Преглед садржаја[Сакрити][Прикажи]
- 1. Шта је Промпт Енгинееринг и зашто је важно у контексту АИ модела као што је ГПТ-4?
- 3. Како бисте дизајнирали упит за генерисање једноставног, чињеничног одговора, као што је главни град земље?
- 6. Опишите сценарио где би брзи инжењеринг могао значајно побољшати квалитет одговора АИ.
- 7. Како приступате отклањању грешака и побољшању промпта који доследно даје незадовољавајуће одговоре из АИ модела?
- 8. Разговарајте о утицају сугестивних питања у Промпт Енгинеерингу и како она могу да искриве одговоре вештачке интелигенције.
- 9. По вашем искуству, како избор језика у брзини утиче на излаз вишејезичног АИ модела?
- 10. Можете ли описати сложен задатак који сте аутоматизовали или побољшали користећи софистицирани брзи инжењеринг?
- 11. Како бисте конструисали промпт за изазивање креативног приповедања из АИ модела?
- 12. Објасните како бисте могли да користите Промпт Енгинееринг да побољшате способност учења језичког модела у сценарију „неколико удараца“.
- 13. Које стратегије бисте користили да минимизирате штетне пристрасности у одговорима вештачке интелигенције кроз Промпт Енгинееринг?
- 14. Разговарајте о концепту „промпт цхаининг“ и како се он може користити за руковање задацима у више корака са АИ моделима.
- 15. Како се Промпт Енгинееринг може применити на фино подешавање језичких модела за апликације специфичне за домен без директне преквалификације модела?
- 16. Која су нека од ограничења на која сте наишли у Промпт Енгинеерингу и како сте их решили?
- 17. Можете ли да објасните како концепт „температуре“ у АИ моделима утиче на одговоре генерисане кроз Промпт Енгинееринг?
- 18. Опишите сценарио у којем сте користили Промпт Енгинееринг да рашчланите и анализирате сложене скупове података користећи модел језика.
- 19. Како бисте искористили Промпт Енгинееринг да побољшате тачност и релевантност одговора АИ модела у специјализованој области, као што је правна или медицинска?
- 20. Разговарајте о улози брзог инжењеринга у ублажавању проблема „халуцинација“ у језичким моделима.
- 21. Како предвиђате еволуцију брзог инжењеринга са напретком АИ технологија и које вештине ће по вашем мишљењу постати важније?
- 22. Опишите пројекат где сте применили технике брзог инжењеринга да бисте значајно побољшали ефикасност пословног процеса.
- 23. Шта мислите о потенцијалу Промпт Енгинееринга да манипулише или доведе у заблуду и како се ови ризици могу ублажити?
- 24. Како бисте приступили изградњи мултимодалног одзивника који комбинује текст и слике за сложен задатак?
- 25. На које начине Промпт Енгинееринг може допринети објашњивости и транспарентности одлука АИ модела?
- 26. Разговарајте о ситуацији у којој сте морали да користите Промпт Енгинееринг да бисте осигурали усклађеност са прописима о приватности података у АИ излазима.
- 27. Како балансирате потребу за креативношћу и потребу за прецизношћу у брзом инжењерингу, посебно у осетљивим апликацијама?
- 28. Можете ли да опишете технику за оптимизацију упита за брзину и ефикасност рачунара у апликацијама у реалном времену?
- 29. Како бисте користили Промпт Енгинееринг да развијете решење засновано на вештачкој интелигенцији за нови проблем, где постоји неколико утврђених преседана?
- 30. Које методе користите да бисте били у току са најновијим достигнућима и најбољим праксама у брзом инжењерингу?
- 31. Шта бисте дали приоритет у првих неколико недеља на послу ако бисте били запослени?
- Zakljucak
Брзи инжењеринг је постао вештина, у променљивом пољу вештачке интелигенције и машинског учења, посебно са порастом напредних модела као што је ГПТ 4.
У суштини Промпт Енгинееринг укључује креирање улаза (упутстава) за АИ да побољша свој излаз. Ова стручност је од виталног значаја јер директно утиче на квалитет, релевантност и практичност одговора које генерише вештачка интелигенција.
У време када се предузећа и истраживачи у великој мери ослањају на АИ за задатке као што су Анализа података, креирање садржаја и подршка доношењу одлука савладавање Промпт Енгинееринг значи прилагођавање ових алата потребама.
Важност брзог инжењеринга произилази из потребе да се повеже база знања АИ модела са светски употребљивим резултатима.
Како се АИ модели све више интегришу у пословне и истраживачке операције, од суштинског је значаја могућност ефикасне интеракције са овим моделима користећи направљене упите.
Не ради се само о добијању одговора већ и о одвођењу вештачке интелигенције од уобичајених проблема као што је стварање нерелевантних или пристрасних информација и обезбеђивање етичког рада.
Како АИ наставља своју експанзију у секторима – од здравства и права до области – потражња за професионалцима способним да прилагоде АИ способности специфичним контекстима је у порасту.
У овом чланку смо саставили листу питања за инжењерски интервју како бисмо вам помогли да се припремите за интервју и обезбедите посао који желите.
1. Шта је Промпт Енгинееринг и зашто је важно у контексту АИ модела као што је ГПТ-4?
Промпт Енгинееринг игра улогу у ангажовању са системима вештачке интелигенције као што је ГПТ 4. Ова пракса укључује формулисање питања, упутстава или изјава (који се називају „упутства“) који воде АИ моделе да произведу прецизне вредне одговоре. То је слично томе да знате како поставити питање да бисте добили одговор од доброг пријатеља или библиотекара.
Значај Промпт Енгинееринга у раду са АИ моделима као што је ГПТ 4 не може се довољно нагласити из разлога;
- Потенцијал за откључавање: ГПТ 4 и слични модели АИ поседују знање. Може да извршава различите задатке у распону од писања и сумирања до кодирања и још много тога. Промпт Енгинееринг је кључан у ослобађању овог потенцијала постављањем замишљених питања.
- Побољшање прецизности: Формулисање упита значајно утиче на то колико добро АИ разуме упит и генерише излаз у складу са тим. Конструисан упит може резултирати прецизним и контекстуално релевантним одговорима.
- Подстицање креативности: Путем брзог инжењеринга можете истражити границе онога што је вештачка интелигенција способна да произведе било да укључује писање у одређеном стилу, генерисање оригиналних концепата или чак производњу уметничких креација.
- Повећање ефикасности: Коришћење направљених упутстава може поједноставити комуникацију. Помаже вам да ефикасно и концизно добијете потребне информације или резултате.
- Прилагођавање одговора: Коришћењем стручних техника брзог инжењеринга одговори се могу прилагодити тако да одговарају тоновима, структурама или нивоима детаља, чиме се побољшава излаз вештачке интелигенције како би одговарао тренутном циљу.
2. Можете ли да објасните разлику између учења „нулте снимке“, „једног ударца“ и „неколико удараца“ у контексту језичких модела?
Узмите у обзир да сваки пут када подучавате некога новој вештини, степен инструкција које му дајете варира. То и оно што се дешава са овим идејама за учење су прилично слични.
Зеро-Схот учење
Хајде да прво узмемо нулто учење. Замислите да тражите од пријатеља—у овом сценарију, нашег модела вештачке интелигенције—да изврши задатак који никада раније нису обавили, а да му не пружите било каква детаљна упутства.
Све што можете да урадите је да оцртате проблем и да се надате да они то могу да ураде користећи знање које већ поседују. Зеро-схот учење, како се користи у АИ, односи се на тражење модела да заврши посао у одсуству претходних, прецизних инстанци.
То је слично као да тражите од некога да вам састави сонет о океану без давања узорака. Да би одговорио, модел користи своје опште познавање језика и света.
Једнократно учење:
Док прелазимо на једнократно учење, замислите себе како свом пријатељу дајете један пример, а затим тражите од њега да уради задатак.
То је као да кажете: „Можете ли да ми напишете песму о океану, попут ове коју сам нашао о планинама?“ Они имају модел или референтну тачку коју пружа тај један пример.
Један пример је дат моделу у техници једнократног учења вештачке интелигенције, и он покушава да закључи потребе посла из тог једног случаја. То је начин да се питате: „Можете ли да урадите нешто слично вибрацији за коју ја идем?“
Учење у неколико корака:
И на крају, учење у неколико хитаца. Ево где тражите од свог пријатеља да уради задатак након што му дате неколико примера.
У нади да ће комбиновати теме и стилове са којима су се сусрели, можете им показати неколико песама о свету природе, а затим затражити једну о океану.
Учење неколико снимака, као што се користи у АИ, односи се на обезбеђивање модела са ограниченим скупом узорака за рад. Ово му помаже да боље разуме очекивања и често производи прецизније или сложеније резултате.
У сваком од ових случајева, АИ модел користи своје претходно знање и све достављене примере да би схватио и завршио задатак. Примарна разлика је у количини и врсти смера у којој не добија ниједан, један или неколико случајева.
Ове технике демонстрирају свестраност и флексибилност модела, омогућавајући му да обавља различите послове чак и уз мало директног навођења. То је доказ колико су софистицирани и проницљиви савремени модели вештачке интелигенције постали способни да „уче на послу“ на начине који понекад изгледају прилично људски.
3. Како бисте дизајнирали упит за генерисање једноставног, чињеничног одговора, као што је главни град земље?
Кључ за стварање обавештења које изазива директан, чињенични одговор—као што је главни град земље—је да буде јасно и конкретно. Уверите се да АИ добије тачно оно што тражите, не остављајући могућност за неспоразум. То је слично као да оштро питате компетентног познаника док сте у стисци са временом.
Ево једног начина на који то можете да урадите:
- Будите директни: Одмах затражите директан упит. Пребијање о грму или пунилу није потребно. Сматрајте то као да тражите упутства; што сте конкретнији, брже ћете стићи на одредиште.
- Дефинишите задатак: Уверите се да промпт јасно показује да тражите чињенични одговор. Ово помаже у усмеравању АИ да користи своју базу знања, а не своје креативне или инференцијалне моћи.
- Наведите контекст ако је потребно: Контекст понекад може бити од помоћи, посебно када постоји шанса за неспоразум. Али то је обично лако у случају главних градова.
- Нека буде једноставно: Немојте додавати додатне детаље у упит да бисте га отежали. Да бисте задржали пажњу АИ на тренутном послу, држите се основа.
Ово је илустрација упутства која примењује ове идеје:
„Који је главни град Француске?“
Ово је врло јасна, директна команда која не допушта никакву забуну. Он пружа АИ управо оно што вам је потребно, а то је директна чињенична информација.
Ово смањује вероватноћу добијања превише детаљног одговора јер АИ зна да одговори само са информацијама које сте тражили.
Све се своди на добру комуникацију и брзо и јасно добијање информација које желите.
4. Која разматрања треба узети у обзир када се формулишу упутства како би се обезбедили етички и непристрасни резултати из АИ модела?
Креирање упита за АИ моделе је слично преговарању о изазовном друштвеном миљеу, посебно када су циљ непристрасни и етички резултати.
Требало би да говорите с пажњом, пристојношћу и свешћу о могућим последицама ваших речи. Следе неке важне ствари које треба запамтити:
Јасноћа и неутралност
На почетку пружите неутралан, јасан језик. Ваш упит треба да личи на поштен и непристрасан новински чланак који износи чињенице без фаворизовања било које стране.
Ово помаже да вештачка интелигенција не постане пристрасна или да одређене претпоставке узме здраво за готово.
Цултурал Сенситивити
Препознајте и поштујте културне карактеристике и осетљивост. То је као бити васпитан гост у нечијој кући; желите да покажете обзир према њиховим традицијама и принципима.
Ово подразумева држање подаље од предубеђења и уверавање да ваша упутства ненамерно не промовишу штетне предрасуде.
Приватност и поверљивост
Размислите о тајности и приватности као да се хватате за туђи дневник. Како не бисте желели да откривате приватне или осетљиве информације без дозволе, уверите се да ваша упутства не подстичу вештачку интелигенцију да производи резултате који би могли да наруше нечију приватност.
Инклузивност
Подстакните инклузивност тако што ћете имати на уму различита гледишта. Замислите то као организовање вечере на којој се узимају у обзир прехрамбене потребе и преференције сваке особе.
Уверите се да су ваша упутства инклузивна и пажљива према људима са различитим идентитетима, искуствима и позадином.
Избегавање штете
Уверите се да ваша упутства ненамерно не подстичу лоше или штетно понашање. Ово је упоредиво са медицинском максимом „не шкоди“.
Желите да будете сигурни да садржај или информације које производи АИ неће подстицати лоше понашање или негативност.
Фацтуал Аццураци
Када креирате упите за информативни садржај, покушајте да се фокусирате на оне који промовишу тачност чињеница. То је упоредиво са двоструком провером извора истраживачког рада.
У ситуацијама када је тачност критична, посебно охрабрите АИ да зависи од потврђених информација.
Етичка разматрања
Коначно, размислите о томе како би ваша упутства могла утицати на већа етичка питања. Ово подразумева разматрање како би реакције вештачке интелигенције могле утицати на друштвене норме и вредности.
Ради се о томе да се понашате као одговоран члан заједнице и да се побринете да ваша дела – или, у овом примеру, ваши подстицаји – промовишу опште добро.
5. Како специфичност и структура промпта утичу на излаз језичког модела?
Баш као што састојци и рецепт имају значајан утицај на финални производ оброка који припремате, тако и специфичност и структура обавештења о резултату језички модел.
Већа је вероватноћа да ћете направити јело које испуњава ваша очекивања када користите тачне компоненте и придржавате се рецепта.
Слично овоме, можете успешније усмеравати језички модел и добијати резултате који се скоро поклапају са вашим циљевима користећи добро структуриран и прецизан упитник.
Утицај специфичности
Тачност у одговорима: Језички модел ће дати одговор који је тачнији ако пружите детаљнији упит.
То је слично као да некоме дате детаљна упутства, а не само да идентификујете локацију. Већа је вероватноћа да ће тачно и без непотребних скретања стићи на одредиште ако прате детаљна упутства.
Релевантност: Коришћење прецизних знакова помаже моделу да схвати позадину и важност вашег захтева. Ово је слично претраживању циљаних кључних речи на интернету; што сте више фокусирани, резултати претраге ће бити релевантнији.
Смањена двосмисленост: Бити конкретан смањује двосмисленост. То је слично као да будете сигурни да добијете тачно оно што желите, када то желите, тако што ћете бити јасни о својој наруџбини у ресторану.
Утицај структуре
Смернице за формат одговора: Формат одговора се може одредити начином на који је ваш упит написан. Вероватније је да ће модел одговорити ако је ваш упит организован као питање.
Модел може да настави причу или понуди детаље о изјави ако је организован као изјава.
Ток информација: Садржај одговора је вођен добро структуираним питањем. Функционише слично као и креирање дневног реда састанка јер олакшава организацију разговора и покрива релевантне теме у разумном редоследу.
Ниво ангажовања: На ниво ангажованости излаза такође може утицати његов формат. Интригантан и иновативан одговор се може добити структурирањем упитника као креативне поставке приче, на пример, уместо да се поставља само директан упит.
6. Опишите сценарио где би брзи инжењеринг могао значајно побољшати квалитет одговора АИ.
Рецимо да радите на пројекту где желите да илуструјете фузију технологије и традиционалних уметничких форми укључивањем дела поезије генерисане вештачком интелигенцијом у антологију савремене поезије под утицајем класичних тема.
У почетку, можда ћете само рећи АИ да „напише песму“, али резултат може бити превише уопштен или недоследан са класичном темом вашег пројекта. Брзи инжењеринг се може користити у овој ситуацији за побољшање калибра и применљивости одговора АИ.
Када сузите свој упит на нешто више фокусирано, као што је „Напишите песму у стилу Шекспировог сонета који истражује тему протока времена у дигиталном добу“, дајете вештачкој интелигенцији јасну структуру у којој ће радити: сонет форму, поклон Шекспиру и модерну тему за рад у успостављеним оквирима.
Ово не само да гарантује да ће произведене песме беспрекорно одговарати предметним и стилским критеријумима ваше антологије, већ такође показује како прецизни и суптилни подстицаји могу да подстакну вештачку интелигенцију да произведе поезију која дубље резонује са одређеним креативним идејама и циљевима пројекта.
У овом случају, брзи инжењеринг осигурава да технологија функционише као прави партнер за сарадњу у креативном процесу тако што премошћује јаз између широких могућности вештачке интелигенције и сложених захтева креативног подухвата.
7. Како приступате отклањању грешака и побољшању промпта који доследно даје незадовољавајуће одговоре из АИ модела?
То је као да покушавате да отклоните грешке у рецепту који, без обзира колико пажљиво пратите упутства, једноставно неће испасти исправно, када АИ модел континуирано производи неприхватљиве одговоре на упит.
Тајна је у томе да се идентификују области које треба побољшати и да се намерне промене.
Прво погледајте сам захтев. Да ли је превише сложен, превише непрецизан или можда указује на АИ у погрешном правцу? Мало прилагођавања јасноће, специфичности и структуре упита може имати значајан утицај, слично као измена укуса рецепта или времена кувања.
Затим покушајте да измените упит на различите начине да видите како чак и мала подешавања утичу на одговоре АИ. Ово може да подразумева промену формулације, додавање додатног објашњења или чак навођење предвиђеног формата одговора.
Сматрајте то обликом тестирања укуса док кувате, фино подешавајући мале количине док не добијете идеалан профил укуса. Овај итеративни метод ће побољшати ваше брзе инжењерске способности у целини тако што ће вам помоћи да разумете како АИ схвата и реагује на различите врсте инструкција и помаже вам да побољшате своју промпту да бисте добили боље одговоре.
8. Разговарајте о утицају сугестивних питања у Промпт Енгинеерингу и како она могу да искриве одговоре вештачке интелигенције.
Слично као што упит са мањом пристрасношћу може да води људску дискусију, водећа питања у брзом инжењерингу имају значајан утицај на тон и правац одговора АИ.
Ове врсте упита предиспонирају АИ да реагује на специфичан начин јер садрже имплицитне претпоставке или назнаке о намераваном одговору.
АИ би могао закључити, на пример, да стрес у савременом животу има директан утицај на срећу када се пита: „Како огроман стрес савременог живота доприноси срећи?“
Ово смањује опсег могућих одговора и уводи пристрасност у излаз АИ, што може замаглити сложеније или супротстављене тачке гледишта.
Таква питања имају снажан ефекат у ситуацијама када су непристрасност и темељна истрага концепата кључни. Интринзична пристрасност обавештења филтрира разумевање и реакцију вештачке интелигенције, чинећи је сличним ношењу затамњених наочара које мењају нечију визију света.
Да би се ово смањило, коришћење отворених питања без претпоставки промовише разноврсније и заокруженије различите одговоре.
Ова методологија не само да побољшава калибар и конзистентност резултата АИ, већ и подстиче моралнији и објективнији ангажман са овим софистицираним језички модели, гарантујући да вештачка интелигенција функционише као прилагодљив инструмент који може да уђе у широк спектар концепата и гледишта.
9. По вашем искуству, како избор језика у брзини утиче на излаз вишејезичног АИ модела?
Језик који се користи у промпту може имати велики утицај на излаз вишејезичног АИ модела. Ово је слично начину на који причање исте приче на другом језику може донекле или много да варира, у зависности од идиома и културног контекста.
Подстицање АИ на одређеном језику омогућава вам да приступите не само комуникацијском каналу, већ и разноврсном спектру језичких и културних суптилности које су уткане у тај језик.
На пример, када се добије упит на јапанском, одговори могу одражавати формалност и индиректност својствену језику, док када им се да иста порука на шпанском, резултати могу бити директнији и изражајнији, одражавајући језичке карактеристике и културне вредности типичне за шпански - говорне културе.
Штавише, на вештину вештачке интелигенције и нијансе њених одговора може утицати сложеност и разноликост језика. АИ може имати проблема са обрадом језика са великим речником, бројним дијалектима или замршеном граматиком, што може утицати на дубину, тачност и културну релевантност резултата.
Ово ме подсећа на изазове са којима се суочава вешт преводилац који мора да пренесе дух и културолошки призвук изворног материјала поред тога што га преводи од речи до речи.
Да би се осигурало да одговори АИ буду тачни и одговарајући за дату културу и контекст, императив је да приликом интеракције са вишејезичним моделом АИ будете свесни карактеристика језика и културног контекста који он доноси.
10. Можете ли описати сложен задатак који сте аутоматизовали или побољшали користећи софистицирани брзи инжењеринг?
У једном интересантном пројекту, динамичко, контекстуално свјесно генерирање садржаја за широк спектар корисничких питања на платформи за корисничку подршку је поједностављено кориштењем софистицираног брзог инжењеринга.
Широк спектар тема платформе, од предлога производа до техничке помоћи, представљао је тешкоћу јер је захтевала да вештачка интелигенција не само да разуме упит корисника већ и да прилагоди свој одговор на основу контекста, хитности и индивидуалних потреба корисника.
Да бисмо ово решили, развили смо скуп вишеструких упита који су класификовали упит корисника, прецизирали важне компоненте, а затим динамички модификовали тон одговора, степен детаља и садржај у складу са подразумеваним значењем и ставом упита.
Са овом методом, АИ је била у могућности да обави широк спектар сложених активности у једном сусрету, као што је идентификовање техничких проблема, помоћ корисницима у процедурама за решавање проблема и давање прилагођених препорука за производе.
Капацитет вештачке интелигенције да испоручи прецизне, контекстуално прикладне и једноставне одговоре је знатно побољшан брзом софистицираношћу инжењеринга, што је учинило процес корисничке подршке ефикаснијим, занимљивијим и испуњенијим за кориснике.
11. Како бисте конструисали промпт за изазивање креативног приповедања из АИ модела?
Да бисте подстакли маштовито приповедање прича на основу АИ модела, потребно је да креирате сценарио на сличан начин као што редитељ даје глумцима низ околности – довољно да почну, а да притом оставите простор за њихову интерпретацију.
Брзина би требало да делује као празно платно, пружајући комбинацију специфичности за усмеравање путање приче и отворених компоненти за подстицање уметничке дозволе. Један од начина да се започне нарација био би стварање упечатљиве поставке са ликовима, наговештајем сукоба и јединственим окружењем, али са довољно простора да заплет поприми непредвиђене обрте.
„У ужурбаном граду где је магија скривена наочиглед, млади мађионичар открива древну мапу која води до изгубљеног артефакта“, могао би бити занимљив упит.
Међутим, они нису једини који траже. Објасните њихово путовање, помињући потешкоће на које наилазе, савезнике које склапају и тајне које сазнају.” Ова конфигурација позива вештачку интелигенцију да створи сложену таписерију интеракција, обрта заплета и замршене изградње света, док нуди јасан наративни правац и фантастичне аспекте.
Тајна је у успостављању равнотеже између структуре и флексибилности, омогућавајући АИ довољно смера да све одржи кохезивним, али и довољно слободе да изрази своју креативност, што ће пружити занимљиву и изненађујућу причу.
12. Објасните како бисте могли да користите Промпт Енгинееринг да побољшате способност учења језичког модела у сценарију „неколико удараца“.
У ситуацији учења „неколико удараца“, уметност брзог инжењеринга постаје важна када је циљ да се побољшају способности учења језичког модела са малим бројем инстанци.
То је као да сликару почетнику дате неколико примера сјајних потеза за проучавање пре него што очекујете да ће завршити слику; такве примере треба пажљиво бирати и представљати на начин који оптимизује њихову образовну корисност. У овој ситуацији, упутства би требало да се користе као извор инспирације, као и смернице.
Они не само да би требало да прикажу посао који је у току, већ и да укључују подсвесне предлоге о томе како се бавити сродним активностима у будућности.
Да бисте то урадили, упутства могу бити дизајнирана тако да садрже ограничен број одличних, разноврсних примера који одражавају дух намераваног производа. Јасан и кратак опис посла би био обезбеђен за сваки случај, охрабрујући модел да идентификује основне обрасце, принципе или стилове приказане у примерима.
Ако је циљ подучавање модела да пише у одређеном књижевном стилу, на пример, упутства могу да садрже неколико примера пасуса написаних у том стилу, након чега следи задатак где модел треба да користи оно што је „уочио“ да би направио нови комад.
Овај приступ побољшава капацитет модела да генерализује са неколико снимака на шири спектар повезаних задатака помажући му да схвати задатак и интернализује суптилности датих примера.
13. Које стратегије бисте користили да минимизирате штетне пристрасности у одговорима вештачке интелигенције кроз Промпт Енгинееринг?
Слично као што баштован пажљиво бира семе и брине се за своју башту како би спречио ширење инвазивних врста, минимизирање штетних пристрасности у одговорима вештачке интелигенције кроз Промпт Енгинееринг захтева промишљен и промишљен приступ.
Стварање упутстава која су природно инклузивна и непристрасна захтева посебну пажњу како би се избегло коришћење језика или стварање претпоставки које би могле утицати на резултате вештачке интелигенције.
Да бисте избегли ненамерно јачање предрасуда или маргинализацију одређених група, важно је бити опрезан када користите речи и изразе.
То је слично примени филтера за искључивање нежељених материјала тако да само неутрални, здрави улази доспеју до АИ.
Додавање упутстава која посебно промовишу истрагу других гледишта такође може бити веома ефикасна тактика. Ово укључује развијање упутстава која захтевају да АИ узме у обзир и прикаже различите тачке гледишта или произведе одговоре који обухватају широк спектар друштвених, културних и личних позадина.
То је упоредиво са промовисањем широке конверзације у дискусионој групи у којој се мишљење сваке особе поштује и чује.
Намера интеграције ових техника у Промпт Енгинееринг је да усмери АИ да пружи одговоре који нису само лишени штетних пристрасности, већ и побољшани различитим гледиштима, промовишући цивилизованији и пријатељскији однос са технологијом.
14. Разговарајте о концепту „промпт цхаининг“ и како се он може користити за руковање задацима у више корака са АИ моделима.
Нови приступ ангажовању вештачке интелигенције, брзо уланчавање је попут вођења некога кроз компликован лавиринт са низом стратешки постављених путоказа.
Корак по корак, АИ се води сваким путоказом (или брзином, у овом примеру) кроз низ активности или процеса размишљања, надовезујући се на податке или излаз из претходног корака како би се приближио резултату. Слично како се компликовани рецепт разлаже на низ дискретних, сварљивих упутстава, овај приступ посебно добро функционише за сложене послове или послове у више корака који се не могу адекватно обрадити у једном упиту.
Брзо повезивање омогућава да се АИ води кроз активност за коју је потребно више од једноставног одговора у смислу разумевања или синтезе података.
На пример, ако је задатак да се спроведе истраживање, сумирају резултати, а затим формулише питања на основу резимеа, свака фаза ће бити обрађена различитим прилагођеним упитом.
Од АИ се може тражити да прикупи податке о субјекту у првом захтеву, сумира их у другом одзивнику, а затим користи резиме за формулисање интелигентних упита у трећем одзивнику.
Пружајући АИ упутства корак по корак, она може остати фокусирана и базирати своје одговоре на релевантним и контекстуалним подацима, производећи детаљније, логичније и вредније резултате.
15. Како се Промпт Енгинееринг може применити на фино подешавање језичких модела за апликације специфичне за домен без директне преквалификације модела?
Промпт Енгинееринг је брз начин да се модификују језички модели за апликације специфичне за домен без потребе за директном поновном обуком модела; функционише слично скупу специјализованих сочива који фокусирају камеру на одређени објекат без промене саме камере.
Можете да промените одговоре модела тако да буду у складу са специјализованим знањем, речником и циљевима одређене области тако што ћете креирати упутства која обухватају суштину и суптилности тог одређеног домена.
Ово захтева софистицирано разумевање терминологије и потреба домена, као додатак новом методу израде упутства која може да извуче из модела одговарајући степен детаља и стручности.
На пример, у медицинском окружењу, могу се дати упити да се користи медицински језик, упућују на уобичајене здравствене ситуације и имитирају формат и суштину формалне медицинске комуникације.
Исто тако, цитати из судске праксе, правна терминологија и формати докумената могу се сматрати покретачима за правну примену.
Да би се обезбедили резултати који су релевантнији, тачнији и кориснији за активности јединствене за дати домен, ова стратегија у суштини „подешава“ АИ да функционише унутар концептуалних и лингвистичких оквира домена који се разматра.
То је метод фокусирања широких општих могућности модела у уски сноп стручности, користећи основну интелигенцију модела на начин који је специфичан за захтеве одређеног домена, а све то без промене самог модела у основи.
16. Која су нека од ограничења на која сте наишли у Промпт Енгинеерингу и како сте их решили?
Предвидљивост и доследност одговора вештачке интелигенције су значајна питања у брзом инжењерингу. Софистицирани основни алгоритми вештачке интелигенције и велики скуп за обуку могу да доведу до различитих исхода чак и када креирају идеалну промпту.
Ова непредвидива природа је слична гајењу баште у којој, чак и уз пажљиво сејање, раст који се појави може бити изненађујуће разнолик због разлика у земљишту, води и сунцу. Итеративно тестирање и брзо побољшање постају од суштинског значаја да се ово превазиђе.
Слично како баштован учи да модификује тактику садње да би постигао одређени распоред баште, ви можете прогресивно усмеравати АИ ка конзистентнијим и предвидљивијим резултатима методичним прилагођавањем и праћењем промена у одговорима вештачке интелигенције.
Додатно ограничење се односи на урођену сложеност одређених задатака или упита који се опиру једноставним сугестијама. Један упит можда неће адекватно обухватити контекст или дубину разумевања која је потребна за неке послове.
У овим ситуацијама, благовремено повезивање може бити корисно у подели активности на мање делове којима је лакше управљати. Са овом методом, која се састоји од надограђивања на резултат претходног упутства, компликовани послови се могу решавати део по део, слично као састављање делова тешке слагалице.
Користећи ове технике, можете прећи и смањити ограничења брзог инжењеринга, повећавајући корисност и ефикасност АИ модела у низу апликација.
17. Можете ли да објасните како концепт „температуре“ у АИ моделима утиче на одговоре генерисане кроз Промпт Енгинееринг?
У моделима вештачке интелигенције, појам „температуре“ је интригантан параметар који утиче на оригиналност и разноврсност генерисаних одговора. Замислите то као промену количине зачина у јелу према вашим личним жељама.
Слично томе, виша поставка температуре у АИ моделу промовише већу оригиналност и разноликост у његовим одговорима, баш као што више зачина може учинити јело занимљивијим, али и мање предвидљивим.
Попут добро прођене стазе кроз шуму, резултати модела на нижим температурама су конзервативнији и блиско се придржавају образаца које је идентификовао током тренинга, производећи одговоре који су сигурнији и предвидљивији.
С друге стране, повећање подешавања температуре гура АИ да генерише своје одговоре кроз иновативније или необичније језичке скокове. Ово може бити посебно корисно када тражите нове концепте или када желите да АИ превазиђе једноставна, прихваћена решења.
Међутим, постоји фина равнотежа коју треба успоставити - превише топлоте може изазвати реакције које су превише несталне или ирационалне, баш као што превише зачина може надјачати укусе у јелу.
Баш као што кувар модификује топлоту да би постигао идеалну равнотежу укуса у кулинарском ремек-делу, можете да прилагодите излаз вештачке интелигенције у Промпт Енгинеерингу тако што ћете пажљиво подесити подешавање температуре како би одговарало жељеној количини иновација и ризика.
18. Опишите сценарио у којем сте користили Промпт Енгинееринг да рашчланите и анализирате сложене скупове података користећи модел језика.
Задатак у пројекту који је садржао опсежан скуп података потрошачких инпута са неколико платформи био је да се ова огромна количина података кондензује у корисне увиде.
Скуп података је био обиман и богат сложеним мишљењима, преференцијама и препорукама раштрканим у разним медијима, укључујући структуриране одговоре на анкете и неструктуриране примедбе на друштвеним медијима.
Замршености језика и емоција које су пренете у коментарима биле су ван оквира конвенционалних метода анализе података, намећући софистициранију стратегију.
Користећи Промпт Енгинееринг, креирали смо скуп упита који су усмерили АИ да прво групише унос према категоријама као што су карактеристике, корисничка подршка, цена итд.
АИ је затим поново подстакнут, овог пута да сумира осећања, идентификује проблеме који се понављају, па чак и препоручи могућа подручја за развој на основу суштине коментара, удубљујући се у сваку категорију.
Уз помоћ ове методичке процедуре подстицања, вештачка интелигенција је могла да постане усавршен аналитичар података који је могао да тумачи компликоване, неструктуриране податке и из њих извлачи закључке и обрасце.
Циљане промене и стратешко доношење одлука омогућили су детаљан, делотворан извештај који је резимирао суштину доприноса клијената.
19. Како бисте искористили Промпт Енгинееринг да побољшате тачност и релевантност одговора АИ модела у специјализованој области, као што је правна или медицинска?
Кроз Промпт Енгинееринг, тачност и релевантност АИ модела у специјализованим областима као што су правни или медицински домени могу се побољшати пажљивим балансирањем специфичности, контекста и знања о домену.
Упутства морају бити пажљиво дизајнирана да усмере АИ унутар строгих параметара професионалних стандарда и терминологије јер су ови домени витални и зависе од тачности и поузданости.
На пример, у правној области, могу се креирати упити за укључивање одређеног правног законодавства, судске праксе и референци, охрабрујући АИ да формулише своје одговоре прихваћеном правном терминологијом и преседанима.
Слично овоме, упити у медицинском домену могу да користе клиничке смернице, медицинску терминологију и дијагностичке критеријуме како би гарантовали да одговори АИ прате етичке и медицинске стандарде.
Коришћењем ове методе, резултати вештачке интелигенције постају прецизнији и релевантнији, док су такође ближе усклађени са специфичним знањем и процедуралним замршеностима релевантног сектора.
АИ постаје кориснији алат и може произвести резултате који поштују сложеност и дубину специјализованих база знања тако што ће у упите укључити увиде и контексте специфичне за домен.
20. Разговарајте о улози брзог инжењеринга у ублажавању проблема „халуцинација“ у језичким моделима.
In језичко моделовање, израз „халуцинација“ се односи на ситуације у којима АИ производи податке који нису засновани на тачности чињеница или стварности; то је упоредиво са приповедачем који ствара нарацију искључиво засновану на фантазији.
Овај проблем је очигледнији у активностима којима су потребне тачне, поуздане информације, што отежава поверење и коришћење материјала генерисаног вештачком интелигенцијом.
Да би се ублажио овај проблем, брз инжењеринг је од суштинског значаја јер пажљиво усмерава АИ ка стварању проверљивих резултата заснованих на доказима.
Ово подразумева креирање упутстава која посебно наглашавају потребу за чињеничношћу и тачношћу, било саветовањем АИ да зависи од поузданих извора података или навођењем степена поверења у њене одговоре.
Да би се промовисао критичнији и отворенији приступ производњи знања, могу се укључити и захтеви да се од АИ захтева да пружи референце или оправдање за своје тврдње.
Можемо знатно смањити учесталост халуцинација тако што ћемо побољшати нашу интеракцију са АИ моделима кроз добро осмишљене упите, што ће повећати поузданост и кредибилитет садржаја који производи АИ.
21. Како предвиђате еволуцију брзог инжењеринга са напретком АИ технологија и које вештине ће по вашем мишљењу постати важније?
Промпт Енгинееринг је професија за коју се очекује да ће постати много сложенија и напреднија како се технологије вештачке интелигенције настављају усавршавати.
У будућности, Промпт Енгинееринг ће вероватно играти главну улогу у утицају на етичко размишљање, креативно размишљање и процесе учења АИ, поред усмеравања способности АИ да реагује.
АИ ће постати све вештија у балансирању својих рачунарских капацитета са људском интуицијом, омогућавајући морално здравије, контекстуално свесније и индивидуализоване интеракције са својим системима.
Брзи инжењери ће морати да поседују способности укључујући емпатију, етичко расуђивање и критичко размишљање у овом променљивом окружењу.
За креирање подстицаја који подстичу одговорно и корисно понашање вештачке интелигенције биће потребно дубоко разумевање етичких импликација материјала генерисаног вештачком интелигенцијом, као и способност да се предвиде и разумеју различити и компликовани захтеви корисника.
Штавише, да би се помериле границе онога што АИ може да постигне у сарадњи са људским правцем, креативност ће бити кључна у откривању нових метода за интеракцију са АИ.
TСпособност успешног вођења и интеракције са вештачком интелигенцијом кроз Промпт Енгинееринг биће витални таленат, комбинујући техничку оштроумност са увидима усмереним на човека, јер АИ постаје све више уткана у све делове живота и рада.
22. Опишите пројекат где сте применили технике брзог инжењеринга да бисте значајно побољшали ефикасност пословног процеса.
У недавном пројекту, револуционирали смо процедуру обраде упита малопродајног клијента на мрежи користећи Промпт Енгинееринг да побољшамо њихове операције подршке корисницима.
Када је клијентов систем први пут имплементиран, имао је једноставан цхатбот који је могао да одговори на једноставна питања, али је имао проблема са сложенијим упитима клијената.
Као резултат тога, постојала је висока стопа упућивања за људске агенте и дуго време решавања.
Користили смо најсавременије приступе брзог инжењеринга да бисмо обновили парадигму интеракције цхатбот-а. Направили смо скуп структурираних упита који су укључивали термине и фразе специфичне за контекст како би нам помогли да боље разумемо намеру која стоји иза упита потрошача.
На пример, ако је потрошач затражио „политику враћања“, упит је дизајниран да идентификује предмет и прикупи друге информације као што су тип производа и датум куповине, што омогућава прецизније одговоре.
Ова стратегија је подигла стопу решавања првог контакта, што је у великој мери смањило потребу за људским учешћем.
Као последица тога, и задовољство купаца и ефикасност одговора су значајно повећани. Цхатбот је могао да одговори на већи опсег питања, а када је упућивао упите људским агентима, информације су биле јасне и сажете, омогућавајући брже одговоре.
Овај пројекат је послужио као пример како Промпт Енгинееринг може поједноставити и побољшати обичан процес компаније у ефикасан рад који смањује оперативне трошкове и повећава задовољство купаца.
23. Шта мислите о потенцијалу Промпт Енгинееринга да манипулише или доведе у заблуду и како се ови ризици могу ублажити?
Брзи инжењеринг има огроман потенцијал да побољша корисност АИ, али такође, ако се не контролише, може манипулисати или дати лажне резултате.
Овај квалитет са две оштрице произилази из чињенице да брзе структуре имају значајан утицај на одговоре вештачке интелигенције, утичући на њих да прате одређене путеве или да доносе закључке који можда нису објективни.
На пример, АИ може дати резултате који пропагирају лажне информације или идеје са предрасудама ако упити тихо имплицирају одређена мишљења или изостављају важне детаље.
Транспарентност и етички стандарди морају бити уграђени у дизајн и извођење иницијатива Промпт Енгинееринг како би се смањиле ове опасности.
Укључивање различитих заинтересованих страна у процес брзог дизајна за процену и анализу захтева за потенцијалне пристрасности или манипулативне аспекте је један ефикасан начин да се уграде провере и равнотеже.
Штавише, креирање система вештачке интелигенције са уграђеним безбедносним функцијама које идентификују и истичу потенцијално варљиве знакове може помоћи у спречавању злоупотребе.
Штавише, кључно је неговати етичку културу која окружује стварање и употребу АИ, подржану експлицитним прописима и текућим упутствима о етичким праксама АИ.
Подстицање етичког понашања и едукација програмера и корисника о последицама брзог инжењеринга је од кључног значаја да би се осигурало да се напредак у технологији вештачке интелигенције правилно користи. Заузимајући проактиван став, можемо сачувати интегритет интеракција АИ и осигурати да технологија увек буде корисна друштву.
24. Како бисте приступили изградњи мултимодалног одзивника који комбинује текст и слике за сложен задатак?
Потребна је софистицирана стратегија за успешну интеграцију вербалних и визуелних знакова приликом креирања мултимодалног одзива који меша текст и визуелне елементе.
Ово ће побољшати капацитет вештачке интелигенције да изврши изазовне задатке који захтевају разумевање инпута из неколико сензорних модалитета.
Мултимедијална презентација у којој сваки информациони модалитет подржава други и даје дубљи, свеобухватнији контекст за рад који је при руци слична је врсти брзог инжењеринга коју ова врста вежбе захтева.
Када креирате рекламну кампању, на пример, упит може да садржи слике које приказују стил кампање, шему боја и намеравано расположење, поред кратког вербалног описа циљева кампање, циљне публике и жељеног емоционалног тона.
Заједно, ово омогућава АИ да „види” и „чита” захтеве у исто време, што доводи до детаљнијег разумевања суптилности пројекта. Док фотографије могу пружити специфичне узорке стила и расположења које треба имитирати, текст може упутити АИ о стратешким циљевима и апстрактним појмовима.
Важно је осигурати да док креирате ове упите, текст и визуелни елементи не само да буду релевантни и разумљиви, већ и распоређени тако да побољшавају и објашњавају једни друге.
Може бити неопходно балансирати улазе тако да ниједан не надјача друге кроз поновљено тестирање и модификације.
Можете у потпуности да користите софистициране системе вештачке интелигенције тако што ћете пажљиво конструисати ове мултимодалне знакове, који ће им омогућити да раде и разумеју тешке, креативне активности на нивоу софистицираности који је упоредив са људским.
25. На које начине Промпт Енгинееринг може допринети објашњивости и транспарентности одлука АИ модела?
Изградња поверења и разумевања између система вештачке интелигенције и њихових корисника захтева и објашњивост и транспарентност одлука о моделима вештачке интелигенције, које се обе могу знатно побољшати брзим инжењерингом.
Можемо да упутимо АИ не само да даје одговоре већ и да објасни логику или изворе података који подржавају те одговоре пажљивим дизајнирањем упита.
Овај метод је упоредив са наставником који ученику саопштава тешку идеју, где је процес објашњења подједнако значајан као и решење.
На пример, промпт може бити дизајниран не само да сугерише могућу дијагнозу, већ и да пружи симптоме, пратеће информације и научна истраживања за овај закључак у ситуацији када се АИ модел користи за помоћ у медицинским дијагнозама.
Ова врста упита позива АИ да „покаже свој рад“, објашњавајући како је дошла до одређеног закључка. Ово помаже да се процес доношења одлука АИ учини видљивијим и олакшава лекарима да верификују и поверују у њега.
Транспарентност се може додатно побољшати коришћењем Промпт Енгинееринг-а да се од модела вештачке интелигенције тражи да понуде цитате или везе до извора података које су консултовали, или да опишу друге резултате о којима су размишљали.
Овај приступ илуструје процесе доношења одлука у моделу и помаже заинтересованим странама да схвате обим и сложеност података које АИ узима у обзир.
Сходно томе, Промпт Енгинееринг се појављује као моћан инструмент за дешифровање АИ процедура, чинећи их лакшим за разумевање и приступачним корисницима. Ово гради веће поверење и зависност од АИ решења у кључним апликацијама.
26. Разговарајте о ситуацији у којој сте морали да користите Промпт Енгинееринг да бисте осигурали усклађеност са прописима о приватности података у АИ излазима.
У пројекту који је укључивао систем помоћи корисницима са АИ за пружаоца здравствених услуга, суочили смо се са критичном препреком поштовања строгих захтева за приватност података, као што је ХИПАА у Сједињеним Државама.
АИ мора стриктно да се придржава прописа који штите приватност и безбедност података о пацијентима јер је створена да одговори на деликатна питања пацијената и понуди прилагођена упутства.
Користили смо приступе брзог инжењеринга да бисмо укључили експлицитне провере приватности у рутину обраде АИ, обезбеђујући да систем одржава ове захтеве приватности.
Да бисмо спречили вештачку интелигенцију да производи личне информације, на пример, креирали смо упите који су јој давали упутства да анонимизира све такве информације.
Ово је укључивало промену одговора АИ тако да су имена, прецизни датуми или било која друга информација која се може користити за идентификацију пацијента уклоњена, чак и ако је унос имао такве информације.
Упутства су такође имала за циљ да подсете вештачку интелигенцију на окружење у коме функционише, наводећи га да истакне одговоре који су захтевали пажљивије разматрање или осетљивост.
Ова двосмерна стратегија, која је упутила АИ како да рукује осетљивим подацима и редовно проверава усклађеност, била је од суштинског значаја за очување приватности и тачности података о пацијентима.
Поред тога што је помогло у испуњавању законских обавеза, примена ових промишљено осмишљених упутстава била је кључна за подстицање поверења корисника и обезбеђивање да је систем вештачке интелигенције користан и да води рачуна о питањима приватности.
27. Како балансирате потребу за креативношћу и потребу за прецизношћу у брзом инжењерингу, посебно у осетљивим апликацијама?
Потребно је пажљиво планирање које узима у обзир и предности и недостатке способности вештачке интелигенције да би се успоставила равнотежа између неопходности тачности и инвентивности у брзом инжењерингу, посебно за осетљиве апликације.
Ова деликатна равнотежа је слична оној код уметника који мора да поштује методе свог заната, истовремено покушавајући да пренесе нешто свеже и значајно.
Тачност је кључна у осетљивим апликацијама, укључујући оне које захтевају финансијске савете или медицинске информације. Упутства морају бити дизајнирана на такав начин да АИ пажљиво прати валидиране податке и дефинисане параметре, дајући приоритет чињеничној тачности и поузданости.
Да бисте осигурали да креативне интерпретације не доведу до клиничких грешака, можете посебно упутити АИ да своје одговоре заснива на најновијим клиничким препорукама и рецензираним истраживањима када креира упите за алат за медицинску дијагностику.
Али креативност не треба потпуно занемарити, посебно када се може побољшати корисничко искуство или понудите проницљивије информације.
У овим ситуацијама, креативност се може безбедно укључити тако што ће се АИ дозволити да експериментише са различитим приступима за тачно преношење података, укључујући производњу аналогија, графика или алтернативних објашњења која би могла помоћи потрошачима да разумеју и сматрају компликованији материјал занимљивијим.
Тајна је да се упуте организују тако да креативни резултати АИ буду ограничени на оно што је истинито и погодно за ту конкретну ситуацију.
28. Можете ли да опишете технику за оптимизацију упита за брзину и ефикасност рачунара у апликацијама у реалном времену?
У апликацијама у реалном времену, брза брзина и оптимизација рачунарске ефикасности су критичне, посебно када системи вештачке интелигенције морају одмах да реагују, као што су цхатботови за корисничку подршку или интерактивни алати.
Поједностављивање сложености упутстава и концентрисање на смањење рачунарског оптерећења без угрожавања калибра одговора је једна ефикасна стратегија.
Један од главних приступа је да се структура упутстава учини једноставнијом. Ово подразумева избегавање изузетно замршених или дубоко угнежђених питања, јер она могу натерати модел да предузме дуготрајније и рачунарски скупе процедуре закључивања.
Алтернативно, упити могу бити јасни и сажети, наводећи потребну радњу или одговор на лако разумљив начин.
На пример, упит се може поделити на фокусиранија, јаснија питања на која би вештачка интелигенција могла да одговори брже, уместо да поставља сложен упит из више делова.
Штавише, перформансе се могу знатно повећати чувањем популарних одговора или употребом шаблонских решења за најчешће тражене теме.
Систем може да смањи потребу за израчунавањем у реалном времену, што резултира бржим временом одговора, предвиђањем често постављаних питања и прерачунавањем одговора где је то практично.
Овај метод обезбеђује да систем вештачке интелигенције реагује чак и у ситуацијама велике потражње тако што убрзава интеракцију и смањује своје рачунарско оптерећење. Ове методе подржавају несметан рад апликација у реалном времену обезбеђујући брзе и поуздане интеракције вештачке интелигенције, које су критичне и за оперативну ефикасност и за задовољство корисника.
29. Како бисте користили Промпт Енгинееринг да развијете решење засновано на вештачкој интелигенцији за нови проблем, где постоји неколико утврђених преседана?
Када користите Промпт Енгинееринг, морате користити инвентиван и истраживачки приступ када се бавите новом ситуацијом за коју постоји неколико примера.
Ово је као да покушавате да пронађете пут преко непознате земље; морате бити креативни и флексибилни да бисте пронашли праве одговоре.
Прва фаза је дубинско проучавање и разумевање домена проблема, прибављање што више података о сродним проблемима или сценаријима који су упоредиви.
Упутства се затим могу пажљиво осмислити да усмере АИ док екстраполира из добро познатих случајева на ново питање.
Ово би могло да подразумева формулисање низа истраживачких упита који мотивишу АИ да произведе неколико могућих резолуција или теорија заснованих на сродним доменима знања. Иако се и даље осигурава да одговори АИ буду поткријепљени релевантним чињеницама и логичком дедукцијом, ове упуте треба креирати како би подстакле иновације.
Након што се произведу прелиминарни концепти, упити се могу итеративно побољшати додавањем инпута и резултата иницијалног истраживања како би се пажња АИ усмерила ка занимљивијим правцима истраживања. Овај поступак је сличан скулптури, у којој се сировина оплемењује и ваја поновљеним покушајима.
Овде, Промпт Енгинееринг служи као динамички оквир за итеративно учење и прилагођавање поред тога што је алат за извлачење. Ово омогућава АИ да побољша своје резултате усклађујући их са знањем о проблему који се развија.
Овај метод користи прилагодљивост и моћ учења вештачке интелигенције како би омогућио креирање прилагођених решења за најсавременије проблеме.
30. Које методе користите да бисте били у току са најновијим достигнућима и најбољим праксама у брзом инжењерингу?
Одржавање знања и гарантовање успешне примене у Промпт Енгинееринг-у захтева да будете у току са најновијим развојима и најбољим праксама.
Моја стратегија комбинује континуирано образовање са активним ангажовањем у професионалним заједницама.
Прво, често читам научне публикације и идем на конференције и вебинаре о вештачкој интелигенцији и Машина учење.
Ови материјали су неопходни за учење о недавним студијама, новим правцима у области брзог инжењеринга и најсавременијим методама.
Недавна истраживања представљена на конференцијама као што је НеурИПС или у часописима као што је Јоурнал оф Вештачка интелигенција Истраживање се често може одмах применити на мој рад или се може прилагодити из њега.
Такође активно учествујем у професионалним мрежама и онлајн форумима где практичари размењују проблеме, решења и студије случаја.
Размену знања у реалном времену у великој мери олакшавају окружења за учење заснована на заједници, као што су она која се налазе на платформама као што су Стацк Оверфлов, ГитХуб и ЛинкедИн групе.
Интеракција са овим заједницама пружа шири поглед на то како се различите стратегије успешно спроводе у различитим секторима и апликацијама поред помоћи у решавању одређених проблема.
Комбинујући ангажовање заједнице са академском строгошћу, могу да останем на врхунцу Промпт Енгинееринга и да побољшам свој рад најновијим информацијама и техникама.
31. Шта бисте дали приоритет у првих неколико недеља на послу ако бисте били запослени?
Ако бих се запослио, посветио бих првих неколико недеља рада како бих стекао чврсто разумевање циљева, културе и оперативних процедура компаније.
Ова основа је неопходна да би интеграција и допринос били успешни. Ја бих дао висок приоритет успостављању односа са важним члановима тима из различитих одељења да би се ово постигло.
Разговор са колегама да сазнам о њиховим борбама, методама и достигнућима био би ми користан јер би разјаснио унутрашњу динамику и показао ми како моја стручност у брзом инжењерингу може најбоље да подржи циљеве организације.
Истовремено бих се уронио у упознавање са било којим тренутним пројектима Промпт Енгинееринга или областима у којима се моје вештине могу користити. Ово укључује анализу претходних иницијатива и њихових резултата како би се утврдило шта је исправно функционисало, а шта није.
Почео бих да износим прве доприносе које бих могао дати након узимања у обзир ових спознаја, наводећи и краткорочне и дугорочне добитке.
Користећи ову стратегију, могу бити сигуран да не само да испоручујем вредност од почетка, већ и да се усклађујем са стратешким циљевима компаније, што ће ме поставити за успех у мојој каријери.
Zakljucak
Укратко, познавање Промпт Енгинееринга је кључно за оне који желе да максимално искористе технологију вештачке интелигенције.
Интервјуи у овој области се често фокусирају на процену способности појединца да разуме и утиче на понашање вештачке интелигенције користећи промишљене савете.
Ове процене превазилазе вештине и задиру у етичка разматрања, као и у способност примене вештачке интелигенције у различитим и понекад сложеним сценаријима.
Стога припрема за интервјуе захтева разумевање и саме технологије и њених импликација у стварном свету како би се осигурало да су кандидати опремљени да ефикасно допринесу овом динамичном домену који се брзо развија.
За помоћ у припреми интервјуа, погледајте Хашдорков серијал интервјуа.
Ostavite komentar