Obsah[Skryť][Šou]
- 1. Čo je rýchle inžinierstvo a prečo je dôležité v kontexte modelov AI, ako je GPT-4?
- 3. Ako by ste navrhli výzvu na vygenerovanie jednoduchej vecnej odpovede, napríklad hlavného mesta krajiny?
- 6. Opíšte scenár, v ktorom by rýchle inžinierstvo mohlo výrazne zlepšiť kvalitu odozvy AI.
- 7. Ako pristupujete k ladeniu a zlepšovaniu výzvy, ktorá neustále prináša neuspokojivé odpovede z modelu AI?
- 8. Diskutujte o vplyve hlavných otázok v Prompt Engineering a o tom, ako môžu skresliť odpovede AI.
- 9. Ako podľa vašich skúseností ovplyvňuje výber jazyka v prompte výstup viacjazyčného modelu AI?
- 10. Môžete opísať komplexnú úlohu, ktorú ste zautomatizovali alebo zlepšili pomocou sofistikovaného promptného inžinierstva?
- 11. Ako by ste vytvorili výzvu na vyvolanie kreatívneho rozprávania z modelu AI?
- 12. Vysvetlite, ako môžete použiť Prompt Engineering na zlepšenie schopnosti učenia sa jazykového modelu v „niekoľkých“ scenároch.
- 13. Aké stratégie by ste použili na minimalizáciu škodlivých skreslení v reakciách AI prostredníctvom rýchleho inžinierstva?
- 14. Diskutujte o koncepte „prompt chaining“ a o tom, ako ho možno použiť na zvládnutie viackrokových úloh s modelmi AI.
- 15. Ako sa dá promptné inžinierstvo použiť na doladenie jazykových modelov pre aplikácie špecifické pre doménu bez priameho preškolenia modelu?
- 16. S akými obmedzeniami ste sa stretli v Prompt Engineering a ako ste ich vyriešili?
- 17. Môžete vysvetliť, ako pojem „teplota“ v modeloch AI ovplyvňuje odozvy generované prostredníctvom rýchleho inžinierstva?
- 18. Opíšte scenár, v ktorom ste použili Prompt Engineering na analýzu a analýzu zložitých množín údajov pomocou jazykového modelu.
- 19. Ako by ste využili rýchle inžinierstvo na zlepšenie presnosti a relevantnosti odpovedí modelu AI v špecializovanej oblasti, ako je právna alebo lekárska oblasť?
- 20. Diskutujte o úlohe rýchleho inžinierstva pri zmierňovaní problému „halucinácií“ v jazykových modeloch.
- 21. Ako predpokladáte vývoj rýchleho inžinierstva s pokrokom v technológiách AI a aké zručnosti sa podľa vás stanú dôležitejšími?
- 22. Opíšte projekt, v ktorom ste implementovali techniky rýchleho inžinierstva, aby ste výrazne zlepšili efektivitu obchodného procesu.
- 23. Čo si myslíte o potenciáli rýchleho inžinierstva manipulovať alebo zavádzať a ako možno tieto riziká zmierniť?
- 24. Ako by ste pristúpili k vytvoreniu multimodálnej výzvy, ktorá kombinuje text a obrázky pre komplexnú úlohu?
- 25. Akými spôsobmi môže rýchle inžinierstvo prispieť k vysvetliteľnosti a transparentnosti rozhodnutí o modeli AI?
- 26. Diskutujte o situácii, keď ste museli použiť rýchle inžinierstvo na zabezpečenie súladu s nariadeniami o ochrane údajov vo výstupoch AI.
- 27. Ako vyvažujete potrebu kreativity a potrebu presnosti v promptnom inžinierstve, najmä v citlivých aplikáciách?
- 28. Môžete opísať techniku na optimalizáciu výziev pre rýchlosť a výpočtovú efektivitu v aplikáciách v reálnom čase?
- 29. Ako by ste použili rýchle inžinierstvo na vývoj riešenia založeného na umelej inteligencii pre nový problém, kde existuje len málo ustálených precedensov?
- 30. Aké metódy používate, aby ste boli informovaní o najnovších pokrokoch a osvedčených postupoch v rýchlom inžinierstve?
- 31. Čo by ste uprednostnili počas prvých týždňov v práci, ak by ste boli prijatí do zamestnania?
- záver
Prompt Engineering sa stal zručnosťou v meniacej sa oblasti umelej inteligencie a strojového učenia, najmä so vzostupom pokročilých modelov, ako je GPT 4.
V podstate rýchle inžinierstvo zahŕňa vytváranie vstupov (výzvy) pre AI na zlepšenie jej výstupu. Táto odbornosť je životne dôležitá, pretože priamo ovplyvňuje kvalitu, relevantnosť a praktickosť reakcií generovaných AI.
V čase, keď sa podniky a výskumníci vo veľkej miere spoliehajú na AI pri úlohách, ako napr analýza dát, tvorba obsahu a podpora rozhodovania Zvládnutie rýchleho inžinierstva znamená prispôsobenie týchto nástrojov potrebám.
Význam Prompt Engineering vyplýva z nutnosti prepojiť znalostnú bázu modelov AI so svetovo využiteľnými výsledkami.
Keďže modely AI sa čoraz viac integrujú do obchodných a výskumných operácií, schopnosť efektívne interagovať s týmito modelmi pomocou vytvorených výziev je nevyhnutná.
Nejde len o získanie odpovedí, ale aj o odvedenie AI od bežných problémov, ako je vytváranie irelevantných alebo neobjektívnych informácií a zabezpečenie etického fungovania.
Keďže AI pokračuje v expanzii naprieč sektormi – od zdravotníctva a práva až po oblasti – dopyt po profesionáloch schopných prispôsobiť schopnosti AI špecifickým kontextom stúpa.
V tomto článku sme zostavili zoznam otázok na inžiniersky pohovor, ktoré vám pomôžu pripraviť sa na pohovor a zabezpečiť si prácu, ktorú chcete.
1. Čo je rýchle inžinierstvo a prečo je dôležité v kontexte modelov AI, ako je GPT-4?
Prompt Engineering zohráva úlohu pri zapájaní sa do systémov AI, ako je GPT 4. Tento postup zahŕňa formulovanie otázok, pokynov alebo vyhlásení (označovaných ako „výzvy“), ktoré vedú modely AI k vytváraniu presných hodnotných odpovedí. Je to podobné ako vedieť položiť otázku, aby ste získali odpoveď od skúseného priateľa alebo knihovníka.
Význam rýchleho inžinierstva pri práci s modelmi AI, ako je GPT 4, nemožno z dôvodov dostatočne zdôrazniť;
- Potenciál odomknutia: GPT 4 a podobné modely AI majú znalosti. Dokáže vykonávať rôzne úlohy od písania a sumarizovania až po kódovanie a ďalšie. Prompt Engineering je nápomocný pri uvoľnení tohto potenciálu kladením vytvorených otázok.
- Zvýšenie presnosti: Formulácia výziev výrazne ovplyvňuje, ako dobre AI porozumie dotazu a podľa toho vytvorí výstup. Vytvorená výzva môže viesť k presným a kontextovo relevantným odpovediam.
- Podpora kreativity: Prostredníctvom rýchleho inžinierstva môžete preskúmať hranice toho, čo je AI schopná produkovať, či už ide o písanie v špecifickom štýle, generovanie originálnych konceptov, alebo dokonca vytváranie umeleckých výtvorov.
- Zvýšenie efektivity: Používanie vytvorených výziev môže zefektívniť komunikáciu. Pomôžu vám efektívne a stručne získať potrebné informácie alebo výsledky.
- Prispôsobenie odpovedí: Použitím odborných techník rýchleho inžinierstva je možné odpovede prispôsobiť tak, aby zodpovedali tónom, štruktúram alebo úrovniam detailov, čím sa zlepší výstup AI tak, aby vyhovovali aktuálnemu cieľu.
2. Môžete vysvetliť rozdiel medzi „nulovým“, „jednorázovým“ a „niekoľkým“ učením v kontexte jazykových modelov?
Uvedomte si, že zakaždým, keď niekoho učíte novú zručnosť, stupeň výučby, ktorý mu poskytujete, kolíše. To a to, čo sa deje s týmito nápadmi na učenie, sú dosť podobné.
Zero-Shot učenie
Zoberme si najprv učenie s nulovým výstrelom. Predstavte si, že by ste požiadali priateľa – v tomto scenári náš model AI –, aby vykonal úlohu, ktorú nikdy predtým nevykonal, bez toho, aby ste mu poskytli podrobné pokyny.
Jediné, čo môžete urobiť, je načrtnúť problém a dúfať, že to dokážu pomocou vedomostí, ktoré už majú. Učenie s nulovým záberom, ako sa používa v AI, sa týka požiadania modelu, aby dokončil úlohu bez akýchkoľvek predchádzajúcich presných prípadov.
Je to podobné, ako keby ste niekoho požiadali, aby pre vás skomponoval sonet o oceáne bez poskytnutia akýchkoľvek ukážok. Na odpoveď model využíva svoje všeobecné znalosti jazykov a sveta.
Jednorazové vzdelávanie:
Keď prejdeme k jednorazovému učeniu, predstavte si, že dávate svojmu priateľovi jeden príklad a potom ho požiadate, aby vykonal zadanie.
Je to ako povedať: „Môžeš mi napísať báseň o oceáne, ako je táto, ktorú som našiel o horách?“ Majú model alebo referenčný bod poskytnutý týmto jedným príkladom.
Jeden príklad je uvedený pre model v jednorazovej učebnej technike AI a pokúša sa odvodiť potreby úlohy z tohto jedného prípadu. Je to spôsob, ako sa pýtať: „Dokážete urobiť niečo podobné, ako sa chystám?“
Niekoľkonásobné učenie:
A nakoniec, niekoľkonásobné učenie. Tu požiadate svojho priateľa, aby vykonal zadanie po tom, čo mu poskytnete niekoľko príkladov.
V nádeji, že skombinujú predmety a štýly, s ktorými sa stretli, môžete im ukázať niekoľko básní o prírodnom svete a potom požiadať o jednu o oceáne.
Učenie niekoľkých záberov, ako sa používa v AI, sa týka poskytovania modelu s obmedzenou sadou vzoriek, s ktorými sa dá pracovať. Pomáha to lepšie pochopiť očakávania a často prináša presnejšie alebo komplexnejšie výsledky.
V každom z týchto prípadov model AI využíva svoje predchádzajúce znalosti a všetky dodané príklady na pochopenie a dokončenie úlohy. Primárny rozdiel je v množstve a druhu smeru, ktorý nedostane žiadny, jeden alebo niekoľko prípadov.
Tieto techniky demonštrujú všestrannosť a flexibilitu modelu, čo mu umožňuje vykonávať rôzne úlohy aj s malým množstvom priameho vedenia. Je dôkazom toho, ako sofistikované a vnímavé sú súčasné modely AI, ktoré sú schopné „učiť sa v práci“ spôsobmi, ktoré sa niekedy zdajú byť celkom ľudské.
3. Ako by ste navrhli výzvu na vygenerovanie jednoduchej vecnej odpovede, napríklad hlavného mesta krajiny?
Kľúčom k vytvoreniu výzvy, ktorá vyvolá priamu a vecnú odpoveď – ako napríklad hlavné mesto krajiny – je dať ju jasne a konkrétne. Uistite sa, že AI dostane presne to, čo požadujete, bez možnosti nedorozumenia. Je to podobné, ako keď vás tlačí čas na ostrú otázku kompetentného známeho.
Tu je jeden spôsob, ako na to:
- Buďte priami: Ihneď požiadajte o priamy dopyt. Bitie o krík alebo výplň nie je potrebné. Považujte to za žiadanie pokynov; čím konkrétnejší budete, tým rýchlejšie sa dostanete do cieľa.
- Definujte úlohu: Overte si, či výzva jasne ukazuje, že hľadáte vecnú odpoveď. To pomáha pri nasmerovaní AI, aby využívala svoju vedomostnú základňu namiesto svojich tvorivých alebo inferenčných schopností.
- Poskytnite kontext, ak je to potrebné: Kontext môže byť občas užitočný, najmä ak existuje možnosť nedorozumenia. Ale v prípade hlavných miest je to zvyčajne jednoduché.
- Urobte to jednoducho: Nepridávajte do výzvy nadbytočné podrobnosti, aby ste ju sťažili. Ak chcete udržať pozornosť AI na aktuálnej úlohe, držte sa základov.
Toto je ilustrácia výzvy, ktorá uplatňuje tieto myšlienky:
"Aké je hlavné mesto Francúzska?"
Toto je veľmi jasný, priamy príkaz, ktorý neumožňuje žiadny zmätok. Poskytuje AI presne to, čo potrebujete, čo je priama faktická informácia.
To znižuje pravdepodobnosť získania príliš podrobnej odpovede, pretože AI vie, že má odpovedať len informáciami, ktoré ste požadovali.
Všetko závisí od dobrej komunikácie a rýchleho a jasného získania požadovaných informácií.
4. Aké úvahy by sa mali brať do úvahy pri formulovaní výziev na zabezpečenie etických a nezaujatých výstupov z modelu AI?
Vytváranie výziev pre modely AI je podobné vyjednávaniu o náročnom sociálnom prostredí, najmä ak sú cieľom nestranné a etické výstupy.
Mali by ste hovoriť s rozvahou, slušne a uvedomovať si možné dôsledky svojich slov. Nasleduje niekoľko dôležitých vecí, ktoré si treba zapamätať:
Jasnosť a neutralita
Najprv poskytnite neutrálny a jasný jazyk. Vaša výzva sa musí podobať spravodlivému a nestrannému spravodajskému článku, ktorý uvádza fakty bez uprednostňovania akejkoľvek strany.
Pomáha to zabrániť tomu, aby AI nebola zaujatá alebo aby nebrala určité predpoklady za samozrejmosť.
Kultúrna citlivosť
Rozpoznať a rešpektovať kultúrne zvláštnosti a citlivosti. Je to ako byť dobre vychovaným hosťom u niekoho doma; chcete prejaviť ohľaduplnosť k ich tradíciám a zásadám.
To znamená držať sa ďalej od predsudkov a uistiť sa, že vaše pokyny neúmyselne nepodporujú škodlivé predsudky.
Súkromie a dôvernosť
Premýšľajte o tajomstve a súkromí, ako keby ste lipli na časopise niekoho iného. Keďže by ste nechceli prezradiť súkromné alebo citlivé informácie bez povolenia, uistite sa, že vaše pokyny nenabádajú AI k výsledkom, ktoré by mohli narušiť niečie súkromie.
skupín spoločnosti
Podporujte inkluzívnosť tým, že budete mať na pamäti rôzne uhly pohľadu. Predstavte si to ako organizáciu večere, kde sa berú do úvahy nutričné potreby a preferencie každého človeka.
Uistite sa, že vaše výzvy sú inkluzívne a ohľaduplné k ľuďom s rôznymi identitami, skúsenosťami a zázemím.
Vyhýbanie sa škodám
Uistite sa, že vaše pokyny neúmyselne nepodporujú zlé alebo škodlivé správanie. Je to porovnateľné s lekárskym princípom „neškodiť“.
Chcete sa uistiť, že obsah alebo informácie vytvorené AI nebudú podporovať zlé správanie alebo negativitu.
Faktická presnosť
Pri vytváraní výziev pre informačný obsah sa snažte zamerať na tie, ktoré podporujú faktickú presnosť. Je to porovnateľné s dvojitou kontrolou zdrojov výskumnej práce.
Najmä v situáciách, keď je presnosť kritická, povzbuďte AI, aby sa spoliehala na potvrdené informácie.
Etické úvahy
Nakoniec sa zamyslite nad tým, ako by vaše výzvy mohli ovplyvniť väčšie etické problémy. To znamená zvážiť, ako by reakcie AI mohli ovplyvniť spoločenské normy a hodnoty.
Ide o to konať ako zodpovedný člen komunity a zabezpečiť, aby vaše skutky – alebo v tomto príklade vaše podnety – podporovali všeobecné blaho.
5. Ako špecifickosť a štruktúra výzvy ovplyvňuje výstup jazykového modelu?
Rovnako ako ingrediencie a recept majú významný vplyv na konečný produkt jedla, ktoré pripravujete, tak aj špecifickosť a štruktúra výzvy na výstupe jazykový model.
Je pravdepodobnejšie, že pripravíte jedlo, ktoré splní vaše očakávania, keď použijete presné komponenty a budete dodržiavať recept.
Podobne môžete úspešnejšie nasmerovať jazykový model a získať výsledky, ktoré takmer zodpovedajú vašim cieľom, pomocou dobre štruktúrovanej a presnej výzvy.
Vplyv špecifickosti
Presnosť v odpovediach: Jazykový model poskytne odpoveď, ktorá je presnejšia, ak poskytnete podrobnejšiu výzvu.
Je to podobné, ako keby ste niekomu poskytli dôkladné pokyny, a nie len identifikáciu miesta. Je pravdepodobnejšie, že do cieľa dorazia presne a bez zbytočných odbočiek, ak budú postupovať podľa dôkladných pokynov.
Relevantnosť: Použitie presných signálov pomáha modelu pochopiť pozadie a dôležitosť vašej požiadavky. Je to podobné ako pri cielenom vyhľadávaní kľúčových slov na internete; čím viac sa sústredíte, tým relevantnejšie budú výsledky vyhľadávania.
Znížená nejednoznačnosť: Byť špecifický znižuje nejednoznačnosť. Je to podobné, ako keď sa uistíte, že dostanete presne to, čo chcete a kedy to chcete, tým, že budete mať jasno v objednávke v reštaurácii.
Vplyv štruktúry
Návod na formát odpovede: Formát odpovede možno určiť podľa spôsobu napísania výzvy. Model s väčšou pravdepodobnosťou odpovie, ak je vaša výzva usporiadaná ako otázka.
Model môže pokračovať v príbehu alebo ponúkať podrobnosti o výroku, ak je organizovaný ako výrok.
Tok informácií: Obsah odpovede sa riadi dobre štruktúrovanou otázkou. Funguje podobne ako vytváranie agendy stretnutí v tom, že uľahčuje organizáciu konverzácie a pokrýva príslušné témy v rozumnom poradí.
Úroveň zapojenia: Úroveň zapojenia výstupu môže byť ovplyvnená aj jeho formátom. Zaujímavú a inovatívnu odpoveď možno získať štruktúrovaním výzvy napríklad ako kreatívneho príbehu, a nie len priamym dopytom.
6. Opíšte scenár, v ktorom by rýchle inžinierstvo mohlo výrazne zlepšiť kvalitu odozvy AI.
Povedzme, že pracujete na projekte, v ktorom chcete ilustrovať spojenie technológie a tradičných umeleckých foriem zahrnutím časti poézie vytvorenej umelou inteligenciou do antológie súčasnej poézie ovplyvnenej klasickými témami.
Najprv by ste mohli povedať AI, aby „napísala báseň“, ale výstup môže byť príliš všeobecný alebo nekonzistentný s klasickým predmetom vášho projektu. V tejto situácii možno použiť rýchle inžinierstvo na zlepšenie kalibru a použiteľnosti odpovedí AI.
Akonáhle zúžite svoju výzvu na niečo cielenejšie, ako napríklad „Napíšte báseň v štýle Shakespearovho sonetu, ktorá skúma tému plynutia času v digitálnom veku“, dáte AI jasnú štruktúru, v ktorej bude pracovať: sonet formu, prikývnutie Shakespearovi a modernú tému zapracovať do zavedeného rámca.
To nielenže zaručuje, že vytvorené básne budú bezchybne zodpovedať predmetu a štylistickým kritériám vašej antológie, ale tiež to ukazuje, ako presné a jemné podnety môžu povzbudiť AI k tvorbe poézie, ktorá hlbšie rezonuje s určitými kreatívnymi nápadmi a cieľmi projektu.
V tomto prípade rýchle inžinierstvo zaisťuje, že technológia funguje ako skutočný partner pre spoluprácu v kreatívnom procese tým, že premosťuje priepasť medzi širokými možnosťami AI a zložitými požiadavkami kreatívneho úsilia.
7. Ako pristupujete k ladeniu a zlepšovaniu výzvy, ktorá neustále prináša neuspokojivé odpovede z modelu AI?
Je to ako pokúšať sa odladiť recept, ktorý bez ohľadu na to, ako presne budete postupovať podľa pokynov, jednoducho nevyjde správne, keď model AI neustále produkuje neprijateľné odpovede na výzvu.
Tajomstvom je identifikovať oblasti, ktoré je potrebné zlepšiť, a urobiť premyslené zmeny.
Najprv sa pozrite na samotnú žiadosť. Je to príliš zložité, príliš nepresné alebo by to mohlo ukazovať AI nesprávnym smerom? Malé úpravy jasnosti, špecifickosti a štruktúry výzvy môžu mať významný vplyv, podobne ako úprava chuti alebo času varenia receptu.
Potom skúste otázku upraviť rôznymi spôsobmi, aby ste videli, ako aj malé úpravy ovplyvňujú odpovede AI. Môže to znamenať zmenu znenia, pridanie ďalšieho vysvetlenia alebo dokonca uvedenie zamýšľaného formátu odpovede.
Považujte to za formu testovania chuti počas varenia, dolaďujte malé množstvá, kým nedosiahnete ideálny chuťový profil. Táto iteratívna metóda celkovo zlepší vaše schopnosti rýchleho inžinierstva tým, že vám pomôže pochopiť, ako AI vníma a reaguje na rôzne druhy pokynov, a pomôže vám vylepšiť vašu výzvu, aby ste získali lepšie odpovede.
8. Diskutujte o vplyve hlavných otázok v Prompt Engineering a o tom, ako môžu skresliť odpovede AI.
Podobne ako dopyt s menším zaujatím môže viesť ľudskú diskusiu, hlavné otázky v rýchlom inžinierstve majú podstatný vplyv na tón a smer odpovedí AI.
Tieto druhy dotazov predurčujú AI reagovať špecifickým spôsobom, pretože obsahujú implicitné predpoklady alebo vodítka o zamýšľanej odpovedi.
Umelá inteligencia môže napríklad odvodiť, že stres v súčasnom živote má priamy vplyv na šťastie, keď sa ho spýtame: „Ako obrovský stres moderného života prispieva k šťastiu?
To znižuje rozsah možných odpovedí a zavádza skreslenie do výstupu AI, čo môže zakryť zložitejšie alebo opačné názory.
Takéto otázky majú silný účinok v situáciách, kde je rozhodujúca nestrannosť a dôkladné preskúmanie pojmov. Vnútorná zaujatosť výzvy filtruje chápanie a reakciu AI, vďaka čomu je podobná noseniu tónovaných okuliarov, ktoré menia videnie sveta.
Aby sa to znížilo, používanie otvorených otázok bez predpokladov podporuje pestrejšiu a komplexnejšiu škálu odpovedí.
Táto metodika nielen zlepšuje kvalitu a konzistentnosť výstupov AI, ale podporuje aj morálnejšie a objektívnejšie zapojenie sa do týchto sofistikovaných jazykové modely, čo zaručuje, že AI funguje ako prispôsobivý nástroj, ktorý sa dokáže ponoriť do širokého spektra konceptov a hľadísk.
9. Ako podľa vašich skúseností ovplyvňuje výber jazyka v prompte výstup viacjazyčného modelu AI?
Jazyk použitý vo výzve môže mať veľký vplyv na výstup viacjazyčného modelu AI. Je to podobné tomu, ako sa rozprávanie toho istého príbehu v inom jazyku môže trochu alebo veľmi líšiť v závislosti od idiómu a kultúrneho kontextu.
Vyvolanie AI v určitom jazyku vám umožňuje prístup nielen ku komunikačnému kanálu, ale aj k rozmanitej škále jazykových a kultúrnych jemností, ktoré sú v tomto jazyku votkané.
Keď dostanete výzvu napríklad v japončine, odpovede môžu odrážať formálnosť a nepriamu povahu jazyka, zatiaľ čo keď dostanete rovnakú výzvu v španielčine, výsledky môžu byť priamejšie a expresívnejšie, čo odráža jazykové charakteristiky a kultúrne hodnoty typické pre španielčinu. - hovoriace kultúry.
Zručnosť AI a nuansy jej odpovedí môžu byť navyše ovplyvnené zložitosťou a rozmanitosťou jazyka. AI môže mať problémy so spracovaním jazykov s veľkou slovnou zásobou, mnohými dialektmi alebo zložitou gramatikou, čo môže ovplyvniť hĺbku, presnosť a kultúrnu relevantnosť výstupov.
To mi pripomína výzvy, ktorým čelí skúsený prekladateľ, ktorý musí okrem prekladu do slova do slova vyjadriť aj ducha a kultúrne podtexty zdrojového materiálu.
Aby boli odpovede AI presné a vhodné pre danú kultúru a kontext, je nevyhnutné, aby ste si pri interakcii s viacjazyčným modelom AI uvedomovali vlastnosti jazyka a kultúrny kontext, ktorý prináša.
10. Môžete opísať komplexnú úlohu, ktorú ste zautomatizovali alebo zlepšili pomocou sofistikovaného promptného inžinierstva?
V jednom zaujímavom projekte bolo dynamické, kontextovo orientované generovanie obsahu pre širokú škálu používateľských otázok na platforme zákazníckej podpory zjednodušené pomocou sofistikovaného rýchleho inžinierstva.
Široká škála tém platformy, od návrhov produktov až po technickú pomoc, predstavovala problém, pretože vyžadovala, aby AI nielen porozumela dotazu používateľa, ale tiež prispôsobila svoju odpoveď na základe kontextu, naliehavosti a individuálnych potrieb používateľa.
Aby sme to vyriešili, vyvinuli sme súbor stupňovitých výziev, ktoré klasifikovali dopyt používateľa, označovali dôležité komponenty a potom dynamicky upravovali tón odpovede, stupeň podrobnosti a obsah podľa predpokladaného významu a postoja dopytu.
Pomocou tejto metódy bola AI schopná vykonávať širokú škálu zložitých činností v rámci jedného stretnutia, ako je identifikácia technických problémov, pomoc používateľom s postupmi riešenia problémov a poskytovanie prispôsobených odporúčaní produktov.
Schopnosť AI poskytovať presné, kontextovo vhodné a ľahko použiteľné odpovede sa výrazne zlepšila rýchlou inžinierskou sofistikovanosťou, vďaka ktorej bol proces zákazníckej podpory efektívnejší, zaujímavejší a pre používateľov napĺňajúci.
11. Ako by ste vytvorili výzvu na vyvolanie kreatívneho rozprávania z modelu AI?
Ak chcete podporiť imaginatívne rozprávanie príbehov z modelu AI, musíte vytvoriť scenár podobným spôsobom, akým režisér dáva hercom súbor okolností – dosť na to, aby mohli začať, no zároveň ponechať priestor na ich interpretáciu.
Výzva by mala fungovať ako prázdne plátno, ktoré poskytuje kombináciu špecifík na riadenie trajektórie príbehu a otvorených komponentov na podporu umeleckej licencie. Jedným zo spôsobov, ako začať rozprávanie, by bolo vytvoriť pútavú scénu s postavami, náznakom konfliktu a jedinečným prostredím, ale s dostatočným priestorom na to, aby sa dej mohol uberať nepredvídateľnými zvratmi.
„V rušnom meste, kde je mágia skrytá na očiach, objaví mladý kúzelník starodávnu mapu vedúcu k stratenému artefaktu,“ môže byť zaujímavá výzva.
Nie sú však jediní, ktorí hľadajú. Vysvetlite ich cestu, pomenujte ťažkosti, s ktorými sa stretávajú, spojencov, ktorých získajú, a tajomstvá, ktoré sa dozvedia.“ Táto konfigurácia pozýva AI, aby vytvorila komplexnú tapisériu interakcií, dejových zvratov a zložitého budovania sveta, pričom ponúka jasný smer rozprávania a fantastické aspekty.
Tajomstvom je nájsť rovnováhu medzi štruktúrou a flexibilitou, čo umožňuje AI len toľko smeru, aby všetko bolo súdržné, ale aj dostatok priestoru na vyjadrenie svojej kreativity, čo poskytne pútavý a prekvapivý príbeh.
12. Vysvetlite, ako môžete použiť Prompt Engineering na zlepšenie schopnosti učenia sa jazykového modelu v „niekoľkých“ scenároch.
V „niekoľkokrát“ situácii učenia sa umenie rýchleho inžinierstva stáva dôležitým, keď je cieľom zlepšiť učebné schopnosti jazykového modelu s malým počtom prípadov.
Je to ako dať začínajúcemu maliarovi niekoľko príkladov skvelých ťahov na preštudovanie predtým, ako očakávate, že dokončí obraz; takéto príklady je potrebné starostlivo vyberať a prezentovať spôsobom, ktorý optimalizuje ich vzdelávaciu užitočnosť. V takejto situácii by sa výzvy mali použiť ako zdroj inšpirácie, ako aj usmernenia.
Nemali by len ukázať prácu, ktorú robíte, ale tiež obsahovať podprahové návrhy, ako riešiť súvisiace činnosti v budúcnosti.
Na tento účel môžu byť výzvy navrhnuté tak, aby obsahovali obmedzený počet vynikajúcich, rozmanitých príkladov, ktoré zachytávajú ducha zamýšľaného produktu. Pre každý prípad by bol poskytnutý jasný a stručný popis práce, ktorý povzbudí model, aby identifikoval základné vzory, princípy alebo štýly uvedené v príkladoch..
Ak je cieľom napríklad naučiť model písať v určitom literárnom štýle, výzvy môžu obsahovať niekoľko vzorových pasáží napísaných týmto štýlom, po ktorých bude nasledovať úloha, v ktorej model potrebuje použiť to, čo „pozoroval“ na vytvorenie nový kus.
Tento prístup zlepšuje schopnosť modelu zovšeobecniť z niekoľkých záberov na širší rozsah súvisiacich úloh tým, že mu pomáha pochopiť úlohu a internalizovať jemnosť uvedených príkladov.
13. Aké stratégie by ste použili na minimalizáciu škodlivých skreslení v reakciách AI prostredníctvom rýchleho inžinierstva?
Podobne ako záhradník, ktorý si starostlivo vyberá semená a stará sa o svoju záhradu, aby zabránil šíreniu inváznych druhov, aj minimalizácia škodlivých skreslení v odpovediach AI prostredníctvom rýchleho inžinierstva si vyžaduje premyslený a premyslený prístup.
Vytváranie výziev, ktoré sú prirodzene inkluzívne a nestranné, si vyžaduje dôkladnú pozornosť, aby ste sa vyhli používaniu jazyka alebo vytváraniu predpokladov, ktoré by mohli ovplyvniť výsledky AI.
Aby sa predišlo neúmyselnému posilňovaniu predsudkov alebo marginalizácii konkrétnych skupín, je dôležité pri používaní slov a výrazov postupovať opatrne.
Je to podobné ako pri použití filtra na vylúčenie nežiaducich materiálov, aby sa do AI dostali iba neutrálne, zdravé vstupy.
Veľmi efektívnou taktikou môže byť aj pridávanie výziev, ktoré špecificky podporujú vyšetrovanie iných hľadísk. To zahŕňa vývoj výziev, ktoré vyžadujú, aby AI zohľadnila a zobrazila rôzne uhly pohľadu alebo vytvorila odpovede, ktoré pokrývajú široké spektrum sociálnych, kultúrnych a osobných prostredí.
Je to porovnateľné s podporou rozsiahlej konverzácie v diskusnej skupine, kde je názor každého človeka rešpektovaný a vypočutý.
Zámerom integrácie týchto techník do rýchleho inžinierstva je nasmerovať AI tak, aby poskytovala odpovede, ktoré sú nielen zbavené škodlivých predsudkov, ale sú tiež vylepšené rozmanitosťou uhlov pohľadu, čím sa podporuje civilnejší a ústretovejší vzťah s technológiou.
14. Diskutujte o koncepte „prompt chaining“ a o tom, ako ho možno použiť na zvládnutie viackrokových úloh s modelmi AI.
Nový prístup k zapojeniu AI, rýchle reťazenie, je ako viesť niekoho cez komplikované bludisko s radom strategicky umiestnených smeroviek.
Umelá inteligencia je krok za krokom sprevádzaná každým ukazovateľom (v tomto príklade výzvou) prostredníctvom série činností alebo procesov myslenia, pričom stavia na údajoch alebo výstupoch z predchádzajúceho kroku, aby sa priblížila k výsledku. Podobne ako je komplikovaný recept rozdelený na sériu diskrétnych, stráviteľných inštrukcií, tento prístup funguje obzvlášť dobre pri zložitých alebo viackrokových úlohách, ktoré nemožno primerane spracovať jedným dotazom.
Rýchle reťazenie umožňuje viesť AI činnosťou, ktorá si vyžaduje viac ako jednoduchú odpoveď z hľadiska pochopenia alebo syntézy údajov.
Napríklad, ak je úlohou vykonať výskum, zhrnúť výsledky a potom formulovať otázky na základe zhrnutia, každá fáza bude riešená inou prispôsobenou výzvou.
AI môže byť požiadaná, aby zhromaždila údaje o subjekte v prvej požiadavke, zhrnula ich v druhej výzve a potom použila súhrn na formulovanie inteligentných dotazov v tretej výzve.
Poskytnutím podrobných pokynov AI sa môže sústrediť a založiť svoje odpovede na relevantných a kontextových údajoch, čím sa získajú dôkladnejšie, logickejšie a hodnotnejšie výsledky.
15. Ako sa dá promptné inžinierstvo použiť na doladenie jazykových modelov pre aplikácie špecifické pre doménu bez priameho preškolenia modelu?
Prompt Engineering je rýchly spôsob úpravy jazykových modelov pre aplikácie špecifické pre doménu bez nutnosti priameho preškolenia modelu; funguje podobne ako súprava špecializovaných objektívov, ktoré zaostrujú fotoaparát na konkrétny objekt bez toho, aby sa zmenil samotný fotoaparát.
Odpovede modelu môžete zmeniť tak, aby zodpovedali špecializovaným znalostiam, slovnej zásobe a cieľom konkrétnej oblasti, a to vytvorením výziev, ktoré zachytávajú podstatu a jemnosti tejto konkrétnej domény.
To si vyžaduje sofistikované pochopenie terminológie a potrieb domény spolu s novým spôsobom vytvárania podnetov, ktoré dokážu z modelu vylákať primeraný stupeň detailov a odbornosti.
Napríklad v lekárskom prostredí je možné použiť medicínsky jazyk, odkazovať na bežné zdravotné situácie a napodobňovať formát a obsah formálnej lekárskej komunikácie.
Podobne aj citácie judikatúry, právna terminológia a formáty dokumentov môžu byť považované za spúšťače právnej aplikácie.
S cieľom poskytnúť výstupy, ktoré sú relevantnejšie, presnejšie a užitočnejšie pre činnosti jedinečné pre danú doménu, táto stratégia v podstate „pripravuje“ AI tak, aby fungovala v rámci koncepčných a jazykových rámcov uvažovanej domény.
Je to metóda zamerania širokých všeobecných schopností modelu do úzkeho lúča odborných znalostí, pričom sa využíva základná inteligencia modelu spôsobom, ktorý je špecifický pre požiadavky určitej domény, a to všetko bez zmeny samotného základného modelu.
16. S akými obmedzeniami ste sa stretli v Prompt Engineering a ako ste ich vyriešili?
Predvídateľnosť a konzistentnosť odpovedí AI sú významnými problémami rýchleho inžinierstva. Sofistikované základné algoritmy AI a veľký súbor tréningov môžu viesť k rôznym výsledkom, aj keď vytvárajú ideálnu výzvu.
Táto nepredvídateľná povaha je podobná pestovaniu záhrady, kde aj pri starostlivom výseve môže byť rast, ktorý sa objaví, prekvapivo rôznorodý kvôli rozdielom v pôde, vode a slnečnom svetle. Na prekonanie tohto problému je nevyhnutné opakované testovanie a rýchle zlepšovanie.
Podobne ako sa záhradník učí upravovať taktiku výsadby, aby dosiahol konkrétne usporiadanie záhrady, môžete AI postupne nasmerovať na konzistentnejšie a predvídateľnejšie výstupy metodickým prispôsobovaním a monitorovaním zmien v reakciách AI.
Ďalšie obmedzenie sa týka prirodzenej zložitosti určitých úloh alebo otázok, ktoré odolávajú jednoduchým návrhom. Jediná výzva nemusí dostatočne zachytiť kontext alebo hĺbku porozumenia, ktoré sú potrebné pre niektoré úlohy.
V týchto situáciách môže byť včasné reťazenie užitočné pri rozdeľovaní aktivity na menšie, ľahšie spravovateľné časti. Pomocou tejto metódy, ktorá spočíva v nadväzovaní na výsledok predchádzajúcej výzvy, je možné riešiť komplikované úlohy kúsok po kúsku, podobne ako skladanie kúskov zložitej skladačky.
Použitím týchto techník môžete prekročiť a znížiť obmedzenia rýchleho inžinierstva, čím sa zvýši užitočnosť a účinnosť modelov AI v celom rade aplikácií.
17. Môžete vysvetliť, ako pojem „teplota“ v modeloch AI ovplyvňuje odozvy generované prostredníctvom rýchleho inžinierstva?
V modeloch AI je pojem „teplota“ zaujímavým parametrom, ktorý ovplyvňuje originalitu a rozmanitosť generovaných odpovedí. Predstavte si to ako úpravu množstva korenia v jedle podľa vašich osobných preferencií.
Podobne nastavenie vyššej teploty v modeli AI podporuje väčšiu originalitu a rozmanitosť odpovedí, keďže viac korenia môže urobiť jedlo zaujímavejším, ale aj menej predvídateľným.
Rovnako ako dobre prejdená trasa lesom, výstupy modelu pri nižších teplotách sú konzervatívnejšie a presne sa pridržiavajú vzorov, ktoré identifikoval počas tréningu, čím vytvárajú bezpečnejšie a predvídateľnejšie reakcie.
Na druhej strane zvýšenie nastavenia teploty núti AI generovať svoje odpovede prostredníctvom inovatívnejších alebo nezvyčajných jazykových skokov. To môže byť užitočné najmä pri hľadaní nových konceptov alebo keď chcete, aby AI prekročila jednoduché, akceptované riešenia.
Je však potrebné dosiahnuť jemnú rovnováhu – príliš veľa tepla môže spôsobiť reakcie, ktoré sú príliš nevyspytateľné alebo iracionálne, rovnako ako príliš veľa korenia môže pretlačiť chute v jedle.
Rovnako ako šéfkuchár upravuje teplo, aby dosiahol ideálnu rovnováhu chutí v kulinárskom majstrovskom diele, môžete si prispôsobiť výstup AI v Prompt Engineering opatrným vyladením nastavenia teploty tak, aby vyhovovalo požadovanému množstvu inovácií a rizika.
18. Opíšte scenár, v ktorom ste použili Prompt Engineering na analýzu a analýzu zložitých množín údajov pomocou jazykového modelu.
Úlohou projektu obsahujúceho rozsiahly súbor údajov spotrebiteľských vstupov z niekoľkých platforiem bolo zhustiť toto obrovské množstvo údajov do užitočných poznatkov.
Súbor údajov bol rozsiahly a bohatý na komplexné názory, preferencie a odporúčania rozptýlené v rôznych médiách vrátane štruktúrovaných odpovedí prieskumu a neštruktúrovaných poznámok zo sociálnych médií.
Zložitosť jazyka a emócií vyjadrených v komentároch presahovala rámec konvenčných metód analýzy údajov, čo si vynútilo sofistikovanejšiu stratégiu.
Pomocou inžinierstva výziev sme vytvorili súbor výziev, ktoré nasmerovali AI, aby najprv zoskupila vstup podľa kategórií, ako sú funkcie, zákaznícka podpora, náklady atď.
Umelá inteligencia bola potom opäť vyzvaná, aby zhrnula pocity, identifikovala opakujúce sa problémy a dokonca odporučila možné oblasti rozvoja na základe podstaty komentárov, pričom prehĺbila každú kategóriu.
Pomocou tohto metodického postupu nabádania sa AI dokázala stať dokonalým dátovým analytikom, ktorý dokáže interpretovať komplikované, neštruktúrované dáta a vyvodzovať z nich závery a vzorce.
Cielené zmeny a strategické rozhodovanie umožnila dôkladná a použiteľná správa, ktorá zhrnula jadro vstupov klientov.
19. Ako by ste využili rýchle inžinierstvo na zlepšenie presnosti a relevantnosti odpovedí modelu AI v špecializovanej oblasti, ako je právna alebo lekárska oblasť?
Prostredníctvom rýchleho inžinierstva možno presnosť a relevantnosť modelu AI v špecializovaných oblastiach, ako sú právne alebo medicínske oblasti, zlepšiť starostlivým vyvážením špecifickosti, kontextu a znalostí domény.
Výzvy musia byť starostlivo navrhnuté tak, aby riadili AI v rámci prísnych parametrov profesionálnych noriem a terminológie, pretože tieto oblasti sú životne dôležité a závisia od presnosti a spoľahlivosti.
Napríklad v právnej oblasti môžu byť vytvorené výzvy na zahrnutie určitej právnej legislatívy, judikatúry a referencií, čím sa povzbudí AI, aby formulovala svoje odpovede podľa akceptovanej právnej terminológie a precedensov.
Podobne ako toto, výzvy v lekárskej oblasti môžu využívať klinické usmernenia, lekársku terminológiu a diagnostické kritériá, aby sa zaručilo, že odpovede AI budú v súlade s etickými a lekárskymi štandardmi.
Použitím tejto metódy sa výstupy AI stanú presnejšími a relevantnejšími a zároveň sú užšie zosúladené so špecifickými znalosťami a procedurálnymi zložitosťami príslušného sektora.
Umelá inteligencia sa stáva užitočnejším nástrojom a môže produkovať výstupy, ktoré rešpektujú zložitosť a hĺbku špecializovaných znalostných báz začlenením poznatkov a kontextov špecifických pre danú doménu do výziev.
20. Diskutujte o úlohe rýchleho inžinierstva pri zmierňovaní problému „halucinácií“ v jazykových modeloch.
In jazykové modelovanie, výraz „halucinácia“ sa vzťahuje na situácie, v ktorých AI produkuje údaje, ktoré nie sú založené na faktickej presnosti alebo realite; je to porovnateľné s rozprávačom, ktorý vytvára príbeh založený výlučne na fantázii.
Tento problém je zrejmejší v činnostiach, ktoré si vyžadujú presné a dôveryhodné informácie, čo sťažuje dôveryhodnosť a používanie materiálu generovaného AI.
Na zmiernenie tohto problému je nevyhnutné rýchle inžinierstvo, pretože starostlivo nasmeruje AI na vytváranie overiteľnejších výstupov založených na dôkazoch.
To si vyžaduje vytváranie výziev, ktoré špecificky zdôrazňujú potrebu vecnosti a správnosti, a to buď odporúčaním AI, aby sa spoliehala na spoľahlivé zdroje údajov, alebo uvedením stupňa dôvery v jej odpovede.
Na podporu kritickejšieho a otvorenejšieho prístupu k produkcii znalostí môžu byť zahrnuté aj výzvy, ktoré vyžadujú, aby AI poskytla referencie alebo zdôvodnenie svojich tvrdení.
Frekvenciu halucinácií môžeme výrazne znížiť zlepšením našej interakcie s modelmi AI pomocou dobre navrhnutých výziev, čo zvýši spoľahlivosť a dôveryhodnosť obsahu produkovaného AI.
21. Ako predpokladáte vývoj rýchleho inžinierstva s pokrokom v technológiách AI a aké zručnosti sa podľa vás stanú dôležitejšími?
Prompt Engineering je profesia, od ktorej sa očakáva, že bude oveľa zložitejšia a pokročilejšia, pretože technológie AI sa budú neustále zlepšovať.
Prompt Engineering bude v budúcnosti pravdepodobne hrať hlavnú úlohu pri ovplyvňovaní etického myslenia, kreatívneho myslenia a procesov učenia AI, okrem toho, že bude riadiť schopnosť AI reagovať.
Umelá inteligencia bude čoraz zručnejšia pri vyvažovaní svojej výpočtovej kapacity s ľudskou intuíciou, čo umožní morálnejšie, kontextovo uvedomelejšie a individualizované interakcie s jej systémami.
Pohotoví inžinieri budú musieť mať schopnosti vrátane empatie, etického uvažovania a kritického myslenia v tomto meniacom sa prostredí.
Vytváranie podnetov, ktoré podnecujú zodpovedné a výhodné správanie AI, si bude vyžadovať hlboké pochopenie etických dôsledkov materiálu generovaného AI, ako aj schopnosť predvídať a pochopiť rôzne a komplikované požiadavky používateľov.
Okrem toho, aby sa posunuli hranice toho, čo môže AI dosiahnuť v spolupráci s ľudským vedením, kreativita bude kľúčová pri objavovaní nových metód na zapojenie sa do AI.
TSchopnosť úspešne viesť umelú inteligenciu a interagovať s ňou prostredníctvom rýchleho inžinierstva bude životne dôležitým talentom, ktorý kombinuje technickú prezieravosť s pohľadmi zameranými na človeka, pretože AI sa čoraz viac prelína so všetkými časťami života a práce.
22. Opíšte projekt, v ktorom ste implementovali techniky rýchleho inžinierstva, aby ste výrazne zlepšili efektivitu obchodného procesu.
V nedávnom projekte sme urobili revolúciu v online procese spracovania dopytov retailových klientov využitím rýchleho inžinierstva na zlepšenie operácií zákazníckej podpory.
Keď bol systém klienta prvýkrát implementovaný, mal jednoduchého chatbota, ktorý dokázal odpovedať na jednoduché otázky, ale mal problémy so zložitejšími otázkami od zákazníkov.
V dôsledku toho bola vysoká miera odporúčaní pre ľudské činidlá a dlhý čas riešenia.
Použili sme špičkové prístupy rýchleho inžinierstva na prepracovanie paradigmy interakcie chatbota. Vytvorili sme súbor štruktúrovaných výziev, ktoré obsahovali kontextovo špecifické výrazy a frázy, ktoré nám pomôžu lepšie pochopiť zámer spotrebiteľských otázok.
Napríklad, ak spotrebiteľ požiadal o „politiku vrátenia tovaru“, výzva bola navrhnutá tak, aby identifikovala predmet a zhromaždila ďalšie informácie, ako je typ produktu a dátum nákupu, čo umožňuje presnejšie odpovede.
Táto stratégia zvýšila mieru rozlíšenia prvého kontaktu, čím sa výrazne znížila požiadavka na zapojenie ľudí.
V dôsledku toho sa výrazne zvýšila spokojnosť zákazníkov a efektívnosť odozvy. Chatbot mohol odpovedať na väčšiu škálu otázok a keď smeroval otázky ľudským agentom, informácie boli jasné a stručné, čo umožňovalo rýchlejšie odpovede.
Tento projekt slúžil ako príklad toho, ako môže Prompt Engineering zjednodušiť a zlepšiť bežný firemný proces na efektívnu prevádzku, ktorá znižuje prevádzkové náklady a zvyšuje spokojnosť zákazníkov.
23. Čo si myslíte o potenciáli rýchleho inžinierstva manipulovať alebo zavádzať a ako možno tieto riziká zmierniť?
Pohotové inžinierstvo má obrovský potenciál na zlepšenie užitočnosti AI, ale ak nie je začiarknuté, môže manipulovať alebo poskytnúť nesprávne výsledky.
Táto dvojsečná kvalita vyplýva zo skutočnosti, že rýchle štruktúry majú významný vplyv na odpovede umelej inteligencie a ovplyvňujú ich, aby nasledovali konkrétne cesty alebo vyvodzovali závery, ktoré nemusia byť objektívne.
Napríklad AI môže poskytnúť výstupy, ktoré šíria nepravdivé informácie alebo predsudky, ak výzvy v tichosti naznačujú konkrétne názory alebo vynechávajú dôležité detaily.
Transparentnosť a etické normy musia byť začlenené do návrhu a realizácie iniciatív rýchleho inžinierstva, aby sa tieto nebezpečenstvá znížili.
Zahrnutie rôznych zainteresovaných strán do procesu rýchleho návrhu s cieľom vyhodnotiť a analyzovať podnety na potenciálne predsudky alebo manipulatívne aspekty je jedným z účinných spôsobov, ako začleniť kontroly a rovnováhy.
Okrem toho vytvorenie systémov AI so vstavanými bezpečnostnými funkciami, ktoré identifikujú a zvýrazňujú potenciálne klamlivé podnety, môže pomôcť zabrániť zneužitiu.
Okrem toho je dôležité podporovať etickú kultúru týkajúcu sa vytvárania a používania AI, ktorá je podporovaná explicitnými nariadeniami a neustálymi pokynmi v oblasti etických postupov umelej inteligencie.
Povzbudzovanie etického správania a vzdelávanie vývojárov a používateľov o dôsledkoch rýchleho inžinierstva je rozhodujúce pre zabezpečenie správneho využívania pokroku v technológii AI. Ak zaujmeme proaktívny postoj, môžeme zachovať integritu interakcií AI a zabezpečiť, aby bola technológia vždy užitočná pre spoločnosť.
24. Ako by ste pristúpili k vytvoreniu multimodálnej výzvy, ktorá kombinuje text a obrázky pre komplexnú úlohu?
Na úspešnú integráciu verbálnych a vizuálnych podnetov pri vytváraní multimodálnej výzvy, ktorá kombinuje text a vizuály, je potrebná sofistikovaná stratégia.
Tým sa zlepší schopnosť AI vykonávať náročné úlohy, ktoré si vyžadujú pochopenie vstupov z niekoľkých senzorických modalít.
Multimediálna prezentácia, kde každá informačná modalita podporuje druhú a poskytuje hlbší a komplexnejší kontext pre danú prácu, je podobná typu rýchleho inžinierstva, ktoré si tento druh cvičenia vyžaduje.
Napríklad pri vytváraní reklamnej kampane môže výzva okrem krátkeho slovného popisu cieľov kampane, cieľového publika a požadovaného emocionálneho tónu obsahovať obrázky, ktoré zobrazujú štýl kampane, farebnú schému a zamýšľanú náladu.
Spoločne to umožňuje AI „vidieť“ a „čítať“ požiadavky súčasne, čo vedie k dôkladnejšiemu pochopeniu jemností projektu. Zatiaľ čo fotografie môžu poskytnúť konkrétne ukážky štýlu a nálady, ktoré sa majú napodobňovať, text môže umelú inteligenciu poučiť o strategických cieľoch a abstraktných pojmoch.
Je dôležité uistiť sa, že pri vytváraní týchto výziev sú text a vizuály nielen relevantné a zrozumiteľné, ale aj usporiadané tak, aby sa navzájom dopĺňali a vysvetľovali.
Opakovaným testovaním a úpravami môže byť potrebné vyvážiť vstupy tak, aby žiadny neprevýšil ostatné.
Môžete plne využívať sofistikované systémy AI tak, že starostlivo zostavíte tieto multimodálne podnety, ktoré im umožnia vykonávať a porozumieť náročným kreatívnym činnostiam na úrovni sofistikovanosti, ktorá je porovnateľná s ľudskou.
25. Akými spôsobmi môže rýchle inžinierstvo prispieť k vysvetliteľnosti a transparentnosti rozhodnutí o modeli AI?
Budovanie dôvery a porozumenia medzi systémami AI a ich používateľmi si vyžaduje vysvetliteľnosť a transparentnosť rozhodnutí o modeloch AI, pričom obe môžu byť výrazne zlepšené rýchlym inžinierstvom.
Môžeme nariadiť AI, aby nielen dávala odpovede, ale aj aby vysvetlila logiku alebo zdroje údajov, ktoré tieto odpovede podporujú, a to starostlivým navrhovaním výziev.
Táto metóda je porovnateľná s tým, ako učiteľ oznamuje žiakovi ťažkú myšlienku, kde je proces vysvetľovania rovnako dôležitý ako riešenie.
Napríklad výzva môže byť navrhnutá tak, aby nielen navrhla možnú diagnózu, ale aj poskytla symptómy, podporné informácie a vedecký výskum pre tento záver v situácii, keď sa na pomoc s lekárskymi diagnózami používa model AI.
Tento typ dotazu vyzýva AI, aby „ukázala svoju prácu“ a vysvetlila, ako dospela k určitému záveru. Pomáha to zviditeľniť rozhodovací proces AI a lekárom to uľahčuje overenie a dôveru.
Transparentnosť je možné ďalej zlepšiť využitím rýchleho inžinierstva, aby ste požiadali modely AI, aby ponúkli citácie alebo odkazy na zdroje údajov, ktoré konzultovali, alebo aby opísali iné výsledky, o ktorých uvažovali.
Tento prístup ilustruje rozhodovacie procesy modelu a pomáha zainteresovaným stranám pochopiť rozsah a zložitosť údajov, ktoré AI zohľadňuje.
V dôsledku toho sa promptné inžinierstvo javí ako účinný nástroj na dešifrovanie postupov AI, vďaka čomu sú pre zákazníkov ľahšie zrozumiteľné a prístupné. To buduje zvýšenú dôveru a závislosť od riešení AI v kľúčových aplikáciách.
26. Diskutujte o situácii, keď ste museli použiť rýchle inžinierstvo na zabezpečenie súladu s nariadeniami o ochrane údajov vo výstupoch AI.
V projekte zahŕňajúcom systém zákazníckej asistencie poháňaný AI pre poskytovateľa zdravotnej starostlivosti sme čelili kritickej prekážke dodržiavania prísnych požiadaviek na ochranu údajov, ako je HIPAA v Spojených štátoch.
Umelá inteligencia musí prísne dodržiavať predpisy na ochranu súkromia a bezpečnosti údajov o pacientoch, pretože bola vytvorená, aby odpovedala na citlivé otázky pacientov a ponúkala prispôsobené poradenstvo.
Použili sme prístupy rýchleho inžinierstva, aby sme zahrnuli explicitné kontroly súkromia do rutiny spracovania AI, čím sme zabezpečili, že systém dodržiava tieto požiadavky na ochranu súkromia.
Aby sme zabránili AI v produkovaní informácií umožňujúcich osobnú identifikáciu, vytvorili sme výzvy, ktoré jej poskytli pokyny na anonymizáciu takýchto informácií.
To zahŕňalo zmenu odpovedí AI tak, že mená, presné dátumy alebo akékoľvek iné informácie, ktoré možno použiť na identifikáciu pacienta, boli odstránené, aj keď vstup takéto informácie obsahoval.
Výzvy mali tiež pripomenúť AI prostredie, v ktorom fungovalo, čo spôsobilo, že zvýraznila odpovede, ktoré si vyžadujú starostlivejšie zváženie alebo citlivosť.
Táto dvojstranná stratégia, ktorá inštruovala AI, ako zaobchádzať s citlivými údajmi a pravidelne overovať dodržiavanie predpisov, bola nevyhnutná na zachovanie súkromia a presnosti údajov o pacientoch.
Okrem pomoci pri plnení zákonných povinností bolo nasadenie týchto premyslene navrhnutých výziev rozhodujúce pri posilňovaní dôvery používateľov a zabezpečovaní toho, aby bol systém umelej inteligencie užitočný a ohľaduplný k otázkam ochrany súkromia.
27. Ako vyvažujete potrebu kreativity a potrebu presnosti v promptnom inžinierstve, najmä v citlivých aplikáciách?
Vyžaduje starostlivé plánovanie, ktoré zohľadňuje výhody aj nevýhody schopností AI, aby sa dosiahla rovnováha medzi potrebou presnosti a vynaliezavosťou v rýchlom inžinierstve, najmä pri citlivých aplikáciách.
Táto krehká rovnováha je podobná ako u umelca, ktorý musí rešpektovať metódy svojho obchodu a zároveň sa snažiť sprostredkovať niečo čerstvé a významné.
Presnosť je kľúčová v citlivých aplikáciách vrátane tých, ktoré vyžadujú finančné poradenstvo alebo lekárske informácie. Výzvy musia byť navrhnuté tak, aby AI presne sledovala overené údaje a definované parametre, pričom prioritou je faktická presnosť a spoľahlivosť.
Ak chcete zabezpečiť, aby tvorivé interpretácie neviedli ku klinickým chybám, môžete umelú inteligenciu pri vytváraní výziev pre nástroj na lekársku diagnostiku konkrétne nariadiť, aby svoje odpovede zakladala na najnovších klinických odporúčaniach a recenzovanom výskume.
Ale kreativita by sa nemala úplne ignorovať, najmä ak sa môže zlepšiť užívateľský komfort alebo ponúknite podrobnejšie informácie.
V týchto situáciách môže byť kreativita bezpečne zahrnutá tým, že necháte AI experimentovať s rôznymi prístupmi k presnému prenosu údajov vrátane vytvárania analógií, grafiky alebo alternatívnych vysvetlení, ktoré môžu spotrebiteľom pomôcť pochopiť a nájsť komplikovaný materiál zaujímavejší.
Tajomstvom je zorganizovať výzvy tak, aby kreatívne výstupy AI boli obmedzené na to, čo je pravdivé a vhodné pre danú konkrétnu situáciu.
28. Môžete opísať techniku na optimalizáciu výziev pre rýchlosť a výpočtovú efektivitu v aplikáciách v reálnom čase?
V aplikáciách v reálnom čase je vysoká rýchlosť a optimalizácia výpočtovej účinnosti kritická, najmä keď systémy AI potrebujú okamžite reagovať, ako sú chatboty pre zákaznícku podporu alebo interaktívne nástroje.
Zjednodušenie zložitosti výziev a sústredenie sa na zníženie výpočtovej záťaže bez kompromisov v kvalite odpovedí je jednou z účinných stratégií.
Jedným z hlavných prístupov je zjednodušiť štruktúru výziev. To znamená vyhýbať sa extrémne zložitým alebo hlboko vnoreným otázkam, pretože tieto môžu prinútiť model, aby vykonal časovo náročnejšie a výpočtovo nákladné inferenčné postupy.
Alternatívne môžu byť výzvy jasné a stručné, uvádzajúce požadovanú akciu alebo odpoveď ľahko zrozumiteľným spôsobom.
Výzvu možno napríklad rozdeliť na cielenejšie a priamočiarejšie otázky, na ktoré by AI mohla odpovedať rýchlejšie, než aby kládla komplexný dopyt pozostávajúci z viacerých častí.
Okrem toho možno výkon výrazne zvýšiť ukladaním populárnych odpovedí alebo využitím šablónových riešení pre bežne požadované témy.
Systém môže znížiť požiadavku na výpočty v reálnom čase, čo vedie k rýchlejšej dobe odozvy predvídaním často kladených otázok a predbežným výpočtom odpovedí tam, kde je to praktické.
Táto metóda zaisťuje, že systém AI reaguje aj v situáciách vysokého dopytu tým, že urýchľuje interakciu a znižuje jeho výpočtovú záťaž. Tieto metódy podporujú hladký chod aplikácií v reálnom čase poskytovaním rýchlych a spoľahlivých interakcií AI, ktoré sú rozhodujúce pre prevádzkovú efektivitu a spokojnosť používateľov.
29. Ako by ste použili rýchle inžinierstvo na vývoj riešenia založeného na umelej inteligencii pre nový problém, kde existuje len málo ustálených precedensov?
Keď používate rýchle inžinierstvo, musíte použiť vynaliezavý a prieskumný prístup pri riešení novej situácie, pre ktorú existuje len málo príkladov.
Je to ako snažiť sa nájsť cestu cez neznámu krajinu; musíte byť kreatívni a flexibilní, aby ste našli správne odpovede.
Prvou fázou je vykonanie hĺbkovej štúdie a pochopenie problémovej oblasti, získanie čo najväčšieho množstva údajov o súvisiacich problémoch alebo scenároch, ktoré sú porovnateľné.
Výzvy potom môžu byť starostlivo navrhnuté tak, aby nasmerovali AI pri extrapolácii zo známych prípadov na nový problém.
To by mohlo znamenať formulovanie postupnosti vyšetrovacích otázok, ktoré motivujú AI k vytvoreniu niekoľkých možných riešení alebo teórií založených na súvisiacich doménach vedomostí. Aj keď sa stále zaisťuje, že odpovede AI sú podporované relevantnými faktami a logickými dedukciami, tieto výzvy by sa mali vytvárať na podporu inovácií.
Po vytvorení predbežných konceptov môžu byť výzvy opakovane vylepšované pridaním vstupov a výsledkov z počiatočného výskumu, aby sa pozornosť AI nasmerovala na zaujímavejšie línie vyšetrovania. Tento postup je podobný sochárstvu, pri ktorom sa surovina zušľachťuje a tvaruje opakovanými pokusmi.
Tu Prompt Engineering slúži ako dynamický rámec pre iteratívne učenie a adaptáciu, okrem toho, že je nástrojom vyvolávania. To umožňuje AI zlepšiť svoje výstupy ich zosúladením s vyvíjajúcimi sa poznatkami o probléme.
Táto metóda využíva prispôsobivosť AI a schopnosti učiť sa, aby umožnila vytváranie vlastných riešení pre špičkové problémy.
30. Aké metódy používate, aby ste boli informovaní o najnovších pokrokoch a osvedčených postupoch v rýchlom inžinierstve?
Udržiavanie znalostí a zaručenie úspešnej implementácie v rýchlom inžinierstve si vyžaduje byť informovaný o najnovšom vývoji a osvedčených postupoch.
Moja stratégia spája neustále vzdelávanie s aktívnou účasťou v profesionálnych komunitách.
Po prvé, často čítam odborné publikácie a chodím na konferencie a webináre o umelej inteligencii a strojové učenie.
Tieto materiály sú nevyhnutné na učenie sa o najnovších štúdiách, nových smeroch v oblasti rýchleho inžinierstva a špičkových metódach.
Nedávny výskum prezentovaný na konferenciách ako NeurIPS alebo v časopisoch ako Journal of Umelá inteligencia Výskum je často okamžite použiteľný alebo adaptovateľný na moju prácu.
Aktívne sa zúčastňujem aj odborných sietí a online fór, kde si odborníci vymieňajú problémy, riešenia a prípadové štúdie.
Výmenu znalostí v reálnom čase výrazne uľahčujú komunitné vzdelávacie prostredia, ako napríklad platformy ako Stack Overflow, GitHub a LinkedIn.
Interakcia s týmito komunitami okrem pomoci pri riešení konkrétnych problémov poskytuje širší pohľad na to, ako sa rôzne stratégie úspešne implementujú v rôznych sektoroch a aplikáciách.
Kombináciou zapojenia komunity s akademickou prísnosťou môžem zostať na špici rýchleho inžinierstva a zlepšiť svoju prácu pomocou najnovších informácií a techník.
31. Čo by ste uprednostnili počas prvých týždňov v práci, ak by ste boli prijatí do zamestnania?
Ak by som bol prijatý, venoval by som svoje prvé týždne práce tomu, aby som pevne pochopil ciele, kultúru a prevádzkové postupy spoločnosti.
Tento základ je nevyhnutný na to, aby bola integrácia a prispievanie úspešné. Na dosiahnutie tohto cieľa by som kládol vysokú prioritu na vytvorenie vzťahu s dôležitými členmi tímu z rôznych oddelení.
Rozhovor so spolupracovníkmi, aby som sa dozvedel o ich problémoch, metódach a úspechoch, by bol pre mňa prínosom, pretože by to objasnilo vnútornú dynamiku a ukázalo mi, ako môžu moje odborné znalosti v oblasti rýchleho inžinierstva najlepšie podporiť ciele organizácie.
Zároveň by som sa ponoril do spoznávania akýchkoľvek aktuálnych projektov Prompt Engineering alebo oblastí, kde sa dajú moje schopnosti využiť. To zahŕňa analýzu predchádzajúcich iniciatív a ich výsledkov s cieľom určiť, čo fungovalo a čo nefungovalo správne.
Začal by som načrtávať prvé príspevky, ktoré by som mohol urobiť, po zohľadnení týchto uvedomení, pričom by som si všímal krátkodobé aj dlhodobé zisky.
Používaním tejto stratégie si môžem byť istý, že od začiatku prinášam nielen hodnotu, ale aj to, že sa zhodujem so strategickými cieľmi spoločnosti, ktoré ma nasmerujú na úspech v mojej kariére.
záver
Stručne povedané, mať prehľad o rýchlom inžinierstve je rozhodujúce pre tých, ktorí chcú čo najlepšie využiť technológiu AI.
Rozhovory v tejto oblasti sa často zameriavajú na posúdenie schopnosti jednotlivca pochopiť a ovplyvniť správanie AI pomocou premyslených výziev.
Tieto hodnotenia idú nad rámec zručností a ponoria sa do etických úvah, ako aj do schopnosti aplikovať AI v rôznych a niekedy zložitých scenároch.
Príprava na pohovor si preto vyžaduje pochopenie samotnej technológie a jej dôsledkov v reálnom svete, čím sa zabezpečí, že kandidáti budú vybavení na to, aby mohli efektívne prispievať do tejto dynamickej a rýchlo sa vyvíjajúcej oblasti.
Pomoc s prípravou na pohovor nájdete v časti Séria rozhovorov s Hashdorkom.
Nechaj odpoveď