Innholdsfortegnelse[Gjemme seg][Forestilling]
- 1. Hva er Prompt Engineering, og hvorfor er det viktig i sammenheng med AI-modeller som GPT-4?
- 3. Hvordan vil du utforme en forespørsel for å generere et enkelt, saklig svar, for eksempel hovedstaden i et land?
- 6. Beskriv et scenario der umiddelbar utvikling kan forbedre kvaliteten på responsen til en AI betydelig.
- 7. Hvordan nærmer du deg feilsøking og forbedring av en forespørsel som konsekvent gir utilfredsstillende svar fra en AI-modell?
- 8. Diskuter virkningen av ledende spørsmål i Prompt Engineering og hvordan de kan skjeve AI-svar.
- 9. Etter din erfaring, hvordan påvirker valg av språk i en prompt produksjonen av en flerspråklig AI-modell?
- 10. Kan du beskrive en kompleks oppgave du automatiserte eller forbedret ved hjelp av sofistikert prompt-teknologi?
- 11. Hvordan ville du konstruert en oppfordring for å lokke frem kreativ historiefortelling fra en AI-modell?
- 12. Forklar hvordan du kan bruke Prompt Engineering for å forbedre læringsevnen til en språkmodell i et "få skudd"-scenario.
- 13. Hvilke strategier vil du bruke for å minimere skadelige skjevheter i AI-responser gjennom Prompt Engineering?
- 14. Diskuter konseptet "prompt chaining" og hvordan det kan brukes til å håndtere flertrinnsoppgaver med AI-modeller.
- 15. Hvordan kan Prompt Engineering brukes til å finjustere språkmodeller for domenespesifikke applikasjoner uten direkte modellomskolering?
- 16. Hva er noen av begrensningene du har møtt i Prompt Engineering, og hvordan har du løst dem?
- 17. Kan du forklare hvordan konseptet "temperatur" i AI-modeller påvirker responsene som genereres gjennom Prompt Engineering?
- 18. Beskriv et scenario der du brukte Prompt Engineering til å analysere og analysere komplekse datasett ved hjelp av en språkmodell.
- 19. Hvordan ville du utnyttet Prompt Engineering for å forbedre nøyaktigheten og relevansen til en AI-modells svar på et spesialfelt, for eksempel juridisk eller medisinsk?
- 20. Diskuter rollen til Prompt Engineering i å dempe "hallusinasjonsproblemet" i språkmodeller.
- 21. Hvordan ser du for deg utviklingen av Prompt Engineering med fremskritt av AI-teknologier, og hvilke ferdigheter tror du vil bli viktigere?
- 22. Beskriv et prosjekt der du implementerte Prompt Engineering-teknikker for å forbedre effektiviteten til en forretningsprosess betydelig.
- 23. Hva er dine tanker om potensialet for at Prompt Engineering kan manipulere eller villede, og hvordan kan disse risikoene reduseres?
- 24. Hvordan vil du nærme deg å bygge en multimodal prompt som kombinerer tekst og bilder for en kompleks oppgave?
- 25. På hvilke måter kan Prompt Engineering bidra til forklarbarheten og åpenheten til AI-modellbeslutninger?
- 26. Diskuter en situasjon der du måtte bruke Prompt Engineering for å sikre overholdelse av forskrifter for personvern i AI-utdata.
- 27. Hvordan balanserer du behovet for kreativitet og behovet for nøyaktighet i Prompt Engineering, spesielt i sensitive applikasjoner?
- 28. Kan du beskrive en teknikk for å optimalisere spørsmål for hastighet og beregningseffektivitet i sanntidsapplikasjoner?
- 29. Hvordan ville du brukt Prompt Engineering til å utvikle en AI-basert løsning for et nytt problem, der det er få etablerte presedenser?
- 30. Hvilke metoder bruker du for å holde deg oppdatert på de siste fremskritt og beste praksis innen Prompt Engineering?
- 31. Hva ville du prioritert de første ukene i jobben hvis du ble ansatt?
- konklusjonen
Prompt Engineering har blitt en ferdighet i det skiftende feltet av kunstig intelligens og maskinlæring, spesielt med fremveksten av avanserte modeller som GPT 4.
I hovedsak innebærer Prompt Engineering å lage input (forespørsler) for en AI for å forbedre produksjonen. Denne ekspertisen er avgjørende siden den direkte påvirker kvaliteten, relevansen og praktiske funksjonene til de AI-genererte svarene.
I en tid hvor virksomheter og forskere er sterkt avhengige av AI for oppgaver som f.eks dataanalyse, innholdsskaping og støtte for beslutningstaking å mestre Prompt Engineering betyr å tilpasse disse verktøyene etter behov.
Betydningen av Prompt Engineering oppstår fra nødvendigheten av å koble kunnskapsbasen til AI-modeller med resultater som kan brukes i verden.
Ettersom AI-modeller i økende grad blir integrert i forretnings- og forskningsoperasjoner, er muligheten til å samhandle effektivt med disse modellene ved hjelp av utformede ledetekster avgjørende.
Det handler ikke bare om å få svar, men også om å lede AI bort fra vanlige problemer som å produsere irrelevant eller partisk informasjon og sikre etisk drift.
Ettersom AI fortsetter sin ekspansjon på tvers av sektorer – fra helsevesen og juss til felt – øker etterspørselen etter fagfolk som er i stand til å skreddersy AI-evner til spesifikke kontekster.
I denne artikkelen har vi satt sammen en liste over ingeniørintervjuspørsmål for å hjelpe deg med å bli klar til intervjuet ditt og sikre deg jobben du ønsker.
1. Hva er Prompt Engineering, og hvorfor er det viktig i sammenheng med AI-modeller som GPT-4?
Prompt Engineering spiller en rolle i å engasjere seg med AI-systemer som GPT 4. Denne praksisen innebærer å formulere spørsmål, instruksjoner eller utsagn (referert til som "forespørsler") som veileder AI-modeller for å produsere presise verdifulle svar. Det er som å vite hvordan man stiller et spørsmål for å få svaret fra en kunnskapsrik venn eller bibliotekar.
Betydningen av Prompt Engineering i arbeid med AI-modeller som GPT 4 kan ikke understrekes nok på grunn av årsakene;
- Låse opp potensial: GPT 4 og lignende AI-modeller har kunnskap. Kan utføre ulike oppgaver som spenner fra skriving og oppsummering til koding og mer. Prompt Engineering er medvirkende til å utløse dette potensialet ved å stille utformede spørsmål.
- Forbedring av presisjon: Formuleringen av forespørsler påvirker i betydelig grad hvor godt AI forstår spørringen og genererer utdata deretter. En konstruert forespørsel kan resultere i presise og kontekstuelt relevante svar.
- Fremme kreativitet: Gjennom Prompt Engineering kan du utforske grensene for hva AI er i stand til å produsere, enten det innebærer å skrive i en spesifikk stil og generere originale konsepter eller til og med produsere kunstneriske kreasjoner.
- Øk effektiviteten: Bruk av utformede forespørsler kan strømlinjeforme kommunikasjonen. Hjelper deg å få nødvendig informasjon eller resultater effektivt og konsist.
- Skreddersy svar: Ved å bruke ekspert Prompt Engineering-teknikker kan svar tilpasses for å matche toner, strukturer eller detaljnivåer, noe som forbedrer AI-utgangen for å passe det nåværende målet.
2. Kan du forklare forskjellen mellom «zero-shot», «one-shot» og «few-shot»-læring i sammenheng med språkmodeller?
Tenk på at hver gang du lærer noen en ny ferdighet, varierer graden av undervisning du gir dem. Det og det som skjer med disse læringsideene er ganske like.
Zero-Shot læring
La oss ta nullskuddslæring først. Se for deg at du ber en venn – i dette scenariet, vår AI-modell – utføre en oppgave de aldri har utført før uten å gi dem noen detaljerte instruksjoner.
Alt du kan gjøre er å skissere problemet og håpe at de kan gjøre det ved å bruke kunnskapen de allerede har. Zero-shot learning, som brukt i AI, refererer til å be en modell om å fullføre en jobb i fravær av tidligere, presise tilfeller.
Det ligner på å be noen komponere en sonett for deg om havet uten å gi noen prøver. For å svare bruker modellen sin generelle kunnskap om språk og verden.
One-Shot læring:
Når vi går videre til one-shot læring, se for deg selv å gi vennen din ett eksempel og deretter be dem gjøre oppgaven.
Det er som å si: "Kan du skrive meg et dikt om havet, omtrent som dette jeg fant om fjellene?" De har en modell eller et referansepunkt gitt av det ene eksemplet.
Ett eksempel er gitt til modellen i AIs one-shot læringsteknikk, og den prøver å utlede jobbens behov fra det ene tilfellet. Det er en måte å spørre: "Kan du gjøre noe som ligner på stemningen jeg går etter?"
Få-skudd-læring:
Og til slutt, få-skudd læring. Her ber du vennen din gjøre oppgaven etter å ha gitt dem flere eksempler.
I håp om at de ville kombinere emnene og stilene de har møtt, kan du vise dem noen dikt om den naturlige verden og deretter be om et om havet.
Få-skuddslæring, som brukt i AI, refererer til å gi modellen et begrenset sett med prøver å jobbe med. Dette hjelper det å forstå forventningene bedre og gir ofte mer presise eller komplekse resultater.
I hvert av disse tilfellene bruker AI-modellen sin forkunnskap og eventuelle medfølgende eksempler for å forstå og fullføre oppgaven. Den primære forskjellen er i mengden og typen retning den får ingen, ett eller noen få tilfeller.
Disse teknikkene demonstrerer modellens allsidighet og fleksibilitet, og gjør den i stand til å utføre en rekke jobber selv med lite direkte veiledning. Det er bevis på hvor sofistikerte og sansende moderne AI-modeller har blitt, i stand til å "lære på jobben" på måter som til tider virker ganske menneskelige.
3. Hvordan vil du utforme en forespørsel for å generere et enkelt, saklig svar, for eksempel hovedstaden i et land?
Nøkkelen til å lage en forespørsel som fremkaller en grei, saklig respons – for eksempel et lands hovedstad – er å gjøre det klart og spesifikt. Sørg for at AI-en får nøyaktig det du ber om, og la ingen mulighet for misforståelser. Det ligner på å spørre en skarp henvendelse til en kompetent bekjent mens du er presset på tid.
Her er en måte du kan gjøre det på:
- Vær direkte: Spør en direkte forespørsel med en gang. Det er ikke nødvendig å slå rundt busken eller fyllstoffet. Vurder det som å be om instruksjoner; jo mer spesifikk du er, jo raskere kommer du til målet.
- Definer oppgaven: Bekreft at forespørselen gjør det klart at du søker et saklig svar. Dette hjelper med å lede AI til å bruke sin kunnskapsbase i stedet for dens kreative eller inferensielle krefter.
- Gi kontekst om nødvendig: Kontekst kan være nyttig til tider, spesielt når det er en sjanse for misforståelser. Men det er vanligvis enkelt når det gjelder hovedsteder.
- Hold det enkelt: Ikke legg til uvedkommende detaljer i forespørselen for å gjøre det vanskeligere. For å opprettholde AIs oppmerksomhet på den nåværende jobben, hold deg til det grunnleggende.
Dette er en illustrasjon av en forespørsel som bruker disse ideene:
"Hva er hovedstaden i Frankrike?"
Dette er en veldig tydelig, rett kommando som ikke tillater noen forvirring. Det gir AI akkurat det du trenger, som er en enkel saklig informasjon.
Dette reduserer sannsynligheten for å få et altfor detaljert svar fordi AI vet å svare med bare informasjonen du har bedt om.
Alt handler om god kommunikasjon og å få den informasjonen du ønsker raskt og tydelig.
4. Hvilke hensyn bør tas i betraktning når man formulerer spørsmål for å sikre etiske og objektive resultater fra en AI-modell?
Å lage spørsmål for AI-modeller ligner på å forhandle om et utfordrende sosialt miljø, spesielt når målet er upartiske og etiske resultater.
Du bør snakke med omtanke, anstendighet og bevissthet om de potensielle konsekvensene av ordene dine. Følgende er noen viktige ting å huske:
Klarhet og nøytralitet
Gi et nøytralt, klart språk først. Spørringen din må ligne en rettferdig og upartisk nyhetsartikkel som gir fakta uten å favorisere noen side.
Dette hjelper til med å forhindre at AI blir partisk eller tar visse forutsetninger for gitt.
Kulturell følsomhet
Gjenkjenne og respektere kulturelle særheter og sensitiviteter. Det er som å være en veloppdragen gjest hjemme hos noen; du ønsker å vise hensyn til deres tradisjoner og prinsipper.
Dette innebærer å holde seg unna forforståelser og sørge for at instruksjonene dine ikke utilsiktet fremmer skadelige skjevheter.
Personvern og konfidensialitet
Tenk på hemmelighold og privatliv som om du klamret deg til andres dagbok. Siden du ikke ønsker å avsløre privat eller sensitiv informasjon uten tillatelse, sørg for at instruksjonene dine ikke oppfordrer AI til å produsere resultater som kan krenke noens personvern.
inclusivity
Oppmuntre til inkludering ved å ha en rekke synspunkter i tankene. Se for deg det som å organisere et middagsselskap hvor hver persons ernæringsbehov og preferanser blir tatt i betraktning.
Sørg for at spørsmålene dine er inkluderende og tar hensyn til mennesker med ulike identiteter, erfaringer og bakgrunner.
Unngå skade
Sørg for at instruksjonene dine ikke utilsiktet oppmuntrer til dårlig eller skadelig oppførsel. Dette kan sammenlignes med den medisinske "ikke skade"-maksimen.
Du vil forsikre deg om at innholdet eller informasjonen produsert av AI ikke oppmuntrer til dårlig oppførsel eller negativitet.
Faktisk nøyaktighet
Når du lager forespørsler om informasjonsinnhold, prøv å fokusere på de som fremmer faktisk nøyaktighet. Det kan sammenlignes med å dobbeltsjekke en forskningsoppgaves kilder.
I situasjoner hvor nøyaktighet er kritisk, oppmuntre spesifikt AI til å stole på bekreftet informasjon.
Etiske vurderinger
Tenk til slutt på hvordan forespørslene dine kan påvirke større etiske problemer. Dette innebærer å vurdere hvordan samfunnsnormer og verdier kan påvirkes av AIs reaksjoner.
Det handler om å opptre som et ansvarlig medlem av fellesskapet og sørge for at dine gjerninger – eller, i dette eksemplet, oppfordringene dine – fremmer den generelle velferden.
5. Hvordan påvirker spesifisiteten og strukturen til en prompt produksjonen av en språkmodell?
Akkurat som ingrediensene og oppskriften har en betydelig innvirkning på sluttproduktet til et måltid du tilbereder, kan spesifisiteten og strukturen til en melding om produksjonen av en språkmodell.
Det er mer sannsynlig at du produserer en rett som lever opp til forventningene dine når du bruker eksakte komponenter og følger en oppskrift.
På samme måte som dette kan du bedre styre språkmodellen og få resultater som nesten matcher målene dine ved å bruke en godt strukturert og presis ledetekst.
Virkningen av spesifisitet
Nøyaktighet i svar: Språkmodellen vil gi et svar som er mer nøyaktig hvis du gir en mer detaljert forespørsel.
Det ligner på å gi noen grundig veibeskrivelse i stedet for bare å identifisere et sted. Det er mer sannsynlig at de ankommer destinasjonen presist og uten unødvendige avledninger hvis de følger grundige instruksjoner.
Relevans: Bruk av presise signaler hjelper modellen med å forstå bakgrunnen og viktigheten av forespørselen din. Dette ligner på å gjøre et målrettet søkeordsøk på internett; jo mer fokusert du er, jo mer relevante vil søkeresultatene være.
Redusert tvetydighet: Å være spesifikk reduserer tvetydighet. Det ligner på å sørge for at du mottar nøyaktig det du ønsker, når du vil ha det, ved å være tydelig på bestillingen din på restauranten.
Påvirkning av struktur
Veiledning for svarformat: Formatet på svaret kan bestemmes av måten forespørselen er skrevet på. Det er mer sannsynlig at modellen svarer hvis spørsmålet ditt er organisert som et spørsmål.
Modellen kan videreføre historien eller tilby detaljer om utsagnet hvis det er organisert som et utsagn.
Informasjonsflyt: Innholdet i svaret styres av et godt strukturert spørsmål. Den fungerer på samme måte som å lage en møteagenda ved at den letter samtaleorganisering og dekker relevante emner i en fornuftig rekkefølge.
Engasjementsnivå: Utdataens engasjementsnivå kan også påvirkes av formatet. Et spennende og nyskapende svar kan oppnås ved å strukturere en forespørsel som et kreativt fortellingsoppsett, for eksempel, i stedet for bare å spørre direkte.
6. Beskriv et scenario der umiddelbar utvikling kan forbedre kvaliteten på responsen til en AI betydelig.
La oss si at du jobber med et prosjekt der du ønsker å illustrere sammensmeltningen av teknologi og tradisjonelle kunstformer ved å inkludere en del av AI-generert poesi i en antologi med samtidslyrikk påvirket av klassiske temaer.
Til å begynne med kan du bare fortelle AI-en om å "skrive et dikt", men resultatet kan være for generelt eller inkonsistent med det klassiske emnet for prosjektet ditt. Rask ingeniørarbeid kan brukes i denne situasjonen for å forbedre kaliberet og anvendeligheten til AI-svarene.
Når du begrenser spørsmålet til noe mer fokusert, for eksempel «Skriv et dikt i stil med en Shakespeare-sonnett som utforsker temaet tidens gang i den digitale tidsalderen», gir du AI-en en klar struktur å jobbe innenfor: sonetten form, et nikk til Shakespeare, og et moderne tema for å jobbe inn i det etablerte rammeverket.
Dette garanterer ikke bare at diktene som produseres vil samsvare med emnet og stilistiske kriterier i antologien din feilfritt, men det viser også hvordan presise og subtile oppfordringer kan oppmuntre AI til å produsere poesi som gir dypere resonans med visse kreative ideer og prosjektmål.
I dette tilfellet sikrer rask konstruksjon at teknologien fungerer som en ekte samarbeidspartner i den kreative prosessen ved å bygge bro mellom de brede egenskapene til AI og de intrikate kravene til en kreativ bestrebelse.
7. Hvordan nærmer du deg feilsøking og forbedring av en forespørsel som konsekvent gir utilfredsstillende svar fra en AI-modell?
Det er som å prøve å feilsøke en oppskrift som, uansett hvor nøye du følger instruksjonene, rett og slett ikke kommer ut riktig, når en AI-modell kontinuerlig produserer uakseptable svar på en forespørsel.
Hemmeligheten er å identifisere områdene som trenger forbedring og gjøre bevisste endringer.
Se først på selve forespørselen. Er det for komplekst, for upresist, eller kan det peke AI i feil retning? Å gjøre små justeringer av forespørselens klarhet, spesifisitet og struktur kan ha en betydelig innvirkning, omtrent som å endre en oppskrifts smak eller koketid.
Deretter kan du prøve å endre spørringen på forskjellige måter for å se hvordan selv små justeringer påvirker AI-svarene. Dette kan innebære å endre ordlyden, legge til en ekstra forklaring eller til og med angi svarets tiltenkte format.
Betrakt det som en form for smakstesting mens du lager mat, finjuster små mengder til du får den ideelle smaksprofilen. Denne iterative metoden vil forbedre dine raske ingeniørevner totalt sett ved å hjelpe deg å forstå hvordan AI oppfatter og reagerer på ulike typer instruksjoner og hjelpe deg med å forbedre spørsmålet ditt for å få bedre svar.
8. Diskuter virkningen av ledende spørsmål i Prompt Engineering og hvordan de kan skjeve AI-svar.
I likhet med hvordan et søk med en mindre skjevhet kan lede en menneskelig diskusjon, har ledende spørsmål innen prompt engineering en betydelig innvirkning på tonen og retningen til AI-svar.
Denne typen søk disponerer AI til å reagere på en bestemt måte fordi de inneholder implisitte antakelser eller ledetråder om den tiltenkte responsen.
En kunstig intelligens kan for eksempel utlede at stress i moderne liv har en direkte effekt på lykke når de blir spurt: "Hvordan bidrar det overveldende stresset i moderne liv til lykke?"
Dette reduserer rekkevidden av mulige svar og introduserer skjevhet i AIs utdata, noe som kan skjule mer komplekse eller motstridende synspunkter.
Slike spørsmål har sterk effekt i situasjoner hvor habilitet og en grundig begrepsundersøkelse er avgjørende. Spørringens iboende skjevhet filtrerer AIs forståelse og reaksjon, slik at den ligner på å bruke tonede briller som endrer ens syn på verden.
For å redusere dette, fremmer bruk av åpne, antagelsesfrie spørsmål et mer variert og godt avrundet utvalg av svar.
Denne metodikken forbedrer ikke bare kaliberet og konsistensen av AI-resultatene, men oppmuntrer også til et mer moralsk og objektivt engasjement med disse sofistikerte språkmodeller, som garanterer at AI fungerer som et tilpasningsdyktig instrument som kan fordype seg i et bredt spekter av konsepter og synspunkter.
9. Etter din erfaring, hvordan påvirker valg av språk i en prompt produksjonen av en flerspråklig AI-modell?
Språket som brukes i en prompt kan ha stor innvirkning på produksjonen av en flerspråklig AI-modell. Dette ligner på hvordan det å fortelle den samme historien på et annet språk kan variere noe eller mye, avhengig av formspråket og den kulturelle konteksten.
Å spørre en AI på et bestemt språk gir deg tilgang til ikke bare en kommunikasjonskanal, men også det mangfoldige spekteret av språklige og kulturelle finesser som er vevd i det språket.
Når det gis en forespørsel på japansk, for eksempel, kan svar gjenspeile formaliteten og indirekteheten som ligger i språket, mens når de gis den samme forespørselen på spansk, kan resultatene være mer direkte og uttrykksfulle, og reflektere de språklige egenskapene og kulturelle verdiene som er typiske for spansk. -talende kulturer.
Videre kan AIs ferdigheter og nyansen i svarene bli påvirket av språkets kompleksitet og mangfold. AI kan ha problemer med å behandle språk med et stort vokabular, mange dialekter eller intrikat grammatikk, noe som kan påvirke utdataenes dybde, nøyaktighet og kulturelle relevans.
Dette minner meg om utfordringene for en dyktig oversetter som må formidle ånden og kulturelle overtoner i kildematerialet i tillegg til å oversette det ord for ord.
For å sikre at AI-svarene er nøyaktige så vel som passende for den gitte kulturen og konteksten, er det avgjørende at når man samhandler med en flerspråklig AI-modell, er man klar over språkets egenskaper og den kulturelle konteksten det bringer.
10. Kan du beskrive en kompleks oppgave du automatiserte eller forbedret ved hjelp av sofistikert prompt-teknologi?
I ett interessant prosjekt ble dynamisk, kontekstbevisst innholdsgenerering for et bredt spekter av brukerspørsmål på en kundestøtteplattform strømlinjeformet gjennom bruk av sofistikert prompt-teknologi.
Plattformens brede spekter av emner, fra produktforslag til teknisk hjelp, var en vanskelighet siden det krevde at AI ikke bare kunne forstå brukerens henvendelse, men også tilpasse svaret basert på konteksten, haster og individuelle behov til brukeren.
For å løse dette utviklet vi et sett med trinnvise forespørsler som klassifiserte brukerens henvendelse, identifiserte viktige komponenter, og deretter dynamisk modifiserte svarets tone, detaljgrad og innhold i henhold til spørringens underforståtte betydning og holdning.
Med denne metoden var AI i stand til å utføre et bredt spekter av intrikate aktiviteter i et enkelt møte, for eksempel å identifisere tekniske problemer, hjelpe brukere med feilsøkingsprosedyrer og gi skreddersydde produktanbefalinger.
AIs kapasitet til å levere presise, kontekstuelt passende og brukervennlige svar ble mye forbedret av den raske tekniske sofistikeringen, som gjorde kundestøtteprosessen mer effektiv, interessant og tilfredsstillende for brukerne.
11. Hvordan ville du konstruert en oppfordring for å lokke frem kreativ historiefortelling fra en AI-modell?
For å oppmuntre til fantasifull historiefortelling fra en AI-modell, må du lage scenariet på en lignende måte som hvordan en regissør gir skuespillere et sett med omstendigheter – nok til å få dem i gang, men likevel gi rom for tolkningen deres.
Spørringen skal fungere som et tomt lerret, og gi en kombinasjon av detaljer for å styre historiens bane og åpne komponenter for å fremme kunstnerisk lisens. En metode for å starte en fortelling vil være å lage et overbevisende oppsett med karakterer, et snev av konflikt og et unikt miljø, men med nok plass til at handlingen kan ta uforutsette vendinger.
"I en travel by der magien er skjult i synlige øyne, oppdager en ung tryllekunstner et eldgammelt kart som fører til en tapt gjenstand," kan være en interessant oppfordring.
De er imidlertid ikke de eneste som leter. Forklar reisen deres, og nevne vanskelighetene de møter, de allierte de får og hemmelighetene de lærer.» Denne konfigurasjonen inviterer AI til å lage en kompleks billedvev av interaksjoner, plottvendinger og intrikat verdensbygging samtidig som den tilbyr en klar narrativ retning og fantastiske aspekter.
Hemmeligheten er å finne en balanse mellom struktur og fleksibilitet, noe som gir AI akkurat nok retning til å holde alt sammenhengende, men også nok bredde til å uttrykke kreativiteten, noe som vil gi en engasjerende og overraskende historie.
12. Forklar hvordan du kan bruke Prompt Engineering for å forbedre læringsevnen til en språkmodell i et "få skudd"-scenario.
I en "få skudds" læringssituasjon blir kunsten å prompte ingeniørarbeid viktig når målet er å forbedre en språkmodells læringsevner med et lite antall forekomster.
Det er som å gi en nybegynner maler flere eksempler på flotte slag å studere før de forventer at de skal fullføre et maleri; slike eksempler må velges med omhu og presenteres på en måte som optimaliserer deres pedagogiske nytteverdi. I denne situasjonen bør ledetekstene brukes som en kilde til inspirasjon og veiledning.
De bør ikke bare vise arbeidet for hånden, men også inkludere subliminale forslag til hvordan man kan takle relaterte aktiviteter i fremtiden.
For å gjøre dette kan ledetekstene utformes til å inneholde et begrenset antall utmerkede, varierte eksempler som fanger ånden til det tiltenkte produktet. En klar og kort jobbbeskrivelse vil bli gitt for hvert tilfelle, og oppmuntre modellen til å identifisere de underliggende mønstrene, prinsippene eller stilene som vises i eksemplene.
Hvis det er målet å lære modellen å skrive i en viss litterær stil, for eksempel, kan ledetekstene inneholde noen eksempler på passasjer skrevet i den stilen, etterfulgt av en oppgave der modellen må bruke det den har "observert" for å lage en nytt stykke.
Denne tilnærmingen forbedrer modellens kapasitet til å generalisere fra noen få bilder til et bredere spekter av relaterte oppgaver ved å hjelpe den med å forstå oppgaven og internalisere subtilitetene i eksemplene som er gitt.
13. Hvilke strategier vil du bruke for å minimere skadelige skjevheter i AI-responser gjennom Prompt Engineering?
På samme måte som en gartner som nøye velger frø og pleier hagen sin for å forhindre spredning av invasive arter, krever å minimere skadelige skjevheter i AI-svar gjennom Prompt Engineering en gjennomtenkt og bevisst tilnærming.
Å lage spørsmål som er naturlig inkluderende og upartiske krever nøye oppmerksomhet for å unngå å bruke språk eller gjøre antagelser som kan påvirke AI-resultatene.
For å unngå å utilsiktet forsterke fordommer eller marginalisere bestemte grupper, er det viktig å være forsiktig når man bruker ord og uttrykk.
Det ligner på å bruke et filter for å utelukke uønskede materialer, slik at bare nøytrale, sunne input kommer til AI.
Å legge til spørsmål som spesifikt fremmer undersøkelsen av andre synspunkter kan også være en svært effektiv taktikk. Dette innebærer å utvikle spørsmål som ber om at AI tar hensyn til og viser ulike synspunkter eller produserer svar som spenner over et bredt spekter av sosial, kulturell og personlig bakgrunn.
Det kan sammenlignes med å fremme en omfattende samtale i en diskusjonsgruppe der hver persons mening blir respektert og hørt.
Intensjonen med å integrere disse teknikkene i Prompt Engineering er å lede AI til å gi svar som ikke bare er blottet for skadelige skjevheter, men også forbedret av et mangfold av synspunkter, og fremmer et mer sivilt og innbydende forhold til teknologi.
14. Diskuter konseptet "prompt chaining" og hvordan det kan brukes til å håndtere flertrinnsoppgaver med AI-modeller.
En ny tilnærming til AI-engasjement, rask lenking er som å lede noen gjennom en komplisert labyrint med en rekke strategisk plasserte skilt.
Trinn-for-trinn guides AI av hver veiviser (eller ledetekst, i dette eksemplet) gjennom en rekke aktiviteter eller tenkeprosesser, og bygger på dataene eller utdataene fra forrige trinn for å komme nærmere resultatet. I likhet med hvordan en komplisert oppskrift er brutt ned i en serie diskrete, fordøyelige instruksjoner, fungerer denne tilnærmingen spesielt godt for komplekse eller flertrinnsjobber som ikke kan håndteres tilstrekkelig i en enkelt spørring.
Rask kjeding lar en lede en AI gjennom en aktivitet som trenger mer enn et enkelt svar når det gjelder forståelse eller syntese av data.
For eksempel, hvis oppgaven er å utføre forskning, oppsummere resultatene og deretter formulere spørsmål basert på sammendraget, vil hvert trinn bli adressert med en annen tilpasset ledetekst.
AI kan bli bedt om å samle inn data om et emne i den første forespørselen, oppsummere det i en andre forespørsel, og deretter bruke sammendraget til å formulere intelligente spørringer i en tredje forespørsel.
Ved å gi AI trinnvise instruksjoner, kan den holde fokus og basere sine svar på relevante og kontekstuelle data, og produsere mer grundige, logiske og verdifulle resultater.
15. Hvordan kan Prompt Engineering brukes til å finjustere språkmodeller for domenespesifikke applikasjoner uten direkte modellomskolering?
Prompt Engineering er en rask måte å endre språkmodeller for domenespesifikke applikasjoner uten å kreve direkte omskolering av modellen; det fungerer på samme måte som et sett med spesialiserte objektiver som fokuserer et kamera på et spesifikt motiv uten å endre selve kameraet.
Du kan endre modellens svar for å samsvare med den spesialiserte kunnskapen, vokabularet og målene for et bestemt område ved å lage ledetekster som fanger essensen og finessene til det aktuelle domenet.
Dette krever en sofistikert forståelse av terminologien og behovene til domenet i tillegg til en ny metode for å lage ledetekster som kan fremkalle riktig grad av detaljer og ekspertise fra modellen.
For eksempel, i et medisinsk miljø, kan du bli bedt om å bruke medisinsk språk, referere til vanlige helsesituasjoner og etterligne formatet og innholdet i formell medisinsk kommunikasjon.
På samme måte kan rettspraksissiteringer, juridisk terminologi og dokumentformater betraktes som utløsere for en juridisk søknad.
For å gi resultater som er mer relevante, nøyaktige og nyttige for aktiviteter som er unike for et gitt domene, "primer" denne strategien i hovedsak AI til å fungere innenfor de konseptuelle og språklige rammene til domenet som vurderes.
Det er en metode for å fokusere modellens brede generelle kapasiteter inn i en smal stråle av ekspertise, utnytte den underliggende intelligensen til modellen på en måte som er spesifikk for kravene til et bestemt domene, alt uten å endre selve den underliggende modellen.
16. Hva er noen av begrensningene du har møtt i Prompt Engineering, og hvordan har du løst dem?
Forutsigbarhet og konsistens av AI-svar er viktige problemer i rask utvikling. AIs sofistikerte underliggende algoritmer og store treningssett kan resultere i ulike utfall selv når det skaper en ideell forespørsel.
Denne uforutsigbare naturen ligner på å dyrke en hage der, selv med forsiktig såing, kan veksten som kommer frem være overraskende variert på grunn av forskjeller i jord, vann og solskinn. Iterativ testing og rask forbedring blir avgjørende for å overvinne dette.
I likhet med hvordan en gartner lærer å endre plantetaktikk for å nå en bestemt hageoppsett, kan du gradvis rette AI mot mer konsistente og forutsigbare utganger ved å metodisk justere og overvåke endringer i AI-responser.
En ekstra begrensning refererer til den medfødte komplisiteten til visse oppdrag eller henvendelser som motstår enkle forslag. En enkelt forespørsel kan ikke fange konteksten eller dybden av forståelse som er nødvendig for enkelte jobber.
I disse situasjonene kan rettidig kjetting være nyttig for å dele opp aktiviteten i mindre deler som er lettere å administrere. Med denne metoden, som består i å bygge videre på resultatet av den foregående ledeteksten, kan kompliserte jobber løses bit for bit, omtrent som å sette sammen bitene av en vanskelig stikksag.
Ved å bruke disse teknikkene kan du krysse og redusere begrensningene for rask konstruksjon, og øke nytten og effektiviteten til AI-modeller i en rekke applikasjoner.
17. Kan du forklare hvordan konseptet "temperatur" i AI-modeller påvirker responsene som genereres gjennom Prompt Engineering?
I AI-modeller er begrepet "temperatur" en spennende parameter som påvirker originaliteten og mangfoldet til de genererte svarene. Se for deg det som å endre mengden krydder i en rett til dine personlige preferanser.
På samme måte fremmer en høyere temperaturinnstilling i en AI-modell større originalitet og mangfold i responsene, på samme måte som mer krydder kan gjøre en rett mer interessant, men også mindre forutsigbar.
Som en godt reist sti gjennom en skog, er modellens utganger ved lavere temperaturer mer konservative og følger nøye med mønstrene den har identifisert under trening, og gir responser som er tryggere og mer forutsigbare.
På den annen side, øker temperaturinnstillingen presser AI til å generere svarene gjennom mer innovative eller uvanlige språksprang. Dette kan være spesielt nyttig når du leter etter nye konsepter eller når du vil at AI skal gå utover enkle, aksepterte løsninger.
Imidlertid er det en fin balanse å finne - for mye varme kan forårsake reaksjoner som er for uberegnelige eller irrasjonelle, akkurat som for mye krydder kan overvinne smakene i en rett.
Akkurat som en kokk modifiserer varmen for å få den ideelle smaksbalansen i et kulinarisk mesterverk, kan du tilpasse AI-resultatet i Prompt Engineering ved å justere temperaturinnstillingen nøye for å passe den ønskede mengden innovasjon og risiko.
18. Beskriv et scenario der du brukte Prompt Engineering til å analysere og analysere komplekse datasett ved hjelp av en språkmodell.
Oppgaven i et prosjekt som inneholdt et omfattende datasett med forbrukerinnspill fra flere plattformer var å kondensere denne enorme mengden data til nyttig innsikt.
Datasettet var omfattende og rikt på komplekse meninger, preferanser og anbefalinger spredt over en rekke medier, inkludert strukturerte undersøkelsessvar og ustrukturerte kommentarer fra sosiale medier.
Forviklingene av språk og følelser formidlet i kommentarene var utenfor rekkevidden av konvensjonelle dataanalysemetoder, og fremtvang en mer sofistikert strategi.
Ved å bruke Prompt Engineering opprettet vi et sett med meldinger som ledet AI til først å gruppere input i henhold til kategorier som funksjoner, kundestøtte, kostnader osv.
AI ble deretter bedt om igjen, denne gangen for å oppsummere følelser, identifisere tilbakevendende problemer og til og med anbefale mulige utviklingsområder basert på innholdet i kommentarene, og gå ned i hver kategori.
Ved hjelp av denne metodiske oppfordringsprosedyren var AI i stand til å bli en dyktig dataanalytiker som kunne tolke kompliserte, ustrukturerte data og trekke konklusjoner og mønstre fra dem.
Målrettede endringer og strategiske beslutninger ble muliggjort av den grundige, handlingsrettede rapporten som oppsummerte kjernen i klientinnspill.
19. Hvordan ville du utnyttet Prompt Engineering for å forbedre nøyaktigheten og relevansen til en AI-modells svar på et spesialfelt, for eksempel juridisk eller medisinsk?
Gjennom Prompt Engineering kan en AI-modells nøyaktighet og relevans i spesialiserte områder som juridiske eller medisinske domener forbedres ved å nøye balansere spesifisitet, kontekst og domenekunnskap.
Forespørsler må utformes nøye for å styre AI innenfor de strenge parametrene for profesjonelle standarder og terminologi siden disse domenene er viktige og avhenger av nøyaktighet og pålitelighet.
For eksempel, på det juridiske området, kan det bli opprettet spørsmål for å inkludere visse juridiske lover, rettspraksis og referanser, og oppmuntre AI til å formulere sine svar med akseptert juridisk terminologi og presedenser.
I likhet med dette kan spørsmål i det medisinske domenet gjøre bruk av kliniske retningslinjer, medisinsk terminologi og diagnostiske kriterier for å garantere at AIs svar følger etiske og medisinske standarder.
Ved å bruke denne metoden blir AI-resultatene mer presise og relevante, samtidig som de er mer på linje med den spesifikke kunnskapen og prosedyremessige vanskelighetene i den relevante sektoren.
AI blir et mer nyttig verktøy og kan produsere utdata som respekterer kompleksiteten og dybden til spesialiserte kunnskapsbaser ved å inkludere domenespesifikk innsikt og kontekster i ledetekstene.
20. Diskuter rollen til Prompt Engineering i å dempe "hallusinasjonsproblemet" i språkmodeller.
In språkmodellering, refererer begrepet "hallusinasjon" til situasjoner der AI produserer data som ikke er basert på faktisk nøyaktighet eller virkelighet; det kan sammenlignes med en historieforteller som lager en fortelling utelukkende basert på fantasi.
Dette problemet er mer tydelig i aktiviteter som trenger nøyaktig, pålitelig informasjon, noe som gjør AI-generert materiale vanskelig å stole på og bruke.
For å redusere dette problemet, er rask ingeniørarbeid avgjørende fordi det nøye styrer AI mot å produsere mer verifiserbare og evidensbaserte utdata.
Dette innebærer å lage spørsmål som spesifikt understreker behovet for fakta og korrekthet, enten ved å råde AI til å stole på pålitelige datakilder eller ved å indikere graden av tillit til svarene.
For å fremme en mer kritisk og åpen tilnærming til kunnskapsproduksjon, kan det også inkluderes spørsmål for å kreve at AI oppgir referanser eller begrunnelse for sine påstander.
Vi kan redusere frekvensen av hallusinasjoner betraktelig ved å forbedre interaksjonen vår med AI-modeller gjennom godt utformede spørsmål, noe som vil øke påliteligheten og troverdigheten til innhold produsert av AI.
21. Hvordan ser du for deg utviklingen av Prompt Engineering med fremskritt av AI-teknologier, og hvilke ferdigheter tror du vil bli viktigere?
Prompt Engineering er et yrke som forventes å bli mye mer komplekst og avansert etter hvert som AI-teknologier fortsetter å forbedre seg.
I fremtiden vil Prompt Engineering sannsynligvis spille en stor rolle i å påvirke AIs etiske tenkning, kreative tenkning og læringsprosesser i tillegg til å styre AIs evne til å reagere.
AI vil bli stadig flinkere til å balansere datakapasiteten sin med menneskelig intuisjon, noe som åpner for mer moralsk sunne, kontekstuelt bevisste og individualiserte interaksjoner med systemene.
Raske ingeniører må ha evner inkludert empati, etisk resonnement og kritisk tenkning i dette skiftende miljøet.
Å lage ledetekster som oppmuntrer til ansvarlig og fordelaktig AI-adferd vil trenge en dyp forståelse av de etiske implikasjonene av AI-generert materiale, samt evnen til å forutse og forstå de forskjellige og kompliserte kravene til brukere.
Videre, for å flytte grensene for hva AI kan oppnå i samarbeid med menneskelig retning, vil kreativitet være avgjørende for å oppdage nye metoder for å engasjere seg med AI.
TEvnen til å lykkes med å lede og samhandle med AI gjennom Prompt Engineering vil være et viktig talent, som kombinerer teknisk skarpsindighet med menneskesentrisk innsikt, ettersom AI blir mer og mer sammenvevd i alle deler av livet og arbeidet.
22. Beskriv et prosjekt der du implementerte Prompt Engineering-teknikker for å forbedre effektiviteten til en forretningsprosess betydelig.
I et nylig prosjekt revolusjonerte vi en detaljkundes nettbaserte forespørselsbehandlingsprosedyre ved å bruke Prompt Engineering for å forbedre kundestøtteoperasjonene deres.
Da klientens system først ble implementert, hadde det en enkel chatbot som kunne svare på enkle spørsmål, men som hadde problemer med vanskeligere spørsmål fra kunder.
Som et resultat var det en høy henvisningsfrekvens for menneskelige agenter og en lang oppløsningstid.
Vi brukte banebrytende Prompt Engineering-tilnærminger for å fornye chatbotens interaksjonsparadigme. Vi laget et sett med strukturerte forespørsler som inkluderte kontekstspesifikke termer og setninger for å hjelpe oss bedre å forstå intensjonen bak forbrukerhenvendelser.
For eksempel, hvis en forbruker ba om en "returpolicy", var forespørselen designet for å identifisere emnet og samle inn annen informasjon som produkttype og kjøpsdato, noe som muliggjør mer nøyaktige svar.
Denne strategien økte oppløsningsraten for første kontakt, noe som i stor grad reduserte kravet til menneskelig involvering.
Både kundetilfredshet og responseffektivitet økte betydelig som en konsekvens. Et større spekter av spørsmål kunne besvares av chatboten, og når den rettet henvendelser til menneskelige agenter, var informasjonen klar og kortfattet, noe som muliggjorde raskere svar.
Dette prosjektet fungerte som et eksempel på hvordan Prompt Engineering kan forenkle og forbedre en ordinær bedriftsprosess til en effektiv drift som senker driftskostnadene og øker kundetilfredsheten.
23. Hva er dine tanker om potensialet for at Prompt Engineering kan manipulere eller villede, og hvordan kan disse risikoene reduseres?
Rask konstruksjon har et enormt potensial for å forbedre AIs nytte, men kan også, hvis det ikke merkes av, manipulere eller gi falske resultater.
Denne tveeggede kvaliteten er et resultat av det faktum at hurtigstrukturer har en betydelig innvirkning på AI-svar, og påvirker dem til å følge bestemte veier eller trekke konklusjoner som kanskje ikke er objektive.
For eksempel kan AI gi utdata som sprer falsk informasjon eller fordomsfulle ideer hvis spørsmål stille impliserer spesielle meninger eller utelater viktige detaljer.
Åpenhet og etiske standarder må innlemmes i utformingen og gjennomføringen av Prompt Engineering-initiativer for å redusere disse farene.
Å inkludere en rekke interessenter i den raske designprosessen for å evaluere og analysere spørsmål for potensielle skjevheter eller manipulerende aspekter er en effektiv måte å innlemme kontroller og balanser.
Videre kan å lage AI-systemer med innebygde sikkerhetsfunksjoner som identifiserer og fremhever potensielt villedende signaler hjelpe til med å forhindre misbruk.
Videre er det avgjørende å fremme en etisk kultur rundt opprettelsen og bruken av AI, støttet av eksplisitte forskrifter og pågående instruksjoner i etisk AI-praksis.
Å oppmuntre til etisk atferd og å lære utviklere og brukere om konsekvensene av Prompt Engineering er avgjørende for å sikre at fremskritt innen AI-teknologi blir brukt riktig. Ved å ta en proaktiv holdning kan vi bevare integriteten til AI-interaksjoner og sørge for at teknologien alltid er nyttig for samfunnet.
24. Hvordan vil du nærme deg å bygge en multimodal prompt som kombinerer tekst og bilder for en kompleks oppgave?
En sofistikert strategi er nødvendig for å lykkes med å integrere verbale og visuelle signaler når du oppretter en multimodal prompt som blander tekst og visuelle elementer.
Dette vil forbedre AIs kapasitet til å utføre utfordrende oppgaver som krever forståelse av input fra flere sensoriske modaliteter.
En multimediepresentasjon der hver informasjonsmodalitet støtter den andre og gir en dypere, mer omfattende kontekst for arbeidet som skal gjøres, ligner på den typen prompte engineering som denne typen øvelser krever.
Når du oppretter en reklamekampanje, kan for eksempel ledeteksten inneholde bilder som skildrer kampanjens stil, fargevalg og tiltenkte stemning i tillegg til en kort verbal beskrivelse av kampanjens mål, målgruppe og ønsket emosjonell tone.
Sammen gjør disse det mulig for AI å "se" og "lese" kravene samtidig, noe som fører til en mer grundig forståelse av subtilitetene i prosjektet. Mens bildene kan gi spesifikke eksempler på stilen og stemningen som skal imiteres, kan teksten instruere AI om strategiske mål og abstrakte forestillinger.
Det er viktig å sørge for at teksten og det visuelle ikke bare er relevant og forståelig når du lager disse spørsmålene, men også ordnet slik at de forbedrer og forklarer hverandre.
Det kan være nødvendig å balansere inngangene slik at ingen overvinner de andre gjennom gjentatt testing og modifikasjon.
Du kan fullt ut bruke sofistikerte AI-systemer ved å nøye konstruere disse multimodale signalene, som vil tillate dem å utføre og forstå vanskelige, kreative aktiviteter på et sofistikert nivå som kan sammenlignes med menneskers.
25. På hvilke måter kan Prompt Engineering bidra til forklarbarheten og åpenheten til AI-modellbeslutninger?
Å bygge tillit og forståelse mellom AI-systemer og deres brukere krever både forklaring og gjennomsiktighet for AI-modellbeslutninger, som begge kan forbedres betraktelig ved rask utvikling.
Vi kan instruere AI til ikke bare å gi svar, men også å forklare logikken eller datakildene som støtter disse svarene ved å nøye utforme spørsmål.
Denne metoden kan sammenlignes med en lærer som formidler en vanskelig idé til en elev, hvor forklaringsprosessen er like viktig som løsningen.
For eksempel kan en forespørsel utformes for ikke bare å foreslå en mulig diagnose, men også for å gi symptomene, støtteinformasjon og vitenskapelig forskning for denne konklusjonen i en situasjon der en AI-modell brukes for å hjelpe med medisinske diagnoser.
Denne typen spørringer inviterer AI til å «vise arbeidet sitt» og forklare hvordan den kom til en bestemt konklusjon. Dette bidrar til å gjøre AIs beslutningsprosess mer synlig og gjør det enklere for leger å verifisere og stole på den.
Åpenhet kan forbedres ytterligere ved å bruke Prompt Engineering for å be AI-modeller om å tilby siteringer eller lenker til datakildene de konsulterte, eller for å beskrive andre utfall de tenkte på.
Denne tilnærmingen illustrerer modellens beslutningsprosesser og hjelper interessenter med å forstå omfanget og kompleksiteten til data som AI tar hensyn til.
Følgelig fremstår Prompt Engineering som et potent instrument for å dechiffrere AI-prosedyrer, noe som gjør dem lettere å forstå og tilgjengelige for kunder. Dette bygger økt tillit og avhengighet av AI-løsninger i viktige applikasjoner.
26. Diskuter en situasjon der du måtte bruke Prompt Engineering for å sikre overholdelse av forskrifter for personvern i AI-utdata.
I et prosjekt som involverte et AI-drevet kundeassistansesystem for en helsepersonell, konfronterte vi den kritiske hindringen for å overholde strenge krav til personvern, slik som HIPAA i USA.
AI må strengt overholde regelverket som beskytter personvernet og sikkerheten til pasientdata slik det ble opprettet for å svare på delikate pasientspørsmål og tilby skreddersydd veiledning.
Vi brukte Prompt Engineering-tilnærminger for å inkludere eksplisitte personvernkontroller i AIs behandlingsrutine, for å sikre at systemet opprettholdt disse personvernkravene.
For å forhindre AI fra å produsere personlig identifiserbar informasjon, for eksempel, laget vi instruksjoner som ga den instruksjoner om å anonymisere slik informasjon.
Dette innebar å endre AIs svar slik at navn, nøyaktige datoer eller annen informasjon som kan brukes til å identifisere en pasient ble fjernet, selv om inndataene hadde slik informasjon.
Forespørslene var også ment å minne AI om miljøet den fungerte i, noe som fikk den til å fremheve svar som trengte mer nøye vurdering eller følsomhet.
Denne todelte strategien, som instruerte AI om hvordan de skulle håndtere sensitive data og regelmessig verifisert samsvar, var avgjørende for å bevare personvernet og nøyaktigheten til pasientdata.
I tillegg til å hjelpe til med å overholde juridiske forpliktelser, var distribusjonen av disse gjennomtenkte instruksjonene avgjørende for å fremme brukertillit og sikre at AI-systemet var både nyttig og hensynsfullt i forhold til personvernspørsmål.
27. Hvordan balanserer du behovet for kreativitet og behovet for nøyaktighet i Prompt Engineering, spesielt i sensitive applikasjoner?
Det krever nøye planlegging som tar hensyn til både fordeler og ulemper ved AI-evner for å finne en balanse mellom nødvendigheten av nøyaktighet og oppfinnsomhet i rask konstruksjon, spesielt for sensitive applikasjoner.
Denne delikate balansen er lik den til en kunstner som må respektere metodene for sitt fag, samtidig som de prøver å formidle noe friskt og betydningsfullt.
Nøyaktighet er avgjørende i sensitive applikasjoner, inkludert de som krever økonomisk rådgivning eller medisinsk informasjon. Forespørslene må utformes på en slik måte at AI følger validerte data og definerte parametere nøye, og gir faktisk nøyaktighet og pålitelighet prioritet.
For å sikre at kreative tolkninger ikke resulterer i kliniske feil, kan du spesifikt instruere AI om å basere sine svar på de nyeste kliniske anbefalingene og fagfellevurdert forskning når du oppretter spørsmål for et medisinsk diagnostiseringsverktøy.
Men kreativitet bør ikke ignoreres fullstendig, spesielt når den kan bli bedre Brukererfaring eller gi mer innsiktsfull informasjon.
I disse situasjonene kan kreativitet inkluderes på en sikker måte ved å la AI eksperimentere med ulike tilnærminger for nøyaktig å formidle data, inkludert ved å produsere analogier, grafikk eller alternative forklaringer som kan hjelpe forbrukere å forstå og finne komplisert materiale mer interessant.
Hemmeligheten er å organisere spørsmålene slik at AIs kreative utganger begrenses til det som er sant og egnet for den spesielle situasjonen.
28. Kan du beskrive en teknikk for å optimalisere spørsmål for hastighet og beregningseffektivitet i sanntidsapplikasjoner?
I sanntidsapplikasjoner er rask hastighet og optimalisering av dataeffektivitet avgjørende, spesielt når AI-systemer må reagere umiddelbart, for eksempel chatbots for kundestøtte eller interaktive verktøy.
Å forenkle forespørslenes kompleksitet og konsentrere seg om å redusere databyrden uten å kompromittere kvaliteten på svarene er en effektiv strategi.
En hovedtilnærming er å gjøre forespørselens struktur enklere. Dette innebærer å unngå ekstremt intrikate eller dypt nestede spørsmål, da disse kan tvinge modellen til å gjennomføre mer tidkrevende og beregningsmessig kostbare slutningsprosedyrer.
Alternativt kan forespørsler gjøres for å være klare og kortfattede, og angi den nødvendige handlingen eller svaret på en lettfattelig måte.
For eksempel kan spørsmålet deles inn i mer fokuserte, enkle spørsmål som AI kan svare på raskere i stedet for å stille et komplekst, flerdelt spørsmål.
Videre kan ytelsen økes betraktelig ved å lagre populære svar eller ved å bruke malløsninger for ofte etterspurte emner.
Systemet kan redusere kravet til sanntidsberegning, noe som resulterer i raskere responstider, ved å forutse vanlige spørsmål og forhåndsberegne svar der det er praktisk.
Denne metoden sikrer at AI-systemet er responsivt selv i situasjoner med høy etterspørsel ved å øke hastigheten på interaksjonen og redusere databelastningen. Disse metodene støtter jevn drift av sanntidsapplikasjoner ved å gi raske og pålitelige AI-interaksjoner, som er avgjørende for både operasjonell effektivitet og brukerglede.
29. Hvordan ville du brukt Prompt Engineering til å utvikle en AI-basert løsning for et nytt problem, der det er få etablerte presedenser?
Når du bruker Prompt Engineering, må du bruke en oppfinnsom og utforskende tilnærming når du skal håndtere en ny situasjon som det er få eksempler på.
Dette er som å prøve å finne veien gjennom et ukjent land; du må være kreativ og fleksibel for å finne de riktige svarene.
Den første fasen er å gjøre en dybdestudie og forstå problemdomenet, skaffe så mye data du kan om relaterte problemer eller scenarier som er sammenlignbare.
Forespørsler kan deretter utformes nøye for å dirigere AI-en når den ekstrapolerer fra velkjente tilfeller til det nye problemet.
Dette kan innebære å formulere en sekvens av etterforskningsspørsmål som motiverer AI til å produsere flere mulige løsninger eller teorier basert på relaterte kunnskapsdomener. Mens det fortsatt sikres at AIs svar støttes av relevante fakta og logiske deduksjoner, bør disse instruksjonene opprettes for å oppmuntre til innovasjon.
Etter at foreløpige konsepter er produsert, kan ledetekstene forbedres iterativt ved å legge til input og resultater fra innledende forskning for å rette AIs oppmerksomhet mot mer interessante undersøkelseslinjer. Denne prosedyren ligner på skulptur, der råmaterialet foredles og skulptureres gjennom gjentatte forsøk.
Her fungerer Prompt Engineering som et dynamisk rammeverk for iterativ læring og tilpasning i tillegg til å være et fremkallingsverktøy. Dette gjør AI i stand til å forbedre resultatene sine ved å tilpasse dem til problemets utviklende kunnskap.
Denne metoden bruker AIs tilpasningsevne og læringsevner for å muliggjøre opprettelse av tilpassede løsninger for banebrytende problemer.
30. Hvilke metoder bruker du for å holde deg oppdatert på de siste fremskritt og beste praksis innen Prompt Engineering?
Å opprettholde kunnskap og garantere vellykket implementering i Prompt Engineering krever å være oppdatert på den siste utviklingen og beste praksis.
Strategien min kombinerer etterutdanning med aktivt engasjement i fagmiljøer.
For det første leser jeg ofte vitenskapelige publikasjoner og går på konferanser og webinarer om kunstig intelligens og maskinlæring.
Disse materialene er essensielle for å lære om nyere studier, nye retninger innen prompt engineering og banebrytende metoder.
Nyere forskning presentert på konferanser som NeurIPS eller i tidsskrifter som Journal of Kunstig intelligens Forskning er ofte umiddelbart anvendelig for eller tilpasningsdyktig fra arbeidet mitt.
Jeg deltar også aktivt i faglige nettverk og nettfora hvor utøvere utveksler problemer, løsninger og casestudier.
Sanntidskunnskapsutveksling er i stor grad tilrettelagt av fellesskapsbaserte læringsmiljøer som de som finnes på plattformer som Stack Overflow, GitHub og LinkedIn-grupper.
Samhandling med disse fellesskapene gir et bredere syn på hvordan ulike strategier blir vellykket implementert på tvers av ulike sektorer og applikasjoner i tillegg til å hjelpe til med å løse spesielle problemer.
Ved å kombinere samfunnsengasjement med akademisk strenghet, kan jeg holde meg i forkant av Prompt Engineering og forbedre arbeidet mitt med den nyeste informasjonen og teknikkene.
31. Hva ville du prioritert de første ukene i jobben hvis du ble ansatt?
Hvis jeg ble ansatt, ville jeg viet mine første uker med arbeid til å få et godt grep om selskapets mål, kultur og driftsprosedyrer.
For at integrering og bidrag skal lykkes, er dette grunnlaget avgjørende. Jeg vil ha høy prioritet å etablere kontakt med viktige teammedlemmer fra ulike avdelinger for å oppnå dette.
Å snakke med medarbeidere for å lære om deres kamper, metoder og prestasjoner vil være fordelaktig for meg, da det ville tydeliggjøre intern dynamikk og vise meg hvordan min Prompt Engineering-ekspertise best kan støtte organisasjonens mål.
Samtidig vil jeg fordype meg i å bli kjent med alle aktuelle Prompt Engineering-prosjekter eller områder der ferdighetene mine kan brukes. Dette innebærer å analysere tidligere tiltak og deres resultater for å finne ut hva som har fungert og ikke har fungert som det skal.
Jeg vil begynne å skissere de første bidragene jeg kan komme med etter å ha tatt disse erkjennelsene i betraktning, og notert både kortsiktige og langsiktige gevinster.
Ved å bruke denne strategien kan jeg være sikker på at jeg ikke bare leverer verdi fra begynnelsen, men også at jeg er i tråd med selskapets strategiske mål, som vil sette meg opp for suksess i karrieren.
konklusjonen
Oppsummert er det avgjørende å ha et grep om Prompt Engineering for de som ønsker å få mest mulig ut av AI-teknologi.
Intervjuer i dette feltet fokuserer ofte på å vurdere en persons evne til å forstå og påvirke AI-atferd ved å bruke gjennomtenkte spørsmål.
Disse vurderingene går utover ferdigheter og fordyper seg i etiske hensyn samt evnen til å bruke AI i forskjellige og noen ganger komplekse scenarier.
Derfor krever det å forberede seg til intervjuer en forståelse av både teknologien i seg selv og dens implikasjoner i den virkelige verden for å sikre at kandidater er rustet til å bidra effektivt i dette dynamiske og raskt utviklende domenet.
For hjelp til intervjuforberedelse, se Hashdorks intervjuserie.
Legg igjen en kommentar