Përmbajtje[Fshih][Shfaqje]
- 1. Çfarë është Inxhinieria e shpejtë dhe pse është e rëndësishme në kontekstin e modeleve të AI si GPT-4?
- 3. Si do të hartonit një kërkesë për të gjeneruar një përgjigje të thjeshtë, faktike, siç është kryeqyteti i një vendi?
- 6. Përshkruani një skenar ku inxhinieria e shpejtë mund të përmirësojë ndjeshëm cilësinë e përgjigjes së një AI.
- 7. Si i qaseni korrigjimit dhe përmirësimit të një urdhri që vazhdimisht jep përgjigje të pakënaqshme nga një model i AI?
- 8. Diskutoni ndikimin e pyetjeve kryesore në Inxhinieri të shpejtë dhe se si ato mund të anojnë përgjigjet e AI.
- 9. Në përvojën tuaj, si ndikon zgjedhja e gjuhës në një prompt rezultatin e një modeli shumëgjuhësh të AI?
- 10. A mund të përshkruani një detyrë komplekse që keni automatizuar ose përmirësuar duke përdorur inxhinieri të sofistikuar të shpejtë?
- 11. Si do të ndërtonit një nxitje për të nxjerrë tregime krijuese nga një model i AI?
- 12. Shpjegoni se si mund të përdorni Prompt Engineering për të përmirësuar aftësinë e të mësuarit të një modeli gjuhësor në një skenar "disa-shot".
- 13. Cilat strategji do të përdornit për të minimizuar paragjykimet e dëmshme në përgjigjet e AI përmes Inxhinierisë së shpejtë?
- 14. Diskutoni konceptin e "zinxhirimit të shpejtë" dhe se si mund të përdoret për të trajtuar detyrat me shumë hapa me modelet e AI.
- 15. Si mund të aplikohet Prompt Engineering për të rregulluar mirë modelet e gjuhës për aplikacione specifike për domenin pa rikualifikim të drejtpërdrejtë të modelit?
- 16. Cilat janë disa nga kufizimet që keni hasur në Inxhinierinë e shpejtë dhe si i keni trajtuar ato?
- 17. A mund të shpjegoni se si koncepti i "temperaturës" në modelet e AI ndikon në përgjigjet e gjeneruara përmes Inxhinierisë së shpejtë?
- 18. Përshkruani një skenar ku keni përdorur Prompt Engineering për të analizuar dhe analizuar grupe të dhënash komplekse duke përdorur një model gjuhësor.
- 19. Si do ta shfrytëzonit Prompt Engineering për të përmirësuar saktësinë dhe rëndësinë e përgjigjeve të një modeli AI në një fushë të specializuar, si ligjore apo mjekësore?
- 20. Diskutoni rolin e Inxhinierisë së shpejtë në zbutjen e problemit të “halucinacioneve” në modelet gjuhësore.
- 21. Si e parashikoni evolucionin e Inxhinierisë së shpejtë me avancimin e teknologjive të AI, dhe cilat aftësi mendoni se do të bëhen më të rëndësishme?
- 22. Përshkruani një projekt ku keni zbatuar teknikat e Inxhinierisë së shpejtë për të përmirësuar ndjeshëm efikasitetin e një procesi biznesi.
- 23. Cilat janë mendimet tuaja mbi potencialin që Inxhinieria e shpejtë të manipulojë ose mashtrojë dhe si mund të zbuten këto rreziqe?
- 24. Si do t'i qaseni ndërtimit të një prompt multi-modal që kombinon tekstin dhe imazhet për një detyrë komplekse?
- 25. Në çfarë mënyrash mund të kontribuojë Inxhinieria e shpejtë në shpjegueshmërinë dhe transparencën e vendimeve të modelit të AI?
- 26. Diskutoni një situatë ku ju është dashur të përdorni Prompt Engineering për të siguruar përputhjen me rregulloret e privatësisë së të dhënave në rezultatet e AI.
- 27. Si e balanconi nevojën për kreativitet dhe nevojën për saktësi në Inxhinieri Prompt, veçanërisht në aplikacionet sensitive?
- 28. A mund të përshkruani një teknikë për optimizimin e kërkesave për shpejtësinë dhe efikasitetin llogaritës në aplikacionet në kohë reale?
- 29. Si do ta përdornit Prompt Engineering për të zhvilluar një zgjidhje të bazuar në AI për një problem të ri, ku ka pak precedentë të krijuar?
- 30. Çfarë metodash përdorni për të qëndruar të përditësuar mbi avancimet më të fundit dhe praktikat më të mira në Inxhinieri të shpejtë?
- 31. Çfarë do të kishit prioritet në javët tuaja të para në punë nëse punësoheshit?
- Përfundim
Inxhinieria e shpejtë është bërë një aftësi, në fushën e ndryshimit të inteligjencës artificiale dhe mësimit të makinerive, veçanërisht me rritjen e modeleve të avancuara si GPT 4.
Në thelb Inxhinieria e shpejtë përfshin krijimin e inputeve (kërkesave) për një AI për të përmirësuar prodhimin e saj. Kjo ekspertizë është jetike pasi ndikon drejtpërdrejt në cilësinë, rëndësinë dhe prakticitetin e përgjigjeve të gjeneruara nga AI.
Në një kohë ku bizneset dhe studiuesit mbështeten shumë në AI për detyra të tilla si analiza e të dhënave, krijimi i përmbajtjes dhe mbështetja e vendimmarrjes zotërimi i Inxhinierisë së shpejtë nënkupton përshtatjen e këtyre mjeteve sipas nevojave.
Rëndësia e Inxhinierisë së shpejtë lind nga nevoja për të lidhur bazën e njohurive të modeleve të AI me rezultatet e përdorshme në botë.
Ndërsa modelet e AI integrohen gjithnjë e më shumë në operacionet e biznesit dhe kërkimit, aftësia për të bashkëvepruar në mënyrë efikase me këto modele duke përdorur udhëzime të krijuara është thelbësore.
Nuk ka të bëjë vetëm me marrjen e përgjigjeve, por edhe me drejtimin e AI-së larg çështjeve të zakonshme si prodhimi i informacionit të parëndësishëm ose të njëanshëm dhe sigurimi i funksionimit etik.
Ndërsa AI vazhdon zgjerimin e saj nëpër sektorë - nga kujdesi shëndetësor dhe ligji në fusha - kërkesa për profesionistë të aftë për të përshtatur aftësitë e AI në kontekste specifike është në rritje.
Në këtë artikull, ne kemi përpiluar një listë të pyetjeve të intervistës inxhinierike për t'ju ndihmuar të përgatiteni, për intervistën tuaj dhe të siguroni punën që dëshironi.
1. Çfarë është Inxhinieria e shpejtë dhe pse është e rëndësishme në kontekstin e modeleve të AI si GPT-4?
Inxhinieria e shpejtë luan një rol në angazhimin me sistemet e AI si GPT 4. Kjo praktikë përfshin formulimin e pyetjeve, udhëzimeve ose deklaratave (të referuara si "kërkesa") që udhëzojnë modelet e AI për të prodhuar përgjigje të sakta të vlefshme. Është e ngjashme me të ditur se si të parashtroni një pyetje për të nxjerrë përgjigjen nga një mik ose bibliotekar i ditur.
Rëndësia e Inxhinierisë së shpejtë në punën me modele të AI si GPT 4 nuk mund të theksohet mjaftueshëm për arsyet;
- Potenciali i zhbllokimit: GPT 4 dhe modelet e ngjashme të AI posedojnë njohuri. Mund të ekzekutojë detyra të ndryshme duke filluar nga shkrimi dhe përmbledhja deri te kodimi dhe më shumë. Inxhinieria e shpejtë është e rëndësishme, në çlirimin e këtij potenciali duke shtruar pyetje të hartuara.
- Përmirësimi i saktësisë: Formulimi i kërkesave ndikon ndjeshëm se sa mirë AI e kupton pyetjen dhe gjeneron rezultate në përputhje me rrethanat. Një kërkesë e ndërtuar mund të rezultojë në përgjigje të sakta dhe të rëndësishme në kontekst.
- Nxitja e kreativitetit: Nëpërmjet Inxhinierisë së shpejtë mund të eksploroni kufijtë e asaj që AI është në gjendje të prodhojë nëse përfshin shkrimin në një stil specifik duke gjeneruar koncepte origjinale apo edhe prodhimin e krijimeve artistike.
- Rritja e efikasitetit: Përdorimi i kërkesave të krijuara mund të thjeshtojë komunikimin. Ju ndihmojë të merrni informacionin ose rezultatet e nevojshme në mënyrë efikase dhe koncize.
- Përgjigjet e përshtatjes: Duke përdorur teknikat e inxhinierisë së shpejtë të ekspertëve, përgjigjet mund të personalizohen që të përputhen me tonet, strukturat ose nivelet e detajeve duke rritur prodhimin e AI për t'iu përshtatur objektivit aktual.
2. A mund të shpjegoni ndryshimin midis të mësuarit "zero-shot", "me një goditje" dhe "me pak goditje" në kontekstin e modeleve gjuhësore?
Kini parasysh se sa herë që po i mësoni dikujt një aftësi të re, shkalla e udhëzimit që i jepni luhatet. Kjo dhe ajo që po ndodh me këto ide mësimore janë mjaft të ngjashme.
Mësimi me gjuajtje zero
Le të marrim fillimisht mësimin në mënyrë zero. Imagjinoni veten duke i kërkuar një shoku - në këtë skenar, modeli ynë i AI - të kryejë një detyrë që nuk e kanë kryer kurrë më parë pa i dhënë ndonjë udhëzim të detajuar.
Gjithçka që mund të bëni është të përshkruani problemin dhe të shpresoni se ata mund ta bëjnë atë duke përdorur njohuritë që kanë tashmë. Të mësuarit me zero, siç përdoret në AI, i referohet kërkimit të një modeli për të përfunduar një punë në mungesë të ndonjë rasti të mëparshëm dhe të saktë.
Është njësoj sikur t'i kërkoni dikujt të kompozojë një sonet për ju për oqeanin pa dhënë asnjë mostër. Për t'iu përgjigjur, modeli përdor njohuritë e tij të përgjithshme për gjuhët dhe botën.
Mësimi me një goditje:
Ndërsa kalojmë në mësimin me një goditje, imagjinoni veten duke i dhënë shokut tuaj një shembull dhe më pas duke i kërkuar atij të bëjë detyrën.
Është si të thuash, "A mund të më shkruash një poezi për oqeanin, disi si kjo që gjeta për malet?" Ata kanë një model ose një pikë referimi të dhënë nga ai shembull.
Një shembull i jepet modelit në teknikën e të mësuarit me një goditje të AI, dhe ai përpiqet të nxjerrë nevojat e punës nga ai rast. Është një mënyrë për të pyetur: “A mund të bësh diçka të ngjashme me atmosferën që po shkoj?”
Mësimi me pak goditje:
Dhe së fundi, të mësuarit me pak goditje. Ja ku i kërkoni mikut tuaj të bëjë detyrën pasi t'i jepni disa shembuj.
Me shpresën se do të kombinonin temat dhe stilet që kanë hasur, ju mund t'u tregoni disa poezi për botën natyrore dhe më pas të kërkoni një për oqeanin.
Mësimi i pakët, siç përdoret në AI, i referohet dhënies së modelit me një grup të kufizuar mostrash për të punuar. Kjo e ndihmon atë të kuptojë më mirë pritshmëritë dhe shpesh prodhon rezultate më të sakta ose komplekse.
Në secilin prej këtyre rasteve, modeli i AI përdor njohuritë e tij paraprake dhe çdo shembull të dhënë për të kuptuar dhe përfunduar detyrën. Dallimi kryesor është në sasinë dhe llojin e drejtimit që merr asnjë, një ose disa raste.
Këto teknika demonstrojnë shkathtësinë dhe fleksibilitetin e modelit, duke i mundësuar atij të kryejë një sërë punësh edhe me pak udhëzime të drejtpërdrejta. Është dëshmi se sa të sofistikuara dhe perceptuese janë bërë modelet bashkëkohore të AI, në gjendje të "mësojnë në punë" në mënyra që ndonjëherë duken mjaft njerëzore.
3. Si do të hartonit një kërkesë për të gjeneruar një përgjigje të thjeshtë, faktike, siç është kryeqyteti i një vendi?
Çelësi për të krijuar një urgjencë që shkakton një përgjigje të drejtpërdrejtë dhe faktike – siç është kryeqyteti i një vendi – është ta bësh atë të qartë dhe specifik. Sigurohuni që AI të marrë saktësisht atë që ju kërkoni, duke mos lënë asnjë mundësi për keqkuptime. Është e ngjashme me pyetjen e mprehtë të një të njohuri kompetent, ndërkohë që jeni në presion për kohën.
Këtu është një mënyrë se si mund ta bëni këtë:
- Jini të drejtpërdrejtë: Kërkoni menjëherë një pyetje të drejtpërdrejtë. Rrahja rreth shkurret ose mbushësi nuk është e nevojshme. Konsiderojeni si të kërkoni udhëzime; sa më specifik të jeni, aq më shpejt do të arrini në destinacionin tuaj.
- Përcaktoni detyrën: Verifikoni që kërkesa e bën të qartë se po kërkoni një përgjigje faktike. Kjo ndihmon në drejtimin e AI që të përdorë bazën e saj të njohurive në vend të fuqive të saj krijuese ose konkluzionare.
- Jepni kontekst nëse është e nevojshme: Konteksti mund të jetë i dobishëm ndonjëherë, veçanërisht kur ka një shans për keqkuptim. Por zakonisht është e lehtë në rastin e kryeqyteteve.
- Mbajeni të thjeshtë: Mos shtoni detaje të panevojshme në kërkesë për ta bërë më të vështirë. Për të ruajtur vëmendjen e AI në punën aktuale, qëndroni te bazat.
Ky është një ilustrim i një urdhri që zbaton këto ide:
"Cili është kryeqyteti i Francës?"
Kjo është një komandë shumë e qartë dhe e drejtpërdrejtë që nuk lejon asnjë konfuzion. Ajo i siguron AI-së vetëm atë që ju nevojitet, që është një informacion i drejtpërdrejtë faktik.
Kjo zvogëlon gjasat për të marrë një përgjigje tepër të detajuar sepse AI di të përgjigjet vetëm me informacionin që ju keni kërkuar.
Gjithçka varet nga komunikimi i mirë dhe marrja e informacionit që dëshironi shpejt dhe qartë.
4. Cilat konsiderata duhet të merren parasysh gjatë formulimit të kërkesave për të siguruar rezultate etike dhe të paanshme nga një model i AI?
Krijimi i kërkesave për modelet e AI është i ngjashëm me negocimin e një mjedisi social sfidues, veçanërisht kur qëllimi janë rezultate të paanshme dhe etike.
Ju duhet të flisni me konsideratë, mirësjellje dhe vetëdije për pasojat e mundshme të fjalëve tuaja. Më poshtë janë disa gjëra të rëndësishme për t'u mbajtur mend:
Qartësia dhe Neutraliteti
Jepni në fillim një gjuhë neutrale dhe të qartë. Kërkesa juaj duhet t'i ngjajë një artikulli të drejtë dhe të paanshëm lajmesh që jep faktet pa favorizuar asnjë anë.
Kjo ndihmon që AI të mos bëhet i njëanshëm ose të marrë si të mirëqena disa supozime.
Ndjeshmëria kulturore
Njihni dhe respektoni veçoritë dhe ndjeshmëritë kulturore. Është si të jesh mysafir i sjellshëm në shtëpinë e dikujt; ju dëshironi të tregoni konsideratë për traditat dhe parimet e tyre.
Kjo nënkupton që të qëndroni larg paragjykimeve dhe të siguroheni që udhëzimet tuaja të mos nxisin pa dashje paragjykime të dëmshme.
Privatësia dhe Konfidencialiteti
Mendoni për fshehtësinë dhe privatësinë sikur të jeni kapur pas ditarit të dikujt tjetër. Meqenëse nuk do të dëshironit të zbuloni informacione private ose të ndjeshme pa leje, sigurohuni që udhëzimet tuaja të mos inkurajojnë AI të prodhojë rezultate që mund të cenojnë privatësinë e dikujt.
Përfshirja
Inkurajoni përfshirjen duke mbajtur parasysh një sërë pikëpamjesh. Imagjinoni si organizimin e një darke ku merren parasysh nevojat dhe preferencat ushqyese të çdo personi.
Sigurohuni që kërkesat tuaja të jenë gjithëpërfshirëse dhe të vëmendshme ndaj njerëzve me identitete, përvoja dhe prejardhje të ndryshme.
Shmangia e dëmit
Sigurohuni që udhëzimet tuaja të mos inkurajojnë pa dashje sjellje të këqija ose të dëmshme. Kjo është e krahasueshme me maksimumin mjekësor "të mos dëmtosh".
Ju dëshironi të siguroheni që përmbajtja ose informacioni i prodhuar nga AI nuk do të inkurajojë sjellje të keqe ose negativitet.
Saktësia faktike
Kur krijoni kërkesa për përmbajtje informative, përpiquni të përqendroheni në ato që promovojnë saktësinë faktike. Është i krahasueshëm me kontrollin e dyfishtë të burimeve të një punimi kërkimor.
Në situatat kur saktësia është kritike, veçanërisht, inkurajoni AI që të varet nga informacioni i konfirmuar.
Konsiderata etike
Së fundi, mendoni se si kërkesat tuaja mund të ndikojnë në çështje më të mëdha etike. Kjo përfshin marrjen parasysh se si normat dhe vlerat shoqërore mund të ndikohen nga reagimet e AI.
Bëhet fjalë për të vepruar si një anëtar i përgjegjshëm i komunitetit dhe për t'u siguruar që veprat tuaja - ose, në këtë shembull, kërkesat tuaja - të promovojnë mirëqenien e përgjithshme.
5. Si ndikon specifika dhe struktura e një prompt në prodhimin e një modeli gjuhësor?
Ashtu si përbërësit dhe receta kanë një ndikim të rëndësishëm në produktin përfundimtar të një vakti që përgatitni, po ashtu mund të ketë edhe specifika dhe struktura e një urdhri në prodhimin e një ushqimi. model gjuhësor.
Ju keni më shumë gjasa të prodhoni një pjatë që i plotëson pritjet tuaja kur përdorni përbërës të saktë dhe i përmbaheni një recete.
Ngjashëm me këtë, ju mund të drejtoni më me sukses modelin e gjuhës dhe të merrni rezultate që pothuajse përputhen me qëllimet tuaja duke përdorur një kërkesë të strukturuar mirë dhe të saktë.
Ndikimi i Specifikimit
Saktësia në përgjigje: Modeli i gjuhës do të japë një përgjigje që është më e saktë nëse jepni një kërkesë më të detajuar.
Është e ngjashme me ofrimin e dikujt me udhëzime të plota në vend që thjesht të identifikosh një vendndodhje. Ata kanë më shumë gjasa të arrijnë në destinacionin e tyre saktësisht dhe pa devijime të panevojshme nëse ndjekin udhëzimet e plota.
Rëndësia: Përdorimi i shenjave të sakta e ndihmon modelin të kuptojë sfondin dhe rëndësinë e kërkesës suaj. Kjo është e ngjashme me kërkimin e synuar të fjalëve kyçe në internet; sa më i fokusuar të jeni, aq më të rëndësishme do të jenë rezultatet e kërkimit.
Paqartësia e zvogëluar: Të qenit specifik zvogëlon paqartësinë. Është e ngjashme me sigurimin që të merrni pikërisht atë që dëshironi, kur e dëshironi, duke qenë të qartë për porosinë tuaj në restorant.
Ndikimi i Strukturës
Udhëzues për formatin e përgjigjes: Formati i përgjigjes mund të përcaktohet nga mënyra se si është shkruar kërkesa juaj. Modeli ka më shumë gjasa të përgjigjet nëse kërkesa juaj është e organizuar si një pyetje.
Modeli mund të vazhdojë historinë ose të ofrojë detaje rreth deklaratës nëse organizohet si deklaratë.
Rrjedha e informacionit: Përmbajtja e përgjigjes udhëhiqet nga një pyetje e strukturuar mirë. Ai funksionon në mënyrë të ngjashme me krijimin e një axhende takimi në atë që lehtëson organizimin e bisedave dhe mbulon temat përkatëse në një rend të arsyeshëm.
Niveli i angazhimit: Niveli i angazhimit të produktit mund të ndikohet gjithashtu nga formati i tij. Një përgjigje intriguese dhe novatore mund të merret duke strukturuar një kërkesë si një strukturë përrallë krijuese, për shembull, në vend që thjesht të kërkoni një pyetje të drejtpërdrejtë.
6. Përshkruani një skenar ku inxhinieria e shpejtë mund të përmirësojë ndjeshëm cilësinë e përgjigjes së një AI.
Le të themi se jeni duke punuar në një projekt ku dëshironi të ilustroni shkrirjen e teknologjisë dhe formave tradicionale të artit duke përfshirë një pjesë të poezisë së gjeneruar nga AI në një antologji të poezisë bashkëkohore të ndikuar nga temat klasike.
Në fillim, ju thjesht mund t'i thoni AI "të shkruajë një poezi", por rezultati mund të jetë tepër i përgjithshëm ose në mospërputhje me subjektin klasik të projektit tuaj. Inxhinieria e shpejtë mund të përdoret në këtë situatë për të përmirësuar kalibrin dhe zbatueshmërinë e përgjigjeve të AI.
Pasi të kufizoni kërkesën tuaj në diçka më të fokusuar, si p.sh. "Shkruani një poezi në stilin e një soneti shekspirian që eksploron temën e kalimit të kohës në epokën dixhitale", ju i jepni AI një strukturë të qartë për të punuar brenda: sonetit formë, një dremitje ndaj Shekspirit dhe një temë moderne për të punuar në kuadrin e vendosur.
Kjo jo vetëm që garanton që poezitë e prodhuara do të përputhen pa të meta me subjektin dhe kriteret stilistike të antologjisë suaj, por gjithashtu tregon se sa nxitjet e sakta dhe delikate mund të inkurajojnë AI të prodhojë poezi që rezonon më thellë me ide të caktuara krijuese dhe qëllime të projektit.
Në këtë rast, inxhinieria e shpejtë siguron që teknologjia të funksionojë si një partner i mirëfilltë bashkëpunues në procesin krijues duke kapërcyer hendekun midis aftësive të gjera të AI dhe kërkesave të ndërlikuara të një përpjekjeje krijuese.
7. Si i qaseni korrigjimit dhe përmirësimit të një urdhri që vazhdimisht jep përgjigje të pakënaqshme nga një model i AI?
Është njësoj si të përpiqesh të korrigjosh një recetë që, pavarësisht se sa me kujdes i ndiqni udhëzimet, thjesht nuk do të dalë siç duhet, kur një model i AI prodhon vazhdimisht përgjigje të papranueshme ndaj një kërkese.
Sekreti është të identifikoni fushat që kanë nevojë për përmirësim dhe të bëni ndryshime të qëllimshme.
Së pari, shikoni vetë kërkesën. A është shumë kompleks, shumë i pasaktë, apo mund të jetë duke e drejtuar AI në drejtimin e gabuar? Bërja e pak ndryshimeve në qartësinë, specifikën dhe strukturën e kërkesës mund të ketë një ndikim të rëndësishëm, njësoj si modifikimi i shijes së recetës ose kohës së gatimit.
Më pas, provoni të modifikoni pyetjen në mënyra të ndryshme për të parë se si edhe rregullimet e vogla ndikojnë në përgjigjet e AI. Kjo mund të sjellë ndryshimin e formulimit, shtimin e një shpjegimi shtesë, apo edhe deklarimin e formatit të synuar të përgjigjes.
Konsideroni atë një formë të testimit të shijes ndërsa gatuani, duke rregulluar sasitë e vogla derisa të merrni profilin ideal të shijes. Kjo metodë përsëritëse do të përmirësojë aftësitë tuaja të shpejta inxhinierike në përgjithësi duke ju ndihmuar të kuptoni se si AI percepton dhe reagon ndaj llojeve të ndryshme të udhëzimeve dhe duke ju ndihmuar të përmirësoni kërkesën tuaj për të nxjerrë përgjigje më të mira.
8. Diskutoni ndikimin e pyetjeve kryesore në Inxhinieri të shpejtë dhe se si ato mund të anojnë përgjigjet e AI.
Ngjashëm me mënyrën se si një pyetje me një paragjykim të vogël mund të drejtojë një diskutim njerëzor, pyetjet kryesore në inxhinierinë e shpejtë kanë një ndikim thelbësor në tonin dhe drejtimin e përgjigjeve të AI.
Këto lloj pyetjesh e predispozojnë AI të reagojë në një mënyrë specifike, sepse ato përmbajnë supozime të nënkuptuara ose të dhëna për përgjigjen e synuar.
Një AI mund të konkludojë, për shembull, se stresi në jetën bashkëkohore ka një efekt të drejtpërdrejtë në lumturinë kur pyetet: "Si kontribuon stresi dërrmues i jetës moderne në lumturinë?"
Kjo zvogëlon gamën e përgjigjeve të mundshme dhe fut paragjykime në rezultatet e AI, të cilat mund të errësojnë pikëpamjet më komplekse ose të kundërta.
Pyetje të tilla kanë një efekt të fortë në situata ku paanshmëria dhe një hetim i plotë i koncepteve janë vendimtare. Paragjykimi i brendshëm i kërkesës filtron të kuptuarit dhe reagimin e AI, duke e bërë atë të ngjashëm me mbajtjen e syzeve të lyera që ndryshojnë vizionin e dikujt për botën.
Për ta zvogëluar këtë, përdorimi i pyetjeve të hapura dhe pa supozime promovon një shumëllojshmëri përgjigjesh më të larmishme dhe më të rrumbullakosura.
Kjo metodologji jo vetëm që përmirëson kalibrin dhe konsistencën e rezultateve të AI, por gjithashtu inkurajon një angazhim më moral dhe objektiv me këto të sofistikuara modelet gjuhësore, duke garantuar që AI funksionon si një instrument i adaptueshëm që mund të thellohet në një gamë të gjerë konceptesh dhe këndvështrimesh.
9. Në përvojën tuaj, si ndikon zgjedhja e gjuhës në një prompt rezultatin e një modeli shumëgjuhësh të AI?
Gjuha e përdorur në një kërkesë mund të ketë një ndikim të madh në prodhimin e një modeli shumëgjuhësh të AI. Kjo është e ngjashme me mënyrën se si tregimi i së njëjtës përrallë në një gjuhë të ndryshme mund të ndryshojë disi ose shumë, në varësi të idiomës dhe kontekstit kulturor.
Nxitja e një AI në një gjuhë të caktuar ju lejon të përdorni jo vetëm një kanal komunikimi, por edhe në gamën e larmishme të hollësive gjuhësore dhe kulturore që janë thurur brenda asaj gjuhe.
Për shembull, kur jepet një kërkesë në japonisht, përgjigjet mund të pasqyrojnë formalitetin dhe indirektësinë e natyrshme në gjuhë, ndërsa kur jepet e njëjta kërkesë në spanjisht, rezultatet mund të jenë më të drejtpërdrejta dhe shprehëse, duke pasqyruar karakteristikat gjuhësore dhe vlerat kulturore tipike të spanjishtes. -kulturat e të folurit.
Për më tepër, aftësia e AI dhe nuanca e përgjigjeve të saj mund të ndikohen nga kompleksiteti dhe diversiteti i gjuhës. AI mund të ketë probleme me përpunimin e gjuhëve me një fjalor të madh, dialekte të shumta ose gramatikë të ndërlikuar, të cilat mund të ndikojnë në thellësinë, saktësinë dhe rëndësinë kulturore të rezultateve.
Kjo më kujton sfidat me të cilat përballet një përkthyes i aftë, i cili duhet të përcjellë frymën dhe ngjyrimet kulturore të materialit burimor përveç përkthimit të tij fjalë për fjalë.
Për të siguruar që përgjigjet e AI janë të sakta si dhe të përshtatshme për kulturën dhe kontekstin e caktuar, është e domosdoshme që kur ndërveproni me një model shumëgjuhësh të AI-së, të jeni të vetëdijshëm për karakteristikat e gjuhës dhe kontekstin kulturor që ajo sjell.
10. A mund të përshkruani një detyrë komplekse që keni automatizuar ose përmirësuar duke përdorur inxhinieri të sofistikuar të shpejtë?
Në një projekt interesant, gjenerimi dinamik i përmbajtjes, i vetëdijshëm për kontekstin, për një gamë të gjerë pyetjesh të përdoruesve në një platformë të mbështetjes së klientit u racionalizua përmes përdorimit të inxhinierisë së sofistikuar të shpejtë.
Gama e gjerë e subjekteve të platformës, nga sugjerimet e produkteve te ndihma teknike, ishte një vështirësi pasi kërkonte që AI jo vetëm të kuptonte pyetjen e përdoruesit, por edhe të personalizonte përgjigjen e saj bazuar në kontekstin, urgjencën dhe nevojat individuale të përdoruesit.
Për të adresuar këtë, ne zhvilluam një sërë kërkesash të shkallëzuara që klasifikonin pyetjen e përdoruesit, identifikuan komponentë të rëndësishëm dhe më pas modifikuan në mënyrë dinamike tonin e përgjigjes, shkallën e detajeve dhe përmbajtjen sipas kuptimit dhe qëndrimit të nënkuptuar të pyetjes.
Me këtë metodë, AI ishte në gjendje të bënte një gamë të gjerë aktivitetesh të ndërlikuara në një takim të vetëm, si identifikimi i problemeve teknike, ndihma e përdoruesve me procedurat e zgjidhjes së problemeve dhe dhënia e rekomandimeve të përshtatura për produktin.
Kapaciteti i AI për të dhënë përgjigje të sakta, të përshtatshme kontekstuale dhe të lehta për t'u përdorur u përmirësua shumë nga sofistikimi i shpejtë inxhinierik, i cili e bëri procesin e mbështetjes së klientit më efektiv, interesant dhe përmbushës për përdoruesit.
11. Si do të ndërtonit një nxitje për të nxjerrë tregime krijuese nga një model i AI?
Për të inkurajuar tregimin imagjinativ nga një model i AI, ju duhet të krijoni skenarin në një mënyrë të ngjashme me mënyrën se si një regjisor u jep aktorëve një sërë rrethanash - të mjaftueshme për t'i nisur ata, por duke lënë hapësirë për interpretimin e tyre.
Prompti duhet të veprojë si një kanavacë bosh, duke ofruar një kombinim specifikash për të drejtuar trajektoren e tregimit dhe komponentë të hapur për të nxitur licencën artistike. Një metodë për të filluar një tregim do të ishte krijimi i një organizimi bindës me personazhe, një aluzion konflikti dhe një mjedis unik, por me hapësirë të mjaftueshme që komploti të marrë kthesa të paparashikuara.
"Në një qytet plot zhurmë ku magjia fshihet në pamje të qartë, një magjistar i ri zbulon një hartë të lashtë që çon në një objekt të humbur," mund të jetë një nxitje interesante.
Megjithatë, ata nuk janë të vetmit që kërkojnë. Shpjegoni udhëtimin e tyre, duke përmendur vështirësitë që hasin, aleatët që bëjnë dhe sekretet që mësojnë.” Ky konfigurim e fton Inteligjencën Artificiale të krijojë një tapiceri komplekse ndërveprimesh, kthesash të komplotit dhe ndërtim të ndërlikuar të botës, duke ofruar një drejtim të qartë narrativ dhe aspekte fantastike.
Sekreti është arritja e një ekuilibri midis strukturës dhe fleksibilitetit, duke i lejuar AI-së drejtim të mjaftueshëm për të mbajtur gjithçka kohezive, por edhe gjerësi të mjaftueshme për të shprehur kreativitetin e saj, gjë që do të sigurojë një histori tërheqëse dhe befasuese.
12. Shpjegoni se si mund të përdorni Prompt Engineering për të përmirësuar aftësinë e të mësuarit të një modeli gjuhësor në një skenar "disa-shot".
Në një situatë të të mësuarit "pak", arti i Inxhinierisë së shpejtë bëhet i rëndësishëm kur objektivi është përmirësimi i aftësive të të mësuarit të një modeli gjuhësor me një numër të vogël shembujsh.
Është si t'i japësh një piktori fillestar disa shembuj goditjesh të shkëlqyera për t'i studiuar përpara se të presësh që ata të mbarojnë një pikturë; shembuj të tillë duhet të zgjidhen me kujdes dhe të paraqiten në një mënyrë që optimizon dobinë e tyre edukative. Në këtë situatë, udhëzimet duhet të përdoren si burim frymëzimi dhe si udhëzim.
Ata jo vetëm që duhet të tregojnë punën në fjalë, por gjithashtu duhet të përfshijnë sugjerime të fshehta se si të trajtohen aktivitetet e ndërlidhura në të ardhmen.
Për ta bërë këtë, udhëzimet mund të dizajnohen që të përmbajnë një numër të kufizuar shembujsh të shkëlqyeshëm dhe të larmishëm që kapin frymën e produktit të synuar. Një përshkrim i qartë dhe i shkurtër i punës do të jepet për çdo rast, duke inkurajuar modelin të identifikojë modelet, parimet ose stilet themelore të paraqitura në shembuj.
Nëse qëllimi është mësimi i modelit për të shkruar në një stil të caktuar letrar, për shembull, udhëzimet mund të përmbajnë disa fragmente shembuj të shkruara në atë stil, e ndjekur nga një detyrë ku modeli duhet të përdorë atë që ka "vëzhguar" për të krijuar një pjesë e re.
Kjo qasje përmirëson aftësinë e modelit për të përgjithësuar nga disa fotografi në një gamë më të gjerë detyrash të ndërlidhura, duke e ndihmuar atë të kuptojë detyrën dhe të përvetësojë hollësitë e shembujve të dhënë.
13. Cilat strategji do të përdornit për të minimizuar paragjykimet e dëmshme në përgjigjet e AI përmes Inxhinierisë së shpejtë?
Ashtu si një kopshtar që zgjedh me kujdes farat dhe kujdeset për kopshtin e tij për të parandaluar përhapjen e specieve pushtuese, minimizimi i paragjykimeve të dëmshme në përgjigjet e AI përmes Inxhinierisë së shpejtë kërkon një qasje të menduar dhe të qëllimshme.
Krijimi i kërkesave që janë natyrshëm gjithëpërfshirës dhe të paanshëm kërkon vëmendje të kujdesshme për të shmangur përdorimin e gjuhës ose bërjen e supozimeve që mund të ndikojnë në rezultatet e AI.
Për të shmangur forcimin e paqëllimshëm të paragjykimeve ose margjinalizimin e grupeve të veçanta, është e rëndësishme të tregohet kujdes gjatë përdorimit të fjalëve dhe shprehjeve.
Është e ngjashme me aplikimin e një filtri për të përjashtuar materialet e padëshiruara në mënyrë që vetëm hyrjet neutrale dhe të shëndetshme të arrijnë në AI.
Shtimi i kërkesave që promovojnë në mënyrë specifike hetimin e pikëpamjeve të tjera mund të jetë gjithashtu një taktikë shumë efektive. Kjo përfshin zhvillimin e kërkesave që kërkojnë që AI të marrë parasysh dhe të shfaqë këndvështrime të ndryshme ose të prodhojë përgjigje që përfshijnë një spektër të gjerë të prejardhjeve sociale, kulturore dhe personale.
Është e krahasueshme me promovimin e një bisede të gjerë në një grup diskutimi ku respektohet dhe dëgjohet mendimi i secilit person.
Synimi i integrimit të këtyre teknikave në Inxhinierinë e Shpejtë është të drejtojë AI-në për të dhënë përgjigje që nuk janë thjesht pa paragjykime të dëmshme, por gjithashtu përmirësohen nga një shumëllojshmëri pikëpamjesh, duke promovuar një marrëdhënie më civile dhe mikpritëse me teknologjinë.
14. Diskutoni konceptin e "zinxhirimit të shpejtë" dhe se si mund të përdoret për të trajtuar detyrat me shumë hapa me modelet e AI.
Një qasje e re ndaj angazhimit të AI, zinxhiri i shpejtë është si të udhëzosh dikë nëpër një labirint të komplikuar me një sërë tabelash të vendosura në mënyrë strategjike.
Hap pas hapi, AI udhëhiqet nga çdo tregues (ose nxitje, në këtë shembull) përmes një sërë aktivitetesh ose procesesh të të menduarit, duke u mbështetur në të dhënat ose rezultatet nga hapi i mëparshëm për t'iu afruar rezultatit. Ngjashëm me mënyrën se si një recetë e ndërlikuar ndahet në një seri udhëzimesh diskrete, të tretshme, kjo qasje funksionon veçanërisht mirë për punë komplekse ose me shumë hapa që nuk mund të trajtohen në mënyrë adekuate në një pyetje të vetme.
Zinxhirimi i shpejtë lejon dikë që të drejtojë një AI përmes një aktiviteti që ka nevojë për më shumë se një përgjigje të thjeshtë për sa i përket të kuptuarit ose sintezës së të dhënave.
Për shembull, nëse detyra është të kryejë kërkime, të përmbledhë rezultatet dhe më pas të formulojë pyetje bazuar në përmbledhjen, çdo fazë do të trajtohet me një kërkesë të ndryshme të personalizuar.
AI mund t'i kërkohet të mbledhë të dhëna për një subjekt në kërkesën e parë, t'i përmbledhë ato në një kërkesë të dytë dhe më pas të përdorë përmbledhjen për të formuluar pyetje inteligjente në një kërkesë të tretë.
Duke i dhënë AI me udhëzime hap pas hapi, ajo mund të qëndrojë e fokusuar dhe të bazojë përgjigjet e saj në të dhëna përkatëse dhe kontekstuale, duke prodhuar rezultate më të plota, logjike dhe më të vlefshme.
15. Si mund të aplikohet Prompt Engineering për të rregulluar mirë modelet e gjuhës për aplikacione specifike për domenin pa rikualifikim të drejtpërdrejtë të modelit?
Inxhinieria e shpejtë është një mënyrë e shpejtë për të modifikuar modelet e gjuhës për aplikacione specifike të domenit pa kërkuar rikualifikim të drejtpërdrejtë të modelit; funksionon në mënyrë të ngjashme me një grup lentesh të specializuara që fokusojnë një aparat fotografik në një subjekt specifik pa ndryshuar vetë kamerën.
Ju mund t'i ndryshoni përgjigjet e modelit për t'u përshtatur me njohuritë e specializuara, fjalorin dhe qëllimet e një fushe të caktuar duke krijuar kërkesa që kapin thelbin dhe hollësitë e atij domeni të veçantë.
Kjo kërkon një kuptim të sofistikuar të terminologjisë dhe nevojave të fushës, përveç një metode të re të krijimit të kërkesave që mund të nxjerrin nga modeli shkallën e duhur të detajeve dhe ekspertizës.
Për shembull, në një mjedis mjekësor, mund të bëhen nxitje për të përdorur gjuhën mjekësore, për t'iu referuar situatave të zakonshme të kujdesit shëndetësor dhe për të imituar formatin dhe përmbajtjen e komunikimit zyrtar mjekësor.
Në mënyrë të ngjashme, citimet e praktikës gjyqësore, terminologjia ligjore dhe formatet e dokumenteve mund të konsiderohen të gjitha shkas për një aplikim ligjor.
Për të ofruar rezultate që janë më të përshtatshme, të sakta dhe më të dobishme për aktivitetet unike për një domen të caktuar, kjo strategji në thelb "prezanton" AI të funksionojë brenda kornizave konceptuale dhe gjuhësore të domenit në shqyrtim.
Është një metodë e përqendrimit të aftësive të përgjithshme të përgjithshme të modelit në një rreze të ngushtë ekspertize, duke përdorur inteligjencën themelore të modelit në një mënyrë që është specifike për kërkesat e një domeni të caktuar, të gjitha pa ndryshuar vetë modelin themelor.
16. Cilat janë disa nga kufizimet që keni hasur në Inxhinierinë e shpejtë dhe si i keni trajtuar ato?
Parashikueshmëria dhe qëndrueshmëria e përgjigjeve të AI janë çështje të rëndësishme në inxhinierinë e shpejtë. Algoritmet e sofistikuara themelore të AI dhe grupi i madh i trajnimit mund të rezultojnë në rezultate të ndryshme edhe kur krijon një kërkesë ideale.
Kjo natyrë e paparashikueshme është e ngjashme me rritjen e një kopshti ku, edhe me mbjellje të kujdesshme, rritja që shfaqet mund të ndryshojë çuditërisht për shkak të dallimeve në tokë, ujë dhe rrezet e diellit. Testimi i përsëritur dhe përmirësimi i shpejtë bëhen thelbësore për të kapërcyer këtë.
Ngjashëm me mënyrën se si një kopshtar mëson të modifikojë taktikat e mbjelljes për të arritur një plan urbanistik të caktuar, ju mund ta drejtoni në mënyrë progresive AI drejt rezultateve më të qëndrueshme dhe të parashikueshme duke rregulluar dhe monitoruar në mënyrë metodike ndryshimet në përgjigjet e AI.
Një kufizim shtesë i referohet ndërlikimit të lindur të detyrave ose pyetjeve të caktuara që u rezistojnë sugjerimeve të thjeshta. Një kërkesë e vetme mund të mos përfshijë në mënyrë adekuate kontekstin ose thellësinë e të kuptuarit të nevojshëm për disa punë.
Në këto situata, zinxhiri në kohë mund të jetë i dobishëm për ndarjen e aktivitetit në pjesë më të vogla dhe më të lehta për t'u menaxhuar. Me këtë metodë, e cila konsiston në ndërtimin e rezultatit të kërkesës së mëparshme, punët e ndërlikuara mund të trajtohen pjesë-pjesë, njëlloj si bashkimi i pjesëve të një bashkim pjesësh figure të vështirë.
Duke përdorur këto teknika, ju mund të kaloni dhe reduktoni kufizimet e inxhinierisë së shpejtë, duke rritur dobinë dhe efikasitetin e modeleve të AI në një sërë aplikacionesh.
17. A mund të shpjegoni se si koncepti i "temperaturës" në modelet e AI ndikon në përgjigjet e gjeneruara përmes Inxhinierisë së shpejtë?
Në modelet e AI, nocioni i "temperaturës" është një parametër intrigues që ndikon në origjinalitetin dhe diversitetin e përgjigjeve të krijuara. Imagjinoni sikur të ndryshoni sasinë e erëzave në një pjatë sipas preferencës tuaj personale.
Në mënyrë të ngjashme, një përcaktim më i lartë i temperaturës në një model AI promovon origjinalitet dhe diversitet më të madh në përgjigjet e tij, aq sa më shumë erëza mund ta bëjë një pjatë më interesante, por edhe më pak të parashikueshme.
Ashtu si një shteg i udhëtuar mirë nëpër një pyll, rezultatet e modelit në temperatura më të ulëta janë më konservatore dhe i përmbahen ngushtë modeleve që ka identifikuar gjatë trajnimit, duke prodhuar përgjigje që janë më të sigurta dhe më të parashikueshme.
Nga ana tjetër, rritja e cilësimit të temperaturës e shtyn AI të gjenerojë përgjigjet e saj përmes kërcimeve gjuhësore më novatore ose të pazakonta. Kjo mund të jetë veçanërisht e dobishme kur kërkoni koncepte të reja ose kur dëshironi që AI të shkojë përtej zgjidhjeve të thjeshta dhe të pranuara.
Megjithatë, duhet të arrihet një ekuilibër i mirë - shumë nxehtësi mund të shkaktojë reagime që janë shumë të çrregullta ose të paarsyeshme, ashtu si shumë erëza mund të mposhtin shijet e një pjate.
Ashtu si një kuzhinier modifikon nxehtësinë për të marrë ekuilibrin ideal të shijeve në një kryevepër kulinare, ju mund të personalizoni rezultatin e AI në Inxhinieri të shpejtë duke rregulluar me kujdes cilësimin e temperaturës për t'iu përshtatur sasisë së dëshiruar të inovacionit dhe rrezikut.
18. Përshkruani një skenar ku keni përdorur Prompt Engineering për të analizuar dhe analizuar grupe të dhënash komplekse duke përdorur një model gjuhësor.
Detyra në një projekt që përmban një grup të dhënash të gjerë të të dhënave të konsumatorit nga disa platforma ishte të kondensonte këtë sasi masive të dhënash në njohuri të dobishme.
Të dhënat ishin të gjera dhe të pasura me opinione, preferenca dhe rekomandime komplekse të shpërndara në një sërë mediash, duke përfshirë përgjigjet e strukturuara të sondazhit dhe vërejtjet e pastrukturuara të mediave sociale.
Ndërlikimet e gjuhës dhe emocioneve të përcjella në komente ishin përtej qëllimit të metodave konvencionale të analizës së të dhënave, duke detyruar një strategji më të sofistikuar.
Duke përdorur Prompt Engineering, ne krijuam një grup kërkesash që drejtuan AI të gruponte fillimisht të dhënat sipas kategorive si veçoritë, mbështetja e klientit, kostoja, etj.
Më pas, AI u nxit përsëri, këtë herë për të përmbledhur ndjenjat, për të identifikuar problemet e përsëritura dhe madje të rekomandojë zona të mundshme për zhvillim bazuar në thelbin e komenteve, duke u përfshirë në secilën kategori.
Me ndihmën e kësaj procedure nxitëse metodike, AI ishte në gjendje të bëhej një analist i arrirë i të dhënave, i cili mund të interpretonte të dhëna të ndërlikuara, të pastrukturuara dhe të nxirrte përfundime dhe modele prej tyre.
Ndryshimet e synuara dhe vendimmarrja strategjike u mundësuan nga raporti i plotë dhe i zbatueshëm që përmblodhi thelbin e kontributit të klientit.
19. Si do ta shfrytëzonit Prompt Engineering për të përmirësuar saktësinë dhe rëndësinë e përgjigjeve të një modeli AI në një fushë të specializuar, si ligjore apo mjekësore?
Nëpërmjet Inxhinierisë së shpejtë, saktësia dhe rëndësia e një modeli të AI në fusha të specializuara si fusha ligjore ose mjekësore mund të përmirësohet duke balancuar me kujdes specifikën, kontekstin dhe njohuritë e fushës.
Kërkesat duhet të dizajnohen me kujdes për të drejtuar AI brenda parametrave strikte të standardeve dhe terminologjisë profesionale pasi këto fusha janë jetike dhe varen nga saktësia dhe besueshmëria.
Për shembull, në fushën ligjore, mund të krijohen udhëzime për të përfshirë legjislacion të caktuar ligjor, praktikë gjyqësore dhe referenca, duke inkurajuar UA të formulojë përgjigjet e saj me terminologji dhe precedentë të pranuar ligjor.
Ngjashëm me këtë, kërkesat në fushën mjekësore mund të përdorin udhëzimet klinike, terminologjinë mjekësore dhe kriteret diagnostike për të garantuar që përgjigjet e AI të ndjekin standardet etike dhe mjekësore.
Duke përdorur këtë metodë, rezultatet e UA bëhen më të sakta dhe më të rëndësishme, duke qenë gjithashtu më të lidhura me njohuritë specifike dhe ndërlikimet procedurale të sektorit përkatës.
AI bëhet një mjet më i dobishëm dhe mund të prodhojë rezultate që respektojnë kompleksitetin dhe thellësinë e bazave të specializuara të njohurive duke përfshirë njohuri dhe kontekste specifike për domenin në kërkesat.
20. Diskutoni rolin e Inxhinierisë së shpejtë në zbutjen e problemit të “halucinacioneve” në modelet gjuhësore.
In modelimi i gjuhës, termi "halucinacion" i referohet situatave në të cilat AI prodhon të dhëna që nuk bazohen në saktësinë faktike ose realitetin; është e krahasueshme me një tregimtar që krijon një rrëfim të bazuar vetëm në fantazi.
Ky problem është më i dukshëm në aktivitetet që kanë nevojë për informacion të saktë dhe të besueshëm, gjë që e bën të vështirë besimin dhe përdorimin e materialit të krijuar nga AI.
Për të zbutur këtë problem, inxhinieria e shpejtë është thelbësore sepse e drejton me kujdes AI drejt prodhimit të rezultateve më të verifikueshme dhe të bazuara në prova.
Kjo përfshin krijimin e kërkesave që theksojnë në mënyrë specifike nevojën për fakte dhe korrektësi, qoftë duke këshilluar AI që të varet nga burime të besueshme të të dhënave ose duke treguar shkallën e besimit në përgjigjet e saj.
Për të promovuar një qasje më kritike dhe më të hapur ndaj prodhimit të njohurive, mund të përfshihen gjithashtu udhëzime për t'i kërkuar UA të ofrojë referenca ose justifikime për pohimet e saj.
Ne mund të ulim shumë frekuencën e halucinacioneve duke përmirësuar ndërveprimin tonë me modelet e AI përmes kërkesave të dizajnuara mirë, të cilat do të rrisin besueshmërinë dhe besueshmërinë e përmbajtjes së prodhuar nga AI.
21. Si e parashikoni evolucionin e Inxhinierisë së shpejtë me avancimin e teknologjive të AI, dhe cilat aftësi mendoni se do të bëhen më të rëndësishme?
Inxhinieria e shpejtë është një profesion që pritet të bëhet shumë më kompleks dhe më i avancuar ndërsa teknologjitë e AI vazhdojnë të përmirësohen.
Në të ardhmen, Prompt Engineering ka të ngjarë të luajë një rol të madh në ndikimin e të menduarit etik, të të menduarit krijues dhe proceset e të mësuarit të AI, përveç drejtimit të aftësisë së AI për t'u përgjigjur.
Inteligjenca artificiale do të bëhet gjithnjë e më e aftë për të balancuar kapacitetin e saj kompjuterik me intuitën njerëzore, duke lejuar ndërveprime më të shëndosha morale, kontekstuale dhe të individualizuara me sistemet e saj.
Inxhinierët e shpejtë do të duhet të zotërojnë aftësi duke përfshirë ndjeshmërinë, arsyetimin etik dhe të menduarit kritik në këtë mjedis në ndryshim.
Krijimi i nxitjeve që inkurajojnë sjellje të përgjegjshme dhe të favorshme të AI do të kenë nevojë për një kuptim të thellë të implikimeve etike të materialit të krijuar nga AI, si dhe aftësinë për të parashikuar dhe kuptuar kërkesat e ndryshme dhe të ndërlikuara të përdoruesve.
Për më tepër, për të shtyrë kufijtë e asaj që AI mund të arrijë në bashkëpunim me drejtimin njerëzor, kreativiteti do të jetë vendimtar në zbulimin e metodave të reja për t'u angazhuar me AI.
Taftësia për të udhëhequr dhe ndërvepruar me sukses me AI përmes Inxhinierisë së shpejtë do të jetë një talent jetik, duke kombinuar mprehtësinë teknike me njohuritë e përqendruara te njeriu, pasi AI bëhet gjithnjë e më shumë e ndërthurur në të gjitha pjesët e jetës dhe punës.
22. Përshkruani një projekt ku keni zbatuar teknikat e Inxhinierisë së shpejtë për të përmirësuar ndjeshëm efikasitetin e një procesi biznesi.
Në një projekt të kohëve të fundit, ne revolucionarizuam procedurën e përpunimit të kërkesave në internet të një klienti me pakicë duke përdorur Prompt Engineering për të përmirësuar operacionet e tyre të mbështetjes së klientit.
Kur sistemi i klientit u implementua për herë të parë, ai kishte një chatbot të thjeshtë që mund t'u përgjigjej pyetjeve të thjeshta, por kishte probleme me pyetjet më të ndërlikuara nga klientët.
Si rezultat, pati një shkallë të lartë referimi për agjentët njerëzorë dhe një kohë të gjatë zgjidhjeje.
Ne përdorëm qasjet më të fundit të Inxhinierisë së shpejtë për të rinovuar paradigmën e ndërveprimit të chatbot. Ne krijuam një grup kërkesash të strukturuara që përfshinin terma dhe fraza specifike për kontekstin për të na ndihmuar të kuptojmë më mirë qëllimin e kërkesave të konsumatorëve.
Për shembull, nëse një konsumator kërkon një "politikë kthimi", kërkesa ishte krijuar për të identifikuar temën dhe për të mbledhur informacione të tjera si lloji i produktit dhe data e blerjes, duke lejuar përgjigje më të sakta.
Kjo strategji rriti shkallën e zgjidhjes së kontaktit të parë, gjë që uli ndjeshëm kërkesën për përfshirjen njerëzore.
Kënaqësia e klientit dhe efikasiteti i përgjigjes u rritën ndjeshëm si pasojë. Një gamë më e madhe pyetjesh mund t'i përgjigjej chatbot-it dhe kur ai drejtonte pyetjet te agjentët njerëzorë, informacioni ishte i qartë dhe i përmbledhur, duke lejuar përgjigje më të shpejta.
Ky projekt shërbeu si një shembull se si Prompt Engineering mund të thjeshtojë dhe përmirësojë një proces të zakonshëm të kompanisë në një operacion efikas që ul kostot operative dhe rrit kënaqësinë e klientit.
23. Cilat janë mendimet tuaja mbi potencialin që Inxhinieria e shpejtë të manipulojë ose mashtrojë dhe si mund të zbuten këto rreziqe?
Inxhinieria e shpejtë ka potencial të madh për të përmirësuar dobinë e AI, por gjithashtu, nëse lihet i pakontrolluar, mund të manipulojë ose të japë rezultate të rreme.
Kjo cilësi e dyfishtë rezulton nga fakti se strukturat e menjëhershme kanë një ndikim të rëndësishëm në përgjigjet e AI, duke ndikuar që ato të ndjekin shtigje specifike ose të nxjerrin përfundime që mund të mos jenë objektive.
Për shembull, AI mund të japë rezultate që përhapin informacione të rreme ose ide paragjykuese nëse kërkesat nënkuptojnë në heshtje mendime të veçanta ose lënë jashtë detaje të rëndësishme.
Transparenca dhe standardet etike duhet të përfshihen në hartimin dhe zbatimin e iniciativave Inxhinierike të Menjëhershme për të reduktuar këto rreziqe.
Përfshirja e një sërë palësh të interesuara në procesin e projektimit të shpejtë për të vlerësuar dhe analizuar kërkesat për paragjykime të mundshme ose aspekte manipuluese është një mënyrë efikase për të inkorporuar kontrollet dhe balancat.
Për më tepër, krijimi i sistemeve të AI me veçori të integruara të sigurisë që identifikojnë dhe nxjerrin në pah shenjat potencialisht mashtruese mund të ndihmojnë në parandalimin e abuzimit.
Për më tepër, është thelbësore të nxitet një kulturë etike që rrethon krijimin dhe përdorimin e AI, të mbështetur nga rregullore të qarta dhe udhëzime të vazhdueshme në praktikat etike të AI.
Inkurajimi i sjelljeve etike dhe edukimi i zhvilluesve dhe përdoruesve në lidhje me pasojat e Inxhinierisë së shpejtë është thelbësore për të siguruar që përparimet në teknologjinë AI përdoren siç duhet. Duke marrë një qëndrim proaktiv, ne mund të ruajmë integritetin e ndërveprimeve të AI dhe të sigurohemi që teknologjia të jetë gjithmonë e dobishme për shoqërinë.
24. Si do t'i qaseni ndërtimit të një prompt multi-modal që kombinon tekstin dhe imazhet për një detyrë komplekse?
Nevojitet një strategji e sofistikuar për të integruar me sukses sinjalet verbale dhe vizuale kur krijohet një mesazh multimodal që përzien tekstin dhe pamjet.
Kjo do të përmirësojë kapacitetin e AI për të kryer detyra sfiduese që kërkojnë të kuptuarit e inputeve nga disa modalitete shqisore.
Një prezantim multimedial ku çdo modalitet informacioni mbështet tjetrin dhe jep një kontekst më të thellë e më gjithëpërfshirës për punën në fjalë është i ngjashëm me llojin e inxhinierisë së shpejtë që kërkon ky lloj ushtrimi.
Kur krijoni një fushatë reklamimi, për shembull, kërkesa mund të përmbajë fotografi që përshkruajnë stilin e fushatës, skemën e ngjyrave dhe disponimin e synuar, përveç një përshkrimi të shkurtër verbal të objektivave të fushatës, audiencës së synuar dhe tonit të dëshiruar emocional.
Së bashku, këto i mundësojnë AI të "shohë" dhe "lexojë" kërkesat në të njëjtën kohë, duke çuar në një kuptim më të plotë të hollësive të projektit. Ndërsa fotot mund të ofrojnë si mostra specifike të stilit dhe humorit për t'u imituar, teksti mund të udhëzojë AI mbi qëllimet strategjike dhe nocionet abstrakte.
Është e rëndësishme të siguroheni që gjatë krijimit të këtyre kërkesave, teksti dhe pamjet vizuale jo vetëm të jenë të përshtatshme dhe të kuptueshme, por edhe të rregulluara në mënyrë që të përmirësojnë dhe shpjegojnë njëri-tjetrin.
Mund të jetë e nevojshme të balancohen inputet në mënyrë që asnjëri të mos i mposhtë të tjerët përmes testimit dhe modifikimit të përsëritur.
Ju mund të përdorni plotësisht sisteme të sofistikuara të AI duke ndërtuar me kujdes këto sugjerime shumë-modale, të cilat do t'i lejojnë ata të bëjnë dhe të kuptojnë aktivitete të vështira, krijuese në një nivel sofistikimi që është i krahasueshëm me atë të njerëzve.
25. Në çfarë mënyrash mund të kontribuojë Inxhinieria e shpejtë në shpjegueshmërinë dhe transparencën e vendimeve të modelit të AI?
Ndërtimi i besimit dhe mirëkuptimit midis sistemeve të AI dhe përdoruesve të tyre kërkon shpjegime dhe transparencë të vendimeve të modelit të AI, të cilat të dyja mund të përmirësohen shumë nga inxhinieria e shpejtë.
Ne mund ta udhëzojmë AI jo vetëm që të japë përgjigje, por edhe të shpjegojë logjikën ose burimet e të dhënave që mbështesin ato përgjigje duke hartuar me kujdes kërkesat.
Kjo metodë është e krahasueshme me një mësues që i komunikon një ide të vështirë një studenti, ku procesi i shpjegimit është po aq i rëndësishëm sa zgjidhja.
Për shembull, një kërkesë mund të hartohet jo vetëm për të sugjeruar një diagnozë të mundshme, por edhe për të ofruar simptomat, informacionin mbështetës dhe kërkimin shkencor për këtë përfundim në një situatë kur një model i AI përdoret për të ndihmuar me diagnozat mjekësore.
Ky lloj pyetjeje fton AI të "tregojë punën e tij", duke shpjeguar se si arriti në një përfundim të caktuar. Kjo ndihmon për ta bërë më të dukshëm procesin e vendimmarrjes së AI dhe e bën më të thjeshtë për praktikuesit mjekësorë që të verifikojnë dhe besojnë në të.
Transparenca mund të përmirësohet më tej duke përdorur Prompt Engineering për t'u kërkuar modeleve të AI të ofrojnë citate ose lidhje me burimet e të dhënave që ata konsultuan, ose për të përshkruar rezultate të tjera për të cilat ata menduan.
Kjo qasje ilustron proceset e vendimmarrjes së modelit dhe ndihmon palët e interesuara të kuptojnë shtrirjen dhe kompleksitetin e të dhënave që IA merr parasysh.
Rrjedhimisht, Prompt Engineering shfaqet si një instrument i fuqishëm për deshifrimin e procedurave të AI, duke i bërë ato më të lehta për t'u kuptuar dhe të arritshme për klientët. Kjo rrit besimin dhe varësinë nga zgjidhjet e AI në aplikacionet thelbësore.
26. Diskutoni një situatë ku ju është dashur të përdorni Prompt Engineering për të siguruar përputhjen me rregulloret e privatësisë së të dhënave në rezultatet e AI.
Në një projekt që përfshin një sistem të ndihmës së klientit të fuqizuar nga AI për një ofrues të kujdesit shëndetësor, ne u përballëm me pengesën kritike të përmbushjes së kërkesave të rënda të privatësisë së të dhënave, siç është HIPAA në Shtetet e Bashkuara.
UA duhet t'i përmbahet rreptësisht rregulloreve që mbrojnë privatësinë dhe sigurinë e të dhënave të pacientit pasi është krijuar për t'iu përgjigjur pyetjeve delikate të pacientit dhe për të ofruar udhëzime të përshtatura.
Ne përdorëm qasjet e Inxhinierisë së shpejtë për të përfshirë kontrolle të qarta të privatësisë në rutinën e përpunimit të AI, duke u siguruar që sistemi të ruante këto kërkesa të privatësisë.
Për të parandaluar që AI të prodhojë informacion personalisht të identifikueshëm, për shembull, ne krijuam udhëzime që i jepnin udhëzime për të anonimizuar çdo informacion të tillë.
Kjo përfshinte ndryshimin e përgjigjeve të AI në mënyrë që emrat, datat e sakta ose çdo informacion tjetër që mund të përdoret për të identifikuar një pacienti u hoq, edhe nëse hyrja kishte një informacion të tillë.
Kërkesat synonin gjithashtu t'i kujtonin AI mjedisin në të cilin funksiononte, duke e bërë atë të nënvizonte përgjigjet që kërkonin konsideratë ose ndjeshmëri më të kujdesshme.
Kjo strategji me dy drejtime, e cila udhëzoi AI se si të trajtonte të dhënat e ndjeshme dhe të verifikonte rregullisht pajtueshmërinë, ishte thelbësore për ruajtjen e privatësisë dhe saktësisë së të dhënave të pacientit.
Përveç ndihmës për të përmbushur detyrimet ligjore, vendosja e këtyre kërkesave të dizajnuara me kujdes ishte thelbësore për të nxitur besimin e përdoruesve dhe për të siguruar që sistemi i AI të ishte i dobishëm dhe i kujdesshëm për çështjet e privatësisë.
27. Si e balanconi nevojën për kreativitet dhe nevojën për saktësi në Inxhinieri Prompt, veçanërisht në aplikacionet sensitive?
Ai kërkon një planifikim të kujdesshëm që merr parasysh avantazhet dhe disavantazhet e aftësive të AI për të vendosur një ekuilibër midis nevojës për saktësi dhe shpikje në inxhinierinë e shpejtë, veçanërisht për aplikacionet e ndjeshme.
Ky ekuilibër delikat është i ngjashëm me atë të një artisti që duhet të respektojë metodat e tregtisë së tij, duke u përpjekur gjithashtu të përcjellë diçka të freskët dhe domethënëse.
Saktësia është thelbësore në aplikacionet e ndjeshme, duke përfshirë ato që kërkojnë këshilla financiare ose informacion mjekësor. Udhëzimet duhet të dizajnohen në atë mënyrë që UA të ndjekë nga afër të dhënat e vërtetuara dhe parametrat e përcaktuar, duke i dhënë përparësi saktësisë faktike dhe besueshmërisë.
Për të siguruar që interpretimet krijuese të mos rezultojnë në gabime klinike, ju mund ta udhëzoni në mënyrë specifike AI që të bazojë përgjigjet e saj në rekomandimet më të fundit klinike dhe kërkimet e rishikuara nga kolegët kur krijoni kërkesa për një mjet diagnostikues mjekësor.
Por kreativiteti nuk duhet të injorohet plotësisht, veçanërisht kur mund të përmirësohet përvoja e përdoruesit ose ofroni informacion më të detajuar.
Në këto situata, kreativiteti mund të përfshihet në mënyrë të sigurt duke e lënë eksperimentin e AI me qasje të ndryshme për përcjelljen e saktë të të dhënave, duke përfshirë prodhimin e analogjive, grafikave ose shpjegimeve alternative që mund t'i ndihmojnë konsumatorët të kuptojnë dhe t'i gjejnë materialet e ndërlikuara më interesante.
Sekreti është të organizohen kërkesat në mënyrë që rezultatet krijuese të AI të kufizohen në atë që është e vërtetë dhe e përshtatshme për atë situatë të veçantë.
28. A mund të përshkruani një teknikë për optimizimin e kërkesave për shpejtësinë dhe efikasitetin llogaritës në aplikacionet në kohë reale?
Në aplikacionet në kohë reale, shpejtësia e shpejtë dhe optimizimi i efikasitetit të llogaritjes janë kritike, veçanërisht kur sistemet e AI duhet të reagojnë menjëherë, si p.sh. chatbot për mbështetjen e klientit ose mjetet ndërvepruese.
Thjeshtimi i kompleksitetit të kërkesave dhe përqendrimi në zvogëlimin e ngarkesës kompjuterike pa kompromentuar kalibrin e përgjigjeve është një strategji efikase.
Një qasje kryesore është thjeshtimi i strukturës së kërkesave. Kjo kërkon largimin e pyetjeve jashtëzakonisht të ndërlikuara ose të ndërlikuara thellë, pasi këto mund ta detyrojnë modelin të ndërmarrë procedura konkluzionesh që konsumojnë më shumë kohë dhe llogaritëse.
Përndryshe, kërkesat mund të bëhen që të jenë të qarta dhe të përmbledhura, duke deklaruar veprimin ose përgjigjen e kërkuar në një mënyrë të lehtë për t'u kuptuar.
Për shembull, kërkesa mund të ndahet në pyetje më të përqendruara dhe të drejtpërdrejta, të cilave AI mund t'u përgjigjet më shpejt në vend që të parashtrojë një pyetje komplekse me shumë pjesë.
Për më tepër, performanca mund të rritet shumë duke ruajtur përgjigjet e njohura ose duke përdorur zgjidhje të modeluara për temat e kërkuara zakonisht.
Sistemi mund të zvogëlojë kërkesat për llogaritjen në kohë reale, duke rezultuar në kohë më të shpejta përgjigjeje, duke parashikuar pyetje të bëra shpesh dhe duke llogaritur paraprakisht përgjigjet aty ku është praktike.
Kjo metodë siguron që sistemi i AI është i përgjegjshëm edhe në situata me kërkesë të lartë duke përshpejtuar ndërveprimin dhe duke zvogëluar ngarkesën e tij llogaritëse. Këto metoda mbështesin funksionimin pa probleme të aplikacioneve në kohë reale duke ofruar ndërveprime të shpejta dhe të besueshme të AI, të cilat janë kritike si për efikasitetin operacional ashtu edhe për lumturinë e përdoruesit.
29. Si do ta përdornit Prompt Engineering për të zhvilluar një zgjidhje të bazuar në AI për një problem të ri, ku ka pak precedentë të krijuar?
Kur përdorni Prompt Engineering, duhet të përdorni një qasje shpikëse dhe eksploruese kur keni të bëni me një situatë të re për të cilën ka pak shembuj.
Kjo është si të përpiqesh të gjesh rrugën tënde nëpër një vend të panjohur; ju duhet të jeni krijues dhe fleksibël për të gjetur përgjigjet e duhura.
Faza e parë është kryerja e një studimi të thellë dhe kuptimi i fushës së problemit, duke marrë sa më shumë të dhëna që mundeni për probleme të lidhura ose skenarë që janë të krahasueshëm.
Kërkesat më pas mund të dizajnohen me kujdes për të drejtuar AI-n ndërsa ajo ekstrapolon nga rastet e njohura në çështjen e re.
Kjo mund të kërkojë formulimin e një sekuence pyetjesh hetuese që motivojnë AI të prodhojë disa zgjidhje të mundshme ose teori të bazuara në fusha të ndërlidhura të njohurive. Ndërkohë që ende sigurohet që përgjigjet e AI të mbështeten nga faktet përkatëse dhe deduksioni logjik, këto nxitje duhet të krijohen për të inkurajuar inovacionin.
Pasi të krijohen konceptet paraprake, kërkesat mund të përmirësohen në mënyrë të përsëritur duke shtuar të dhëna dhe rezultate nga kërkimi fillestar për të drejtuar vëmendjen e AI drejt linjave më interesante të hetimit. Kjo procedurë është e ngjashme me skulpturën, në të cilën lënda e parë rafinohet dhe skalitet përmes përpjekjeve të përsëritura.
Këtu, Inxhinieria e shpejtë shërben si një kornizë dinamike për mësimin dhe përshtatjen përsëritëse, përveçse është një mjet nxitës. Kjo i mundëson AI të përmirësojë rezultatet e saj duke i përafruar ato me njohuritë në zhvillim të problemit.
Kjo metodë përdor përshtatshmërinë dhe aftësitë e të mësuarit të AI për të mundësuar krijimin e zgjidhjeve me porosi për problemet më të fundit.
30. Çfarë metodash përdorni për të qëndruar të përditësuar mbi avancimet më të fundit dhe praktikat më të mira në Inxhinieri të shpejtë?
Ruajtja e njohurive dhe garantimi i zbatimit të suksesshëm në Inxhinierinë e shpejtë kërkon të jesh i përditësuar mbi zhvillimet më të fundit dhe praktikat më të mira.
Strategjia ime kombinon edukimin e vazhdueshëm me angazhimin aktiv në komunitetet profesionale.
Së pari, unë shpesh lexoj botime shkencore dhe shkoj në konferenca dhe webinare rreth inteligjencës artificiale dhe Mësimi makinë.
Këto materiale janë thelbësore për të mësuar rreth studimeve të fundit, drejtimeve të reja në fushën e inxhinierisë së shpejtë dhe metodave të fundit.
Hulumtimet e fundit të paraqitura në konferenca si NeurIPS ose në revista si Journal of Inteligjenca artificiale Hulumtimi është shpesh i zbatueshëm menjëherë ose i adaptueshëm nga puna ime.
Gjithashtu marr pjesë aktive në rrjete profesionale dhe forume online ku praktikuesit shkëmbejnë probleme, zgjidhje dhe raste studimore.
Shkëmbimi i njohurive në kohë reale lehtësohet shumë nga mjediset e të mësuarit të bazuara në komunitet si ato që gjenden në platforma si grupet Stack Overflow, GitHub dhe LinkedIn.
Ndërveprimi me këto komunitete ofron një pamje më të gjerë se si strategji të ndryshme po zbatohen me sukses në sektorë dhe aplikacione të ndryshme, përveç ndihmës në zgjidhjen e problemeve të veçanta.
Duke kombinuar angazhimin e komunitetit me ashpërsinë akademike, unë mund të qëndroj në avantazhin e Inxhinierisë së shpejtë dhe të përmirësoj punën time me informacionin dhe teknikat më të fundit.
31. Çfarë do të kishit prioritet në javët tuaja të para në punë nëse punësoheshit?
Nëse do të punësohesha, do t'i kushtoja javët e mia të para të punës për të kuptuar plotësisht objektivat, kulturën dhe procedurat e funksionimit të kompanisë.
Që integrimi dhe kontributi të jenë të suksesshëm, ky themel është thelbësor. Unë do të vendosja një prioritet të lartë në krijimin e raporteve me anëtarë të rëndësishëm të ekipit nga departamente të ndryshme për ta arritur këtë.
Biseda me kolegët për të mësuar rreth betejave, metodave dhe arritjeve të tyre do të ishte e dobishme për mua pasi do të qartësonte dinamikën e brendshme dhe do të më tregonte se si ekspertiza ime e Inxhinierisë së Menjëhershme mund të mbështesë më së miri qëllimet e organizatës.
Në të njëjtën kohë, do të zhytesha në njohjen e çdo projekti aktual të Inxhinierisë së shpejtë ose fusha ku mund të përdoren aftësitë e mia. Kjo përfshin analizimin e iniciativave të mëparshme dhe rezultateve të tyre për të përcaktuar se çfarë ka funksionuar dhe çfarë nuk ka funksionuar siç duhet.
Do të filloja të përvijoj kontributet e para që mund të bëja pasi të kem parasysh këto realizime, duke vënë në dukje përfitimet afatshkurtra dhe afatgjata.
Duke përdorur këtë strategji, mund të jem i sigurt se jo vetëm që po jap vlerë që nga fillimi, por edhe se jam në përputhje me qëllimet strategjike të kompanisë, të cilat do të më vendosin për sukses në karrierën time.
Përfundim
Si përmbledhje, njohja e Inxhinierisë së Menjëhershme është thelbësore, për ata që synojnë të përfitojnë sa më shumë nga teknologjia AI.
Intervistat në këtë fushë shpesh përqendrohen në vlerësimin e aftësisë së një individi për të kuptuar dhe ndikuar sjelljen e AI duke përdorur udhëzime të menduara.
Këto vlerësime shkojnë përtej aftësive dhe thellohen në konsiderata etike, si dhe në aftësinë për të aplikuar AI në skenarë të ndryshëm dhe ndonjëherë kompleks.
Prandaj, përgatitja për intervista kërkon një kuptim të vetë teknologjisë dhe implikimeve të saj në botën reale, duke siguruar që kandidatët të jenë të pajisur për të kontribuar në mënyrë efektive në këtë fushë dinamike dhe me zhvillim të shpejtë.
Për ndihmë në përgatitjen e intervistës, shihni Seria e intervistave të Hashdork.
Lini një Përgjigju