Kazalo[Skrij][Pokaži]
- 1. Kaj je Prompt Engineering in zakaj je pomemben v kontekstu modelov AI, kot je GPT-4?
- 3. Kako bi oblikovali poziv za ustvarjanje preprostega, dejanskega odgovora, kot je glavno mesto države?
- 6. Opišite scenarij, kjer bi lahko hitro inženirstvo znatno izboljšalo kakovost odziva umetne inteligence.
- 7. Kako pristopite k odpravljanju napak in izboljšanju poziva, ki dosledno daje nezadovoljive odzive modela AI?
- 8. Pogovorite se o vplivu vodilnih vprašanj pri hitrem inženiringu in o tem, kako lahko izkrivljajo odgovore AI.
- 9. Kako po vaših izkušnjah izbira jezika v pozivu vpliva na rezultat večjezičnega modela AI?
- 10. Ali lahko opišete zapleteno nalogo, ki ste jo avtomatizirali ali izboljšali s sofisticiranim hitrim inženiringom?
- 11. Kako bi sestavili poziv za izvabljanje kreativnega pripovedovanja zgodb iz modela AI?
- 12. Pojasnite, kako bi lahko uporabili Prompt Engineering za izboljšanje učne zmožnosti jezikovnega modela v scenariju »nekaj posnetkov«.
- 13. Katere strategije bi uporabili za zmanjšanje škodljivih pristranskosti v odzivih AI s hitrim inženiringom?
- 14. Razpravljajte o konceptu »hitrega veriženja« in o tem, kako ga je mogoče uporabiti za obravnavanje večstopenjskih nalog z modeli AI.
- 15. Kako lahko Prompt Engineering uporabimo za natančno nastavitev jezikovnih modelov za domensko specifične aplikacije brez neposrednega ponovnega usposabljanja modela?
- 16. Na katere omejitve ste naleteli pri Prompt Engineeringu in kako ste jih odpravili?
- 17. Ali lahko pojasnite, kako koncept "temperature" v modelih AI vpliva na odzive, ustvarjene s hitrim inženiringom?
- 18. Opišite scenarij, v katerem ste uporabili Prompt Engineering za razčlenjevanje in analizo kompleksnih naborov podatkov z uporabo jezikovnega modela.
- 19. Kako bi izkoristili Prompt Engineering za izboljšanje natančnosti in ustreznosti odzivov modela AI na specializiranem področju, kot je pravno ali medicinsko?
- 20. Razpravljajte o vlogi hitrega inženiringa pri blaženju problema »halucinacije« v jezikovnih modelih.
- 21. Kako predvidevate razvoj hitrega inženiringa z napredkom tehnologij umetne inteligence in katera znanja bodo po vašem mnenju postala pomembnejša?
- 22. Opišite projekt, pri katerem ste uvedli tehnike Prompt Engineering za znatno izboljšanje učinkovitosti poslovnega procesa.
- 23. Kakšno je vaše mnenje o možnosti, da Prompt Engineering manipulira ali zavaja, in kako je mogoče ta tveganja ublažiti?
- 24. Kako bi se lotili izdelave večmodalnega poziva, ki združuje besedilo in slike za kompleksno nalogo?
- 25. Na kakšen način lahko Prompt Engineering prispeva k razložljivosti in preglednosti odločitev modela AI?
- 26. Pogovorite se o situaciji, ko ste morali uporabiti Prompt Engineering, da zagotovite skladnost s predpisi o zasebnosti podatkov v izhodih AI.
- 27. Kako uravnovesite potrebo po ustvarjalnosti in potrebo po natančnosti pri hitrem inženiringu, zlasti pri občutljivih aplikacijah?
- 28. Ali lahko opišete tehniko za optimizacijo pozivov za hitrost in računalniško učinkovitost v aplikacijah v realnem času?
- 29. Kako bi uporabili Prompt Engineering za razvoj rešitve, ki temelji na AI za nov problem, kjer je malo uveljavljenih precedensov?
- 30. Katere metode uporabljate, da ste na tekočem z najnovejšimi dosežki in najboljšimi praksami na področju hitrega inženiringa?
- 31. Čemu bi dali prednost v prvih nekaj tednih na delovnem mestu, če bi vas zaposlili?
- zaključek
Hitro inženirstvo je postalo veščina na spreminjajočem se področju umetne inteligence in strojnega učenja, zlasti z vzponom naprednih modelov, kot je GPT 4.
V bistvu Prompt Engineering vključuje ustvarjanje vnosov (pozivov) za AI za izboljšanje njegovega učinka. To strokovno znanje je ključnega pomena, saj neposredno vpliva na kakovost, ustreznost in praktičnost odgovorov, ki jih ustvari umetna inteligenca.
V času, ko se podjetja in raziskovalci močno zanašajo na AI za naloge, kot so Analiza podatkov, ustvarjanje vsebine in podpora pri odločanju obvladovanje Prompt Engineering pomeni prilagoditev teh orodij potrebam.
Pomen hitrega inženiringa izhaja iz potrebe po povezovanju baze znanja modelov AI s svetovno uporabnimi rezultati.
Ker so modeli umetne inteligence vedno bolj vključeni v poslovne in raziskovalne operacije, je zmožnost učinkovite interakcije s temi modeli z uporabo oblikovanih pozivov bistvenega pomena.
Ne gre le za pridobivanje odgovorov, ampak tudi za usmerjanje AI stran od pogostih težav, kot je ustvarjanje nepomembnih ali pristranskih informacij, in zagotavljanje etičnega delovanja.
Medtem ko se umetna inteligenca še naprej širi po sektorjih – od zdravstva in prava do področij –, je povpraševanje po strokovnjakih, ki so sposobni prilagoditi zmogljivosti umetne inteligence posebnim kontekstom, v porastu.
V tem članku smo sestavili seznam vprašanj za intervju z inženirjem, ki vam bodo pomagala, da se pripravite na razgovor in si zagotovite želeno službo.
1. Kaj je Prompt Engineering in zakaj je pomemben v kontekstu modelov AI, kot je GPT-4?
Prompt Engineering ima pomembno vlogo pri sodelovanju s sistemi AI, kot je GPT 4. Ta praksa vključuje oblikovanje vprašanj, navodil ali izjav (imenovanih "pozivi"), ki modele AI usmerjajo k ustvarjanju natančnih dragocenih odgovorov. To je podobno, kot če bi vedeli, kako zastaviti vprašanje, da bi izvabili odgovor izkušenega prijatelja ali knjižničarja.
Pomena hitrega inženiringa pri delu z modeli AI, kot je GPT 4, ni mogoče dovolj poudariti zaradi razlogov;
- Sprostitev potenciala: GPT 4 in podobni modeli AI imajo znanje. Lahko izvaja različne naloge, od pisanja in povzemanja do kodiranja in več. Prompt Engineering je ključnega pomena pri sprostitvi tega potenciala s postavljanjem oblikovanih vprašanj.
- Izboljšanje natančnosti: Oblikovanje pozivov pomembno vpliva na to, kako dobro umetna inteligenca razume poizvedbo in ustrezno ustvari rezultate. Konstruiran poziv lahko povzroči natančne in kontekstualno ustrezne odgovore.
- Spodbujanje ustvarjalnosti: S hitrim inženiringom lahko raziščete meje tega, kar je umetna inteligenca sposobna ustvariti, ne glede na to, ali vključuje pisanje v določenem slogu, ustvarjanje izvirnih konceptov ali celo ustvarjanje umetniških stvaritev.
- Izboljšanje učinkovitosti: uporaba oblikovanih pozivov lahko poenostavi komunikacijo. Pomagajo vam pridobiti potrebne informacije ali rezultate učinkovito in jedrnato.
- Prilagajanje odzivov: z uporabo strokovnih tehnik hitrega inženiringa je mogoče odgovore prilagoditi tako, da se ujemajo s toni, strukturami ali ravnmi podrobnosti, kar izboljša izhod umetne inteligence, da ustreza trenutnemu cilju.
2. Ali lahko v kontekstu jezikovnih modelov razložite razliko med učenjem »z ničelnim«, »enkratnim« in »nekajkratnim« učenjem?
Upoštevajte, da vsakič, ko nekoga učite nove veščine, stopnja pouka, ki mu ga zagotovite, niha. To in kaj se dogaja s temi učnimi idejami je precej podobno.
Zero-Shot Učenje
Najprej se lotimo brezhibnega učenja. Predstavljajte si, da prosite prijatelja – v tem scenariju naš model umetne inteligence – naj opravi nalogo, ki je še nikoli ni opravil, ne da bi mu posredovali podrobna navodila.
Vse, kar lahko storite, je, da orišete težavo in upate, da jim bo uspelo z znanjem, ki ga že imajo. Zero-shot učenje, kot se uporablja v umetni inteligenci, se nanaša na prošnjo modelu, naj dokonča delo brez predhodnih, natančnih primerov.
Podobno je, kot če bi nekoga prosili, naj za vas sestavi sonet o oceanu, ne da bi mu posredovali vzorce. Za odgovor model uporablja svoje splošno znanje o jezikih in svetu.
Enkratno učenje:
Ko preidemo na enkratno učenje, si predstavljajte, da svojemu prijatelju daste en primer in ga nato prosite, naj opravi nalogo.
To je tako, kot bi rekel: "Ali mi lahko napišeš pesem o oceanu, podobno tej, ki sem jo našel o gorah?" Imajo model ali referenčno točko, ki jo ponuja ta en primer.
Eden od primerov je podan modelu v umetni inteligenci z enkratno učno tehniko in iz tega enega primera poskuša razbrati potrebe delovnega mesta. To je način vprašanja: "Ali lahko naredite nekaj podobnega vzdušju, ki ga želim?"
Nekajkratno učenje:
In nazadnje, nekajkratno učenje. Tukaj prosite prijatelja, da opravi nalogo, potem ko mu posredujete več primerov.
V upanju, da bodo združili teme in sloge, s katerimi so se srečali, jim lahko pokažete nekaj pesmi o naravnem svetu in nato prosite za eno o oceanu.
Učenje z nekaj posnetki, kot se uporablja v AI, se nanaša na zagotavljanje modela z omejenim naborom vzorcev za delo. To mu pomaga bolje razumeti pričakovanja in pogosto daje natančnejše ali zapletenejše rezultate.
V vsakem od teh primerov model AI uporablja svoje predhodno znanje in vse predložene primere za razumevanje in dokončanje naloge. Glavna razlika je v količini in vrsti smeri, ki jih ne dobi noben, en ali nekaj primerov.
Te tehnike prikazujejo vsestranskost in prilagodljivost modela, ki mu omogoča, da opravlja različna dela tudi z malo neposrednega vodenja. To je dokaz, kako sofisticirani in dojemljivi so postali sodobni modeli umetne inteligence, ki se lahko »učijo med delom« na načine, ki se včasih zdijo precej človeški.
3. Kako bi oblikovali poziv za ustvarjanje preprostega, dejanskega odgovora, kot je glavno mesto države?
Ključ do ustvarjanja poziva, ki izzove neposreden, dejanski odgovor – kot je glavno mesto države – je, da je jasen in specifičen. Prepričajte se, da umetna inteligenca dobi natanko tisto, kar zahtevate, in ne pustite možnosti za nesporazume. Podobno je, kot če bi ostro povprašali kompetentnega znanca, medtem ko ste v stiski s časom.
Tukaj je en način, kako lahko to storite:
- Bodite neposredni: Takoj zastavite neposredno povpraševanje. Pretepanje ali polnilo ni potrebno. Razmislite o tem, kot da bi prosili za navodila; bolj ko ste natančni, hitreje boste dosegli cilj.
- Določite nalogo: Preverite, ali je v pozivu jasno, da iščete dejanski odgovor. To pomaga pri usmerjanju AI, da uporablja svojo bazo znanja namesto svojih ustvarjalnih ali sklepnih moči.
- Zagotovite kontekst, če je potrebno: kontekst je lahko včasih koristen, zlasti kadar obstaja možnost nesporazuma. Toda v primeru glavnih mest je običajno enostavno.
- Naj bo preprosto: pozivu ne dodajajte odvečnih podrobnosti, da bi ga otežili. Če želite obdržati pozornost umetne inteligence pri trenutnem delu, se držite osnov.
To je ilustracija poziva, ki uporablja te zamisli:
"Kaj je glavno mesto Francije?"
To je zelo jasen, jasen ukaz, ki ne dopušča nobene zmede. Umetni inteligenci zagotavlja ravno tisto, kar potrebujete, to je preprost podatek o dejstvih.
To zmanjša verjetnost, da bi prejeli preveč podroben odgovor, ker AI ve, da mora odgovoriti samo s podatki, ki ste jih zahtevali.
Vse je odvisno od dobre komunikacije in hitrega in jasnega pridobivanja želenih informacij.
4. Katere pomisleke je treba upoštevati pri oblikovanju pozivov za zagotovitev etičnih in nepristranskih rezultatov modela umetne inteligence?
Ustvarjanje pozivov za modele umetne inteligence je podobno pogajanju o zahtevnem družbenem okolju, zlasti kadar so cilj nepristranski in etični rezultati.
Govoriti morate obzirno, spodobno in se zavedati morebitnih posledic svojih besed. Zapomnite si nekaj pomembnih stvari:
Jasnost in nevtralnost
Najprej zagotovite nevtralen, jasen jezik. Vaš poziv mora biti podoben poštenemu in nepristranskemu novičnemu članku, ki podaja dejstva, ne da bi favoriziral katero koli stran.
To pomaga preprečiti, da bi umetna inteligenca postala pristranska ali nekatere predpostavke jemala za samoumevne.
Kulturna občutljivost
Prepoznajte in spoštujte kulturne posebnosti in občutljivosti. To je kot biti dobro vzgojen gost pri nekom v hiši; želite pokazati spoštovanje do njihove tradicije in načel.
To pomeni, da se morate izogibati predsodkom in zagotoviti, da vaša navodila nenamerno spodbujajo škodljivih pristranskosti.
Zasebnost in zaupnost
Razmišljajte o tajnosti in zasebnosti, kot da bi se oklepali dnevnika nekoga drugega. Ker ne želite razkriti zasebnih ali občutljivih podatkov brez dovoljenja, se prepričajte, da vaša navodila ne spodbujajo AI k ustvarjanju rezultatov, ki bi lahko kršili zasebnost nekoga.
Inkluzivnost
Spodbujajte vključevanje tako, da upoštevate različna stališča. Predstavljajte si to kot organizacijo večerje, kjer se upoštevajo prehranske potrebe in želje vsakega posameznika.
Poskrbite, da bodo vaši pozivi vključujoči in obzirni do ljudi z različnimi identitetami, izkušnjami in ozadji.
Izogibanje škodi
Poskrbite, da vaša navodila ne bodo nenamerno spodbujala slabega ali škodljivega vedenja. To je primerljivo z medicinskim pravilom "ne škodi".
Prepričati se želite, da vsebina ali informacije, ki jih ustvari AI, ne bodo spodbujale slabega vedenja ali negativnosti.
Točnost dejstev
Ko ustvarjate pozive za informativno vsebino, se poskušajte osredotočiti na tiste, ki spodbujajo natančnost dejstev. To je primerljivo z dvojnim preverjanjem virov raziskovalne naloge.
V situacijah, ko je natančnost ključnega pomena, spodbujajte AI, da se zanaša na potrjene informacije.
Etični vidiki
Nazadnje pomislite, kako bi lahko vaši pozivi vplivali na večja etična vprašanja. To vključuje premislek o tem, kako bi lahko odzivi umetne inteligence vplivali na družbene norme in vrednote.
Gre za to, da delujete kot odgovoren član skupnosti in poskrbite, da vaša dejanja – ali v tem primeru vaši pozivi – spodbujajo splošno blaginjo.
5. Kako specifičnost in struktura poziva vplivata na rezultat jezikovnega modela?
Tako kot sestavine in recept pomembno vplivajo na končni izdelek obroka, ki ga pripravite, lahko tudi specifičnost in struktura namiga o rezultatu jezikovni model.
Večja je verjetnost, da boste pripravili jed, ki bo izpolnila vaša pričakovanja, če boste uporabili natančne sestavine in se držali recepta.
Podobno lahko z uporabo dobro strukturiranega in natančnega poziva uspešneje usmerjate jezikovni model in dobite rezultate, ki skoraj ustrezajo vašim ciljem.
Vpliv specifičnosti
Natančnost odgovorov: jezikovni model bo zagotovil odgovor, ki je natančnejši, če zagotovite podrobnejši poziv.
Podobno je, kot če bi nekomu dali natančna navodila, namesto da bi zgolj določili lokacijo. Večja je verjetnost, da bodo na cilj prispeli natančno in brez nepotrebnih preusmeritev, če bodo sledili natančnim navodilom.
Ustreznost: uporaba natančnih namigov pomaga modelu pri razumevanju ozadja in pomembnosti vaše zahteve. To je podobno iskanju ciljnih ključnih besed na internetu; bolj ko ste osredotočeni, bolj ustrezni bodo rezultati iskanja.
Zmanjšana dvoumnost: natančnost zmanjša dvoumnost. Podobno je zagotavljanju, da prejmete točno tisto, kar želite, ko to želite, tako da ste jasni glede svojega naročila v restavraciji.
Vpliv strukture
Navodila za obliko odgovora: Oblika odgovora se lahko določi glede na to, kako je vaš poziv napisan. Verjetneje je, da se bo model odzval, če je vaš poziv organiziran kot vprašanje.
Model lahko nadaljuje zgodbo ali ponudi podrobnosti o izjavi, če je organiziran kot izjava.
Pretok informacij: vsebino odgovora vodi dobro strukturirano vprašanje. Deluje podobno kot ustvarjanje dnevnega reda sestanka, saj olajša organizacijo pogovorov in pokriva ustrezne teme v razumnem vrstnem redu.
Stopnja angažiranosti: Na raven angažiranosti izhoda lahko vpliva tudi njegova oblika. Intriganten in inovativen odgovor lahko dobite tako, da na primer strukturirate poziv kot ustvarjalno zgodbo, namesto da samo postavite neposredno poizvedbo.
6. Opišite scenarij, kjer bi lahko hitro inženirstvo znatno izboljšalo kakovost odziva umetne inteligence.
Recimo, da delate na projektu, kjer želite ponazoriti zlitje tehnologije in tradicionalnih umetniških oblik z vključitvijo dela poezije, ustvarjene z umetno inteligenco, v antologijo sodobne poezije, na katero so vplivale klasične teme.
Sprva lahko umetni inteligenci le rečete, naj »napiše pesem«, vendar bo rezultat morda preveč splošen ali neskladen s klasično temo vašega projekta. V tej situaciji je mogoče uporabiti takojšen inženiring za izboljšanje kalibra in uporabnosti odgovorov AI.
Ko zožite svoj poziv na nekaj bolj osredotočenega, na primer »Napišite pesem v slogu Shakespearjevega soneta, ki raziskuje temo mineva časa v digitalni dobi,« daste AI jasno strukturo za delo: sonet forma, naklon Shakespearu in sodobna tema za delo v ustaljenem okviru.
To ne zagotavlja le, da bodo ustvarjene pesmi brezhibno ustrezale temi in slogovnim kriterijem vaše antologije, ampak tudi kaže, kako natančni in subtilni pozivi lahko spodbudijo AI, da ustvari poezijo, ki globlje odmeva z določenimi ustvarjalnimi zamislimi in cilji projekta.
V tem primeru hiter inženiring zagotavlja, da tehnologija deluje kot pristen sodelujoči partner v ustvarjalnem procesu, tako da premosti vrzel med širokimi zmožnostmi umetne inteligence in zapletenimi zahtevami ustvarjalnega podviga.
7. Kako pristopite k odpravljanju napak in izboljšanju poziva, ki dosledno daje nezadovoljive odzive modela AI?
To je kot poskus odpravljanja napak v receptu, ki ne glede na to, kako natančno sledite navodilom, preprosto ne bo pravilen, ko model AI nenehno ustvarja nesprejemljive odgovore na poziv.
Skrivnost je v prepoznavanju področij, ki jih je treba izboljšati, in premišljenih spremembah.
Najprej si oglejte samo zahtevo. Ali je preveč zapleten, premalo natančen ali morda usmerja AI v napačno smer? Majhne prilagoditve jasnosti, specifičnosti in strukture poziva lahko pomembno vplivajo, podobno kot spreminjanje okusa ali časa kuhanja recepta.
Nato poskusite na različne načine spremeniti poizvedbo, da vidite, kako že majhne prilagoditve vplivajo na odgovore AI. To lahko vključuje spremembo besedila, dodajanje dodatne razlage ali celo navedbo predvidene oblike odgovora.
Vzemite to za obliko preizkušanja okusa med kuhanjem in prilagajajte majhne količine, dokler ne dobite idealnega profila okusa. Ta ponavljajoča se metoda bo na splošno izboljšala vaše zmožnosti hitrega inženiringa, tako da vam bo pomagala razumeti, kako umetna inteligenca zaznava in se odziva na različne vrste navodil, ter vam pomagala izboljšati vaš poziv, da boste dobili boljše odgovore.
8. Pogovorite se o vplivu vodilnih vprašanj pri hitrem inženiringu in o tem, kako lahko izkrivljajo odgovore AI.
Podobno kot lahko poizvedba z manjšo pristranskostjo vodi človeško razpravo, vodilna vprašanja pri hitrem inženiringu znatno vplivajo na ton in smer odgovorov umetne inteligence.
Te vrste poizvedb povzročijo, da se AI odzove na določen način, ker vsebujejo implicitne predpostavke ali namige o predvidenem odgovoru.
Umetna inteligenca bi lahko na primer sklepala, da ima stres v sodobnem življenju neposreden vpliv na srečo, ko bi ga vprašali: "Kako ogromen stres sodobnega življenja prispeva k sreči?"
To zmanjša obseg možnih odgovorov in vnaša pristranskost v izhod umetne inteligence, kar lahko prikrije bolj zapletena ali nasprotujoča si stališča.
Takšna vprašanja imajo močan učinek v situacijah, kjer sta ključnega pomena nepristranskost in temeljita preiskava pojmov. Intrinzična pristranskost poziva filtrira razumevanje in reakcijo umetne inteligence, zaradi česar je podoben nošenju zatemnjenih očal, ki spremenijo posameznikov pogled na svet.
Da bi to zmanjšali, uporaba odprtih vprašanj brez predpostavk spodbuja bolj raznolike in dobro zaokrožene raznolike odgovore.
Ta metodologija ne le izboljšuje kalibra in doslednosti rezultatov umetne inteligence, ampak tudi spodbuja bolj moralno in objektivno sodelovanje s temi prefinjenimi jezikovni modeli, ki zagotavlja, da AI deluje kot prilagodljiv instrument, ki se lahko poglobi v širok spekter konceptov in stališč.
9. Kako po vaših izkušnjah izbira jezika v pozivu vpliva na rezultat večjezičnega modela AI?
Jezik, uporabljen v pozivu, ima lahko velik vpliv na rezultat večjezičnega modela AI. To je podobno temu, kako se lahko pripovedovanje iste pravljice v drugem jeziku nekoliko ali zelo razlikuje, odvisno od idioma in kulturnega konteksta.
Spodbujanje umetne inteligence v določenem jeziku vam omogoča dostop ne le do komunikacijskega kanala, temveč tudi do raznolike jezikovne in kulturne posebnosti, ki so vtkane v ta jezik.
Če na primer prejmete poziv v japonščini, lahko odgovori odražajo formalnost in posrednost, ki sta značilni za jezik, medtem ko so lahko rezultati, ko prejmete isti poziv v španščini, bolj neposredni in izraziti ter odražajo jezikovne značilnosti in kulturne vrednote, značilne za španščino. -govoreče kulture.
Poleg tega lahko kompleksnost in raznolikost jezika vplivata na spretnost AI in nianse njegovih odgovorov. Umetna inteligenca ima lahko težave pri obdelavi jezikov z velikim besediščem, številnimi narečji ali zapleteno slovnico, kar lahko vpliva na globino, natančnost in kulturno relevantnost rezultatov.
To me spominja na izzive, s katerimi se sooča izkušen prevajalec, ki mora prenesti duh in kulturne prizvoke izvornega gradiva poleg tega, da ga prevaja besedo za besedo.
Da bi zagotovili, da so odzivi umetne inteligence točni in primerni za dano kulturo in kontekst, je nujno, da se pri interakciji z večjezičnim modelom umetne inteligence zavedamo značilnosti jezika in kulturnega konteksta, ki ga prinaša.
10. Ali lahko opišete zapleteno nalogo, ki ste jo avtomatizirali ali izboljšali s sofisticiranim hitrim inženiringom?
V enem zanimivem projektu je bilo dinamično ustvarjanje vsebine, ki se zaveda konteksta, za širok spekter uporabniških vprašanj na platformi za podporo uporabnikom poenostavljeno z uporabo sofisticiranega hitrega inženiringa.
Širok nabor predmetov platforme, od predlogov za izdelke do tehnične pomoči, je predstavljal težavo, saj je od umetne inteligence zahteval, da ne le razume uporabnikovo poizvedbo, temveč tudi prilagodi svoj odgovor glede na kontekst, nujnost in individualne potrebe uporabnika.
Da bi to rešili, smo razvili nabor stopenjskih pozivov, ki so razvrstili uporabnikovo poizvedbo, natančno določili pomembne komponente in nato dinamično spremenili ton odgovora, stopnjo podrobnosti in vsebino glede na implicitni pomen in odnos poizvedbe.
S to metodo je umetna inteligenca lahko v enem samem srečanju opravila široko paleto zapletenih dejavnosti, kot je prepoznavanje tehničnih težav, pomoč uporabnikom pri postopkih za odpravljanje težav in dajanje prilagojenih priporočil za izdelke.
Zmogljivost umetne inteligence za zagotavljanje natančnih, kontekstualno ustreznih in za uporabo preprostih odgovorov je bila precej izboljšana s hitro inženirsko izpopolnjenostjo, zaradi katere je bil proces podpore strankam učinkovitejši, zanimivejši in izpolnjujoč za uporabnike.
11. Kako bi sestavili poziv za izvabljanje kreativnega pripovedovanja zgodb iz modela AI?
Če želite spodbuditi domiselno pripovedovanje zgodb iz modela umetne inteligence, morate ustvariti scenarij na podoben način, kot daje režiser igralcem nabor okoliščin – dovolj, da lahko začnejo, vendar jim omogočite prostor za njihovo interpretacijo.
Poziv bi moral delovati kot prazno platno in zagotavljati kombinacijo posebnosti za usmerjanje poti zgodbe in odprtih komponent za spodbujanje umetniške licence. Ena od metod za začetek pripovedi bi bila ustvariti prepričljivo postavitev z liki, kančkom konflikta in edinstvenim okoljem, vendar z dovolj prostora, da se zaplet lahko nepredvideno zasuka.
»V živahnem mestu, kjer je magija skrita na očeh, mladi čarovnik odkrije starodavni zemljevid, ki vodi do izgubljenega artefakta,« bi lahko bil zanimiv poziv.
Niso pa edini, ki iščejo. Pojasnite njihovo potovanje in omenite težave, na katere naletijo, zaveznike, ki jih pridobijo, in skrivnosti, ki se jih naučijo.« Ta konfiguracija vabi umetno inteligenco, da ustvari zapleteno tapiserijo interakcij, zapletov in zapletene gradnje sveta, hkrati pa ponuja jasno pripovedno smer in fantastične vidike.
Skrivnost je v doseganju ravnovesja med strukturo in prilagodljivostjo, ki omogoča AI ravno dovolj smeri, da ohrani vse kohezivno, a tudi dovolj prostora za izražanje svoje ustvarjalnosti, kar bo zagotovilo privlačno in presenetljivo zgodbo.
12. Pojasnite, kako bi lahko uporabili Prompt Engineering za izboljšanje učne zmožnosti jezikovnega modela v scenariju »nekaj posnetkov«.
V »nekajkratni« učni situaciji postane umetnost hitrega inženiringa pomembna, ko je cilj izboljšati učne zmožnosti jezikovnega modela z majhnim številom primerkov.
To je tako, kot da bi slikarju začetniku dali več primerov odličnih potez, da jih preuči, preden pričakujete, da bo dokončal sliko; take primere je treba skrbno izbrati in predstaviti na način, ki optimizira njihovo izobraževalno uporabnost. V tej situaciji je treba namige uporabiti kot vir navdiha in kot vodilo.
Ne bi smeli samo pokazati dela, ki ga opravljajo, ampak vključevati tudi subliminalne predloge o tem, kako se v prihodnosti lotiti povezanih dejavnosti.
Da bi to naredili, lahko pozive oblikujete tako, da vsebujejo omejeno število odličnih, raznolikih primerov, ki ujamejo duh predvidenega izdelka. Za vsak primer bi bil zagotovljen jasen in kratek opis delovnega mesta, ki bi spodbudil model, da identificira temeljne vzorce, načela ali sloge, prikazane v primerih.
Če je cilj na primer naučiti modela pisati v določenem literarnem slogu, lahko pozivi vsebujejo nekaj vzorčnih odlomkov, napisanih v tem slogu, čemur sledi naloga, pri kateri mora model uporabiti tisto, kar je »opažal«, da ustvari nov komad.
Ta pristop izboljšuje zmožnost modela, da posploši nekaj posnetkov na širši nabor sorodnih nalog, tako da mu pomaga razumeti nalogo in ponotranjiti podrobnosti danih primerov.
13. Katere strategije bi uporabili za zmanjšanje škodljivih pristranskosti v odzivih AI s hitrim inženiringom?
Podobno kot vrtnar, ki skrbno izbira semena in skrbi za svoj vrt, da bi preprečil širjenje invazivnih vrst, zmanjševanje škodljivih pristranskosti v odgovorih AI s hitrim inženiringom zahteva premišljen in premišljen pristop.
Ustvarjanje pozivov, ki so naravno vključujoči in nepristranski, zahteva posebno pozornost, da se izognete uporabi jezika ali predpostavkam, ki bi lahko vplivale na rezultate umetne inteligence.
Da bi se izognili nenamerni krepitvi predsodkov ali marginalizaciji določenih skupin, je pomembna previdnost pri uporabi besed in izrazov.
Podobno je uporabi filtra za izključitev neželenih materialov, tako da v AI pridejo samo nevtralni, zdravi vnosi.
Zelo učinkovita taktika je lahko tudi dodajanje pozivov, ki posebej spodbujajo raziskovanje drugih stališč. To vključuje razvoj pozivov, ki zahtevajo, da AI upošteva in prikaže različna stališča ali ustvari odgovore, ki zajemajo širok spekter družbenih, kulturnih in osebnih okolij.
To je primerljivo s spodbujanjem obsežnega pogovora v diskusijski skupini, kjer se spoštuje in sliši mnenje vsakega posameznika.
Namen integracije teh tehnik v Prompt Engineering je usmerjati AI, da zagotovi odgovore, ki niso samo brez škodljivih pristranskosti, temveč tudi okrepljeni z različnimi pogledi, ki spodbujajo bolj civiliziran in prijazen odnos do tehnologije.
14. Razpravljajte o konceptu »hitrega veriženja« in o tem, kako ga je mogoče uporabiti za obravnavanje večstopenjskih nalog z modeli AI.
Nov pristop k vključevanju umetne inteligence, hitro veriženje je kot vodenje nekoga skozi zapleten labirint z zaporedjem strateško postavljenih kažipotov.
Umetno inteligenco korak za korakom vodi vsak smerokaz (ali poziv, v tem primeru) skozi vrsto dejavnosti ali procesov razmišljanja, pri čemer gradi na podatkih ali rezultatih prejšnjega koraka, da se približa rezultatu. Podobno kot je zapleten recept razdeljen na vrsto ločenih, prebavljivih navodil, ta pristop deluje še posebej dobro pri zapletenih ali večstopenjskih opravilih, ki jih ni mogoče ustrezno obravnavati v eni sami poizvedbi.
Hitro veriženje omogoča vodenje AI skozi dejavnost, ki potrebuje več kot preprost odgovor v smislu razumevanja ali sinteze podatkov.
Na primer, če je naloga izvesti raziskavo, povzeti rezultate in nato oblikovati vprašanja na podlagi povzetka, bo vsaka stopnja obravnavana z drugačnim prilagojenim pozivom.
Od umetne inteligence se lahko zahteva, da zbere podatke o temi v prvi zahtevi, jih povzame v drugem pozivu in nato uporabi povzetek za oblikovanje inteligentnih poizvedb v tretjem pozivu.
Z zagotavljanjem navodil po korakih umetni inteligenci lahko ostane osredotočen in svoje odgovore utemelji na ustreznih in kontekstualnih podatkih ter tako ustvari bolj temeljite, logične in dragocene rezultate.
15. Kako lahko Prompt Engineering uporabimo za natančno nastavitev jezikovnih modelov za domensko specifične aplikacije brez neposrednega ponovnega usposabljanja modela?
Prompt Engineering je hiter način za spreminjanje jezikovnih modelov za domensko specifične aplikacije, ne da bi zahtevali neposredno ponovno usposabljanje modela; deluje podobno kot nabor specializiranih leč, ki izostrijo kamero na določen motiv, ne da bi spremenili kamero samo.
Odgovore modela lahko spremenite tako, da bodo v skladu s specializiranim znanjem, besediščem in cilji določenega področja, tako da ustvarite pozive, ki zajamejo bistvo in podrobnosti tega določenega področja.
To zahteva prefinjeno razumevanje terminologije in potreb domene poleg nove metode oblikovanja pozivov, ki lahko iz modela izvabijo ustrezno stopnjo podrobnosti in strokovnega znanja.
Na primer, v medicinskem okolju je mogoče uporabiti pozive za uporabo medicinskega jezika, sklicevanje na običajne zdravstvene situacije in posnemanje oblike in vsebine uradne medicinske komunikacije.
Podobno se lahko citiranje sodne prakse, pravna terminologija in formati dokumentov štejejo za sprožilce za pravno uporabo.
Za zagotavljanje rezultatov, ki so bolj ustrezni, natančni in koristni za dejavnosti, edinstvene za določeno domeno, ta strategija v bistvu »pripravi« AI, da deluje znotraj konceptualnih in jezikovnih okvirov obravnavane domene.
To je metoda osredotočanja širokih splošnih zmožnosti modela v ozek žarek strokovnega znanja, pri čemer se uporablja osnovna inteligenca modela na način, ki je specifičen za zahteve določene domene, vse brez spreminjanja samega osnovnega modela.
16. Na katere omejitve ste naleteli pri Prompt Engineeringu in kako ste jih odpravili?
Predvidljivost in doslednost odgovorov AI sta pomembni vprašanji pri hitrem inženiringu. Sofisticirani osnovni algoritmi umetne inteligence in velik nabor usposabljanja lahko povzročijo različne rezultate, tudi če ustvari idealen poziv.
Ta nepredvidljiva narava je podobna gojenju vrta, kjer je lahko tudi s previdnim sejanjem rast, ki se pojavi, presenetljivo raznolika zaradi razlik v tleh, vodi in soncu. Iterativno testiranje in hitre izboljšave postanejo bistvenega pomena za premagovanje tega.
Podobno kot se vrtnar nauči spreminjati taktiko sajenja, da doseže določeno postavitev vrta, lahko postopoma usmerjate AI k bolj doslednim in predvidljivim rezultatom z metodičnim prilagajanjem in spremljanjem sprememb v odzivih AI.
Dodatna omejitev se nanaša na prirojeno zapletenost določenih nalog ali poizvedb, ki se upirajo preprostim predlogom. Posamezen poziv morda ne bo ustrezno zajel konteksta ali globine razumevanja, potrebnega za nekatera delovna mesta.
V teh situacijah je lahko pravočasno veriženje koristno pri razdelitvi dejavnosti na manjše dele, ki jih je lažje upravljati. S to metodo, ki temelji na rezultatu predhodnega poziva, se je mogoče zapletenih opravil lotiti del za delom, podobno kot sestavljanje kosov težke sestavljanke.
Z uporabo teh tehnik lahko presežete in zmanjšate omejitve hitrega inženiringa ter tako povečate uporabnost in učinkovitost modelov AI v različnih aplikacijah.
17. Ali lahko pojasnite, kako koncept "temperature" v modelih AI vpliva na odzive, ustvarjene s hitrim inženiringom?
V modelih AI je pojem "temperatura" zanimiv parameter, ki vpliva na izvirnost in raznolikost ustvarjenih odgovorov. Predstavljajte si to kot spreminjanje količine začimb v jedi glede na vaše osebne želje.
Podobno višja nastavitev temperature v modelu AI spodbuja večjo izvirnost in raznolikost odzivov, tako kot lahko več začimb naredi jed bolj zanimivo, a tudi manj predvidljivo.
Tako kot dobro prehojena pot skozi gozd so rezultati modela pri nižjih temperaturah bolj konzervativni in se tesno držijo vzorcev, ki jih je identificiral med usposabljanjem, kar daje odzive, ki so varnejši in bolj predvidljivi.
Po drugi strani pa povečanje nastavitve temperature prisili AI, da ustvari svoje odgovore z bolj inovativnimi ali nenavadnimi jezikovnimi preskoki. To je lahko še posebej koristno pri iskanju novih konceptov ali ko želite, da AI preseže preproste, sprejete rešitve.
Vendar pa je treba vzpostaviti dobro ravnotežje – preveč toplote lahko povzroči reakcije, ki so preveč nestalne ali neracionalne, tako kot bi lahko preveč začimb premagalo okuse jedi.
Tako kot kuhar spreminja toploto, da doseže idealno ravnovesje okusov v kulinarični mojstrovini, lahko prilagodite izhod umetne inteligence v Prompt Engineering tako, da skrbno prilagodite nastavitev temperature, da ustreza želeni količini inovativnosti in tveganja.
18. Opišite scenarij, v katerem ste uporabili Prompt Engineering za razčlenjevanje in analizo kompleksnih naborov podatkov z uporabo jezikovnega modela.
Naloga v projektu, ki je vseboval obsežen nabor podatkov vnosa potrošnikov z več platform, je bila strniti to ogromno količino podatkov v uporabne vpoglede.
Nabor podatkov je bil obsežen in bogat s kompleksnimi mnenji, preferencami in priporočili, razpršenimi po različnih medijih, vključno s strukturiranimi odgovori na ankete in nestrukturiranimi pripombami na družbenih medijih.
Zapletenost jezika in čustev, posredovanih v komentarjih, je presegala obseg običajnih metod analize podatkov, kar je zahtevalo bolj sofisticirano strategijo.
S pomočjo Prompt Engineering smo ustvarili nabor pozivov, ki so usmerjali AI, da najprej združi vhodne podatke glede na kategorije, kot so funkcije, podpora strankam, stroški itd.
Umetna inteligenca je bila nato ponovno pozvana, da tokrat povzame občutke, prepozna težave, ki se ponavljajo, in celo priporoči možna področja za razvoj na podlagi vsebine komentarjev, pri čemer se poglobi v vsako kategorijo.
S pomočjo tega metodičnega postopka spodbujanja je AI lahko postal uspešen podatkovni analitik, ki je lahko interpretiral zapletene, nestrukturirane podatke in iz njih potegnil zaključke in vzorce.
Ciljno usmerjene spremembe in strateško odločanje je omogočilo temeljito poročilo, ki je povzemalo bistvo prispevkov naročnika.
19. Kako bi izkoristili Prompt Engineering za izboljšanje natančnosti in ustreznosti odzivov modela AI na specializiranem področju, kot je pravno ali medicinsko?
S hitrim inženiringom je mogoče natančnost in ustreznost modela umetne inteligence na specializiranih področjih, kot sta pravna ali medicinska področja, izboljšati s skrbnim uravnoteženjem specifičnosti, konteksta in znanja o domeni.
Pozivi morajo biti skrbno zasnovani, da usmerjajo AI znotraj strogih parametrov poklicnih standardov in terminologije, saj so te domene bistvenega pomena in odvisne od natančnosti in zanesljivosti.
Na primer, na pravnem področju se lahko ustvarijo pozivi, ki vključujejo določeno pravno zakonodajo, sodno prakso in reference, kar spodbuja AI, da svoje odgovore oblikuje s sprejeto pravno terminologijo in precedensi.
Podobno lahko pozivi na medicinskem področju uporabljajo klinične smernice, medicinsko terminologijo in diagnostična merila, da zagotovijo, da odgovori AI sledijo etičnim in medicinskim standardom.
Z uporabo te metode postanejo rezultati umetne inteligence bolj natančni in ustrezni, hkrati pa so bolj usklajeni s specifičnim znanjem in postopkovnimi zapletenostmi zadevnega sektorja.
Umetna inteligenca postane uporabnejše orodje in lahko ustvari rezultate, ki upoštevajo kompleksnost in globino specializiranih baz znanja, tako da v pozive vključijo vpoglede in kontekste, specifične za področje.
20. Razpravljajte o vlogi hitrega inženiringa pri blaženju problema »halucinacije« v jezikovnih modelih.
In jezikovno modeliranje, se izraz »halucinacija« nanaša na situacije, v katerih AI proizvaja podatke, ki ne temeljijo na dejanski točnosti ali resničnosti; primerljivo je s pripovedovalcem, ki ustvari pripoved, ki temelji izključno na fantaziji.
Ta težava je bolj očitna pri dejavnostih, ki potrebujejo natančne, zaupanja vredne informacije, zaradi česar je gradivu, ustvarjenemu z umetno inteligenco, težko zaupati in ga uporabljati.
Za ublažitev te težave je bistvenega pomena takojšen inženiring, saj skrbno usmerja AI k ustvarjanju bolj preverljivih in na dokazih temelječih rezultatov.
To pomeni ustvarjanje pozivov, ki izrecno poudarjajo potrebo po dejanski in pravilnosti, bodisi s svetovanjem AI, naj se zanaša na zanesljive vire podatkov, bodisi z navedbo stopnje zaupanja v njegove odgovore.
Za spodbujanje bolj kritičnega in odprtega pristopa k proizvodnji znanja je mogoče vključiti tudi pozive, ki zahtevajo, da AI zagotovi reference ali utemeljitev za svoje trditve.
Pogostost halucinacij lahko močno zmanjšamo z izboljšanjem naše interakcije z modeli umetne inteligence prek dobro zasnovanih pozivov, kar bo povečalo zanesljivost in verodostojnost vsebine, ki jo proizvaja umetna inteligenca.
21. Kako predvidevate razvoj hitrega inženiringa z napredkom tehnologij umetne inteligence in katera znanja bodo po vašem mnenju postala pomembnejša?
Prompt Engineering je poklic, za katerega se pričakuje, da bo postal veliko bolj zapleten in napreden, ko se tehnologije umetne inteligence še naprej izboljšujejo.
V prihodnosti bo Prompt Engineering verjetno igral pomembno vlogo pri vplivanju na etično razmišljanje, ustvarjalno razmišljanje in učne procese umetne inteligence poleg usmerjanja zmožnosti umetne inteligence, da se odzove.
Umetna inteligenca bo vse bolj spretna pri uravnovešanju svoje računalniške zmogljivosti s človeško intuicijo, kar bo omogočilo bolj moralno zdrave, kontekstualno ozaveščene in individualizirane interakcije s svojimi sistemi.
Hitri inženirji bodo morali imeti sposobnosti, vključno z empatijo, etičnim razmišljanjem in kritičnim razmišljanjem v tem spreminjajočem se okolju.
Oblikovanje pozivov, ki spodbujajo odgovorno in ugodno ravnanje z umetno inteligenco, bo zahtevalo poglobljeno razumevanje etičnih posledic materiala, ustvarjenega z umetno inteligenco, ter sposobnost predvidevanja in razumevanja različnih in zapletenih zahtev uporabnikov.
Poleg tega bo za premikanje meja tega, kar lahko umetna inteligenca doseže v sodelovanju s človeškim vodstvom, ustvarjalnost ključnega pomena pri odkrivanju novih metod za sodelovanje z umetno inteligenco.
TSposobnost uspešnega vodenja in interakcije z umetno inteligenco prek hitrega inženiringa bo pomemben talent, ki bo združeval tehnično bistrost z vpogledi, osredotočenimi na človeka, saj bo umetna inteligenca vedno bolj vpeta v vse dele življenja in dela.
22. Opišite projekt, pri katerem ste uvedli tehnike Prompt Engineering za znatno izboljšanje učinkovitosti poslovnega procesa.
V nedavnem projektu smo revolucionirali postopek spletne obdelave povpraševanj maloprodajnih strank z uporabo Prompt Engineeringa za izboljšanje njihovih operacij podpore strankam.
Ko je bil strankin sistem prvič implementiran, je imel preprost chatbot, ki je lahko odgovarjal na preprosta vprašanja, vendar je imel težave z zahtevnejšimi poizvedbami strank.
Posledično je prišlo do visoke stopnje napotitev za človeške dejavnike in dolgega časa reševanja.
Za prenovo interakcijske paradigme chatbota smo uporabili vrhunske pristope Prompt Engineering. Ustvarili smo nabor strukturiranih pozivov, ki so vključevali izraze in besedne zveze, specifične za kontekst, da bi nam pomagali bolje razumeti namen poizvedb potrošnikov.
Na primer, če je potrošnik zahteval "politiko vračil", je bil poziv zasnovan tako, da identificira predmet in zbere druge informacije, kot sta vrsta izdelka in datum nakupa, kar omogoča natančnejše odgovore.
Ta strategija je povečala stopnjo razrešitve prvega stika, kar je močno zmanjšalo zahtevo po človeški vpletenosti.
Posledično sta se znatno povečala zadovoljstvo strank in odzivna učinkovitost. Klepetalni robot je lahko odgovoril na več vprašanj, in ko je poizvedbe usmeril na človeške agente, so bile informacije jasne in jedrnate, kar je omogočilo hitrejše odgovore.
Ta projekt je služil kot primer, kako lahko Prompt Engineering poenostavi in izboljša običajen proces podjetja v učinkovito delovanje, ki znižuje stroške poslovanja in povečuje zadovoljstvo strank.
23. Kakšno je vaše mnenje o možnosti, da Prompt Engineering manipulira ali zavaja, in kako je mogoče ta tveganja ublažiti?
Hitro inženirstvo ima ogromen potencial za izboljšanje uporabnosti umetne inteligence, vendar lahko tudi, če ga ne preverite, manipulira ali zagotovi lažne rezultate.
Ta dvojna kakovost izhaja iz dejstva, da imajo hitre strukture pomemben vpliv na odgovore umetne inteligence, saj vplivajo na te, da sledijo določenim potem ali sklepajo, ki morda niso objektivni.
Umetna inteligenca lahko na primer daje rezultate, ki širijo napačne informacije ali predsodke, če pozivi tiho namigujejo na določena mnenja ali izpuščajo pomembne podrobnosti.
Transparentnost in etični standardi morajo biti vključeni v načrtovanje in izvajanje pobud Prompt Engineering, da bi zmanjšali te nevarnosti.
Vključitev različnih zainteresiranih strani v proces hitrega načrtovanja za ovrednotenje in analizo pozivov za morebitne pristranskosti ali manipulativne vidike je eden od učinkovitih načinov za vključitev zavor in ravnotežij.
Poleg tega lahko ustvarjanje sistemov umetne inteligence z vgrajenimi varnostnimi funkcijami, ki identificirajo in poudarjajo potencialno zavajajoče namige, pomaga pri preprečevanju zlorab.
Poleg tega je ključnega pomena spodbujati etično kulturo, ki obdaja ustvarjanje in uporabo umetne inteligence, podprto z izrecnimi predpisi in stalnimi navodili o etičnih praksah umetne inteligence.
Spodbujanje etičnega vedenja ter izobraževanje razvijalcev in uporabnikov o posledicah hitrega inženiringa je ključnega pomena za zagotovitev, da se napredek tehnologije umetne inteligence pravilno uporablja. S proaktivno držo lahko ohranimo celovitost interakcij AI in zagotovimo, da je tehnologija vedno uporabna za družbo.
24. Kako bi se lotili izdelave večmodalnega poziva, ki združuje besedilo in slike za kompleksno nalogo?
Potrebna je prefinjena strategija za uspešno integracijo verbalnih in vizualnih znakov pri ustvarjanju večmodalnega poziva, ki meša besedilo in vizualne elemente.
To bo izboljšalo zmogljivost umetne inteligence za izvajanje zahtevnih nalog, ki zahtevajo razumevanje vnosov iz več senzoričnih modalitet.
Večpredstavnostna predstavitev, kjer vsak informacijski modalitet podpira drugega in daje globlji, celovitejši kontekst za trenutno delo, je podobna vrsti hitrega inženiringa, ki ga zahteva ta vrsta vaje.
Pri ustvarjanju oglaševalske akcije, na primer, lahko poziv vsebuje slike, ki prikazujejo slog kampanje, barvno shemo in predvideno razpoloženje, poleg kratkega besednega opisa ciljev kampanje, ciljne publike in želenega čustvenega tona.
Ti skupaj omogočajo, da umetna inteligenca "vidi" in "prebere" zahteve hkrati, kar vodi do bolj temeljitega razumevanja podrobnosti projekta. Medtem ko so fotografije lahko posebni vzorci sloga in razpoloženja, ki jih je treba posnemati, lahko besedilo umetni inteligenci daje navodila o strateških ciljih in abstraktnih pojmih.
Pomembno je zagotoviti, da med ustvarjanjem teh pozivov besedilo in vizualni elementi niso le primerni in razumljivi, ampak tudi razporejeni tako, da se medsebojno krepijo in pojasnjujejo.
Morda bo potrebno uravnotežiti vložke tako, da nobeden ne prevlada nad drugimi s ponavljajočim se testiranjem in spreminjanjem.
Prefinjene sisteme umetne inteligence lahko v celoti uporabite tako, da skrbno sestavite te večmodalne namige, ki jim bodo omogočili izvajanje in razumevanje težkih, ustvarjalnih dejavnosti na ravni prefinjenosti, ki je primerljiva s človeško.
25. Na kakšen način lahko Prompt Engineering prispeva k razložljivosti in preglednosti odločitev modela AI?
Gradnja zaupanja in razumevanja med sistemi umetne inteligence in njihovimi uporabniki zahteva razložljivost in preglednost odločitev modela umetne inteligence, oboje pa je mogoče močno izboljšati s hitrim inženiringom.
Umetni inteligenci lahko naročimo ne samo, da daje odgovore, ampak tudi, da razloži logiko ali vire podatkov, ki podpirajo te odgovore, s skrbno načrtovanjem pozivov.
Ta metoda je primerljiva z učiteljem, ki študentu sporoči težko idejo, kjer je proces razlage prav tako pomemben kot rešitev.
Na primer, poziv je mogoče oblikovati tako, da ne samo predlaga možno diagnozo, ampak tudi zagotovi simptome, podporne informacije in znanstvene raziskave za ta zaključek v situaciji, ko se za pomoč pri medicinskih diagnozah uporablja model AI.
Ta vrsta poizvedbe vabi AI, da "pokaže svoje delo", in pojasni, kako je prišel do določenega zaključka. To pomaga narediti postopek odločanja umetne inteligence bolj viden, zdravnikom pa omogoča preprostejše preverjanje in zaupanje vanj.
Preglednost je mogoče dodatno izboljšati z uporabo Prompt Engineeringa, da od modelov umetne inteligence zahteva, da ponudijo citate ali povezave do podatkovnih virov, s katerimi so se posvetovali, ali da opišejo druge rezultate, o katerih so razmišljali.
Ta pristop ponazarja procese odločanja modela in pomaga zainteresiranim stranem pri razumevanju obsega in kompleksnosti podatkov, ki jih upošteva AI.
Posledično se Prompt Engineering pojavi kot močan instrument za dešifriranje postopkov umetne inteligence, zaradi česar so lažje razumljivi in dostopni strankam. To ustvarja večje zaupanje in odvisnost od rešitev AI v ključnih aplikacijah.
26. Pogovorite se o situaciji, ko ste morali uporabiti Prompt Engineering, da zagotovite skladnost s predpisi o zasebnosti podatkov v izhodih AI.
V projektu, ki je vključeval sistem pomoči strankam, ki ga poganja umetna inteligenca, za ponudnika zdravstvenih storitev, smo se soočili s kritično oviro izpolnjevanja strogih zahtev glede zasebnosti podatkov, kot je HIPAA v Združenih državah.
AI se mora strogo držati predpisov, ki ščitijo zasebnost in varnost podatkov o pacientih, saj je bil ustvarjen za odgovarjanje na občutljiva vprašanja pacientov in ponujanje prilagojenih navodil.
Uporabili smo pristope Prompt Engineering za vključitev eksplicitnih preverjanj zasebnosti v rutino obdelave AI, s čimer smo zagotovili, da sistem vzdržuje te zahteve glede zasebnosti.
Da bi preprečili, da bi umetna inteligenca proizvedla podatke, ki omogočajo osebno identifikacijo, smo na primer ustvarili pozive, ki so mu dajali navodila za anonimiziranje takih podatkov.
To je vključevalo spreminjanje odgovorov umetne inteligence, tako da so bila imena, natančni datumi ali kateri koli drugi podatki, ki jih je mogoče uporabiti za identifikacijo pacienta, odstranjeni, tudi če je vnos vseboval takšne informacije.
Pozivi so bili namenjeni tudi opominjanju umetne inteligence na okolje, v katerem je delovala, zaradi česar je poudaril odgovore, ki zahtevajo natančnejšo obravnavo ali občutljivost.
Ta dvostranska strategija, ki je umetni inteligenci dajala navodila, kako ravnati z občutljivimi podatki, in redno preverjala skladnost, je bila bistvena za ohranjanje zasebnosti in točnosti podatkov o pacientih.
Poleg pomoči pri izpolnjevanju zakonskih obveznosti je bila uvedba teh premišljeno zasnovanih pozivov ključnega pomena pri spodbujanju zaupanja uporabnikov in zagotavljanju, da je sistem umetne inteligence koristen in upošteva vprašanja zasebnosti.
27. Kako uravnovesite potrebo po ustvarjalnosti in potrebo po natančnosti pri hitrem inženiringu, zlasti pri občutljivih aplikacijah?
Potrebno je skrbno načrtovanje, ki upošteva tako prednosti kot slabosti zmogljivosti umetne inteligence, da se doseže ravnotežje med potrebo po natančnosti in iznajdljivostjo pri hitrem inženiringu, zlasti za občutljive aplikacije.
To občutljivo ravnovesje je podobno tistemu pri umetniku, ki mora spoštovati metode svojega poklica, hkrati pa poskuša prenesti nekaj svežega in pomembnega.
Natančnost je ključnega pomena pri občutljivih aplikacijah, vključno s tistimi, ki zahtevajo finančno svetovanje ali zdravstvene podatke. Pozivi morajo biti oblikovani tako, da umetna inteligenca natančno sledi potrjenim podatkom in definiranim parametrom, pri čemer daje prednost dejanski točnosti in zanesljivosti.
Da bi zagotovili, da kreativne interpretacije ne povzročijo kliničnih napak, lahko AI posebej naročite, naj svoje odgovore zasnuje na najnovejših kliničnih priporočilih in strokovno pregledanih raziskavah, ko ustvarja pozive za medicinsko diagnostično orodje.
Toda ustvarjalnosti ne bi smeli popolnoma zanemariti, še posebej, če bi se lahko izboljšala uporabniška izkušnja ali ponuditi bolj pronicljive informacije.
V teh situacijah je mogoče ustvarjalnost varno vključiti tako, da AI eksperimentira z različnimi pristopi k natančnemu posredovanju podatkov, vključno z ustvarjanjem analogij, grafik ali alternativnih razlag, ki lahko potrošnikom pomagajo razumeti in jim zapleteno gradivo postane bolj zanimivo.
Skrivnost je organizirati pozive tako, da so ustvarjalni rezultati AI omejeni na tisto, kar je resnično in primerno za to posebno situacijo.
28. Ali lahko opišete tehniko za optimizacijo pozivov za hitrost in računalniško učinkovitost v aplikacijah v realnem času?
V aplikacijah v realnem času sta hitra hitrost in optimizacija računalniške učinkovitosti ključnega pomena, zlasti kadar se morajo sistemi AI takoj odzvati, kot so chatboti za podporo strankam ali interaktivna orodja.
Poenostavitev zapletenosti pozivov in osredotočanje na zmanjšanje računalniške obremenitve brez ogrožanja kalibra odgovorov je ena od učinkovitih strategij.
Eden glavnih pristopov je poenostaviti strukturo pozivov. To vključuje izogibanje izjemno zapletenim ali globoko ugnezdenim vprašanjem, saj lahko ta prisilijo model k izvajanju zamudnejših in računsko dragih postopkov sklepanja.
Druga možnost je, da so pozivi jasni in jedrnati ter navajajo zahtevano dejanje ali odgovor na lahko razumljiv način.
Na primer, poziv je mogoče razdeliti na bolj osredotočena, enostavna vprašanja, na katera bi umetna inteligenca lahko odgovorila hitreje, namesto da bi postavila zapleteno, večdelno poizvedbo.
Poleg tega je mogoče učinkovitost močno povečati s shranjevanjem priljubljenih odgovorov ali z uporabo rešitev s predlogami za pogosto zahtevane teme.
Sistem lahko zmanjša zahtevo po izračunu v realnem času, kar ima za posledico hitrejše odzivne čase, tako da predvidi pogosto zastavljena vprašanja in vnaprej izračuna odgovore, kjer je to praktično.
Ta metoda zagotavlja, da je sistem AI odziven tudi v situacijah velikega povpraševanja, tako da pospeši interakcijo in zmanjša njegovo računalniško obremenitev. Te metode podpirajo nemoteno delovanje aplikacij v realnem času z zagotavljanjem hitrih in zanesljivih interakcij AI, ki so ključne tako za operativno učinkovitost kot za zadovoljstvo uporabnikov.
29. Kako bi uporabili Prompt Engineering za razvoj rešitve, ki temelji na AI za nov problem, kjer je malo uveljavljenih precedensov?
Ko uporabljate Prompt Engineering, morate uporabiti inventiven in raziskovalni pristop, ko se ukvarjate z novo situacijo, za katero je malo primerov.
To je kot poskušati najti pot po neznani državi; morate biti ustvarjalni in prilagodljivi, da najdete prave odgovore.
Prva faza je poglobljena študija in razumevanje domene problema, pridobivanje čim več podatkov o sorodnih problemih ali scenarijih, ki so primerljivi.
Pozive je nato mogoče skrbno oblikovati za usmerjanje AI, ko ekstrapolira iz dobro znanih primerov na novo težavo.
To bi lahko pomenilo oblikovanje zaporedja preiskovalnih poizvedb, ki motivirajo AI, da ustvari več možnih rešitev ali teorij, ki temeljijo na povezanih področjih znanja. Čeprav še vedno zagotavljamo, da so odgovori umetne inteligence podprti z ustreznimi dejstvi in logičnim sklepanjem, je treba te pozive oblikovati za spodbujanje inovacij.
Ko so izdelani preliminarni koncepti, je mogoče pozive iterativno izboljšati z dodajanjem vhodnih podatkov in rezultatov začetnih raziskav, da bi usmerili pozornost AI k bolj zanimivim linijam preiskav. Ta postopek je podoben kiparstvu, pri katerem se surov material izpopolnjuje in kleše z večkratnimi poskusi.
Tukaj Prompt Engineering služi kot dinamično ogrodje za iterativno učenje in prilagajanje poleg tega, da je orodje za izvabljanje. To omogoča AI, da izboljša svoje rezultate tako, da jih uskladi z razvijajočim se znanjem o problemu.
Ta metoda izkorišča sposobnost prilagajanja in učenja umetne inteligence, da omogoči ustvarjanje rešitev po meri za najsodobnejše težave.
30. Katere metode uporabljate, da ste na tekočem z najnovejšimi dosežki in najboljšimi praksami na področju hitrega inženiringa?
Ohranjanje znanja in zagotavljanje uspešne implementacije v Prompt Engineering zahteva, da smo na tekočem z najnovejšimi dogodki in najboljšimi praksami.
Moja strategija združuje stalno izobraževanje z aktivnim sodelovanjem v strokovnih skupnostih.
Prvič, pogosto berem znanstvene publikacije in obiskujem konference in spletne seminarje o umetni inteligenci in strojno učenje.
Ta gradiva so bistvena za spoznavanje nedavnih študij, novih usmeritev na področju hitrega inženiringa in najsodobnejših metod.
Nedavne raziskave, predstavljene na konferencah, kot je NeurIPS, ali v revijah, kot je Journal of Umetna inteligenca Raziskave so pogosto takoj uporabne ali prilagojene mojemu delu.
Aktivno sodelujem tudi v strokovnih mrežah in spletnih forumih, kjer praktiki izmenjujejo probleme, rešitve in študije primerov.
Izmenjava znanja v realnem času je močno olajšana z učnimi okolji, ki temeljijo na skupnosti, kot so tista na platformah, kot so skupine Stack Overflow, GitHub in LinkedIn.
Interakcija s temi skupnostmi nudi širši pogled na to, kako se različne strategije uspešno izvajajo v različnih sektorjih in aplikacijah, poleg pomoči pri reševanju določenih težav.
Z združevanjem sodelovanja skupnosti z akademsko strogostjo lahko ostanem na vrhuncu hitrega inženiringa in izboljšam svoje delo z najnovejšimi informacijami in tehnikami.
31. Čemu bi dali prednost v prvih nekaj tednih na delovnem mestu, če bi vas zaposlili?
Če bi me zaposlili, bi svojih prvih nekaj tednov dela posvetil trdnemu razumevanju ciljev, kulture in operativnih postopkov podjetja.
Za uspešno integracijo in prispevek je ta temelj bistvenega pomena. Da bi to dosegel, bi dal veliko prednost vzpostavitvi odnosa s pomembnimi člani skupine iz različnih oddelkov.
Pogovor s sodelavci, da bi izvedel o njihovih težavah, metodah in dosežkih, bi mi bil koristen, saj bi razjasnil notranjo dinamiko in mi pokazal, kako lahko moje strokovno znanje o hitrem inženiringu najbolje podpira cilje organizacije.
Hkrati bi se poglobil v spoznavanje morebitnih trenutnih projektov Prompt Engineering ali področij, kjer je mogoče uporabiti moje sposobnosti. To vključuje analizo prejšnjih pobud in njihovih rezultatov, da se ugotovi, kaj je delovalo pravilno in kaj ni.
Začel bi orisovati prve prispevke, ki bi jih lahko dal po upoštevanju teh spoznanj, pri čemer bi opozoril na kratkoročne in dolgoročne dobičke.
Z uporabo te strategije sem lahko prepričan, da ne le zagotavljam vrednost od samega začetka, ampak tudi, da se usklajujem s strateškimi cilji podjetja, kar mi bo omogočilo uspeh v moji karieri.
zaključek
Če povzamemo, razumevanje hitrega inženiringa je ključnega pomena za tiste, ki želijo kar najbolje izkoristiti tehnologijo umetne inteligence.
Intervjuji na tem področju se pogosto osredotočajo na ocenjevanje posameznikove sposobnosti razumevanja in vplivanja na vedenje umetne inteligence z uporabo premišljenih navodil.
Te ocene presegajo veščine in se poglobijo v etične vidike ter sposobnost uporabe umetne inteligence v različnih in včasih zapletenih scenarijih.
Zato je za pripravo na razgovore potrebno razumevanje same tehnologije in njenih posledic v resničnem svetu, kar zagotavlja, da so kandidati opremljeni za učinkovito prispevanje na tem dinamičnem in hitro razvijajočem se področju.
Za pomoč pri pripravi intervjuja glejte Hashdorkova serija intervjujev.
Pustite Odgovori