Saturs[Paslēpt][Rādīt]
- 1. Kas ir tūlītēja inženierija, un kāpēc tā ir svarīga tādu AI modeļu kontekstā kā GPT-4?
- 3. Kā jūs izstrādātu uzvedni, lai ģenerētu vienkāršu, faktisku atbildi, piemēram, valsts galvaspilsēta?
- 6. Aprakstiet scenāriju, kurā tūlītēja inženierija varētu ievērojami uzlabot AI reakcijas kvalitāti.
- 7. Kā jūs veicat atkļūdošanu un uzvednes uzlabošanu, kas pastāvīgi sniedz neapmierinošas atbildes no AI modeļa?
- 8. Apspriediet vadošo jautājumu ietekmi programmā Prompt Engineering un to, kā tie varētu izkropļot AI atbildes.
- 9. Pēc jūsu pieredzes, kā valodas izvēle uzvednē ietekmē daudzvalodu AI modeļa izvadi?
- 10. Vai varat aprakstīt sarežģītu uzdevumu, kuru automatizējāt vai uzlabojāt, izmantojot izsmalcinātu tūlītēju inženieriju?
- 11. Kā jūs izveidotu uzvedni, lai no AI modeļa radītu radošu stāstu?
- 12. Paskaidrojiet, kā jūs varētu izmantot Prompt Engineering, lai uzlabotu valodas modeļa mācīšanās iespējas "dažu kadru" scenārijā.
- 13. Kādas stratēģijas jūs izmantotu, lai, izmantojot tūlītēju inženieriju, samazinātu kaitīgos aizspriedumus AI atbildēs?
- 14. Apspriediet “ātrās ķēdes” jēdzienu un to, kā to var izmantot, lai apstrādātu daudzpakāpju uzdevumus ar AI modeļiem.
- 15. Kā Prompt Engineering var izmantot, lai precīzi pielāgotu valodu modeļus domēna specifiskām lietojumprogrammām bez tiešas modeļa pārkvalificēšanas?
- 16. Kādi ir daži no ierobežojumiem, ar kuriem esat saskāries, izmantojot Prompt Engineering, un kā jūs tos esat novērsis?
- 17. Vai varat paskaidrot, kā “temperatūras” jēdziens AI modeļos ietekmē atbildes, kas tiek ģenerētas, izmantojot Prompt Engineering?
- 18. Aprakstiet scenāriju, kurā izmantojāt Prompt Engineering, lai parsētu un analizētu sarežģītas datu kopas, izmantojot valodas modeli.
- 19. Kā jūs izmantotu Prompt Engineering, lai uzlabotu AI modeļa atbilžu precizitāti un atbilstību specializētā jomā, piemēram, juridiskajā vai medicīnas jomā?
- 20. Apspriediet Prompt Engineering lomu "halucinācijas" problēmas mazināšanā valodu modeļos.
- 21. Kā jūs paredzat Prompt Engineering attīstību līdz ar AI tehnoloģiju attīstību, un kādas prasmes, jūsuprāt, kļūs svarīgākas?
- 22. Aprakstiet projektu, kurā ieviesāt Prompt Engineering metodes, lai būtiski uzlabotu biznesa procesa efektivitāti.
- 23. Kādas ir jūsu domas par Prompt Engineering iespēju manipulēt vai maldināt, un kā šos riskus var mazināt?
- 24. Kā jūs veidotu multimodālu uzvedni, kas apvieno tekstu un attēlus sarežģītam uzdevumam?
- 25. Kādā veidā Prompt Engineering var veicināt AI modeļu lēmumu izskaidrojamību un caurspīdīgumu?
- 26. Apspriediet situāciju, kad jums bija jāizmanto Prompt Engineering, lai nodrošinātu atbilstību datu privātuma noteikumiem AI izvadēs.
- 27. Kā jūs līdzsvarojat vajadzību pēc radošuma un vajadzību pēc precizitātes Prompt Engineering, jo īpaši sensitīvās lietojumprogrammās?
- 28. Vai varat aprakstīt paņēmienu ātruma un skaitļošanas efektivitātes uzvedņu optimizēšanai reāllaika lietojumprogrammās?
- 29. Kā jūs izmantotu Prompt Engineering, lai izstrādātu uz AI balstītu risinājumu jaunai problēmai, kur ir maz precedentu?
- 30. Kādas metodes jūs izmantojat, lai būtu informēts par jaunākajiem sasniegumiem un paraugpraksi Prompt Engineering?
- 31. Kam jūs piešķirtu prioritāti savās pirmajās darba nedēļās, ja tiktu pieņemts darbā?
- Secinājumi
Prompt Engineering ir kļuvusi par prasmi mainīgajā mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās jomā, īpaši līdz ar progresīvu modeļu, piemēram, GPT 4, pieaugumu.
Būtībā Prompt Engineering ietver ievades (uzvednes) izstrādi AI, lai uzlabotu tā izvadi. Šīs zināšanas ir ļoti svarīgas, jo tās tieši ietekmē mākslīgā intelekta radīto atbilžu kvalitāti, atbilstību un praktiskumu.
Laikā, kad uzņēmumi un pētnieki lielā mērā paļaujas uz AI, veicot tādus uzdevumus kā datu analīze, satura izveide un lēmumu pieņemšanas atbalsts, apgūstot Prompt Engineering nozīmē šo rīku pielāgošanu vajadzībām.
Prompt Engineering nozīme ir saistīta ar nepieciešamību savienot AI modeļu zināšanu bāzi ar pasaulē izmantojamiem rezultātiem.
Tā kā mākslīgā intelekta modeļi arvien vairāk tiek integrēti uzņēmējdarbības un pētniecības darbībās, būtiska ir spēja efektīvi mijiedarboties ar šiem modeļiem, izmantojot izstrādātas uzvednes.
Tas nozīmē ne tikai atbilžu saņemšanu, bet arī AI virzīšanu prom no tādām izplatītām problēmām kā neatbilstošas vai neobjektīvas informācijas sniegšana un ētiskas darbības nodrošināšana.
Tā kā mākslīgais intelekts turpina paplašināties dažādās nozarēs — no veselības aprūpes un tiesību jomām līdz jomām, pieaug pieprasījums pēc profesionāļiem, kas spēj pielāgot AI iespējas konkrētiem kontekstiem.
Šajā rakstā mēs esam apkopojuši inženiertehniskās intervijas jautājumu sarakstu, lai palīdzētu jums sagatavoties intervijai un nodrošināt vēlamo darbu.
1. Kas ir tūlītēja inženierija, un kāpēc tā ir svarīga tādu AI modeļu kontekstā kā GPT-4?
Prompt Engineering spēlē lomu, iesaistoties AI sistēmās, piemēram, GPT 4. Šī prakse ietver jautājumu, norādījumu vai paziņojumu formulēšanu (saukti par “uzvednēm”), kas palīdz AI modeļiem radīt precīzas vērtīgas atbildes. Tas ir līdzīgi kā zināt, kā uzdot jautājumu, lai saņemtu atbildi no zinoša drauga vai bibliotekāra.
Iemeslu dēļ nevar pietiekami uzsvērt Prompt Engineering nozīmi darbā ar tādiem mākslīgā intelekta modeļiem kā GPT 4;
- Atbloķēšanas potenciāls: GPT 4 un līdzīgiem AI modeļiem ir zināšanas. Var veikt dažādus uzdevumus, sākot no rakstīšanas un apkopošanas līdz kodēšanai un daudz ko citu. Prompt Engineering ir svarīga, lai atraisītu šo potenciālu, uzdodot izstrādātus jautājumus.
- Precizitātes uzlabošana: uzvedņu formulējums būtiski ietekmē to, cik labi AI saprot vaicājumu un attiecīgi ģenerē izvadi. Konstruēta uzvedne var radīt precīzas un kontekstuāli atbilstošas atbildes.
- Radošuma veicināšana: izmantojot Prompt Engineering, varat izpētīt robežas tam, ko AI spēj radīt neatkarīgi no tā, vai tas ietver rakstīšanu noteiktā stilā, radot oriģinālas koncepcijas vai pat mākslinieciskus darbus.
- Efektivitātes palielināšana: izstrādātu uzvedņu izmantošana var racionalizēt saziņu. Palīdzēs iegūt nepieciešamo informāciju vai rezultātus efektīvi un kodolīgi.
- Atbilžu pielāgošana: izmantojot ekspertu Prompt Engineering metodes, atbildes var pielāgot, lai tās atbilstu toņiem, struktūrām vai detalizācijas līmeņiem, uzlabojot AI izvadi atbilstoši pašreizējam mērķim.
2. Vai varat izskaidrot atšķirību starp „nulles kadru”, „vienreizēju” un „dažu kadru” mācīšanos valodu modeļu kontekstā?
Apsveriet, ka katru reizi, kad mācāt kādam jaunas prasmes, jūsu sniegtās apmācības pakāpe svārstās. Tas un tas, kas notiek ar šīm mācīšanās idejām, ir diezgan līdzīgas.
Zero-Shot mācīšanās
Vispirms ņemsim vērā nulles mācīšanos. Iedomājieties, ka lūdzat draugam — šajā gadījumā mūsu AI modelim — veikt uzdevumu, ko viņš nekad iepriekš nav veicis, nesniedzot viņam detalizētus norādījumus.
Viss, ko varat darīt, ir izklāstīt problēmu un cerēt, ka viņi to varēs izdarīt, izmantojot jau esošās zināšanas. Zero-shot mācīšanās, ko izmanto AI, attiecas uz lūgumu modelim pabeigt darbu, ja nav iepriekšēju, precīzu gadījumu.
Tas ir līdzīgi kā lūgt kādam sacerēt jums sonetu par okeānu, nesniedzot nekādus paraugus. Lai reaģētu, modelis izmanto savas vispārējās zināšanas par valodām un pasauli.
Vienreizēja mācīšanās:
Kad mēs pārejam uz vienreizēju mācīšanos, iedomājieties, kā jūs sniedzat savam draugam vienu piemēru un pēc tam lūdzat viņu izpildīt uzdevumu.
Tas ir tāpat kā teikt: "Vai jūs varat uzrakstīt man dzejoli par okeānu, tādu kā šo es atradu par kalniem?" Viņiem ir modelis vai atskaites punkts, ko nodrošina šis viens piemērs.
Viens piemērs ir dots modelim AI vienreizējās mācīšanās tehnikā, un tas mēģina secināt darba vajadzības no šī viena gadījuma. Tas ir veids, kā jautāt: "Vai jūs varat darīt kaut ko līdzīgu noskaņai, pēc kuras es gatavojos?"
Dažu metienu mācības:
Un visbeidzot, dažu kadru mācīšanās. Lūk, kur jūs lūdzat savam draugam veikt uzdevumu pēc tam, kad esat sniedzis viņam vairākus piemērus.
Cerot, ka viņi apvienos priekšmetus un stilus, ar kuriem viņi ir saskārušies, varat parādīt viņiem dažus dzejoļus par dabas pasauli un pēc tam lūgt vienu par okeānu.
Neliela apgūšana, kā to izmanto AI, attiecas uz modeļa nodrošināšanu ar ierobežotu paraugu kopumu, ar kuriem strādāt. Tas palīdz labāk izprast cerības un bieži rada precīzākus vai sarežģītākus rezultātus.
Katrā no šiem gadījumiem AI modelis izmanto savas iepriekšējās zināšanas un visus sniegtos piemērus, lai saprastu un pabeigtu uzdevumu. Galvenā atšķirība ir daudzumā un virzienā, ko tas nesaņem, vienu vai dažus gadījumus.
Šīs metodes demonstrē modeļa daudzpusību un elastību, ļaujot tam veikt dažādus darbus pat ar nelielu tiešo vadību. Tas ir pierādījums tam, cik izsmalcināti un uztveroši ir kļuvuši mūsdienu AI modeļi, kas spēj “mācīties darbā” tādos veidos, kas reizēm šķiet gluži cilvēciski.
3. Kā jūs izstrādātu uzvedni, lai ģenerētu vienkāršu, faktisku atbildi, piemēram, valsts galvaspilsēta?
Galvenais, lai radītu uzvedni, kas izraisa tiešu, faktisku atbildi, piemēram, valsts galvaspilsētu, ir padarīt to skaidru un konkrētu. Pārliecinieties, vai AI saņem tieši to, ko lūdzat, neatstājot iespēju pārpratumiem. Tas ir līdzīgi kā uzdot asu jautājumu kompetentam paziņam, kamēr jums pietrūkst laika.
Šeit ir viens veids, kā to izdarīt:
- Esiet tiešs: nekavējoties uzdodiet tiešu pieprasījumu. Sitiens par krūmu vai pildvielu nav nepieciešams. Uzskatiet to par instrukciju prasīšanu; jo konkrētāks būsiet, jo ātrāk sasniegsiet galamērķi.
- Definējiet uzdevumu: pārbaudiet, vai uzvednē ir skaidri norādīts, ka meklējat faktisku atbildi. Tas palīdz virzīt AI izmantot savu zināšanu bāzi, nevis radošās vai secināmās spējas.
- Norādiet kontekstu, ja nepieciešams: konteksts dažkārt var būt noderīgs, īpaši, ja pastāv pārpratuma iespēja. Bet galvaspilsētu gadījumā tas parasti ir vienkārši.
- Esiet vienkārši: nepievienojiet uzvednei svešas detaļas, lai to padarītu grūtāku. Lai saglabātu AI uzmanību uz pašreizējo darbu, ievērojiet pamatus.
Šis ir uzvednes piemērs, kurā tiek izmantotas šīs idejas:
"Kas ir Francijas galvaspilsēta?"
Šī ir ļoti skaidra, taisna komanda, kas neļauj radīt neskaidrības. Tas nodrošina AI tieši to, kas jums nepieciešams, kas ir vienkārša faktiska informācija.
Tas samazina iespējamību saņemt pārāk detalizētu atbildi, jo AI zina atbildēt, sniedzot tikai jūsu pieprasīto informāciju.
Tas viss ir saistīts ar labu komunikāciju un vajadzīgās informācijas iegūšanu ātri un skaidri.
4. Kādi apsvērumi būtu jāņem vērā, formulējot norādījumus, lai nodrošinātu ētisku un objektīvu AI modeļa rezultātu?
AI modeļu uzvedņu izveide ir līdzīga sarunām par izaicinošu sociālo vidi, it īpaši, ja mērķis ir objektīvi un ētiski rezultāti.
Jums vajadzētu runāt ar apdomu, pieklājību un apzinoties jūsu vārdu iespējamās sekas. Tālāk ir norādītas dažas svarīgas lietas, kas jāatceras.
Skaidrība un neitralitāte
Sākumā sniedziet neitrālu, skaidru valodu. Jūsu aicinājumam ir jāatbilst godīgam un objektīvam ziņu rakstam, kurā sniegti fakti, neatbalstot nevienu pusi.
Tas palīdz neļaut AI kļūt neobjektīvam vai pieņemt noteiktus pieņēmumus par pašsaprotamiem.
Kultūras jūtīgums
Atzīt un cienīt kultūras dīvainības un jutīgumu. Tas ir tāpat kā būt labi audzinātam viesim kāda mājā; jūs vēlaties izrādīt uzmanību viņu tradīcijām un principiem.
Tas nozīmē, ka jāizvairās no aizspriedumiem un jāpārliecinās, ka jūsu norādījumi netīši neveicina kaitīgus aizspriedumus.
Privātums un konfidencialitāte
Padomājiet par slepenību un privātumu tā, it kā jūs būtu pieķērušies kāda cita žurnālam. Tā kā jūs nevēlaties atklāt privātu vai sensitīvu informāciju bez atļaujas, pārliecinieties, ka jūsu norādījumi nemudina AI radīt rezultātus, kas varētu pārkāpt personas privātumu.
Iekļaušanās
Veiciniet iekļaušanu, paturot prātā dažādus viedokļus. Iedomājieties to kā vakariņu organizēšanu, kurā tiek ņemtas vērā katra cilvēka uztura vajadzības un vēlmes.
Pārliecinieties, vai jūsu aicinājumi ir iekļaujoši un ņem vērā cilvēkus ar dažādu identitāti, pieredzi un izcelsmi.
Izvairīšanās no kaitējuma
Pārliecinieties, ka jūsu norādījumi netīši nemudina uz sliktu vai kaitīgu rīcību. Tas ir salīdzināms ar medicīnisko principu “nekaitēt”.
Jūs vēlaties pārliecināties, ka AI radītais saturs vai informācija neveicina sliktu uzvedību vai negatīvismu.
Faktiskā precizitāte
Veidojot uzvednes informatīvam saturam, mēģiniet koncentrēties uz tiem, kas veicina faktu precizitāti. Tas ir salīdzināms ar pētnieciskā darba avotu dubultu pārbaudi.
Situācijās, kad precizitāte ir kritiska, īpaši mudiniet AI paļauties uz apstiprinātu informāciju.
Ētikas apsvērumi
Visbeidzot, padomājiet par to, kā jūsu pamudinājumi varētu ietekmēt lielākas ētikas problēmas. Tas nozīmē, ka ir jāapsver, kā AI reakcijas varētu ietekmēt sabiedrības normas un vērtības.
Runa ir par to, ka jārīkojas kā atbildīgam kopienas loceklim un jāpārliecinās, ka jūsu darbi vai šajā piemērā jūsu pamudinājumi veicina vispārējo labklājību.
5. Kā uzvednes specifika un struktūra ietekmē valodas modeļa izvadi?
Tāpat kā sastāvdaļām un receptei ir būtiska ietekme uz jūsu gatavotās maltītes galaproduktu, arī uzvednes specifika un struktūra var ietekmēt maltītes iznākumu. valodas modelis.
Ja izmantosiet precīzas sastāvdaļas un ievērosiet recepti, jūs, visticamāk, pagatavosiet ēdienu, kas attaisno jūsu cerības.
Līdzīgi tam, izmantojot labi strukturētu un precīzu uzvedni, varat veiksmīgāk virzīt valodas modeli un iegūt rezultātus, kas gandrīz atbilst jūsu mērķiem.
Specifiskuma ietekme
Atbilžu precizitāte: valodas modelis sniegs atbildi, kas ir precīzāka, ja sniegsiet detalizētāku uzvedni.
Tas ir līdzīgi kā sniegt kādam detalizētas norādes, nevis tikai noteikt atrašanās vietu. Viņi, visticamāk, ieradīsies galamērķī precīzi un bez liekām novirzēm, ja viņi izpildīs rūpīgus norādījumus.
Atbilstība: izmantojot precīzus norādījumus, modelis palīdz izprast jūsu pieprasījuma pamatojumu un nozīmi. Tas ir līdzīgi mērķtiecīgai atslēgvārdu meklēšanai internetā; jo vairāk koncentrējaties, jo atbilstošāki būs meklēšanas rezultāti.
Samazināta neskaidrība: Konkrētība samazina neskaidrības. Tas ir līdzīgi kā pārliecināties, ka saņemat tieši to, ko vēlaties, kad vēlaties, skaidri norādot savu pasūtījumu restorānā.
Struktūras ietekme
Norādījumi par atbildes formātu: atbildes formātu var noteikt pēc jūsu uzvednes rakstīšanas veida. Modelis, visticamāk, atbildēs, ja jūsu uzvedne ir sakārtota kā jautājums.
Modelis var turpināt stāstu vai piedāvāt detalizētu informāciju par paziņojumu, ja tas ir organizēts kā paziņojums.
Informācijas plūsma: atbildes saturu nosaka labi strukturēts jautājums. Tas darbojas līdzīgi sapulces darba kārtības izveidei, jo tas atvieglo sarunu organizēšanu un aptver atbilstošās tēmas saprātīgā secībā.
Iesaistīšanās līmenis: produkcijas iesaistes līmeni var ietekmēt arī tā formāts. Intriģējošu un novatorisku atbildi var iegūt, piemēram, strukturējot uzvedni kā radošu stāstu, nevis vienkārši uzdodot tiešu vaicājumu.
6. Aprakstiet scenāriju, kurā tūlītēja inženierija varētu ievērojami uzlabot AI reakcijas kvalitāti.
Pieņemsim, ka strādājat pie projekta, kurā vēlaties ilustrēt tehnoloģiju un tradicionālo mākslas formu saplūšanu, iekļaujot daļu no mākslīgā intelekta radītas dzejas laikmetīgās dzejas antoloģijā, ko ietekmējušas klasiskas tēmas.
Sākumā jūs varētu vienkārši likt AI “uzrakstīt dzejoli”, taču rezultāts var būt pārāk vispārīgs vai neatbilstošs jūsu projekta klasiskajai tēmai. Šajā situācijā var izmantot tūlītēju inženieriju, lai uzlabotu AI atbilžu kalibru un piemērojamību.
Kad jūs sašaurināt savu uzvedni uz kaut ko mērķtiecīgāku, piemēram, “Uzrakstiet dzejoli Šekspīra soneta stilā, kas pēta laika ritējuma tēmu digitālajā laikmetā”, jūs piešķirat mākslīgajam intelektam skaidru struktūru darbam: sonetam. forma, mājiens Šekspīram un mūsdienīga tēma, kas jāiestrādā izveidotajā sistēmā.
Tas ne tikai garantē, ka radītie dzejoļi nevainojami atbildīs jūsu antoloģijas tēmai un stilistiskajiem kritērijiem, bet arī parāda, cik precīzi un smalki norādījumi var mudināt AI radīt dzeju, kas dziļāk sasaucas ar noteiktām radošām idejām un projekta mērķiem.
Šajā gadījumā ātra inženierija nodrošina, ka tehnoloģija darbojas kā īsts sadarbības partneris radošajā procesā, mazinot plaisu starp plašajām mākslīgā intelekta iespējām un radošā darba sarežģītajām prasībām.
7. Kā jūs veicat atkļūdošanu un uzvednes uzlabošanu, kas pastāvīgi sniedz neapmierinošas atbildes no AI modeļa?
Tas ir tāpat kā mēģinājums atkļūdot recepti, kas neatkarīgi no tā, cik stingri sekojat norādījumiem, vienkārši neizdodas pareizi, ja AI modelis nepārtraukti rada nepieņemamas atbildes uz uzvedni.
Noslēpums ir noteikt jomas, kurās nepieciešami uzlabojumi, un veikt apzinātas izmaiņas.
Vispirms apskatiet pašu pieprasījumu. Vai tas ir pārāk sarežģīts, pārāk neprecīzs, vai arī tas var norādīt AI nepareizā virzienā? Nelieli pielāgojumi uzvednes skaidrībā, specifikā un struktūrā var būtiski ietekmēt, piemēram, mainot receptes garšu vai gatavošanas laiku.
Pēc tam mēģiniet modificēt vaicājumu dažādos veidos, lai redzētu, kā pat nelielas korekcijas ietekmē AI atbildes. Tas var būt saistīts ar formulējuma maiņu, papildu skaidrojuma pievienošanu vai pat atbildes paredzētā formāta norādīšanu.
Uzskatiet to par garšas pārbaudes veidu gatavošanas laikā, precizējot nelielu daudzumu, līdz iegūstat ideālu garšas profilu. Šī iteratīvā metode kopumā uzlabos jūsu tūlītējās inženierijas spējas, palīdzot jums saprast, kā AI uztver un reaģē uz dažāda veida norādījumiem, un palīdzot jums uzlabot uzvedni, lai iegūtu labākas atbildes.
8. Apspriediet vadošo jautājumu ietekmi programmā Prompt Engineering un to, kā tie varētu izkropļot AI atbildes.
Līdzīgi kā vaicājums ar nelielu neobjektivitāti var vadīt cilvēku diskusiju, vadošie jautājumi tūlītējā inženierijā būtiski ietekmē AI atbilžu signālu un virzienu.
Šāda veida vaicājumi liek AI reaģēt noteiktā veidā, jo tie satur netiešus pieņēmumus vai norādes par paredzēto atbildi.
Piemēram, mākslīgais intelekts var secināt, ka stress mūsdienu dzīvē tieši ietekmē laimi, ja jautā: "Kā mūsdienu dzīves milzīgais stress veicina laimi?"
Tas samazina iespējamo atbilžu diapazonu un ievieš neobjektivitāti AI izvadē, kas var aizēnot sarežģītākus vai pretējus viedokļus.
Šādiem jautājumiem ir spēcīga ietekme situācijās, kad objektivitāte un rūpīga jēdzienu izpēte ir izšķiroša. Uzvednei piemītošā neobjektivitāte filtrē AI izpratni un reakciju, padarot to līdzīgu tonētu briļļu nēsāšanai, kas maina cilvēka redzējumu par pasauli.
Lai to samazinātu, izmantojot atvērtus jautājumus bez pieņēmumiem, tiek veicināta daudzveidīgāka un daudzpusīgāka atbilžu dažādība.
Šī metodoloģija ne tikai uzlabo mākslīgā intelekta rezultātu kalibru un konsekvenci, bet arī veicina morālāku un objektīvāku sadarbību ar šiem sarežģītajiem. valodu modeļi, garantējot, ka AI darbojas kā pielāgojams instruments, kas var iedziļināties plašā jēdzienu un viedokļu klāstā.
9. Pēc jūsu pieredzes, kā valodas izvēle uzvednē ietekmē daudzvalodu AI modeļa izvadi?
Uzvednē izmantotajai valodai var būt liela ietekme uz daudzvalodu AI modeļa izvadi. Tas ir līdzīgi tam, kā vienas un tās pašas pasakas stāstīšana citā valodā var nedaudz vai ļoti atšķirties atkarībā no idiomas un kultūras konteksta.
AI pamudināšana noteiktā valodā ļauj piekļūt ne tikai saziņas kanālam, bet arī daudzveidīgajiem valodas un kultūras smalkumiem, kas ir ieausti šajā valodā.
Ja uzvedne tiek sniegta, piemēram, japāņu valodā, atbildes var atspoguļot valodai raksturīgo formalitāti un netiešumu, turpretim, ja tiek dota tāda pati uzvedne spāņu valodā, rezultāti var būt tiešāki un izteiksmīgāki, atspoguļojot spāņu valodai raksturīgās lingvistiskās īpašības un kultūras vērtības. - runājošās kultūras.
Turklāt AI prasmes un tās atbilžu nianses var ietekmēt valodas sarežģītība un daudzveidība. AI var rasties problēmas, apstrādājot valodas ar lielu vārdu krājumu, daudziem dialektiem vai sarežģītu gramatiku, kas var ietekmēt izvades dziļumu, precizitāti un kultūras nozīmi.
Tas man atgādina izaicinājumus, ar kuriem saskaras prasmīgs tulkotājs, kuram ir jānodod avota materiāla gars un kultūras pieskaņa, ne tikai jātulko tas vārds vārdā.
Lai nodrošinātu, ka mākslīgā intelekta atbildes ir precīzas, kā arī atbilstošas konkrētajai kultūrai un kontekstam, mijiedarbojoties ar daudzvalodu AI modeli, ir obligāti jāapzinās valodas īpašības un kultūras konteksts, ko tas rada.
10. Vai varat aprakstīt sarežģītu uzdevumu, kuru automatizējāt vai uzlabojāt, izmantojot izsmalcinātu tūlītēju inženieriju?
Vienā interesantā projektā dinamiska, kontekstu apzinīga satura ģenerēšana plašam lietotāju jautājumu lokam klientu atbalsta platformā tika racionalizēta, izmantojot izsmalcinātu tūlītēju inženieriju.
Platformas plašais tēmu klāsts, sākot no produktu ieteikumiem un beidzot ar tehnisko palīdzību, radīja grūtības, jo AI prasīja ne tikai izprast lietotāja pieprasījumu, bet arī pielāgot savu atbildi, pamatojoties uz kontekstu, steidzamību un lietotāja individuālajām vajadzībām.
Lai to risinātu, mēs izstrādājām daudzpakāpju uzvedņu kopu, kas klasificēja lietotāja pieprasījumu, precīzi noteica svarīgus komponentus un pēc tam dinamiski mainīja atbildes signālu, detalizācijas pakāpi un saturu atbilstoši vaicājuma netiešajai nozīmei un attieksmei.
Izmantojot šo metodi, mākslīgais intelekts varēja veikt plašu sarežģītu darbību klāstu vienā saskarē, piemēram, identificēt tehniskas problēmas, palīdzēt lietotājiem veikt problēmu novēršanas procedūras un sniegt pielāgotus produktu ieteikumus.
AI spēju sniegt precīzas, kontekstam atbilstošas un viegli lietojamas atbildes ievērojami uzlaboja ātrā inženiertehniskā izsmalcinātība, kas padarīja klientu atbalsta procesu efektīvāku, interesantāku un lietotājiem atbilstošāku.
11. Kā jūs izveidotu uzvedni, lai no AI modeļa radītu radošu stāstu?
Lai veicinātu tēlainu stāstu stāstīšanu no AI modeļa, scenārijs ir jāizveido līdzīgi tam, kā režisors aktieriem nosaka apstākļu kopumu, kas ir pietiekami, lai viņi varētu sākt darbu, vienlaikus atstājot vietu viņu interpretācijai.
Uzvednei jādarbojas kā tukšam audeklam, kas nodrošina specifiku kombināciju, lai vadītu stāsta trajektoriju, un beztermiņa komponenti, lai veicinātu māksliniecisko licenci. Viena no metodēm, kā sākt stāstījumu, būtu izveidot pārliecinošu uzstādījumu ar varoņiem, konflikta mājienu un unikālu vidi, taču ar pietiekami daudz vietas, lai sižets varētu uzņemties neparedzētus pagriezienus.
Interesants pamudinājums varētu būt rosīgā pilsētā, kur maģija ir paslēpta skaidri redzamā vietā, jauns burvis atklāj senu karti, kas ved uz pazaudētu artefaktu.
Tomēr viņi nav vienīgie, kas skatās. Izskaidrojiet viņu ceļojumu, pieminot grūtības, ar kurām viņi saskaras, sabiedrotos, kurus viņi iegūst, un noslēpumus, ko viņi uzzina. Šī konfigurācija aicina AI izveidot sarežģītu mijiedarbību, sižeta pagriezienu un sarežģītas pasaules veidošanas gobelēnu, vienlaikus piedāvājot skaidru stāstījuma virzienu un fantastiskus aspektus.
Noslēpums ir līdzsvars starp struktūru un elastību, ļaujot mākslīgajam intelektam tikai pietiekami daudz virziena, lai viss būtu vienots, bet arī pietiekami daudz brīvības, lai izpaustu savu radošumu, kas nodrošinās saistošu un pārsteidzošu stāstu.
12. Paskaidrojiet, kā jūs varētu izmantot Prompt Engineering, lai uzlabotu valodas modeļa mācīšanās iespējas "dažu kadru" scenārijā.
Mācīšanās situācijā “dažu kadru” Prompt Engineering māksla kļūst svarīga, ja mērķis ir uzlabot valodas modeļa mācīšanās iespējas ar nelielu skaitu gadījumu.
Tas ir tāpat kā dot iesācējam gleznotājam vairākus izcilu triepienu piemērus, lai tie izpētītu, pirms viņš pabeigs gleznu; šādi piemēri ir rūpīgi jāizvēlas un jāiesniedz tā, lai tie optimizētu to lietderību izglītības jomā. Šādā situācijā uzvednes jāizmanto kā iedvesmas avots, kā arī norādījumi.
Tajos ne tikai jāparāda pašreizējais darbs, bet arī jāiekļauj zemapziņas ieteikumi par to, kā turpmāk risināt ar to saistītās darbības.
Lai to izdarītu, uzvednes var veidot tā, lai tās saturētu ierobežotu skaitu izcilu, daudzveidīgu piemēru, kas atspoguļo paredzētā produkta garu. Katram gadījumam tiks sniegts skaidrs un īss darba apraksts, kas mudinātu modeli identificēt piemēros attēlotos pamatā esošos modeļus, principus vai stilus..
Piemēram, ja mērķis ir iemācīt modelim rakstīt noteiktā literārā stilā, uzvednēs var būt daži šajā stilā rakstīti fragmenti, kam seko uzdevums, kurā modelim ir jāizmanto tas, ko tas ir “novērojis”, lai izveidotu jauns gabals.
Šī pieeja uzlabo modeļa spēju vispārināt no dažiem kadriem uz plašāku saistīto uzdevumu klāstu, palīdzot tam izprast uzdevumu un internalizēt sniegto piemēru smalkumus.
13. Kādas stratēģijas jūs izmantotu, lai, izmantojot tūlītēju inženieriju, samazinātu kaitīgos aizspriedumus AI atbildēs?
Līdzīgi kā dārzniekam, kurš rūpīgi izvēlas sēklas un kopj savu dārzu, lai novērstu invazīvu sugu izplatīšanos, AI atbildēs, izmantojot Prompt Engineering, ir nepieciešama pārdomāta un apzināta pieeja, lai līdz minimumam samazinātu kaitīgo aizspriedumu AI atbildēs.
Lai izveidotu dabiski iekļaujošus un objektīvus norādījumus, ir jāpievērš uzmanība, lai izvairītos no valodas lietošanas vai pieņēmumiem, kas varētu ietekmēt AI rezultātus.
Lai izvairītos no netīšas aizspriedumu nostiprināšanas vai noteiktu grupu marginalizācijas, ir svarīgi ievērot piesardzību, lietojot vārdus un izteicienus.
Tas ir līdzīgi filtra lietošanai, lai izslēgtu nevēlamus materiālus, lai AI nokļūtu tikai neitrālas, veselīgas ievades.
Ļoti efektīva taktika var būt arī tādu uzvedņu pievienošana, kas īpaši veicina citu viedokļu izpēti. Tas ietver uzvedņu izstrādi, kas prasa, lai AI ņem vērā un parādītu dažādus viedokļus vai sniegtu atbildes, kas aptver plašu sociālās, kultūras un personīgās pieredzes spektru.
Tas ir salīdzināms ar plašas sarunas veicināšanu diskusiju grupā, kurā tiek respektēts un uzklausīts katra cilvēka viedoklis.
Šo metožu integrēšana Prompt Engineering ir paredzēta, lai AI sniegtu atbildes, kurās ne tikai nav kaitīgu aizspriedumu, bet arī tiek uzlaboti dažādi viedokļi, veicinot pilsoniskākas un draudzīgākas attiecības ar tehnoloģijām.
14. Apspriediet “ātrās ķēdes” jēdzienu un to, kā to var izmantot, lai apstrādātu daudzpakāpju uzdevumus ar AI modeļiem.
Jauna pieeja AI iesaistīšanai, tūlītēja ķēžu savienošana ir kā vadīt kādu sarežģītā labirintā ar virkni stratēģiski novietotu ceļa zīmju.
Soli pa solim mākslīgais intelekts tiek vadīts pēc katras norādes (vai uzvednes, šajā piemērā), veicot virkni darbību vai domāšanas procesu, balstoties uz iepriekšējā soļa datiem vai izvadi, lai tuvinātu rezultātu. Līdzīgi kā sarežģīta recepte tiek sadalīta diskrētu, viegli uztveramu instrukciju sērijā, šī pieeja īpaši labi darbojas sarežģītiem vai daudzpakāpju darbiem, kurus nevar pienācīgi apstrādāt vienā vaicājumā.
Ātra ķēde ļauj AI vadīt darbību, kurai ir nepieciešams vairāk nekā vienkārša atbilde datu izpratnes vai sintēzes ziņā.
Piemēram, ja uzdevums ir veikt pētījumu, apkopot rezultātus un pēc tam formulēt jautājumus, pamatojoties uz kopsavilkumu, katrs posms tiks risināts ar citu pielāgotu uzvedni.
AI var lūgt apkopot datus par tēmu pirmajā pieprasījumā, apkopot to otrajā uzvednē un pēc tam izmantot kopsavilkumu, lai formulētu viedos vaicājumus trešajā uzvednē.
Sniedzot mākslīgajam intelektam detalizētas instrukcijas, tas var koncentrēties un balstīt atbildes uz atbilstošiem un kontekstuāliem datiem, radot pamatīgākus, loģiskākus un vērtīgākus rezultātus.
15. Kā Prompt Engineering var izmantot, lai precīzi pielāgotu valodu modeļus domēna specifiskām lietojumprogrammām bez tiešas modeļa pārkvalificēšanas?
Prompt Engineering ir ātrs veids, kā modificēt valodu modeļus domēna specifiskām lietojumprogrammām, neprasot tiešu modeļa pārkvalifikāciju; tas darbojas līdzīgi kā specializētu objektīvu komplekts, kas fokusē kameru uz noteiktu objektu, nemainot pašu kameru.
Varat mainīt modeļa atbildes, lai tās atbilstu īpašajām zināšanām, vārdu krājumam un konkrētas jomas mērķiem, izveidojot uzvednes, kas aptver konkrētā domēna būtību un smalkumus.
Tas prasa izsmalcinātu izpratni par domēna terminoloģiju un vajadzībām, kā arī jaunu uzvedņu veidošanas metodi, kas var iegūt no modeļa atbilstošu detalizācijas pakāpi un zināšanas.
Piemēram, medicīnas vidē var likt lietot medicīnisko valodu, atsaukties uz izplatītām veselības aprūpes situācijām un atdarināt formālas medicīniskās komunikācijas formātu un saturu.
Tāpat tiesu prakses citāti, juridiskā terminoloģija un dokumentu formāti var tikt uzskatīti par juridiska pieteikuma ierosinātājiem.
Lai sniegtu rezultātus, kas ir atbilstošāki, precīzāki un noderīgāki darbībai, kas ir unikāla konkrētai domēnam, šī stratēģija būtībā “pastiprina” AI, lai tā darbotos aplūkojamās domēna konceptuālajos un lingvistiskajos rāmjos.
Tā ir metode, kā modeļa plašās vispārējās iespējas koncentrēt šaurā zināšanu lokā, izmantojot modeļa pamatā esošo intelektu tādā veidā, kas ir raksturīgs noteiktas jomas prasībām, nemainot pašu pamatā esošo modeli.
16. Kādi ir daži no ierobežojumiem, ar kuriem esat saskāries, izmantojot Prompt Engineering, un kā jūs tos esat novērsis?
AI atbilžu paredzamība un konsekvence ir būtiskas problēmas tūlītējā inženierijā. AI izsmalcinātie pamatā esošie algoritmi un lielais apmācību komplekts var radīt dažādus rezultātus pat tad, ja tas rada ideālu uzvedni.
Šī neparedzamā daba ir līdzīga dārza audzēšanai, kur, pat rūpīgi sējot, augšana var būt pārsteidzoši dažāda augsnes, ūdens un saules atšķirību dēļ. Iteratīvā pārbaude un ātra uzlabošana kļūst būtiska, lai to pārvarētu.
Līdzīgi kā dārznieks mācās modificēt stādīšanas taktiku, lai sasniegtu noteiktu dārza izkārtojumu, jūs varat pakāpeniski virzīt AI uz konsekventāku un paredzamāku rezultātu, metodiski pielāgojot un pārraugot AI reakciju izmaiņas.
Papildu ierobežojums attiecas uz noteiktu uzdevumu vai jautājumu iedzimto sarežģītību, kas pretojas vienkāršiem ieteikumiem. Viena uzvedne, iespējams, nepietiekami atspoguļo kontekstu vai izpratnes dziļumu, kas nepieciešams dažiem darbiem.
Šādās situācijās savlaicīga ķēde var būt noderīga, sadalot darbību mazākās, vieglāk pārvaldāmās daļās. Izmantojot šo metodi, kuras pamatā ir iepriekšējās uzvednes rezultāts, sarežģītus darbus var veikt pa vienam, līdzīgi kā sarežģīta finierzāģa gabalu salikšana kopā.
Izmantojot šīs metodes, jūs varat pārvarēt un samazināt tūlītējas inženierijas ierobežojumus, palielinot AI modeļu lietderību un efektivitāti dažādās lietojumprogrammās.
17. Vai varat paskaidrot, kā “temperatūras” jēdziens AI modeļos ietekmē atbildes, kas tiek ģenerētas, izmantojot Prompt Engineering?
AI modeļos jēdziens “temperatūra” ir intriģējošs parametrs, kas ietekmē ģenerēto atbilžu oriģinalitāti un daudzveidību. Iedomājieties to kā garšvielu daudzuma modificēšanu traukā atbilstoši savām personīgajām vēlmēm.
Tāpat augstākas temperatūras iestatījums AI modelī veicina lielāku tā reakciju oriģinalitāti un daudzveidību, jo vairāk garšvielu var padarīt ēdienu interesantāku, bet arī mazāk paredzamu.
Tāpat kā labi izstaigāta taka pa mežu, modeļa rezultāti zemākā temperatūrā ir konservatīvāki un cieši atbilst modeļiem, kas tika identificēti apmācības laikā, radot drošākas un paredzamākas atbildes.
No otras puses, temperatūras iestatījuma palielināšana liek AI ģenerēt atbildes, izmantojot novatoriskākus vai neparastākus valodas lēcienus. Tas var būt īpaši noderīgi, meklējot jaunas koncepcijas vai ja vēlaties, lai mākslīgais intelekts pārsniedz vienkāršus, pieņemtus risinājumus.
Tomēr ir jāpanāk labs līdzsvars — pārāk liels karstums var izraisīt pārāk nepastāvīgas vai neracionālas reakcijas, tāpat kā pārāk daudz garšvielu var pārspēt ēdiena garšas.
Tāpat kā šefpavārs maina siltumu, lai iegūtu ideālu garšu līdzsvaru kulinārijas šedevrā, jūs varat pielāgot AI izvadi programmā Prompt Engineering, rūpīgi pielāgojot temperatūras iestatījumu, lai tas atbilstu vēlamajam jauninājumu un riska apjomam.
18. Aprakstiet scenāriju, kurā izmantojāt Prompt Engineering, lai parsētu un analizētu sarežģītas datu kopas, izmantojot valodas modeli.
Projekta uzdevums, kas satur plašu patērētāju ievades datu kopu no vairākām platformām, bija apkopot šo milzīgo datu apjomu noderīgos ieskatos.
Datu kopa bija plaša un bagāta ar sarežģītiem viedokļiem, vēlmēm un ieteikumiem, kas izkliedēti dažādos plašsaziņas līdzekļos, tostarp strukturētās aptaujas atbildes un nestrukturētas sociālo mediju piezīmes.
Komentāros paustās valodas un emociju sarežģītības bija ārpus parasto datu analīzes metožu darbības jomas, liekot izmantot sarežģītāku stratēģiju.
Izmantojot Prompt Engineering, mēs izveidojām uzvedņu kopu, kas AI virzīja vispirms grupēt ievadi atbilstoši kategorijām, piemēram, funkcijām, klientu atbalstam, izmaksām utt.
Pēc tam mākslīgais intelekts atkal tika mudināts, šoreiz, lai apkopotu jūtas, identificētu atkārtotas problēmas un pat ieteiktu iespējamās attīstības jomas, pamatojoties uz komentāru būtību, izpētot katru kategoriju.
Ar šīs metodiskās pamudināšanas procedūras palīdzību AI varēja kļūt par pieredzējušu datu analītiķi, kas spēja interpretēt sarežģītus, nestrukturētus datus un izdarīt no tiem secinājumus un modeļus.
Mērķtiecīgas izmaiņas un stratēģisku lēmumu pieņemšana bija iespējama, pateicoties rūpīgajam, praktiski izmantojamam ziņojumam, kurā tika apkopota klientu ieguldījuma būtība.
19. Kā jūs izmantotu Prompt Engineering, lai uzlabotu AI modeļa atbilžu precizitāti un atbilstību specializētā jomā, piemēram, juridiskajā vai medicīnas jomā?
Izmantojot tūlītēju inženieriju, AI modeļa precizitāti un atbilstību specializētās jomās, piemēram, juridiskajā vai medicīnas jomā, var uzlabot, rūpīgi līdzsvarojot specifiku, kontekstu un jomas zināšanas.
Uzvednes ir rūpīgi jāizstrādā, lai AI vadītu stingrus profesionālo standartu un terminoloģijas parametrus, jo šīs jomas ir ļoti svarīgas un ir atkarīgas no precizitātes un uzticamības.
Piemēram, juridiskajā jomā var tikt izveidotas uzvednes, lai iekļautu noteiktus tiesību aktus, tiesu praksi un atsauces, mudinot AI formulēt atbildes, izmantojot pieņemto juridisko terminoloģiju un precedentus.
Līdzīgi kā šis, uzvednēs medicīnas jomā var izmantot klīniskās vadlīnijas, medicīnisko terminoloģiju un diagnostikas kritērijus, lai garantētu, ka AI atbildes atbilst ētikas un medicīnas standartiem.
Izmantojot šo metodi, mākslīgā intelekta rezultāti kļūst precīzāki un atbilstošāki, vienlaikus ciešāk saskaņoti ar attiecīgās nozares specifiskajām zināšanām un procesuālajām sarežģītībām.
AI kļūst par noderīgāku rīku un var radīt rezultātus, kas respektē specializēto zināšanu bāzu sarežģītību un dziļumu, uzvednēs iekļaujot domēnam raksturīgu ieskatu un kontekstu.
20. Apspriediet Prompt Engineering lomu "halucinācijas" problēmas mazināšanā valodu modeļos.
In valodas modelēšana, termins “halucinācijas” attiecas uz situācijām, kurās AI rada datus, kas nav balstīti uz faktisko precizitāti vai realitāti; tas ir salīdzināms ar stāstītāju, kurš veido stāstījumu, pamatojoties tikai uz fantāziju.
Šī problēma ir acīmredzamāka darbībās, kurām nepieciešama precīza, uzticama informācija, kas apgrūtina AI radīto materiālu uzticēšanos un lietošanu.
Lai mazinātu šo problēmu, būtiska ir tūlītēja inženierija, jo tā rūpīgi virza AI uz pārbaudāmāku un uz pierādījumiem balstītu rezultātu ražošanu.
Tas nozīmē, ka ir jāizveido uzvednes, kurās īpaši uzsvērta faktiskuma un pareizības nepieciešamība, vai nu iesakot AI paļauties uz uzticamiem datu avotiem vai norādot uzticības pakāpi tā atbildēm.
Lai veicinātu kritiskāku un atvērtāku pieeju zināšanu veidošanai, var iekļaut arī aicinājumus pieprasīt AI sniegt atsauces vai pamatojumu saviem apgalvojumiem.
Mēs varam ievērojami samazināt halucināciju biežumu, uzlabojot mijiedarbību ar AI modeļiem, izmantojot labi izstrādātas uzvednes, kas palielinās AI radītā satura uzticamību un uzticamību.
21. Kā jūs paredzat Prompt Engineering attīstību līdz ar AI tehnoloģiju attīstību, un kādas prasmes, jūsuprāt, kļūs svarīgākas?
Prompt Engineering ir profesija, kas, AI tehnoloģijām turpinot pilnveidoties, kļūs daudz sarežģītāka un progresīvāka.
Nākotnē Prompt Engineering, iespējams, spēlēs lielu lomu AI ētiskās domāšanas, radošās domāšanas un mācīšanās procesu ietekmēšanā papildus AI reaģēšanas spējai.
AI kļūs arvien prasmīgāks, lai līdzsvarotu savu skaitļošanas jaudu ar cilvēka intuīciju, nodrošinot morāli pamatotāku, kontekstuāli apzinīgāku un individualizētāku mijiedarbību ar sistēmām.
Ātrajiem inženieriem šajā mainīgajā vidē būs jāpiemīt spējām, tostarp empātijai, ētiskai domāšanai un kritiskai domāšanai.
Lai izstrādātu norādījumus, kas veicina atbildīgu un izdevīgu AI rīcību, būs nepieciešama dziļa izpratne par AI radītā materiāla ētisko ietekmi, kā arī spēja paredzēt un izprast lietotāju dažādās un sarežģītās prasības.
Turklāt, lai attīstītu robežas tam, ko AI var paveikt sadarbībā ar cilvēku vadību, radošumam būs izšķiroša nozīme jaunu metožu atklāšanā, kā sadarboties ar AI.
TViņa spēja veiksmīgi vadīt un mijiedarboties ar AI, izmantojot tūlītēju inženieriju, būs vitāli svarīgs talants, apvienojot tehnisko iztēli ar uz cilvēku vērstu ieskatu, jo AI arvien vairāk iejaucas visās dzīves un darba jomās.
22. Aprakstiet projektu, kurā ieviesāt Prompt Engineering metodes, lai būtiski uzlabotu biznesa procesa efektivitāti.
Nesenā projektā mēs mainījām mazumtirdzniecības klientu tiešsaistes pieprasījumu apstrādes procedūru, izmantojot Prompt Engineering, lai uzlabotu klientu atbalsta darbības.
Kad klienta sistēma pirmo reizi tika ieviesta, tai bija vienkāršs tērzēšanas robots, kas varēja atbildēt uz vienkāršiem jautājumiem, taču radās problēmas ar sarežģītākiem klientu vaicājumiem.
Rezultātā bija augsts cilvēku ierosinātāju nosūtīšanas rādītājs un ilgs izšķirtspējas laiks.
Mēs izmantojām progresīvas Prompt Engineering pieejas, lai atjauninātu tērzēšanas robota mijiedarbības paradigmu. Mēs izveidojām strukturētu uzvedņu kopu, kas ietvēra kontekstam raksturīgus terminus un frāzes, lai palīdzētu mums labāk izprast patērētāju pieprasījumu nolūku.
Piemēram, ja patērētājs lūdza “atgriešanas politiku”, uzvedne tika izstrādāta, lai identificētu priekšmetu un apkopotu citu informāciju, piemēram, produkta veidu un pirkuma datumu, lai sniegtu precīzākas atbildes.
Šī stratēģija paaugstināja pirmā kontakta izšķirtspējas līmeni, kas ievērojami samazināja prasību pēc cilvēka līdzdalības.
Tā rezultātā ievērojami palielinājās gan klientu apmierinātība, gan atbildes efektivitāte. Tērzēšanas robots varēja atbildēt uz plašāku jautājumu loku, un, kad tas uzdeva jautājumus cilvēku aģentiem, informācija bija skaidra un kodolīga, kas ļāva sniegt ātrākas atbildes.
Šis projekts kalpoja kā piemērs tam, kā Prompt Engineering var vienkāršot un uzlabot parasto uzņēmuma procesu līdz efektīvai darbībai, kas samazina ekspluatācijas izmaksas un uzlabo klientu apmierinātību.
23. Kādas ir jūsu domas par Prompt Engineering iespēju manipulēt vai maldināt, un kā šos riskus var mazināt?
Ātrai inženierijai ir milzīgs potenciāls uzlabot AI lietderību, taču, ja tā netiek pārbaudīta, tā var manipulēt vai sniegt nepatiesus rezultātus.
Šī abpusējā kvalitāte izriet no fakta, ka tūlītējām struktūrām ir būtiska ietekme uz AI atbildēm, ietekmējot tās iet noteiktus ceļus vai izdarīt secinājumus, kas var nebūt objektīvi.
Piemēram, mākslīgais intelekts var sniegt rezultātus, kas izplata nepatiesu informāciju vai aizspriedumainas idejas, ja uzvednes klusi norāda uz konkrētu viedokli vai izlaiž svarīgas detaļas.
Pārredzamības un ētikas standarti ir jāiekļauj tūlītējas inženierijas iniciatīvu izstrādē un izpildē, lai samazinātu šīs briesmas.
Dažādu ieinteresēto personu iekļaušana tūlītējā izstrādes procesā, lai novērtētu un analizētu uzvednes attiecībā uz iespējamu aizspriedumu vai manipulatīvu aspektu, ir viens efektīvs veids, kā iekļaut pārbaudes un līdzsvaru.
Turklāt AI sistēmu izveide ar iebūvētiem drošības līdzekļiem, kas identificē un izceļ potenciāli maldinošus signālus, var palīdzēt novērst ļaunprātīgu izmantošanu.
Turklāt ir ļoti svarīgi veicināt ētisku kultūru, kas saistīta ar AI izveidi un izmantošanu, ko atbalsta skaidri noteikumi un pastāvīgas instrukcijas par ētisku AI praksi.
Ētiskas uzvedības veicināšana un izstrādātāju un lietotāju izglītošana par tūlītējas inženierijas sekām ir ļoti svarīga, lai nodrošinātu, ka AI tehnoloģiju sasniegumi tiek pareizi izmantoti. Ieņemot proaktīvu nostāju, mēs varam saglabāt AI mijiedarbības integritāti un nodrošināt, ka tehnoloģija vienmēr ir noderīga sabiedrībai.
24. Kā jūs veidotu multimodālu uzvedni, kas apvieno tekstu un attēlus sarežģītam uzdevumam?
Ir nepieciešama sarežģīta stratēģija, lai veiksmīgi integrētu verbālās un vizuālās norādes, veidojot multimodālu uzvedni, kurā tiek sajaukts teksts un vizuālie materiāli.
Tas uzlabos AI spēju veikt sarežģītus uzdevumus, kas prasa izpratni par ievadi no vairākām maņu modalitātēm.
Multivides prezentācija, kurā katra informācijas modalitāte atbalsta otru un sniedz dziļāku, visaptverošāku kontekstu konkrētajam darbam, ir līdzīga tūlītējai inženierijai, kas nepieciešama šāda veida uzdevumam.
Piemēram, veidojot reklāmas kampaņu, uzvednē papildus īsam verbālam kampaņas mērķu, mērķauditorijas un vēlamā emocionālā toņa aprakstam var būt iekļauti attēli, kas attēlo kampaņas stilu, krāsu shēmu un iecerēto noskaņojumu.
Kopā tie ļauj AI “redzēt” un “lasīt” prasības vienlaikus, tādējādi ļaujot rūpīgāk izprast projekta smalkumus. Lai gan fotoattēli var sniegt konkrētus atdarināmā stila un noskaņojuma paraugus, teksts var sniegt AI norādījumus par stratēģiskiem mērķiem un abstraktiem jēdzieniem.
Ir svarīgi pārliecināties, ka, veidojot šīs uzvednes, teksts un vizuālie materiāli ir ne tikai atbilstoši un saprotami, bet arī sakārtoti tā, lai tie viens otru uzlabotu un izskaidrotu.
Var būt nepieciešams līdzsvarot ievades tā, lai neviens nepārspētu citus, veicot atkārtotas pārbaudes un modifikācijas.
Jūs varat pilnībā izmantot sarežģītas mākslīgā intelekta sistēmas, rūpīgi izveidojot šīs multimodālās norādes, kas ļaus viņiem veikt un izprast sarežģītas, radošas darbības tādā izsmalcinātības līmenī, kas ir salīdzināms ar cilvēkiem.
25. Kādā veidā Prompt Engineering var veicināt AI modeļu lēmumu izskaidrojamību un caurspīdīgumu?
Lai izveidotu uzticēšanos un sapratni starp AI sistēmām un to lietotājiem, ir nepieciešama gan AI modeļa lēmumu izskaidrojamība, gan pārredzamība, ko abus var ievērojami uzlabot, veicot tūlītēju inženieriju.
Mēs varam uzdot AI ne tikai sniegt atbildes, bet arī izskaidrot loģiku vai datu avotus, kas atbalsta šīs atbildes, rūpīgi izstrādājot uzvednes.
Šī metode ir salīdzināma ar to, ka skolotājs skolēnam paziņo sarežģītu ideju, kur izskaidrošanas process ir tikpat nozīmīgs kā risinājums.
Piemēram, uzvedni var izveidot, lai ne tikai ieteiktu iespējamo diagnozi, bet arī sniegtu simptomus, apstiprinošu informāciju un zinātnisku izpēti šim secinājumam situācijā, kad MI modelis tiek izmantots, lai palīdzētu noteikt medicīniskās diagnozes.
Šāda veida vaicājums aicina AI “parādīt savu darbu”, paskaidrojot, kā tas nonācis pie noteikta secinājuma. Tas palīdz padarīt AI lēmumu pieņemšanas procesu redzamāku un praktizējošiem ārstiem vienkāršāk to pārbaudīt un tam uzticēties.
Pārredzamību var vēl vairāk uzlabot, izmantojot Prompt Engineering, lai lūgtu AI modeļiem piedāvāt citātus vai saites uz datu avotiem, par kuriem tie izmantojuši informāciju, vai aprakstīt citus rezultātus, par kuriem viņi domāja.
Šī pieeja ilustrē modeļa lēmumu pieņemšanas procesus un palīdz ieinteresētajām personām izprast AI ņemto datu apjomu un sarežģītību.
Līdz ar to Prompt Engineering parādās kā spēcīgs instruments AI procedūru atšifrēšanai, padarot tās vieglāk saprotamas un pieejamas klientiem. Tas palielina uzticību un atkarību no AI risinājumiem svarīgās lietojumprogrammās.
26. Apspriediet situāciju, kad jums bija jāizmanto Prompt Engineering, lai nodrošinātu atbilstību datu privātuma noteikumiem AI izvadēs.
Projektā, kurā bija iekļauta ar AI darbināma klientu palīdzības sistēma veselības aprūpes sniedzējam, mēs saskārāmies ar kritisku šķērsli, kas rada atbilstību stingrām datu privātuma prasībām, piemēram, HIPAA Amerikas Savienotajās Valstīs.
AI ir stingri jāievēro noteikumi, kas aizsargā pacientu datu privātumu un drošību, jo tas tika izveidots, lai atbildētu uz delikātiem pacientu jautājumiem un piedāvātu pielāgotus norādījumus.
Mēs izmantojām tūlītējas inženierijas pieejas, lai AI apstrādes rutīnā iekļautu precīzas privātuma pārbaudes, nodrošinot, ka sistēma ievēro šīs konfidencialitātes prasības.
Piemēram, lai AI neļautu radīt personu identificējošu informāciju, mēs izveidojām uzvednes, kas deva norādījumus anonimizēt šādu informāciju.
Tas ietvēra mākslīgā intelekta atbilžu mainīšanu tā, ka tika noņemti vārdi, precīzi datumi vai jebkura cita informācija, ko var izmantot pacienta identificēšanai, pat ja ievadei bija šāda informācija.
Uzvedņu mērķis bija arī atgādināt AI par vidi, kurā tas darbojās, liekot tai izcelt atbildes, kurām nepieciešama rūpīgāka izskatīšana vai jutīgums.
Šī divvirzienu stratēģija, kas AI sniedza norādījumus, kā rīkoties ar sensitīviem datiem, un regulāri pārbaudīja atbilstību, bija būtiska, lai saglabātu pacientu datu privātumu un precizitāti.
Šo pārdomāti izstrādāto uzvedņu ieviešana ne tikai palīdzēja izpildīt juridiskās saistības, bet arī bija ļoti svarīga, lai veicinātu lietotāju uzticēšanos un nodrošinātu, ka AI sistēma ir gan noderīga, gan ņem vērā privātuma jautājumus.
27. Kā jūs līdzsvarojat vajadzību pēc radošuma un vajadzību pēc precizitātes Prompt Engineering, jo īpaši sensitīvās lietojumprogrammās?
Ir nepieciešama rūpīga plānošana, kurā tiek ņemtas vērā gan AI iespēju priekšrocības, gan trūkumi, lai panāktu līdzsvaru starp precizitātes nepieciešamību un izgudrojumu tūlītējā projektēšanā, jo īpaši jutīgām lietojumprogrammām.
Šis smalkais līdzsvars ir līdzīgs mākslinieka līdzsvaram, kuram jārespektē sava amata metodes, vienlaikus cenšoties nodot kaut ko svaigu un nozīmīgu.
Precizitāte ir ļoti svarīga sensitīvās lietojumprogrammās, tostarp tajās, kurām nepieciešama finanšu konsultācija vai medicīniskā informācija. Uzvednēm jābūt veidotām tā, lai mākslīgais intelekts cieši sekotu apstiprinātiem datiem un noteiktiem parametriem, piešķirot prioritāti faktiskajai precizitātei un uzticamībai.
Lai nodrošinātu, ka radošās interpretācijas nerada klīniskas kļūdas, varat īpaši norādīt AI, lai, veidojot uzvednes medicīniskās diagnostikas rīkam, tās atbildes balstītos uz jaunākajiem klīniskajiem ieteikumiem un salīdzinošajiem pētījumiem.
Taču radošumu nevajadzētu pilnībā ignorēt, it īpaši, ja tas varētu uzlaboties lietotāja pieredze vai piedāvājiet plašāku informāciju.
Šādās situācijās radošumu var droši iekļaut, ļaujot mākslīgajam intelektam eksperimentēt ar dažādām pieejām precīzai datu nodošanai, tostarp radot analoģijas, grafiku vai alternatīvus skaidrojumus, kas varētu palīdzēt patērētājiem saprast un atrast sarežģītu materiālu interesantāku.
Noslēpums ir sakārtot uzvednes tā, lai mākslīgā intelekta radošie rezultāti būtu ierobežoti ar patieso un piemēroto konkrētajai situācijai.
28. Vai varat aprakstīt paņēmienu ātruma un skaitļošanas efektivitātes uzvedņu optimizēšanai reāllaika lietojumprogrammās?
Reāllaika lietojumprogrammās liela ātruma un skaitļošanas efektivitātes optimizācija ir ļoti svarīga, jo īpaši, ja AI sistēmām ir jāreaģē nekavējoties, piemēram, tērzēšanas robotiem klientu atbalstam vai interaktīviem rīkiem.
Viena efektīva stratēģija ir uzvedņu sarežģītības vienkāršošana un koncentrēšanās uz skaitļošanas sloga samazināšanu, neapdraudot atbilžu apjomu.
Viena no galvenajām metodēm ir vienkāršot uzvedņu struktūru. Tas nozīmē, ka jāizvairās no ārkārtīgi sarežģītiem vai dziļi ligzdotiem jautājumiem, jo tie var piespiest modeli veikt laikietilpīgākas un skaitļošanas ziņā dārgākas secinājumu izdarīšanas procedūras.
Alternatīvi, uzvednes var padarīt skaidrus un kodolīgus, norādot vajadzīgo darbību vai atbildi viegli saprotamā veidā.
Piemēram, uzvedni var iedalīt mērķtiecīgākos, vienkāršākos jautājumos, uz kuriem AI varētu atbildēt ātrāk, nevis uzdot sarežģītu, vairāku daļu vaicājumu.
Turklāt veiktspēju var ievērojami palielināt, saglabājot populāras atbildes vai izmantojot veidnes risinājumus bieži pieprasītām tēmām.
Sistēma var samazināt vajadzību pēc reāllaika aprēķiniem, tādējādi nodrošinot ātrāku atbildes laiku, paredzot bieži uzdotos jautājumus un iepriekš aprēķinot atbildes, kur tas ir iespējams.
Šī metode nodrošina AI sistēmas atsaucību pat liela pieprasījuma situācijās, paātrinot mijiedarbību un samazinot tās skaitļošanas slodzi. Šīs metodes atbalsta nevainojamu reāllaika lietojumprogrammu darbību, nodrošinot ātru un uzticamu AI mijiedarbību, kas ir būtiska gan darbības efektivitātei, gan lietotāju laimei.
29. Kā jūs izmantotu Prompt Engineering, lai izstrādātu uz AI balstītu risinājumu jaunai problēmai, kur ir maz precedentu?
Izmantojot Prompt Engineering, jums ir jāizmanto izgudrojoša un pētnieciska pieeja, risinot jaunu situāciju, kurai ir maz piemēru.
Tas ir kā mēģinājums atrast ceļu pāri nezināmai valstij; jums ir jābūt radošam un elastīgam, lai atrastu pareizās atbildes.
Pirmajā posmā tiek veikta padziļināta izpēte un problēmas jomas izpratne, iegūstot pēc iespējas vairāk datu par saistītām problēmām vai salīdzināmiem scenārijiem.
Pēc tam uzvednes var rūpīgi izstrādāt, lai novirzītu AI, jo tā ekstrapolē no labi zināmiem gadījumiem uz jauno problēmu.
Tas varētu ietvert izmeklēšanas vaicājumu secības formulēšanu, kas motivē AI izstrādāt vairākas iespējamās rezolūcijas vai teorijas, kas balstītas uz saistītām zināšanu jomām. Lai gan joprojām tiek nodrošināts, ka mākslīgā intelekta atbildes tiek pamatotas ar attiecīgiem faktiem un loģiskiem secinājumiem, šie norādījumi ir jāizstrādā, lai veicinātu inovāciju.
Pēc provizorisko koncepciju izstrādes uzvednes var iteratīvi uzlabot, pievienojot sākotnējo pētījumu ievadi un rezultātus, lai novirzītu AI uzmanību uz interesantākām izmeklēšanas jomām. Šī procedūra ir līdzīga skulptūrai, kurā izejmateriāls tiek rafinēts un veidots, veicot atkārtotus mēģinājumus.
Šeit Prompt Engineering kalpo kā dinamisks ietvars iteratīvai apmācībai un pielāgošanai, papildus tam, ka tas ir meklēšanas rīks. Tas ļauj AI uzlabot savus rezultātus, saskaņojot tos ar problēmas attīstības zināšanām.
Šī metode izmanto AI pielāgošanās spējas un mācīšanās spējas, lai radītu pielāgotus risinājumus visprogresīvākajām problēmām.
30. Kādas metodes jūs izmantojat, lai būtu informēts par jaunākajiem sasniegumiem un paraugpraksi Prompt Engineering?
Lai saglabātu zināšanas un garantētu veiksmīgu ieviešanu Prompt Engineering, ir jābūt informētam par jaunākajiem notikumiem un labāko praksi.
Mana stratēģija apvieno pastāvīgu izglītību ar aktīvu iesaistīšanos profesionālajās kopienās.
Pirmkārt, es bieži lasu zinātniskas publikācijas un apmeklēju konferences un tīmekļa seminārus par mākslīgo intelektu un mašīna mācīšanās.
Šie materiāli ir būtiski, lai uzzinātu par jaunākajiem pētījumiem, jauniem virzieniem tūlītējas inženierijas jomā un progresīvām metodēm.
Jaunākie pētījumi, kas tika prezentēti tādās konferencēs kā NeurIPS vai žurnālos, piemēram, Journal of Mākslīgais intelekts Pētījumi bieži ir uzreiz piemērojami manam darbam vai pielāgojami no tā.
Es arī aktīvi piedalos profesionālajos tīklos un tiešsaistes forumos, kur praktiķi apmainās ar problēmām, risinājumiem un gadījumu izpēti.
Reāllaika zināšanu apmaiņu ievērojami atvieglo kopienas mācību vides, piemēram, tās, kas atrodamas tādās platformās kā Stack Overflow, GitHub un LinkedIn grupas.
Mijiedarbība ar šīm kopienām sniedz plašāku priekšstatu par to, kā dažādas stratēģijas tiek veiksmīgi īstenotas dažādās nozarēs un lietojumos, kā arī palīdz atrisināt konkrētas problēmas.
Apvienojot sabiedrības iesaistīšanos ar akadēmisko stingrību, es varu palikt progresīvās inženierijas jomā un uzlabot savu darbu, izmantojot jaunāko informāciju un metodes.
31. Kam jūs piešķirtu prioritāti savās pirmajās darba nedēļās, ja tiktu pieņemts darbā?
Ja tiktu pieņemts darbā, es savas pirmās darba nedēļas veltītu tam, lai iegūtu stingru izpratni par uzņēmuma mērķiem, kultūru un darbības procedūrām.
Lai integrācija un ieguldījums būtu veiksmīgs, šis pamats ir būtisks. Lai to paveiktu, es par augstu prioritāti uzskatu saiknes nodibināšanu ar svarīgiem komandas locekļiem no dažādiem departamentiem.
Sarunas ar kolēģiem, lai uzzinātu par viņu cīņām, metodēm un sasniegumiem, man būtu izdevīgas, jo tas izskaidrotu iekšējo dinamiku un parādītu, kā manas tūlītējās inženierijas zināšanas var vislabāk atbalstīt organizācijas mērķus.
Tajā pašā laikā es iedziļināšos, iepazīstot visus pašreizējos Prompt Engineering projektus vai jomas, kurās var izmantot manas prasmes. Tas ietver iepriekšējo iniciatīvu un to rezultātu analīzi, lai noteiktu, kas ir un kas nav darbojies pareizi.
Es sāktu izklāstīt pirmos ieguldījumus, ko es varētu sniegt pēc tam, kad ņemšu vērā šīs atziņas, atzīmējot gan īstermiņa, gan ilgtermiņa ieguvumus.
Izmantojot šo stratēģiju, es varu būt pārliecināts, ka es ne tikai sniedzu vērtību jau no paša sākuma, bet arī atbilstu uzņēmuma stratēģiskajiem mērķiem, kas man nodrošinās panākumus manā karjerā.
Secinājumi
Rezumējot, tūlītējas inženierijas izpratne ir ļoti svarīga tiem, kas vēlas maksimāli izmantot AI tehnoloģiju.
Intervijas šajā jomā bieži koncentrējas uz indivīda spēju izprast un ietekmēt AI uzvedību, izmantojot pārdomātus norādījumus.
Šie novērtējumi pārsniedz prasmes un iedziļinās ētiskos apsvērumos, kā arī spējā piemērot AI dažādos un dažkārt sarežģītos scenārijos.
Tāpēc, lai sagatavotos intervijām, ir jāizprot gan pati tehnoloģija, gan tās reālās pasaules sekas, nodrošinot, ka kandidāti ir gatavi sniegt efektīvu ieguldījumu šajā dinamiskajā un strauji mainīgajā jomā.
Lai saņemtu palīdzību intervijas sagatavošanā, sk Hašdorka interviju sērija.
Atstāj atbildi