Cuprins[Ascunde][Spectacol]
- 1. Ce este Prompt Engineering și de ce este important în contextul modelelor AI precum GPT-4?
- 3. Cum ați concepe un prompt pentru a genera un răspuns simplu, concret, cum ar fi capitala unei țări?
- 6. Descrieți un scenariu în care inginerie promptă ar putea îmbunătăți semnificativ calitatea răspunsului unei IA.
- 7. Cum abordați depanarea și îmbunătățirea unui prompt care generează în mod constant răspunsuri nesatisfăcătoare de la un model AI?
- 8. Discutați impactul întrebărilor principale din Prompt Engineering și modul în care acestea ar putea modifica răspunsurile AI.
- 9. Din experiența dumneavoastră, cum influențează alegerea limbii într-un prompt rezultatul unui model AI multilingv?
- 10. Puteți descrie o sarcină complexă pe care ați automatizat-o sau îmbunătățit-o folosind o inginerie promptă sofisticată?
- 11. Cum ați construi un prompt pentru a obține o povestire creativă dintr-un model AI?
- 12. Explicați cum ați putea utiliza Prompt Engineering pentru a îmbunătăți capacitatea de învățare a unui model de limbă într-un scenariu de „căteva imagini”.
- 13. Ce strategii ați folosi pentru a minimiza părtinirile dăunătoare în răspunsurile AI prin Prompt Engineering?
- 14. Discutați conceptul de „înlănțuire promptă” și cum poate fi folosit pentru a gestiona sarcini în mai mulți pași cu modele AI.
- 15. Cum se poate aplica Prompt Engineering pentru a ajusta modelele de limbaj pentru aplicații specifice domeniului fără recalificare directă a modelului?
- 16. Care sunt unele dintre limitările pe care le-ați întâlnit în Prompt Engineering și cum le-ați abordat?
- 17. Puteți explica modul în care conceptul de „temperatură” din modelele AI afectează răspunsurile generate prin Prompt Engineering?
- 18. Descrieți un scenariu în care ați folosit Prompt Engineering pentru a analiza și analiza seturi de date complexe folosind un model de limbaj.
- 19. Cum ați folosi Prompt Engineering pentru a îmbunătăți acuratețea și relevanța răspunsurilor unui model AI într-un domeniu specializat, cum ar fi legal sau medical?
- 20. Discutați rolul Prompt Engineering în atenuarea problemei „halucinațiilor” în modelele de limbaj.
- 21. Cum prevedeți evoluția Prompt Engineering odată cu progresul tehnologiilor AI și ce competențe credeți că vor deveni mai importante?
- 22. Descrieți un proiect în care ați implementat tehnici Prompt Engineering pentru a îmbunătăți semnificativ eficiența unui proces de afaceri.
- 23. Ce părere aveți despre potențialul ca Prompt Engineering să manipuleze sau să inducă în eroare și cum pot fi atenuate aceste riscuri?
- 24. Cum ați aborda construirea unui prompt multimodal care combină text și imagini pentru o sarcină complexă?
- 25. În ce moduri poate contribui Prompt Engineering la explicabilitatea și transparența deciziilor de model AI?
- 26. Discutați o situație în care a trebuit să utilizați Prompt Engineering pentru a asigura conformitatea cu reglementările privind confidențialitatea datelor în ieșirile AI.
- 27. Cum echilibrați nevoia de creativitate și nevoia de acuratețe în Prompt Engineering, în special în aplicațiile sensibile?
- 28. Puteți descrie o tehnică de optimizare a solicitărilor pentru viteză și eficiență de calcul în aplicații în timp real?
- 29. Cum ați folosi Prompt Engineering pentru a dezvolta o soluție bazată pe inteligență artificială pentru o problemă nouă, unde există puține precedente stabilite?
- 30. Ce metode folosiți pentru a fi la curent cu cele mai recente progrese și cele mai bune practici în Prompt Engineering?
- 31. Ce ai acorda prioritate în primele săptămâni la locul de muncă dacă ai fi angajat?
- Concluzie
Prompt Engineering a devenit o abilitate, în domeniul în schimbare al inteligenței artificiale și al învățării automate, în special odată cu apariția modelelor avansate precum GPT 4.
În esență, Prompt Engineering implică crearea de intrări (promptions) pentru ca un AI să-și îmbunătățească rezultatul. Această expertiză este vitală, deoarece are un impact direct asupra calității, relevanței și caracterului practic al răspunsurilor generate de IA.
Într-o perioadă în care companiile și cercetătorii se bazează foarte mult pe AI pentru sarcini precum analiza datelor, crearea de conținut și sprijinul pentru luarea deciziilor, stăpânirea Prompt Engineering înseamnă personalizarea acestor instrumente la nevoi.
Importanța Prompt Engineering apare din necesitatea de a conecta baza de cunoștințe a modelelor AI cu rezultate utilizabile la nivel mondial.
Pe măsură ce modelele de inteligență artificială sunt din ce în ce mai integrate în operațiunile de afaceri și de cercetare, capacitatea de a interacționa eficient cu aceste modele folosind indicații elaborate este esențială.
Nu este vorba doar despre obținerea de răspunsuri, ci și despre îndrumarea AI de la problemele comune, cum ar fi producerea de informații irelevante sau părtinitoare și asigurarea funcționării etice.
Pe măsură ce AI își continuă expansiunea în sectoare – de la asistență medicală și drept la domenii – cererea de profesioniști capabili să adapteze capabilitățile AI la contexte specifice este în creștere.
În acest articol, am compilat o listă de întrebări pentru interviul de inginerie pentru a vă ajuta să vă pregătiți pentru interviu și să vă asigurați jobul pe care îl doriți.
1. Ce este Prompt Engineering și de ce este important în contextul modelelor AI precum GPT-4?
Prompt Engineering joacă un rol în interacțiunea cu sisteme AI precum GPT 4. Această practică implică formularea de întrebări, instrucțiuni sau declarații (denumite „indemnizații”) care ghidează modelele AI pentru a produce răspunsuri precise și valoroase. Este asemănător cu a ști cum să pui o întrebare pentru a obține răspunsul de la un prieten sau bibliotecar informat.
Semnificația Prompt Engineering în lucrul cu modele AI precum GPT 4 nu poate fi subliniată suficient din motive;
- Potențial de deblocare: GPT 4 și modelele similare AI posedă cunoștințe. Poate executa diverse sarcini, de la scriere și rezumare la codificare și multe altele. Prompt Engineering este esențială, în dezlănțuirea acestui potențial, punând întrebări elaborate.
- Îmbunătățirea preciziei: formularea solicitărilor influențează în mod semnificativ cât de bine AI înțelege interogarea și generează rezultate în consecință. Un prompt construit poate avea ca rezultat răspunsuri precise și relevante din punct de vedere contextual.
- Stimularea creativității: prin Prompt Engineering puteți explora limitele a ceea ce AI este capabilă să producă, fie că implică scrierea într-un stil specific, generarea de concepte originale sau chiar producția de creații artistice.
- Creșterea eficienței: Folosirea de prompturi elaborate poate simplifica comunicarea. Vă ajută să obțineți informațiile sau rezultatele necesare în mod eficient și concis.
- Personalizarea răspunsurilor: prin folosirea tehnicilor experte Prompt Engineering, răspunsurile pot fi personalizate pentru a se potrivi cu tonurile, structurile sau nivelurile de detaliu, îmbunătățind rezultatul AI pentru a se potrivi obiectivului curent.
2. Puteți explica diferența dintre învățarea „zero-shot”, „one-shot” și „few-shot” în contextul modelelor de limbaj?
Luați în considerare că de fiecare dată când predați cuiva o nouă abilitate, gradul de instruire pe care îi oferiți fluctuează. Asta și ceea ce se întâmplă cu aceste idei de învățare sunt destul de asemănătoare.
Învățare Zero-Shot
Să luăm mai întâi învățarea zero-shot. Imaginați-vă că cereți unui prieten - în acest scenariu, modelul nostru AI - să îndeplinească o sarcină pe care nu a mai îndeplinit-o până acum, fără a-i oferi instrucțiuni detaliate.
Tot ce puteți face este să subliniați problema și să sperați că o pot face folosind cunoștințele pe care le dețin deja. Învățarea zero-shot, așa cum este folosită în AI, se referă la a cere unui model să finalizeze o lucrare în absența oricăror cazuri anterioare și precise.
Este asemănător cu a cere cuiva să compună un sonet pentru tine despre ocean, fără a oferi mostre. Pentru a răspunde, modelul folosește cunoștințele sale generale despre limbi și despre lume.
Învățare unică:
Pe măsură ce trecem la învățarea one-shot, imaginează-ți dând prietenului tău un exemplu și apoi rugându-i să facă sarcina.
Este ca și cum ai spune: „Poți să-mi scrii o poezie despre ocean, cam ca aceasta pe care am găsit-o despre munți?” Au un model sau un punct de referință oferit de acel exemplu.
Un exemplu este dat modelului în tehnica de învățare unică a AI și încearcă să deducă nevoile postului din acel caz. Este o modalitate de a întreba: „Poți să faci ceva asemănător cu atmosfera la care vreau?”
Învățare cu câteva lovituri:
Și, în sfârșit, învățare cu câteva lovituri. Iată unde îi ceri prietenului tău să facă sarcina după ce i-ai oferit câteva exemple.
În speranța că vor combina subiectele și stilurile pe care le-au întâlnit, le puteți arăta câteva poezii despre lumea naturală și apoi le puteți cere una despre ocean.
Învățarea cu puține injecții, așa cum este folosită în AI, se referă la furnizarea modelului cu un set limitat de mostre cu care să lucreze. Acest lucru îl ajută să înțeleagă mai bine așteptările și produce frecvent rezultate mai precise sau mai complexe.
În fiecare dintre aceste cazuri, modelul AI folosește cunoștințele sale anterioare și orice exemple furnizate pentru a înțelege și a finaliza sarcina. Distincția principală este în cantitatea și felul de direcție în care nu primește niciuna, una sau câteva cazuri.
Aceste tehnici demonstrează versatilitatea și flexibilitatea modelului, permițându-i să facă o varietate de lucrări chiar și cu puține îndrumare directă. Este o dovadă a cât de sofisticate și perceptive au devenit modelele AI contemporane, capabile să „învețe la locul de muncă” în moduri care uneori par destul de umane.
3. Cum ați concepe un prompt pentru a genera un răspuns simplu, concret, cum ar fi capitala unei țări?
Cheia pentru crearea unui prompt care provoacă un răspuns simplu, concret - cum ar fi capitala unei țări - este să fie clar și specific. Asigurați-vă că AI primește exact ceea ce cereți, fără a lăsa nicio posibilitate de neînțelegere. Este similar cu a cere o întrebare ascuțită a unei cunoștințe competente în timp ce ești presat de timp.
Iată o modalitate prin care poți proceda:
- Fii direct: solicitați o întrebare directă imediat. Nu este necesar să se bată în jurul tufișului sau al umpluturii. Consideră-l ca și cum ai cere instrucțiuni; cu cât ești mai specific, cu atât mai repede vei ajunge la destinație.
- Definiți sarcina: verificați dacă promptul indică clar că căutați un răspuns concret. Acest lucru ajută la direcționarea AI să-și folosească baza de cunoștințe, mai degrabă decât puterile sale creative sau inferențiale.
- Furnizați context dacă este necesar: contextul poate fi de ajutor uneori, mai ales atunci când există șansa de neînțelegere. Dar, de obicei, este ușor în cazul capitalelor.
- Păstrați-l simplu: nu adăugați detalii străine la prompt pentru a face acest lucru mai dificil. Pentru a menține atenția AI asupra jobului curent, rămâneți la elementele de bază.
Aceasta este o ilustrare a unui prompt care aplică aceste idei:
„Care este capitala Franței?”
Aceasta este o comandă foarte clară, directă, care nu permite nicio confuzie. Oferă AI exact ceea ce aveți nevoie, care este o informație reală.
Acest lucru reduce probabilitatea de a primi un răspuns prea detaliat, deoarece AI știe să răspundă doar cu informațiile pe care le-ați solicitat.
Totul se rezumă la o bună comunicare și obținerea rapidă și clară a informațiilor dorite.
4. Ce considerații ar trebui să fie luate în considerare atunci când se formulează solicitări pentru a asigura rezultate etice și impartiale dintr-un model de IA?
Crearea de solicitări pentru modelele AI este similară cu negocierea unui mediu social provocator, în special atunci când obiectivul este rezultate imparțiale și etice.
Ar trebui să vorbiți cu considerație, decență și conștient de potențialele consecințe ale cuvintelor voastre. Următoarele sunt câteva lucruri importante de reținut:
Claritate și neutralitate
Oferiți la început un limbaj neutru și clar. Solicitarea dvs. trebuie să semene cu un articol de știri corect și imparțial, care prezintă faptele fără a favoriza nicio parte.
Acest lucru ajută la împiedicarea IA să devină părtinitoare sau să nu ia anumite ipoteze de la sine înțeles.
Sensibilitate culturală
Recunoașteți și respectați particularitățile și sensibilitățile culturale. E ca și cum ai fi un oaspete bine manierat la casa cuiva; vrei să arăți considerație pentru tradițiile și principiile lor.
Acest lucru presupune să stai departe de preconcepții și să te asiguri că instrucțiunile tale nu promovează în mod neintenționat părtiniri dăunătoare.
Confidențialitate și confidențialitate
Gândește-te la secret și la intimitate ca și cum te-ai agăța de jurnalul altcuiva. Deoarece nu ați dori să dezvăluiți informații private sau sensibile fără permisiune, asigurați-vă că instrucțiunile dvs. nu încurajează AI să producă rezultate care ar putea încălca confidențialitatea cuiva.
inclusivitate
Încurajează incluziunea ținând cont de o varietate de puncte de vedere. Imaginați-vă că organizați o cină în care se ține cont de nevoile și preferințele nutriționale ale fiecăruia.
Asigurați-vă că solicitările dvs. sunt incluzive și ținând cont de persoane cu diferite identități, experiențe și medii.
Evitarea vătămării
Asigurați-vă că instrucțiunile dvs. nu încurajează neintenționat un comportament rău sau dăunător. Acest lucru este comparabil cu maxima medicală „a nu face rău”.
Vrei să te asiguri că conținutul sau informațiile produse de AI nu vor încuraja comportamentul rău sau negativitatea.
Acuratețea faptică
Când creați solicitări pentru conținut informațional, încercați să vă concentrați pe cele care promovează acuratețea faptelor. Este comparabil cu verificarea dublă a surselor unei lucrări de cercetare.
În situațiile în care acuratețea este critică, în special, încurajați AI să depindă de informațiile confirmate.
Considerații etice
În cele din urmă, gândiți-vă la modul în care solicitările dvs. ar putea avea un impact asupra unor probleme etice mai mari. Aceasta implică luarea în considerare a modului în care normele și valorile societale ar putea fi afectate de reacțiile AI.
Este vorba de a acționa ca un membru responsabil al comunității și de a te asigura că faptele tale – sau, în acest exemplu, îndemnurile tale – promovează bunăstarea generală.
5. Cum afectează specificul și structura unui prompt rezultatul unui model de limbaj?
Așa cum ingredientele și rețeta au un impact semnificativ asupra produsului final al unei mese pe care o pregătiți, la fel pot și specificul și structura unui prompt asupra rezultatului unui model de limbaj.
Este mai probabil să produceți un fel de mâncare care se ridică la înălțimea așteptărilor dvs. atunci când utilizați componente exacte și respectați o rețetă.
În mod similar, puteți direcționa cu mai mult succes modelul lingvistic și puteți obține rezultate care aproape se potrivesc cu obiectivele dvs. utilizând un prompt bine structurat și precis.
Impactul specificității
Acuratețea răspunsurilor: modelul lingvistic va oferi un răspuns care este mai precis dacă oferiți o solicitare mai detaliată.
Este similar cu a oferi cuiva indicații detaliate, mai degrabă decât doar identificarea unei locații. Ei sunt mai probabil să ajungă la destinație cu precizie și fără diversiuni inutile dacă urmează instrucțiuni amănunțite.
Relevanță: Utilizarea unor indicii precise ajută modelul să înțeleagă fundalul și importanța solicitării dvs. Acest lucru este similar cu efectuarea unei căutări de cuvinte cheie direcționate pe internet; cu cât ești mai concentrat, cu atât rezultatele căutării vor fi mai relevante.
Ambiguitate scăzută: a fi specific reduce ambiguitatea. Este asemănător cu a te asigura că primești exact ceea ce îți dorești, când îți dorești, fiind clar despre comanda ta la restaurant.
Impactul structurii
Ghid pentru formatul răspunsului: formatul răspunsului poate fi determinat de modul în care este scrisă solicitarea. Este mai probabil ca modelul să răspundă dacă solicitarea dvs. este organizată ca o întrebare.
Modelul poate continua povestea sau poate oferi detalii despre enunț dacă este organizat ca o declarație.
Fluxul de informații: conținutul răspunsului este ghidat de o întrebare bine structurată. Funcționează în mod similar cu crearea unei agende de întâlnire, deoarece facilitează organizarea conversației și acoperă subiectele pertinente într-o ordine sensibilă.
Nivel de implicare: nivelul de implicare al rezultatului poate fi, de asemenea, influențat de formatul acestuia. Un răspuns intrigant și inovator poate fi obținut prin structurarea unui prompt ca o configurație de poveste creativă, de exemplu, în loc să solicite doar o întrebare directă.
6. Descrieți un scenariu în care inginerie promptă ar putea îmbunătăți semnificativ calitatea răspunsului unei IA.
Să presupunem că lucrați la un proiect în care doriți să ilustrați fuziunea tehnologiei și a formelor de artă tradiționale prin includerea unei părți din poezia generată de IA într-o antologie de poezie contemporană influențată de teme clasice.
La început, s-ar putea să îi spuneți AI să „scrie o poezie”, dar rezultatul ar putea fi prea general sau inconsecvent cu subiectul clasic al proiectului dumneavoastră. Inginerie promptă poate fi utilizată în această situație pentru a îmbunătăți calibrul și aplicabilitatea răspunsurilor AI.
Odată ce restrângeți solicitarea la ceva mai concentrat, cum ar fi „Scrieți o poezie în stilul unui sonet shakespearian care explorează tema trecerii timpului în era digitală”, îi oferiți IA o structură clară în care să lucreze: sonetul. formă, un semn din cap către Shakespeare și o temă modernă pentru a lucra în cadrul stabilit.
Acest lucru nu numai că garantează că poeziile produse se vor conforma perfect cu subiectul și criteriile stilistice ale antologiei tale, dar arată și cât de precise și subtile pot încuraja AI să producă poezie care rezonează mai profund cu anumite idei creative și obiective ale proiectului.
În acest caz, inginerie rapidă asigură că tehnologia funcționează ca un veritabil partener de colaborare în procesul creativ, reducând decalajul dintre capacitățile largi ale AI și cerințele complexe ale unui efort creativ.
7. Cum abordați depanarea și îmbunătățirea unui prompt care generează în mod constant răspunsuri nesatisfăcătoare de la un model AI?
Este ca și cum ai încerca să depanezi o rețetă care, oricât de atent ai urma instrucțiunile, pur și simplu nu va ieși corect, atunci când un model AI produce continuu răspunsuri inacceptabile la un prompt.
Secretul este de a identifica zonele care au nevoie de îmbunătățire și de a face schimbări deliberate.
În primul rând, uitați-vă la cererea în sine. Este prea complex, prea imprecis sau ar putea îndrepta AI în direcția incorectă? Efectuarea unor mici ajustări la claritatea, specificitatea și structura promptului poate avea un impact semnificativ, la fel ca modificarea aromei unei rețete sau a timpului de gătire.
Apoi, încercați să modificați interogarea în diferite moduri pentru a vedea cum chiar și micile ajustări afectează răspunsurile AI. Acest lucru ar putea presupune schimbarea formulării, adăugarea unei explicații suplimentare sau chiar declararea formatului dorit al răspunsului.
Considerați-o o formă de testare a gustului în timp ce gătiți, ajustand mici cantități până când obțineți profilul ideal de aromă. Această metodă iterativă vă va îmbunătăți abilitățile de inginerie promptă în general, ajutându-vă să înțelegeți modul în care AI percepe și răspunde la diferite tipuri de instrucțiuni și ajutându-vă să vă îmbunătățiți promptul pentru a obține răspunsuri mai bune.
8. Discutați impactul întrebărilor principale din Prompt Engineering și modul în care acestea ar putea modifica răspunsurile AI.
Similar cu modul în care o interogare cu o prejudecată minoră poate ghida o discuție umană, întrebările principale în inginerie promptă au un impact substanțial asupra tonului și direcției răspunsurilor AI.
Aceste tipuri de interogări predispun AI să reacționeze într-o manieră specifică, deoarece conțin presupuneri sau indicii implicite despre răspunsul dorit.
O IA ar putea deduce, de exemplu, că stresul din viața contemporană are un efect direct asupra fericirii atunci când este întrebat: „Cum contribuie stresul copleșitor al vieții moderne la fericire?”
Acest lucru reduce gama de răspunsuri posibile și introduce părtinire în rezultatul AI, ceea ce poate ascunde puncte de vedere mai complexe sau opuse.
Astfel de întrebări au un efect puternic în situațiile în care imparțialitatea și o investigare amănunțită a conceptelor sunt cruciale. Prejudecata intrinsecă a promptului filtrează înțelegerea și reacția AI, făcându-l similar cu purtarea de ochelari colorați care modifică viziunea asupra lumii.
Pentru a reduce acest lucru, utilizarea întrebărilor deschise, fără presupuneri, promovează o varietate mai variată și mai bine rotunjită de răspunsuri.
Această metodologie nu numai că îmbunătățește calibrul și consistența rezultatelor AI, dar încurajează și o implicare mai morală și mai obiectivă cu aceste produse sofisticate. modele de limbaj, garantând că AI funcționează ca un instrument adaptabil care poate pătrunde într-o gamă largă de concepte și puncte de vedere.
9. Din experiența dumneavoastră, cum influențează alegerea limbii într-un prompt rezultatul unui model AI multilingv?
Limbajul folosit într-un prompt poate avea un impact mare asupra rezultatelor unui model AI multilingv. Acest lucru este similar cu modul în care spunerea aceleiași povești într-o altă limbă poate varia oarecum sau foarte mult, în funcție de idiom și context cultural.
Acordarea unei IA într-o anumită limbă vă permite să accesați nu doar un canal de comunicare, ci și gama variată de subtilități lingvistice și culturale care sunt țesute în limba respectivă.
Atunci când li se oferă un prompt în japoneză, de exemplu, răspunsurile pot reflecta formalitatea și caracterul indirect inerent limbii, în timp ce atunci când li se oferă același prompt în spaniolă, rezultatele pot fi mai directe și mai expresive, reflectând caracteristicile lingvistice și valorile culturale tipice spaniolei. -culturi vorbitoare.
În plus, abilitățile AI și nuanța răspunsurilor sale pot fi afectate de complexitatea și diversitatea limbii. AI poate avea probleme în procesarea limbilor cu un vocabular mare, numeroase dialecte sau gramatică complicată, ceea ce ar putea afecta profunzimea, acuratețea și relevanța culturală a rezultatelor.
Acest lucru îmi amintește de provocările cu care se confruntă un traducător competent, care trebuie să transmită spiritul și notele culturale ale materialului sursă pe lângă traducerea lui cuvânt cu cuvânt.
Pentru a vă asigura că răspunsurile IA sunt exacte și adecvate pentru cultura și contextul dat, este imperativ ca atunci când interacționați cu un model AI multilingv, să fiți conștienți de caracteristicile limbii și de contextul cultural pe care îl aduce.
10. Puteți descrie o sarcină complexă pe care ați automatizat-o sau îmbunătățit-o folosind o inginerie promptă sofisticată?
Într-un proiect interesant, generarea de conținut dinamică, conștientă de context pentru o gamă largă de întrebări ale utilizatorilor pe o platformă de asistență pentru clienți a fost eficientizată prin utilizarea unei inginerie promptă sofisticată.
Gama largă de subiecte ale platformei, de la sugestii de produse până la ajutor tehnic, a reprezentat o dificultate, deoarece a cerut ca AI să înțeleagă nu numai întrebarea utilizatorului, ci și să își personalizeze răspunsul în funcție de context, urgență și nevoile individuale ale utilizatorului.
Pentru a rezolva acest lucru, am dezvoltat un set de solicitări pe niveluri care au clasificat întrebarea utilizatorului, au identificat componentele importante și apoi au modificat dinamic tonul răspunsului, gradul de detaliu și conținutul în funcție de semnificația și atitudinea implicită a interogării.
Cu această metodă, AI a reușit să realizeze o gamă largă de activități complicate într-o singură întâlnire, cum ar fi identificarea problemelor tehnice, asistarea utilizatorilor cu procedurile de depanare și oferirea de recomandări personalizate pentru produse.
Capacitatea AI de a oferi răspunsuri precise, adecvate din punct de vedere contextual și ușor de utilizat a fost mult îmbunătățită de sofisticarea rapidă a ingineriei, care a făcut ca procesul de asistență pentru clienți să fie mai eficient, interesant și împlinitor pentru utilizatori.
11. Cum ați construi un prompt pentru a obține o povestire creativă dintr-un model AI?
Pentru a încuraja povestirea imaginativă dintr-un model de inteligență artificială, trebuie să creați scenariul într-un mod similar cu modul în care un regizor oferă actorilor un set de circumstanțe – suficient pentru a le pune pe picioare, dar totuși lasând loc interpretării lor.
Solicitarea ar trebui să acționeze ca o pânză goală, oferind o combinație de elemente specifice pentru a ghida traiectoria poveștii și componente deschise pentru a promova licența artistică. O metodă de a începe o narațiune ar fi să creați o configurație convingătoare cu personaje, un indiciu de conflict și un mediu unic, dar cu suficient spațiu pentru ca intriga să ia turnuri neprevăzute.
„Într-un oraș plin de viață în care magia este ascunsă la vedere, un tânăr magician descoperă o hartă veche care duce la un artefact pierdut”, ar putea fi un îndemn interesant.
Nu sunt singurii care caută, totuși. Explicați călătoria lor, menționând dificultățile pe care le întâmpină, aliații pe care îi fac și secretele pe care le învață.” Această configurație invită AI să creeze o tapiserie complexă de interacțiuni, răsturnări de situație și construirea complicată a lumii, oferind în același timp o direcție narativă clară și aspecte fantastice.
Secretul constă în atingerea unui echilibru între structură și flexibilitate, permițând AI suficientă direcție pentru a menține totul coeziv, dar și suficientă latitudine pentru a-și exprima creativitatea, ceea ce va oferi o poveste captivantă și surprinzătoare.
12. Explicați cum ați putea utiliza Prompt Engineering pentru a îmbunătăți capacitatea de învățare a unui model de limbă într-un scenariu de „căteva imagini”.
Într-o situație de învățare „de câteva ori”, arta Prompt Engineering devine importantă atunci când obiectivul este de a îmbunătăți capacitățile de învățare ale unui model de limbă cu un număr mic de instanțe.
Este ca și cum i-ai oferi unui pictor începător câteva exemple de lovituri grozave de studiat înainte de a te aștepta să termine un tablou; astfel de exemple trebuie selectate cu grijă și prezentate într-un mod care să le optimizeze utilitatea educațională. În această situație, indicațiile ar trebui folosite ca sursă de inspirație, precum și ca îndrumare.
Ele nu ar trebui să arate doar munca la îndemână, ci și să includă sugestii subliminale despre cum să abordăm activitățile conexe în viitor.
Pentru a face acest lucru, prompturile pot fi concepute pentru a conține un număr limitat de exemple excelente, variate, care surprind spiritul produsului dorit. Pentru fiecare caz ar fi furnizată o descriere clară și scurtă a postului, încurajând modelul să identifice modelele, principiile sau stilurile care stau la baza expuse în exemple..
Dacă scopul este predarea modelului să scrie într-un anumit stil literar, de exemplu, prompturile ar putea conține câteva exemple de pasaje scrise în acel stil, urmate de o sarcină în care modelul trebuie să folosească ceea ce a „observat” pentru a crea un piesa noua.
Această abordare îmbunătățește capacitatea modelului de a generaliza de la câteva fotografii la o gamă mai largă de sarcini conexe, ajutându-l să înțeleagă sarcina și să internalizeze subtilitățile exemplelor date.
13. Ce strategii ați folosi pentru a minimiza părtinirile dăunătoare în răspunsurile AI prin Prompt Engineering?
La fel ca un grădinar care alege cu atenție semințele și își îngrijește grădina pentru a preveni răspândirea speciilor invazive, minimizarea părtinirilor dăunătoare în răspunsurile AI prin Prompt Engineering necesită o abordare atentă și deliberată.
Crearea de sugestii care sunt în mod natural incluzive și imparțiale necesită o atenție deosebită pentru a evita utilizarea limbajului sau a face ipoteze care ar putea influența rezultatele AI.
Pentru a evita întărirea neintenționată a prejudecăților sau marginalizarea anumitor grupuri, este important să fiți precauți atunci când folosiți cuvinte și expresii.
Este similar cu aplicarea unui filtru pentru a exclude materialele nedorite, astfel încât doar intrările neutre și sănătoase să ajungă la AI.
Adăugarea de sugestii care promovează în mod specific investigarea altor puncte de vedere poate fi, de asemenea, o tactică foarte eficientă. Aceasta implică dezvoltarea unor solicitări care solicită ca AI să ia în considerare și să afișeze diferite puncte de vedere sau să producă răspunsuri care acoperă un spectru larg de medii sociale, culturale și personale.
Este comparabil cu promovarea unei conversații ample într-un grup de discuții în care opinia fiecărei persoane este respectată și auzită.
Intenția integrării acestor tehnici în Prompt Engineering este de a direcționa AI să ofere răspunsuri care nu sunt doar lipsite de părtiniri dăunătoare, ci și sporite de o diversitate de puncte de vedere, promovând o relație mai civilă și mai primitoare cu tehnologia.
14. Discutați conceptul de „înlănțuire promptă” și cum poate fi folosit pentru a gestiona sarcini în mai mulți pași cu modele AI.
O nouă abordare a angajării AI, înlănțuirea promptă este ca și cum ai ghida pe cineva printr-un labirint complicat cu o succesiune de indicatoare plasate strategic.
Pas cu pas, IA este ghidată de fiecare indicator (sau prompt, în acest exemplu) printr-o serie de activități sau procese de gândire, bazându-se pe datele sau rezultatele de la pasul anterior pentru a se apropia de rezultat. Similar cu modul în care o rețetă complicată este împărțită într-o serie de instrucțiuni discrete, digerabile, această abordare funcționează în special pentru lucrări complexe sau cu mai mulți pași care nu pot fi gestionate în mod adecvat într-o singură interogare.
Înlănțuirea promptă permite ghidarea unui AI printr-o activitate care necesită mai mult decât un simplu răspuns în ceea ce privește înțelegerea sau sinteza datelor.
De exemplu, dacă sarcina este de a efectua cercetări, de a rezuma rezultatele și apoi de a formula întrebări pe baza rezumatului, fiecare etapă va fi abordată cu un prompt personalizat diferit.
AI poate fi solicitat să colecteze date despre un subiect în prima solicitare, să le rezume într-un al doilea prompt și apoi să folosească rezumatul pentru a formula interogări inteligente într-un al treilea prompt.
Oferind AI instrucțiuni pas cu pas, acesta poate rămâne concentrat și își poate baza răspunsurile pe date pertinente și contextuale, producând rezultate mai detaliate, logice și valoroase.
15. Cum se poate aplica Prompt Engineering pentru a ajusta modelele de limbaj pentru aplicații specifice domeniului fără recalificare directă a modelului?
Prompt Engineering este o modalitate rapidă de modificare a modelelor de limbaj pentru aplicații specifice domeniului, fără a necesita reinstruire directă a modelului; funcționează în mod similar cu un set de lentile specializate care focalizează o cameră pe un anumit subiect fără a schimba camera în sine.
Puteți modifica răspunsurile modelului pentru a se conforma cu cunoștințele de specialitate, vocabularul și obiectivele unui anumit domeniu, creând prompturi care surprind esența și subtilitățile acelui domeniu.
Acest lucru necesită o înțelegere sofisticată a terminologiei și nevoilor domeniului, în plus față de o nouă metodă de elaborare a indicațiilor care poate obține din model gradul adecvat de detaliu și expertiză.
De exemplu, într-un mediu medical, pot fi făcute solicitări pentru a folosi limbajul medical, a se referi la situații comune de asistență medicală și a imita formatul și substanța comunicării medicale oficiale.
De asemenea, citările jurisprudenței, terminologia juridică și formatele documentelor ar putea fi toate considerate declanșatoare pentru o cerere juridică.
Pentru a oferi rezultate care sunt mai pertinente, mai precise și mai utile pentru activitățile unice pentru un anumit domeniu, această strategie „anticipează” în esență IA să funcționeze în cadrul conceptual și lingvistic al domeniului luat în considerare.
Este o metodă de concentrare a capacităților generale largi ale modelului într-un fascicul îngust de expertiză, utilizând inteligența de bază a modelului într-un mod specific cerințelor unui anumit domeniu, totul fără a schimba modelul de bază în sine.
16. Care sunt unele dintre limitările pe care le-ați întâlnit în Prompt Engineering și cum le-ați abordat?
Previzibilitatea și consecvența răspunsurilor AI sunt probleme semnificative în inginerie promptă. Algoritmii de bază sofisticați ai AI și setul mare de antrenament pot avea rezultate diferite chiar și atunci când creează un prompt ideal.
Această natură imprevizibilă este similară cu creșterea unei grădini în care, chiar și cu însămânțare atentă, creșterea care iese poate fi surprinzător de variată din cauza diferențelor de sol, apă și lumina soarelui. Testarea iterativă și îmbunătățirea rapidă devin esențiale pentru a depăși acest lucru.
Similar cu modul în care un grădinar învață să modifice tacticile de plantare pentru a ajunge la un anumit aspect al grădinii, puteți direcționa treptat IA către rezultate mai consistente și mai previzibile, ajustând și monitorizând metodic modificările răspunsurilor AI.
O constrângere suplimentară se referă la complexitatea înnăscută a anumitor sarcini sau întrebări care rezistă sugestiilor simple. Este posibil ca un singur prompt să nu surprindă în mod adecvat contextul sau profunzimea înțelegerii necesare pentru unele locuri de muncă.
În aceste situații, înlănțuirea la timp ar putea fi utilă pentru a împărți activitatea în părți mai mici, mai ușor de gestionat. Cu această metodă, care constă în construirea pe rezultatul promptului precedent, lucrările complicate pot fi abordate piesă cu piesă, la fel ca așezarea pieselor unui puzzle dificil.
Folosind aceste tehnici, puteți trece și reduce restricțiile ingineriei prompte, crescând utilitatea și eficacitatea modelelor AI într-o gamă largă de aplicații.
17. Puteți explica modul în care conceptul de „temperatură” din modelele AI afectează răspunsurile generate prin Prompt Engineering?
În modelele AI, noțiunea de „temperatură” este un parametru intrigant care afectează originalitatea și diversitatea răspunsurilor generate. Imaginați-vă că modificați cantitatea de condimente dintr-un fel de mâncare după preferințele dumneavoastră personale.
În mod similar, o setare de temperatură mai mare într-un model AI promovează o mai mare originalitate și diversitate în răspunsurile sale, la fel cum mai multe condimente pot face un fel de mâncare mai interesant, dar și mai puțin previzibil.
Asemenea unui traseu bine parcurs printr-o pădure, rezultatele modelului la temperaturi mai scăzute sunt mai conservatoare și respectă îndeaproape modelele pe care le-a identificat în timpul antrenamentului, producând răspunsuri mai sigure și mai previzibile.
Pe de altă parte, creșterea setării temperaturii împinge AI să-și genereze răspunsurile prin salturi de limbaj mai inovatoare sau neobișnuite. Acest lucru poate fi util în special atunci când căutați concepte noi sau când doriți ca AI să depășească soluțiile simple și acceptate.
Cu toate acestea, trebuie să se atingă un echilibru fin – prea multă căldură poate provoca reacții prea neregulate sau iraționale, la fel cum prea multă condimente ar putea domina aromele dintr-un fel de mâncare.
Așa cum un bucătar modifică căldura pentru a obține echilibrul ideal de gusturi într-o capodopera culinară, puteți personaliza rezultatul AI în Prompt Engineering modificând cu atenție setarea temperaturii pentru a se potrivi cu cantitatea dorită de inovație și risc.
18. Descrieți un scenariu în care ați folosit Prompt Engineering pentru a analiza și analiza seturi de date complexe folosind un model de limbaj.
Sarcina dintr-un proiect care conținea un set extins de date de intrare de la mai multe platforme a fost să condenseze această cantitate masivă de date în informații utile.
Setul de date a fost extins și bogat în opinii complexe, preferințe și recomandări dispersate într-o varietate de medii, inclusiv răspunsuri structurate la sondaje și observații nestructurate pe rețelele sociale.
Subtilitățile limbajului și emoțiile transmise în comentarii au depășit sfera metodelor convenționale de analiză a datelor, forțând o strategie mai sofisticată.
Folosind Prompt Engineering, am creat un set de solicitări care au direcționat AI să grupeze mai întâi intrarea în funcție de categorii precum caracteristici, asistență pentru clienți, cost etc.
AI a fost apoi solicitat din nou, de data aceasta să rezume sentimentele, să identifice problemele recurente și chiar să recomande posibile zone de dezvoltare pe baza substanței comentariilor, analizând fiecare categorie.
Cu ajutorul acestei proceduri metodice de incitare, AI a reușit să devină un analist de date desăvârșit care ar putea interpreta date complicate, nestructurate și să tragă concluzii și modele din acestea.
Schimbările direcționate și luarea deciziilor strategice au fost posibile prin raportul amănunțit și acționabil, care a rezumat esențialul contribuției clienților.
19. Cum ați folosi Prompt Engineering pentru a îmbunătăți acuratețea și relevanța răspunsurilor unui model AI într-un domeniu specializat, cum ar fi legal sau medical?
Prin Prompt Engineering, acuratețea și relevanța unui model AI în domenii specializate, cum ar fi domeniul juridic sau medical, pot fi îmbunătățite prin echilibrarea atentă a specificității, contextului și cunoștințelor de domeniu.
Solicitările trebuie să fie proiectate cu atenție pentru a orienta IA în parametrii stricti ai standardelor profesionale și a terminologiei, deoarece aceste domenii sunt vitale și depind de acuratețe și fiabilitate.
De exemplu, în domeniul juridic, s-ar putea crea solicitări pentru a include anumite legislații legale, jurisprudență și referințe, încurajând AI să-și formuleze răspunsurile prin terminologia juridică și precedentele acceptate.
Similar cu aceasta, solicitările din domeniul medical pot folosi ghidurile clinice, terminologia medicală și criteriile de diagnostic pentru a garanta că răspunsurile AI respectă standardele etice și medicale.
Prin utilizarea acestei metode, rezultatele AI devin mai precise și relevante, în același timp fiind mai strâns aliniate cu cunoștințele specifice și complexitățile procedurale ale sectorului relevant.
AI devine un instrument mai util și poate produce rezultate care respectă complexitatea și profunzimea bazelor de cunoștințe specializate prin încorporarea perspectivelor și contextelor specifice domeniului în solicitări.
20. Discutați rolul Prompt Engineering în atenuarea problemei „halucinațiilor” în modelele de limbaj.
In modelarea limbajului, termenul „halucinație” se referă la situații în care AI produce date care nu se bazează pe acuratețea faptică sau pe realitate; este comparabil cu un povestitor care creează o narațiune bazată exclusiv pe fantezie.
Această problemă este mai evidentă în activitățile care au nevoie de informații precise și de încredere, ceea ce face ca materialul generat de AI să fie dificil de utilizat și de încredere.
Pentru a atenua această problemă, inginerie promptă este esențială, deoarece direcționează cu atenție IA spre producerea de rezultate mai verificabile și bazate pe dovezi.
Aceasta implică crearea de solicitări care subliniază în mod specific necesitatea faptului și a corectitudinii, fie sfătuind AI să se bazeze pe surse de date de încredere, fie indicând gradul de încredere în răspunsurile sale.
Pentru a promova o abordare mai critică și mai deschisă a producerii de cunoștințe, pot fi incluse și solicitări pentru a solicita AI să furnizeze referințe sau justificarea afirmațiilor sale.
Putem scădea foarte mult frecvența halucinațiilor prin îmbunătățirea interacțiunii noastre cu modelele AI prin indicații bine concepute, care vor crește fiabilitatea și credibilitatea conținutului produs de AI.
21. Cum prevedeți evoluția Prompt Engineering odată cu progresul tehnologiilor AI și ce competențe credeți că vor deveni mai importante?
Prompt Engineering este o profesie care se așteaptă să devină mult mai complexă și mai avansată pe măsură ce tehnologiile AI continuă să se îmbunătățească.
În viitor, Prompt Engineering va juca probabil un rol major în influențarea gândirii etice, a gândirii creative și a proceselor de învățare ale AI, pe lângă direcționarea capacității AI de a răspunde.
AI va deveni din ce în ce mai abil în a-și echilibra capacitatea de calcul cu intuiția umană, permițând interacțiuni mai sănătoase din punct de vedere moral, conștient de context și individualizate cu sistemele sale.
Inginerii prompti vor trebui să posede abilități, inclusiv empatie, raționament etic și gândire critică în acest mediu în schimbare.
Crearea de sugestii care încurajează comportamentul AI responsabil și avantajos va necesita o înțelegere profundă a implicațiilor etice ale materialului generat de IA, precum și capacitatea de a prevedea și înțelege cerințele diferite și complicate ale utilizatorilor.
În plus, pentru a împinge frontierele a ceea ce AI poate realiza în cooperare cu direcția umană, creativitatea va fi crucială în descoperirea unor metode noi de a se angaja cu AI.
Tabilitatea de a conduce și de a interacționa cu succes cu AI prin Inginerie promptă va fi un talent vital, combinând perspicacitatea tehnică cu perspective centrate pe om, pe măsură ce IA devine din ce în ce mai împletită în toate părțile vieții și muncii.
22. Descrieți un proiect în care ați implementat tehnici Prompt Engineering pentru a îmbunătăți semnificativ eficiența unui proces de afaceri.
Într-un proiect recent, am revoluționat procedura de procesare a cererilor online a unui client cu amănuntul utilizând Prompt Engineering pentru a-și îmbunătăți operațiunile de asistență pentru clienți.
Când sistemul clientului a fost implementat pentru prima dată, acesta avea un chatbot simplu care putea răspunde la întrebări simple, dar avea probleme cu întrebările mai complicate din partea clienților.
Ca rezultat, a existat o rată mare de trimitere pentru agenții umani și un timp de rezoluție lung.
Am folosit abordări de ultimă oră Prompt Engineering pentru a reînnoi paradigma de interacțiune a chatbot-ului. Am creat un set de solicitări structurate care au inclus termeni și expresii specifici contextului pentru a ne ajuta să înțelegem mai bine intenția din spatele întrebărilor consumatorilor.
De exemplu, dacă un consumator a cerut o „politică de returnare”, solicitarea a fost concepută pentru a identifica subiectul și a colecta alte informații, cum ar fi tipul de produs și data achiziției, permițând răspunsuri mai precise.
Această strategie a crescut rata de rezoluție a primului contact, ceea ce a scăzut foarte mult necesarul de implicare umană.
În consecință, satisfacția clienților și eficiența răspunsului au crescut semnificativ. Chatbot-ul putea răspunde la o gamă mai mare de întrebări, iar atunci când a direcționat întrebări către agenți umani, informațiile erau clare și succinte, permițând răspunsuri mai rapide.
Acest proiect a servit ca exemplu al modului în care Prompt Engineering ar putea simplifica și îmbunătăți un proces obișnuit al companiei într-o operațiune eficientă care reduce costurile de operare și sporește satisfacția clienților.
23. Ce părere aveți despre potențialul ca Prompt Engineering să manipuleze sau să inducă în eroare și cum pot fi atenuate aceste riscuri?
Ingineria promptă are un potențial enorm de a îmbunătăți utilitatea AI, dar, dacă nu este verificată, ar putea manipula sau oferi rezultate false.
Această calitate cu două tăișuri rezultă din faptul că structurile prompte au un impact semnificativ asupra răspunsurilor AI, influențându-le să urmeze căi specifice sau să tragă concluzii care ar putea să nu fie obiective.
De exemplu, inteligența artificială poate oferi rezultate care propagă informații false sau idei cu prejudecăți dacă solicitările implică în liniște anumite opinii sau omit detalii importante.
Transparența și standardele etice trebuie să fie încorporate în proiectarea și execuția inițiativelor Prompt Engineering pentru a reduce aceste pericole.
Includerea unei varietăți de părți interesate în procesul de proiectare promptă pentru a evalua și analiza indicațiile pentru potențiale părtiniri sau aspecte manipulative este o modalitate eficientă de a încorpora controale și echilibrări.
În plus, crearea de sisteme AI cu funcții de securitate încorporate care identifică și evidențiază indicii potențial înșelătoare ar putea ajuta la prevenirea abuzului.
În plus, este esențial să se promoveze o cultură etică în jurul creării și utilizării IA, susținută de reglementări explicite și instruire continuă în practicile etice de IA.
Încurajarea comportamentelor etice și educarea dezvoltatorilor și utilizatorilor cu privire la consecințele Prompt Engineering sunt esențiale pentru a ne asigura că progresele în tehnologia AI sunt utilizate în mod corespunzător. Luând o atitudine proactivă, putem păstra integritatea interacțiunilor AI și ne putem asigura că tehnologia este întotdeauna utilă societății.
24. Cum ați aborda construirea unui prompt multimodal care combină text și imagini pentru o sarcină complexă?
Este necesară o strategie sofisticată pentru a integra cu succes indiciile verbale și vizuale atunci când se creează un prompt multimodal care combină textul și elementele vizuale.
Acest lucru va îmbunătăți capacitatea IA de a îndeplini sarcini provocatoare care necesită înțelegerea intrărilor din mai multe modalități senzoriale.
O prezentare multimedia în care fiecare modalitate de informare o susține pe cealaltă și oferă un context mai profund și mai cuprinzător pentru munca depusă este similară cu tipul de inginerie promptă pe care o necesită acest tip de exercițiu.
Când creați o campanie publicitară, de exemplu, promptul poate conține imagini care descriu stilul campaniei, schema de culori și starea de spirit dorită, în plus față de o scurtă descriere verbală a obiectivelor campaniei, a publicului țintă și a tonului emoțional dorit.
Împreună, acestea permit AI să „vadă” și „să citească” cerințele în același timp, ceea ce duce la o înțelegere mai aprofundată a subtilităților proiectului. În timp ce fotografiile pot oferi ca mostre specifice ale stilului și dispoziției de imitat, textul poate instrui AI cu privire la obiective strategice și noțiuni abstracte.
Este important să vă asigurați că în timp ce creați aceste solicitări, textul și elementele vizuale nu sunt doar pertinente și ușor de înțeles, ci și aranjate astfel încât să se îmbunătățească și să se explice reciproc.
Poate fi necesar să echilibrați intrările astfel încât niciuna să nu le depășească pe celelalte prin teste și modificări repetate.
Puteți utiliza pe deplin sisteme AI sofisticate, construind cu atenție aceste indicii multimodale, care le vor permite să facă și să înțeleagă activități dificile, creative la un nivel de sofisticare care este comparabil cu cel al oamenilor.
25. În ce moduri poate contribui Prompt Engineering la explicabilitatea și transparența deciziilor de model AI?
Construirea încrederii și înțelegerii între sistemele AI și utilizatorii acestora necesită atât explicabilitatea, cât și transparența deciziilor privind modelele AI, ambele putând fi îmbunătățite considerabil printr-o inginerie promptă.
Putem instrui AI nu numai să dea răspunsuri, ci și să explice logica sau sursele de date care susțin acele răspunsuri prin proiectarea atentă a prompturilor.
Această metodă este comparabilă cu un profesor care comunică o idee dificilă unui elev, unde procesul de explicație este la fel de semnificativ ca și soluția.
De exemplu, un prompt poate fi conceput nu numai pentru a sugera un posibil diagnostic, ci și pentru a furniza simptomele, informațiile de susținere și cercetarea științifică pentru această concluzie într-o situație în care un model AI este utilizat pentru a ajuta la diagnosticarea medicală.
Acest tip de interogare invită AI să „își arate munca”, explicând cum a ajuns la o anumită concluzie. Acest lucru ajută la creșterea vizibilității procesului de luare a deciziilor AI și face mai simplu pentru medici să verifice și să își pună încrederea în el.
Transparența poate fi îmbunătățită și mai mult prin utilizarea Prompt Engineering pentru a cere modelelor AI să ofere citate sau link-uri către sursele de date pe care le-au consultat sau pentru a descrie alte rezultate la care s-au gândit.
Această abordare ilustrează procesele decizionale ale modelului și ajută părțile interesate să înțeleagă sfera și complexitatea datelor pe care IA le ia în considerare.
În consecință, Prompt Engineering apare ca un instrument puternic pentru descifrarea procedurilor AI, făcându-le mai ușor de înțeles și accesibile clienților. Acest lucru creează încredere și dependență de soluțiile AI în aplicații cruciale.
26. Discutați o situație în care a trebuit să utilizați Prompt Engineering pentru a asigura conformitatea cu reglementările privind confidențialitatea datelor în ieșirile AI.
Într-un proiect care implică un sistem de asistență pentru clienți alimentat de inteligență artificială pentru un furnizor de servicii medicale, ne-am confruntat cu obstacolul critic al respectării cerințelor severe de confidențialitate a datelor, cum ar fi HIPAA în Statele Unite.
AI trebuie să respecte cu strictețe reglementările care protejează confidențialitatea și securitatea datelor pacienților, deoarece a fost creat pentru a răspunde întrebărilor delicate ale pacienților și pentru a oferi îndrumări personalizate.
Am folosit abordări Prompt Engineering pentru a include verificări explicite de confidențialitate în rutina de procesare a AI, asigurându-ne că sistemul menține aceste cerințe de confidențialitate.
Pentru a împiedica AI să producă informații de identificare personală, de exemplu, am creat solicitări care i-au dat instrucțiuni pentru a anonimiza orice astfel de informații.
Aceasta a implicat modificarea răspunsurilor AI, astfel încât numele, datele precise sau orice alte informații care pot fi utilizate pentru a identifica un pacient au fost eliminate, chiar dacă intrarea a avut astfel de informații.
Instrucțiunile au fost, de asemenea, menite să reamintească AI de mediul în care funcționează, determinând-o să evidențieze răspunsuri care necesitau o atenție mai atentă sau sensibilitate.
Această strategie în două direcții, care a instruit AI cu privire la modul de a gestiona datele sensibile și a verificat în mod regulat conformitatea, a fost esențială pentru păstrarea confidențialității și acurateței datelor pacienților.
Pe lângă faptul că a ajutat la respectarea obligațiilor legale, implementarea acestor instrucțiuni concepute atent a fost crucială pentru a stimula încrederea utilizatorilor și pentru a se asigura că sistemul AI este atât util, cât și ținând cont de problemele de confidențialitate.
27. Cum echilibrați nevoia de creativitate și nevoia de acuratețe în Prompt Engineering, în special în aplicațiile sensibile?
Este nevoie de o planificare atentă care ia în considerare atât avantajele, cât și dezavantajele capabilităților AI pentru a găsi un echilibru între necesitatea acurateței și inventivității în inginerie promptă, în special pentru aplicațiile sensibile.
Acest echilibru delicat este asemănător cu cel al unui artist care trebuie să respecte metodele meseriei lor, încercând totodată să transmită ceva proaspăt și semnificativ.
Precizia este crucială în aplicațiile sensibile, inclusiv în cele care necesită sfaturi financiare sau informații medicale. Solicitările trebuie să fie concepute astfel încât AI să urmărească îndeaproape datele validate și parametrii definiți, dând prioritate exactității faptelor și fiabilității.
Pentru a vă asigura că interpretările creative nu duc la greșeli clinice, puteți instrui în mod specific AI să își bazeze răspunsurile pe cele mai recente recomandări clinice și pe cercetări evaluate de colegi atunci când creați solicitări pentru un instrument de diagnosticare medicală.
Dar creativitatea nu trebuie ignorată complet, mai ales atunci când s-ar putea îmbunătăți experiența utilizatorului sau oferiți informații mai perspicace.
În aceste situații, creativitatea poate fi inclusă în siguranță, permițând AI să experimenteze diverse abordări pentru transmiterea cu acuratețe a datelor, inclusiv prin producerea de analogii, grafice sau explicații alternative care ar putea ajuta consumatorii să înțeleagă și să găsească materialul complicat mai interesant.
Secretul este de a organiza solicitările astfel încât rezultatele creative ale AI să fie limitate la ceea ce este adevărat și potrivit pentru acea situație particulară.
28. Puteți descrie o tehnică de optimizare a solicitărilor pentru viteză și eficiență de calcul în aplicații în timp real?
În aplicațiile în timp real, optimizarea vitezei rapide și a eficienței de calcul sunt critice, mai ales atunci când sistemele AI trebuie să reacționeze imediat, cum ar fi chatboții pentru asistența clienților sau instrumente interactive.
Simplificarea complexității solicitărilor și concentrarea pe reducerea sarcinii de calcul fără a compromite calibrul răspunsurilor este o strategie eficientă.
O abordare principală este de a simplifica structura prompturilor. Acest lucru implică evitarea întrebărilor extrem de complicate sau profund imbricate, deoarece acestea pot forța modelul să întreprindă proceduri de inferență mai consumatoare de timp și mai costisitoare din punct de vedere computațional.
Alternativ, solicitările pot fi făcute pentru a fi clare și succinte, indicând acțiunea sau răspunsul necesar într-un mod ușor de înțeles.
De exemplu, promptul poate fi împărțit în întrebări mai concentrate, mai simple, la care AI-ul ar putea răspunde mai rapid decât să prezinte o interogare complexă, cu mai multe părți.
În plus, performanța poate fi crescută considerabil prin stocarea răspunsurilor populare sau prin folosirea de soluții șablon pentru subiectele solicitate frecvent.
Sistemul poate reduce necesarul de calcul în timp real, rezultând timpi de răspuns mai rapid, prin prevederea întrebărilor frecvente și precalcularea răspunsurilor acolo unde este practic.
Această metodă asigură că sistemul AI este receptiv chiar și în situații de mare cerere, prin accelerarea interacțiunii și reducerea sarcinii sale de calcul. Aceste metode sprijină buna funcționare a aplicațiilor în timp real, oferind interacțiuni AI prompte și de încredere, care sunt esențiale atât pentru eficacitatea operațională, cât și pentru fericirea utilizatorilor.
29. Cum ați folosi Prompt Engineering pentru a dezvolta o soluție bazată pe inteligență artificială pentru o problemă nouă, unde există puține precedente stabilite?
Când utilizați Prompt Engineering, trebuie să utilizați o abordare inventiva și exploratorie atunci când aveți de-a face cu o situație nouă pentru care există puține exemple.
Este ca și cum ai încerca să-ți găsești drumul printr-o țară necunoscută; trebuie să fii creativ și flexibil pentru a găsi răspunsurile potrivite.
Prima fază constă în realizarea unui studiu aprofundat și înțelegerea domeniului problemei, obținând cât mai multe date posibile despre probleme sau scenarii conexe care sunt comparabile.
Prompt-urile pot fi apoi proiectate cu atenție pentru a direcționa IA pe măsură ce extrapolează de la cazuri bine cunoscute la noua problemă.
Acest lucru ar putea presupune formularea unei secvențe de interogări de investigație care să motiveze AI să producă mai multe rezoluții sau teorii posibile bazate pe domenii conexe ale cunoașterii. În timp ce se asigură că răspunsurile AI sunt susținute de fapte relevante și deducție logică, aceste sugestii ar trebui create pentru a încuraja inovația.
După ce sunt produse concepte preliminare, indicațiile pot fi îmbunătățite iterativ prin adăugarea de informații și rezultate din cercetarea inițială pentru a direcționa atenția AI către linii de investigație mai interesante. Acest procedeu este similar cu sculptura, în care materia primă este rafinată și sculptată prin încercări repetate.
Aici, Prompt Engineering servește ca un cadru dinamic pentru învățarea și adaptarea iterativă, pe lângă faptul că este un instrument de elicitare. Acest lucru permite AI să-și îmbunătățească rezultatele, aliniindu-le cu cunoștințele în evoluție ale problemei.
Această metodă folosește adaptabilitatea și puterile de învățare ale AI pentru a permite crearea de soluții personalizate pentru probleme de ultimă oră.
30. Ce metode folosiți pentru a fi la curent cu cele mai recente progrese și cele mai bune practici în Prompt Engineering?
Menținerea cunoștințelor și garantarea implementării cu succes în Prompt Engineering necesită să fiți la curent cu cele mai recente dezvoltări și bune practici.
Strategia mea combină educația continuă cu implicarea activă în comunitățile profesionale.
În primul rând, citesc adesea publicații academice și merg la conferințe și seminarii web despre inteligența artificială și masina de învățare.
Aceste materiale sunt esențiale pentru a afla despre studii recente, noi direcții în domeniul ingineriei prompte și metode de ultimă oră.
Cercetări recente prezentate la conferințe precum NeurIPS sau în reviste precum Journal of Inteligenta Artificiala Cercetarea este adesea aplicabilă imediat sau adaptabilă din munca mea.
De asemenea, particip activ la rețelele profesionale și forumurile online în care practicienii fac schimb de probleme, soluții și studii de caz.
Schimbul de cunoștințe în timp real este facilitat în mare măsură de mediile de învățare bazate pe comunitate, cum ar fi cele găsite pe platforme precum Stack Overflow, GitHub și grupuri LinkedIn.
Interacțiunea cu aceste comunități oferă o perspectivă mai largă asupra modului în care diferite strategii sunt implementate cu succes în diferite sectoare și aplicații, pe lângă faptul că ajută la rezolvarea unor probleme particulare.
Combinând angajamentul comunității cu rigoarea academică, pot rămâne la vârful Prompt Engineering și îmi pot îmbunătăți munca cu cele mai recente informații și tehnici.
31. Ce ai acorda prioritate în primele săptămâni la locul de muncă dacă ai fi angajat?
Dacă sunt angajat, mi-aș dedica primele săptămâni de muncă pentru a obține o înțelegere fermă a obiectivelor, culturii și procedurilor de operare ale companiei.
Pentru ca integrarea și contribuția să aibă succes, această fundație este esențială. Aș acorda o prioritate ridicată stabilirii de relații cu membri importanți ai echipei din diferite departamente pentru a realiza acest lucru.
Discuția cu colegii pentru a afla despre luptele, metodele și realizările lor ar fi benefic pentru mine, deoarece ar clarifica dinamica internă și mi-ar arăta cum expertiza mea în Prompt Engineering poate sprijini cel mai bine obiectivele organizației.
În același timp, m-aș scufunda în a cunoaște orice proiecte curente de Prompt Engineering sau domenii în care abilitățile mele pot fi folosite. Aceasta implică analiza inițiativelor anterioare și a rezultatelor acestora pentru a determina ce a funcționat și ce nu a funcționat corect.
Aș începe să subliniez primele contribuții pe care le-aș putea aduce după ce am luat în considerare aceste realizări, notând atât câștigurile pe termen scurt, cât și pe termen lung.
Folosind această strategie, pot fi sigur că nu numai că ofer valoare de la început, ci și că mă aliniez la obiectivele strategice ale companiei, care mă vor pregăti pentru succesul în carieră.
Concluzie
În rezumat, cunoașterea Prompt Engineering este crucială pentru cei care își propun să profite la maximum de tehnologia AI.
Interviurile din acest domeniu se concentrează adesea pe evaluarea capacității unui individ de a înțelege și de a influența comportamentul AI folosind indicații atente.
Aceste evaluări depășesc competențele și se adâncesc în considerații etice, precum și în capacitatea de a aplica IA în scenarii diverse și uneori complexe.
Prin urmare, pregătirea pentru interviuri necesită o înțelegere atât a tehnologiei în sine, cât și a implicațiilor sale în lumea reală, asigurându-se că candidații sunt echipați pentru a contribui eficient în acest domeniu dinamic și în evoluție rapidă.
Pentru asistență cu pregătirea interviului, vezi Seria de interviuri a lui Hashdork.
Lasă un comentariu