ສາລະບານ[ເຊື່ອງ][ສະແດງ]
- 1. ວິສະວະກໍາ Prompt ແມ່ນຫຍັງ, ແລະເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງສໍາຄັນໃນສະພາບການຂອງຕົວແບບ AI ເຊັ່ນ GPT-4?
- 3. ທ່ານຈະອອກແບບການກະຕຸ້ນເຕືອນແນວໃດເພື່ອສ້າງຄໍາຕອບທີ່ງ່າຍດາຍ, ຄວາມຈິງ, ເຊັ່ນ: ນະຄອນຫຼວງຂອງປະເທດ?
- 6. ອະທິບາຍສະຖານະການທີ່ວິສະວະກໍາທັນທີສາມາດປັບປຸງຄຸນນະພາບຂອງການຕອບສະຫນອງຂອງ AI ໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
- 7. ທ່ານຈະເຂົ້າຫາການດີບັກ ແລະປັບປຸງການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ໃຫ້ຜົນຕອບແທນທີ່ບໍ່ໜ້າພໍໃຈຈາກຕົວແບບ AI ແນວໃດ?
- 8. ສົນທະນາຜົນກະທົບຂອງຄໍາຖາມຊັ້ນນໍາໃນ Prompt Engineering ແລະວິທີທີ່ເຂົາເຈົ້າອາດຈະເຮັດໃຫ້ການຕອບໂຕ້ AI skew.
- 9. ໃນປະສົບການຂອງເຈົ້າ, ການເລືອກພາສາໃນທັນທີມີອິດທິພົນຕໍ່ຜົນຜະລິດຂອງຕົວແບບ AI ຫຼາຍພາສາແນວໃດ?
- 10. ເຈົ້າສາມາດອະທິບາຍວຽກງານທີ່ຊັບຊ້ອນທີ່ເຈົ້າເຮັດແບບອັດຕະໂນມັດ ຫຼື ປັບປຸງໂດຍໃຊ້ວິສະວະກຳທີ່ທັນສະໃໝໄດ້ບໍ?
- 11. ເຈົ້າຈະສ້າງການກະຕຸ້ນເຕືອນແນວໃດເພື່ອເອົາການເລົ່າເລື່ອງທີ່ສ້າງສັນຈາກຕົວແບບ AI?
- 12. ອະທິບາຍວິທີທີ່ທ່ານອາດຈະໃຊ້ Prompt Engineering ເພື່ອເພີ່ມຄວາມສາມາດໃນການຮຽນຮູ້ຂອງຕົວແບບພາສາໃນສະຖານະການ "ບໍ່ຫຼາຍປານໃດ".
- 13. ເຈົ້າຈະໃຊ້ກົນລະຍຸດອັນໃດເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມລຳອຽງທີ່ເປັນອັນຕະລາຍໃນການຕອບສະໜອງ AI ຜ່ານ Prompt Engineering?
- 14. ສົນທະນາແນວຄວາມຄິດຂອງ "ລະບົບຕ່ອງໂສ້ທັນທີ" ແລະວິທີທີ່ມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຈັດການກັບວຽກງານຫຼາຍຂັ້ນຕອນດ້ວຍຕົວແບບ AI.
- 15. ວິສະວະກໍາ Prompt ສາມາດຖືກນໍາໄປໃຊ້ກັບແບບຈໍາລອງພາສາທີ່ລະອຽດສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກສະເພາະໂດເມນໂດຍບໍ່ມີການ retraining ໂດຍກົງແນວໃດ?
- 16. ແມ່ນຫຍັງຄືຂໍ້ຈຳກັດທີ່ເຈົ້າໄດ້ພົບໃນ Prompt Engineering, ແລະເຈົ້າໄດ້ແກ້ໄຂພວກມັນແນວໃດ?
- 17. ເຈົ້າສາມາດອະທິບາຍໄດ້ວ່າແນວຄວາມຄິດຂອງ “ອຸນຫະພູມ” ໃນຕົວແບບ AI ມີຜົນກະທົບແນວໃດຕໍ່ກັບການຕອບໂຕ້ທີ່ສ້າງຂຶ້ນຜ່ານ Prompt Engineering?
- 18. ອະທິບາຍສະຖານະການທີ່ທ່ານໃຊ້ Prompt Engineering ເພື່ອວິເຄາະ ແລະວິເຄາະຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ຊັບຊ້ອນໂດຍໃຊ້ຕົວແບບພາສາ.
- 19. ເຈົ້າຈະນຳໃຊ້ວິສະວະກຳແບບເລັ່ງດ່ວນແນວໃດເພື່ອປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະ ຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຂອງການຕອບສະໜອງຂອງຕົວແບບ AI ໃນສາຂາວິຊາສະເພາະ ເຊັ່ນ: ກົດໝາຍ ຫຼື ການແພດ?
- 20. ປຶກສາຫາລືກ່ຽວກັບບົດບາດຂອງວິສະວະກໍາທັນທີໃນການຫຼຸດຜ່ອນບັນຫາ "ຄວາມຫມອງຫມອງ" ໃນຮູບແບບພາສາ.
- 21. ເຈົ້າຄາດການວິວັດທະນາການຂອງວິສະວະກຳທັນສະໃໝກັບຄວາມກ້າວໜ້າຂອງເທັກໂນໂລຍີ AI ແນວໃດ ແລະເຈົ້າຄິດວ່າທັກສະອັນໃດຈະມີຄວາມສຳຄັນກວ່າ?
- 22. ອະທິບາຍໂຄງການທີ່ທ່ານໄດ້ປະຕິບັດເຕັກນິກວິສະວະກໍາ Prompt ເພື່ອປັບປຸງປະສິດທິພາບຂອງຂະບວນການທຸລະກິດຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
- 23. ຄວາມຄິດຂອງເຈົ້າມີຫຍັງແດ່ກ່ຽວກັບທ່າແຮງຂອງວິສະວະກໍາ Prompt ທີ່ຈະຈັດການ ຫຼືຫຼອກລວງ, ແລະຄວາມສ່ຽງເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນໄດ້ແນວໃດ?
- 24. ທ່ານຈະເຂົ້າຫາການສ້າງການກະຕຸ້ນເຕືອນແບບຫຼາຍຮູບແບບທີ່ປະສົມປະສານຂໍ້ຄວາມ ແລະຮູບພາບສໍາລັບວຽກງານທີ່ສັບສົນແນວໃດ?
- 25. ໃນວິທີການໃດແດ່ທີ່ Prompt Engineering ປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການອະທິບາຍແລະຄວາມໂປ່ງໃສຂອງການຕັດສິນໃຈແບບຈໍາລອງ AI?
- 26. ສົນທະນາສະຖານະການທີ່ທ່ານຕ້ອງໃຊ້ Prompt Engineering ເພື່ອຮັບປະກັນການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນໃນຜົນໄດ້ຮັບຂອງ AI.
- 27. ເຮັດແນວໃດທ່ານດຸ່ນດ່ຽງຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບຄວາມຄິດສ້າງສັນແລະຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບຄວາມຖືກຕ້ອງໃນວິສະວະກໍາ Prompt, ໂດຍສະເພາະໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ລະອຽດອ່ອນ?
- 28. ທ່ານສາມາດອະທິບາຍເຕັກນິກສໍາລັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບ prompts ສໍາລັບຄວາມໄວແລະປະສິດທິພາບການຄິດໄລ່ໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ?
- 29. ເຈົ້າຈະໃຊ້ Prompt Engineering ແນວໃດເພື່ອພັດທະນາການແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ອີງໃສ່ AI ສຳລັບບັນຫາໃໝ່, ບ່ອນທີ່ມີຕົວຢ່າງທີ່ສ້າງຂຶ້ນບໍ່ຫຼາຍປານໃດ?
- 30. ເຈົ້າໃຊ້ວິທີໃດແດ່ເພື່ອອັບເດດຄວາມກ້າວໜ້າຫຼ້າສຸດ ແລະການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດໃນວິສະວະກຳທັນທີ?
- 31. ເຈົ້າຈະຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນອັນໃດໃນສອງສາມອາທິດທໍາອິດຂອງເຈົ້າໃນວຽກຖ້າຈ້າງ?
- ສະຫຼຸບ
ວິສະວະກໍາວ່ອງໄວໄດ້ກາຍເປັນທັກສະ, ໃນຂົງເຂດການປ່ຽນແປງຂອງປັນຍາປະດິດແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ໂດຍສະເພາະແມ່ນການເຕີບໃຫຍ່ຂອງຕົວແບບຂັ້ນສູງເຊັ່ນ GPT 4.
ພື້ນຖານວິສະວະກໍາກະຕຸ້ນເຕືອນກ່ຽວຂ້ອງກັບການສ້າງວັດສະດຸປ້ອນ (ກະຕຸ້ນເຕືອນ) ສໍາລັບ AI ເພື່ອເພີ່ມຜົນຜະລິດຂອງມັນ. ຄວາມຊໍານານນີ້ແມ່ນມີຄວາມສໍາຄັນຍ້ອນວ່າມັນມີຜົນກະທົບໂດຍກົງຕໍ່ຄຸນນະພາບ, ຄວາມກ່ຽວຂ້ອງ, ແລະການປະຕິບັດການຕອບສະຫນອງທີ່ສ້າງໂດຍ AI.
ໃນໄລຍະເວລາທີ່ທຸລະກິດແລະນັກຄົ້ນຄວ້າອີງໃສ່ AI ຫຼາຍສໍາລັບວຽກງານເຊັ່ນ: ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ການສ້າງເນື້ອຫາ, ແລະການຕັດສິນໃຈສະຫນັບສະຫນູນ mastering Prompt Engineering ຫມາຍຄວາມວ່າການປັບແຕ່ງເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ຕາມຄວາມຕ້ອງການ.
ຄວາມສໍາຄັນຂອງວິສະວະກໍາ Prompt ເກີດຂື້ນຈາກຄວາມຈໍາເປັນໃນການເຊື່ອມຕໍ່ພື້ນຖານຄວາມຮູ້ຂອງຕົວແບບ AI ກັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ໃຊ້ໄດ້ທົ່ວໂລກ.
ຍ້ອນວ່າຕົວແບບ AI ໄດ້ຖືກປະສົມປະສານເຂົ້າໃນການດໍາເນີນທຸລະກິດແລະການຄົ້ນຄ້ວາຫຼາຍຂຶ້ນ, ຄວາມສາມາດໃນການພົວພັນກັບຕົວແບບເຫຼົ່ານີ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບໂດຍໃຊ້ການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ເຮັດດ້ວຍຫັດຖະກໍາແມ່ນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນ.
ມັນບໍ່ພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບການໄດ້ຮັບຄໍາຕອບເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງກ່ຽວກັບການຊີ້ນໍາ AI ອອກຈາກບັນຫາທົ່ວໄປເຊັ່ນ: ການຜະລິດຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງຫຼືມີຄວາມລໍາອຽງແລະການຮັບປະກັນການປະຕິບັດດ້ານຈັນຍາບັນ.
ໃນຂະນະທີ່ AI ສືບຕໍ່ຂະຫຍາຍອອກໄປທົ່ວທຸກຂະແຫນງຕ່າງໆ - ຈາກການດູແລສຸຂະພາບແລະກົດຫມາຍໄປສູ່ຂົງເຂດ - ຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ມີຄວາມສາມາດທີ່ຈະປັບແຕ່ງຄວາມສາມາດຂອງ AI ໃຫ້ກັບສະພາບການສະເພາະແມ່ນເພີ່ມຂຶ້ນ.
ໃນບົດຄວາມນີ້, ພວກເຮົາໄດ້ລວບລວມບັນຊີລາຍຊື່ຂອງຄໍາຖາມສໍາພາດວິສະວະກໍາເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານກຽມພ້ອມ, ສໍາລັບການສໍາພາດຂອງທ່ານແລະຮັບປະກັນວຽກເຮັດງານທໍາທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
1. ວິສະວະກໍາ Prompt ແມ່ນຫຍັງ, ແລະເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງສໍາຄັນໃນສະພາບການຂອງຕົວແບບ AI ເຊັ່ນ GPT-4?
ວິສະວະກໍາວ່ອງໄວມີບົດບາດ, ໃນການມີສ່ວນຮ່ວມກັບລະບົບ AI ເຊັ່ນ GPT 4. ການປະຕິບັດນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການສ້າງຄໍາຖາມ, ຄໍາແນະນໍາ, ຫຼືຄໍາຖະແຫຼງ (ເອີ້ນວ່າ "ການກະຕຸ້ນເຕືອນ") ທີ່ແນະນໍາຕົວແບບ AI ເພື່ອຜະລິດຄໍາຕອບທີ່ມີຄຸນຄ່າທີ່ຊັດເຈນ. ມັນຄ້າຍຄືກັບການຮູ້ວິທີການຕັ້ງຄໍາຖາມເພື່ອເອົາຄໍາຕອບຈາກເພື່ອນທີ່ມີຄວາມຮູ້ຫຼືນັກຂຽນ.
ຄວາມສໍາຄັນຂອງວິສະວະກໍາ Prompt ໃນການເຮັດວຽກກັບຕົວແບບ AI ເຊັ່ນ GPT 4 ບໍ່ສາມາດເນັ້ນຫນັກພຽງພໍຍ້ອນເຫດຜົນ;
- ທ່າແຮງການປົດລັອກ: GPT 4 ແລະຕົວແບບ AI ທີ່ຄ້າຍຄືກັນມີຄວາມຮູ້. ສາມາດປະຕິບັດໜ້າວຽກທີ່ຫຼາກຫຼາຍຕັ້ງແຕ່ການຂຽນ ແລະສະຫຼຸບເຖິງການຂຽນລະຫັດ ແລະອື່ນໆອີກ. ວິສະວະກໍາດ່ວນແມ່ນເຄື່ອງມື, ໃນການເປີດເຜີຍທ່າແຮງນີ້ໂດຍການຕັ້ງຄໍາຖາມທີ່ສ້າງຂື້ນ.
- ປັບປຸງຄວາມຊັດເຈນ: ການສ້າງການກະຕຸ້ນເຕືອນມີອິດທິພົນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍວ່າ AI ເຂົ້າໃຈການສອບຖາມໄດ້ດີປານໃດແລະສ້າງຜົນຜະລິດຕາມຄວາມເຫມາະສົມ. ການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ສ້າງຂຶ້ນສາມາດສົ່ງຜົນໃຫ້ຄໍາຕອບທີ່ຊັດເຈນແລະສອດຄ່ອງກັບສະພາບການ.
- ການເສີມສ້າງຄວາມຄິດສ້າງສັນ: ໂດຍຜ່ານວິສະວະກໍາທັນທີ, ທ່ານສາມາດຄົ້ນຫາຂອບເຂດຂອງສິ່ງທີ່ AI ສາມາດຜະລິດໄດ້ບໍ່ວ່າຈະເປັນການຂຽນໃນຮູບແບບສະເພາະເພື່ອສ້າງແນວຄວາມຄິດຕົ້ນສະບັບຫຼືແມ້ກະທັ້ງການຜະລິດການສ້າງສັນສິລະປະ.
- ເພີ່ມປະສິດທິພາບການກະຕຸ້ນ: ການນໍາໃຊ້ການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ເຮັດດ້ວຍຫັດຖະກໍາສາມາດປັບປຸງການສື່ສານ. ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນທີ່ຈໍາເປັນຫຼືຜົນໄດ້ຮັບຢ່າງມີປະສິດທິພາບແລະຊັດເຈນ.
- ການຕອບສະ ໜອງ ການຕັດຫຍິບ: ໂດຍການຈ້າງຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານເຕັກນິກການຕອບສະ ໜອງ ວິສະວະ ກຳ ວ່ອງໄວສາມາດປັບແຕ່ງໃຫ້ກົງກັບສຽງ, ໂຄງສ້າງ, ຫຼືລະດັບຂອງລາຍລະອຽດທີ່ເພີ່ມຜົນຜະລິດ AI ໃຫ້ເຫມາະສົມກັບຈຸດປະສົງໃນປະຈຸບັນ.
2. ເຈົ້າສາມາດອະທິບາຍຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງການຮຽນຮູ້ແບບ “ສູນ,” “ຍິງດຽວ” ແລະ “ຍິງໜ້ອຍໜຶ່ງ” ໃນຂອບເຂດຂອງຮູບແບບພາສາໄດ້ບໍ?
ພິຈາລະນາວ່າໃນແຕ່ລະຄັ້ງທີ່ທ່ານກໍາລັງສອນຜູ້ໃດຜູ້ຫນຶ່ງສີມືແຮງງານໃຫມ່, ລະດັບການສັ່ງສອນທີ່ທ່ານສະຫນອງໃຫ້ເຂົາເຈົ້າມີການຜັນແປ. ວ່າແລະສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນກັບແນວຄວາມຄິດການຮຽນຮູ້ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຂ້ອນຂ້າງຄ້າຍຄືກັນ.
ການຮຽນຮູ້ Zero-Shot
ຂໍໃຫ້ຮຽນແບບສູນຍິງກ່ອນ. ຈິນຕະນາການຕົວທ່ານເອງຖາມເພື່ອນ - ໃນສະຖານະການນີ້, ຮູບແບບ AI ຂອງພວກເຮົາ - ເພື່ອປະຕິບັດວຽກງານທີ່ພວກເຂົາບໍ່ເຄີຍເຮັດມາກ່ອນໂດຍບໍ່ໄດ້ໃຫ້ຄໍາແນະນໍາຢ່າງລະອຽດໃດໆ.
ທັງຫມົດທີ່ທ່ານສາມາດເຮັດໄດ້ແມ່ນກໍານົດບັນຫາແລະຫວັງວ່າເຂົາເຈົ້າສາມາດເຮັດໄດ້ໂດຍໃຊ້ຄວາມຮູ້ທີ່ພວກເຂົາມີຢູ່ແລ້ວ. ການຮຽນຮູ້ແບບສູນ, ຕາມທີ່ໃຊ້ໃນ AI, ຫມາຍເຖິງການຖາມແບບຈໍາລອງເພື່ອເຮັດສໍາເລັດວຽກໃນກໍລະນີທີ່ບໍ່ມີຕົວຢ່າງທີ່ຊັດເຈນກ່ອນຫນ້ານີ້.
ມັນຄ້າຍຄືກັບການຮ້ອງຂໍໃຫ້ຜູ້ໃດຜູ້ນຶ່ງປະກອບ sonnet ໃຫ້ທ່ານກ່ຽວກັບມະຫາສະຫມຸດໂດຍບໍ່ມີການສະຫນອງຕົວຢ່າງໃດໆ. ເພື່ອຕອບສະຫນອງ, ຮູບແບບດັ່ງກ່າວເຮັດໃຫ້ການນໍາໃຊ້ຄວາມຮູ້ທົ່ວໄປຂອງມັນກ່ຽວກັບພາສາແລະໂລກ.
ການຮຽນຮູ້ການສັກຢາດຽວ:
ເມື່ອເຮົາກ້າວໄປສູ່ການຮຽນແບບຍິງດຽວ, ນຶກພາບຕົວເອງໃຫ້ໝູ່ເປັນຕົວຢ່າງໜຶ່ງແລ້ວຂໍໃຫ້ເຂົາເຈົ້າເຮັດໜ້າທີ່.
ມັນຄ້າຍຄືກັບການເວົ້າວ່າ, "ເຈົ້າສາມາດຂຽນບົດກະວີກ່ຽວກັບມະຫາສະຫມຸດໃຫ້ຂ້ອຍໄດ້, ແບບນີ້ຂ້ອຍໄດ້ພົບເຫັນກ່ຽວກັບພູເຂົາບໍ?" ເຂົາເຈົ້າມີຕົວແບບ ຫຼືຈຸດອ້າງອີງທີ່ສະໜອງໃຫ້ໂດຍຕົວຢ່າງນັ້ນ.
ຕົວຢ່າງຫນຶ່ງແມ່ນໃຫ້ກັບຕົວແບບໃນເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ການສັກຢາດຽວຂອງ AI, ແລະມັນພະຍາຍາມ deduce ຄວາມຕ້ອງການຂອງວຽກຈາກກໍລະນີຫນຶ່ງ. ມັນເປັນວິທີການຖາມວ່າ, "ເຈົ້າສາມາດເຮັດບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ຄ້າຍຄືກັບ vibe ທີ່ຂ້ອຍຈະເຮັດໄດ້ບໍ?"
ການຮຽນຮູ້ພຽງເລັກນ້ອຍ:
ແລະສຸດທ້າຍ, ການຮຽນຮູ້ການສັກຢາຈໍານວນຫນ້ອຍ. ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ເຈົ້າຂໍໃຫ້ໝູ່ຂອງເຈົ້າເຮັດໜ້າທີ່ມອບໝາຍໃຫ້ຫຼັງຈາກໃຫ້ຕົວຢ່າງຫຼາຍໆອັນໃຫ້ເຂົາເຈົ້າ.
ດ້ວຍຄວາມຫວັງທີ່ເຂົາເຈົ້າຈະລວມເອົາວິຊາ ແລະຮູບແບບທີ່ເຂົາເຈົ້າໄດ້ພົບພໍ້, ເຈົ້າສາມາດສະແດງບົດກະວີບາງບົດກ່ຽວກັບໂລກທຳມະຊາດໃຫ້ເຂົາເຈົ້າ, ແລ້ວຖາມຫາເລື່ອງໜຶ່ງກ່ຽວກັບມະຫາສະໝຸດ.
ການຮຽນຮູ້ການຍິງບໍ່ຫຼາຍປານໃດ, ຕາມທີ່ໃຊ້ໃນ AI, ຫມາຍເຖິງການສະຫນອງຕົວແບບທີ່ມີຊຸດຕົວຢ່າງທີ່ຈໍາກັດເພື່ອເຮັດວຽກກັບ. ນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ມັນເຂົ້າໃຈຄວາມຄາດຫວັງໄດ້ດີຂຶ້ນແລະມັກຈະສ້າງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຊັດເຈນຫຼືສັບສົນຫຼາຍ.
ໃນແຕ່ລະກໍລະນີເຫຼົ່ານີ້, ຮູບແບບ AI ນໍາໃຊ້ຄວາມຮູ້ເບື້ອງຕົ້ນຂອງມັນແລະຕົວຢ່າງທີ່ສະຫນອງໃຫ້ເພື່ອເຂົ້າໃຈແລະສໍາເລັດວຽກງານ. ຄວາມແຕກຕ່າງຕົ້ນຕໍແມ່ນຢູ່ໃນຈໍານວນແລະປະເພດຂອງທິດທາງທີ່ມັນບໍ່ມີ, ຫນຶ່ງ, ຫຼືສອງສາມຕົວຢ່າງ.
ເຕັກນິກເຫຼົ່ານີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມຄ່ອງແຄ້ວແລະຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຂອງຕົວແບບ, ເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດເຮັດວຽກທີ່ຫລາກຫລາຍເຖິງແມ່ນວ່າມີພຽງເລັກນ້ອຍໃນວິທີການຊີ້ນໍາໂດຍກົງ. ມັນເປັນຫຼັກຖານຂອງຮູບແບບ AI ຍຸກປະຈຸບັນທີ່ມີຄວາມຊັບຊ້ອນແລະຮັບຮູ້ໄດ້, ສາມາດ "ຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບວຽກ" ໃນແບບທີ່ບາງຄັ້ງເບິ່ງຄືວ່າເປັນມະນຸດ.
3. ທ່ານຈະອອກແບບການກະຕຸ້ນເຕືອນແນວໃດເພື່ອສ້າງຄໍາຕອບທີ່ງ່າຍດາຍ, ຄວາມຈິງ, ເຊັ່ນ: ນະຄອນຫຼວງຂອງປະເທດ?
ກຸນແຈໃນການສ້າງການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ເຮັດໃຫ້ເກີດການຕອບໂຕ້ຢ່າງກົງໄປກົງມາ, ຄວາມຈິງ - ເຊັ່ນ: ນະຄອນຫຼວງຂອງປະເທດ - ແມ່ນການເຮັດໃຫ້ມັນຊັດເຈນແລະສະເພາະ. ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າ AI ໄດ້ຮັບສິ່ງທີ່ທ່ານຮ້ອງຂໍຢ່າງແທ້ຈິງ, ເຊິ່ງບໍ່ມີຄວາມເປັນໄປໄດ້ສໍາລັບການເຂົ້າໃຈຜິດ. ມັນຄ້າຍຄືກັບການສອບຖາມທີ່ແຫຼມຄົມຂອງຜູ້ຮູ້ຈັກທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນຂະນະທີ່ເຈົ້າຖືກກົດດັນໃຫ້ໃຊ້ເວລາ.
ນີ້ແມ່ນວິທີໜຶ່ງທີ່ທ່ານສາມາດໄປກ່ຽວກັບມັນ:
- Be Direct: ຖາມການສອບຖາມໂດຍກົງທັນທີ. ການຕີກ່ຽວກັບພຸ່ມໄມ້ຫຼື filler ແມ່ນບໍ່ຈໍາເປັນ. ພິຈາລະນາມັນຄືກັບການຮ້ອງຂໍຄໍາແນະນໍາ; ຍິ່ງເຈົ້າມີຄວາມສະເພາະຕົວຫຼາຍເທົ່າໃດ, ເຈົ້າຈະໄປຮອດຈຸດໝາຍປາຍທາງໄດ້ໄວຂຶ້ນ.
- ກໍານົດວຽກງານ: ກວດສອບວ່າການກະຕຸ້ນເຮັດໃຫ້ມັນຈະແຈ້ງວ່າທ່ານກໍາລັງຊອກຫາການຕອບສະຫນອງຄວາມເປັນຈິງ. ນີ້ຊ່ວຍໃນການຊີ້ນໍາ AI ໃຫ້ໃຊ້ພື້ນຖານຄວາມຮູ້ຂອງມັນແທນທີ່ຈະເປັນອໍານາດສ້າງສັນຫຼື inferential ຂອງມັນ.
- ສະໜອງບໍລິບົດຖ້າຕ້ອງການ: ບໍລິບົດສາມາດເປັນປະໂຫຍດໃນບາງຄັ້ງ, ໂດຍສະເພາະເມື່ອມີໂອກາດເຂົ້າໃຈຜິດ. ແຕ່ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວມັນງ່າຍໃນກໍລະນີຂອງຕົວເມືອງນະຄອນຫຼວງ.
- ຮັກສາມັນໃຫ້ງ່າຍດາຍ: ຢ່າເພີ່ມລາຍລະອຽດເພີ່ມເຕີມໃສ່ການເຕືອນເພື່ອເຮັດໃຫ້ມັນຍາກຂຶ້ນ. ເພື່ອຮັກສາຄວາມສົນໃຈຂອງ AI ໃນວຽກປະຈຸບັນ, ໃຫ້ຍຶດຫມັ້ນກັບພື້ນຖານ.
ນີ້ແມ່ນຕົວຢ່າງຂອງການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ນໍາໃຊ້ແນວຄວາມຄິດເຫຼົ່ານີ້:
"ນະຄອນຫຼວງຂອງປະເທດຝຣັ່ງແມ່ນຫຍັງ?"
ນີ້ແມ່ນຄໍາສັ່ງທີ່ຊັດເຈນ, ກົງໄປກົງມາທີ່ບໍ່ອະນຸຍາດໃຫ້ມີຄວາມສັບສົນໃດໆ. ມັນສະຫນອງ AI ພຽງແຕ່ສິ່ງທີ່ທ່ານຕ້ອງການ, ເຊິ່ງເປັນຂໍ້ມູນຄວາມຈິງທີ່ກົງໄປກົງມາ.
ອັນນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການຕອບໂຕ້ທີ່ລະອຽດເກີນໄປ ເພາະວ່າ AI ຮູ້ວ່າຈະຕອບກັບດ້ວຍຂໍ້ມູນທີ່ທ່ານຮ້ອງຂໍເທົ່ານັ້ນ.
ມັນທັງຫມົດແມ່ນມາຈາກການສື່ສານທີ່ດີແລະການໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນທີ່ທ່ານຕ້ອງການຢ່າງໄວວາແລະຊັດເຈນ.
4. ມີການພິຈາລະນາອັນໃດທີ່ຄວນຈະຖືກພິຈາລະນາໃນເວລາສ້າງການກະຕຸ້ນເຕືອນເພື່ອຮັບປະກັນຜົນໄດ້ຮັບດ້ານຈັນຍາບັນແລະບໍ່ເປັນກາງຈາກຕົວແບບ AI?
ການສ້າງການກະຕຸ້ນເຕືອນສໍາລັບຕົວແບບ AI ແມ່ນຄ້າຍຄືກັບການເຈລະຈາທາງດ້ານສັງຄົມທີ່ທ້າທາຍ, ໂດຍສະເພາະໃນເວລາທີ່ເປົ້າຫມາຍແມ່ນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ລໍາອຽງແລະຈັນຍາບັນ.
ທ່ານຄວນຈະເວົ້າດ້ວຍການພິຈາລະນາ, decency, ແລະຄວາມຮັບຮູ້ຂອງຜົນສະທ້ອນທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນຂອງຄໍາສັບຕ່າງໆຂອງທ່ານ. ຕໍ່ໄປນີ້ແມ່ນບາງສິ່ງທີ່ສໍາຄັນທີ່ຕ້ອງຈື່:
ຄວາມຊັດເຈນ ແລະຄວາມເປັນກາງ
ໃຫ້ພາສາທີ່ເປັນກາງ, ຊັດເຈນໃນຕອນທໍາອິດ. ການກະຕຸ້ນເຕືອນຂອງທ່ານຕ້ອງການໃຫ້ຄ້າຍຄືກັບບົດຄວາມຂ່າວທີ່ຍຸຕິທໍາແລະບໍ່ລໍາອຽງທີ່ໃຫ້ຂໍ້ເທັດຈິງໂດຍບໍ່ມີການເອື້ອອໍານວຍໃຫ້ຝ່າຍໃດຝ່າຍຫນຶ່ງ.
ນີ້ຊ່ວຍໃນການຮັກສາ AI ບໍ່ໃຫ້ມີຄວາມລໍາອຽງຫຼືສົມມຸດຕິຖານບາງຢ່າງສໍາລັບການອະນຸຍາດ.
ຄວາມອ່ອນໄຫວທາງດ້ານວັດທະນະທໍາ
ຮັບຮູ້ແລະການເຄົາລົບນັບຖື quirks ວັດທະນະທໍາແລະຄວາມອ່ອນໄຫວ. ມັນຄ້າຍຄືກັບການເປັນແຂກທີ່ມີມາລະຍາດທີ່ດີຢູ່ເຮືອນຂອງໃຜຜູ້ຫນຶ່ງ; ທ່ານຕ້ອງການສະແດງການພິຈາລະນາສໍາລັບປະເພນີແລະຫຼັກການຂອງເຂົາເຈົ້າ.
ອັນນີ້ໝາຍເຖິງການຢູ່ຫ່າງຈາກຄວາມນຶກຄິດລ່ວງໜ້າ ແລະໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຄຳແນະນຳຂອງເຈົ້າບໍ່ໄດ້ສົ່ງເສີມຄວາມລຳອຽງທີ່ເສຍຫາຍໂດຍບໍ່ໄດ້ຕັ້ງໃຈ.
ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ຄວາມລັບ
ຄິດກ່ຽວກັບຄວາມລັບ ແລະຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ຄືກັບວ່າເຈົ້າກໍາລັງຕິດຢູ່ໃນວາລະສານຂອງຄົນອື່ນ. ດັ່ງທີ່ເຈົ້າບໍ່ຕ້ອງການເປີດເຜີຍຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວ ຫຼືຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນໂດຍບໍ່ມີການອະນຸຍາດ, ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຄໍາແນະນໍາຂອງເຈົ້າບໍ່ໄດ້ຊຸກຍູ້ໃຫ້ AI ຜະລິດຜົນໄດ້ຮັບທີ່ອາດຈະລະເມີດຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງໃຜຜູ້ຫນຶ່ງ.
ໂດຍລວມ
ຊຸກຍູ້ໃຫ້ມີການເຊື່ອມໂຍງກັນໂດຍການຮັກສາທັດສະນະທີ່ຫຼາກຫຼາຍຢູ່ໃນໃຈ. ຈິນຕະນາການວ່າມັນເປັນການຈັດງານລ້ຽງຄ່ໍາທີ່ຄວາມຕ້ອງການດ້ານໂພຊະນາການແລະຄວາມມັກຂອງແຕ່ລະຄົນຖືກພິຈາລະນາ.
ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າການກະຕຸ້ນເຕືອນຂອງທ່ານແມ່ນລວມເອົາແລະຄໍານຶງເຖິງຄົນທີ່ມີເອກະລັກ, ປະສົບການ, ແລະພື້ນຖານຕ່າງໆ.
ຫຼີກລ້ຽງການທໍາຮ້າຍ
ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຄໍາແນະນໍາຂອງເຈົ້າບໍ່ໄດ້ສົ່ງເສີມການປະພຶດທີ່ບໍ່ດີຫຼືເປັນອັນຕະລາຍໂດຍບໍ່ໄດ້ຕັ້ງໃຈ. ນີ້ແມ່ນປຽບທຽບກັບທາງການແພດ "ບໍ່ເປັນອັນຕະລາຍ" ສູງສຸດ.
ທ່ານຕ້ອງການໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າເນື້ອຫາຫຼືຂໍ້ມູນທີ່ຜະລິດໂດຍ AI ຈະບໍ່ຊຸກຍູ້ໃຫ້ມີພຶດຕິກໍາທີ່ບໍ່ດີຫຼືທາງລົບ.
ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຄວາມເປັນຈິງ
ເມື່ອສ້າງການເຕືອນສໍາລັບເນື້ອຫາຂໍ້ມູນຂ່າວສານ, ພະຍາຍາມສຸມໃສ່ສິ່ງທີ່ສົ່ງເສີມຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຄວາມເປັນຈິງ. ມັນທຽບເທົ່າກັບການກວດສອບສອງຄັ້ງຂອງເອກະສານການຄົ້ນຄວ້າ.
ໃນສະຖານະການທີ່ຄວາມຖືກຕ້ອງແມ່ນສໍາຄັນ, ໂດຍສະເພາະ, ຊຸກຍູ້ໃຫ້ AI ຂຶ້ນກັບຂໍ້ມູນທີ່ຢືນຢັນ.
ການພິຈາລະນາທາງດ້ານຈັນຍາບັນ
ສຸດທ້າຍ, ໃຫ້ຄິດກ່ຽວກັບວິທີທີ່ການກະຕຸ້ນເຕືອນຂອງເຈົ້າສາມາດສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ບັນຫາດ້ານຈັນຍາບັນທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ. ນີ້ປະກອບມີການພິຈາລະນາວ່າມາດຕະຖານແລະຄຸນຄ່າຂອງສັງຄົມສາມາດໄດ້ຮັບຜົນກະທົບຈາກປະຕິກິລິຍາຂອງ AI.
ມັນກ່ຽວກັບການເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນສະມາຊິກທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງຊຸມຊົນແລະໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າການກະທໍາຂອງເຈົ້າ - ຫຼື, ໃນຕົວຢ່າງນີ້, ການກະຕຸ້ນຂອງເຈົ້າ - ສົ່ງເສີມສະຫວັດດີການທົ່ວໄປ.
5. ຄວາມສະເພາະເຈາະຈົງ ແລະໂຄງສ້າງຂອງ prompt ມີຜົນກະທົບແນວໃດຕໍ່ຜົນຜະລິດຂອງຕົວແບບພາສາ?
ເຊັ່ນດຽວກັນກັບສ່ວນປະກອບແລະສູດມີຜົນກະທົບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຕໍ່ຜະລິດຕະພັນສຸດທ້າຍຂອງອາຫານທີ່ທ່ານກະກຽມ, ດັ່ງນັ້ນຄວາມສະເພາະແລະໂຄງສ້າງຂອງການກະຕຸ້ນເຕືອນກ່ຽວກັບຜົນຜະລິດຂອງອາຫານ. ຮູບແບບພາສາ.
ທ່ານມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະຜະລິດອາຫານທີ່ຂຶ້ນກັບຄວາມຄາດຫວັງຂອງທ່ານເມື່ອທ່ານໃຊ້ສ່ວນປະກອບທີ່ແນ່ນອນແລະປະຕິບັດຕາມສູດ.
ເຊັ່ນດຽວກັນນີ້, ທ່ານສາມາດຊີ້ນໍາຮູບແບບພາສາໄດ້ຢ່າງສໍາເລັດຜົນແລະໄດ້ຮັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ເກືອບກົງກັບເປົ້າຫມາຍຂອງທ່ານໂດຍໃຊ້ການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ມີໂຄງສ້າງທີ່ດີແລະຊັດເຈນ.
ຜົນກະທົບຂອງສະເພາະ
ຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການຕອບສະຫນອງ: ຮູບແບບພາສາຈະສະຫນອງການຕອບສະຫນອງທີ່ຖືກຕ້ອງກວ່າຖ້າທ່ານສະຫນອງການເຕືອນທີ່ລະອຽດກວ່າ.
ມັນຄ້າຍຄືກັບການໃຫ້ຄົນທີ່ມີທິດທາງຢ່າງລະອຽດ ແທນທີ່ຈະພຽງແຕ່ລະບຸສະຖານທີ່. ເຂົາເຈົ້າມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະໄປຮອດຈຸດໝາຍປາຍທາງຂອງເຂົາເຈົ້າຢ່າງແນ່ນອນ ແລະ ບໍ່ມີການເໜັງຕີງທີ່ບໍ່ຈຳເປັນ ຖ້າພວກເຂົາປະຕິບັດຕາມຄຳແນະນຳຢ່າງລະອຽດ.
ຄວາມກ່ຽວຂ້ອງ: ການໃຊ້ຕົວຊີ້ບອກທີ່ຊັດເຈນຊ່ວຍຕົວແບບໃນຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບພື້ນຖານແລະຄວາມສໍາຄັນຂອງຄໍາຮ້ອງຂໍຂອງທ່ານ. ນີ້ແມ່ນຄ້າຍຄືກັນກັບການດໍາເນີນການຄົ້ນຫາຄໍາຫລັກເປົ້າຫມາຍໃນອິນເຕີເນັດ; ທ່ານກໍາລັງສຸມໃສ່ຫຼາຍ, ຜົນການຄົ້ນຫາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ.
ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນຫຼຸດລົງ: ມີຄວາມສະເພາະເຈາະຈົງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ. ມັນຄ້າຍຄືກັບການເຮັດໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າທ່ານໄດ້ຮັບສິ່ງທີ່ທ່ານຕ້ອງການຢ່າງແນ່ນອນ, ເມື່ອທ່ານຕ້ອງການມັນ, ໂດຍຈະແຈ້ງກ່ຽວກັບຄໍາສັ່ງຂອງເຈົ້າຢູ່ຮ້ານອາຫານ.
ຜົນກະທົບຂອງໂຄງສ້າງ
ຄໍາແນະນໍາສໍາລັບຮູບແບບການຕອບສະຫນອງ: ຮູບແບບການຕອບສະຫນອງສາມາດຖືກກໍານົດໂດຍວິທີທີ່ການເຕືອນຂອງທ່ານຖືກຂຽນ. ຮູບແບບດັ່ງກ່າວມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະຕອບໄດ້ຫຼາຍກວ່າຖ້າການເຕືອນຂອງທ່ານຖືກຈັດລຽງຄືກັບຄຳຖາມ.
ຮູບແບບສາມາດດໍາເນີນເລື່ອງຫຼືສະເຫນີລາຍລະອຽດກ່ຽວກັບຄໍາຖະແຫຼງການຖ້າມັນຖືກຈັດເປັນຄໍາຖະແຫຼງ.
ການໄຫຼເຂົ້າຂອງຂໍ້ມູນ: ເນື້ອໃນຂອງການຕອບຖືກນໍາພາໂດຍຄໍາຖາມທີ່ມີໂຄງສ້າງທີ່ດີ. ມັນເຮັດຫນ້າທີ່ຄ້າຍຄືກັນກັບການສ້າງວາລະກອງປະຊຸມທີ່ມັນອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນການຈັດຕັ້ງການສົນທະນາແລະກວມເອົາຫົວຂໍ້ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໃນລໍາດັບທີ່ສົມເຫດສົມຜົນ.
ລະດັບການມີສ່ວນພົວພັນ: ລະດັບການມີສ່ວນພົວພັນຂອງຜົນຜະລິດສາມາດໄດ້ຮັບອິດທິພົນຈາກຮູບແບບຂອງມັນ. ຄໍາຕອບທີ່ຫນ້າສົນໃຈແລະປະດິດສ້າງສາມາດໄດ້ຮັບໂດຍໂຄງສ້າງການກະຕຸ້ນເຕືອນເປັນການຕັ້ງຄ່ານິທານທີ່ສ້າງສັນ, ຕົວຢ່າງ, ແທນທີ່ຈະພຽງແຕ່ຖາມຄໍາຖາມໂດຍກົງ.
6. ອະທິບາຍສະຖານະການທີ່ວິສະວະກໍາທັນທີສາມາດປັບປຸງຄຸນນະພາບຂອງການຕອບສະຫນອງຂອງ AI ໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
ສົມມຸດວ່າທ່ານກໍາລັງເຮັດວຽກຢູ່ໃນໂຄງການທີ່ທ່ານຕ້ອງການສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງການຜະສົມຜະສານຂອງເຕັກໂນໂລຢີແລະຮູບແບບສິລະປະພື້ນເມືອງໂດຍການລວມເອົາສ່ວນຫນຶ່ງຂອງບົດກະວີທີ່ສ້າງໂດຍ AI ໃນບົດກະວີຂອງບົດກະວີທີ່ທັນສະໄຫມທີ່ມີອິດທິພົນຈາກຫົວຂໍ້ຄລາສສິກ.
ທໍາອິດ, ເຈົ້າອາດຈະບອກ AI ໃຫ້ "ຂຽນບົດກະວີ," ແຕ່ຜົນໄດ້ຮັບອາດຈະທົ່ວໄປເກີນໄປຫຼືບໍ່ສອດຄ່ອງກັບຫົວຂໍ້ຄລາສສິກຂອງໂຄງການຂອງເຈົ້າ. ວິສະວະກໍາທີ່ວ່ອງໄວສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ໃນສະຖານະການນີ້ເພື່ອປັບປຸງ caliber ແລະການນໍາໃຊ້ຂອງການຕອບຂອງ AI ໄດ້.
ເມື່ອທ່ານແຄບການກະຕຸ້ນເຕືອນຂອງທ່ານໄປສູ່ບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ສຸມໃສ່ຫຼາຍ, ເຊັ່ນ: "ຂຽນບົດກະວີໃນແບບຂອງ Shakespearean sonnet ທີ່ຄົ້ນຫາຫົວຂໍ້ຂອງເວລາໃນຍຸກດິຈິຕອນ," ທ່ານໃຫ້ AI ມີໂຄງສ້າງທີ່ຊັດເຈນເພື່ອເຮັດວຽກພາຍໃນ: sonnet. ຮູບແບບ, ການໃສ່ໃຈກັບ Shakespeare, ແລະຫົວຂໍ້ທີ່ທັນສະໄຫມເພື່ອເຮັດວຽກເຂົ້າໄປໃນກອບການສ້າງຕັ້ງ.
ນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ຮັບປະກັນວ່າບົດກະວີທີ່ຜະລິດຈະສອດຄ່ອງກັບຫົວຂໍ້ແລະເງື່ອນໄຂຂອງບົດກະວີຂອງເຈົ້າຢ່າງບໍ່ມີຂໍ້ບົກພ່ອງ, ແຕ່ມັນຍັງສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ຊັດເຈນແລະອ່ອນໂຍນສາມາດຊຸກຍູ້ໃຫ້ AI ຜະລິດບົດກະວີທີ່ເລິກເຊິ່ງກວ່າກັບແນວຄວາມຄິດສ້າງສັນແລະເປົ້າຫມາຍໂຄງການ.
ໃນກໍລະນີນີ້, ວິສະວະກໍາໄວຮັບປະກັນວ່າເຕັກໂນໂລຢີເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນຄູ່ຮ່ວມງານທີ່ແທ້ຈິງໃນຂະບວນການສ້າງສັນໂດຍການສ້າງຊ່ອງຫວ່າງລະຫວ່າງຄວາມສາມາດທີ່ກວ້າງຂວາງຂອງ AI ແລະຄວາມຕ້ອງການທີ່ສັບສົນຂອງຄວາມພະຍາຍາມສ້າງສັນ.
7. ທ່ານຈະເຂົ້າຫາການດີບັກ ແລະປັບປຸງການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ໃຫ້ຜົນຕອບແທນທີ່ບໍ່ໜ້າພໍໃຈຈາກຕົວແບບ AI ແນວໃດ?
ມັນຄ້າຍຄືກັບການພະຍາຍາມແກ້ບັນຫາສູດທີ່, ບໍ່ວ່າທ່ານຈະປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາຢ່າງໃກ້ຊິດ, ພຽງແຕ່ຈະບໍ່ອອກມາຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ເມື່ອຕົວແບບ AI ສືບຕໍ່ຜະລິດການຕອບໂຕ້ທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການຍອມຮັບຕໍ່ການກະຕຸ້ນເຕືອນ.
ຄວາມລັບແມ່ນການກໍານົດເຂດທີ່ຕ້ອງການການປັບປຸງແລະເຮັດໃຫ້ການປ່ຽນແປງໂດຍເຈດຕະນາ.
ທໍາອິດ, ເບິ່ງຄໍາຮ້ອງຂໍຕົວມັນເອງ. ມັນສັບສົນເກີນໄປ, ບໍ່ຊັດເຈນເກີນໄປ, ຫຼືມັນອາດຈະຊີ້ AI ໃນທິດທາງທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງບໍ? ການປັບປ່ຽນເລັກນ້ອຍຕໍ່ກັບຄວາມຊັດເຈນ, ສະເພາະ, ແລະໂຄງສ້າງຂອງການກະຕຸ້ນເຕືອນສາມາດມີຜົນກະທົບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ຄືກັນກັບການດັດແປງລົດຊາດຂອງສູດຫຼືເວລາປຸງແຕ່ງອາຫານ.
ຕໍ່ໄປ, ລອງດັດແປງການສອບຖາມດ້ວຍວິທີຕ່າງໆເພື່ອເບິ່ງວ່າການປັບຕົວເລັກນ້ອຍມີຜົນກະທົບຕໍ່ຄໍາຕອບຂອງ AI. ນີ້ອາດຈະເຮັດໃຫ້ມີການປ່ຽນແປງຄໍາສັບ, ເພີ່ມຄໍາອະທິບາຍເພີ່ມເຕີມ, ຫຼືແມ້ກະທັ້ງການລະບຸຮູບແບບການຕອບໂຕ້.
ພິຈາລະນາມັນເປັນຮູບແບບຂອງການທົດສອບລົດຊາດໃນຂະນະທີ່ທ່ານແຕ່ງກິນ, ປັບປະລິມານເລັກນ້ອຍຈົນກວ່າທ່ານຈະໄດ້ຮັບການປຸງລົດຊາດທີ່ເຫມາະສົມ. ວິທີການຊໍ້າຄືນນີ້ຈະຊ່ວຍປັບປຸງຄວາມສາມາດດ້ານວິສະວະກໍາທັນທີຂອງທ່ານໂດຍການຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຂົ້າໃຈວິທີທີ່ AI ຮັບຮູ້ແລະຕອບສະຫນອງຕໍ່ຄໍາແນະນໍາປະເພດຕ່າງໆແລະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານປັບປຸງການກະຕຸ້ນເຕືອນຂອງທ່ານເພື່ອຕອບສະຫນອງຄໍາຕອບທີ່ດີກວ່າ.
8. ສົນທະນາຜົນກະທົບຂອງຄໍາຖາມຊັ້ນນໍາໃນ Prompt Engineering ແລະວິທີທີ່ເຂົາເຈົ້າອາດຈະເຮັດໃຫ້ການຕອບໂຕ້ AI skew.
ຄ້າຍຄືກັນກັບວິທີການສອບຖາມທີ່ມີອະຄະຕິເລັກນ້ອຍສາມາດນໍາພາການສົນທະນາຂອງມະນຸດໄດ້, ຄໍາຖາມນໍາພາໃນວິສະວະກໍາທັນທີມີຜົນກະທົບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຕໍ່ໂຕນແລະທິດທາງຂອງການຕອບ AI.
ປະເພດຂອງການສອບຖາມເຫຼົ່ານີ້ predispose AI ປະຕິກິລິຍາໃນລັກສະນະສະເພາະໃດຫນຶ່ງເນື່ອງຈາກວ່າພວກເຂົາເຈົ້າມີສົມມຸດຕິຖານ implicit ຫຼືຂໍ້ຄຶດກ່ຽວກັບການຕອບສະຫນອງທີ່ຕັ້ງໃຈ.
ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ AI ອາດຈະສົມມຸດວ່າຄວາມຄຽດໃນຊີວິດສະໄໝປັດຈຸບັນມີຜົນກະທົບໂດຍກົງຕໍ່ຄວາມສຸກ ເມື່ອຖືກຖາມວ່າ "ຄວາມຄຽດອັນລົ້ນເຫຼືອຂອງຊີວິດສະໄໝໃໝ່ເຮັດໃຫ້ມີຄວາມສຸກແນວໃດ?"
ນີ້ຈະຫຼຸດຜ່ອນລະດັບຂອງຄໍາຕອບທີ່ເປັນໄປໄດ້ແລະແນະນໍາຄວາມລໍາອຽງເຂົ້າໄປໃນຜົນຜະລິດຂອງ AI, ເຊິ່ງສາມາດປິດບັງທັດສະນະທີ່ສັບສົນຫຼືກົງກັນຂ້າມ.
ຄໍາຖາມດັ່ງກ່າວມີຜົນກະທົບທີ່ເຂັ້ມແຂງໃນສະຖານະການທີ່ຄວາມບໍ່ລໍາອຽງແລະການສືບສວນຢ່າງລະອຽດກ່ຽວກັບແນວຄວາມຄິດແມ່ນສໍາຄັນ. ຄວາມລຳອຽງພາຍໃນຕົວຂອງມັນເອງຈະກັ່ນຕອງຄວາມເຂົ້າໃຈ ແລະປະຕິກິລິຍາຂອງ AI, ເຮັດໃຫ້ມັນຄ້າຍຄືກັບການໃສ່ແວ່ນຕາສີທີ່ປ່ຽນວິໄສທັດຂອງໂລກ.
ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນສິ່ງດັ່ງກ່າວ, ການໃຊ້ຄຳຖາມແບບເປີດ, ບໍ່ມີຂໍ້ສົມມຸດຕິຖານ ສົ່ງເສີມຄຳຕອບທີ່ຫຼາກຫຼາຍ ແລະ ຮອບຄອບຫຼາຍຂື້ນ.
ວິທີການນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ປັບປຸງ caliber ແລະຄວາມສອດຄ່ອງຂອງຜົນໄດ້ຮັບຂອງ AI ເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງສົ່ງເສີມການມີສ່ວນຮ່ວມທາງດ້ານສິນທໍາແລະຈຸດປະສົງຫຼາຍຂຶ້ນກັບຄວາມຊັບຊ້ອນເຫຼົ່ານີ້. ຮູບແບບພາສາ, ຮັບປະກັນວ່າ AI ປະຕິບັດຫນ້າທີ່ເປັນເຄື່ອງມືທີ່ສາມາດປັບຕົວໄດ້ເຊິ່ງສາມາດເຈາະເລິກເຂົ້າໄປໃນແນວຄວາມຄິດແລະທັດສະນະທີ່ກວ້າງຂວາງ.
9. ໃນປະສົບການຂອງເຈົ້າ, ການເລືອກພາສາໃນທັນທີມີອິດທິພົນຕໍ່ຜົນຜະລິດຂອງຕົວແບບ AI ຫຼາຍພາສາແນວໃດ?
ພາສາທີ່ໃຊ້ໃນການກະຕຸ້ນເຕືອນສາມາດມີຜົນກະທົບອັນໃຫຍ່ຫຼວງຕໍ່ຜົນຜະລິດຂອງຕົວແບບ AI ຫຼາຍພາສາ. ນີ້ແມ່ນຄ້າຍຄືກັນກັບວິທີການເລົ່າເລື່ອງດຽວກັນໃນພາສາທີ່ແຕກຕ່າງກັນອາດຈະແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍຫຼືຫຼາຍ, ຂຶ້ນກັບ idiom ແລະສະພາບການວັດທະນະທໍາ.
ການກະຕຸ້ນ AI ໃນພາສາສະເພາະໃດຫນຶ່ງຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດເຂົ້າເຖິງບໍ່ພຽງແຕ່ຊ່ອງທາງການສື່ສານ, ແຕ່ຍັງມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງ subtleties ພາສາແລະວັດທະນະທໍາທີ່ແສ່ວພາຍໃນພາສານັ້ນ.
ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ເມື່ອມີການກະຕຸ້ນເຕືອນໃນພາສາຍີ່ປຸ່ນ, ຄໍາຕອບສາມາດສະທ້ອນເຖິງລັກສະນະທາງອ້ອມແລະທາງອ້ອມທີ່ມີຢູ່ໃນພາສາ, ໃນຂະນະທີ່ການເຕືອນດຽວກັນໃນພາສາແອສປາໂຍນ, ຜົນໄດ້ຮັບສາມາດໂດຍກົງແລະສະແດງອອກ, ສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນເຖິງຄຸນລັກສະນະທາງພາສາແລະຄຸນຄ່າທາງວັດທະນະທໍາຕາມປົກກະຕິຂອງແອສປາໂຍນ. - ວັດທະນະທໍາການເວົ້າ.
ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ທັກສະຂອງ AI ແລະຄວາມແຕກຕ່າງກັນຂອງການຕອບຂອງມັນສາມາດໄດ້ຮັບຜົນກະທົບຈາກຄວາມສັບສົນແລະຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງພາສາ. AI ອາດຈະມີບັນຫາໃນການປະມວນຜົນພາສາທີ່ມີຄຳສັບໃຫຍ່, ພາສາຫຼາຍພາສາ ຫຼືໄວຍະກອນທີ່ສັບສົນ, ເຊິ່ງອາດສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຄວາມເລິກ, ຄວາມຖືກຕ້ອງ, ແລະຄວາມກ່ຽວຂ້ອງທາງດ້ານວັດທະນະທຳຂອງຜົນໄດ້ຮັບ.
ສິ່ງນີ້ເຕືອນຂ້ອຍກ່ຽວກັບການທ້າທາຍທີ່ນັກແປທີ່ມີຄວາມຊຳນານຜູ້ໜຶ່ງທີ່ຕ້ອງໄດ້ຮັບການສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຈິດວິນຍານແລະວັດທະນະທຳຂອງແຫຼ່ງຂໍ້ມູນນອກເໜືອໄປຈາກການແປຄຳສັບ.
ເພື່ອຮັບປະກັນວ່າການຕອບສະ ໜອງ ຂອງ AI ແມ່ນຖືກຕ້ອງຕາມຄວາມ ເໝາະ ສົມຂອງວັດທະນະ ທຳ ແລະສະພາບການ, ມັນເປັນສິ່ງ ຈຳ ເປັນທີ່ເມື່ອພົວພັນກັບຕົວແບບ AI ທີ່ເວົ້າໄດ້ຫຼາຍພາສາ, ມັນ ຈຳ ເປັນຕ້ອງຮູ້ຄຸນລັກສະນະຂອງພາສາແລະສະພາບການວັດທະນະ ທຳ ທີ່ມັນ ນຳ ມາ.
10. ເຈົ້າສາມາດອະທິບາຍວຽກງານທີ່ຊັບຊ້ອນທີ່ເຈົ້າເຮັດແບບອັດຕະໂນມັດ ຫຼື ປັບປຸງໂດຍໃຊ້ວິສະວະກຳທີ່ທັນສະໃໝໄດ້ບໍ?
ໃນໂຄງການຫນຶ່ງທີ່ຫນ້າສົນໃຈ, ການສ້າງເນື້ອຫາແບບເຄື່ອນໄຫວ, ຄວາມເຂົ້າໃຈກັບສະພາບການສໍາລັບຄໍາຖາມຂອງຜູ້ໃຊ້ທີ່ຫລາກຫລາຍໃນເວທີການສະຫນັບສະຫນູນລູກຄ້າໄດ້ຖືກປັບປຸງໂດຍຜ່ານການນໍາໃຊ້ວິສະວະກໍາທີ່ທັນສະໃໝ.
ຫົວຂໍ້ທີ່ກວ້າງຂວາງຂອງແພລະຕະຟອມ, ຕັ້ງແຕ່ຄໍາແນະນໍາຂອງຜະລິດຕະພັນໄປຫາການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານວິຊາການ, ແມ່ນຄວາມຫຍຸ້ງຍາກເນື່ອງຈາກວ່າມັນຕ້ອງການ AI ບໍ່ພຽງແຕ່ເຂົ້າໃຈການສອບຖາມຂອງຜູ້ໃຊ້ເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງປັບແຕ່ງການຕອບສະຫນອງຂອງມັນໂດຍອີງໃສ່ສະພາບການ, ຄວາມຮີບດ່ວນແລະຄວາມຕ້ອງການສ່ວນບຸກຄົນຂອງຜູ້ໃຊ້.
ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫານີ້, ພວກເຮົາໄດ້ພັດທະນາຊຸດການກະຕຸ້ນເຕືອນລະດັບຊັ້ນທີ່ຈັດປະເພດການສອບຖາມຂອງຜູ້ໃຊ້, ຊີ້ໃຫ້ເຫັນອົງປະກອບທີ່ສໍາຄັນ, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນດັດແກ້ແບບເຄື່ອນໄຫວຂອງໂຕນຄໍາຕອບ, ລະດັບຂອງລາຍລະອຽດ, ແລະເນື້ອຫາຕາມຄວາມຫມາຍແລະທັດສະນະຄະຕິຂອງຄໍາຖາມ.
ດ້ວຍວິທີການນີ້, AI ສາມາດເຮັດກິດຈະກໍາທີ່ສັບສົນຫຼາຍຢ່າງໃນຄັ້ງດຽວ, ເຊັ່ນ: ການກໍານົດບັນຫາດ້ານວິຊາການ, ການຊ່ວຍເຫຼືອຜູ້ໃຊ້ໃນຂັ້ນຕອນການແກ້ໄຂບັນຫາແລະການໃຫ້ຄໍາແນະນໍາຜະລິດຕະພັນທີ່ເຫມາະສົມ.
ຄວາມສາມາດຂອງ AI ໃນການສົ່ງຄໍາຕອບທີ່ຊັດເຈນ, ເຫມາະສົມກັບສະພາບການ, ແລະງ່າຍຕໍ່ການນໍາໃຊ້ແມ່ນໄດ້ຮັບການປັບປຸງຫຼາຍໂດຍຄວາມຊັບຊ້ອນດ້ານວິສະວະກໍາໄວ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ຂະບວນການສະຫນັບສະຫນູນລູກຄ້າມີປະສິດທິພາບ, ຫນ້າສົນໃຈ, ແລະຕອບສະຫນອງຕໍ່ຜູ້ໃຊ້.
11. ເຈົ້າຈະສ້າງການກະຕຸ້ນເຕືອນແນວໃດເພື່ອເອົາການເລົ່າເລື່ອງທີ່ສ້າງສັນຈາກຕົວແບບ AI?
ເພື່ອຊຸກຍູ້ການເລົ່າເລື່ອງທີ່ມີຈິນຕະນາການຈາກແບບຈໍາລອງ AI, ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງສ້າງສະຖານະການໃນລັກສະນະທີ່ຄ້າຍຄືກັນກັບວິທີທີ່ຜູ້ອໍານວຍການໃຫ້ນັກສະແດງກໍານົດສະຖານະການ - ພຽງພໍທີ່ຈະໃຫ້ພວກເຂົາເລີ່ມຕົ້ນ, ແຕ່ອະນຸຍາດໃຫ້ມີບ່ອນຫວ່າງສໍາລັບການຕີຄວາມຫມາຍຂອງພວກເຂົາ.
ການກະຕຸ້ນເຕືອນຄວນປະຕິບັດເປັນຜ້າໃບເປົ່າ, ສະຫນອງການປະສົມປະສານຂອງສະເພາະເພື່ອຊີ້ນໍາເສັ້ນທາງຂອງເລື່ອງແລະອົງປະກອບປາຍເປີດເພື່ອສົ່ງເສີມການອະນຸຍາດສິລະປະ. ວິທີໜຶ່ງເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນການເລົ່າເລື່ອງແມ່ນການສ້າງການຕັ້ງຄ່າທີ່ໜ້າຈັບໃຈດ້ວຍຕົວລະຄອນ, ຄຳໃບ້ຂອງຂໍ້ຂັດແຍ່ງ, ແລະສະພາບແວດລ້ອມທີ່ເປັນເອກະລັກ, ແຕ່ມີພື້ນທີ່ພຽງພໍສຳລັບແຜນການທີ່ຈະປ່ຽນໄປແບບບໍ່ຄາດຄິດ.
"ໃນເມືອງທີ່ຄຶກຄັກບ່ອນທີ່ magic ໄດ້ຖືກເຊື່ອງໄວ້ໃນສາຍຕາທໍາມະດາ, ນັກ magic ຫນຸ່ມໄດ້ຄົ້ນພົບແຜນທີ່ເກົ່າແກ່ທີ່ນໍາໄປສູ່ວັດຖຸບູຮານທີ່ສູນເສຍ," ອາດຈະເປັນສິ່ງທີ່ຫນ້າສົນໃຈ.
ພວກເຂົາເຈົ້າບໍ່ແມ່ນຄົນດຽວທີ່ຊອກຫາ, ເຖິງແມ່ນວ່າ. ອະທິບາຍການເດີນທາງຂອງພວກເຂົາ, ກ່າວເຖິງຄວາມຫຍຸ້ງຍາກທີ່ພວກເຂົາພົບ, ພັນທະມິດທີ່ພວກເຂົາເຮັດ, ແລະຄວາມລັບທີ່ພວກເຂົາຮຽນຮູ້.” ການຕັ້ງຄ່ານີ້ເຊື້ອເຊີນ AI ເພື່ອສ້າງການໂຕ້ຕອບທີ່ສັບສົນ, ການບິດເບືອນຂອງແຜນການ, ແລະການສ້າງໂລກທີ່ສັບສົນໃນຂະນະທີ່ສະເຫນີທິດທາງການບັນຍາຍທີ່ຊັດເຈນແລະລັກສະນະທີ່ຫນ້າອັດສະຈັນ.
ຄວາມລັບແມ່ນຈຸດເດັ່ນຂອງຄວາມສົມດຸນລະຫວ່າງໂຄງສ້າງແລະຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ, ອະນຸຍາດໃຫ້ AI ພຽງແຕ່ທິດທາງພຽງພໍທີ່ຈະຮັກສາທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງທີ່ສອດຄ່ອງແຕ່ຍັງມີເສັ້ນຂະຫນານພຽງພໍທີ່ຈະສະແດງຄວາມຄິດສ້າງສັນຂອງມັນ, ເຊິ່ງຈະສະຫນອງເລື່ອງທີ່ຫນ້າສົນໃຈແລະຫນ້າປະຫລາດໃຈ.
12. ອະທິບາຍວິທີທີ່ທ່ານອາດຈະໃຊ້ Prompt Engineering ເພື່ອເພີ່ມຄວາມສາມາດໃນການຮຽນຮູ້ຂອງຕົວແບບພາສາໃນສະຖານະການ "ບໍ່ຫຼາຍປານໃດ".
ໃນສະຖານະການການຮຽນຮູ້ "ບໍ່ຫຼາຍປານໃດ", ສິລະປະຂອງວິສະວະກໍາ Prompt ກາຍເປັນສິ່ງສໍາຄັນໃນເວລາທີ່ຈຸດປະສົງແມ່ນເພື່ອປັບປຸງຄວາມສາມາດໃນການຮຽນຮູ້ຂອງຕົວແບບພາສາທີ່ມີຈໍານວນຕົວຢ່າງເລັກນ້ອຍ.
ມັນຄ້າຍຄືກັບການໃຫ້ນັກແຕ້ມຮູບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນຫຼາຍໆຕົວຢ່າງຂອງເສັ້ນເລືອດຕັນໃນທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ເພື່ອສຶກສາກ່ອນທີ່ຈະຄາດຫວັງວ່າພວກເຂົາຈະສໍາເລັດຮູບແຕ້ມ; ຕົວຢ່າງດັ່ງກ່າວຕ້ອງໄດ້ຮັບການຄັດເລືອກດ້ວຍຄວາມລະມັດລະວັງແລະນໍາສະເຫນີໃນທາງທີ່ເພີ່ມປະສິດທິພາບຜົນປະໂຫຍດດ້ານການສຶກສາຂອງພວກເຂົາ. ໃນສະຖານະການນີ້, ການກະຕຸ້ນຄວນຈະຖືກນໍາໃຊ້ເປັນແຫຼ່ງຂອງການດົນໃຈເຊັ່ນດຽວກັນກັບການຊີ້ນໍາ.
ພວກເຂົາບໍ່ພຽງແຕ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນວຽກງານຢູ່ໃນມືເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງລວມເອົາຄໍາແນະນໍາ subliminal ກ່ຽວກັບວິທີການແກ້ໄຂກິດຈະກໍາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໃນອະນາຄົດ.
ເພື່ອເຮັດສິ່ງນີ້, ການກະຕຸ້ນເຕືອນສາມາດຖືກອອກແບບເພື່ອໃຫ້ມີຈໍານວນຈໍາກັດຂອງຕົວຢ່າງທີ່ດີເລີດ, ທີ່ແຕກຕ່າງກັນທີ່ເກັບກໍາຈິດໃຈຂອງຜະລິດຕະພັນທີ່ມີຈຸດປະສົງ. ລາຍລະອຽດວຽກທີ່ຈະແຈ້ງ ແລະ ຫຍໍ້ຈະຖືກສະໜອງໃຫ້ແຕ່ລະກໍລະນີ, ຊຸກຍູ້ໃຫ້ຕົວແບບເພື່ອລະບຸຮູບແບບ, ຫຼັກການ, ຫຼືຮູບແບບທີ່ສະແດງຢູ່ໃນຕົວຢ່າງ..
ຖ້າການສອນແບບຈໍາລອງການຂຽນໃນແບບວັນນະຄະດີທີ່ແນ່ນອນແມ່ນເປົ້າຫມາຍ, ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ການກະຕຸ້ນເຕືອນສາມາດມີຂໍ້ຄວາມຕົວຢ່າງຈໍານວນຫນ້ອຍທີ່ຂຽນໃນຮູບແບບນັ້ນ, ຕິດຕາມດ້ວຍວຽກງານທີ່ຕົວແບບຕ້ອງການໃຊ້ສິ່ງທີ່ "ສັງເກດເຫັນ" ເພື່ອສ້າງ. ສິ້ນໃຫມ່.
ວິທີການນີ້ປັບປຸງຄວາມສາມາດຂອງຕົວແບບເພື່ອເຮັດໂດຍທົ່ວໄປຈາກການສັກຢາບໍ່ຫຼາຍປານໃດໄປສູ່ລະດັບຄວາມກວ້າງຂອງວຽກງານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໂດຍການຊ່ວຍໃຫ້ມັນເຂົ້າໃຈວຽກງານແລະພາຍໃນ subtleties ຂອງຕົວຢ່າງທີ່ໄດ້ໃຫ້.
13. ເຈົ້າຈະໃຊ້ກົນລະຍຸດອັນໃດເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມລຳອຽງທີ່ເປັນອັນຕະລາຍໃນການຕອບສະໜອງ AI ຜ່ານ Prompt Engineering?
ຄືກັນກັບຊາວສວນເລືອກເມັດພືດຢ່າງລະມັດລະວັງ ແລະ ເອົາໃຈໃສ່ສວນຂອງເຂົາເຈົ້າເພື່ອປ້ອງກັນການແຜ່ກະຈາຍຂອງຊະນິດພັນທີ່ຮຸກຮານ, ການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມລຳອຽງທີ່ເປັນໄພອັນຕະລາຍໃນຄຳຕອບຂອງ AI ຜ່ານວິສະວະກຳທັນສະໃໝຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີວິທີການທີ່ຮອບຄອບ ແລະ ເຈດຕະນາ.
ການສ້າງການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ມີລັກສະນະລວມ ແລະ ບໍ່ລໍາອຽງຕ້ອງເອົາໃຈໃສ່ຢ່າງລະມັດລະວັງເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການໃຊ້ພາສາ ຫຼືການສົມມຸດຕິຖານທີ່ອາດຈະເຮັດໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບຂອງ AI ປ່ຽນແປງ.
ເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການເສີມສ້າງຄວາມລໍາອຽງໂດຍບໍ່ໄດ້ຕັ້ງໃຈຫຼືການຂັດຂວາງກຸ່ມໂດຍສະເພາະ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະໃຊ້ຄວາມລະມັດລະວັງໃນຂະນະທີ່ໃຊ້ຄໍາເວົ້າແລະການສະແດງອອກ.
ມັນຄ້າຍຄືກັນກັບການນໍາໃຊ້ຕົວກອງເພື່ອຍົກເວັ້ນວັດສະດຸທີ່ບໍ່ຕ້ອງການເພື່ອໃຫ້ພຽງແຕ່ວັດສະດຸທີ່ເປັນກາງ, ສຸຂະພາບດີໄປຫາ AI.
ການເພີ່ມການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ສົ່ງເສີມການສືບສວນຂອງທັດສະນະອື່ນໆໂດຍສະເພາະອາດຈະເປັນກົນລະຍຸດທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍ. ນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການພັດທະນາການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ AI ພິຈາລະນາແລະສະແດງທັດສະນະຕ່າງໆຫຼືສ້າງຄໍາຕອບທີ່ກວ້າງຂວາງຂອງພື້ນຖານທາງດ້ານສັງຄົມ, ວັດທະນະທໍາແລະສ່ວນບຸກຄົນ.
ມັນປຽບທຽບກັບການສົ່ງເສີມການສົນທະນາຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນກຸ່ມສົນທະນາທີ່ຄວາມຄິດເຫັນຂອງແຕ່ລະຄົນໄດ້ຮັບການເຄົາລົບແລະໄດ້ຍິນ.
ຄວາມຕັ້ງໃຈຂອງການລວມເອົາເຕັກນິກເຫຼົ່ານີ້ເຂົ້າໃນວິສະວະກໍາ Prompt ແມ່ນເພື່ອຊີ້ນໍາ AI ເພື່ອສະຫນອງການຕອບໂຕ້ທີ່ບໍ່ພຽງແຕ່ບໍ່ມີອະຄະຕິທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ, ແຕ່ຍັງໄດ້ຮັບການປັບປຸງໂດຍຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງທັດສະນະ, ສົ່ງເສີມການພົວພັນພົນລະເຮືອນແລະຍິນດີຕ້ອນຮັບກັບເຕັກໂນໂລຢີ.
14. ສົນທະນາແນວຄວາມຄິດຂອງ "ລະບົບຕ່ອງໂສ້ທັນທີ" ແລະວິທີທີ່ມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຈັດການກັບວຽກງານຫຼາຍຂັ້ນຕອນດ້ວຍຕົວແບບ AI.
ວິທີການໃຫມ່ຂອງການມີສ່ວນພົວພັນຂອງ AI, ການສ້າງລະບົບຕ່ອງໂສ້ທັນທີແມ່ນຄ້າຍຄືການຊີ້ນໍາຜູ້ໃດຜູ້ຫນຶ່ງຜ່ານ maze ທີ່ສັບສົນດ້ວຍການຕິດຕໍ່ກັນຂອງປ້າຍທາງຍຸດທະສາດ.
ຂັ້ນຕອນໂດຍຂັ້ນຕອນ, AI ໄດ້ຖືກນໍາພາໂດຍແຕ່ລະປ້າຍ (ຫຼືການກະຕຸ້ນ, ໃນຕົວຢ່າງນີ້) ໂດຍຜ່ານກິດຈະກໍາຫຼືຂະບວນການຄິດ, ການສ້າງຂໍ້ມູນຫຼືຜົນຜະລິດຈາກຂັ້ນຕອນທີ່ຜ່ານມາເພື່ອໃຫ້ໄດ້ໃກ້ຊິດກັບຜົນໄດ້ຮັບ. ຄ້າຍຄືກັບວິທີການສູດທີ່ສັບສົນຖືກແບ່ງອອກເປັນຊຸດຂອງຄໍາແນະນໍາທີ່ຍ່ອຍສະຫຼາຍ, ວິທີການນີ້ເຮັດວຽກໄດ້ດີໂດຍສະເພາະສໍາລັບວຽກທີ່ສັບສົນຫຼືຫຼາຍຂັ້ນຕອນທີ່ບໍ່ສາມາດຈັດການໄດ້ຢ່າງພຽງພໍໃນການສອບຖາມດຽວ.
ລະບົບຕ່ອງໂສ້ການກະຕຸ້ນໃຫ້ຄົນເຮົາສາມາດນໍາພາ AI ຜ່ານກິດຈະກໍາທີ່ຕ້ອງການຫຼາຍກວ່າຄໍາຕອບທີ່ງ່າຍດາຍໃນຄວາມເຂົ້າໃຈຫຼືການສັງເຄາະຂໍ້ມູນ.
ຕົວຢ່າງ, ຖ້າການມອບຫມາຍແມ່ນເພື່ອດໍາເນີນການຄົ້ນຄ້ວາ, ສະຫຼຸບຜົນໄດ້ຮັບ, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນສ້າງຄໍາຖາມໂດຍອີງໃສ່ບົດສະຫຼຸບ, ແຕ່ລະຂັ້ນຕອນຈະຖືກແກ້ໄຂດ້ວຍການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
AI ສາມາດຖືກຮ້ອງຂໍໃຫ້ເກັບກໍາຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບຫົວຂໍ້ໃດຫນຶ່ງໃນຄໍາຮ້ອງຂໍທໍາອິດ, ສະຫຼຸບມັນໃນ prompt ທີສອງ, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນນໍາໃຊ້ການສະຫຼຸບເພື່ອປະກອບການສອບຖາມອັດສະລິຍະໃນການກະຕຸ້ນເຕືອນທີສາມ.
ໂດຍການໃຫ້ AI ດ້ວຍຄໍາແນະນໍາເທື່ອລະຂັ້ນຕອນ, ມັນສາມາດສຸມໃສ່ການຕອບສະຫນອງແລະອີງໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງແລະສະພາບການ, ຜະລິດຜົນໄດ້ຮັບຢ່າງລະອຽດ, ມີເຫດຜົນແລະມີຄຸນຄ່າຫຼາຍ.
15. ວິສະວະກໍາ Prompt ສາມາດຖືກນໍາໄປໃຊ້ກັບແບບຈໍາລອງພາສາທີ່ລະອຽດສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກສະເພາະໂດເມນໂດຍບໍ່ມີການ retraining ໂດຍກົງແນວໃດ?
Prompt Engineering ເປັນວິທີທີ່ໄວທີ່ຈະດັດແປງແບບຈໍາລອງພາສາສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກສະເພາະໂດເມນໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີການຝຶກອົບຮົມໂດຍກົງຂອງຕົວແບບ; ມັນເຮັດວຽກຄ້າຍຄືກັນກັບຊຸດຂອງເລນພິເສດທີ່ສຸມໃສ່ກ້ອງຖ່າຍຮູບໃນຫົວຂໍ້ສະເພາະໃດຫນຶ່ງໂດຍບໍ່ມີການປ່ຽນກ້ອງຖ່າຍຮູບຕົວມັນເອງ.
ທ່ານສາມາດປ່ຽນການຕອບສະຫນອງຂອງຕົວແບບໃຫ້ສອດຄ່ອງກັບຄວາມຮູ້ພິເສດ, ຄໍາສັບ, ແລະເປົ້າຫມາຍຂອງພື້ນທີ່ສະເພາະໃດຫນຶ່ງໂດຍການສ້າງ prompts ທີ່ເກັບກໍາເນື້ອແທ້ແລະ subtleties ຂອງໂດເມນສະເພາະນັ້ນ.
ນີ້ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ຊັບຊ້ອນຂອງຄໍາສັບແລະຄວາມຕ້ອງການຂອງໂດເມນ, ນອກເຫນືອໄປຈາກວິທີການໃຫມ່ຂອງການກະຕຸ້ນເຕືອນ crafting ທີ່ສາມາດ elicit ຈາກຮູບແບບຂອງລະດັບທີ່ເຫມາະສົມຂອງລາຍລະອຽດແລະຄວາມຊໍານານ.
ຕົວຢ່າງ, ໃນສະພາບແວດລ້ອມທາງການແພດ, ສາມາດກະຕຸ້ນໃຫ້ໃຊ້ພາສາທາງການແພດ, ອ້າງອີງເຖິງສະຖານະການສຸຂະພາບທົ່ວໄປ, ແລະຮຽນແບບຮູບແບບແລະສານຂອງການສື່ສານທາງການແພດຢ່າງເປັນທາງການ.
ເຊັ່ນດຽວກັນ, ການອ້າງອີງກົດໝາຍກໍລະນີ, ຄໍາສັບທາງດ້ານກົດໝາຍ ແລະຮູບແບບເອກະສານທັງໝົດອາດຈະຖືກພິຈາລະນາເປັນຕົວກະຕຸ້ນສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທາງກົດໝາຍ.
ເພື່ອໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຫຼາຍ, ຖືກຕ້ອງ, ແລະເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບກິດຈະກໍາທີ່ເປັນເອກະລັກຂອງໂດເມນທີ່ກໍານົດ, ຍຸດທະສາດນີ້ເປັນສິ່ງຈໍາເປັນ "primes" AI ເພື່ອເຮັດວຽກພາຍໃນກອບແນວຄວາມຄິດແລະພາສາຂອງໂດເມນທີ່ກໍາລັງພິຈາລະນາ.
ມັນເປັນວິທີການສຸມໃສ່ຄວາມສາມາດທົ່ວໄປຢ່າງກວ້າງຂວາງຂອງຕົວແບບເຂົ້າໄປໃນຊ່ອງແຄບຂອງຄວາມຊໍານານ, ການນໍາໃຊ້ຄວາມສະຫລາດພື້ນຖານຂອງຕົວແບບໃນວິທີການທີ່ສະເພາະກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງໂດເມນທີ່ແນ່ນອນ, ທັງຫມົດໂດຍບໍ່ມີການປ່ຽນແປງຕົວແບບທີ່ຕິດພັນກັບຕົວມັນເອງ.
16. ແມ່ນຫຍັງຄືຂໍ້ຈຳກັດທີ່ເຈົ້າໄດ້ພົບໃນ Prompt Engineering, ແລະເຈົ້າໄດ້ແກ້ໄຂພວກມັນແນວໃດ?
ການຄາດເດົາແລະຄວາມສອດຄ່ອງຂອງການຕອບ AI ແມ່ນບັນຫາທີ່ສໍາຄັນໃນວິສະວະກໍາທັນທີ. ສູດການຄິດໄລ່ພື້ນຖານທີ່ຊັບຊ້ອນຂອງ AI ແລະຊຸດເຝິກອົບຮົມຂະໜາດໃຫຍ່ສາມາດສົ່ງຜົນໃຫ້ໄດ້ຜົນຕ່າງໆ ເຖິງແມ່ນວ່າຈະສ້າງການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ເໝາະສົມກໍຕາມ.
ລັກສະນະທີ່ບໍ່ສາມາດຄາດເດົາໄດ້ນີ້ແມ່ນຄ້າຍຄືກັນກັບການປູກສວນທີ່, ເຖິງແມ່ນວ່າມີການກ້າແກ່ນຢ່າງລະມັດລະວັງ, ການຂະຫຍາຍຕົວທີ່ເກີດຂື້ນສາມາດປ່ຽນແປງໄດ້ຢ່າງປະຫລາດໃຈຍ້ອນຄວາມແຕກຕ່າງຂອງດິນ, ນ້ໍາ, ແລະແສງແດດ. ການທົດສອບແບບຊ້ຳໆ ແລະການປັບປຸງໄວກາຍເປັນສິ່ງຈຳເປັນເພື່ອເອົາຊະນະສິ່ງນີ້.
ຄ້າຍຄືກັນກັບວິທີການທີ່ຊາວສວນຮຽນຮູ້ທີ່ຈະດັດແປງກົນລະຍຸດການປູກເພື່ອບັນລຸຮູບແບບສວນໂດຍສະເພາະ, ທ່ານສາມາດກ້າວໄປສູ່ການຊີ້ນໍາ AI ໄປສູ່ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ສອດຄ່ອງແລະຄາດເດົາໄດ້ໂດຍການປັບແລະຕິດຕາມການປ່ຽນແປງໃນຄໍາຕອບຂອງ AI.
ຂໍ້ ຈຳ ກັດເພີ່ມເຕີມ ໝາຍ ເຖິງຄວາມເຄັ່ງຄັດພາຍໃນຂອງການມອບ ໝາຍ ຫຼືການສອບຖາມບາງຢ່າງທີ່ຕ້ານກັບ ຄຳ ແນະ ນຳ ທີ່ງ່າຍດາຍ. ການກະຕຸ້ນເຕືອນອັນດຽວອາດຈະບໍ່ສາມາດເກັບກໍາສະພາບການຫຼືຄວາມເຂົ້າໃຈຄວາມເລິກທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບບາງວຽກ.
ໃນສະຖານະການເຫຼົ່ານີ້, ລະບົບຕ່ອງໂສ້ທີ່ທັນເວລາອາດຈະເປັນປະໂຫຍດໃນການແບ່ງກິດຈະກໍາອອກເປັນພາກສ່ວນຂະຫນາດນ້ອຍກວ່າ, ງ່າຍຕໍ່ການຄຸ້ມຄອງ. ດ້ວຍວິທີການນີ້, ເຊິ່ງປະກອບດ້ວຍການສ້າງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ເກີດຂື້ນກ່ອນຫນ້າ, ວຽກງານທີ່ສັບສົນສາມາດຖືກແກ້ໄຂໂດຍຊິ້ນສ່ວນ, ຄືກັບການເອົາຊິ້ນສ່ວນຂອງ jigsaw ຍາກເຂົ້າກັນ.
ໂດຍການນໍາໃຊ້ເຕັກນິກເຫຼົ່ານີ້, ທ່ານສາມາດຂ້າມແລະຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ຈໍາກັດຂອງວິສະວະກໍາທັນທີ, ເພີ່ມປະໂຍດແລະປະສິດທິພາບຂອງຕົວແບບ AI ໃນລະດັບຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ.
17. ເຈົ້າສາມາດອະທິບາຍໄດ້ວ່າແນວຄວາມຄິດຂອງ “ອຸນຫະພູມ” ໃນຕົວແບບ AI ມີຜົນກະທົບແນວໃດຕໍ່ກັບການຕອບໂຕ້ທີ່ສ້າງຂຶ້ນຜ່ານ Prompt Engineering?
ໃນຮູບແບບ AI, ແນວຄວາມຄິດຂອງ "ອຸນຫະພູມ" ແມ່ນຕົວກໍານົດການທີ່ຫນ້າສົນໃຈທີ່ມີຜົນກະທົບຕົ້ນສະບັບແລະຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງການຕອບທີ່ສ້າງຂຶ້ນ. ຈິນຕະນາການວ່າມັນເປັນການດັດແປງປະລິມານເຄື່ອງເທດໃນອາຫານຕາມຄວາມມັກສ່ວນຕົວຂອງເຈົ້າ.
ເຊັ່ນດຽວກັນ, ການຕັ້ງຄ່າອຸນຫະພູມທີ່ສູງຂຶ້ນໃນຮູບແບບ AI ສົ່ງເສີມຄວາມເປັນຕົ້ນສະບັບແລະຄວາມຫຼາກຫຼາຍໃນການຕອບສະຫນອງຂອງມັນ, ຫຼາຍເປັນເຄື່ອງເທດຫຼາຍສາມາດເຮັດໃຫ້ອາຫານທີ່ຫນ້າສົນໃຈຫຼາຍແຕ່ຍັງຄາດຄະເນຫນ້ອຍ.
ເຊັ່ນດຽວກັນກັບເສັ້ນທາງທີ່ມີການເດີນທາງທີ່ດີຜ່ານປ່າ, ຜົນຜະລິດຂອງຕົວແບບໃນອຸນຫະພູມຕ່ໍາແມ່ນມີລັກສະນະອະນຸລັກຫຼາຍແລະຍຶດຫມັ້ນກັບຮູບແບບທີ່ມັນໄດ້ກໍານົດໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມ, ການຜະລິດຄໍາຕອບທີ່ປອດໄພກວ່າແລະຄາດເດົາໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ.
ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ການເພີ່ມການຕັ້ງຄ່າອຸນຫະພູມໄດ້ຊຸກຍູ້ AI ເພື່ອສ້າງການຕອບຄືນຂອງມັນໂດຍຜ່ານພາສາທີ່ສ້າງສັນຫຼືຜິດປົກກະຕິຫຼາຍຂຶ້ນ. ນີ້ສາມາດເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະໃນເວລາທີ່ຊອກຫາແນວຄວາມຄິດນະວະນິຍາຍຫຼືໃນເວລາທີ່ທ່ານຕ້ອງການໃຫ້ AI ໄປເກີນກວ່າການແກ້ໄຂງ່າຍດາຍ, ຍອມຮັບ.
ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ມີຄວາມສົມດູນທີ່ດີທີ່ຈະຖືກຕີ - ຄວາມຮ້ອນຫຼາຍເກີນໄປອາດຈະເຮັດໃຫ້ເກີດປະຕິກິລິຍາທີ່ຜິດພາດຫຼືບໍ່ມີເຫດຜົນ, ຄືກັນກັບເຄື່ອງເທດຫຼາຍເກີນໄປສາມາດ overpower ລົດຊາດໃນອາຫານ.
ເຊັ່ນດຽວກັນກັບພໍ່ຄົວດັດແປງຄວາມຮ້ອນເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຄວາມສົມດຸນຂອງລົດຊາດທີ່ເຫມາະສົມໃນ masterpiece culinary, ທ່ານສາມາດປັບແຕ່ງຜົນຜະລິດຂອງ AI ໃນ Prompt Engineering ໂດຍການປັບປ່ຽນການຕັ້ງຄ່າອຸນຫະພູມຢ່າງລະມັດລະວັງເພື່ອໃຫ້ເຫມາະສົມກັບການປະດິດສ້າງແລະຄວາມສ່ຽງທີ່ຕ້ອງການ.
18. ອະທິບາຍສະຖານະການທີ່ທ່ານໃຊ້ Prompt Engineering ເພື່ອວິເຄາະ ແລະວິເຄາະຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ຊັບຊ້ອນໂດຍໃຊ້ຕົວແບບພາສາ.
ວຽກງານໃນໂຄງການທີ່ມີຊຸດຂໍ້ມູນຢ່າງກວ້າງຂວາງຂອງການປ້ອນຂໍ້ມູນຂອງຜູ້ບໍລິໂພກຈາກຫຼາຍແພລະຕະຟອມແມ່ນເພື່ອລວມເອົາຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍນີ້ເຂົ້າໄປໃນຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ເປັນປະໂຫຍດ.
ຊຸດຂໍ້ມູນແມ່ນກວ້າງຂວາງແລະອຸດົມສົມບູນໃນຄວາມຄິດເຫັນ, ຄວາມມັກ, ແລະຂໍ້ສະເຫນີແນະທີ່ສັບສົນທີ່ແຜ່ລາມໄປທົ່ວສື່ຕ່າງໆ, ລວມທັງຄໍາຕອບແບບສໍາຫຼວດທີ່ມີໂຄງສ້າງແລະຂໍ້ສັງເກດສື່ມວນຊົນສັງຄົມທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ.
ຄວາມສັບສົນຂອງພາສາແລະຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ຖ່າຍທອດໃນຄໍາເຫັນແມ່ນເກີນຂອບເຂດຂອງວິທີການວິເຄາະຂໍ້ມູນແບບດັ້ງເດີມ, ບັງຄັບໃຫ້ມີຍຸດທະສາດທີ່ຊັບຊ້ອນກວ່າ.
ການນໍາໃຊ້ວິສະວະກໍາທັນທີ, ພວກເຮົາໄດ້ສ້າງຊຸດການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ຊີ້ນໍາ AI ທໍາອິດຈັດກຸ່ມການປ້ອນຂໍ້ມູນຕາມປະເພດເຊັ່ນ: ຄຸນສົມບັດ, ການສະຫນັບສະຫນູນລູກຄ້າ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ແລະອື່ນໆ.
ຫຼັງຈາກນັ້ນ, AI ໄດ້ຖືກກະຕຸ້ນອີກເທື່ອຫນຶ່ງ, ເວລານີ້ເພື່ອສະຫຼຸບຄວາມຮູ້ສຶກ, ກໍານົດບັນຫາທີ່ເກີດຂຶ້ນຄືນໃຫມ່, ແລະແມ້ກະທັ້ງແນະນໍາພື້ນທີ່ທີ່ເປັນໄປໄດ້ສໍາລັບການພັດທະນາໂດຍອີງໃສ່ເນື້ອໃນຂອງຄໍາເຫັນ, ເຈາະລົງເຂົ້າໄປໃນແຕ່ລະປະເພດ.
ດ້ວຍຄວາມຊ່ອຍເຫລືອຂອງຂັ້ນຕອນການກະຕຸ້ນເຕືອນແບບວິທີການນີ້, AI ສາມາດກາຍເປັນນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ປະສົບຜົນສໍາເລັດທີ່ສາມາດຕີຄວາມຫມາຍຂໍ້ມູນທີ່ສັບສົນ, ບໍ່ມີໂຄງສ້າງແລະສະຫຼຸບແລະຮູບແບບຈາກມັນ.
ການປ່ຽນແປງເປົ້າຫມາຍແລະການຕັດສິນໃຈຍຸດທະສາດແມ່ນເປັນໄປໄດ້ໂດຍບົດລາຍງານຢ່າງລະອຽດ, ສາມາດປະຕິບັດໄດ້ທີ່ສະຫຼຸບຄວາມສໍາຄັນຂອງການປ້ອນຂໍ້ມູນຂອງລູກຄ້າ.
19. ເຈົ້າຈະນຳໃຊ້ວິສະວະກຳແບບເລັ່ງດ່ວນແນວໃດເພື່ອປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະ ຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຂອງການຕອບສະໜອງຂອງຕົວແບບ AI ໃນສາຂາວິຊາສະເພາະ ເຊັ່ນ: ກົດໝາຍ ຫຼື ການແພດ?
ໂດຍຜ່ານວິສະວະກໍາທັນທີ, ຄວາມຖືກຕ້ອງແລະຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຂອງຕົວແບບ AI ໃນຂົງເຂດພິເສດເຊັ່ນ: ກົດຫມາຍຫຼືໂດເມນທາງການແພດສາມາດປັບປຸງໄດ້ໂດຍການດຸ່ນດ່ຽງຄວາມສະເພາະ, ສະພາບການ, ແລະຄວາມຮູ້ໂດເມນຢ່າງລະມັດລະວັງ.
ການກະຕຸ້ນເຕືອນຕ້ອງໄດ້ຮັບການອອກແບບຢ່າງລະມັດລະວັງເພື່ອຊີ້ນໍາ AI ພາຍໃນຕົວກໍານົດການທີ່ເຄັ່ງຄັດຂອງມາດຕະຖານວິຊາຊີບແລະຄໍາສັບຕ່າງໆນັບຕັ້ງແຕ່ໂດເມນເຫຼົ່ານີ້ມີຄວາມສໍາຄັນແລະຂຶ້ນກັບຄວາມຖືກຕ້ອງແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖື.
ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ໃນຂົງເຂດກົດຫມາຍ, ການກະຕຸ້ນເຕືອນອາດຈະຖືກສ້າງຂື້ນເພື່ອປະກອບມີນິຕິກໍາທາງດ້ານກົດຫມາຍ, ກົດຫມາຍກໍລະນີ, ແລະການອ້າງອິງ, ຊຸກຍູ້ໃຫ້ AI ສ້າງຄໍາຕອບຂອງຕົນໂດຍຄໍາສັບທາງດ້ານກົດຫມາຍທີ່ຍອມຮັບແລະແບບຢ່າງ.
ເຊັ່ນດຽວກັນນີ້, ການກະຕຸ້ນເຕືອນໃນໂດເມນທາງການແພດສາມາດເຮັດໃຫ້ການນໍາໃຊ້ຄໍາແນະນໍາທາງດ້ານການຊ່ວຍ, ຄໍາສັບທາງການແພດ, ແລະເງື່ອນໄຂການວິນິດໄສເພື່ອຮັບປະກັນວ່າຄໍາຕອບຂອງ AI ປະຕິບັດຕາມມາດຕະຖານດ້ານຈັນຍາບັນແລະທາງການແພດ.
ໂດຍການນໍາໃຊ້ວິທີການນີ້, ຜົນໄດ້ຮັບຂອງ AI ກາຍເປັນທີ່ຊັດເຈນແລະມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງໃນຂະນະທີ່ຍັງສອດຄ່ອງຢ່າງໃກ້ຊິດກັບຄວາມຮູ້ສະເພາະແລະຄວາມສັບສົນທາງດ້ານຂັ້ນຕອນຂອງຂະແຫນງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ.
AI ກາຍເປັນເຄື່ອງມືທີ່ເປັນປະໂຫຍດກວ່າ ແລະສາມາດຜະລິດຜົນໄດ້ຮັບທີ່ເຄົາລົບຄວາມຊັບຊ້ອນ ແລະ ຄວາມເລິກຂອງພື້ນຖານຄວາມຮູ້ສະເພາະໂດຍການລວມເອົາຄວາມເຂົ້າໃຈ ແລະສະພາບການສະເພາະຂອງໂດເມນເຂົ້າໃນການກະຕຸ້ນເຕືອນ.
20. ປຶກສາຫາລືກ່ຽວກັບບົດບາດຂອງວິສະວະກໍາທັນທີໃນການຫຼຸດຜ່ອນບັນຫາ "ຄວາມຫມອງຫມອງ" ໃນຮູບແບບພາສາ.
In ການສ້າງແບບຈໍາລອງພາສາ, ຄໍາວ່າ "hallucination" ຫມາຍເຖິງສະຖານະການທີ່ AI ຜະລິດຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ໄດ້ອີງໃສ່ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຄວາມເປັນຈິງຫຼືຄວາມເປັນຈິງ; ມັນສົມທຽບໄດ້ກັບນັກເລົ່າເລື່ອງທີ່ສ້າງການເລົ່າເລື່ອງໂດຍອີງໃສ່ຈິນຕະນາການ.
ບັນຫານີ້ແມ່ນເຫັນໄດ້ຊັດເຈນຫຼາຍຂຶ້ນໃນກິດຈະກໍາທີ່ຕ້ອງການຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງ, ເຊື່ອຖືໄດ້, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ວັດສະດຸທີ່ສ້າງໂດຍ AI ຍາກທີ່ຈະໄວ້ວາງໃຈແລະນໍາໃຊ້.
ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນບັນຫານີ້, ວິສະວະກໍາດ່ວນແມ່ນຈໍາເປັນເພາະວ່າມັນລະມັດລະວັງຊີ້ AI ໄປສູ່ການຜະລິດຜົນໄດ້ຮັບທີ່ພິສູດໄດ້ແລະຫຼັກຖານ.
ນີ້ປະກອບມີການສ້າງການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ເນັ້ນຫນັກເຖິງຄວາມຕ້ອງການຄວາມເປັນຈິງແລະຄວາມຖືກຕ້ອງ, ບໍ່ວ່າຈະໂດຍການແນະນໍາ AI ໃຫ້ຂຶ້ນກັບແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ຫຼືຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງລະດັບຄວາມໄວ້ວາງໃຈໃນຄໍາຕອບຂອງມັນ.
ເພື່ອສົ່ງເສີມວິທີການທີ່ສໍາຄັນແລະເປີດກວ້າງໃນການຜະລິດຄວາມຮູ້, ການກະຕຸ້ນເຕືອນຍັງສາມາດຖືກລວມເອົາເພື່ອຮຽກຮ້ອງໃຫ້ AI ສະຫນອງການອ້າງອິງຫຼືເຫດຜົນສໍາລັບການຢືນຢັນຂອງມັນ.
ພວກເຮົາສາມາດຫຼຸດຄວາມຖີ່ຂອງການຕົກຕະລຶງໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໂດຍການປັບປຸງການໂຕ້ຕອບຂອງພວກເຮົາກັບຕົວແບບ AI ໂດຍຜ່ານການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ຖືກອອກແບບຢ່າງດີ, ເຊິ່ງຈະຊ່ວຍເພີ່ມຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຂອງເນື້ອຫາທີ່ຜະລິດໂດຍ AI.
21. ເຈົ້າຄາດການວິວັດທະນາການຂອງວິສະວະກຳທັນສະໃໝກັບຄວາມກ້າວໜ້າຂອງເທັກໂນໂລຍີ AI ແນວໃດ ແລະເຈົ້າຄິດວ່າທັກສະອັນໃດຈະມີຄວາມສຳຄັນກວ່າ?
ວິສະວະ ກຳ ດ່ວນແມ່ນອາຊີບທີ່ຄາດວ່າຈະກາຍເປັນຄວາມຊັບຊ້ອນແລະກ້າວ ໜ້າ ຫຼາຍຍ້ອນວ່າເຕັກໂນໂລຢີ AI ສືບຕໍ່ປັບປຸງ.
ໃນອະນາຄົດ, ວິສະວະກໍາ Prompt ອາດຈະມີບົດບາດສໍາຄັນໃນອິດທິພົນຕໍ່ແນວຄິດດ້ານຈັນຍາບັນຂອງ AI, ການຄິດສ້າງສັນ, ແລະຂະບວນການຮຽນຮູ້ນອກເຫນືອຈາກການຊີ້ນໍາຄວາມສາມາດໃນການຕອບສະຫນອງຂອງ AI.
AI ຈະເຕີບໃຫຍ່ຂຶ້ນທີ່ມີຄວາມຊໍານານໃນການດຸ່ນດ່ຽງຄວາມສາມາດດ້ານຄອມພິວເຕີ້ກັບ intuition ຂອງມະນຸດ, ອະນຸຍາດໃຫ້ມີຄວາມເຂົ້າໃຈທາງດ້ານສິນທໍາ, ຄວາມເຂົ້າໃຈໃນສະພາບການ, ແລະການໂຕ້ຕອບສ່ວນບຸກຄົນກັບລະບົບຂອງມັນ.
ວິສະວະກອນດ່ວນຈະຕ້ອງມີຄວາມສາມາດລວມທັງການເຫັນອົກເຫັນໃຈ, ເຫດຜົນດ້ານຈັນຍາບັນ, ແລະການຄິດທີ່ສໍາຄັນໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມີການປ່ຽນແປງນີ້.
ການສ້າງການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ຊຸກຍູ້ການປະພຶດຂອງ AI ທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບແລະມີປະໂຫຍດຈະຕ້ອງມີຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບຜົນກະທົບດ້ານຈັນຍາບັນຂອງວັດສະດຸທີ່ສ້າງໂດຍ AI ເຊັ່ນດຽວກັນກັບຄວາມສາມາດໃນການຄາດຄະເນແລະເຂົ້າໃຈຄວາມຕ້ອງການທີ່ແຕກຕ່າງກັນແລະສັບສົນຂອງຜູ້ໃຊ້.
ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ເພື່ອຊຸກຍູ້ຊາຍແດນຂອງສິ່ງທີ່ AI ສາມາດເຮັດໄດ້ໂດຍການຮ່ວມມືກັບທິດທາງຂອງມະນຸດ, ຄວາມຄິດສ້າງສັນຈະມີຄວາມສໍາຄັນໃນການຄົ້ນພົບວິທີການໃຫມ່ເພື່ອເຂົ້າຮ່ວມກັບ AI.
Tຄວາມສາມາດໃນການນໍາພາແລະປະຕິສໍາພັນກັບ AI ໄດ້ຢ່າງສໍາເລັດຜົນໂດຍຜ່ານວິສະວະກໍາທັນທີຈະເປັນພອນສະຫວັນທີ່ສໍາຄັນ, ສົມທົບຄວາມສະຫລາດດ້ານວິຊາການກັບຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງມະນຸດເປັນສູນກາງ, ຍ້ອນວ່າ AI ກາຍເປັນການເຊື່ອມໂຍງເຂົ້າກັບທຸກພາກສ່ວນຂອງຊີວິດແລະການເຮັດວຽກ.
22. ອະທິບາຍໂຄງການທີ່ທ່ານໄດ້ປະຕິບັດເຕັກນິກວິສະວະກໍາ Prompt ເພື່ອປັບປຸງປະສິດທິພາບຂອງຂະບວນການທຸລະກິດຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
ໃນໂຄງການທີ່ຜ່ານມາ, ພວກເຮົາໄດ້ປະຕິວັດຂັ້ນຕອນການປະມວນຜົນການສອບຖາມອອນໄລນ໌ຂອງລູກຄ້າຂາຍຍ່ອຍໂດຍການນໍາໃຊ້ວິສະວະກໍາ Prompt ເພື່ອປັບປຸງການດໍາເນີນການສະຫນັບສະຫນູນລູກຄ້າຂອງພວກເຂົາ.
ເມື່ອລະບົບຂອງລູກຄ້າຖືກປະຕິບັດຄັ້ງທໍາອິດ, ມັນມີ chatbot ງ່າຍດາຍທີ່ສາມາດຕອບສະຫນອງຄໍາຖາມທີ່ງ່າຍດາຍແຕ່ມີບັນຫາກັບການສອບຖາມ trickier ຈາກລູກຄ້າ.
ດັ່ງນັ້ນ, ມີອັດຕາການສົ່ງຕໍ່ທີ່ສູງສໍາລັບຕົວແທນຂອງມະນຸດແລະເວລາການແກ້ໄຂທີ່ຍາວນານ.
ພວກເຮົາໄດ້ໃຊ້ວິທີການວິສະວະກໍາ Prompt ທີ່ທັນສະໃໝເພື່ອປັບປ່ຽນຮູບແບບການໂຕ້ຕອບຂອງ chatbot. ພວກເຮົາໄດ້ສ້າງຊຸດການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ມີໂຄງສ້າງທີ່ລວມເອົາເງື່ອນໄຂແລະປະໂຫຍກທີ່ສະເພາະເຈາະຈົງເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາເຂົ້າໃຈຄວາມຕັ້ງໃຈທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫລັງການສອບຖາມຜູ້ບໍລິໂພກໄດ້ດີຂຶ້ນ.
ຕົວຢ່າງ, ຖ້າຜູ້ບໍລິໂພກຮ້ອງຂໍໃຫ້ "ນະໂຍບາຍການສົ່ງຄືນ", ການເຕືອນໄດ້ຖືກອອກແບບເພື່ອກໍານົດຫົວຂໍ້ແລະລວບລວມຂໍ້ມູນອື່ນໆເຊັ່ນ: ປະເພດຜະລິດຕະພັນແລະວັນທີຊື້, ຊ່ວຍໃຫ້ຄໍາຕອບທີ່ຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ.
ຍຸດທະສາດນີ້ໄດ້ຍົກສູງອັດຕາການແກ້ໄຂການຕິດຕໍ່ຄັ້ງທໍາອິດ, ເຊິ່ງຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບການມີສ່ວນຮ່ວມຂອງມະນຸດ.
ຄວາມພໍໃຈຂອງລູກຄ້າແລະປະສິດທິພາບຕອບສະຫນອງທັງສອງເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍເປັນຜົນສະທ້ອນ. ຫຼາຍໆຄໍາຖາມສາມາດຕອບໄດ້ໂດຍ chatbot, ແລະໃນເວລາທີ່ມັນຊີ້ນໍາການສອບຖາມກັບຕົວແທນຂອງມະນຸດ, ຂໍ້ມູນແມ່ນຈະແຈ້ງແລະ succinct, ເຮັດໃຫ້ການຕອບໄວຂຶ້ນ.
ໂຄງການນີ້ໄດ້ໃຊ້ເປັນຕົວຢ່າງຂອງວິທີການທີ່ Prompt Engineering ອາດຈະເຮັດໃຫ້ງ່າຍ ແລະ ປັບປຸງຂະບວນການຂອງບໍລິສັດທໍາມະດາໄປສູ່ການດໍາເນີນງານທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ຫຼຸດລົງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດໍາເນີນງານ ແລະເພີ່ມຄວາມພໍໃຈຂອງລູກຄ້າ.
23. ຄວາມຄິດຂອງເຈົ້າມີຫຍັງແດ່ກ່ຽວກັບທ່າແຮງຂອງວິສະວະກໍາ Prompt ທີ່ຈະຈັດການ ຫຼືຫຼອກລວງ, ແລະຄວາມສ່ຽງເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນໄດ້ແນວໃດ?
ວິສະວະກໍາທັນທີມີທ່າແຮງອັນໃຫຍ່ຫຼວງທີ່ຈະປັບປຸງຜົນປະໂຫຍດຂອງ AI ແຕ່ຍັງ, ຖ້າປະໄວ້ໂດຍບໍ່ໄດ້ກວດກາ, ສາມາດຈັດການຫຼືໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ.
ຄຸນນະພາບສອງດ້ານນີ້ແມ່ນຜົນມາຈາກຄວາມຈິງທີ່ວ່າໂຄງສ້າງທີ່ວ່ອງໄວມີຜົນກະທົບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຕໍ່ຄໍາຕອບ AI, ມີອິດທິພົນໃຫ້ພວກເຂົາປະຕິບັດຕາມເສັ້ນທາງສະເພາະຫຼືສະຫຼຸບທີ່ອາດຈະບໍ່ມີຈຸດປະສົງ.
ຕົວຢ່າງ, AI ສາມາດໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຫຼືຄວາມຄິດທີ່ລໍາອຽງຖ້າກະຕຸ້ນເຕືອນຢ່າງງຽບໆກ່ຽວກັບຄວາມຄິດເຫັນໂດຍສະເພາະຫຼືອອກລາຍລະອຽດທີ່ສໍາຄັນ.
ຄວາມໂປ່ງໃສ ແລະມາດຕະຖານດ້ານຈັນຍາບັນຕ້ອງຖືກລວມເຂົ້າໃນການອອກແບບ ແລະການປະຕິບັດຂໍ້ລິເລີ່ມດ້ານວິສະວະກຳທີ່ວ່ອງໄວ ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນອັນຕະລາຍເຫຼົ່ານີ້.
ລວມທັງພາກສ່ວນກ່ຽວຂ້ອງທີ່ຫຼາກຫຼາຍໃນຂະບວນການອອກແບບທັນທີເພື່ອປະເມີນ ແລະວິເຄາະການກະຕຸ້ນໃຫ້ມີອະຄະຕິທີ່ອາດມີ ຫຼືລັກສະນະການຫມູນໃຊ້ເປັນວິທີໜຶ່ງທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນການລວມເອົາການກວດສອບແລະການດຸ່ນດ່ຽງ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ການສ້າງລະບົບ AI ທີ່ມີຄຸນສົມບັດຄວາມປອດໄພໃນຕົວທີ່ລະບຸ ແລະເນັ້ນໃຫ້ເຫັນຕົວຊີ້ບອກທີ່ອາດຈະຫຼອກລວງອາດຈະຊ່ວຍປ້ອງກັນການລ່ວງລະເມີດໄດ້.
ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະສົ່ງເສີມວັດທະນະທໍາດ້ານຈັນຍາບັນທີ່ອ້ອມຮອບການສ້າງແລະການນໍາໃຊ້ AI, ສະຫນັບສະຫນູນໂດຍກົດລະບຽບທີ່ຊັດເຈນແລະຄໍາແນະນໍາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໃນການປະຕິບັດດ້ານຈັນຍາບັນ AI.
ການຊຸກຍູ້ການປະພຶດດ້ານຈັນຍາບັນແລະການສຶກສານັກພັດທະນາແລະຜູ້ໃຊ້ກ່ຽວກັບຜົນສະທ້ອນຂອງວິສະວະກໍາ Prompt ແມ່ນສໍາຄັນເພື່ອຮັບປະກັນວ່າຄວາມກ້າວຫນ້າຂອງເຕັກໂນໂລຢີ AI ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ໂດຍການຍຶດໝັ້ນຢ່າງຕັ້ງໜ້າ, ພວກເຮົາສາມາດຮັກສາຄວາມຊື່ສັດຂອງການໂຕ້ຕອບ AI ແລະໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າເຕັກໂນໂລຊີເປັນປະໂຫຍດຕໍ່ສັງຄົມສະເໝີ.
24. ທ່ານຈະເຂົ້າຫາການສ້າງການກະຕຸ້ນເຕືອນແບບຫຼາຍຮູບແບບທີ່ປະສົມປະສານຂໍ້ຄວາມ ແລະຮູບພາບສໍາລັບວຽກງານທີ່ສັບສົນແນວໃດ?
ຍຸດທະສາດທີ່ຊັບຊ້ອນແມ່ນຈໍາເປັນເພື່ອປະສົບຜົນສໍາເລັດໃນການລວມເອົາຕົວຊີ້ບອກທາງປາກເວົ້າ ແລະສາຍຕາ ໃນເວລາສ້າງການກະຕຸ້ນເຕືອນແບບຫຼາຍຮູບແບບທີ່ປະສົມຂໍ້ຄວາມ ແລະພາບ.
ນີ້ຈະປັບປຸງຄວາມສາມາດຂອງ AI ເພື່ອປະຕິບັດວຽກງານທີ່ທ້າທາຍທີ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງວັດສະດຸປ້ອນຈາກຫຼາຍຮູບແບບ sensory.
ການນໍາສະເຫນີມັນຕິມີເດຍທີ່ແຕ່ລະຮູບແບບຂໍ້ມູນສະຫນັບສະຫນູນອີກດ້ານຫນຶ່ງແລະໃຫ້ສະພາບການທີ່ເລິກເຊິ່ງກວ່າ, ທີ່ສົມບູນແບບສໍາລັບການເຮັດວຽກຢູ່ໃນມືແມ່ນຄ້າຍຄືກັນກັບປະເພດຂອງວິສະວະກໍາທັນທີທີ່ການອອກກໍາລັງກາຍແບບນີ້ຕ້ອງການ.
ເມື່ອສ້າງແຄມເປນໂຄສະນາ, ຕົວຢ່າງ, ການກະຕຸ້ນເຕືອນສາມາດມີຮູບພາບທີ່ສະແດງເຖິງຮູບແບບຂອງແຄມເປນ, ຮູບແບບສີ, ແລະໂປຣໄຟລທີ່ມີຈຸດປະສົງ, ນອກເຫນືອຈາກການອະທິບາຍຄໍາເວົ້າສັ້ນໆກ່ຽວກັບຈຸດປະສົງຂອງແຄມເປນ, ຜູ້ຊົມເປົ້າຫມາຍ, ແລະອາລົມທີ່ຕ້ອງການ.
ຮ່ວມກັນ, ເຫຼົ່ານີ້ເຮັດໃຫ້ AI "ເບິ່ງ" ແລະ "ອ່ານ" ຄວາມຕ້ອງການໃນເວລາດຽວກັນ, ນໍາໄປສູ່ຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງລະອຽດກ່ຽວກັບ subtleties ຂອງໂຄງການ. ໃນຂະນະທີ່ຮູບພາບສາມາດສະຫນອງຕົວຢ່າງສະເພາະຂອງຮູບແບບແລະອາລົມທີ່ຈະຮຽນແບບ, ຂໍ້ຄວາມສາມາດແນະນໍາ AI ກ່ຽວກັບເປົ້າຫມາຍຍຸດທະສາດແລະແນວຄິດທີ່ບໍ່ມີຕົວຕົນ.
ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນເພື່ອໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າໃນຂະນະທີ່ສ້າງການກະຕຸ້ນເຕືອນເຫຼົ່ານີ້, ຂໍ້ຄວາມແລະຮູບພາບບໍ່ພຽງແຕ່ກ່ຽວຂ້ອງແລະເຂົ້າໃຈໄດ້, ແຕ່ຍັງຈັດລຽງສິ່ງດັ່ງກ່າວທີ່ເຂົາເຈົ້າເສີມຂະຫຍາຍແລະອະທິບາຍເຊິ່ງກັນແລະກັນ.
ມັນສາມາດເປັນຄວາມຈໍາເປັນທີ່ຈະດຸ່ນດ່ຽງວັດສະດຸປ້ອນດັ່ງກ່າວທີ່ບໍ່ມີໃຜ overpowers ຄົນອື່ນໂດຍຜ່ານການທົດສອບຊ້ໍາຊ້ອນແລະການດັດແກ້.
ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ລະບົບ AI ທີ່ມີຄວາມຊັບຊ້ອນໄດ້ຢ່າງເຕັມສ່ວນໂດຍການສ້າງຕົວຊີ້ບອກຫຼາຍຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ຢ່າງລະມັດລະວັງ, ເຊິ່ງຈະຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາເຮັດແລະເຂົ້າໃຈກິດຈະກໍາທີ່ມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກ, ສ້າງສັນໃນລະດັບຄວາມຊັບຊ້ອນທີ່ສົມທຽບກັບມະນຸດ.
25. ໃນວິທີການໃດແດ່ທີ່ Prompt Engineering ປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການອະທິບາຍແລະຄວາມໂປ່ງໃສຂອງການຕັດສິນໃຈແບບຈໍາລອງ AI?
ການສ້າງຄວາມໄວ້ວາງໃຈແລະຄວາມເຂົ້າໃຈລະຫວ່າງລະບົບ AI ແລະຜູ້ໃຊ້ຂອງພວກເຂົາຕ້ອງການທັງການອະທິບາຍແລະຄວາມໂປ່ງໃສຂອງການຕັດສິນໃຈແບບຈໍາລອງ AI, ທັງສອງສາມາດປັບປຸງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໂດຍວິສະວະກໍາທັນທີ.
ພວກເຮົາສາມາດສັ່ງໃຫ້ AI ບໍ່ພຽງແຕ່ໃຫ້ຄໍາຕອບເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງອະທິບາຍເຫດຜົນຫຼືແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ສະຫນັບສະຫນູນຄໍາຕອບເຫຼົ່ານັ້ນໂດຍການອອກແບບຢ່າງລະມັດລະວັງ.
ວິທີການນີ້ແມ່ນປຽບທຽບກັບຄູອາຈານທີ່ສື່ສານຄວາມຄິດທີ່ຍາກກັບນັກຮຽນ, ເຊິ່ງຂະບວນການອະທິບາຍແມ່ນມີຄວາມສໍາຄັນເທົ່າກັບການແກ້ໄຂ.
ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ການກະຕຸ້ນເຕືອນສາມາດຖືກອອກແບບມາເພື່ອບໍ່ພຽງແຕ່ແນະນໍາການບົ່ງມະຕິທີ່ເປັນໄປໄດ້, ແຕ່ຍັງໃຫ້ອາການ, ຂໍ້ມູນສະຫນັບສະຫນູນ, ແລະການຄົ້ນຄວ້າວິທະຍາສາດສໍາລັບການສະຫຼຸບນີ້ໃນສະຖານະການທີ່ຮູບແບບ AI ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຊ່ວຍໃນການວິນິດໄສທາງການແພດ.
ປະເພດຂອງການສອບຖາມນີ້ເຊື້ອເຊີນ AI ໃຫ້ "ສະແດງການເຮັດວຽກຂອງມັນ," ອະທິບາຍວ່າມັນມາຮອດການສະຫລຸບທີ່ແນ່ນອນແນວໃດ. ນີ້ຊ່ວຍເຮັດໃຫ້ຂະບວນການຕັດສິນໃຈຂອງ AI ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນແລະເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍດາຍສໍາລັບຜູ້ປະຕິບັດທາງການແພດທີ່ຈະກວດສອບແລະວາງຄວາມເຊື່ອຂອງເຂົາເຈົ້າ.
ຄວາມໂປ່ງໃສສາມາດໄດ້ຮັບການປັບປຸງຕື່ມອີກໂດຍການໃຊ້ວິສະວະກໍາທັນທີເພື່ອຂໍໃຫ້ຕົວແບບ AI ສະເຫນີການອ້າງອິງຫຼືການເຊື່ອມຕໍ່ກັບແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ພວກເຂົາປຶກສາຫາລື, ຫຼືອະທິບາຍຜົນໄດ້ຮັບອື່ນໆທີ່ພວກເຂົາຄິດກ່ຽວກັບ.
ວິທີການນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຂະບວນການຕັດສິນໃຈຂອງຕົວແບບ ແລະຊ່ວຍຜູ້ມີສ່ວນຮ່ວມໃນການເຂົ້າໃຈຂອບເຂດ ແລະຄວາມສັບສົນຂອງຂໍ້ມູນທີ່ AI ພິຈາລະນາ.
ດັ່ງນັ້ນ, ວິສະວະກໍາ Prompt ກາຍເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີສັກຍະພາບໃນການຖອດລະຫັດຂັ້ນຕອນ AI, ເຮັດໃຫ້ລູກຄ້າເຂົ້າໃຈ ແລະເຂົ້າເຖິງໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ. ນີ້ສ້າງຄວາມໄວ້ວາງໃຈເພີ່ມຂຶ້ນແລະການເພິ່ງພາອາໄສການແກ້ໄຂ AI ໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ສໍາຄັນ.
26. ສົນທະນາສະຖານະການທີ່ທ່ານຕ້ອງໃຊ້ Prompt Engineering ເພື່ອຮັບປະກັນການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນໃນຜົນໄດ້ຮັບຂອງ AI.
ໃນໂຄງການທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບລະບົບການຊ່ວຍເຫຼືອລູກຄ້າທີ່ໃຊ້ AI ສໍາລັບຜູ້ໃຫ້ບໍລິການດ້ານສຸຂະພາບ, ພວກເຮົາໄດ້ປະເຊີນກັບອຸປະສັກທີ່ສໍາຄັນຂອງການປະຕິບັດຕາມຂໍ້ກໍານົດຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນທີ່ຮ້າຍແຮງເຊັ່ນ HIPAA ໃນສະຫະລັດ.
AI ຕ້ອງປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບປົກປ້ອງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວແລະຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນຄົນເຈັບຢ່າງເຂັ້ມງວດຍ້ອນວ່າມັນຖືກສ້າງຂື້ນເພື່ອຕອບສະຫນອງຄໍາຖາມຂອງຄົນເຈັບທີ່ລະອຽດອ່ອນແລະສະເຫນີຄໍາແນະນໍາທີ່ເຫມາະສົມ.
ພວກເຮົາໄດ້ໃຊ້ວິທີການວິສະວະກໍາ Prompt ເພື່ອລວມເອົາການກວດສອບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຢ່າງຈະແຈ້ງຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນການປະມວນຜົນຂອງ AI, ຮັບປະກັນວ່າລະບົບຮັກສາຄວາມຕ້ອງການຄວາມເປັນສ່ວນຕົວເຫຼົ່ານີ້.
ເພື່ອປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ AI ຜະລິດຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດລະບຸຕົວຕົນໄດ້, ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ພວກເຮົາສ້າງການເຕືອນທີ່ໃຫ້ຄໍາແນະນໍາເພື່ອປິດບັງຂໍ້ມູນດັ່ງກ່າວ.
ນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການປ່ຽນແປງຄໍາຕອບຂອງ AI ເຊັ່ນວ່າຊື່, ວັນທີທີ່ຊັດເຈນ, ຫຼືຂໍ້ມູນອື່ນໆທີ່ສາມາດນໍາໃຊ້ເພື່ອກໍານົດຄົນເຈັບໄດ້ຖືກໂຍກຍ້າຍ, ເຖິງແມ່ນວ່າການປ້ອນຂໍ້ມູນມີຂໍ້ມູນດັ່ງກ່າວ.
ການກະຕຸ້ນເຕືອນຍັງມີຈຸດປະສົງເພື່ອເຕືອນ AI ຂອງສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມັນເຮັດວຽກ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ມັນຊີ້ໃຫ້ເຫັນຄໍາຕອບທີ່ຕ້ອງການການພິຈາລະນາຢ່າງລະມັດລະວັງຫຼືຄວາມອ່ອນໄຫວຫຼາຍຂຶ້ນ.
ຍຸດທະສາດສອງດ້ານນີ້, ເຊິ່ງໄດ້ແນະນໍາ AI ກ່ຽວກັບວິທີການຈັດການຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນແລະການກວດສອບການປະຕິບັດຕາມປົກກະຕິ, ເປັນສິ່ງຈໍາເປັນເພື່ອຮັກສາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວແລະຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຂໍ້ມູນຄົນເຈັບ.
ນອກເຫນືອຈາກການຊ່ວຍເຫຼືອໃນການປະຕິບັດຕາມພັນທະທາງດ້ານກົດຫມາຍ, ການປະຕິບັດການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ຖືກອອກແບບຢ່າງລະມັດລະວັງແມ່ນສໍາຄັນໃນການສົ່ງເສີມຄວາມຫມັ້ນໃຈຂອງຜູ້ໃຊ້ແລະຮັບປະກັນວ່າລະບົບ AI ມີປະໂຫຍດແລະຄໍານຶງເຖິງບັນຫາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ.
27. ເຮັດແນວໃດທ່ານດຸ່ນດ່ຽງຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບຄວາມຄິດສ້າງສັນແລະຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບຄວາມຖືກຕ້ອງໃນວິສະວະກໍາ Prompt, ໂດຍສະເພາະໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ລະອຽດອ່ອນ?
ມັນໃຊ້ເວລາການວາງແຜນຢ່າງລະມັດລະວັງເຊິ່ງຄໍານຶງເຖິງຂໍ້ດີແລະຂໍ້ເສຍຂອງຄວາມສາມາດ AI ເພື່ອສ້າງຄວາມສົມດຸນລະຫວ່າງຄວາມຈໍາເປັນສໍາລັບຄວາມຖືກຕ້ອງແລະການປະດິດສ້າງໃນວິສະວະກໍາທັນທີ, ໂດຍສະເພາະສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ລະອຽດອ່ອນ.
ການດຸ່ນດ່ຽງທີ່ລະອຽດອ່ອນນີ້ແມ່ນຄ້າຍຄືກັນກັບນັກສິລະປິນທີ່ຕ້ອງເຄົາລົບວິທີການຄ້າຂອງພວກເຂົາໃນຂະນະທີ່ຍັງພະຍາຍາມຖ່າຍທອດບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ສົດຊື່ນແລະສໍາຄັນ.
ຄວາມຖືກຕ້ອງແມ່ນສໍາຄັນໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ລະອຽດອ່ອນ, ລວມທັງສິ່ງທີ່ຕ້ອງການຄໍາແນະນໍາທາງດ້ານການເງິນຫຼືຂໍ້ມູນທາງການແພດ. ການກະຕຸ້ນເຕືອນຕ້ອງໄດ້ຮັບການອອກແບບໃນລັກສະນະທີ່ AI ຕິດຕາມຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງແລະຕົວກໍານົດການທີ່ກໍານົດໄວ້ຢ່າງໃກ້ຊິດ, ໃຫ້ຄວາມຖືກຕ້ອງຕາມຄວາມເປັນຈິງແລະຄວາມສໍາຄັນຂອງຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖື.
ເພື່ອຮັບປະກັນວ່າການຕີຄວາມສ້າງສັນບໍ່ມີຜົນໃນຄວາມຜິດພາດທາງດ້ານຄລີນິກ, ທ່ານໂດຍສະເພາະສາມາດສັ່ງໃຫ້ AI ອີງໃສ່ການຕອບຄືນຂອງມັນຢູ່ໃນຄໍາແນະນໍາທາງດ້ານການຊ່ວຍທີ່ຜ່ານມາທີ່ສຸດແລະການຄົ້ນຄວ້າທີ່ທົບທວນຄືນໂດຍເພື່ອນມິດໃນເວລາທີ່ສ້າງການເຕືອນສໍາລັບເຄື່ອງມືການວິນິດໄສທາງການແພດ.
ແຕ່ຄວາມຄິດສ້າງສັນບໍ່ຄວນຖືກລະເລີຍຢ່າງສົມບູນ, ໂດຍສະເພາະໃນເວລາທີ່ມັນອາດຈະປັບປຸງ ປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້ ຫຼືສະເໜີຂໍ້ມູນລະອຽດຕື່ມ.
ໃນສະຖານະການເຫຼົ່ານີ້, ຄວາມຄິດສ້າງສັນສາມາດຖືກລວມເຂົ້າຢ່າງປອດໄພໂດຍການໃຫ້ການທົດລອງ AI ດ້ວຍວິທີການຕ່າງໆເພື່ອຖ່າຍທອດຂໍ້ມູນຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ລວມທັງການຜະລິດການປຽບທຽບ, ຮູບພາບ, ຫຼືຄໍາອະທິບາຍທາງເລືອກທີ່ອາດຈະຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ບໍລິໂພກເຂົ້າໃຈແລະຊອກຫາເນື້ອຫາທີ່ສັບສົນທີ່ຫນ້າສົນໃຈຫຼາຍຂຶ້ນ.
ຄວາມລັບແມ່ນການຈັດຕັ້ງການກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ສ້າງສັນຂອງ AI ແມ່ນຖືກຈໍາກັດກັບສິ່ງທີ່ເປັນຄວາມຈິງແລະເຫມາະສົມກັບສະຖານະການສະເພາະນັ້ນ.
28. ທ່ານສາມາດອະທິບາຍເຕັກນິກສໍາລັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບ prompts ສໍາລັບຄວາມໄວແລະປະສິດທິພາບການຄິດໄລ່ໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ?
ໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ, ຄວາມໄວໄວແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຄອມພິວເຕີ້ແມ່ນສໍາຄັນ, ໂດຍສະເພາະໃນເວລາທີ່ລະບົບ AI ຕ້ອງການປະຕິກິລິຍາທັນທີ, ເຊັ່ນ: chatbots ສໍາລັບການສະຫນັບສະຫນູນລູກຄ້າຫຼືເຄື່ອງມືການໂຕ້ຕອບ.
ການເຮັດໃຫ້ຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງ prompts ງ່າຍຂຶ້ນ ແລະສຸມໃສ່ການຫຼຸດຜ່ອນພາລະຂອງຄອມພິວເຕີໂດຍບໍ່ມີການປະນີປະນອມຂະຫນາດຂອງການຕອບແມ່ນຍຸດທະສາດປະສິດທິພາບຫນຶ່ງ.
ຫນຶ່ງໃນວິທີການຕົ້ນຕໍແມ່ນເພື່ອເຮັດໃຫ້ໂຄງສ້າງຂອງ prompts ງ່າຍດາຍ. ນີ້ປະກອບມີການຊີ້ນໍາທີ່ຊັດເຈນຂອງຄໍາຖາມທີ່ສັບສົນທີ່ສຸດຫຼືເລິກ, ຍ້ອນວ່າສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ສາມາດບັງຄັບໃຫ້ຕົວແບບດໍາເນີນຂັ້ນຕອນການສົມມຸດຕິຖານທີ່ໃຊ້ເວລາຫຼາຍແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນຄອມພິວເຕີ້.
ອີກທາງເລືອກ, ການກະຕຸ້ນເຕືອນສາມາດເຮັດໃຫ້ມີຄວາມຊັດເຈນແລະຊັດເຈນ, ບອກການກະທໍາຫຼືຄໍາຕອບທີ່ຕ້ອງການໃນວິທີທີ່ເຂົ້າໃຈງ່າຍ.
ຕົວຢ່າງ, ການກະຕຸ້ນເຕືອນສາມາດແບ່ງອອກເປັນຄໍາຖາມທີ່ເນັ້ນໃສ່ຫຼາຍ, ກົງໄປກົງມາທີ່ AI ສາມາດຕອບໄດ້ໄວກວ່າການສອບຖາມທີ່ສັບສົນ, ຫຼາຍພາກສ່ວນ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ການປະຕິບັດສາມາດເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໂດຍການເກັບຮັກສາຄໍາຕອບທີ່ນິຍົມຫຼືໂດຍການໃຊ້ວິທີແກ້ໄຂແບບແມ່ແບບສໍາລັບຫົວຂໍ້ທີ່ຮ້ອງຂໍໂດຍທົ່ວໄປ.
ລະບົບສາມາດຫຼຸດລົງຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບການຄິດໄລ່ໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ, ເຮັດໃຫ້ເວລາຕອບສະຫນອງໄວ, ໂດຍການຄາດເດົາຄໍາຖາມທີ່ຖາມເລື້ອຍໆແລະການຄິດໄລ່ຄໍາຕອບລ່ວງຫນ້າບ່ອນທີ່ປະຕິບັດໄດ້.
ວິທີການນີ້ຮັບປະກັນວ່າລະບົບ AI ແມ່ນຕອບສະຫນອງເຖິງແມ່ນວ່າໃນສະຖານະການທີ່ມີຄວາມຕ້ອງການສູງໂດຍການເລັ່ງການໂຕ້ຕອບແລະຫຼຸດຜ່ອນການໂຫຼດຄອມພິວເຕີ້ຂອງມັນ. ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ສະຫນັບສະຫນູນການເຮັດວຽກທີ່ລຽບງ່າຍຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງໂດຍການສະຫນອງການໂຕ້ຕອບ AI ທີ່ວ່ອງໄວແລະເຊື່ອຖືໄດ້, ເຊິ່ງເປັນສິ່ງສໍາຄັນສໍາລັບທັງປະສິດທິພາບການດໍາເນີນງານແລະຄວາມສຸກຂອງຜູ້ໃຊ້.
29. ເຈົ້າຈະໃຊ້ Prompt Engineering ແນວໃດເພື່ອພັດທະນາການແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ອີງໃສ່ AI ສຳລັບບັນຫາໃໝ່, ບ່ອນທີ່ມີຕົວຢ່າງທີ່ສ້າງຂຶ້ນບໍ່ຫຼາຍປານໃດ?
ເມື່ອນໍາໃຊ້ວິສະວະກໍາ Prompt, ທ່ານຕ້ອງໃຊ້ວິທີການປະດິດສ້າງແລະການສໍາຫຼວດໃນເວລາທີ່ຈັດການກັບສະຖານະການໃຫມ່ທີ່ມີຕົວຢ່າງຈໍານວນຫນ້ອຍ.
ນີ້ແມ່ນຄ້າຍຄືການພະຍາຍາມຊອກຫາວິທີການຂອງທ່ານໃນທົ່ວປະເທດທີ່ບໍ່ຮູ້ຈັກ; ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງມີຄວາມຄິດສ້າງສັນແລະມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນເພື່ອຊອກຫາຄໍາຕອບທີ່ຖືກຕ້ອງ.
ໄລຍະທໍາອິດແມ່ນເຮັດການສຶກສາໃນຄວາມເລິກແລະເຂົ້າໃຈໂດເມນບັນຫາ, ໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນຫຼາຍເທົ່າທີ່ທ່ານສາມາດເຮັດໄດ້ກ່ຽວກັບບັນຫາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຫຼືສະຖານະການທີ່ສົມທຽບ.
ການກະຕຸ້ນເຕືອນສາມາດຖືກອອກແບບຢ່າງລະມັດລະວັງເພື່ອຊີ້ນໍາ AI ຍ້ອນວ່າມັນ extrapolates ຈາກກໍລະນີທີ່ມີຊື່ສຽງໄປສູ່ບັນຫາໃຫມ່.
ນີ້ອາດຈະປະກອບມີການສ້າງລໍາດັບຂອງຄໍາຖາມສືບສວນທີ່ກະຕຸ້ນໃຫ້ AI ຜະລິດການແກ້ໄຂທີ່ເປັນໄປໄດ້ຈໍານວນຫນຶ່ງຫຼືທິດສະດີທີ່ມີພື້ນຖານໃນຂອບເຂດຄວາມຮູ້ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ. ໃນຂະນະທີ່ຍັງຮັບປະກັນວ່າຄໍາຕອບຂອງ AI ໄດ້ຮັບການສະຫນັບສະຫນູນຈາກຂໍ້ເທັດຈິງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງແລະການຫັກອອກຢ່າງມີເຫດຜົນ, ການກະຕຸ້ນເຕືອນເຫຼົ່ານີ້ຄວນຈະຖືກສ້າງຂື້ນເພື່ອຊຸກຍູ້ການປະດິດສ້າງ.
ຫຼັງຈາກແນວຄວາມຄິດເບື້ອງຕົ້ນຖືກຜະລິດ, ການກະຕຸ້ນເຕືອນສາມາດປັບປຸງເລື້ອຍໆໂດຍການເພີ່ມການປ້ອນຂໍ້ມູນແລະຜົນໄດ້ຮັບຈາກການຄົ້ນຄວ້າເບື້ອງຕົ້ນເພື່ອຊີ້ນໍາຄວາມສົນໃຈຂອງ AI ໄປສູ່ສາຍການສືບສວນທີ່ຫນ້າສົນໃຈຫຼາຍຂຶ້ນ. ຂັ້ນຕອນນີ້ແມ່ນຄ້າຍຄືກັນກັບການປະຕິມາກໍາ, ໃນທີ່ວັດຖຸດິບໄດ້ຖືກປັບປຸງແລະ sculpted ຜ່ານຄວາມພະຍາຍາມຊ້ໍາ.
ທີ່ນີ້, ວິສະວະກໍາ Prompt ເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນກອບແບບເຄື່ອນໄຫວສໍາລັບການຮຽນຮູ້ຊ້ໍາຊ້ອນແລະການປັບຕົວນອກເຫນືອການເປັນເຄື່ອງມື elicitation. ອັນນີ້ເຮັດໃຫ້ AI ປັບປຸງຜົນໄດ້ຮັບຂອງມັນໂດຍການວາງພວກມັນໃຫ້ສອດຄ່ອງກັບຄວາມຮູ້ການວິວັດທະນາການຂອງບັນຫາ.
ວິທີການນີ້ເຮັດໃຫ້ການນໍາໃຊ້ການປັບຕົວແລະອໍານາດການຮຽນຮູ້ຂອງ AI ເພື່ອເຮັດໃຫ້ການສ້າງວິທີແກ້ໄຂທີ່ກໍາຫນົດເອງສໍາລັບບັນຫາທີ່ຕັດແຂບ.
30. ເຈົ້າໃຊ້ວິທີໃດແດ່ເພື່ອອັບເດດຄວາມກ້າວໜ້າຫຼ້າສຸດ ແລະການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດໃນວິສະວະກຳທັນທີ?
ການຮັກສາຄວາມຮູ້ແລະການຮັບປະກັນການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດຢ່າງສໍາເລັດຜົນໃນວິສະວະກໍາດ່ວນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການພັດທະນາຫຼ້າສຸດແລະການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດ.
ຍຸດທະສາດຂອງຂ້ອຍລວມການສຶກສາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງກັບການມີສ່ວນຮ່ວມຢ່າງຫ້າວຫັນໃນຊຸມຊົນມືອາຊີບ.
ກ່ອນອື່ນ ໝົດ, ຂ້ອຍມັກອ່ານສິ່ງພິມທາງວິຊາການແລະໄປຫາກອງປະຊຸມແລະ webinars ກ່ຽວກັບປັນຍາປະດິດແລະ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
ເອກະສານເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນມີຄວາມຈໍາເປັນສໍາລັບການຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບການສຶກສາທີ່ຜ່ານມາ, ທິດທາງໃຫມ່ໃນພາກສະຫນາມຂອງວິສະວະກໍາທັນທີທັນໃດ, ແລະວິທີການຕັດແຂບ.
ການຄົ້ນຄວ້າທີ່ຜ່ານມານໍາສະເຫນີຢູ່ໃນກອງປະຊຸມເຊັ່ນ NeurIPS ຫຼືໃນວາລະສານເຊັ່ນ Journal of ປັນຍາປະດິດ ການຄົ້ນຄວ້າແມ່ນມັກຈະໃຊ້ໃນທັນທີທັນໃດກັບຫຼືປັບຕົວຈາກວຽກງານຂອງຂ້ອຍ.
ຂ້າພະເຈົ້າຍັງມີສ່ວນຮ່ວມຢ່າງຫ້າວຫັນໃນເຄືອຂ່າຍມືອາຊີບແລະເວທີສົນທະນາອອນໄລນ໌ທີ່ຜູ້ປະຕິບັດແລກປ່ຽນບັນຫາ, ວິທີແກ້ໄຂ, ແລະກໍລະນີສຶກສາ.
ການແລກປ່ຽນຄວາມຮູ້ໃນເວລາຈິງແມ່ນໄດ້ຮັບການອໍານວຍຄວາມສະດວກຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໂດຍສະພາບແວດລ້ອມການຮຽນຮູ້ຂອງຊຸມຊົນເຊັ່ນ: ທີ່ພົບເຫັນຢູ່ໃນເວທີເຊັ່ນ Stack Overflow, GitHub, ແລະກຸ່ມ LinkedIn.
ປະຕິສໍາພັນກັບຊຸມຊົນເຫຼົ່ານີ້ໃຫ້ທັດສະນະທີ່ກວ້າງຂວາງກ່ຽວກັບວິທີການຍຸດທະສາດທີ່ແຕກຕ່າງກັນໄດ້ຖືກປະຕິບັດຢ່າງສໍາເລັດຜົນໃນທົ່ວຂະແຫນງການຕ່າງໆແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຕ່າງໆນອກເຫນືອຈາກການຊ່ວຍເຫຼືອໃນການແກ້ໄຂບັນຫາໂດຍສະເພາະ.
ໂດຍການສົມທົບການມີສ່ວນຮ່ວມຂອງຊຸມຊົນກັບຄວາມເຄັ່ງຄັດທາງວິຊາການ, ຂ້ອຍສາມາດຢູ່ໃນຈຸດຕັດຂອງວິສະວະກໍາ Prompt ແລະປັບປຸງວຽກງານຂອງຂ້ອຍດ້ວຍຂໍ້ມູນແລະເຕັກນິກຫຼ້າສຸດ.
31. ເຈົ້າຈະຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນອັນໃດໃນສອງສາມອາທິດທໍາອິດຂອງເຈົ້າໃນວຽກຖ້າຈ້າງ?
ຖ້າຈ້າງ, ຂ້ອຍຈະອຸທິດການເຮັດວຽກສອງສາມອາທິດທໍາອິດຂອງຂ້ອຍເພື່ອໃຫ້ມີຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງຫນັກແຫນ້ນກ່ຽວກັບຈຸດປະສົງ, ວັດທະນະທໍາ, ແລະຂັ້ນຕອນການດໍາເນີນງານຂອງບໍລິສັດ.
ເພື່ອການເຊື່ອມໂຍງແລະການປະກອບສ່ວນໃຫ້ປະສົບຜົນສໍາເລັດ, ພື້ນຖານນີ້ແມ່ນຈໍາເປັນ. ຂ້າພະເຈົ້າຈະໃຫ້ຄວາມສໍາຄັນສູງໃນການສ້າງຕັ້ງການພົວພັນກັບສະມາຊິກທີມງານທີ່ສໍາຄັນຈາກພະແນກຕ່າງໆເພື່ອເຮັດໃຫ້ສໍາເລັດ.
ການໂອ້ລົມກັບເພື່ອນຮ່ວມງານເພື່ອຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບການຕໍ່ສູ້, ວິທີການ, ແລະຜົນສໍາເລັດຂອງເຂົາເຈົ້າຈະເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບຂ້າພະເຈົ້າຍ້ອນວ່າມັນຈະຊີ້ແຈງເຖິງນະໂຍບາຍດ້ານພາຍໃນແລະສະແດງໃຫ້ຂ້ອຍເຫັນວ່າຄວາມຊໍານານດ້ານວິສະວະກໍາ Prompt ຂອງຂ້ອຍສາມາດສະຫນັບສະຫນູນເປົ້າຫມາຍຂອງອົງການໄດ້ດີທີ່ສຸດ.
ໃນຂະນະດຽວກັນ, ຂ້ອຍກໍ່ຢາກຮູ້ຈັກກັບບັນດາໂຄງການ Prompt Engineering ໃນປະຈຸບັນ ຫຼືຂົງເຂດທີ່ທັກສະຂອງຂ້ອຍສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້. ນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການວິເຄາະການລິເລີ່ມທີ່ຜ່ານມາແລະຜົນໄດ້ຮັບຂອງພວກເຂົາເພື່ອກໍານົດສິ່ງທີ່ມີແລະບໍ່ໄດ້ເຮັດວຽກຢ່າງຖືກຕ້ອງ.
ຂ້ອຍຈະເລີ່ມຕົ້ນການອະທິບາຍການປະກອບສ່ວນທໍາອິດທີ່ຂ້ອຍອາດຈະເຮັດໄດ້ຫຼັງຈາກຄໍານຶງເຖິງຄວາມເປັນຈິງເຫຼົ່ານີ້, ໂດຍສັງເກດເຫັນຜົນປະໂຫຍດທັງໄລຍະສັ້ນແລະໄລຍະຍາວ.
ໂດຍການນໍາໃຊ້ຍຸດທະສາດນີ້, ຂ້າພະເຈົ້າສາມາດຫມັ້ນໃຈໄດ້ວ່າຂ້າພະເຈົ້າບໍ່ພຽງແຕ່ສົ່ງມູນຄ່າໃນຕອນເລີ່ມຕົ້ນເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຂ້າພະເຈົ້າຍັງສອດຄ່ອງກັບເປົ້າຫມາຍຍຸດທະສາດຂອງບໍລິສັດ, ເຊິ່ງຈະເຮັດໃຫ້ຂ້ອຍປະສົບຜົນສໍາເລັດໃນການເຮັດວຽກຂອງຂ້ອຍ.
ສະຫຼຸບ
ສະຫຼຸບແລ້ວ, ການມີຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບວິສະວະກໍາທັນທີແມ່ນສໍາຄັນ, ສໍາລັບຜູ້ທີ່ມີຈຸດປະສົງເພື່ອເຮັດໃຫ້ເຕັກໂນໂລຊີ AI ຫຼາຍທີ່ສຸດ.
ການສໍາພາດໃນຂົງເຂດນີ້ມັກຈະສຸມໃສ່ການປະເມີນຄວາມສາມາດຂອງບຸກຄົນທີ່ຈະເຂົ້າໃຈແລະມີອິດທິພົນຕໍ່ພຶດຕິກໍາ AI ໂດຍໃຊ້ການກະຕຸ້ນຄວາມຄິດ.
ການປະເມີນເຫຼົ່ານີ້ເກີນຄວາມສາມາດ ແລະ ເຈາະເລິກເຂົ້າໃນການພິຈາລະນາດ້ານຈັນຍາບັນເຊັ່ນດຽວກັນກັບຄວາມສາມາດໃນການນຳໃຊ້ AI ໃນສະຖານະການທີ່ຫຼາກຫຼາຍ ແລະ ບາງຄັ້ງທີ່ສັບສົນ.
ດັ່ງນັ້ນການກຽມພ້ອມ, ສໍາລັບການສໍາພາດຈໍາເປັນຕ້ອງມີຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບເຕັກໂນໂລຢີຂອງມັນເອງແລະຜົນສະທ້ອນຂອງໂລກທີ່ແທ້ຈິງເພື່ອຮັບປະກັນວ່າຜູ້ສະຫມັກມີຄວາມພ້ອມທີ່ຈະປະກອບສ່ວນຢ່າງມີປະສິດທິພາບໃນໂດເມນທີ່ມີການເຄື່ອນໄຫວແລະການພັດທະນາຢ່າງໄວວານີ້.
ສໍາລັບການຊ່ວຍເຫຼືອໃນການກະກຽມການສໍາພາດ, ເບິ່ງ ຊຸດສໍາພາດຂອງ Hashdork.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ