ինչ-որ մեկի տանը բարեկիրթ հյուր լինելուն. դուք ցանկանում եք ուշադրություն ցուցաբերել նրանց ավանդույթների և սկզբունքների նկատմամբ:
Սա ենթադրում է հեռու մնալ նախապաշարմունքներից և համոզվել, որ ձեր հրահանգները ակամայից չեն նպաստում վնասակար կողմնակալությանը:
Գաղտնիություն և գաղտնիություն
Մտածեք գաղտնիության և գաղտնիության մասին, կարծես կառչած եք ուրիշի օրագրից: Քանի որ դուք չեք ցանկանա բացահայտել անձնական կամ զգայուն տեղեկությունները առանց թույլտվության, համոզվեք, որ ձեր հրահանգները չեն խրախուսում AI-ն արտադրել արդյունքներ, որոնք կարող են խախտել որևէ մեկի գաղտնիությունը:
Ներառություն
Խրախուսեք ներառականությունը՝ նկատի ունենալով տարբեր տեսակետներ: Պատկերացրեք դա որպես ընթրիքի կազմակերպում, որտեղ հաշվի են առնվում յուրաքանչյուր մարդու սննդային կարիքներն ու նախասիրությունները:
Համոզվեք, որ ձեր հուշումները ներառող են և ուշադիր են տարբեր ինքնություն, փորձառություն և ծագում ունեցող մարդկանց համար:
Վնասից խուսափելը
Համոզվեք, որ ձեր հրահանգները ակամա չեն խրախուսում վատ կամ վնասակար վարքագիծը: Սա համեմատելի է բժշկական «չվնասել» մաքսիմի հետ:
Դուք ցանկանում եք համոզվել, որ AI-ի կողմից արտադրված բովանդակությունը կամ տեղեկատվությունը չեն խրախուսի վատ վարքագիծը կամ բացասականությունը:
Փաստացի ճշգրտություն
Տեղեկատվական բովանդակության համար հուշումներ ստեղծելիս փորձեք կենտրոնանալ դրանց վրա, որոնք նպաստում են փաստացի ճշգրտությանը: Այն համեմատելի է հետազոտական հոդվածի աղբյուրների կրկնակի ստուգման հետ:
Այն իրավիճակներում, երբ ճշգրտությունը կարևոր է, մասնավորապես, խրախուսեք AI-ին կախված լինել հաստատված տեղեկատվությունից:
Էթիկական նկատառումներ
Ի վերջո, մտածեք, թե ինչպես կարող են ձեր հուշումները ազդել ավելի մեծ էթիկական խնդիրների վրա: Սա ենթադրում է հաշվի առնել, թե ինչպես կարող են ազդել հասարակական նորմերի և արժեքների վրա AI-ի արձագանքները:
Խոսքը վերաբերում է որպես համայնքի պատասխանատու անդամ գործելու և համոզվելու, որ ձեր գործերը, կամ, այս օրինակում, ձեր հուշումները, նպաստում են ընդհանուր բարեկեցությանը:
5. Ինչպե՞ս է հուշագրի առանձնահատկությունն ու կառուցվածքը ազդում լեզվական մոդելի արդյունքի վրա:
Ճիշտ ինչպես բաղադրիչները և բաղադրատոմսը էական ազդեցություն ունեն ձեր պատրաստած կերակուրի վերջնական արտադրանքի վրա, այնպես էլ կարող է ազդարարման առանձնահատկությունն ու կառուցվածքը: լեզվի մոդել.
Ավելի հավանական է, որ պատրաստեք այնպիսի ուտեստ, որը կհամապատասխանի ձեր սպասելիքներին, երբ դուք օգտագործում եք ճշգրիտ բաղադրիչներ և հետևում եք բաղադրատոմսին:
Նմանապես, դուք կարող եք ավելի հաջողությամբ ուղղորդել լեզվի մոդելը և ստանալ արդյունքներ, որոնք գրեթե համապատասխանում են ձեր նպատակներին՝ օգտագործելով լավ կառուցվածքային և ճշգրիտ հուշում:
Առանձնահատկության ազդեցությունը
Պատասխանների ճշգրտություն. լեզվի մոդելը կտրամադրի ավելի ճշգրիտ պատասխան, եթե դուք տրամադրեք ավելի մանրամասն հուշում:
Դա նման է ինչ-որ մեկին մանրակրկիտ ուղղություններ տրամադրելուն, այլ ոչ թե պարզապես գտնվելու վայրի նույնականացմանը: Նրանք ավելի հավանական է, որ հասնեն իրենց նշանակետին ճշգրիտ և առանց անհարկի շեղումների, եթե հետևեն մանրակրկիտ հրահանգներին:
Համապատասխանություն. Ճշգրիտ ազդանշանների օգտագործումն օգնում է մոդելին հասկանալու ձեր հարցման նախապատմությունը և կարևորությունը: Սա նման է ինտերնետում նպատակային հիմնաբառերի որոնմանը. որքան ավելի կենտրոնացած լինեք, այնքան ավելի համապատասխան կլինեն որոնման արդյունքները:
Անորոշության նվազում. կոնկրետ լինելը նվազեցնում է երկիմաստությունը: Դա նման է այն բանին, որ համոզվեք, որ դուք ստանում եք ճշգրիտ այն, ինչ ցանկանում եք, երբ դա ցանկանում եք, ռեստորանում հստակ լինելով ձեր պատվերի մասին:
Կառուցվածքի ազդեցությունը
Արձագանքման ձևաչափի ուղեցույց. պատասխանի ձևաչափը կարող է որոշվել ձեր հուշման գրավոր ձևով: Մոդելը ավելի հավանական է արձագանքելու, եթե ձեր հուշումը կազմակերպված է հարցի նման:
Մոդելը կարող է շարունակել պատմությունը կամ մանրամասներ առաջարկել հայտարարության վերաբերյալ, եթե այն կազմակերպված է որպես հայտարարություն:
Տեղեկատվության հոսք. Պատասխանի բովանդակությունը առաջնորդվում է լավ կառուցված հարցով: Այն գործում է հանդիպման օրակարգ ստեղծելու նման, քանի որ այն հեշտացնում է զրույցի կազմակերպումը և ընդգրկում է համապատասխան թեմաները խելամիտ կարգով:
Ներգրավվածության մակարդակ. արդյունքի ներգրավվածության մակարդակի վրա կարող է ազդել նաև դրա ձևաչափը: Հետաքրքիր և նորարար պատասխան կարելի է ստանալ՝ օրինակ, հրահանգը որպես ստեղծագործական հեքիաթի տեղադրում ձևավորելով, այլ ոչ թե ուղղակի հարցում անելով:
6. Նկարագրեք մի սցենար, որտեղ արագ ճարտարագիտությունը կարող է զգալիորեն բարելավել AI-ի պատասխանի որակը:
Ենթադրենք, դուք աշխատում եք մի նախագծի վրա, որտեղ ցանկանում եք նկարազարդել տեխնոլոգիայի և ավանդական արվեստի ձևերի միաձուլումը` ներառելով AI-ի կողմից ստեղծված պոեզիայի մի մասը դասական թեմաներով ազդված ժամանակակից պոեզիայի անթոլոգիայում:
Սկզբում դուք կարող եք պարզապես ասել AI-ին «գրել բանաստեղծություն», բայց արդյունքը կարող է չափազանց ընդհանուր լինել կամ չհամապատասխանել ձեր նախագծի դասական թեմային: Այս իրավիճակում արագ ճարտարագիտությունը կարող է օգտագործվել՝ AI-ի պատասխանների տրամաչափը և կիրառելիությունը բարելավելու համար:
Երբ դուք նեղացնում եք ձեր հուշումը ավելի կենտրոնացված բանի վրա, ինչպիսին է «Գրեք բանաստեղծություն շեքսպիրյան սոնետի ոճով, որն ուսումնասիրում է թվային դարաշրջանում ժամանակի անցման թեման», դուք AI-ին տալիս եք հստակ կառուցվածք, որպեսզի կարողանա աշխատել՝ սոնետ: ձև, գլխի շարժում Շեքսպիրին և ժամանակակից թեմա՝ սահմանված շրջանակում աշխատելու համար:
Սա ոչ միայն երաշխավորում է, որ արտադրված բանաստեղծությունները անթերի կհամապատասխանեն ձեր անթոլոգիայի թեմային և ոճական չափանիշներին, այլ նաև ցույց են տալիս, թե որքան ճշգրիտ և նուրբ հուշումները կարող են խրախուսել արհեստական ինտելեկտին ստեղծել պոեզիա, որն ավելի խորը ռեզոնանս ունի որոշակի ստեղծագործական գաղափարների և նախագծի նպատակների հետ:
Այս դեպքում արագ ճարտարագիտությունը երաշխավորում է, որ տեխնոլոգիան գործում է որպես իսկական համագործակցող գործընկեր ստեղծագործական գործընթացում՝ կամրջելով AI-ի լայն հնարավորությունների և ստեղծագործական նախաձեռնության բարդ պահանջների միջև առկա բացը:
7. Ինչպե՞ս եք մոտենում վրիպազերծմանը և կատարելագործմանը, որը հետևողականորեն անբավարար պատասխաններ է տալիս AI մոդելից:
Դա նման է այն բանին, որ փորձես կարգաբերել բաղադրատոմսը, որը, անկախ նրանից, թե որքան ուշադիր հետևում ես հրահանգներին, պարզապես ճիշտ դուրս չի գա, երբ AI մոդելը անընդհատ անընդունելի պատասխաններ է տալիս հուշումներին:
Գաղտնիքը կատարելագործման կարիք ունեցող ոլորտները բացահայտելն է և կանխամտածված փոփոխություններ կատարելը:
Նախ, նայեք ինքնին խնդրանքին: Արդյո՞ք դա չափազանց բարդ է, չափազանց անհստակ, թե՞ այն կարող է ուղղորդել AI-ն սխալ ուղղությամբ: Հուշագրի հստակության, առանձնահատկությունների և կառուցվածքի փոքր ճշգրտումներ կատարելը կարող է զգալի ազդեցություն ունենալ, ինչպես բաղադրատոմսի համը կամ ճաշ պատրաստելու ժամանակը:
Հաջորդը, փորձեք փոփոխել հարցումը տարբեր ձևերով՝ տեսնելու, թե ինչպես են նույնիսկ փոքր ճշգրտումները ազդում AI-ի պատասխանների վրա: Սա կարող է հանգեցնել ձևակերպման փոփոխության, լրացուցիչ բացատրության ավելացման կամ նույնիսկ պատասխանի նախատեսված ձևաչափի նշումին:
Համարեք, որ դա ճաշի փորձարկման ձև է, երբ դուք եփում եք, մանրացնելով փոքր քանակությունները, մինչև ստանաք իդեալական համի պրոֆիլը: Այս կրկնվող մեթոդը ընդհանուր առմամբ կբարելավի ձեր արագ ինժեներական ունակությունները՝ օգնելով ձեզ հասկանալ, թե ինչպես է AI-ն ընկալում և արձագանքում տարբեր տեսակի հրահանգներին, և օգնում է ձեզ բարելավելու ձեր հուշումը ավելի լավ պատասխաններ ստանալու համար:
8. Քննարկեք Prompt Engineering-ում առաջատար հարցերի ազդեցությունը և ինչպես դրանք կարող են շեղել AI-ի պատասխանները:
Ինչպես փոքր կողմնակալությամբ հարցումը կարող է առաջնորդել մարդկային քննարկումը, արագ ճարտարագիտության առաջատար հարցերը էական ազդեցություն ունեն AI պատասխանների տոնայնության և ուղղության վրա:
Այս տեսակի հարցումները նախադրում են AI-ին հատուկ կերպով արձագանքելու, քանի որ դրանք պարունակում են անուղղակի ենթադրություններ կամ հուշումներ նախատեսված պատասխանի վերաբերյալ:
AI-ն կարող է եզրակացնել, օրինակ, որ ժամանակակից կյանքում սթրեսն ուղղակիորեն ազդում է երջանկության վրա, երբ հարցնում են. «Ինչպե՞ս է ժամանակակից կյանքի ճնշող սթրեսը նպաստում երջանկությանը»:
Սա նվազեցնում է հնարավոր պատասխանների շրջանակը և կողմնակալություն է մտցնում AI-ի արդյունքի մեջ, որը կարող է թաքցնել ավելի բարդ կամ հակառակ տեսակետները:
Նման հարցերը մեծ ազդեցություն են ունենում այն իրավիճակներում, երբ անաչառությունը և հասկացությունների մանրակրկիտ ուսումնասիրությունը կարևոր նշանակություն ունեն: Հուշագրի ներքին կողմնակալությունը զտում է AI-ի ըմբռնումն ու արձագանքը, ինչը նմանեցնում է մգեցված ակնոցների կրմանը, որոնք փոխում են աշխարհի տեսլականը:
Դա նվազեցնելու համար բաց, առանց ենթադրությունների հարցեր օգտագործելը նպաստում է պատասխանների ավելի բազմազան և կլորացված բազմազանությանը:
Այս մեթոդաբանությունը ոչ միայն բարելավում է AI-ի արդյունքների տրամաչափը և հետևողականությունը, այլ նաև խրախուսում է ավելի բարոյական և օբյեկտիվ ներգրավվածություն այս բարդ տեխնոլոգիաների հետ: լեզվական մոդելներ, երաշխավորելով, որ AI-ն գործում է որպես հարմարվողական գործիք, որը կարող է խորանալ հասկացությունների և տեսակետների լայն շրջանակի մեջ:
9. Ձեր փորձից ելնելով, ինչպե՞ս է արագ լեզվի ընտրությունը ազդում բազմալեզու AI մոդելի արդյունքի վրա:
Հուշումում օգտագործվող լեզուն կարող է մեծ ազդեցություն ունենալ բազմալեզու AI մոդելի արդյունքի վրա: Սա նման է այն բանին, թե ինչպես կարող է տարբեր լինել նույն հեքիաթը մեկ այլ լեզվով պատմելը որոշ չափով կամ շատ՝ կախված բառակապակցությունից և մշակութային համատեքստից:
Որոշակի լեզվով AI-ի հուշումը թույլ է տալիս մուտք գործել ոչ միայն հաղորդակցման ալիք, այլև լեզվական և մշակութային նրբությունների բազմազանություն, որոնք հյուսված են այդ լեզվով:
Օրինակ՝ ճապոներենով հուշում ստանալու դեպքում պատասխանները կարող են արտացոլել լեզվին բնորոշ ձևականությունն ու անուղղակիությունը, մինչդեռ իսպաներենում նույն հուշում ստանալու դեպքում արդյունքները կարող են լինել ավելի անմիջական և արտահայտիչ՝ արտացոլելով իսպաներենին բնորոշ լեզվական բնութագրերն ու մշակութային արժեքները։ - խոսող մշակույթներ.
Ավելին, AI-ի հմտությունը և նրա պատասխանների նրբությունները կարող են ազդել լեզվի բարդության և բազմազանության վրա: AI-ն կարող է դժվարություններ ունենալ մեծ բառապաշարով, բազմաթիվ բարբառներով կամ բարդ քերականությամբ լեզուների մշակման հետ, ինչը կարող է ազդել արդյունքների խորության, ճշգրտության և մշակութային համապատասխանության վրա:
Սա ինձ հիշեցնում է այն մարտահրավերները, որոնց բախվում է հմուտ թարգմանիչը, որը բառ առ բառ թարգմանելուց բացի, պետք է փոխանցի սկզբնաղբյուր նյութի ոգին և մշակութային երանգը:
Ապահովելու համար, որ AI-ի պատասխանները ճշգրիտ են, ինչպես նաև համապատասխան տվյալ մշակույթին և համատեքստին, հրամայական է, որ բազմալեզու արհեստական ինտելեկտի մոդելի հետ շփվելիս մարդ տեղյակ լինի լեզվի առանձնահատկություններին և դրա բերած մշակութային համատեքստին:
10. Կարո՞ղ եք նկարագրել բարդ առաջադրանք, որը դուք ավտոմատացրել կամ կատարելագործել եք՝ օգտագործելով բարդ արագ ճարտարագիտություն:
Հետաքրքիր մեկ նախագծում դինամիկ, համատեքստից տեղեկացված բովանդակության ստեղծումը հաճախորդների աջակցության հարթակում օգտագործողների հարցերի լայն շրջանակի համար պարզեցվել է բարդ արագ ճարտարագիտության կիրառմամբ:
Պլատֆորմի թեմաների լայն շրջանակը՝ ապրանքների առաջարկներից մինչև տեխնիկական օգնություն, դժվարություն էր, քանի որ այն պահանջում էր, որ AI-ն ոչ միայն ըմբռնի օգտատիրոջ հարցումը, այլև հարմարեցնի պատասխանը՝ հիմնվելով օգտագործողի համատեքստի, հրատապության և անհատական կարիքների վրա:
Այս խնդիրը լուծելու համար մենք մշակեցինք մի շարք մակարդակի հուշումներ, որոնք դասակարգում էին օգտատիրոջ հարցումները, մատնանշում էին կարևոր բաղադրիչները, այնուհետև դինամիկ կերպով փոփոխում էին պատասխանի տոնայնությունը, մանրամասնության աստիճանը և բովանդակությունը՝ ըստ հարցման ենթադրվող իմաստի և վերաբերմունքի:
Այս մեթոդով AI-ն կարողացավ կատարել բարդ գործողությունների լայն շրջանակ մեկ հանդիպման ընթացքում, ինչպիսիք են տեխնիկական խնդիրների բացահայտումը, օգտատերերին օգնելու անսարքությունների վերացման ընթացակարգերը և համապատասխան արտադրանքի առաջարկությունները:
Ճշգրիտ, համատեքստում համապատասխան և օգտագործման համար դյուրին պատասխաններ տալու AI-ի կարողությունը զգալիորեն բարելավվել է արագ ինժեներական բարդության շնորհիվ, ինչը հաճախորդների աջակցության գործընթացն ավելի արդյունավետ, հետաքրքիր և կատարյալ դարձրեց օգտատերերի համար:
11. Ինչպե՞ս կարող եք հուշել արհեստական ինտելեկտի մոդելից ստեղծագործական պատմություններ առաջացնելու համար:
Արհեստական ինտելեկտի մոդելից երևակայական պատմվածքը խրախուսելու համար դուք պետք է սցենար ստեղծեք այնպես, ինչպես ռեժիսորը դերասաններին տալիս է մի շարք հանգամանքներ, ինչը բավական է նրանց սկսելու համար, սակայն հնարավորություն տալով նրանց մեկնաբանության համար:
Հուշումը պետք է գործի որպես դատարկ կտավ՝ ապահովելով յուրահատկությունների համադրություն՝ պատմվածքի հետագիծն ուղղորդելու և բաց բաղադրիչները՝ գեղարվեստական լիցենզիա խթանելու համար: Պատմություն սկսելու եղանակներից մեկը կլինի ազդեցիկ կառուցվածք ստեղծելը կերպարներով, կոնֆլիկտի ակնարկով և յուրահատուկ միջավայրով, բայց բավականաչափ տեղ, որպեսզի սյուժեն անկանխատեսելի շրջադարձեր կատարի:
«Մի աշխույժ քաղաքում, որտեղ կախարդանքը թաքնված է պարզ տեսադաշտում, երիտասարդ աճպարարը հայտնաբերում է հնագույն քարտեզ, որը տանում է դեպի կորած արտեֆակտ», կարող է լինել հետաքրքիր հուշում:
Սակայն նրանք միակը չեն, ովքեր փնտրում են: Բացատրեք նրանց ճանապարհորդությունը՝ նշելով նրանց հանդիպած դժվարությունները, դաշնակիցները, որոնց հետ նրանք սովորում են»։ Այս կոնֆիգուրացիան հրավիրում է AI-ին ստեղծել փոխազդեցությունների, սյուժեների շրջադարձերի և բարդ աշխարհաշինության բարդ գոբելեն՝ միաժամանակ առաջարկելով հստակ պատմողական ուղղություն և ֆանտաստիկ ասպեկտներ:
Գաղտնիքը կառուցվածքի և ճկունության միջև հավասարակշռություն հաստատելն է՝ թույլ տալով AI-ին բավականաչափ ուղղություն՝ ամեն ինչ միաձուլված պահելու համար, բայց նաև բավականաչափ լայնություն՝ արտահայտելու իր ստեղծագործականությունը, ինչը կապահովի գրավիչ և զարմանալի պատմություն:
12. Բացատրեք, թե ինչպես կարող եք օգտագործել Prompt Engineering-ը «մի քանի կրակոց» սցենարով լեզվական մոդելի ուսուցման կարողությունը բարձրացնելու համար:
«Մի քանի կրակոց» ուսուցման իրավիճակում արագ ճարտարագիտության արվեստը կարևոր է դառնում, երբ նպատակն է բարելավել լեզվական մոդելի ուսուցման կարողությունները փոքր թվով օրինակներով:
Դա նման է նրան, որ սկսնակ նկարչին տաս հիանալի հարվածների մի քանի օրինակներ, որոնք պետք է ուսումնասիրեն նախքան ակնկալեն, որ նրանք կավարտեն նկարը; Նման օրինակները պետք է խնամքով ընտրվեն և ներկայացվեն այնպես, որ օպտիմալացնեն դրանց կրթական օգտակարությունը: Այս իրավիճակում հուշումները պետք է օգտագործվեն որպես ոգեշնչման աղբյուր, ինչպես նաև առաջնորդություն:
Նրանք պետք է ոչ միայն ցույց տան կատարվող աշխատանքը, այլև ներառեն ենթագիտակցական առաջարկներ, թե ինչպես լուծել առնչվող գործողությունները ապագայում:
Դա անելու համար հուշումները կարող են մշակվել այնպես, որ պարունակեն սահմանափակ թվով գերազանց, բազմազան օրինակներ, որոնք արտացոլում են նախատեսված արտադրանքի ոգին: Յուրաքանչյուր դեպքի համար կտրվի աշխատանքի հստակ և հակիրճ նկարագրություն՝ խրախուսելով մոդելին բացահայտել օրինակներում ցուցադրված հիմքում ընկած օրինաչափությունները, սկզբունքները կամ ոճերը:.
Եթե մոդելին որոշակի գրական ոճով գրել սովորեցնելը նպատակ է, օրինակ, հուշումները կարող են պարունակել այդ ոճով գրված մի քանի նմուշային հատված, որին հաջորդում է առաջադրանք, որտեղ մոդելը պետք է օգտագործի այն, ինչ «դիտել է»՝ ստեղծելու համար: նոր կտոր.
Այս մոտեցումը բարելավում է մոդելի կարողությունը՝ ընդհանրացնելու մի քանի կադրից առնչվող առաջադրանքների ավելի լայն շրջանակ՝ օգնելով նրան հասկանալ առաջադրանքը և ներքաշել տրված օրինակների նրբությունները:
13. Ի՞նչ ռազմավարություններ կօգտագործեիք՝ նվազագույնի հասցնելու վնասակար կողմնակալությունները Արհեստական ինտելեկտի պատասխաններում՝ «Արագ ճարտարագիտության» միջոցով:
Ճիշտ այնպես, ինչպես այգեպանը ուշադիր ընտրում է սերմերը և խնամում է իր այգին՝ կանխելու ինվազիվ տեսակների տարածումը, արագ ճարտարագիտության միջոցով AI պատասխանների վնասակար կողմնակալությունը նվազագույնի հասցնելը պահանջում է մտածված և կանխամտածված մոտեցում:
Հուշումների ստեղծումը, որոնք բնականաբար ներառական են և անկողմնակալ, պահանջում է զգույշ ուշադրություն՝ խուսափելու լեզու օգտագործելուց կամ ենթադրություններ անելուց, որոնք կարող են ազդել AI-ի արդյունքների վրա:
Կանխամտածված նախապաշարմունքները կամ առանձին խմբերի մարգինալացումից խուսափելու համար կարևոր է զգույշ լինել բառեր և արտահայտություններ օգտագործելիս:
Դա նման է անցանկալի նյութերը բացառելու համար զտիչ կիրառելուն, որպեսզի արհեստական ինտելեկտին հասնեն միայն չեզոք, առողջ մուտքերը:
Հուշումներ ավելացնելը, որոնք հատուկ խթանում են այլ տեսակետների ուսումնասիրությունը, նույնպես կարող է շատ արդյունավետ մարտավարություն լինել: Սա ներառում է հուշումների մշակում, որոնք պահանջում են, որ AI-ն հաշվի առնի և ցուցադրի տարբեր տեսակետներ կամ պատասխաններ տա, որոնք ընդգրկում են սոցիալական, մշակութային և անձնական ծագման լայն սպեկտր:
Դա համեմատելի է քննարկման խմբում լայն զրույցի խթանման հետ, որտեղ յուրաքանչյուրի կարծիքը հարգվում և լսվում է:
Այս տեխնիկան Prompt Engineering-ի մեջ ինտեգրելու նպատակն է ուղղորդել AI-ին՝ տրամադրելու պատասխաններ, որոնք ոչ միայն զուրկ են վնասակար կողմնակալություններից, այլ նաև ընդլայնված են տարբեր տեսակետների շնորհիվ՝ խթանելով տեխնոլոգիայի հետ ավելի քաղաքացիական և ողջունելի հարաբերություններ:
14. Քննարկեք «արագ շղթայի» հայեցակարգը և ինչպես այն կարող է օգտագործվել AI մոդելների հետ բազմաքայլ առաջադրանքները լուծելու համար:
Արհեստական ինտելեկտի ներգրավման նոր մոտեցումը, արագ շղթայական կապը նման է ինչ-որ մեկին բարդ լաբիրինթոսով առաջնորդելուն՝ ռազմավարականորեն տեղադրված ցուցանակների հաջորդականությամբ:
Քայլ առ քայլ, AI-ն առաջնորդվում է յուրաքանչյուր ցուցանակով (կամ հուշումով, այս օրինակում) մի շարք գործողությունների կամ մտածողության գործընթացների միջոցով՝ հիմնվելով նախորդ քայլի տվյալների կամ արդյունքների վրա՝ ավելի մոտենալու արդյունքին: Ինչպես բարդ բաղադրատոմսը բաժանվում է մի շարք դիսկրետ, մարսելի հրահանգների, այս մոտեցումը հատկապես լավ է աշխատում բարդ կամ բազմաքայլ աշխատանքների դեպքում, որոնք չեն կարող համարժեք կերպով մշակվել մեկ հարցման մեջ:
Արագ շղթայականացումը թույլ է տալիս ուղղորդել AI-ն այնպիսի գործունեության միջոցով, որը կարիք ունի ավելի քան պարզ պատասխանի՝ տվյալների ըմբռնման կամ սինթեզի առումով:
Օրինակ, եթե առաջադրանքը պետք է իրականացնի հետազոտություն, ամփոփի արդյունքները և այնուհետև ձևակերպի հարցեր՝ հիմնվելով ամփոփման վրա, ապա յուրաքանչյուր փուլ կուղղվի տարբեր հարմարեցված հուշումով:
AI-ից կարող են պահանջվել հավաքել տվյալներ թեմայի վերաբերյալ առաջին հարցումով, ամփոփել դրանք երկրորդ հուշում, իսկ հետո օգտագործել ամփոփագիրը՝ խելացի հարցումներ ձևակերպելու համար երրորդ հուշումով:
Տրամադրելով AI-ին քայլ առ քայլ հրահանգներ, այն կարող է մնալ կենտրոնացած և հիմնել իր պատասխանները տեղին և համատեքստային տվյալների վրա՝ տալով ավելի մանրակրկիտ, տրամաբանական և արժեքավոր արդյունքներ:
15. Ինչպե՞ս կարող է Prompt Engineering-ը կիրառվել տիրույթի հատուկ հավելվածների համար լեզվական մոդելների ճշգրտման համար՝ առանց ուղղակի մոդելի վերապատրաստման:
Prompt Engineering-ը տիրույթին հատուկ հավելվածների համար լեզվական մոդելները փոփոխելու արագ միջոց է՝ առանց մոդելի ուղղակի վերապատրաստում պահանջելու: այն աշխատում է նման մի շարք մասնագիտացված ոսպնյակների, որոնք կենտրոնացնում են տեսախցիկը կոնկրետ առարկայի վրա՝ առանց ինքն իրեն փոխելու:
Դուք կարող եք փոխել մոդելի պատասխանները՝ համապատասխանեցնելով որոշակի ոլորտի մասնագիտացված գիտելիքներին, բառապաշարին և նպատակներին՝ ստեղծելով հուշումներ, որոնք արտացոլում են տվյալ տիրույթի էությունն ու նրբությունները:
Սա պահանջում է տիրույթի տերմինաբանության և կարիքների բարդ ըմբռնում, ի լրումն հուշումների պատրաստման նոր մեթոդի, որը կարող է մոդելից բերել մանրամասնության և փորձաքննության համապատասխան աստիճան:
Օրինակ, բժշկական միջավայրում հուշումներ կարող են արվել օգտագործել բժշկական լեզու, անդրադառնալ ընդհանուր առողջապահական իրավիճակներին և ընդօրինակել պաշտոնական բժշկական հաղորդակցության ձևաչափն ու էությունը:
Նմանապես, նախադեպային իրավունքի մեջբերումները, իրավական տերմինաբանությունը և փաստաթղթերի ձևաչափերը կարող են համարվել օրինական կիրառման խթանիչներ:
Տվյալ տիրույթի համար եզակի գործողությունների համար առավել տեղին, ճշգրիտ և օգտակար արդյունքներ ապահովելու համար այս ռազմավարությունը հիմնականում «առաջադրում է» AI-ն գործել դիտարկվող տիրույթի հայեցակարգային և լեզվական շրջանակների ներսում:
Սա մոդելի լայն ընդհանուր կարողությունները կենտրոնացնելու մեթոդ է փորձագիտության նեղ ճառագայթի մեջ՝ օգտագործելով մոդելի հիմքում ընկած հետախուզությունը որոշակի տիրույթի պահանջներին հատուկ ձևով, և այդ ամենը առանց հիմքում ընկած մոդելը փոխելու:
16. Որո՞նք են որոշ սահմանափակումներ, որոնք դուք հանդիպել եք Prompt Engineering-ում, և ինչպե՞ս եք դրանք լուծել:
AI պատասխանների կանխատեսելիությունն ու հետևողականությունը կարևոր խնդիրներ են արագ ճարտարագիտության մեջ: AI-ի բարդ հիմքում ընկած ալգորիթմները և ուսուցման մեծ հավաքածուն կարող են հանգեցնել տարբեր արդյունքների, նույնիսկ երբ այն ստեղծում է իդեալական հուշում:
Այս անկանխատեսելի բնույթը նման է այգի աճեցնելուն, որտեղ նույնիսկ զգույշ ցանելու դեպքում աճը, որը առաջանում է, կարող է զարմանալիորեն տարբերվել հողի, ջրի և արևի տարբերության պատճառով: Կրկնվող թեստավորումը և արագ կատարելագործումը կարևոր են դա հաղթահարելու համար:
Ինչպես այգեպանը սովորում է փոփոխել տնկման մարտավարությունը՝ որոշակի պարտեզի դասավորության հասնելու համար, դուք կարող եք աստիճանաբար ուղղորդել AI-ն դեպի ավելի հետևողական և կանխատեսելի արդյունքներ՝ մեթոդաբար կարգավորելով և վերահսկելով AI պատասխանների փոփոխությունները:
Լրացուցիչ սահմանափակումը վերաբերում է որոշակի հանձնարարությունների կամ հարցումների բնածին բարդությանը, որոնք դիմակայում են պարզ առաջարկություններին: Մեկ հուշումը կարող է պատշաճ կերպով չներկայացնել որոշ աշխատանքների համար անհրաժեշտ ենթատեքստը կամ ըմբռնման խորությունը:
Այս իրավիճակներում ժամանակին շղթայելը կարող է օգտակար լինել գործունեությունը ավելի փոքր, ավելի հեշտ կառավարվող մասերի բաժանելու համար: Այս մեթոդով, որը բաղկացած է նախորդ հուշման արդյունքի վրա հիմնվելուց, բարդ աշխատանքները կարելի է մաս առ մաս լուծել, ինչպես դժվար ոլորահատ սղոցի կտորները միասին դնելը:
Օգտագործելով այս տեխնիկան՝ դուք կարող եք հատել և նվազեցնել արագ ճարտարագիտության սահմանափակումները՝ մեծացնելով AI մոդելների օգտակարությունն ու արդյունավետությունը մի շարք ծրագրերում:
17. Կարո՞ղ եք բացատրել, թե ինչպես է «ջերմաստիճանի» հասկացությունը AI մոդելներում ազդում Prompt Engineering-ի միջոցով առաջացած պատասխանների վրա:
AI մոդելներում «ջերմաստիճան» հասկացությունը հետաքրքիր պարամետր է, որն ազդում է ստացված պատասխանների ինքնատիպության և բազմազանության վրա: Պատկերացրեք, որ ճաշատեսակի մեջ համեմունքների քանակը փոխվում է ձեր անձնական նախասիրությունների համաձայն:
Նմանապես, արհեստական ինտելեկտի մոդելում ավելի բարձր ջերմաստիճանի կարգավորումը նպաստում է պատասխանների ավելի մեծ ինքնատիպության և բազմազանության, քանի որ ավելի շատ համեմունք կարող է ուտեստը դարձնել ավելի հետաքրքիր, բայց նաև ավելի քիչ կանխատեսելի:
Ինչպես անտառի միջով լավ ճանապարհորդված արահետը, ավելի ցածր ջերմաստիճանի դեպքում մոդելի ելքերը ավելի պահպանողական են և սերտորեն կպչում են ուսուցման ընթացքում հայտնաբերված օրինաչափություններին` առաջացնելով ավելի անվտանգ և կանխատեսելի պատասխաններ:
Մյուս կողմից, ջերմաստիճանի կարգավորումների ավելացումը մղում է AI-ին իր պատասխանները ստեղծելու ավելի նորարարական կամ անսովոր լեզվական թռիչքների միջոցով: Սա կարող է հատկապես օգտակար լինել, երբ փնտրում եք նոր գաղափարներ կամ երբ ցանկանում եք, որ AI-ն դուրս գա պարզ, ընդունված լուծումներից:
Այնուամենայնիվ, կա մի լավ հավասարակշռություն, որը պետք է խախտվի. չափից շատ ջերմությունը կարող է առաջացնել ռեակցիաներ, որոնք չափազանց անկանոն կամ իռացիոնալ են, ճիշտ այնպես, ինչպես չափից շատ համեմունքները կարող են գերազանցել ճաշատեսակի համը:
Ինչպես խոհարարը փոխում է ջերմությունը՝ խոհարարական գլուխգործոցում համերի իդեալական հավասարակշռություն ձեռք բերելու համար, դուք կարող եք հարմարեցնել AI-ի արդյունքը Prompt Engineering-ում՝ զգուշորեն կարգավորելով ջերմաստիճանի կարգավորումը՝ համապատասխանեցնելով նորարարության և ռիսկի ցանկալի քանակին:
18. Նկարագրեք մի սցենար, որտեղ դուք օգտագործել եք Prompt Engineering-ը՝ լեզվական մոդելի միջոցով բարդ տվյալների հավաքածուները վերլուծելու և վերլուծելու համար:
Մի քանի հարթակներից սպառողների ներդրման լայնածավալ տվյալների բազա պարունակող նախագծում խնդիր էր դրված խտացնել այս հսկայական քանակությամբ տվյալները օգտակար պատկերացումների մեջ:
Տվյալների հավաքածուն ընդարձակ էր և հարուստ բարդ կարծիքներով, նախապատվություններով և առաջարկություններով, որոնք ցրված էին տարբեր լրատվամիջոցներում, ներառյալ կառուցվածքային հարցման պատասխանները և չկառուցված սոցիալական լրատվամիջոցների դիտողությունները:
Մեկնաբանություններում փոխանցված լեզվի և զգացմունքների բարդությունները դուրս էին տվյալների վերլուծության սովորական մեթոդների շրջանակից՝ պարտադրելով ավելի բարդ ռազմավարություն:
Օգտագործելով Prompt Engineering-ը, մենք ստեղծեցինք մի շարք հուշումներ, որոնք ուղղորդում էին AI-ին նախ խմբավորել մուտքերը ըստ կատեգորիաների, ինչպիսիք են հատկանիշները, հաճախորդների աջակցությունը, արժեքը և այլն:
Այնուհետև Արհեստական ինտելեկտին նորից հուշեցին՝ այս անգամ ամփոփելու զգացմունքները, բացահայտելու կրկնվող խնդիրները և նույնիսկ առաջարկելու հնարավոր ոլորտները զարգացման համար՝ հիմնվելով մեկնաբանությունների էության վրա՝ խորանալով յուրաքանչյուր կատեգորիայի մեջ:
Այս մեթոդական հուշման ընթացակարգի օգնությամբ AI-ն կարողացավ դառնալ տվյալների կայացած վերլուծաբան, ով կարող էր մեկնաբանել բարդ, չկառուցված տվյալները և դրանցից եզրակացություններ և օրինաչափություններ անել:
Նպատակային փոփոխությունները և ռազմավարական որոշումների կայացումը հնարավոր են դարձել մանրակրկիտ, գործող զեկույցի շնորհիվ, որն ամփոփում է հաճախորդի ներդրման առանցքը:
19. Ինչպե՞ս կօգտագործեիք Prompt Engineering-ը` բարելավելու AI մոդելի պատասխանների ճշգրտությունն ու համապատասխանությունը մասնագիտացված ոլորտում, օրինակ` իրավական կամ բժշկական:
Prompt Engineering-ի միջոցով AI մոդելի ճշգրտությունն ու համապատասխանությունը մասնագիտացված ոլորտներում, ինչպիսիք են իրավական կամ բժշկական տիրույթները, կարող են բարելավվել՝ մանրակրկիտ հավասարակշռելով առանձնահատկությունները, համատեքստը և տիրույթի գիտելիքները:
Հուշումները պետք է ուշադիր մշակվեն՝ արհեստական ինտելեկտը մասնագիտական ստանդարտների և տերմինաբանության խիստ պարամետրերի ներսում ուղղորդելու համար, քանի որ այս տիրույթները կենսական նշանակություն ունեն և կախված են ճշգրտությունից և հուսալիությունից:
Օրինակ՝ իրավական ոլորտում կարող են հուշումներ ստեղծվել՝ ներառելու որոշակի իրավական օրենսդրություն, նախադեպային իրավունք և հղումներ՝ խրախուսելով AI-ին ձևակերպել իր պատասխանները ընդունված իրավական տերմինաբանությամբ և նախադեպերով:
Նմանապես, բժշկական ոլորտում հուշումները կարող են օգտագործել կլինիկական ուղեցույցներ, բժշկական տերմինաբանություն և ախտորոշիչ չափանիշներ՝ երաշխավորելու, որ AI-ի պատասխանները համապատասխանում են էթիկական և բժշկական չափանիշներին:
Օգտագործելով այս մեթոդը՝ AI-ի արդյունքները դառնում են ավելի ճշգրիտ և տեղին, միաժամանակ ավելի սերտորեն համահունչ լինելով համապատասխան ոլորտի հատուկ գիտելիքներին և ընթացակարգային բարդություններին:
AI-ն դառնում է ավելի օգտակար գործիք և կարող է արտադրել արդյունքներ, որոնք հարգում են մասնագիտացված գիտելիքի բազայի բարդությունն ու խորությունը՝ ներառելով տիրույթին հատուկ պատկերացումներ և ենթատեքստեր հուշումների մեջ:
20. Քննարկեք Prompt Engineering-ի դերը լեզվական մոդելներում «հալյուցինացիաների» խնդիրը մեղմելու գործում:
In լեզվի մոդելավորում, «հալյուցինացիա» տերմինը վերաբերում է իրավիճակներին, երբ AI-ն արտադրում է տվյալներ, որոնք հիմնված չեն փաստական ճշգրտության կամ իրականության վրա. այն համեմատելի է հեքիաթասացին, որը ստեղծում է պատմություն բացառապես ֆանտազիայի վրա հիմնված:
Այս խնդիրն ավելի ակնհայտ է այն գործողություններում, որոնք պահանջում են ճշգրիտ, վստահելի տեղեկատվություն, ինչը դժվարացնում է AI-ի կողմից ստեղծված նյութի վստահությունը և օգտագործումը:
Այս խնդիրը մեղմելու համար արագ ճարտարագիտությունը կարևոր է, քանի որ այն զգուշորեն ուղղորդում է AI-ն ավելի ստուգելի և ապացույցների վրա հիմնված արդյունքների արտադրությանը:
Սա ենթադրում է հուշումների ստեղծում, որոնք հատուկ շեշտում են փաստացիության և ճշտության անհրաժեշտությունը՝ կա՛մ AI-ին խորհուրդ տալով կախված լինել տվյալների հուսալի աղբյուրներից, կա՛մ նշելով նրա պատասխանների նկատմամբ վստահության աստիճանը:
Գիտելիքի արտադրության նկատմամբ ավելի քննադատական և բաց մոտեցման խթանման համար կարող են ներառվել նաև հուշումներ՝ AI-ից պահանջելու հղումներ կամ հիմնավորումներ տրամադրել իր պնդումների համար:
Մենք կարող ենք զգալիորեն նվազեցնել հալյուցինացիաների հաճախականությունը՝ բարելավելով մեր փոխազդեցությունը AI մոդելների հետ լավ մշակված հուշումների միջոցով, ինչը կբարձրացնի AI-ի կողմից արտադրված բովանդակության հուսալիությունն ու վստահելիությունը:
21. Ինչպե՞ս եք կանխատեսում Prompt Engineering-ի էվոլյուցիան արհեստական ինտելեկտի տեխնոլոգիաների առաջընթացով, և ի՞նչ հմտություններ եք կարծում, որ ավելի կարևոր կդառնան:
Prompt Engineering-ը մասնագիտություն է, որը ակնկալվում է, որ կդառնա շատ ավելի բարդ և առաջադեմ, քանի որ AI տեխնոլոգիաները շարունակում են կատարելագործվել:
Ապագայում Prompt Engineering-ը, ամենայն հավանականությամբ, մեծ դեր կխաղա AI-ի էթիկական մտածողության, ստեղծագործական մտածողության և ուսուցման գործընթացների վրա ազդելու գործում՝ ի լրումն AI-ի արձագանքելու կարողության ուղղորդման:
Արհեստական ինտելեկտը գնալով ավելի հմուտ կլինի հավասարակշռելու իր հաշվողական կարողությունները մարդկային ինտուիցիայի հետ՝ թույլ տալով իր համակարգերի հետ ավելի բարոյական, համատեքստային և անհատականացված փոխազդեցություններ:
Արագ ինժեներները պետք է ունենան կարողություններ, ներառյալ կարեկցանքը, էթիկական դատողությունը և քննադատական մտածողությունը այս փոփոխվող միջավայրում:
Արհեստական ինտելեկտի պատասխանատու և շահավետ վարքագիծը խրախուսող հուշումների պատրաստման համար անհրաժեշտ կլինի AI-ի կողմից ստեղծված նյութի էթիկական հետևանքների խորը ընկալում, ինչպես նաև օգտատերերի տարբեր և բարդ պահանջները կանխատեսելու և հասկանալու կարողություն:
Ավելին, AI-ի սահմանները մղելու համար, թե ինչ կարող է հասնել AI-ն՝ համագործակցելով մարդկային ուղղության հետ, ստեղծագործականությունը կարևոր կլինի AI-ի հետ ներգրավվելու նոր մեթոդներ հայտնաբերելու համար:
TԱրագ ճարտարագիտության միջոցով AI-ի հետ հաջողությամբ առաջնորդելու և փոխազդելու կարողությունը կենսական տաղանդ կլինի՝ համատեղելով տեխնիկական ճարտարությունը մարդակենտրոն պատկերացումների հետ, քանի որ AI-ն ավելի ու ավելի է միահյուսվում կյանքի և աշխատանքի բոլոր մասերին:
22. Նկարագրեք մի նախագիծ, որտեղ դուք իրականացրել եք Prompt Engineering տեխնիկան՝ զգալիորեն բարելավելու բիզնես գործընթացի արդյունավետությունը:
Վերջերս կատարված նախագծում մենք հեղափոխեցինք մանրածախ հաճախորդի առցանց հարցումների մշակման ընթացակարգը՝ օգտագործելով Prompt Engineering-ը՝ բարելավելու նրանց հաճախորդների աջակցության գործողությունները:
Երբ հաճախորդի համակարգը առաջին անգամ ներդրվեց, այն ուներ պարզ չաթ-բոտ, որը կարող էր պատասխանել պարզ հարցերին, բայց խնդիրներ ուներ հաճախորդների ավելի բարդ հարցումների հետ:
Որպես արդյունք, կար մարդկային գործակալների ուղղորդման բարձր մակարդակ և լուծման երկար ժամանակ:
Մենք օգտագործեցինք առաջադեմ ճարտարագիտական մոտեցումներ՝ չաթ-բոտի փոխազդեցության պարադիգմը բարելավելու համար: Մենք ստեղծեցինք մի շարք կառուցվածքային հուշումներ, որոնք ներառում էին համատեքստին հատուկ տերմիններ և արտահայտություններ՝ օգնելու մեզ ավելի լավ հասկանալ սպառողների հարցումների նպատակը:
Օրինակ, եթե սպառողը խնդրել է «վերադարձի քաղաքականություն», հրահանգը նախատեսված էր բացահայտելու թեման և հավաքելու այլ տեղեկություններ, ինչպիսիք են ապրանքի տեսակը և գնման ամսաթիվը, ինչը թույլ է տալիս ավելի ճշգրիտ պատասխաններ ստանալ:
Այս ռազմավարությունը բարձրացրեց առաջին կոնտակտի լուծման մակարդակը, ինչը զգալիորեն նվազեցրեց մարդկային ներգրավվածության պահանջը:
Հաճախորդների գոհունակությունը և արձագանքման արդյունավետությունը երկուսն էլ զգալիորեն աճել են որպես հետևանք: Չաթբոտը կարող էր պատասխանել հարցերի ավելի մեծ շրջանակին, և երբ նա հարցումներ էր ուղղում մարդկային գործակալներին, տեղեկատվությունը պարզ էր և հակիրճ, ինչը թույլ էր տալիս ավելի արագ պատասխաններ ստանալ:
Այս նախագիծը ծառայեց որպես օրինակ, թե ինչպես Prompt Engineering-ը կարող է պարզեցնել և բարելավել ընկերության սովորական գործընթացը՝ վերածելով արդյունավետ գործունեության, որը նվազեցնում է գործառնական ծախսերը և բարձրացնում հաճախորդների գոհունակությունը:
23. Ի՞նչ կարծիքի եք Prompt Engineering-ի կողմից մանիպուլյացիայի կամ մոլորության մեջ գցելու հնարավորության մասին, և ինչպե՞ս կարող են այդ ռիսկերը մեղմվել:
Արագ ճարտարագիտությունը հսկայական ներուժ ունի բարելավելու AI-ի օգտակարությունը, բայց նաև, եթե չստուգվի, կարող է մանիպուլացնել կամ կեղծ արդյունքներ տալ:
Այս երկկողմանի որակը բխում է այն փաստից, որ արագ կառույցները զգալի ազդեցություն ունեն AI պատասխանների վրա՝ ազդելով նրանց վրա՝ հետևելու կոնկրետ ուղիների կամ եզրակացություններ անելու, որոնք կարող են օբյեկտիվ չլինել:
Օրինակ, AI-ն կարող է տալ արդյունքներ, որոնք տարածում են կեղծ տեղեկատվություն կամ կանխակալ գաղափարներ, եթե հուշումները հանգիստ ենթադրում են որոշակի կարծիքներ կամ բաց թողնում կարևոր մանրամասներ:
Թափանցիկությունը և էթիկական չափանիշները պետք է ներառվեն Prompt Engineering նախաձեռնությունների նախագծման և իրականացման մեջ՝ այդ վտանգները նվազեցնելու համար:
Հնարավոր կողմնակալության կամ մանիպուլյատիվ ասպեկտների վերաբերյալ հուշումները գնահատելու և վերլուծելու արագ նախագծման գործընթացում մի շարք շահագրգիռ կողմերի ներառումը ստուգումներ և հավասարակշռություններ ներառելու արդյունավետ միջոց է:
Ավելին, AI համակարգերի ստեղծումը ներկառուցված անվտանգության առանձնահատկություններով, որոնք նույնացնում և ընդգծում են պոտենցիալ խաբուսիկ նշանները, կարող են օգնել կանխարգելել չարաշահումները:
Ավելին, շատ կարևոր է զարգացնել AI-ի ստեղծման և կիրառման շուրջ էթիկական մշակույթը, որը աջակցվում է հստակ կանոնակարգերով և էթիկական AI պրակտիկաների շարունակական ցուցումներով:
Էթիկական վարքագիծը խրախուսելը և ծրագրավորողներին ու օգտատերերին արագ ճարտարագիտության հետևանքների մասին կրթելը կարևոր է AI տեխնոլոգիայի առաջընթացը ճիշտ օգտագործելու համար: Նախաձեռնող դիրքորոշում որդեգրելով՝ մենք կարող ենք պահպանել AI-ի փոխազդեցությունների ամբողջականությունը և համոզվել, որ տեխնոլոգիան միշտ օգտակար է հասարակության համար:
24. Ինչպե՞ս կմոտենայիք ստեղծել բազմամոդալ հուշում, որը համատեղում է տեքստը և պատկերները բարդ առաջադրանքի համար:
Բարդ ռազմավարություն է անհրաժեշտ՝ բանավոր և վիզուալ ազդանշանները հաջողությամբ ինտեգրելու համար, երբ ստեղծվում է բազմամոդալ հուշում, որը խառնում է տեքստն ու վիզուալները:
Սա կբարելավի AI-ի կարողությունը՝ իրականացնելու դժվար առաջադրանքներ, որոնք պահանջում են մի քանի զգայական եղանակներից ստացված մուտքերի ըմբռնում:
Մուլտիմեդիա ներկայացումը, որտեղ յուրաքանչյուր տեղեկատվական եղանակ աջակցում է մյուսին և տալիս է ավելի խորը, ավելի համապարփակ ենթատեքստ տվյալ աշխատանքի համար, նման է արագ ճարտարագիտության, որը պահանջում է այս տեսակի վարժությունը:
Գովազդային արշավ ստեղծելու ժամանակ, օրինակ, հուշագիրը կարող է պարունակել նկարներ, որոնք պատկերում են արշավի ոճը, գունային սխեման և տրամադրվածությունը՝ ի հավելումն արշավի նպատակների, թիրախային լսարանի և ցանկալի զգացմունքային երանգի հակիրճ բանավոր նկարագրությանը:
Սրանք միասին թույլ են տալիս AI-ին միաժամանակ «տեսնել» և «կարդալ» պահանջները՝ հանգեցնելով նախագծի նրբություններին ավելի մանրակրկիտ ըմբռնմանը: Թեև լուսանկարները կարող են ընդօրինակվել ոճի և տրամադրության հատուկ նմուշներ, տեքստը կարող է ինտելեկտին հրահանգել ռազմավարական նպատակների և վերացական հասկացությունների վերաբերյալ:
Կարևոր է համոզվել, որ այս հուշումները ստեղծելիս տեքստը և վիզուալները ոչ միայն տեղին և հասկանալի են, այլև դասավորված են այնպես, որ դրանք ուժեղացնեն և բացատրեն միմյանց:
Կարող է անհրաժեշտ լինել հավասարակշռել մուտքերը այնպես, որ ոչ մեկը չհաղթի մյուսներին՝ կրկնակի փորձարկման և փոփոխման միջոցով:
Դուք կարող եք լիովին օգտագործել բարդ արհեստական ինտելեկտի համակարգերը՝ ուշադիր կառուցելով այս բազմամոդալ ակնարկները, որոնք թույլ կտան նրանց կատարել և հասկանալ բարդ, ստեղծագործական գործունեությունը բարդության մակարդակով, որը համեմատելի է մարդկանց մակարդակի հետ:
25. Ի՞նչ ձևերով կարող է Prompt Engineering-ը նպաստել AI մոդելի որոշումների բացատրելիությանը և թափանցիկությանը:
AI համակարգերի և դրանց օգտատերերի միջև վստահության և փոխըմբռնման ձևավորումը պահանջում է AI մոդելի որոշումների ինչպես բացատրելիություն, այնպես էլ թափանցիկություն, որոնք երկուսն էլ կարող են զգալիորեն բարելավվել արագ ճարտարագիտության միջոցով:
Մենք կարող ենք AI-ին հրահանգել ոչ միայն տալ պատասխաններ, այլ նաև բացատրել տրամաբանությունը կամ տվյալների աղբյուրները, որոնք աջակցում են այդ պատասխաններին՝ զգուշորեն նախագծելով հուշումները:
Այս մեթոդը համեմատելի է ուսուցչի՝ աշակերտին դժվար գաղափար հաղորդելու հետ, որտեղ բացատրության գործընթացը նույնքան կարևոր է, որքան լուծումը:
Օրինակ, հրամայականը կարող է մշակվել ոչ միայն հնարավոր ախտորոշում առաջարկելու, այլ նաև այս եզրակացության համար ախտանշանները, օժանդակ տեղեկություններ և գիտական հետազոտություններ տրամադրելու համար այն իրավիճակում, երբ AI մոդելն օգտագործվում է բժշկական ախտորոշումներին օգնելու համար:
Հարցման այս տեսակը AI-ին հրավիրում է «ցուցադրել իր աշխատանքը»՝ բացատրելով, թե ինչպես է այն եկել որոշակի եզրակացության: Սա օգնում է AI-ի որոշումների կայացման գործընթացն ավելի տեսանելի դարձնելու և բժիշկների համար ավելի հեշտ ստուգելու և հավատալու համար:
Թափանցիկությունը կարող է հետագայում բարելավվել՝ օգտագործելով Prompt Engineering-ը՝ խնդրելով AI մոդելներին առաջարկել մեջբերումներ կամ հղումներ դեպի տվյալների աղբյուրները, որոնց հետ նրանք խորհրդակցել են, կամ նկարագրել այլ արդյունքներ, որոնց մասին նրանք մտածում էին:
Այս մոտեցումը ցույց է տալիս մոդելի որոշումների կայացման գործընթացները և օգնում շահագրգիռ կողմերին հասկանալու այն տվյալների շրջանակն ու բարդությունը, որոնք AI-ն հաշվի է առնում:
Հետևաբար, Prompt Engineering-ը հայտնվում է որպես AI-ի ընթացակարգերը վերծանելու հզոր գործիք՝ դրանք դարձնելով ավելի հեշտ հասկանալի և հասանելի հաճախորդների համար: Սա մեծացնում է վստահությունը և կախվածությունը AI լուծումներից կարևոր հավելվածներում:
26. Քննարկեք մի իրավիճակ, երբ դուք պետք է օգտագործեիք Prompt Engineering-ը` ապահովելու համար տվյալների գաղտնիության կանոնակարգերի համապատասխանությունը AI արդյունքներում:
Առողջապահության մատակարարի համար AI-ի վրա աշխատող հաճախորդների աջակցության համակարգ ներառող նախագծում մենք բախվեցինք տվյալների գաղտնիության խիստ պահանջներին համապատասխանելու կարևոր խոչընդոտին, ինչպիսին է ԱՄՆ-ում HIPAA-ն:
AI-ն պետք է խստորեն պահպանի կանոնակարգերը, որոնք պաշտպանում են հիվանդի տվյալների գաղտնիությունն ու անվտանգությունը, քանի որ այն ստեղծվել է հիվանդի նուրբ հարցերին պատասխանելու և հարմարեցված ուղեցույց առաջարկելու համար:
Մենք օգտագործեցինք Prompt Engineering մոտեցումները՝ AI-ի մշակման առօրյայում գաղտնիության հստակ ստուգումներ ներառելու համար՝ ապահովելով, որ համակարգը պահպանում է գաղտնիության այս պահանջները:
Որպեսզի արհեստական ինտելեկտը թույլ չտա անձնապես ճանաչելի տեղեկատվություն արտադրել, օրինակ, մենք ստեղծեցինք հուշումներ, որոնք հրահանգներ տվեցին անանուն դարձնել ցանկացած նման տեղեկատվություն:
Սա ներառում էր AI-ի պատասխանների փոփոխությունն այնպես, որ անունները, ճշգրիտ ամսաթվերը կամ ցանկացած այլ տեղեկատվություն, որը կարող է օգտագործվել հիվանդի նույնականացման համար, հեռացվել են, նույնիսկ եթե մուտքագրումը նման տեղեկատվություն ունի:
Հուշումները նախատեսված էին նաև AI-ին հիշեցնելու այն միջավայրը, որտեղ այն գործում էր՝ ստիպելով նրան ընդգծել պատասխանները, որոնք ավելի ուշադիր քննարկման կամ զգայունության կարիք ունեն:
Երկկողմանի այս ռազմավարությունը, որը AI-ին հրահանգում էր, թե ինչպես վարվել զգայուն տվյալների հետ և կանոնավոր կերպով ստուգել համապատասխանությունը, կարևոր նշանակություն ունեցավ հիվանդի տվյալների գաղտնիությունն ու ճշգրտությունը պահպանելու համար:
Ի հավելումն օրինական պարտավորությունների կատարմանն օգնելու, այս մտածված նախագծված հուշումների գործարկումը կարևոր նշանակություն ունեցավ օգտատերերի վստահությունը խթանելու և AI համակարգը և՛ օգտակար լինելը, և՛ հաշվի առնելով գաղտնիության հարցերը:
27. Ինչպե՞ս եք հավասարակշռում կրեատիվության անհրաժեշտությունը և արագ ճարտարագիտության մեջ ճշգրտության անհրաժեշտությունը, հատկապես զգայուն ծրագրերում:
Այն պահանջում է մանրակրկիտ պլանավորում, որը հաշվի է առնում AI կարողությունների և՛ առավելությունները, և՛ թերությունները՝ արագ ճարտարագիտության մեջ ճշգրտության և հնարամտության անհրաժեշտության միջև հավասարակշռություն հաստատելու համար, հատկապես զգայուն կիրառությունների համար:
Այս նուրբ հավասարակշռությունը նման է արվեստագետի հավասարակշռությանը, ով պետք է հարգի իր առևտրի մեթոդները, միաժամանակ փորձելով ինչ-որ թարմ և նշանակալի բան հաղորդել:
Ճշգրտությունը կարևոր է զգայուն ծրագրերում, ներառյալ ֆինանսական խորհրդատվություն կամ բժշկական տեղեկատվություն պահանջող ծրագրերում: Հուշումները պետք է նախագծվեն այնպես, որ AI-ն ուշադիր հետևի վավերացված տվյալներին և սահմանված պարամետրերին` առաջնահերթություն տալով փաստացի ճշգրտությանը և հուսալիությանը:
Ապահովելու համար, որ ստեղծագործական մեկնաբանությունները չեն հանգեցնի կլինիկական սխալների, դուք կարող եք հատուկ հանձնարարել AI-ին հիմնավորել իր պատասխանները ամենավերջին կլինիկական առաջարկությունների և փորձագետների կողմից վերանայված հետազոտությունների վրա՝ բժշկական ախտորոշման գործիքի համար հուշումներ ստեղծելիս:
Բայց ստեղծարարությունը չպետք է ամբողջությամբ անտեսվի, հատկապես, երբ այն կարող է բարելավվել մասին փորձը կամ առաջարկեք ավելի խորաթափանց տեղեկատվություն:
Այս իրավիճակներում ստեղծարարությունը կարող է ապահով կերպով ներառվել՝ թույլ տալով AI-ի փորձին՝ տվյալների ճշգրիտ փոխանցման տարբեր մոտեցումներով, այդ թվում՝ անալոգիաներ, գրաֆիկա կամ այլընտրանքային բացատրություններ ստեղծելով, որոնք կարող են օգնել սպառողներին հասկանալ և գտնել բարդ նյութերն ավելի հետաքրքիր:
Գաղտնիքն այն է, որ հրահանգները կազմակերպվեն այնպես, որ AI-ի ստեղծագործական արդյունքները սահմանափակվեն նրանով, թե ինչն է ճիշտ և հարմար տվյալ իրավիճակի համար:
28. Կարո՞ղ եք նկարագրել իրական ժամանակի կիրառություններում արագության և հաշվողական արդյունավետության հրահանգների օպտիմալացման տեխնիկա:
Իրական ժամանակի հավելվածներում արագ արագությունը և հաշվողական արդյունավետության օպտիմիզացումը կարևոր են, հատկապես, երբ AI համակարգերը պետք է անմիջապես արձագանքեն, օրինակ՝ չաթ-բոտերը հաճախորդների աջակցության համար կամ ինտերակտիվ գործիքներ:
Հուշումների բարդությունը պարզեցնելը և հաշվողական բեռը նվազեցնելու վրա կենտրոնանալը, առանց պատասխանների տրամաչափը խախտելու, արդյունավետ ռազմավարություն է:
Հիմնական մոտեցումներից մեկը հուշումների կառուցվածքն ավելի պարզեցնելն է: Սա պահանջում է զերծ մնալ չափազանց բարդ կամ խորը բույն դրված հարցերից, քանի որ դրանք կարող են ստիպել մոդելին ձեռնարկել ավելի շատ ժամանակատար և հաշվողական ծախսատար եզրակացությունների ընթացակարգեր:
Որպես այլընտրանք, հուշումները կարող են լինել պարզ և հակիրճ՝ նշելով անհրաժեշտ գործողությունը կամ պատասխանը հեշտ հասկանալի ձևով:
Օրինակ, հուշումը կարելի է բաժանել ավելի կենտրոնացված, պարզ հարցերի, որոնց AI-ն կարող է ավելի արագ պատասխանել, քան բարդ, բազմաբնույթ հարցում ներկայացնելը:
Ավելին, արդյունավետությունը կարող է մեծապես աճել՝ պահպանելով հանրաճանաչ պատասխանները կամ կիրառելով կաղապարային լուծումներ ընդհանուր պահանջվող թեմաների համար:
Համակարգը կարող է նվազեցնել իրական ժամանակի հաշվարկի պահանջը, ինչը հանգեցնում է ավելի արագ արձագանքման ժամանակների՝ նախատեսելով հաճախ տրվող հարցերը և նախապես հաշվարկելով պատասխանները, որտեղ գործնական է:
Այս մեթոդը երաշխավորում է, որ AI համակարգը արձագանքում է նույնիսկ բարձր պահանջարկի իրավիճակներում՝ արագացնելով փոխազդեցությունը և նվազեցնելով դրա հաշվողական բեռը: Այս մեթոդներն աջակցում են իրական ժամանակի հավելվածների սահուն աշխատանքին՝ ապահովելով AI-ի արագ և հուսալի փոխազդեցություններ, որոնք կարևոր են ինչպես գործառնական արդյունավետության, այնպես էլ օգտագործողի երջանկության համար:
29. Ինչպե՞ս կօգտագործեիք Prompt Engineering-ը նոր խնդրի համար AI-ի վրա հիմնված լուծում մշակելու համար, որտեղ հաստատված նախադեպերը քիչ են:
Prompt Engineering-ն օգտագործելիս դուք պետք է օգտագործեք հնարամիտ և հետախուզական մոտեցում, երբ գործ ունեք նոր իրավիճակի հետ, որի օրինակները քիչ են:
Սա նման է անհայտ երկրում ձեր ճանապարհը գտնելու փորձին. ճիշտ պատասխանները գտնելու համար պետք է լինել ստեղծագործ և ճկուն:
Առաջին փուլը խորը ուսումնասիրություն է և խնդրի տիրույթի ընկալում, որքան հնարավոր է շատ տվյալներ ստանալը հարակից խնդիրների կամ սցենարների վերաբերյալ, որոնք համադրելի են:
Այնուհետև հուշումները կարող են խնամքով մշակվել՝ ուղղորդելու AI-ն, քանի որ այն տարածվում է հայտնի դեպքերից դեպի նոր թողարկում:
Սա կարող է հանգեցնել հետաքննական հարցումների հաջորդականության ձևակերպմանը, որոնք դրդում են AI-ին ստեղծել մի քանի հնարավոր լուծումներ կամ տեսություններ, որոնք հիմնված են գիտելիքի հարակից ոլորտներում: Դեռևս ապահովելով, որ AI-ի պատասխանները հիմնված են համապատասխան փաստերով և տրամաբանական եզրակացություններով, այս հուշումները պետք է ստեղծվեն նորարարությունը խրախուսելու համար:
Նախնական հայեցակարգերի մշակումից հետո հուշումները կարող են պարբերաբար բարելավվել՝ ավելացնելով նախնական հետազոտությունների տվյալները և արդյունքները, որպեսզի AI-ի ուշադրությունն ուղղվի դեպի հետաքննության ավելի հետաքրքիր ուղղություններ: Այս ընթացակարգը նման է քանդակագործությանը, որտեղ հումքը զտվում և քանդակվում է բազմակի փորձերի միջոցով:
Այստեղ, Prompt Engineering-ը ծառայում է որպես կրկնվող ուսուցման և հարմարվողականության դինամիկ շրջանակ, ի լրումն խթանման գործիք լինելուց: Սա թույլ է տալիս AI-ին բարելավել իր արդյունքները՝ դրանք համապատասխանեցնելով խնդրի զարգացող գիտելիքներին:
Այս մեթոդը օգտագործում է AI-ի հարմարվողականությունը և սովորելու հնարավորությունները՝ հնարավորություն ընձեռելու նորագույն խնդիրների համար հատուկ լուծումներ ստեղծելու համար:
30. Ի՞նչ մեթոդներ եք օգտագործում արագ ճարտարագիտության վերջին առաջընթացների և լավագույն փորձի մասին տեղեկանալու համար:
Արագ ճարտարագիտության ոլորտում գիտելիքի պահպանումը և հաջող իրականացման երաշխավորումը պահանջում է արդիական լինել ամենավերջին զարգացումների և լավագույն փորձի վերաբերյալ:
Իմ ռազմավարությունը համատեղում է շարունակական կրթությունը մասնագիտական համայնքներում ակտիվ ներգրավվածության հետ:
Նախևառաջ, ես հաճախ եմ կարդում գիտական հրապարակումներ և մասնակցում եմ արհեստական ինտելեկտի մասին կոնֆերանսների և վեբինարների Machine Learning.
Այս նյութերը կարևոր են վերջին ուսումնասիրությունների, արագ ճարտարագիտության ոլորտում նոր ուղղությունների և ժամանակակից մեթոդների մասին սովորելու համար:
Վերջին հետազոտությունները ներկայացված են NeurIPS-ի նման կոնֆերանսներում կամ ամսագրերում, ինչպիսիք են Journal of-ը Արհեստական բանականություն Հետազոտությունը հաճախ անմիջապես կիրառելի է կամ հարմարվում է իմ աշխատանքին:
Ես նաև ակտիվ մասնակցում եմ մասնագիտական ցանցերին և առցանց ֆորումներին, որտեղ պրակտիկանտները փոխանակում են խնդիրներ, լուծումներ և դեպքերի ուսումնասիրություն:
Իրական ժամանակում գիտելիքների փոխանակումը մեծապես նպաստում է համայնքի վրա հիմնված ուսուցման միջավայրերին, ինչպիսիք են Stack Overflow, GitHub և LinkedIn խմբերի պլատֆորմներում:
Այս համայնքների հետ փոխգործակցությունն ավելի լայն պատկերացում է տալիս այն մասին, թե ինչպես են հաջողությամբ իրականացվում տարբեր ռազմավարություններ տարբեր ոլորտներում և կիրառություններում, ի լրումն որոշակի խնդիրների լուծմանն օժանդակելու:
Համատեղելով համայնքի ներգրավվածությունը ակադեմիական խստությամբ՝ ես կարող եմ մնալ Prompt Engineering-ի առաջատար եզրին և բարելավել իմ աշխատանքը ամենավերջին տեղեկատվության և տեխնիկայի միջոցով:
31. Ինչի՞ն եք առաջնահերթություն տալիս աշխատանքի առաջին մի քանի շաբաթների ընթացքում, եթե աշխատանքի ընդունվեիք:
Եթե աշխատանքի ընդունվեի, ես իմ աշխատանքի առաջին մի քանի շաբաթները կնվիրեի ընկերության նպատակներին, մշակույթին և գործառնական ընթացակարգերին ամուր պատկերացում կազմելուն:
Որպեսզի ինտեգրումը և ներդրումը հաջող լինեն, այս հիմքը կարևոր է: Ես մեծ առաջնահերթություն կդնեի տարբեր գերատեսչությունների թիմի կարևոր անդամների հետ փոխհարաբերությունների հաստատմանը` դա իրականացնելու համար:
Խոսակցությունը գործընկերների հետ՝ իմանալու նրանց պայքարի, մեթոդների և ձեռքբերումների մասին, օգտակար կլինի ինձ համար, քանի որ այն կպարզաբանի ներքին դինամիկան և ցույց կտա ինձ, թե ինչպես կարող է իմ Արագ ինժեներական փորձը լավագույնս աջակցել կազմակերպության նպատակներին:
Միևնույն ժամանակ, ես ինքս ինձ կսկսեմ ծանոթանալ «Արագ ինժեներական» ցանկացած ընթացիկ նախագծի կամ ոլորտների հետ, որտեղ կարող են օգտագործվել իմ հմտությունները: Սա ներառում է նախորդ նախաձեռնությունների և դրանց արդյունքների վերլուծություն՝ որոշելու համար, թե ինչն է ճիշտ աշխատել և ինչը չի աշխատել:
Ես կսկսեի ուրվագծել առաջին ներդրումները, որոնք կարող եմ անել այս իրողությունները հաշվի առնելուց հետո՝ նշելով և՛ կարճաժամկետ, և՛ երկարաժամկետ ձեռքբերումները:
Օգտագործելով այս ռազմավարությունը, ես կարող եմ վստահ լինել, որ ես ոչ միայն արժեք եմ ներկայացնում ի սկզբանե, այլև համահունչ եմ ընկերության ռազմավարական նպատակներին, որոնք ինձ կառաջարկեն հաջողության հասնել իմ կարիերայում:
Եզրափակում
Ամփոփելով, արագ ճարտարագիտության իմացությունը շատ կարևոր է նրանց համար, ովքեր նպատակ ունեն առավելագույնս օգտագործել AI տեխնոլոգիան:
Այս ոլորտում հարցազրույցները հաճախ կենտրոնանում են AI-ի վարքագիծը հասկանալու և ազդելու անհատի կարողությունների գնահատման վրա՝ օգտագործելով խոհուն հուշումները:
Այս գնահատականները գերազանցում են հմտությունները և խորանում են էթիկական նկատառումների, ինչպես նաև AI-ի տարբեր և երբեմն բարդ սցենարներում կիրառելու ունակության մեջ:
Հետևաբար, հարցազրույցներին պատրաստվելը պահանջում է հասկանալ ինչպես տեխնոլոգիան, այնպես էլ դրա իրական աշխարհի հետևանքները՝ ապահովելով, որ թեկնածուները կարող են արդյունավետորեն նպաստել այս դինամիկ և արագ զարգացող տիրույթում:
Հարցազրույցի նախապատրաստման հետ կապված օգնության համար տե՛ս Հաշդորկի հարցազրույցների շարքը.
Թողնել գրառում