Spis treści[Ukryć][Pokazać]
- 1. Czym jest Szybka Inżynieria i dlaczego jest ważna w kontekście modeli AI takich jak GPT-4?
- 3. Jak zaprojektowałbyś zachętę generującą prostą, opartą na faktach odpowiedź, np. stolicę kraju?
- 6. Opisz scenariusz, w którym szybka inżynieria mogłaby znacząco poprawić jakość reakcji sztucznej inteligencji.
- 7. Jak podchodzisz do debugowania i ulepszania podpowiedzi, które konsekwentnie dają niezadowalające odpowiedzi z modelu AI?
- 8. Omów wpływ pytań wiodących w programie Prompt Engineering i sposób, w jaki mogą one wypaczać odpowiedzi AI.
- 9. Jak z Twojego doświadczenia wynika, że wybór języka podpowiedzi wpływa na wynik wielojęzycznego modelu sztucznej inteligencji?
- 10. Czy możesz opisać złożone zadanie, które zautomatyzowałeś lub ulepszyłeś za pomocą zaawansowanej, szybkiej inżynierii?
- 11. Jak skonstruowałbyś zachętę do wywołania kreatywnego opowiadania historii na podstawie modelu sztucznej inteligencji?
- 12. Wyjaśnij, w jaki sposób możesz wykorzystać szybką inżynierię do zwiększenia możliwości uczenia się modelu językowego w scenariuszu „kilku strzałów”.
- 13. Jakich strategii użyłbyś, aby zminimalizować szkodliwe błędy w reakcjach sztucznej inteligencji za pomocą szybkiej inżynierii?
- 14. Omów koncepcję „szybkiego łączenia łańcuchowego” oraz sposób, w jaki można go wykorzystać do obsługi wieloetapowych zadań z wykorzystaniem modeli sztucznej inteligencji.
- 15. W jaki sposób można zastosować Prompt Engineering do dostrojenia modeli językowych do zastosowań specyficznych dla danej domeny bez bezpośredniego przeszkolenia modelu?
- 16. Jakie ograniczenia napotkałeś w programie Prompt Engineering i jak sobie z nimi poradziłeś?
- 17. Czy możesz wyjaśnić, w jaki sposób koncepcja „temperatury” w modelach AI wpływa na odpowiedzi generowane przez Prompt Engineering?
- 18. Opisz scenariusz, w którym użyłeś narzędzia Prompt Engineering do analizowania i analizowania złożonych zbiorów danych przy użyciu modelu językowego.
- 19. W jaki sposób wykorzystałbyś Prompt Engineering do poprawy dokładności i przydatności odpowiedzi modelu sztucznej inteligencji w specjalistycznej dziedzinie, takiej jak prawo lub medycyna?
- 20. Omów rolę Prompt Engineering w łagodzeniu problemu „halucynacji” w modelach językowych.
- 21. Jak przewidujesz ewolucję Prompt Engineering wraz z rozwojem technologii AI i jakie umiejętności Twoim zdaniem staną się ważniejsze?
- 22. Opisz projekt, w którym wdrożyłeś techniki Prompt Engineering w celu znacznej poprawy wydajności procesu biznesowego.
- 23. Jakie są Twoje przemyślenia na temat możliwości manipulacji lub wprowadzania w błąd przez firmę Prompt Engineering i w jaki sposób można ograniczyć to ryzyko?
- 24. Jak podszedłbyś do tworzenia multimodalnego podpowiedzi, który łączy tekst i obrazy w celu uzyskania złożonego zadania?
- 25. W jaki sposób Prompt Engineering może przyczynić się do wyjaśnialności i przejrzystości decyzji dotyczących modeli sztucznej inteligencji?
- 26. Omów sytuację, w której musiałeś zastosować Prompt Engineering, aby zapewnić zgodność z przepisami dotyczącymi prywatności danych w wynikach AI.
- 27. Jak godzisz potrzebę kreatywności z potrzebą dokładności w szybkiej inżynierii, szczególnie w wrażliwych zastosowaniach?
- 28. Czy możesz opisać technikę optymalizacji podpowiedzi pod kątem szybkości i wydajności obliczeniowej w aplikacjach czasu rzeczywistego?
- 29. W jaki sposób wykorzystałbyś Prompt Engineering do opracowania rozwiązania opartego na sztucznej inteligencji dla nowego problemu, w przypadku którego istnieje niewiele ustalonych precedensów?
- 30. Jakich metod używasz, aby być na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami i najlepszymi praktykami w Prompt Engineering?
- 31. Jakie byłyby Twoje priorytety w ciągu pierwszych kilku tygodni pracy, gdyby zostałaś zatrudniona?
- Wnioski
Szybka inżynieria stała się umiejętnością w zmieniającym się obszarze sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, szczególnie wraz z pojawieniem się zaawansowanych modeli, takich jak GPT 4.
Zasadniczo szybka inżynieria obejmuje tworzenie danych wejściowych (podpowiedzi) dla sztucznej inteligencji w celu zwiększenia jej wydajności. Ta wiedza specjalistyczna jest niezbędna, ponieważ bezpośrednio wpływa na jakość, przydatność i praktyczność odpowiedzi generowanych przez sztuczną inteligencję.
W czasach, gdy firmy i badacze w dużym stopniu polegają na sztucznej inteligencji w zadaniach takich jak analiza danych, tworzenie treści i doskonalenie wsparcia w podejmowaniu decyzji. Prompt Engineering oznacza dostosowywanie tych narzędzi do potrzeb.
Znaczenie Prompt Engineering wynika z konieczności połączenia bazy wiedzy modeli AI z wynikami możliwymi do wykorzystania na całym świecie.
Ponieważ modele sztucznej inteligencji są coraz bardziej zintegrowane z operacjami biznesowymi i badawczymi, niezbędna jest możliwość skutecznej interakcji z tymi modelami za pomocą spreparowanych podpowiedzi.
Nie chodzi tylko o uzyskanie odpowiedzi, ale także o odciągnięcie sztucznej inteligencji od typowych problemów, takich jak wytwarzanie nieistotnych lub stronniczych informacji oraz zapewnienie etycznego działania.
W miarę jak sztuczna inteligencja kontynuuje ekspansję w różnych sektorach – od opieki zdrowotnej i prawa po dziedziny – rośnie zapotrzebowanie na specjalistów potrafiących dostosować możliwości sztucznej inteligencji do konkretnych kontekstów.
W tym artykule przygotowaliśmy listę pytań do rozmowy kwalifikacyjnej na stanowisko inżyniera, które pomogą Ci przygotować się do rozmowy kwalifikacyjnej i zapewnić sobie wymarzoną pracę.
1. Czym jest Szybka Inżynieria i dlaczego jest ważna w kontekście modeli AI takich jak GPT-4?
Szybka inżynieria odgrywa rolę w kontaktach z systemami sztucznej inteligencji, takimi jak GPT 4. Praktyka ta polega na formułowaniu pytań, instrukcji lub stwierdzeń (zwanych „podpowiedziami”), które kierują modelami sztucznej inteligencji w celu uzyskania precyzyjnych, wartościowych odpowiedzi. To jakby wiedzieć, jak zadać pytanie, aby uzyskać odpowiedź od kompetentnego przyjaciela lub bibliotekarza.
Nie można wystarczająco podkreślić znaczenia Prompt Engineering w pracy z modelami AI, takimi jak GPT 4, z kilku powodów;
- Potencjał odblokowania: GPT 4 i podobne modele AI posiadają wiedzę. Potrafi wykonywać różnorodne zadania, od pisania i podsumowywania po kodowanie i nie tylko. Prompt Engineering odgrywa zasadniczą rolę w uwalnianiu tego potencjału poprzez zadawanie spreparowanych pytań.
- Zwiększanie precyzji: formułowanie podpowiedzi znacząco wpływa na to, jak dobrze sztuczna inteligencja rozumie zapytanie i odpowiednio generuje dane wyjściowe. Skonstruowany monit może skutkować precyzyjnymi i odpowiednimi do kontekstu odpowiedziami.
- Wspieranie kreatywności: Dzięki szybkiej inżynierii możesz odkrywać granice tego, co sztuczna inteligencja jest w stanie wyprodukować, niezależnie od tego, czy chodzi o pisanie w określonym stylu, generowanie oryginalnych koncepcji, czy nawet tworzenie dzieł artystycznych.
- Zwiększanie wydajności: Korzystanie ze spreparowanych podpowiedzi może usprawnić komunikację. Pomóż w skutecznym i zwięzłym uzyskaniu niezbędnych informacji lub wyników.
- Dostosowywanie odpowiedzi: Dzięki zastosowaniu specjalistycznych technik szybkiej inżynierii odpowiedzi można dostosować tak, aby pasowały do tonów, struktur lub poziomów szczegółowości, zwiększając wydajność sztucznej inteligencji w celu dostosowania do bieżącego celu.
2. Czy możesz wyjaśnić różnicę pomiędzy uczeniem się „zero-shot”, „one-shot” i „kilka prób” w kontekście modeli językowych?
Weź pod uwagę, że za każdym razem, gdy uczysz kogoś nowej umiejętności, stopień przekazywanych mu instrukcji jest różny. To i to, co dzieje się z tymi pomysłami na naukę, są dość podobne.
Nauka zero-shot
Zajmijmy się najpierw nauką od zera. Wyobraź sobie, że prosisz znajomego – w tym scenariuszu jest to nasz model sztucznej inteligencji – o wykonanie zadania, którego nigdy wcześniej nie wykonywał, bez dostarczenia mu żadnych szczegółowych instrukcji.
Jedyne, co możesz zrobić, to nakreślić problem i mieć nadzieję, że uda im się to zrobić, korzystając z wiedzy, którą już posiadają. Uczenie się od zera, stosowane w sztucznej inteligencji, polega na proszeniu modelu o wykonanie zadania w przypadku braku jakichkolwiek wcześniejszych, precyzyjnych instancji.
To jakby poprosić kogoś o skomponowanie dla ciebie sonetu o oceanie, nie podając żadnych próbek. Aby odpowiedzieć, model wykorzystuje ogólną wiedzę o językach i świecie.
Jednorazowa nauka:
Kiedy przejdziemy do nauki jednorazowej, wyobraź sobie, że podajesz przyjacielowi jeden przykład, a następnie prosisz go o wykonanie zadania.
To jakby powiedzieć: „Czy możesz napisać mi wiersz o oceanie, podobny do tego, który znalazłem o górach?” Mają model lub punkt odniesienia dostarczony przez ten jeden przykład.
Jeden przykład podano dla modelu techniki jednorazowego uczenia się sztucznej inteligencji, który próbuje wywnioskować potrzeby na danym stanowisku na podstawie tego jednego przypadku. To sposób na pytanie: „Czy możesz zrobić coś podobnego do nastroju, jaki chcę?”
Nauka w trybie kilku strzałów:
I na koniec nauka przez kilka strzałów. W tym miejscu poprosisz znajomego o wykonanie zadania po podaniu kilku przykładów.
W nadziei, że połączą napotkane tematy i style, możesz pokazać im kilka wierszy o świecie przyrody, a następnie poprosić o wiersz o oceanie.
Uczenie się metodą kilku strzałów, stosowane w sztucznej inteligencji, oznacza zapewnienie modelowi ograniczonego zestawu próbek do pracy. Pomaga to lepiej zrozumieć oczekiwania i często daje bardziej precyzyjne lub złożone wyniki.
W każdym z tych przypadków model sztucznej inteligencji wykorzystuje swoją wcześniejszą wiedzę i wszelkie dostarczone przykłady, aby zrozumieć i ukończyć zadanie. Podstawowa różnica polega na ilości i rodzaju kierunku, w którym nie ma żadnego, jednego lub kilku przypadków.
Techniki te demonstrują wszechstronność i elastyczność modelu, umożliwiając mu wykonywanie różnorodnych zadań nawet przy niewielkiej liczbie bezpośrednich wskazówek. To dowód na to, jak wyrafinowane i spostrzegawcze stały się współczesne modele sztucznej inteligencji, które potrafią „uczyć się w pracy” w sposób, który czasami wydaje się całkiem ludzki.
3. Jak zaprojektowałbyś zachętę generującą prostą, opartą na faktach odpowiedź, np. stolicę kraju?
Kluczem do stworzenia podpowiedzi, która wywoła prostą, opartą na faktach reakcję – na przykład stolicę kraju – jest uczynienie jej jasną i konkretną. Upewnij się, że sztuczna inteligencja otrzyma dokładnie to, o co prosisz, nie pozostawiając możliwości nieporozumień. To jakby zadać ostre pytanie kompetentnemu znajomemu, gdy zależy ci na czasie.
Oto jeden ze sposobów, jak sobie z tym poradzić:
- Bądź bezpośredni: od razu zadaj bezpośrednie zapytanie. Ubijanie wokół krzaka lub wypełniacza nie jest konieczne. Potraktuj to jak prośbę o instrukcje; im bardziej będziesz szczegółowy, tym szybciej dotrzesz do celu.
- Zdefiniuj zadanie: Sprawdź, czy monit wyraźnie wskazuje, że szukasz odpowiedzi opartej na faktach. Pomaga to w kierowaniu sztuczną inteligencją tak, aby korzystała z bazy wiedzy, a nie z mocy twórczych lub wnioskowania.
- W razie potrzeby podaj kontekst: kontekst może być czasami pomocny, zwłaszcza gdy istnieje ryzyko nieporozumienia. Ale w przypadku stolic jest to zazwyczaj łatwe.
- Zachowaj prostotę: nie dodawaj do monitu zbędnych szczegółów, aby utrudnić zadanie. Aby utrzymać uwagę AI na bieżącej pracy, trzymaj się podstaw.
Oto ilustracja podpowiedzi, która dotyczy tych pomysłów:
„Jaka jest stolica Francji?”
Jest to bardzo jasne, proste polecenie, które nie pozwala na żadne zamieszanie. Zapewnia sztucznej inteligencji dokładnie to, czego potrzebujesz, czyli prostą informację opartą na faktach.
Zmniejsza to prawdopodobieństwo otrzymania zbyt szczegółowej odpowiedzi, ponieważ sztuczna inteligencja wie, że ma odpowiedzieć tylko tymi informacjami, o które prosiłeś.
Wszystko sprowadza się do dobrej komunikacji i szybkiego i jasnego uzyskania potrzebnych informacji.
4. Jakie kwestie należy wziąć pod uwagę przy formułowaniu podpowiedzi, aby zapewnić etyczne i bezstronne wyniki modelu sztucznej inteligencji?
Tworzenie podpowiedzi dla modeli sztucznej inteligencji przypomina negocjowanie wymagającego środowiska społecznego, szczególnie gdy celem są bezstronne i etyczne wyniki.
Powinieneś mówić z rozwagą, przyzwoitością i świadomością potencjalnych konsekwencji swoich słów. Oto kilka ważnych rzeczy, o których należy pamiętać:
Jasność i neutralność
Na początku zapewnij neutralny, jasny język. Twoja zachęta musi przypominać uczciwy i bezstronny artykuł prasowy, który przedstawia fakty, nie faworyzując żadnej ze stron.
Pomaga to zapobiegać stronniczości sztucznej inteligencji lub przyjmowaniu pewnych założeń za pewnik.
Wrażliwości kulturowej
Rozpoznawanie i szanowanie dziwactw i wrażliwości kulturowych. To jak bycie dobrze wychowanym gościem w czyimś domu; chcesz okazać szacunek dla ich tradycji i zasad.
Oznacza to trzymanie się z daleka od uprzedzeń i upewnianie się, że Twoje instrukcje nie promują w sposób niezamierzony szkodliwych uprzedzeń.
Prywatność i poufność
Pomyśl o tajemnicy i prywatności tak, jakbyś trzymał się czyjegoś dziennika. Ponieważ nie chcesz ujawniać prywatnych lub wrażliwych informacji bez pozwolenia, upewnij się, że Twoje instrukcje nie zachęcają sztucznej inteligencji do uzyskiwania wyników, które mogłyby naruszyć czyjąś prywatność.
Włączenie
Zachęcaj do włączenia, mając na uwadze różnorodne punkty widzenia. Wyobraź sobie, że organizujesz przyjęcie, podczas którego brane są pod uwagę potrzeby i preferencje żywieniowe każdej osoby.
Upewnij się, że Twoje podpowiedzi są włączające i uwzględniają osoby o różnych tożsamościach, doświadczeniach i pochodzeniu.
Unikanie krzywdy
Upewnij się, że Twoje instrukcje nie zachęcają w sposób niezamierzony do złego lub szkodliwego postępowania. Można to porównać do medycznej maksymy „nie szkodzić”.
Chcesz mieć pewność, że treści lub informacje generowane przez sztuczną inteligencję nie będą zachęcać do złego zachowania lub negatywnego nastawienia.
Rzeczywista dokładność
Tworząc podpowiedzi dotyczące treści informacyjnych, staraj się skupiać na tych, które promują rzetelność faktów. Można to porównać do podwójnego sprawdzania źródeł artykułu naukowego.
Szczególnie w sytuacjach, gdy dokładność ma kluczowe znaczenie, zachęcaj sztuczną inteligencję do polegania na potwierdzonych informacjach.
Względy etyczne
Na koniec zastanów się, w jaki sposób Twoje podpowiedzi mogą wpłynąć na poważniejsze kwestie etyczne. Wymaga to rozważenia, w jaki sposób reakcje sztucznej inteligencji mogą wpłynąć na normy i wartości społeczne.
Chodzi o to, aby działać jako odpowiedzialny członek społeczności i dbać o to, aby Twoje czyny – lub, w tym przykładzie, Twoje podpowiedzi – sprzyjały ogólnemu dobru.
5. Jak specyfika i struktura podpowiedzi wpływają na wynik modelu językowego?
Tak jak składniki i przepis mają znaczący wpływ na końcowy produkt przygotowywanego posiłku, tak też specyfika i struktura podpowiedzi mogą mieć wpływ na wynik model języka.
Bardziej prawdopodobne jest, że przygotujesz danie, które spełni Twoje oczekiwania, jeśli użyjesz dokładnych składników i będziesz się trzymać przepisu.
Podobnie możesz skuteczniej kierować modelem języka i uzyskiwać wyniki prawie odpowiadające Twoim celom, używając dobrze zorganizowanego i precyzyjnego podpowiedzi.
Wpływ specyfiki
Dokładność odpowiedzi: model językowy zapewni dokładniejszą odpowiedź, jeśli podasz bardziej szczegółowy monit.
Przypomina to udzielanie komuś dokładnych wskazówek, a nie tylko wskazanie lokalizacji. Jest bardziej prawdopodobne, że dotrą do celu dokładnie i bez zbędnych przekierowań, jeśli będą postępować zgodnie ze szczegółowymi instrukcjami.
Trafność: użycie precyzyjnych wskazówek pomaga modelowi zrozumieć tło i wagę Twojej prośby. Przypomina to wyszukiwanie w Internecie ukierunkowanego słowa kluczowego; im bardziej się skupisz, tym trafniejsze będą wyniki wyszukiwania.
Zmniejszona dwuznaczność: Bycie konkretnym zmniejsza niejednoznaczność. To jest podobne do upewniania się, że otrzymasz dokładnie to, czego chcesz i kiedy tego chcesz, poprzez jasne określenie swojego zamówienia w restauracji.
Wpływ Struktury
Wskazówki dotyczące formatu odpowiedzi: Format odpowiedzi można określić na podstawie sposobu, w jaki napisano zachętę. Jest bardziej prawdopodobne, że model odpowie, jeśli monit będzie zorganizowany w formie pytania.
Model może kontynuować historię lub podać szczegóły wypowiedzi, jeśli jest ona zorganizowana w formie wypowiedzi.
Przepływ informacji: treść odpowiedzi opiera się na dobrze skonstruowanym pytaniu. Działa podobnie do tworzenia planu spotkania, ponieważ ułatwia organizację rozmowy i porusza istotne tematy w rozsądnej kolejności.
Poziom zaangażowania: Na poziom zaangażowania materiału wyjściowego może mieć także wpływ jego format. Intrygującą i innowacyjną odpowiedź można uzyskać, konstruując podpowiedź na przykład jako kreatywną opowieść, a nie po prostu zadając bezpośrednie pytanie.
6. Opisz scenariusz, w którym szybka inżynieria mogłaby znacząco poprawić jakość reakcji sztucznej inteligencji.
Załóżmy, że pracujesz nad projektem, w którym chcesz zilustrować połączenie technologii i tradycyjnych form sztuki, włączając część poezji wygenerowanej przez sztuczną inteligencję do antologii poezji współczesnej inspirowanej motywami klasycznymi.
Na początku możesz po prostu powiedzieć sztucznej inteligencji, aby „napisała wiersz”, ale wynik może być zbyt ogólny lub niezgodny z klasycznym tematem Twojego projektu. W tej sytuacji można zastosować szybką inżynierię, aby poprawić kaliber i możliwość zastosowania odpowiedzi sztucznej inteligencji.
Kiedy zawęzisz monit do czegoś bardziej szczegółowego, np. „Napisz wiersz w stylu sonetu szekspirowskiego, który zgłębia temat upływu czasu w epoce cyfrowej”, dajesz sztucznej inteligencji jasną strukturę do pracy: sonet forma, ukłon w stronę Szekspira i nowoczesny motyw, który można wpasować w ustalone ramy.
To nie tylko gwarantuje, że utworzone wiersze będą bezbłędnie odpowiadać tematowi i kryteriom stylistycznym Twojej antologii, ale także pokazuje, jak precyzyjne i subtelne podpowiedzi mogą zachęcić sztuczną inteligencję do tworzenia poezji, która głębiej rezonuje z określonymi pomysłami twórczymi i celami projektu.
W tym przypadku szybka inżynieria gwarantuje, że technologia będzie działać jako prawdziwy partner do współpracy w procesie twórczym, wypełniając lukę między szerokimi możliwościami sztucznej inteligencji a skomplikowanymi wymaganiami twórczego przedsięwzięcia.
7. Jak podchodzisz do debugowania i ulepszania podpowiedzi, które konsekwentnie dają niezadowalające odpowiedzi z modelu AI?
To jak próba debugowania przepisu, który niezależnie od tego, jak ściśle będziesz postępować zgodnie z instrukcjami, po prostu nie wyjdzie poprawnie, gdy model sztucznej inteligencji stale generuje niedopuszczalne odpowiedzi na monity.
Sekret polega na zidentyfikowaniu obszarów wymagających poprawy i dokonaniu przemyślanych zmian.
Najpierw spójrz na samą prośbę. Czy jest to zbyt skomplikowane, zbyt nieprecyzyjne, a może wskazuje sztuczną inteligencję w niewłaściwym kierunku? Dokonywanie niewielkich zmian w przejrzystości, specyfice i strukturze podpowiedzi może mieć znaczący wpływ, podobnie jak modyfikacja smaku przepisu lub czasu gotowania.
Następnie spróbuj zmodyfikować zapytanie na różne sposoby, aby zobaczyć, jak nawet niewielkie zmiany wpływają na odpowiedzi AI. Może to wiązać się ze zmianą brzmienia, dodaniem dodatkowego wyjaśnienia, a nawet określeniem zamierzonego formatu odpowiedzi.
Potraktuj to jako formę testowania smaku podczas gotowania, dostosowując niewielkie ilości, aż uzyskasz idealny profil smakowy. Ta iteracyjna metoda ogólnie poprawi Twoje umiejętności szybkiego inżynierowania, pomagając zrozumieć, w jaki sposób sztuczna inteligencja postrzega i reaguje na różnego rodzaju instrukcje, a także pomaga ulepszyć podpowiedzi, aby uzyskać lepsze odpowiedzi.
8. Omów wpływ pytań wiodących w programie Prompt Engineering i sposób, w jaki mogą one wypaczać odpowiedzi AI.
Podobnie jak zapytanie o niewielkim uprzedzeniu może kierować ludzką dyskusją, tak pytania naprowadzające w szybkiej inżynierii mają istotny wpływ na ton i kierunek odpowiedzi AI.
Tego rodzaju zapytania predysponują sztuczną inteligencję do reagowania w określony sposób, ponieważ zawierają ukryte założenia lub wskazówki dotyczące zamierzonej odpowiedzi.
Sztuczna inteligencja może na przykład wywnioskować, że stres we współczesnym życiu ma bezpośredni wpływ na szczęście, gdy zostanie zapytana: „W jaki sposób przytłaczający stres współczesnego życia przyczynia się do szczęścia?”
Ogranicza to zakres możliwych odpowiedzi i wprowadza stronniczość do wyników sztucznej inteligencji, co może przesłaniać bardziej złożone lub przeciwstawne punkty widzenia.
Takie pytania mają silny wpływ w sytuacjach, w których kluczowa jest bezstronność i dokładne zbadanie koncepcji. Wewnętrzna stronniczość podpowiedzi filtruje zrozumienie i reakcję sztucznej inteligencji, upodobniając ją do noszenia przyciemnianych okularów, które zmieniają wizję świata.
Aby to zmniejszyć, stosowanie pytań otwartych i pozbawionych założeń sprzyja bardziej zróżnicowanej i wszechstronnej różnorodności odpowiedzi.
Metodologia ta nie tylko poprawia jakość i spójność wyników sztucznej inteligencji, ale także zachęca do bardziej moralnego i obiektywnego zaangażowania w te wyrafinowane modele językowe, gwarantując, że sztuczna inteligencja będzie funkcjonować jako instrument, który można przystosować, i który może uwzględniać szeroki zakres koncepcji i punktów widzenia.
9. Jak z Twojego doświadczenia wynika, że wybór języka podpowiedzi wpływa na wynik wielojęzycznego modelu sztucznej inteligencji?
Język używany w podpowiedzi może mieć duży wpływ na wyniki wielojęzycznego modelu sztucznej inteligencji. Przypomina to sytuację, w której opowiadanie tej samej historii w innym języku może się nieco lub znacznie różnić w zależności od idiomu i kontekstu kulturowego.
Podpowiadanie sztucznej inteligencji w określonym języku umożliwia dostęp nie tylko do kanału komunikacji, ale także do różnorodnego zakresu subtelności językowych i kulturowych wplecionych w ten język.
Na przykład w przypadku podpowiedzi w języku japońskim odpowiedzi mogą odzwierciedlać formalność i pośredniość właściwą temu językowi, natomiast w przypadku tej samej podpowiedzi w języku hiszpańskim wyniki mogą być bardziej bezpośrednie i wyraziste, odzwierciedlając cechy językowe i wartości kulturowe typowe dla języka hiszpańskiego -kultury mówiące.
Co więcej, na umiejętności sztucznej inteligencji i niuanse jej odpowiedzi może mieć wpływ złożoność i różnorodność języka. Sztuczna inteligencja może mieć problemy z przetwarzaniem języków z dużym słownictwem, licznymi dialektami lub skomplikowaną gramatyką, co może mieć wpływ na głębię, dokładność i znaczenie kulturowe wyników.
Przypomina mi to wyzwania stojące przed biegłym tłumaczem, który oprócz tłumaczenia słowo w słowo musi oddać ducha i wydźwięk kulturowy materiału źródłowego.
Aby mieć pewność, że odpowiedzi sztucznej inteligencji są dokładne i odpowiednie dla danej kultury i kontekstu, podczas interakcji z wielojęzycznym modelem sztucznej inteligencji konieczne jest, aby mieć świadomość cech charakterystycznych języka i kontekstu kulturowego, jaki ze sobą niesie.
10. Czy możesz opisać złożone zadanie, które zautomatyzowałeś lub ulepszyłeś za pomocą zaawansowanej, szybkiej inżynierii?
W jednym z interesujących projektów usprawniono dynamiczne, kontekstowe generowanie treści dla szerokiego zakresu pytań użytkowników na platformie obsługi klienta poprzez zastosowanie wyrafinowanej szybkiej inżynierii.
Szeroki zakres tematów platformy, od sugestii dotyczących produktów po pomoc techniczną, stanowił trudność, ponieważ wymagała, aby sztuczna inteligencja nie tylko zrozumiała zapytanie użytkownika, ale także dostosowała swoją odpowiedź w oparciu o kontekst, pilność i indywidualne potrzeby użytkownika.
Aby rozwiązać ten problem, opracowaliśmy zestaw wielopoziomowych podpowiedzi, które klasyfikowały zapytanie użytkownika, wskazywały ważne elementy, a następnie dynamicznie modyfikowały ton, stopień szczegółowości i treść odpowiedzi, zgodnie z sugerowanym znaczeniem i nastawieniem zapytania.
Dzięki tej metodzie sztuczna inteligencja była w stanie wykonać szeroki zakres skomplikowanych działań podczas jednego spotkania, takich jak identyfikacja problemów technicznych, pomaganie użytkownikom w procedurach rozwiązywania problemów i udzielanie dostosowanych rekomendacji produktów.
Zdolność sztucznej inteligencji do dostarczania precyzyjnych, dostosowanych do kontekstu i łatwych w użyciu odpowiedzi została znacznie poprawiona dzięki szybkiemu zaawansowaniu inżynieryjnemu, dzięki któremu proces obsługi klienta stał się bardziej skuteczny, interesujący i satysfakcjonujący dla użytkowników.
11. Jak skonstruowałbyś zachętę do wywołania kreatywnego opowiadania historii na podstawie modelu sztucznej inteligencji?
Aby zachęcić do kreatywnego opowiadania historii w oparciu o model sztucznej inteligencji, musisz stworzyć scenariusz w podobny sposób, w jaki reżyser daje aktorom zestaw okoliczności — wystarczający, aby rozpocząć, ale jednocześnie pozostawiając miejsce na ich interpretację.
Podpowiedź powinna pełnić rolę czystego płótna, dostarczając kombinacji szczegółów pozwalających sterować trajektorią opowieści i elementów otwartych, aby wspierać swobodę artystyczną. Jedną z metod rozpoczęcia narracji byłoby stworzenie atrakcyjnej scenerii z postaciami, nutą konfliktu i wyjątkowym otoczeniem, ale z wystarczającą ilością miejsca, aby fabuła mogła przybierać nieprzewidziane zwroty.
„W tętniącym życiem mieście, gdzie magia jest ukryta na widoku, młody mag odkrywa starożytną mapę prowadzącą do zaginionego artefaktu” – może to być interesująca wskazówka.
Jednak nie tylko oni szukają. Wyjaśnij ich podróż, wspominając o trudnościach, jakie napotykają, sojusznikach, których zawierają i sekretach, których się poznają. Ta konfiguracja zachęca sztuczną inteligencję do stworzenia złożonego zestawu interakcji, zwrotów akcji i zawiłego budowania świata, oferując jednocześnie jasny kierunek narracji i aspekty fantastyczne.
Sekret tkwi w znalezieniu równowagi pomiędzy strukturą i elastycznością, pozwalając AI na wystarczający kierunek, aby zachować wszystko w spójności, ale także na wystarczającą swobodę, aby wyrazić swoją kreatywność, co zapewni wciągającą i zaskakującą historię.
12. Wyjaśnij, w jaki sposób możesz wykorzystać szybką inżynierię do zwiększenia możliwości uczenia się modelu językowego w scenariuszu „kilku strzałów”.
W sytuacji uczenia się polegającej na „kilku ujęciach” sztuka szybkiej inżynierii staje się ważna, gdy celem jest ulepszenie możliwości uczenia się modelu językowego za pomocą małej liczby instancji.
To tak, jakby dać początkującemu malarzowi kilka przykładów świetnych pociągnięć do przestudiowania, zanim oczekuje się, że dokończy obraz; przykłady takie należy dobierać starannie i prezentować w sposób optymalizujący ich użyteczność edukacyjną. W tej sytuacji podpowiedzi należy traktować jako źródło inspiracji i wskazówek.
Powinny nie tylko pokazywać aktualnie wykonywaną pracę, ale także zawierać podprogowe sugestie, jak poradzić sobie z powiązanymi działaniami w przyszłości.
W tym celu podpowiedzi można zaprojektować tak, aby zawierały ograniczoną liczbę doskonałych, różnorodnych przykładów, które oddają ducha zamierzonego produktu. Dla każdego przypadku zostanie dostarczony jasny i krótki opis stanowiska, zachęcający model do zidentyfikowania podstawowych wzorców, zasad lub stylów przedstawionych w przykładach.
Jeśli na przykład celem jest nauczenie modelki pisania w określonym stylu literackim, podpowiedzi mogą zawierać kilka przykładowych fragmentów napisanych w tym stylu, po których następuje zadanie, w którym modelka musi wykorzystać to, co „zaobserwowała”, do stworzenia nowy kawałek.
Takie podejście zwiększa zdolność modelu do generalizowania od kilku ujęć do szerszego zakresu powiązanych zadań, pomagając mu zrozumieć zadanie i przyswoić subtelności podanych przykładów.
13. Jakich strategii użyłbyś, aby zminimalizować szkodliwe błędy w reakcjach sztucznej inteligencji za pomocą szybkiej inżynierii?
Podobnie jak ogrodnik starannie wybierający nasiona i dbający o swój ogród, aby zapobiec rozprzestrzenianiu się gatunków inwazyjnych, minimalizowanie szkodliwych błędów w odpowiedziach AI za pomocą szybkiej inżynierii wymaga przemyślanego i przemyślanego podejścia.
Tworzenie podpowiedzi, które w naturalny sposób włączają i są bezstronne, wymaga szczególnej uwagi, aby uniknąć używania języka lub przyjmowania założeń, które mogłyby wpłynąć na wyniki sztucznej inteligencji.
Aby uniknąć niezamierzonego wzmacniania uprzedzeń lub marginalizacji określonych grup, ważne jest, aby zachować ostrożność podczas używania słów i wyrażeń.
Przypomina to zastosowanie filtra w celu wykluczenia niepożądanych materiałów, dzięki czemu do sztucznej inteligencji trafiają tylko neutralne, zdrowe dane wejściowe.
Dodawanie podpowiedzi, które szczególnie zachęcają do badania innych punktów widzenia, również może być bardzo skuteczną taktyką. Obejmuje to opracowywanie podpowiedzi, które wymagają, aby sztuczna inteligencja wzięła pod uwagę i przedstawiła różne punkty widzenia lub udzieliła odpowiedzi obejmujących szerokie spektrum pochodzenia społecznego, kulturowego i osobistego.
Można to porównać do promowania szeroko zakrojonej rozmowy w grupie dyskusyjnej, w której opinia każdej osoby jest szanowana i wysłuchiwana.
Zamiarem włączenia tych technik do programu Prompt Engineering jest nakierowanie sztucznej inteligencji na dostarczanie odpowiedzi nie tylko pozbawionych szkodliwych uprzedzeń, ale także wzmocnionych różnorodnością punktów widzenia, promujących bardziej cywilne i przyjazne relacje z technologią.
14. Omów koncepcję „szybkiego łączenia łańcuchowego” oraz sposób, w jaki można go wykorzystać do obsługi wieloetapowych zadań z wykorzystaniem modeli sztucznej inteligencji.
Nowe podejście do zaangażowania sztucznej inteligencji, szybkie łączenie łańcuchów przypomina prowadzenie kogoś przez skomplikowany labirynt za pomocą szeregu strategicznie rozmieszczonych drogowskazów.
Krok po kroku sztuczna inteligencja jest prowadzona za pomocą każdego drogowskazu (lub podpowiedzi w tym przykładzie) przez serię działań lub procesów myślowych, opierając się na danych lub wynikach z poprzedniego kroku, aby zbliżyć się do wyniku. Podobnie jak skomplikowany przepis jest podzielony na szereg oddzielnych, przystępnych instrukcji, to podejście sprawdza się szczególnie dobrze w przypadku złożonych lub wieloetapowych zadań, których nie można odpowiednio obsłużyć w jednym zapytaniu.
Szybkie łączenie w łańcuchy pozwala poprowadzić sztuczną inteligencję przez działanie, które wymaga czegoś więcej niż prostej odpowiedzi w zakresie zrozumienia lub syntezy danych.
Na przykład, jeśli zadanie polega na przeprowadzeniu badań, podsumowaniu wyników, a następnie sformułowaniu pytań na podstawie podsumowania, każdy etap zostanie omówiony z innym dostosowanym podpowiedzią.
Sztuczną inteligencję można poprosić o zebranie danych na dany temat w pierwszym żądaniu, podsumowanie ich w drugim monicie, a następnie wykorzystanie podsumowania do sformułowania inteligentnych zapytań w trzecim monicie.
Dostarczając sztucznej inteligencji instrukcje krok po kroku, może ona zachować koncentrację i opierać swoje odpowiedzi na odpowiednich i kontekstowych danych, uzyskując dokładniejsze, logiczne i wartościowe wyniki.
15. W jaki sposób można zastosować Prompt Engineering do dostrojenia modeli językowych do zastosowań specyficznych dla danej domeny bez bezpośredniego przeszkolenia modelu?
Prompt Engineering to szybki sposób modyfikowania modeli językowych dla zastosowań specyficznych dla domeny bez konieczności bezpośredniego ponownego uczenia modelu; działa podobnie do zestawu wyspecjalizowanych obiektywów, które skupiają aparat na konkretnym obiekcie bez zmiany samego aparatu.
Możesz zmienić odpowiedzi modelu, aby były zgodne ze specjalistyczną wiedzą, słownictwem i celami określonego obszaru, tworząc podpowiedzi, które oddają istotę i subtelności tej konkretnej domeny.
Wymaga to wyrafinowanego zrozumienia terminologii i potrzeb danej dziedziny, a także nowatorskiej metody tworzenia podpowiedzi, która może wydobyć z modelu odpowiedni poziom szczegółowości i wiedzy specjalistycznej.
Na przykład w środowisku medycznym można stosować podpowiedzi, aby używać języka medycznego, odnosić się do typowych sytuacji związanych z opieką zdrowotną oraz naśladować format i treść formalnej komunikacji medycznej.
Podobnie cytaty z orzecznictwa, terminologia prawnicza i formaty dokumentów mogą zostać uznane za przesłanki zastosowania prawnego.
Aby zapewnić wyniki, które są bardziej trafne, dokładne i pomocne w przypadku działań charakterystycznych dla danej domeny, strategia ta zasadniczo „przygotowuje” sztuczną inteligencję do funkcjonowania w ramach koncepcyjnych i językowych rozważanej domeny.
Jest to metoda skupienia szerokich ogólnych możliwości modelu w wąskim wiązku wiedzy specjalistycznej, wykorzystująca inteligencję leżącą u podstaw modelu w sposób specyficzny dla wymagań określonej dziedziny, a wszystko to bez zmiany samego modelu bazowego.
16. Jakie ograniczenia napotkałeś w programie Prompt Engineering i jak sobie z nimi poradziłeś?
Przewidywalność i spójność odpowiedzi AI to istotne problemy w szybkiej inżynierii. Wyrafinowane algorytmy leżące u podstaw sztucznej inteligencji i duży zestaw szkoleniowy mogą skutkować różnymi wynikami, nawet jeśli stworzy idealny podpowiedzi.
Ta nieprzewidywalna natura jest podobna do uprawy ogrodu, w którym nawet przy ostrożnym zasiewie wyłaniający się wzrost może być zaskakująco zróżnicowany ze względu na różnice w glebie, wodzie i nasłonecznieniu. Aby przezwyciężyć ten problem, niezbędne stają się testowanie iteracyjne i szybkie doskonalenie.
Podobnie jak ogrodnik uczy się modyfikować taktykę sadzenia, aby osiągnąć określony układ ogrodu, możesz stopniowo kierować sztuczną inteligencję w kierunku bardziej spójnych i przewidywalnych wyników, metodycznie dostosowując i monitorując zmiany w reakcjach sztucznej inteligencji.
Dodatkowe ograniczenie odnosi się do wrodzonej złożoności niektórych zadań lub zapytań, które opierają się prostym sugestiom. Pojedynczy monit może nie odzwierciedlać odpowiednio kontekstu lub głębokości zrozumienia potrzebnej w przypadku niektórych stanowisk.
W takich sytuacjach łączenie w czasie może być przydatne w podziale działania na mniejsze, łatwiejsze w zarządzaniu części. Dzięki tej metodzie, która opiera się na wynikach z poprzedniego podpowiedzi, można wykonywać skomplikowane zadania kawałek po kawałku, podobnie jak składanie elementów trudnej układanki.
Korzystając z tych technik, można przekroczyć i zmniejszyć ograniczenia szybkiej inżynierii, zwiększając użyteczność i skuteczność modeli AI w szeregu zastosowań.
17. Czy możesz wyjaśnić, w jaki sposób koncepcja „temperatury” w modelach AI wpływa na odpowiedzi generowane przez Prompt Engineering?
W modelach AI pojęcie „temperatury” jest intrygującym parametrem wpływającym na oryginalność i różnorodność generowanych odpowiedzi. Wyobraź sobie, że dostosowujesz ilość przypraw w daniu do własnych preferencji.
Podobnie wyższe ustawienie temperatury w modelu AI sprzyja większej oryginalności i różnorodności jego reakcji, podobnie jak większa ilość przypraw może sprawić, że danie będzie ciekawsze, ale także mniej przewidywalne.
Podobnie jak często uczęszczany szlak przez las, wyniki modelu w niższych temperaturach są bardziej konserwatywne i ściśle odpowiadają wzorcom zidentyfikowanym podczas treningu, zapewniając bezpieczniejsze i bardziej przewidywalne reakcje.
Z drugiej strony zwiększenie ustawienia temperatury zmusza sztuczną inteligencję do generowania odpowiedzi w drodze bardziej innowacyjnych lub nietypowych skoków językowych. Może to być szczególnie pomocne, gdy szukasz nowatorskich koncepcji lub gdy chcesz, aby sztuczna inteligencja wykraczała poza proste, akceptowane rozwiązania.
Należy jednak zachować równowagę — zbyt dużo ciepła może powodować reakcje, które są zbyt nieregularne lub irracjonalne, tak samo jak zbyt dużo przypraw może zdominować smaki potrawy.
Podobnie jak szef kuchni modyfikuje temperaturę, aby uzyskać idealną równowagę smaków w kulinarnym arcydziele, tak możesz dostosować wydajność sztucznej inteligencji w programie Prompt Engineering, starannie dostosowując ustawienie temperatury, aby dopasować ją do pożądanej ilości innowacji i ryzyka.
18. Opisz scenariusz, w którym użyłeś narzędzia Prompt Engineering do analizowania i analizowania złożonych zbiorów danych przy użyciu modelu językowego.
Zadaniem w projekcie zawierającym obszerny zbiór danych wejściowych konsumentów z kilku platform było skondensowanie tej ogromnej ilości danych w przydatne wnioski.
Zbiór danych był obszerny i bogaty w złożone opinie, preferencje i rekomendacje rozproszone w różnych mediach, w tym w ustrukturyzowanych odpowiedziach z ankiet i nieustrukturyzowanych komentarzach w mediach społecznościowych.
Zawiłości języka i emocji wyrażanych w komentarzach wykraczały poza zakres konwencjonalnych metod analizy danych, co wymuszało zastosowanie bardziej wyrafinowanej strategii.
Korzystając z narzędzia Prompt Engineering, stworzyliśmy zestaw podpowiedzi, które poinstruowały sztuczną inteligencję, aby najpierw pogrupowała dane wejściowe według kategorii, takich jak funkcje, obsługa klienta, koszt itp.
Następnie sztuczna inteligencja została ponownie poproszona o podsumowanie uczuć, identyfikację powtarzających się problemów, a nawet zalecenie możliwych obszarów do rozwoju w oparciu o treść komentarzy, szczegółowo analizując każdą kategorię.
Dzięki tej metodycznej procedurze podpowiedzi sztuczna inteligencja mogła stać się znakomitym analitykiem danych, który potrafił interpretować skomplikowane, nieustrukturyzowane dane oraz wyciągać z nich wnioski i wzorce.
Ukierunkowane zmiany i podejmowanie strategicznych decyzji były możliwe dzięki dokładnemu, praktycznemu raportowi, który podsumowywał najważniejsze uwagi klientów.
19. W jaki sposób wykorzystałbyś Prompt Engineering do poprawy dokładności i przydatności odpowiedzi modelu sztucznej inteligencji w specjalistycznej dziedzinie, takiej jak prawo lub medycyna?
Dzięki szybkiej inżynierii dokładność i przydatność modelu sztucznej inteligencji w wyspecjalizowanych obszarach, takich jak dziedziny prawne lub medyczne, można poprawić, starannie równoważąc specyfikę, kontekst i wiedzę dziedzinową.
Podpowiedzi muszą być starannie zaprojektowane, aby kierować sztuczną inteligencją w ramach ścisłych parametrów standardów zawodowych i terminologii, ponieważ dziedziny te są niezbędne i zależą od dokładności i niezawodności.
Na przykład w obszarze prawnym można utworzyć podpowiedzi uwzględniające określone przepisy prawne, orzecznictwo i odniesienia, zachęcając sztuczną inteligencję do formułowania odpowiedzi w oparciu o przyjętą terminologię prawniczą i precedensy.
Podobnie podpowiedzi w dziedzinie medycyny mogą wykorzystywać wytyczne kliniczne, terminologię medyczną i kryteria diagnostyczne, aby zagwarantować, że odpowiedzi sztucznej inteligencji będą zgodne ze standardami etycznymi i medycznymi.
Dzięki zastosowaniu tej metody wyniki sztucznej inteligencji stają się bardziej precyzyjne i trafne, a jednocześnie są ściślej powiązane z konkretną wiedzą i zawiłościami proceduralnymi odpowiedniego sektora.
Sztuczna inteligencja staje się bardziej użytecznym narzędziem i może generować wyniki uwzględniające złożoność i głębokość wyspecjalizowanych baz wiedzy poprzez uwzględnienie w podpowiedziach spostrzeżeń i kontekstów specyficznych dla danej dziedziny.
20. Omów rolę Prompt Engineering w łagodzeniu problemu „halucynacji” w modelach językowych.
In modelowanie języka, termin „halucynacja” odnosi się do sytuacji, w których sztuczna inteligencja generuje dane, które nie opierają się na dokładności faktów ani rzeczywistości; można to porównać do gawędziarza tworzącego narrację wyłącznie opartą na fantazji.
Problem ten jest bardziej widoczny w przypadku działań wymagających dokładnych i wiarygodnych informacji, co sprawia, że materiały wygenerowane przez sztuczną inteligencję są trudne do zaufania i wykorzystania.
Aby złagodzić ten problem, niezbędna jest szybka inżynieria, ponieważ ostrożnie kieruje sztuczną inteligencję w kierunku tworzenia bardziej weryfikowalnych i opartych na dowodach wyników.
Wiąże się to z tworzeniem podpowiedzi szczególnie podkreślających potrzebę rzeczowości i poprawności, albo poprzez doradzanie sztucznej inteligencji, aby polegała na wiarygodnych źródłach danych, albo poprzez wskazanie stopnia zaufania do jej odpowiedzi.
Aby promować bardziej krytyczne i otwarte podejście do tworzenia wiedzy, można również uwzględnić monity zobowiązujące sztuczną inteligencję do dostarczenia referencji lub uzasadnienia swoich twierdzeń.
Możemy znacznie zmniejszyć częstotliwość halucynacji, poprawiając naszą interakcję z modelami AI poprzez dobrze zaprojektowane podpowiedzi, co zwiększy niezawodność i wiarygodność treści wytwarzanych przez sztuczną inteligencję.
21. Jak przewidujesz ewolucję Prompt Engineering wraz z rozwojem technologii AI i jakie umiejętności Twoim zdaniem staną się ważniejsze?
Oczekuje się, że Prompt Engineering to zawód, który stanie się znacznie bardziej złożony i zaawansowany w miarę ciągłego doskonalenia technologii sztucznej inteligencji.
W przyszłości Prompt Engineering prawdopodobnie odegra główną rolę we wpływaniu na etyczne myślenie, kreatywne myślenie i procesy uczenia się sztucznej inteligencji, a także w kierowaniu zdolnością sztucznej inteligencji do reagowania.
Sztuczna inteligencja będzie coraz bardziej biegła w równoważeniu swoich mocy obliczeniowych z ludzką intuicją, umożliwiając bardziej uzasadnione moralnie, świadome kontekstowo i zindywidualizowane interakcje z systemami.
Szybkość Inżynierowie będą musieli posiadać umiejętności, w tym empatię, rozumowanie etyczne i krytyczne myślenie w tym zmieniającym się środowisku.
Tworzenie podpowiedzi zachęcających do odpowiedzialnego i korzystnego postępowania związanego ze sztuczną inteligencją będzie wymagało głębokiego zrozumienia etycznych implikacji materiałów generowanych przez sztuczną inteligencję, a także zdolności przewidywania i zrozumienia różnych i skomplikowanych wymagań użytkowników.
Ponadto, aby przesunąć granice tego, co sztuczna inteligencja może osiągnąć we współpracy z ludzkim kierownictwem, kreatywność będzie miała kluczowe znaczenie w odkrywaniu nowatorskich metod współpracy ze sztuczną inteligencją.
TZdolność do skutecznego kierowania sztuczną inteligencją i interakcji z nią za pośrednictwem Prompt Engineering będzie istotnym talentem, łączącym przenikliwość techniczną ze spostrzeżeniem skoncentrowanym na człowieku, w miarę jak sztuczna inteligencja będzie coraz bardziej wplatana we wszystkie aspekty życia i pracy.
22. Opisz projekt, w którym wdrożyłeś techniki Prompt Engineering w celu znacznej poprawy wydajności procesu biznesowego.
W ramach ostatniego projektu zrewolucjonizowaliśmy procedurę przetwarzania zapytań online klientów detalicznych, wykorzystując Prompt Engineering do usprawnienia operacji obsługi klienta.
Kiedy system klienta był wdrażany po raz pierwszy, posiadał on prostego chatbota, który mógł odpowiadać na proste pytania, ale miał problemy z trudniejszymi zapytaniami klientów.
W rezultacie występował wysoki odsetek skierowań w przypadku agentów ludzkich i długi czas rozwiązywania problemów.
Zastosowaliśmy najnowocześniejsze podejście Prompt Engineering, aby odnowić paradygmat interakcji chatbota. Stworzyliśmy zestaw uporządkowanych podpowiedzi zawierających terminy i wyrażenia kontekstowe, które pomogą nam lepiej zrozumieć intencje stojące za zapytaniami konsumentów.
Na przykład, jeśli konsument zapytał o „zasady zwrotów”, monit miał na celu zidentyfikowanie przedmiotu i zebranie innych informacji, takich jak rodzaj produktu i data zakupu, co umożliwiło udzielenie dokładniejszych odpowiedzi.
Strategia ta zwiększyła współczynnik rozwiązywania problemów przy pierwszym kontakcie, co znacznie zmniejszyło zapotrzebowanie na zaangażowanie człowieka.
W rezultacie znacznie wzrosła satysfakcja klientów i skuteczność reakcji. Chatbot mógł odpowiadać na większy zakres pytań, a gdy kierował zapytania do ludzkich agentów, informacje były jasne i zwięzłe, co pozwalało na szybsze udzielanie odpowiedzi.
Projekt ten posłużył jako przykład tego, jak firma Prompt Engineering może uprościć i ulepszyć zwykły proces firmowy, przekształcając go w wydajną operację, która obniża koszty operacyjne i zwiększa zadowolenie klientów.
23. Jakie są Twoje przemyślenia na temat możliwości manipulacji lub wprowadzania w błąd przez firmę Prompt Engineering i w jaki sposób można ograniczyć to ryzyko?
Szybka inżynieria ma ogromny potencjał w zakresie poprawy użyteczności sztucznej inteligencji, ale jeśli nie zostanie kontrolowana, może również manipulować wynikami lub dostarczać fałszywe wyniki.
Ta obosieczna jakość wynika z faktu, że szybkie struktury mają istotny wpływ na odpowiedzi AI, wpływając na to, że podążają określonymi ścieżkami lub wyciągają wnioski, które mogą nie być obiektywne.
Na przykład sztuczna inteligencja może generować dane wyjściowe, które propagują fałszywe informacje lub uprzedzone idee, jeśli podpowiedzi dyskretnie sugerują określone opinie lub pomijają ważne szczegóły.
Aby zmniejszyć te zagrożenia, przy projektowaniu i realizacji inicjatyw Prompt Engineering należy uwzględnić przejrzystość i standardy etyczne.
Włączenie różnych interesariuszy do szybkiego procesu projektowania w celu oceny i przeanalizowania podpowiedzi pod kątem potencjalnych stronniczości lub aspektów manipulacyjnych to skuteczny sposób na wprowadzenie kontroli i równowagi.
Co więcej, tworzenie systemów sztucznej inteligencji z wbudowanymi funkcjami zabezpieczeń, które identyfikują i podkreślają potencjalnie zwodnicze sygnały, może pomóc w zapobieganiu nadużyciom.
Ponadto niezwykle istotne jest wspieranie kultury etycznej wokół tworzenia i wykorzystywania sztucznej inteligencji, wspartej wyraźnymi przepisami i ciągłym nauczaniem w zakresie etycznych praktyk związanych ze sztuczną inteligencją.
Zachęcanie do etycznych zachowań oraz edukowanie programistów i użytkowników na temat konsekwencji Prompt Engineering ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia prawidłowego wykorzystania postępów w technologii sztucznej inteligencji. Przyjmując proaktywną postawę, możemy zachować integralność interakcji AI i mieć pewność, że technologia będzie zawsze użyteczna dla społeczeństwa.
24. Jak podszedłbyś do tworzenia multimodalnego podpowiedzi, który łączy tekst i obrazy w celu uzyskania złożonego zadania?
Aby skutecznie zintegrować wskazówki werbalne i wizualne podczas tworzenia multimodalnego podpowiedzi łączącej tekst i elementy wizualne, konieczna jest wyrafinowana strategia.
Poprawi to zdolność sztucznej inteligencji do wykonywania trudnych zadań wymagających zrozumienia danych wejściowych z kilku modalności sensorycznych.
Prezentacja multimedialna, w której każda modalność informacyjna wspiera się nawzajem i daje głębszy, bardziej kompleksowy kontekst dla danej pracy, jest podobna do rodzaju szybkiej inżynierii, której wymaga tego rodzaju ćwiczenie.
Na przykład podczas tworzenia kampanii reklamowej zachęta może zawierać obrazy przedstawiające styl kampanii, kolorystykę i zamierzony nastrój, a także krótki słowny opis celów kampanii, docelowych odbiorców i pożądanego tonu emocjonalnego.
Razem umożliwiają one sztucznej inteligencji „widzieć” i „czytać” wymagania w tym samym czasie, co prowadzi do dokładniejszego zrozumienia niuansów projektu. Podczas gdy zdjęcia mogą stanowić konkretne próbki stylu i nastroju do naśladowania, tekst może poinstruować sztuczną inteligencję w zakresie celów strategicznych i abstrakcyjnych pojęć.
Ważne jest, aby podczas tworzenia tych podpowiedzi tekst i elementy wizualne były nie tylko trafne i zrozumiałe, ale także ułożone w taki sposób, aby się uzupełniały i wyjaśniały.
Może zaistnieć konieczność zrównoważenia wejść w taki sposób, aby żaden nie przeważał nad innymi poprzez wielokrotne testowanie i modyfikacje.
Możesz w pełni wykorzystać wyrafinowane systemy sztucznej inteligencji, starannie konstruując te multimodalne wskazówki, które pozwolą im wykonywać i rozumieć trudne, twórcze działania na poziomie zaawansowania porównywalnym do ludzkiego.
25. W jaki sposób Prompt Engineering może przyczynić się do wyjaśnialności i przejrzystości decyzji dotyczących modeli sztucznej inteligencji?
Budowanie zaufania i zrozumienia między systemami sztucznej inteligencji a ich użytkownikami wymaga zarówno możliwości wyjaśnienia, jak i przejrzystości decyzji dotyczących modeli sztucznej inteligencji, a oba te elementy można znacznie poprawić dzięki szybkiej inżynierii.
Możemy poinstruować sztuczną inteligencję nie tylko, aby udzielała odpowiedzi, ale także wyjaśniała logikę lub źródła danych, które wspierają te odpowiedzi, poprzez staranne projektowanie podpowiedzi.
Metodę tę można porównać do sytuacji, w której nauczyciel przekazuje uczniowi trudny pomysł, gdzie proces wyjaśniania jest równie ważny jak rozwiązanie.
Podpowiedź można na przykład zaprojektować tak, aby nie tylko sugerowała możliwą diagnozę, ale także przedstawiała objawy, informacje potwierdzające i badania naukowe potwierdzające tę konkluzję w sytuacji, gdy model sztucznej inteligencji pomaga w stawianiu diagnoz medycznych.
Tego typu zapytania zachęcają sztuczną inteligencję do „pokazania swojej pracy” i wyjaśnienia, w jaki sposób doszła do określonego wniosku. Dzięki temu proces decyzyjny sztucznej inteligencji staje się bardziej widoczny, a lekarzom łatwiej jest go weryfikować i pokładać w nim zaufanie.
Przejrzystość można jeszcze bardziej poprawić, korzystając z narzędzia Prompt Engineering i prosząc modele sztucznej inteligencji o podanie cytatów lub linków do źródeł danych, z których korzystali, lub o opisanie innych wyników, o których myśleli.
Takie podejście ilustruje procesy decyzyjne modelu i pomaga interesariuszom w zrozumieniu zakresu i złożoności danych uwzględnianych przez sztuczną inteligencję.
W rezultacie Prompt Engineering okazuje się potężnym narzędziem do rozszyfrowania procedur AI, czyniąc je łatwiejszymi do zrozumienia i dostępnymi dla klientów. Buduje to większe zaufanie i zależność od rozwiązań AI w kluczowych zastosowaniach.
26. Omów sytuację, w której musiałeś zastosować Prompt Engineering, aby zapewnić zgodność z przepisami dotyczącymi prywatności danych w wynikach AI.
W projekcie dotyczącym systemu obsługi klienta opartego na sztucznej inteligencji dla podmiotu świadczącego opiekę zdrowotną napotkaliśmy krytyczną przeszkodę w postaci spełnienia rygorystycznych wymogów dotyczących prywatności danych, takich jak ustawa HIPAA w Stanach Zjednoczonych.
Sztuczna inteligencja musi ściśle przestrzegać przepisów chroniących prywatność i bezpieczeństwo danych pacjentów, ponieważ została stworzona, aby odpowiadać na delikatne pytania pacjentów i oferować dostosowane do ich potrzeb wskazówki.
Zastosowaliśmy podejście Prompt Engineering, aby uwzględnić wyraźne kontrole prywatności w procedurze przetwarzania sztucznej inteligencji, zapewniając, że system spełnia te wymagania dotyczące prywatności.
Aby na przykład uniemożliwić sztucznej inteligencji wytwarzanie danych osobowych, stworzyliśmy podpowiedzi zawierające instrukcje dotyczące anonimizacji takich informacji.
Wiązało się to ze zmianą odpowiedzi sztucznej inteligencji w taki sposób, że nazwiska, dokładne daty i wszelkie inne informacje, które można wykorzystać do identyfikacji pacjenta, zostały usunięte, nawet jeśli dane wejściowe zawierały takie informacje.
Podpowiedzi miały także przypominać sztucznej inteligencji o środowisku, w którym funkcjonuje, powodując wyróżnianie odpowiedzi wymagających dokładniejszego rozważenia lub wyczucia.
Ta dwutorowa strategia, która instruowała sztuczną inteligencję, jak postępować z wrażliwymi danymi i regularnie weryfikowała przestrzeganie zasad, była niezbędna do ochrony prywatności i dokładności danych pacjentów.
Oprócz pomocy w przestrzeganiu obowiązków prawnych, wdrożenie tych przemyślanie zaprojektowanych podpowiedzi miało kluczowe znaczenie dla zwiększenia zaufania użytkowników i zapewnienia, że system sztucznej inteligencji będzie zarówno użyteczny, jak i uwzględnia kwestie prywatności.
27. Jak godzisz potrzebę kreatywności z potrzebą dokładności w szybkiej inżynierii, szczególnie w wrażliwych zastosowaniach?
Aby znaleźć równowagę między koniecznością dokładności i pomysłowości w szybkim projektowaniu, szczególnie w przypadku wrażliwych zastosowań, konieczne jest staranne planowanie, które uwzględnia zarówno zalety, jak i wady możliwości sztucznej inteligencji.
Ta delikatna równowaga przypomina artystę, który musi szanować metody swojego rzemiosła, jednocześnie starając się przekazać coś świeżego i znaczącego.
Dokładność ma kluczowe znaczenie w zastosowaniach wrażliwych, w tym wymagających porady finansowej lub informacji medycznych. Podpowiedzi muszą być zaprojektowane w taki sposób, aby sztuczna inteligencja ściśle podążała za zweryfikowanymi danymi i określonymi parametrami, traktując priorytetowo dokładność i niezawodność.
Aby mieć pewność, że kreatywne interpretacje nie spowodują błędów klinicznych, można w szczególności poinstruować sztuczną inteligencję, aby podczas tworzenia podpowiedzi dla narzędzia diagnozowania medycznego opierała swoje odpowiedzi na najnowszych zaleceniach klinicznych i recenzowanych badaniach.
Nie należy jednak całkowicie ignorować kreatywności, zwłaszcza gdy może ona ulec poprawie doświadczenie użytkownika lub przekaż bardziej wnikliwe informacje.
W takich sytuacjach kreatywność można bezpiecznie uwzględnić, pozwalając sztucznej inteligencji eksperymentować z różnymi podejściami do dokładnego przekazywania danych, w tym poprzez tworzenie analogii, grafik lub alternatywnych wyjaśnień, które mogą pomóc konsumentom zrozumieć i uznać skomplikowany materiał za bardziej interesujący.
Sekret polega na takim zorganizowaniu podpowiedzi, aby możliwości twórcze sztucznej inteligencji ograniczały się do tego, co jest prawdziwe i odpowiednie w danej sytuacji.
28. Czy możesz opisać technikę optymalizacji podpowiedzi pod kątem szybkości i wydajności obliczeniowej w aplikacjach czasu rzeczywistego?
W aplikacjach czasu rzeczywistego optymalizacja szybkości i wydajności obliczeniowej ma kluczowe znaczenie, zwłaszcza gdy systemy AI muszą natychmiast reagować, takie jak chatboty obsługujące klienta lub narzędzia interaktywne.
Skuteczną strategią jest uproszczenie złożoności podpowiedzi i skupienie się na zmniejszeniu obciążenia obliczeniowego bez pogarszania jakości odpowiedzi.
Jednym z głównych podejść jest uproszczenie struktury podpowiedzi. Wymaga to unikania niezwykle skomplikowanych lub głęboko zagnieżdżonych pytań, ponieważ mogą one zmusić model do podjęcia bardziej czasochłonnych i kosztownych obliczeniowo procedur wnioskowania.
Alternatywnie podpowiedzi mogą być jasne i zwięzłe, określając wymagane działanie lub odpowiedź w łatwy do zrozumienia sposób.
Podpowiedź można na przykład podzielić na bardziej szczegółowe, proste pytania, na które sztuczna inteligencja może odpowiedzieć szybciej, zamiast zadawać złożone, wieloczęściowe zapytanie.
Co więcej, wydajność można znacznie zwiększyć, przechowując popularne odpowiedzi lub stosując szablonowe rozwiązania dla często zadawanych tematów.
System może zmniejszyć zapotrzebowanie na obliczenia w czasie rzeczywistym, co skutkuje krótszym czasem reakcji, poprzez przewidywanie często zadawanych pytań i wstępne obliczanie odpowiedzi, jeśli jest to praktyczne.
Metoda ta gwarantuje, że system AI będzie responsywny nawet w sytuacjach dużego zapotrzebowania, przyspieszając interakcję i zmniejszając jego obciążenie obliczeniowe. Metody te wspierają płynne działanie aplikacji działających w czasie rzeczywistym, zapewniając szybkie i niezawodne interakcje ze sztuczną inteligencją, które mają kluczowe znaczenie zarówno dla efektywności operacyjnej, jak i zadowolenia użytkowników.
29. W jaki sposób wykorzystałbyś Prompt Engineering do opracowania rozwiązania opartego na sztucznej inteligencji dla nowego problemu, w przypadku którego istnieje niewiele ustalonych precedensów?
Korzystając z Prompt Engineering, musisz zastosować pomysłowe i odkrywcze podejście, gdy masz do czynienia z nową sytuacją, dla której istnieje niewiele przykładów.
To jest jak próba odnalezienia drogi przez nieznany kraj; aby znaleźć właściwe odpowiedzi, musisz wykazać się kreatywnością i elastycznością.
Pierwsza faza polega na przeprowadzeniu dogłębnej analizy i zrozumieniu dziedziny problemu, w celu uzyskania jak największej ilości danych na temat powiązanych problemów lub scenariuszy, które są porównywalne.
Można następnie starannie zaprojektować podpowiedzi, aby kierować sztuczną inteligencją podczas ekstrapolacji dobrze znanych przypadków na nowy problem.
Może to obejmować sformułowanie sekwencji pytań dochodzeniowych, które motywują sztuczną inteligencję do opracowania kilku możliwych rozwiązań lub teorii opartych na powiązanych dziedzinach wiedzy. Przy jednoczesnym zapewnieniu, że odpowiedzi sztucznej inteligencji są poparte odpowiednimi faktami i logicznymi wnioskami, należy stworzyć takie podpowiedzi, aby zachęcać do innowacji.
Po opracowaniu wstępnych koncepcji podpowiedzi można iteracyjnie ulepszać, dodając dane wejściowe i wyniki wstępnych badań, aby skierować uwagę sztucznej inteligencji na bardziej interesujące kierunki badań. Zabieg ten przypomina rzeźbę, w której surowiec jest uszlachetniany i rzeźbiony poprzez wielokrotne próby.
W tym przypadku Prompt Engineering służy jako dynamiczna struktura dla iteracyjnego uczenia się i adaptacji, a także jest narzędziem wywołującym. Dzięki temu sztuczna inteligencja może ulepszyć swoje wyniki, dostosowując je do rozwijającej się wiedzy na temat problemu.
Metoda ta wykorzystuje zdolności adaptacyjne i możliwości uczenia się sztucznej inteligencji, aby umożliwić tworzenie niestandardowych rozwiązań najnowocześniejszych problemów.
30. Jakich metod używasz, aby być na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami i najlepszymi praktykami w Prompt Engineering?
Utrzymanie wiedzy i gwarancja pomyślnego wdrożenia w Prompt Engineering wymaga bycia na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami i najlepszymi praktykami.
Moja strategia łączy ustawiczną edukację z aktywnym zaangażowaniem w społeczności zawodowe.
Po pierwsze, często czytam publikacje naukowe oraz chodzę na konferencje i webinary dotyczące sztucznej inteligencji i uczenie maszynowe.
Materiały te są niezbędne do poznania najnowszych badań, nowych kierunków w dziedzinie inżynierii szybkiej i najnowocześniejszych metod.
Wyniki ostatnich badań zaprezentowanych na konferencjach takich jak NeurIPS lub w czasopismach takich jak Journal of Artificial Intelligence Wyniki badań często można bezpośrednio zastosować w mojej pracy lub można je na ich podstawie zaadaptować.
Biorę także aktywny udział w sieciach zawodowych i forach internetowych, gdzie praktycy wymieniają się problemami, rozwiązaniami i studiami przypadków.
Wymianę wiedzy w czasie rzeczywistym znacznie ułatwiają środowiska edukacyjne oparte na społeczności, takie jak te, które można znaleźć na platformach takich jak Stack Overflow, GitHub i grupy LinkedIn.
Interakcja z tymi społecznościami zapewnia szerszy obraz tego, jak różne strategie są skutecznie wdrażane w różnych sektorach i zastosowaniach, a także pomaga w rozwiązywaniu konkretnych problemów.
Łącząc zaangażowanie społeczne z dyscypliną akademicką, mogę pozostać w czołówce Prompt Engineering i ulepszać swoją pracę dzięki najnowszym informacjom i technikom.
31. Jakie byłyby Twoje priorytety w ciągu pierwszych kilku tygodni pracy, gdyby zostałaś zatrudniona?
Gdybym został zatrudniony, poświęciłbym pierwsze kilka tygodni pracy na dokładne poznanie celów, kultury i procedur operacyjnych firmy.
Aby integracja i wkład odniosły sukces, ten fundament jest niezbędny. Aby to osiągnąć, przywiązywałbym dużą wagę do nawiązania kontaktu z ważnymi członkami zespołu z różnych działów.
Rozmowa ze współpracownikami, aby dowiedzieć się o ich zmaganiach, metodach i osiągnięciach, byłaby dla mnie korzystna, ponieważ wyjaśniłaby wewnętrzną dynamikę i pokazała mi, w jaki sposób moja wiedza specjalistyczna w zakresie szybkiej inżynierii może najlepiej wspierać cele organizacji.
Jednocześnie zagłębiłbym się w poznawanie aktualnych projektów Prompt Engineering lub obszarów, w których moje umiejętności mogą zostać wykorzystane. Obejmuje to analizę poprzednich inicjatyw i ich wyników w celu ustalenia, co zadziałało, a co nie.
Zacząłbym od opisywania pierwszego wkładu, jaki mógłbym wnieść po uwzględnieniu tych wniosków, odnotowując zarówno korzyści krótkoterminowe, jak i długoterminowe.
Stosując tę strategię, mam pewność, że nie tylko od początku dostarczam wartość, ale także zbiegam się z celami strategicznymi firmy, co zapewni mi sukces w karierze.
Wnioski
Podsumowując, znajomość Prompt Engineering jest kluczowa dla tych, którzy chcą w pełni wykorzystać technologię sztucznej inteligencji.
Wywiady w tej dziedzinie często koncentrują się na ocenie zdolności danej osoby do zrozumienia zachowania sztucznej inteligencji i wpływania na nią za pomocą przemyślanych podpowiedzi.
Oceny te wykraczają poza umiejętności i uwzględniają kwestie etyczne, a także zdolność do stosowania sztucznej inteligencji w różnorodnych, a czasem złożonych scenariuszach.
Dlatego przygotowanie się do rozmów kwalifikacyjnych wymaga zrozumienia zarówno samej technologii, jak i jej implikacji w świecie rzeczywistym, co gwarantuje, że kandydaci będą przygotowani do skutecznego wnoszenia wkładu w tę dynamiczną i szybko rozwijającą się dziedzinę.
Aby uzyskać pomoc w przygotowaniu rozmowy kwalifikacyjnej, zobacz Seria wywiadów z haszdorkiem.
Dodaj komentarz