Mục lục[Ẩn giấu][Chỉ]
- 1. Kỹ thuật nhanh chóng là gì và tại sao nó lại quan trọng trong bối cảnh các mô hình AI như GPT-4?
- 3. Bạn sẽ thiết kế lời nhắc như thế nào để tạo ra câu trả lời đơn giản, thực tế, chẳng hạn như thủ đô của một quốc gia?
- 6. Mô tả một tình huống trong đó kỹ thuật kịp thời có thể cải thiện đáng kể chất lượng phản hồi của AI.
- 7. Bạn làm cách nào để gỡ lỗi và cải thiện lời nhắc luôn mang lại phản hồi không đạt yêu cầu từ mô hình AI?
- 8. Thảo luận về tác động của các câu hỏi dẫn dắt trong Kỹ thuật nhắc nhở và cách chúng có thể làm lệch các câu trả lời của AI.
- 9. Theo kinh nghiệm của bạn, việc lựa chọn ngôn ngữ trong lời nhắc ảnh hưởng như thế nào đến đầu ra của mô hình AI đa ngôn ngữ?
- 10. Bạn có thể mô tả một nhiệm vụ phức tạp mà bạn đã tự động hóa hoặc cải tiến bằng cách sử dụng kỹ thuật nhắc nhở phức tạp không?
- 11. Bạn sẽ xây dựng lời nhắc để khơi gợi cách kể chuyện sáng tạo từ mô hình AI như thế nào?
- 12. Giải thích cách bạn có thể sử dụng Kỹ thuật nhắc nhở để nâng cao khả năng học tập của mô hình ngôn ngữ trong tình huống “một vài lần”.
- 13. Bạn sẽ sử dụng những chiến lược nào để giảm thiểu những thành kiến có hại trong phản hồi của AI thông qua Kỹ thuật nhanh chóng?
- 14. Thảo luận khái niệm “chuỗi nhắc nhở” và cách sử dụng khái niệm này để xử lý các tác vụ nhiều bước bằng mô hình AI.
- 15. Làm cách nào để có thể áp dụng Rapid Engineering để tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ cho các ứng dụng dành riêng cho miền mà không cần đào tạo lại mô hình trực tiếp?
- 16. Một số hạn chế bạn gặp phải trong Kỹ thuật nhanh chóng là gì và bạn đã giải quyết chúng như thế nào?
- 17. Bạn có thể giải thích khái niệm “nhiệt độ” trong các mô hình AI ảnh hưởng như thế nào đến các phản hồi được tạo ra thông qua Rapid Engineering không?
- 18. Mô tả tình huống trong đó bạn sử dụng Kỹ thuật nhắc nhở để phân tích và phân tích các tập dữ liệu phức tạp bằng mô hình ngôn ngữ.
- 19. Bạn tận dụng Kỹ thuật nhắc nhở để cải thiện độ chính xác và mức độ phù hợp của các phản hồi của mô hình AI trong một lĩnh vực chuyên ngành, chẳng hạn như pháp lý hoặc y tế?
- 20. Thảo luận về vai trò của Kỹ thuật nhắc nhở trong việc giảm thiểu vấn đề “ảo giác” trong các mô hình ngôn ngữ.
- 21. Bạn thấy trước sự phát triển của Kỹ thuật nhanh chóng cùng với sự tiến bộ của công nghệ AI như thế nào và bạn nghĩ kỹ năng nào sẽ trở nên quan trọng hơn?
- 22. Hãy mô tả một dự án mà bạn đã triển khai các kỹ thuật Kỹ thuật nhanh chóng để cải thiện đáng kể hiệu quả của quy trình kinh doanh.
- 23. Bạn nghĩ gì về khả năng Công nghệ nhanh chóng thao túng hoặc đánh lừa và làm cách nào để giảm thiểu những rủi ro này?
- 24. Bạn sẽ tiếp cận việc xây dựng lời nhắc đa phương thức kết hợp văn bản và hình ảnh cho một nhiệm vụ phức tạp như thế nào?
- 25. Kỹ thuật nhắc nhở có thể đóng góp vào khả năng giải thích và tính minh bạch của các quyết định về mô hình AI bằng những cách nào?
- 26. Thảo luận về tình huống bạn phải sử dụng Kỹ thuật nhắc nhở để đảm bảo tuân thủ các quy định về quyền riêng tư dữ liệu trong đầu ra AI.
- 27. Làm thế nào để bạn cân bằng giữa nhu cầu sáng tạo và nhu cầu về độ chính xác trong Kỹ thuật nhanh chóng, đặc biệt là trong các ứng dụng nhạy cảm?
- 28. Bạn có thể mô tả kỹ thuật tối ưu hóa lời nhắc về tốc độ và hiệu quả tính toán trong các ứng dụng thời gian thực không?
- 29. Bạn sẽ sử dụng Rapid Engineering như thế nào để phát triển giải pháp dựa trên AI cho một vấn đề mới, nơi có rất ít tiền lệ được thiết lập?
- 30. Bạn sử dụng phương pháp nào để luôn cập nhật những tiến bộ mới nhất và phương pháp hay nhất trong Kỹ thuật nhanh chóng?
- 31. Bạn sẽ ưu tiên điều gì trong vài tuần đầu tiên làm việc nếu được tuyển dụng?
- Kết luận
Rapid Engineering đã trở thành một kỹ năng trong lĩnh vực đang thay đổi của trí tuệ nhân tạo và học máy, đặc biệt là với sự nổi lên của các mô hình tiên tiến như GPT 4.
Về cơ bản, Kỹ thuật nhắc nhở liên quan đến việc tạo ra các đầu vào (lời nhắc) cho AI để nâng cao đầu ra của nó. Chuyên môn này rất quan trọng vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng, mức độ phù hợp và tính thực tế của các phản hồi do AI tạo ra.
Trong thời điểm mà các doanh nghiệp và nhà nghiên cứu phụ thuộc rất nhiều vào AI cho các nhiệm vụ như phân tích dữ liệu, tạo nội dung và nắm vững hỗ trợ ra quyết định Kỹ thuật nhanh chóng có nghĩa là tùy chỉnh các công cụ này theo nhu cầu.
Tầm quan trọng của Kỹ thuật nhanh chóng xuất phát từ nhu cầu kết nối nền tảng kiến thức của các mô hình AI với các kết quả có thể sử dụng được trên thế giới.
Khi các mô hình AI ngày càng được tích hợp vào hoạt động kinh doanh và nghiên cứu thì khả năng tương tác hiệu quả với các mô hình này bằng cách sử dụng các lời nhắc thủ công là điều cần thiết.
Nó không chỉ là nhận được câu trả lời mà còn là hướng dẫn AI tránh khỏi các vấn đề phổ biến như tạo ra thông tin không liên quan hoặc sai lệch và đảm bảo hoạt động có đạo đức.
Khi AI tiếp tục mở rộng trên nhiều lĩnh vực—từ chăm sóc sức khỏe và luật pháp đến các lĩnh vực—nhu cầu về các chuyên gia có khả năng điều chỉnh khả năng AI cho phù hợp với các bối cảnh cụ thể đang gia tăng.
Trong bài viết này, chúng tôi đã biên soạn một danh sách các câu hỏi phỏng vấn kỹ thuật để giúp bạn sẵn sàng cho cuộc phỏng vấn và đảm bảo công việc bạn mong muốn.
1. Kỹ thuật nhanh chóng là gì và tại sao nó lại quan trọng trong bối cảnh các mô hình AI như GPT-4?
Kỹ thuật nhắc nhở đóng một vai trò quan trọng trong việc tương tác với các hệ thống AI như GPT 4. Phương pháp này bao gồm việc xây dựng các câu hỏi, hướng dẫn hoặc tuyên bố (gọi là “lời nhắc”) nhằm hướng dẫn các mô hình AI tạo ra các phản hồi chính xác có giá trị. Nó giống như việc biết cách đặt câu hỏi để tìm ra câu trả lời từ một người bạn hiểu biết hoặc thủ thư.
Tầm quan trọng của Rapid Engineering khi làm việc với các mô hình AI như GPT 4 không thể được nhấn mạnh đủ vì những lý do;
- Khai phá tiềm năng: GPT 4 và các mô hình AI tương tự sở hữu kiến thức. Có thể thực hiện các nhiệm vụ đa dạng, từ viết và tóm tắt đến mã hóa, v.v. Kỹ thuật nhanh chóng là công cụ giúp giải phóng tiềm năng này bằng cách đặt ra các câu hỏi có tính sáng tạo.
- Nâng cao độ chính xác: Việc xây dựng các lời nhắc ảnh hưởng đáng kể đến mức độ AI hiểu truy vấn và tạo ra kết quả đầu ra tương ứng. Lời nhắc được xây dựng có thể mang lại phản hồi chính xác và phù hợp với ngữ cảnh.
- Thúc đẩy khả năng sáng tạo: Thông qua Kỹ thuật nhanh chóng, bạn có thể khám phá ranh giới của những gì AI có khả năng tạo ra cho dù nó liên quan đến việc viết theo một phong cách cụ thể tạo ra các khái niệm nguyên bản hay thậm chí tạo ra các sáng tạo nghệ thuật.
- Tăng cường hiệu quả: Sử dụng lời nhắc thủ công có thể hợp lý hóa việc giao tiếp. Giúp bạn có được thông tin hoặc kết quả cần thiết một cách hiệu quả và chính xác.
- Điều chỉnh phản hồi: Bằng cách sử dụng các kỹ thuật Kỹ thuật nhanh chóng của chuyên gia, các câu trả lời có thể được tùy chỉnh để phù hợp với tông màu, cấu trúc hoặc mức độ chi tiết, nâng cao đầu ra AI cho phù hợp với mục tiêu hiện tại.
2. Bạn có thể giải thích sự khác biệt giữa việc học “không một lần”, “một lần” và “ít lần” trong bối cảnh của các mô hình ngôn ngữ không?
Hãy cân nhắc rằng mỗi lần bạn dạy ai đó một kỹ năng mới, mức độ hướng dẫn bạn cung cấp cho họ sẽ dao động. Điều đó và những gì đang diễn ra với những ý tưởng học tập này khá giống nhau.
Học Zero-Shot
Trước tiên chúng ta hãy học tập không bắn. Hãy tưởng tượng bạn yêu cầu một người bạn—trong trường hợp này là mô hình AI của chúng ta—thực hiện một nhiệm vụ mà họ chưa từng thực hiện trước đây mà không cung cấp cho họ bất kỳ hướng dẫn chi tiết nào.
Tất cả những gì bạn có thể làm là phác thảo vấn đề và hy vọng rằng họ có thể làm được điều đó bằng cách sử dụng kiến thức mà họ đã có. Học không bắn, như được sử dụng trong AI, đề cập đến việc yêu cầu một mô hình hoàn thành công việc mà không có bất kỳ trường hợp chính xác nào trước đó.
Nó tương tự như việc yêu cầu ai đó soạn cho bạn một bài sonnet về đại dương mà không đưa ra bất kỳ mẫu nào. Để trả lời, mô hình sử dụng kiến thức chung về ngôn ngữ và thế giới.
Học một lần:
Khi chúng ta chuyển sang phương pháp học một lần, hãy tưởng tượng bạn đưa cho bạn mình một ví dụ và sau đó yêu cầu họ làm bài tập.
Nó giống như nói, “Bạn có thể viết cho tôi một bài thơ về đại dương, giống như bài thơ tôi tìm thấy về những ngọn núi này không?” Họ có một mô hình hoặc một điểm tham chiếu được cung cấp bởi một ví dụ đó.
Một ví dụ được đưa ra cho mô hình trong kỹ thuật học một lần của AI và nó cố gắng suy ra nhu cầu của công việc từ trường hợp đó. Đó là một cách để hỏi, “Bạn có thể làm điều gì đó tương tự như phong cách mà tôi đang hướng tới không?”
Học ít lần:
Và cuối cùng, học vài lần. Đây là lúc bạn yêu cầu bạn mình làm bài tập sau khi cung cấp cho họ một số ví dụ.
Với hy vọng rằng họ sẽ kết hợp các chủ đề và phong cách mà họ đã gặp, bạn có thể cho họ xem một vài bài thơ về thế giới tự nhiên và sau đó yêu cầu một bài thơ về đại dương.
Học ít lần, như được sử dụng trong AI, đề cập đến việc cung cấp cho mô hình một bộ mẫu giới hạn để làm việc. Điều này giúp nó hiểu rõ hơn những kỳ vọng và thường tạo ra những kết quả chính xác hoặc phức tạp hơn.
Trong mỗi trường hợp này, mô hình AI sử dụng kiến thức có sẵn và mọi ví dụ được cung cấp để hiểu và hoàn thành nhiệm vụ. Sự khác biệt chính là ở số lượng và loại hướng mà nó không có, một hoặc một vài trường hợp.
Những kỹ thuật này thể hiện tính linh hoạt và linh hoạt của mô hình, cho phép nó thực hiện nhiều công việc khác nhau ngay cả khi không có sự hướng dẫn trực tiếp. Đó là bằng chứng cho thấy các mô hình AI đương đại tinh vi và nhạy bén đến mức nào, có thể “học trong công việc” theo những cách mà đôi khi có vẻ khá giống con người.
3. Bạn sẽ thiết kế lời nhắc như thế nào để tạo ra câu trả lời đơn giản, thực tế, chẳng hạn như thủ đô của một quốc gia?
Chìa khóa để tạo ra lời nhắc khơi dậy phản ứng thẳng thắn, thực tế—chẳng hạn như thủ đô của một quốc gia—là làm cho nó rõ ràng và cụ thể. Đảm bảo AI nhận được chính xác những gì bạn yêu cầu, không để xảy ra hiểu lầm. Nó tương tự như việc hỏi một người quen có năng lực để hỏi một câu hỏi sâu sắc trong khi bạn đang bị ép về thời gian.
Đây là một cách bạn có thể thực hiện:
- Trực tiếp: Đặt câu hỏi trực tiếp ngay lập tức. Đánh vào bụi cây hoặc chất độn là không cần thiết. Hãy coi nó giống như việc yêu cầu được hướng dẫn; bạn càng cụ thể thì bạn càng đến đích nhanh hơn.
- Xác định nhiệm vụ: Xác minh rằng lời nhắc thể hiện rõ rằng bạn đang tìm kiếm phản hồi thực tế. Điều này hỗ trợ trong việc chỉ đạo AI sử dụng nền tảng kiến thức của nó thay vì khả năng sáng tạo hoặc suy luận.
- Cung cấp ngữ cảnh nếu cần: Đôi khi, ngữ cảnh có thể hữu ích, đặc biệt khi có khả năng xảy ra hiểu lầm. Nhưng nó thường dễ dàng trong trường hợp các thành phố thủ đô.
- Giữ nó đơn giản: Đừng thêm các chi tiết không liên quan vào lời nhắc để làm cho nó trở nên khó khăn hơn. Để duy trì sự chú ý của AI vào công việc hiện tại, hãy bám sát những điều cơ bản.
Đây là minh họa về lời nhắc áp dụng những ý tưởng sau:
“Thủ đô của nước Pháp là gì?”
Đây là một mệnh lệnh rất rõ ràng, thẳng thắn, không để xảy ra bất kỳ sự nhầm lẫn nào. Nó cung cấp cho AI những gì bạn cần, đó là một thông tin thực tế đơn giản.
Điều này làm giảm khả năng nhận được phản hồi quá chi tiết vì AI biết chỉ trả lời với thông tin bạn yêu cầu.
Tất cả đều phụ thuộc vào khả năng giao tiếp tốt và thu được thông tin bạn muốn một cách nhanh chóng và rõ ràng.
4. Cần cân nhắc những yếu tố nào khi xây dựng các lời nhắc nhằm đảm bảo kết quả đầu ra có đạo đức và không thiên vị từ mô hình AI?
Việc tạo lời nhắc cho các mô hình AI cũng tương tự như việc đàm phán trong một môi trường xã hội đầy thách thức, đặc biệt khi mục tiêu là các kết quả đầu ra công bằng và có đạo đức.
Bạn nên nói chuyện với sự cân nhắc, lịch sự và nhận thức được hậu quả tiềm tàng từ lời nói của mình. Sau đây là một số điều quan trọng cần nhớ:
Sự rõ ràng và trung lập
Cung cấp ngôn ngữ trung lập, rõ ràng lúc đầu. Lời nhắc của bạn cần phải giống một bài báo công bằng và khách quan, đưa ra sự thật mà không thiên vị bất kỳ bên nào.
Điều này giúp giữ cho AI không bị thiên vị hoặc coi thường một số giả định nhất định.
Nhạy cảm văn hóa
Nhận biết và tôn trọng những đặc điểm và sự nhạy cảm về văn hóa. Nó giống như là một vị khách lịch sự ở nhà ai đó; bạn muốn thể hiện sự quan tâm đến truyền thống và nguyên tắc của họ.
Điều này đòi hỏi phải tránh xa những định kiến và đảm bảo rằng hướng dẫn của bạn không vô tình thúc đẩy những thành kiến có hại.
Quyền riêng tư và bảo mật
Hãy nghĩ về sự bí mật và riêng tư như thể bạn đang bám vào nhật ký của người khác. Vì bạn không muốn tiết lộ thông tin riêng tư hoặc nhạy cảm mà không được phép, hãy đảm bảo hướng dẫn của bạn không khuyến khích AI tạo ra kết quả có thể vi phạm quyền riêng tư của ai đó.
Bao gồm
Khuyến khích sự hòa nhập bằng cách ghi nhớ nhiều quan điểm khác nhau. Hãy tưởng tượng nó giống như việc tổ chức một bữa tiệc tối trong đó nhu cầu và sở thích dinh dưỡng của mỗi người được tính đến.
Đảm bảo lời nhắc của bạn có tính bao quát và quan tâm đến những người có danh tính, kinh nghiệm và hoàn cảnh khác nhau.
Tránh tác hại
Đảm bảo hướng dẫn của bạn không vô tình khuyến khích hành vi xấu hoặc có hại. Điều này có thể so sánh với câu châm ngôn y tế “không gây hại”.
Bạn muốn đảm bảo rằng nội dung hoặc thông tin do AI tạo ra sẽ không khuyến khích hành vi xấu hoặc tiêu cực.
Tính chính xác
Khi tạo lời nhắc về nội dung thông tin, hãy cố gắng tập trung vào những lời nhắc nâng cao tính chính xác thực tế. Nó có thể so sánh với việc kiểm tra kỹ các nguồn của bài nghiên cứu.
Đặc biệt, trong những tình huống mà độ chính xác là rất quan trọng, hãy khuyến khích AI phụ thuộc vào thông tin đã được xác nhận.
Những cân nhắc về đạo đức
Cuối cùng, hãy nghĩ xem lời nhắc của bạn có thể tác động như thế nào đến các vấn đề đạo đức lớn hơn. Điều này đòi hỏi phải xem xét các chuẩn mực và giá trị xã hội có thể bị ảnh hưởng như thế nào bởi phản ứng của AI.
Đó là hành động như một thành viên có trách nhiệm của cộng đồng và đảm bảo rằng hành động của bạn - hoặc trong ví dụ này là lời nhắc của bạn - sẽ thúc đẩy phúc lợi chung.
5. Tính đặc hiệu và cấu trúc của lời nhắc ảnh hưởng như thế nào đến đầu ra của mô hình ngôn ngữ?
Giống như các thành phần và công thức có tác động đáng kể đến thành phẩm cuối cùng của bữa ăn mà bạn chuẩn bị, tính đặc hiệu và cấu trúc của lời nhắc về đầu ra của một món ăn cũng có thể ảnh hưởng đến nó. mô hình ngôn ngữ.
Bạn có nhiều khả năng tạo ra món ăn đáp ứng mong đợi của mình hơn khi bạn sử dụng các thành phần chính xác và tuân thủ một công thức.
Tương tự như vậy, bạn có thể định hướng mô hình ngôn ngữ thành công hơn và nhận được kết quả gần như phù hợp với mục tiêu của mình bằng cách sử dụng lời nhắc chính xác và có cấu trúc tốt.
Tác động của tính đặc hiệu
Độ chính xác trong phản hồi: Mô hình ngôn ngữ sẽ cung cấp phản hồi chính xác hơn nếu bạn cung cấp lời nhắc chi tiết hơn.
Nó tương tự như việc cung cấp cho ai đó những chỉ dẫn kỹ lưỡng thay vì chỉ xác định một địa điểm. Họ có nhiều khả năng đến đích một cách chính xác và không bị chệch hướng không cần thiết nếu họ làm theo hướng dẫn kỹ lưỡng.
Mức độ liên quan: Việc sử dụng các tín hiệu chính xác sẽ hỗ trợ mô hình hiểu được bối cảnh và tầm quan trọng của yêu cầu của bạn. Điều này tương tự như thực hiện tìm kiếm từ khóa được nhắm mục tiêu trên internet; bạn càng tập trung thì kết quả tìm kiếm sẽ càng phù hợp.
Giảm sự mơ hồ: Việc cụ thể làm giảm sự mơ hồ. Nó tương tự như việc đảm bảo bạn nhận được chính xác những gì bạn muốn, vào thời điểm bạn muốn, bằng cách nói rõ về đơn hàng của bạn tại nhà hàng.
Tác động của cấu trúc
Hướng dẫn về Định dạng Phản hồi: Có thể xác định định dạng của phản hồi bằng cách viết lời nhắc của bạn. Mô hình có nhiều khả năng phản hồi hơn nếu lời nhắc của bạn được sắp xếp giống như một câu hỏi.
Mô hình có thể tiếp tục câu chuyện hoặc đưa ra thông tin chi tiết về tuyên bố nếu nó được tổ chức dưới dạng một tuyên bố.
Luồng thông tin: Nội dung của câu trả lời được hướng dẫn bởi một câu hỏi có cấu trúc tốt. Nó hoạt động tương tự như việc tạo ra một chương trình họp ở chỗ nó tạo điều kiện thuận lợi cho việc tổ chức cuộc trò chuyện và bao gồm các chủ đề thích hợp theo một thứ tự hợp lý.
Mức độ tương tác: Mức độ tương tác của đầu ra cũng có thể bị ảnh hưởng bởi định dạng của nó. Chẳng hạn, bạn có thể thu được câu trả lời hấp dẫn và sáng tạo bằng cách cấu trúc lời nhắc dưới dạng một câu chuyện sáng tạo, thay vì chỉ hỏi một câu hỏi trực tiếp.
6. Mô tả một tình huống trong đó kỹ thuật kịp thời có thể cải thiện đáng kể chất lượng phản hồi của AI.
Giả sử bạn đang thực hiện một dự án mà bạn muốn minh họa sự kết hợp giữa công nghệ và các loại hình nghệ thuật truyền thống bằng cách đưa một phần thơ do AI tạo ra vào tuyển tập thơ đương đại chịu ảnh hưởng của các chủ đề cổ điển.
Lúc đầu, bạn có thể chỉ yêu cầu AI “viết một bài thơ”, nhưng kết quả đầu ra có thể quá chung chung hoặc không phù hợp với chủ đề cổ điển của dự án của bạn. Kỹ thuật kịp thời có thể được sử dụng trong tình huống này để cải thiện tầm cỡ và khả năng ứng dụng của các câu trả lời của AI.
Khi bạn thu hẹp lời nhắc của mình thành nội dung nào đó tập trung hơn, chẳng hạn như “Viết một bài thơ theo phong cách một bài thơ sonnet của Shakespeare khám phá chủ đề về thời gian trôi qua trong thời đại kỹ thuật số”, bạn sẽ cung cấp cho AI một cấu trúc rõ ràng để hoạt động bên trong: bài sonnet hình thức, một cái gật đầu với Shakespeare và một chủ đề hiện đại để phù hợp với khuôn khổ đã được thiết lập.
Điều này không chỉ đảm bảo rằng những bài thơ được tạo ra sẽ tuân thủ chủ đề và tiêu chí văn phong trong tuyển tập của bạn một cách hoàn hảo mà còn cho thấy những lời nhắc chính xác và tinh tế có thể khuyến khích AI tạo ra những bài thơ có tiếng vang sâu sắc hơn với những ý tưởng sáng tạo và mục tiêu dự án nhất định.
Trong trường hợp này, kỹ thuật nhanh đảm bảo rằng công nghệ hoạt động như một đối tác hợp tác thực sự trong quá trình sáng tạo bằng cách thu hẹp khoảng cách giữa khả năng rộng lớn của AI và các yêu cầu phức tạp của nỗ lực sáng tạo.
7. Bạn làm cách nào để gỡ lỗi và cải thiện lời nhắc luôn mang lại phản hồi không đạt yêu cầu từ mô hình AI?
Nó giống như việc cố gắng gỡ lỗi một công thức mà cho dù bạn có làm theo hướng dẫn chặt chẽ đến đâu thì cũng không thể đưa ra chính xác khi mô hình AI liên tục tạo ra các câu trả lời không thể chấp nhận được cho một lời nhắc.
Bí quyết là xác định những lĩnh vực cần cải thiện và thực hiện những thay đổi có chủ ý.
Đầu tiên, hãy nhìn vào chính yêu cầu. Liệu nó có quá phức tạp, quá thiếu chính xác hay có thể nó đang hướng AI đi sai hướng? Thực hiện một số điều chỉnh nhỏ về độ rõ ràng, độ đặc hiệu và cấu trúc của lời nhắc có thể có tác động đáng kể, giống như sửa đổi hương vị hoặc thời gian nấu của công thức nấu ăn.
Tiếp theo, hãy thử sửa đổi truy vấn theo nhiều cách khác nhau để xem những điều chỉnh nhỏ nhất ảnh hưởng đến câu trả lời của AI như thế nào. Điều này có thể đòi hỏi phải thay đổi cách diễn đạt, thêm lời giải thích bổ sung hoặc thậm chí nêu rõ định dạng dự định của câu trả lời.
Hãy coi đó là một hình thức thử nghiệm hương vị trong khi nấu, tinh chỉnh một lượng nhỏ cho đến khi bạn có được hương vị lý tưởng. Phương pháp lặp lại này sẽ cải thiện khả năng kỹ thuật nhanh chóng của bạn nói chung bằng cách giúp bạn hiểu cách AI nhận thức và phản hồi các loại hướng dẫn khác nhau, đồng thời giúp bạn cải thiện lời nhắc của mình để đưa ra phản hồi tốt hơn.
8. Thảo luận về tác động của các câu hỏi dẫn dắt trong Kỹ thuật nhắc nhở và cách chúng có thể làm lệch các câu trả lời của AI.
Tương tự như cách một truy vấn có sai lệch nhỏ có thể hướng dẫn cuộc thảo luận của con người, các câu hỏi dẫn dắt trong kỹ thuật nhắc nhở có tác động đáng kể đến giọng điệu và hướng trả lời của AI.
Những loại truy vấn này khiến AI phản ứng theo một cách cụ thể vì chúng chứa các giả định hoặc manh mối ngầm về phản hồi dự định.
Ví dụ, AI có thể suy luận rằng căng thẳng trong cuộc sống đương đại có ảnh hưởng trực tiếp đến hạnh phúc khi được hỏi: “Sự căng thẳng quá mức của cuộc sống hiện đại góp phần tạo nên hạnh phúc như thế nào?”
Điều này làm giảm phạm vi các câu trả lời có thể có và tạo ra sự thiên vị trong kết quả đầu ra của AI, điều này có thể che khuất các quan điểm phức tạp hoặc đối lập hơn.
Những câu hỏi như vậy có tác dụng mạnh mẽ trong những tình huống mà sự công bằng và việc điều tra kỹ lưỡng các khái niệm là rất quan trọng. Thành kiến nội tại của lời nhắc lọc khả năng hiểu và phản ứng của AI, khiến nó tương tự như việc đeo kính màu làm thay đổi tầm nhìn của một người về thế giới.
Để giảm bớt điều này, việc sử dụng các câu hỏi mở, không có giả định sẽ thúc đẩy nhiều câu trả lời đa dạng và toàn diện hơn.
Phương pháp này không chỉ cải thiện tầm cỡ và tính nhất quán của kết quả đầu ra của AI mà còn khuyến khích sự tham gia khách quan và có đạo đức hơn với những công nghệ phức tạp này. mô hình ngôn ngữ, đảm bảo rằng AI hoạt động như một công cụ có khả năng thích ứng, có thể đi sâu vào nhiều khái niệm và quan điểm.
9. Theo kinh nghiệm của bạn, việc lựa chọn ngôn ngữ trong lời nhắc ảnh hưởng như thế nào đến đầu ra của mô hình AI đa ngôn ngữ?
Ngôn ngữ được sử dụng trong lời nhắc có thể có tác động lớn đến kết quả đầu ra của mô hình AI đa ngôn ngữ. Điều này tương tự như việc kể cùng một câu chuyện bằng một ngôn ngữ khác có thể khác nhau đôi chút hoặc nhiều, tùy thuộc vào thành ngữ và bối cảnh văn hóa.
Việc nhắc nhở AI bằng một ngôn ngữ nhất định cho phép bạn truy cập không chỉ một kênh liên lạc mà còn cả phạm vi đa dạng của sự tinh tế về ngôn ngữ và văn hóa được dệt nên trong ngôn ngữ đó.
Ví dụ: khi được đưa ra một gợi ý bằng tiếng Nhật, các câu trả lời có thể phản ánh tính hình thức và tính gián tiếp vốn có trong ngôn ngữ, trong khi khi được đưa ra cùng một gợi ý bằng tiếng Tây Ban Nha, kết quả có thể trực tiếp và biểu cảm hơn, phản ánh các đặc điểm ngôn ngữ và giá trị văn hóa điển hình của tiếng Tây Ban Nha. -văn hóa nói.
Hơn nữa, kỹ năng của AI và sắc thái trong câu trả lời của nó có thể bị ảnh hưởng bởi sự phức tạp và đa dạng của ngôn ngữ. AI có thể gặp khó khăn khi xử lý các ngôn ngữ có vốn từ vựng lớn, nhiều phương ngữ hoặc ngữ pháp phức tạp, điều này có thể ảnh hưởng đến độ sâu, độ chính xác và mức độ phù hợp về văn hóa của kết quả đầu ra.
Điều này làm tôi nhớ đến những thách thức mà một dịch giả thành thạo phải đối mặt, người phải truyền tải tinh thần và âm hưởng văn hóa của tài liệu nguồn bên cạnh việc dịch từng chữ.
Để đảm bảo rằng các phản hồi của AI là chính xác cũng như phù hợp với văn hóa và bối cảnh nhất định, điều bắt buộc là khi tương tác với mô hình AI đa ngôn ngữ, người ta phải nhận thức được đặc điểm của ngôn ngữ và bối cảnh văn hóa mà nó mang lại.
10. Bạn có thể mô tả một nhiệm vụ phức tạp mà bạn đã tự động hóa hoặc cải tiến bằng cách sử dụng kỹ thuật nhắc nhở phức tạp không?
Trong một dự án thú vị, việc tạo nội dung động, nhận biết ngữ cảnh cho nhiều câu hỏi của người dùng trên nền tảng hỗ trợ khách hàng đã được sắp xếp hợp lý thông qua việc sử dụng kỹ thuật nhắc nhở phức tạp.
Các chủ đề đa dạng của nền tảng, từ đề xuất sản phẩm đến trợ giúp kỹ thuật, là một khó khăn vì nó yêu cầu AI không chỉ hiểu được yêu cầu của người dùng mà còn tùy chỉnh phản hồi dựa trên bối cảnh, mức độ khẩn cấp và nhu cầu cá nhân của người dùng.
Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi đã phát triển một bộ lời nhắc theo cấp độ nhằm phân loại câu hỏi của người dùng, xác định chính xác các thành phần quan trọng, sau đó sửa đổi linh hoạt giọng điệu, mức độ chi tiết và nội dung của câu trả lời tùy theo ý nghĩa và thái độ ngụ ý của truy vấn.
Với phương pháp này, AI có thể thực hiện nhiều hoạt động phức tạp chỉ trong một lần gặp, chẳng hạn như xác định các sự cố kỹ thuật, hỗ trợ người dùng quy trình khắc phục sự cố và đưa ra đề xuất sản phẩm phù hợp.
Khả năng của AI trong việc đưa ra các câu trả lời chính xác, phù hợp theo ngữ cảnh và dễ sử dụng đã được cải thiện rất nhiều nhờ sự phức tạp về mặt kỹ thuật nhanh chóng, giúp quá trình hỗ trợ khách hàng trở nên hiệu quả, thú vị và thỏa mãn hơn cho người dùng.
11. Bạn sẽ xây dựng lời nhắc để khơi gợi cách kể chuyện sáng tạo từ mô hình AI như thế nào?
Để khuyến khích cách kể chuyện giàu trí tưởng tượng từ mô hình AI, bạn cần tạo kịch bản theo cách tương tự như cách đạo diễn đưa cho diễn viên một loạt tình huống—đủ để họ bắt đầu nhưng vẫn có chỗ cho họ diễn giải.
Lời nhắc sẽ hoạt động như một khung vẽ trống, cung cấp sự kết hợp giữa các chi tiết cụ thể để định hướng quỹ đạo của câu chuyện và các thành phần mở để thúc đẩy giấy phép nghệ thuật. Một phương pháp để bắt đầu câu chuyện là tạo ra một bối cảnh hấp dẫn với các nhân vật, một chút xung đột và một môi trường độc đáo nhưng có đủ chỗ để cốt truyện có những bước ngoặt không lường trước được.
“Trong một thành phố nhộn nhịp, nơi ma thuật ẩn giấu trong tầm mắt, một pháp sư trẻ phát hiện ra một bản đồ cổ dẫn đến một cổ vật bị thất lạc,” có thể là một gợi ý thú vị.
Tuy nhiên, họ không phải là những người duy nhất đang tìm kiếm. Giải thích về hành trình của họ, đề cập đến những khó khăn họ gặp phải, những đồng minh mà họ kết thân và những bí mật họ học được.” Cấu hình này mời AI tạo ra một tấm thảm phức tạp gồm các tương tác, tình tiết xoắn ốc và xây dựng thế giới phức tạp đồng thời đưa ra hướng tường thuật rõ ràng và các khía cạnh kỳ ảo.
Bí mật là tạo ra sự cân bằng giữa cấu trúc và tính linh hoạt, cho phép AI có đủ hướng để giữ mọi thứ gắn kết nhưng cũng có đủ phạm vi để thể hiện khả năng sáng tạo của mình, điều này sẽ mang đến một câu chuyện hấp dẫn và đáng ngạc nhiên.
12. Giải thích cách bạn có thể sử dụng Kỹ thuật nhắc nhở để nâng cao khả năng học tập của mô hình ngôn ngữ trong tình huống “một vài lần”.
Trong tình huống học “vài lần”, nghệ thuật Kỹ thuật nhắc nhở trở nên quan trọng khi mục tiêu là cải thiện khả năng học tập của mô hình ngôn ngữ với một số lượng nhỏ trường hợp.
Nó giống như đưa cho một họa sĩ mới bắt đầu một số ví dụ về những nét vẽ đẹp để nghiên cứu trước khi mong đợi họ hoàn thành một bức tranh; những ví dụ như vậy cần phải được lựa chọn cẩn thận và trình bày theo cách tối ưu hóa tính hữu ích trong giáo dục của chúng. Trong tình huống này, lời nhắc nên được sử dụng như một nguồn cảm hứng cũng như hướng dẫn.
Họ không chỉ nên thể hiện công việc hiện tại mà còn đưa ra những gợi ý tiềm ẩn về cách giải quyết các hoạt động liên quan trong tương lai.
Để làm được điều này, các lời nhắc có thể được thiết kế để chứa một số lượng hạn chế các ví dụ đa dạng, xuất sắc nhằm nắm bắt được tinh thần của sản phẩm dự kiến. Một bản mô tả công việc rõ ràng và ngắn gọn sẽ được cung cấp cho từng trường hợp, khuyến khích người mẫu xác định các mô hình, nguyên tắc hoặc phong cách cơ bản được thể hiện trong các ví dụ..
Ví dụ: nếu mục tiêu là dạy người mẫu viết theo một phong cách văn học nhất định thì lời nhắc có thể chứa một vài đoạn văn mẫu viết theo phong cách đó, sau đó là một nhiệm vụ trong đó người mẫu cần sử dụng những gì nó đã “quan sát” để tạo ra một mảnh mới.
Cách tiếp cận này cải thiện khả năng khái quát hóa của mô hình từ một vài cảnh quay đến nhiều nhiệm vụ liên quan hơn bằng cách giúp mô hình hiểu được nhiệm vụ và tiếp thu sự tinh tế của các ví dụ được đưa ra.
13. Bạn sẽ sử dụng những chiến lược nào để giảm thiểu những thành kiến có hại trong phản hồi của AI thông qua Kỹ thuật nhanh chóng?
Giống như một người làm vườn cẩn thận lựa chọn hạt giống và chăm sóc khu vườn của mình để ngăn chặn sự lây lan của các loài xâm lấn, việc giảm thiểu những thành kiến có hại trong các câu trả lời của AI thông qua Rapid Engineering đòi hỏi một cách tiếp cận chu đáo và có chủ ý.
Việc tạo lời nhắc mang tính toàn diện và khách quan một cách tự nhiên đòi hỏi phải chú ý cẩn thận để tránh sử dụng ngôn ngữ hoặc đưa ra các giả định có thể ảnh hưởng đến kết quả của AI.
Để tránh vô tình củng cố những thành kiến hoặc loại trừ các nhóm cụ thể, điều quan trọng là phải thận trọng khi sử dụng từ ngữ và cách diễn đạt.
Nó tương tự như việc áp dụng bộ lọc để loại trừ các vật liệu không mong muốn để chỉ những đầu vào trung tính, lành mạnh mới được đưa vào AI.
Việc thêm những gợi ý nhằm thúc đẩy việc nghiên cứu các quan điểm khác cũng có thể là một chiến thuật rất hiệu quả. Điều này liên quan đến việc phát triển các lời nhắc yêu cầu AI xem xét và hiển thị các quan điểm khác nhau hoặc đưa ra câu trả lời trải rộng trên nhiều nền tảng xã hội, văn hóa và cá nhân.
Nó có thể so sánh với việc thúc đẩy một cuộc trò chuyện rộng rãi trong một nhóm thảo luận, nơi ý kiến của mỗi người đều được tôn trọng và lắng nghe.
Mục đích của việc tích hợp các kỹ thuật này vào Rapid Engineering là hướng AI đưa ra các câu trả lời không chỉ tránh những thành kiến có hại mà còn được tăng cường bởi sự đa dạng về quan điểm, thúc đẩy mối quan hệ văn minh và thân thiện hơn với công nghệ.
14. Thảo luận khái niệm “chuỗi nhắc nhở” và cách sử dụng khái niệm này để xử lý các tác vụ nhiều bước bằng mô hình AI.
Một cách tiếp cận mới để tương tác với AI, chuỗi nhắc nhở giống như hướng dẫn ai đó đi qua một mê cung phức tạp với hàng loạt biển chỉ dẫn được đặt ở vị trí chiến lược.
Từng bước, AI được hướng dẫn bởi từng biển chỉ dẫn (hoặc lời nhắc, trong ví dụ này) thông qua một loạt hoạt động hoặc quy trình tư duy, dựa trên dữ liệu hoặc đầu ra từ bước trước để tiến gần hơn đến kết quả. Tương tự như cách một công thức phức tạp được chia thành một loạt các hướng dẫn rời rạc, dễ hiểu, phương pháp này đặc biệt hiệu quả đối với các công việc phức tạp hoặc nhiều bước không thể xử lý thỏa đáng trong một truy vấn duy nhất.
Chuỗi nhắc nhở cho phép người ta hướng dẫn AI thông qua một hoạt động cần nhiều hơn một câu trả lời đơn giản về mặt hiểu hoặc tổng hợp dữ liệu.
Ví dụ: nếu nhiệm vụ là tiến hành nghiên cứu, tóm tắt kết quả và sau đó đặt câu hỏi dựa trên bản tóm tắt, thì mỗi giai đoạn sẽ được giải quyết bằng một lời nhắc tùy chỉnh khác nhau.
AI có thể được yêu cầu thu thập dữ liệu về một chủ đề trong yêu cầu đầu tiên, tóm tắt dữ liệu đó trong lời nhắc thứ hai, sau đó sử dụng bản tóm tắt để hình thành các truy vấn thông minh trong lời nhắc thứ ba.
Bằng cách cung cấp cho AI các hướng dẫn từng bước, nó có thể tập trung và đưa ra các câu trả lời dựa trên dữ liệu thích hợp và theo ngữ cảnh, tạo ra các kết quả kỹ lưỡng, hợp lý và có giá trị hơn.
15. Làm cách nào để có thể áp dụng Rapid Engineering để tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ cho các ứng dụng dành riêng cho miền mà không cần đào tạo lại mô hình trực tiếp?
Nhắc kỹ thuật là một cách nhanh chóng để sửa đổi mô hình ngôn ngữ cho các ứng dụng theo miền cụ thể mà không yêu cầu đào tạo lại mô hình trực tiếp; nó hoạt động tương tự như một bộ ống kính chuyên dụng giúp máy ảnh lấy nét vào một đối tượng cụ thể mà không cần thay đổi máy ảnh.
Bạn có thể thay đổi câu trả lời của mô hình để phù hợp với kiến thức, từ vựng và mục tiêu chuyên ngành của một lĩnh vực cụ thể bằng cách tạo các lời nhắc nắm bắt được bản chất và sự tinh tế của lĩnh vực cụ thể đó.
Điều này đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về thuật ngữ và nhu cầu của lĩnh vực này bên cạnh một phương pháp mới để tạo ra các gợi ý có thể gợi ra từ mô hình mức độ chi tiết và chuyên môn thích hợp.
Ví dụ: trong môi trường y tế, có thể đưa ra lời nhắc sử dụng ngôn ngữ y tế, đề cập đến các tình huống chăm sóc sức khỏe thông thường và bắt chước hình thức cũng như nội dung của giao tiếp y tế chính thức.
Tương tự như vậy, các trích dẫn án lệ, thuật ngữ pháp lý và định dạng tài liệu đều có thể được coi là yếu tố kích hoạt cho một ứng dụng pháp lý.
Để cung cấp kết quả đầu ra phù hợp, chính xác và hữu ích hơn cho các hoạt động dành riêng cho một lĩnh vực nhất định, chiến lược này về cơ bản là “kích hoạt” AI hoạt động bên trong khung khái niệm và ngôn ngữ của lĩnh vực đang được xem xét.
Đó là một phương pháp tập trung các khả năng chung rộng rãi của mô hình vào một phạm vi chuyên môn hẹp, sử dụng trí thông minh cơ bản của mô hình theo cách dành riêng cho nhu cầu của một miền nhất định, tất cả đều không thay đổi chính mô hình cơ bản.
16. Một số hạn chế bạn gặp phải trong Kỹ thuật nhanh chóng là gì và bạn đã giải quyết chúng như thế nào?
Khả năng dự đoán và tính nhất quán của các câu trả lời AI là những vấn đề quan trọng trong kỹ thuật nhanh chóng. Các thuật toán cơ bản phức tạp và tập huấn luyện lớn của AI có thể mang lại nhiều kết quả khác nhau ngay cả khi nó tạo ra một lời nhắc lý tưởng.
Bản chất không thể đoán trước này tương tự như việc trồng một khu vườn mà ngay cả khi gieo hạt cẩn thận, sự phát triển có thể thay đổi một cách đáng ngạc nhiên do sự khác biệt về đất, nước và ánh nắng mặt trời. Thử nghiệm lặp đi lặp lại và cải tiến nhanh chóng trở nên cần thiết để khắc phục điều này.
Tương tự như cách người làm vườn học cách sửa đổi chiến thuật trồng trọt để đạt được bố cục khu vườn cụ thể, bạn có thể dần dần hướng AI tới những kết quả đầu ra nhất quán và có thể dự đoán được bằng cách điều chỉnh và giám sát những thay đổi trong phản ứng của AI một cách có phương pháp.
Một hạn chế bổ sung đề cập đến sự phức tạp bẩm sinh của một số nhiệm vụ hoặc yêu cầu nhất định chống lại những gợi ý đơn giản. Một lời nhắc có thể không nắm bắt đầy đủ bối cảnh hoặc mức độ hiểu biết cần thiết cho một số công việc.
Trong những tình huống này, việc xâu chuỗi kịp thời có thể hữu ích trong việc chia hoạt động thành các phần nhỏ hơn, dễ quản lý hơn. Với phương pháp này, bao gồm việc xây dựng dựa trên kết quả của lời nhắc trước, các công việc phức tạp có thể được giải quyết từng phần một, giống như ghép các mảnh ghép hình khó lại với nhau.
Bằng cách sử dụng các kỹ thuật này, bạn có thể vượt qua và giảm bớt các hạn chế của kỹ thuật nhanh chóng, tăng tính hữu ích và hiệu quả của các mô hình AI trong một loạt ứng dụng.
17. Bạn có thể giải thích khái niệm “nhiệt độ” trong các mô hình AI ảnh hưởng như thế nào đến các phản hồi được tạo ra thông qua Rapid Engineering không?
Trong các mô hình AI, khái niệm “nhiệt độ” là một thông số hấp dẫn ảnh hưởng đến tính nguyên bản và đa dạng của các câu trả lời được tạo ra. Hãy tưởng tượng nó giống như việc điều chỉnh lượng gia vị trong món ăn theo sở thích cá nhân của bạn.
Tương tự, cài đặt nhiệt độ cao hơn trong mô hình AI sẽ thúc đẩy tính độc đáo và đa dạng hơn trong phản ứng của nó, cũng như nhiều gia vị hơn có thể khiến món ăn trở nên thú vị hơn nhưng cũng khó đoán hơn.
Giống như một con đường mòn được di chuyển xuyên qua khu rừng, kết quả đầu ra của mô hình ở nhiệt độ thấp hơn sẽ bảo đảm hơn và tuân thủ chặt chẽ các mẫu mà nó đã xác định trong quá trình huấn luyện, tạo ra các phản hồi an toàn hơn và dễ dự đoán hơn.
Mặt khác, việc tăng cài đặt nhiệt độ sẽ thúc đẩy AI tạo ra câu trả lời thông qua những bước nhảy vọt về ngôn ngữ sáng tạo hơn hoặc khác thường hơn. Điều này có thể đặc biệt hữu ích khi tìm kiếm các khái niệm mới hoặc khi bạn muốn AI vượt xa các giải pháp đơn giản, được chấp nhận.
Tuy nhiên, cần phải có sự cân bằng hợp lý—quá nhiều nhiệt có thể gây ra phản ứng quá thất thường hoặc phi lý, cũng như quá nhiều gia vị có thể lấn át hương vị của món ăn.
Giống như đầu bếp điều chỉnh nhiệt độ để có được sự cân bằng lý tưởng về khẩu vị trong một kiệt tác ẩm thực, bạn có thể tùy chỉnh đầu ra của AI trong Rapid Engineering bằng cách điều chỉnh cẩn thận cài đặt nhiệt độ để phù hợp với mức độ đổi mới và rủi ro mong muốn.
18. Mô tả tình huống trong đó bạn sử dụng Kỹ thuật nhắc nhở để phân tích và phân tích các tập dữ liệu phức tạp bằng mô hình ngôn ngữ.
Nhiệm vụ trong dự án chứa tập dữ liệu mở rộng về thông tin đầu vào của người tiêu dùng từ một số nền tảng là cô đọng lượng dữ liệu khổng lồ này thành những thông tin chi tiết hữu ích.
Bộ dữ liệu rất phong phú và phong phú về các ý kiến, sở thích và đề xuất phức tạp được phân tán trên nhiều phương tiện truyền thông khác nhau, bao gồm các câu trả lời khảo sát có cấu trúc và các nhận xét không có cấu trúc trên mạng xã hội.
Sự phức tạp của ngôn ngữ và cảm xúc được truyền tải trong các bình luận nằm ngoài phạm vi của các phương pháp phân tích dữ liệu thông thường, buộc phải có một chiến lược phức tạp hơn.
Bằng cách sử dụng Rapid Engineering, chúng tôi đã tạo một bộ lời nhắc hướng dẫn AI nhóm đầu vào trước tiên theo các danh mục như tính năng, hỗ trợ khách hàng, chi phí, v.v.
Sau đó, AI được nhắc lại, lần này để tóm tắt cảm xúc, xác định các vấn đề tái diễn và thậm chí đề xuất các lĩnh vực có thể phát triển dựa trên nội dung của nhận xét, đi sâu vào từng danh mục.
Với sự trợ giúp của quy trình nhắc nhở có phương pháp này, AI đã có thể trở thành một nhà phân tích dữ liệu tài năng, người có thể giải thích dữ liệu phức tạp, phi cấu trúc và rút ra kết luận cũng như mô hình từ đó.
Những thay đổi có mục tiêu và việc ra quyết định chiến lược được thực hiện nhờ báo cáo kỹ lưỡng, hữu ích, tóm tắt ý kiến cốt lõi của khách hàng.
19. Bạn tận dụng Kỹ thuật nhắc nhở để cải thiện độ chính xác và mức độ phù hợp của các phản hồi của mô hình AI trong một lĩnh vực chuyên ngành, chẳng hạn như pháp lý hoặc y tế?
Thông qua Kỹ thuật nhanh chóng, độ chính xác và mức độ phù hợp của mô hình AI trong các lĩnh vực chuyên biệt như lĩnh vực pháp lý hoặc y tế có thể được cải thiện bằng cách cân bằng cẩn thận giữa kiến thức cụ thể, bối cảnh và lĩnh vực.
Lời nhắc phải được thiết kế cẩn thận để điều khiển AI tuân theo các thông số nghiêm ngặt của tiêu chuẩn và thuật ngữ chuyên môn vì các miền này rất quan trọng và phụ thuộc vào độ chính xác cũng như độ tin cậy.
Ví dụ: trong lĩnh vực pháp lý, các lời nhắc có thể được tạo ra để bao gồm một số luật pháp, án lệ và tài liệu tham khảo nhất định, khuyến khích AI đưa ra câu trả lời của mình bằng các tiền lệ và thuật ngữ pháp lý được chấp nhận.
Tương tự như vậy, lời nhắc trong lĩnh vực y tế có thể sử dụng các hướng dẫn lâm sàng, thuật ngữ y tế và tiêu chuẩn chẩn đoán để đảm bảo rằng câu trả lời của AI tuân thủ các tiêu chuẩn y tế và đạo đức.
Bằng cách sử dụng phương pháp này, kết quả đầu ra của AI trở nên chính xác và phù hợp hơn đồng thời cũng được liên kết chặt chẽ hơn với kiến thức cụ thể và các quy trình phức tạp của lĩnh vực liên quan.
AI trở thành một công cụ hữu ích hơn và có thể tạo ra kết quả đầu ra tôn trọng độ phức tạp và chiều sâu của cơ sở kiến thức chuyên ngành bằng cách kết hợp những hiểu biết sâu sắc và bối cảnh cụ thể theo từng miền vào lời nhắc.
20. Thảo luận về vai trò của Kỹ thuật nhắc nhở trong việc giảm thiểu vấn đề “ảo giác” trong các mô hình ngôn ngữ.
In mô hình ngôn ngữ, thuật ngữ “ảo giác” đề cập đến các tình huống trong đó AI tạo ra dữ liệu không dựa trên độ chính xác thực tế hoặc thực tế; nó có thể so sánh với việc một người kể chuyện tạo ra một câu chuyện chỉ dựa trên tưởng tượng.
Vấn đề này thể hiện rõ hơn trong các hoạt động cần thông tin chính xác, đáng tin cậy, khiến tài liệu do AI tạo ra khó tin cậy và sử dụng.
Để giảm thiểu vấn đề này, kỹ thuật nhanh chóng là điều cần thiết vì nó hướng AI một cách cẩn thận tới việc tạo ra các kết quả đầu ra dựa trên bằng chứng và có thể kiểm chứng hơn.
Điều này đòi hỏi phải tạo ra các lời nhắc nhấn mạnh cụ thể đến nhu cầu về tính xác thực và chính xác, bằng cách khuyên AI phụ thuộc vào các nguồn dữ liệu đáng tin cậy hoặc chỉ ra mức độ tin cậy trong các câu trả lời của nó.
Để thúc đẩy một cách tiếp cận quan trọng và cởi mở hơn đối với việc sản xuất tri thức, các lời nhắc cũng có thể được đưa vào để yêu cầu AI cung cấp tài liệu tham khảo hoặc biện minh cho các khẳng định của nó.
Chúng ta có thể giảm đáng kể tần suất ảo giác bằng cách cải thiện khả năng tương tác với các mô hình AI thông qua các lời nhắc được thiết kế tốt, điều này sẽ làm tăng độ tin cậy và độ tin cậy của nội dung do AI tạo ra.
21. Bạn thấy trước sự phát triển của Kỹ thuật nhanh chóng cùng với sự tiến bộ của công nghệ AI như thế nào và bạn nghĩ kỹ năng nào sẽ trở nên quan trọng hơn?
Kỹ thuật nhanh chóng là một nghề được dự đoán sẽ trở nên phức tạp và tiên tiến hơn nhiều khi công nghệ AI tiếp tục được cải tiến.
Trong tương lai, Rapid Engineering có thể sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc tác động đến tư duy đạo đức, tư duy sáng tạo và quá trình học tập của AI bên cạnh việc định hướng khả năng phản hồi của AI.
AI sẽ ngày càng phát triển thành thạo trong việc cân bằng khả năng tính toán với trực giác của con người, cho phép tương tác hợp lý hơn về mặt đạo đức, nhận thức theo ngữ cảnh và cá nhân hóa với các hệ thống của nó.
Kỹ sư nhanh chóng sẽ cần sở hữu các khả năng bao gồm sự đồng cảm, lý luận có đạo đức và tư duy phản biện trong môi trường đang thay đổi này.
Việc xây dựng các lời nhắc khuyến khích hành vi AI có trách nhiệm và có lợi sẽ cần có sự hiểu biết sâu sắc về ý nghĩa đạo đức của tài liệu do AI tạo ra cũng như khả năng thấy trước và hiểu được các nhu cầu khác nhau và phức tạp của người dùng.
Hơn nữa, để vượt qua những giới hạn mà AI có thể đạt được khi hợp tác với sự chỉ đạo của con người, tính sáng tạo sẽ rất quan trọng trong việc khám phá các phương pháp mới để tương tác với AI.
TKhả năng lãnh đạo và tương tác thành công với AI thông qua Rapid Engineering sẽ là một tài năng quan trọng, kết hợp sự nhạy bén về kỹ thuật với những hiểu biết lấy con người làm trung tâm, khi AI ngày càng trở nên đan xen nhiều hơn vào mọi khía cạnh của cuộc sống và công việc.
22. Hãy mô tả một dự án mà bạn đã triển khai các kỹ thuật Kỹ thuật nhanh chóng để cải thiện đáng kể hiệu quả của quy trình kinh doanh.
Trong một dự án gần đây, chúng tôi đã cách mạng hóa quy trình xử lý yêu cầu trực tuyến của khách hàng bán lẻ bằng cách sử dụng Rapid Engineering để cải thiện hoạt động hỗ trợ khách hàng của họ.
Khi hệ thống của khách hàng lần đầu tiên được triển khai, nó có một chatbot đơn giản có thể trả lời những câu hỏi đơn giản nhưng lại gặp rắc rối với những câu hỏi phức tạp hơn từ khách hàng.
Kết quả là có tỷ lệ giới thiệu cao đối với các tác nhân là con người và thời gian giải quyết kéo dài.
Chúng tôi đã sử dụng các phương pháp Kỹ thuật nhắc nhở tiên tiến để cải tiến mô hình tương tác của chatbot. Chúng tôi đã tạo một bộ lời nhắc có cấu trúc bao gồm các thuật ngữ và cụm từ theo ngữ cảnh cụ thể để giúp chúng tôi hiểu rõ hơn ý định đằng sau các câu hỏi của người tiêu dùng.
Ví dụ: nếu người tiêu dùng yêu cầu “chính sách hoàn trả”, lời nhắc được thiết kế để xác định chủ đề và thu thập các thông tin khác như loại sản phẩm và ngày mua, cho phép đưa ra câu trả lời chính xác hơn.
Chiến lược này đã nâng cao tỷ lệ giải quyết vấn đề trong lần tiếp xúc đầu tiên, giúp giảm đáng kể yêu cầu về sự tham gia của con người.
Kết quả là sự hài lòng của khách hàng và hiệu quả phản hồi đều tăng lên đáng kể. Chatbot có thể trả lời nhiều câu hỏi hơn và khi nó chuyển câu hỏi đến các nhân viên là con người, thông tin sẽ rõ ràng và ngắn gọn, cho phép trả lời nhanh hơn.
Dự án này là một ví dụ về cách Rapid Engineering có thể đơn giản hóa và cải thiện quy trình thông thường của công ty thành một hoạt động hiệu quả giúp giảm chi phí vận hành và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
23. Bạn nghĩ gì về khả năng Công nghệ nhanh chóng thao túng hoặc đánh lừa và làm cách nào để giảm thiểu những rủi ro này?
Kỹ thuật kịp thời có tiềm năng to lớn để cải thiện tiện ích của AI nhưng nếu không được kiểm soát, nó có thể thao túng hoặc cung cấp kết quả sai.
Chất lượng hai lưỡi này xuất phát từ thực tế là các cấu trúc gợi ý có tác động đáng kể đến các câu trả lời của AI, khiến chúng đi theo những con đường cụ thể hoặc đưa ra kết luận có thể không khách quan.
Ví dụ: AI có thể đưa ra kết quả đầu ra truyền bá thông tin sai lệch hoặc ý tưởng thành kiến nếu lời nhắc ngầm ám chỉ ý kiến cụ thể hoặc bỏ qua các chi tiết quan trọng.
Các tiêu chuẩn minh bạch và đạo đức phải được đưa vào thiết kế và thực hiện các sáng kiến Kỹ thuật nhanh chóng để giảm thiểu những nguy hiểm này.
Việc đưa nhiều bên liên quan khác nhau vào quá trình thiết kế kịp thời để đánh giá và phân tích các gợi ý về những thành kiến tiềm ẩn hoặc các khía cạnh thao túng là một cách hiệu quả để kết hợp kiểm tra và cân bằng.
Hơn nữa, việc tạo ra các hệ thống AI có tính năng bảo mật tích hợp nhằm xác định và làm nổi bật các dấu hiệu lừa đảo có thể hỗ trợ ngăn chặn hành vi lạm dụng.
Hơn nữa, điều quan trọng là phải thúc đẩy văn hóa đạo đức xung quanh việc tạo và sử dụng AI, được hỗ trợ bởi các quy định rõ ràng và hướng dẫn liên tục về thực hành AI có đạo đức.
Khuyến khích các hành vi đạo đức và giáo dục các nhà phát triển cũng như người dùng về hậu quả của Rapid Engineering là rất quan trọng để đảm bảo rằng những tiến bộ trong công nghệ AI được sử dụng đúng cách. Bằng cách giữ lập trường chủ động, chúng ta có thể duy trì tính toàn vẹn của các tương tác AI và đảm bảo rằng công nghệ này luôn hữu ích cho xã hội.
24. Bạn sẽ tiếp cận việc xây dựng lời nhắc đa phương thức kết hợp văn bản và hình ảnh cho một nhiệm vụ phức tạp như thế nào?
Cần có một chiến lược phức tạp để tích hợp thành công các tín hiệu bằng lời nói và hình ảnh khi tạo lời nhắc đa phương thức kết hợp văn bản và hình ảnh.
Điều này sẽ cải thiện khả năng của AI trong việc thực hiện các nhiệm vụ đầy thách thức đòi hỏi sự hiểu biết về đầu vào từ một số phương thức cảm giác.
Một bản trình bày đa phương tiện trong đó mỗi phương thức thông tin hỗ trợ phương thức kia và cung cấp bối cảnh sâu hơn, toàn diện hơn cho công việc hiện tại tương tự như loại kỹ thuật nhanh chóng mà loại bài tập này yêu cầu.
Ví dụ: khi tạo một chiến dịch quảng cáo, lời nhắc có thể chứa các hình ảnh mô tả phong cách, cách phối màu và tâm trạng dự định của chiến dịch bên cạnh mô tả ngắn gọn bằng lời nói về mục tiêu của chiến dịch, đối tượng mục tiêu và giai điệu cảm xúc mong muốn.
Cùng với nhau, những điều này cho phép AI “nhìn thấy” và “đọc” các yêu cầu cùng một lúc, dẫn đến sự hiểu biết kỹ lưỡng hơn về các chi tiết của dự án. Mặc dù các bức ảnh có thể cung cấp các mẫu cụ thể về phong cách và tâm trạng cần bắt chước, nhưng văn bản có thể hướng dẫn AI về các mục tiêu chiến lược và các khái niệm trừu tượng.
Điều quan trọng là phải đảm bảo rằng trong khi tạo những lời nhắc này, văn bản và hình ảnh không chỉ phù hợp và dễ hiểu mà còn được sắp xếp sao cho nâng cao và giải thích lẫn nhau.
Có thể cần phải cân bằng các đầu vào sao cho không có đầu vào nào lấn át các đầu vào khác thông qua việc thử nghiệm và sửa đổi nhiều lần.
Bạn hoàn toàn có thể sử dụng các hệ thống AI phức tạp bằng cách xây dựng cẩn thận các tín hiệu đa phương thức này, điều này sẽ cho phép chúng thực hiện và hiểu các hoạt động khó, sáng tạo ở mức độ phức tạp có thể so sánh với con người.
25. Kỹ thuật nhắc nhở có thể đóng góp vào khả năng giải thích và tính minh bạch của các quyết định về mô hình AI bằng những cách nào?
Xây dựng niềm tin và sự hiểu biết giữa các hệ thống AI và người dùng đòi hỏi cả khả năng giải thích và tính minh bạch của các quyết định về mô hình AI, cả hai điều này đều có thể được cải thiện đáng kể nhờ kỹ thuật nhanh chóng.
Chúng ta có thể hướng dẫn AI không chỉ đưa ra câu trả lời mà còn giải thích logic hoặc nguồn dữ liệu hỗ trợ những câu trả lời đó bằng cách thiết kế cẩn thận các lời nhắc.
Phương pháp này có thể so sánh với việc giáo viên truyền đạt một ý tưởng khó cho học sinh, trong đó quá trình giải thích cũng quan trọng như giải pháp.
Ví dụ: lời nhắc có thể được thiết kế để không chỉ gợi ý chẩn đoán khả thi mà còn cung cấp các triệu chứng, thông tin hỗ trợ và nghiên cứu khoa học cho kết luận này trong trường hợp mô hình AI được sử dụng để trợ giúp chẩn đoán y tế.
Loại truy vấn này mời AI “trình bày công việc của mình”, giải thích cách nó đi đến một kết luận nhất định. Điều này giúp làm cho quá trình ra quyết định của AI trở nên rõ ràng hơn và giúp các bác sĩ y khoa dễ dàng xác minh và đặt niềm tin vào nó hơn.
Tính minh bạch có thể được cải thiện hơn nữa bằng cách sử dụng Công nghệ nhắc nhở để yêu cầu các mô hình AI đưa ra trích dẫn hoặc liên kết đến nguồn dữ liệu mà họ đã tham khảo hoặc mô tả các kết quả khác mà họ nghĩ tới.
Cách tiếp cận này minh họa các quy trình ra quyết định của mô hình và hỗ trợ các bên liên quan hiểu được phạm vi và độ phức tạp của dữ liệu mà AI tính đến.
Do đó, Rapid Engineering nổi lên như một công cụ mạnh mẽ để giải mã các quy trình AI, giúp khách hàng dễ hiểu và dễ tiếp cận hơn. Điều này giúp tăng cường sự tin cậy và phụ thuộc vào các giải pháp AI trong các ứng dụng quan trọng.
26. Thảo luận về tình huống bạn phải sử dụng Kỹ thuật nhắc nhở để đảm bảo tuân thủ các quy định về quyền riêng tư dữ liệu trong đầu ra AI.
Trong một dự án liên quan đến hệ thống hỗ trợ khách hàng được hỗ trợ bởi AI dành cho nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe, chúng tôi đã phải đối mặt với trở ngại quan trọng là phải tuân thủ các yêu cầu nghiêm ngặt về quyền riêng tư dữ liệu, chẳng hạn như HIPAA ở Hoa Kỳ.
AI phải tuân thủ nghiêm ngặt các quy định bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu bệnh nhân vì nó được tạo ra để trả lời các câu hỏi tế nhị của bệnh nhân và đưa ra hướng dẫn phù hợp.
Chúng tôi đã sử dụng các phương pháp Kỹ thuật nhanh chóng để đưa hoạt động kiểm tra quyền riêng tư rõ ràng vào quy trình xử lý của AI, đảm bảo rằng hệ thống duy trì các yêu cầu về quyền riêng tư này.
Ví dụ: để ngăn AI tạo ra thông tin nhận dạng cá nhân, chúng tôi đã tạo các lời nhắc cung cấp cho nó hướng dẫn ẩn danh bất kỳ thông tin nào như vậy.
Điều này liên quan đến việc thay đổi các câu trả lời của AI, chẳng hạn như tên, ngày tháng chính xác hoặc bất kỳ thông tin nào khác có thể được sử dụng để nhận dạng bệnh nhân đều bị xóa, ngay cả khi dữ liệu đầu vào có thông tin đó.
Các lời nhắc cũng nhằm mục đích nhắc nhở AI về môi trường mà nó đang hoạt động, khiến nó nêu bật các câu trả lời cần được xem xét cẩn thận hoặc nhạy cảm hơn.
Chiến lược hai hướng này, hướng dẫn AI cách xử lý dữ liệu nhạy cảm và tuân thủ được xác minh thường xuyên, là điều cần thiết để bảo vệ quyền riêng tư và độ chính xác của dữ liệu bệnh nhân.
Ngoài việc giúp tuân thủ các nghĩa vụ pháp lý, việc triển khai các lời nhắc được thiết kế chu đáo này còn rất quan trọng trong việc nâng cao niềm tin của người dùng và đảm bảo rằng hệ thống AI vừa hữu ích vừa quan tâm đến các vấn đề về quyền riêng tư.
27. Làm thế nào để bạn cân bằng giữa nhu cầu sáng tạo và nhu cầu về độ chính xác trong Kỹ thuật nhanh chóng, đặc biệt là trong các ứng dụng nhạy cảm?
Cần phải lập kế hoạch cẩn thận, có tính đến cả ưu điểm và nhược điểm của khả năng AI để đạt được sự cân bằng giữa nhu cầu về độ chính xác và tính sáng tạo trong kỹ thuật kịp thời, đặc biệt là đối với các ứng dụng nhạy cảm.
Sự cân bằng tinh tế này tương tự như sự cân bằng của một nghệ sĩ, người phải tôn trọng phương pháp giao dịch của họ đồng thời cố gắng truyền tải điều gì đó mới mẻ và có ý nghĩa.
Độ chính xác rất quan trọng trong các ứng dụng nhạy cảm, bao gồm cả những ứng dụng yêu cầu tư vấn tài chính hoặc thông tin y tế. Lời nhắc phải được thiết kế sao cho AI bám sát dữ liệu đã được xác thực và các thông số đã xác định, mang lại độ chính xác thực tế và mức độ tin cậy ưu tiên.
Để đảm bảo rằng các diễn giải sáng tạo không dẫn đến sai sót lâm sàng, bạn có thể hướng dẫn cụ thể AI đưa ra câu trả lời dựa trên các khuyến nghị lâm sàng gần đây nhất và nghiên cứu được bình duyệt khi tạo lời nhắc cho công cụ chẩn đoán y tế.
Nhưng không nên hoàn toàn bỏ qua sự sáng tạo, đặc biệt khi nó có thể cải thiện kinh nghiệm người dùng hoặc cung cấp thông tin sâu sắc hơn.
Trong những tình huống này, khả năng sáng tạo có thể được đưa vào một cách an toàn bằng cách cho phép AI thử nghiệm nhiều cách tiếp cận khác nhau để truyền tải dữ liệu một cách chính xác, bao gồm bằng cách tạo ra các phép loại suy, đồ họa hoặc giải thích thay thế có thể giúp người tiêu dùng hiểu và thấy tài liệu phức tạp thú vị hơn.
Bí quyết là sắp xếp các lời nhắc sao cho kết quả sáng tạo của AI được giới hạn ở những gì đúng và phù hợp với tình huống cụ thể đó.
28. Bạn có thể mô tả kỹ thuật tối ưu hóa lời nhắc về tốc độ và hiệu quả tính toán trong các ứng dụng thời gian thực không?
Trong các ứng dụng thời gian thực, tốc độ nhanh và tối ưu hóa hiệu quả tính toán là rất quan trọng, đặc biệt khi hệ thống AI cần phản ứng ngay lập tức, chẳng hạn như chatbot để hỗ trợ khách hàng hoặc các công cụ tương tác.
Đơn giản hóa độ phức tạp của các lời nhắc và tập trung vào việc giảm bớt gánh nặng tính toán mà không ảnh hưởng đến chất lượng của các câu trả lời là một chiến lược hiệu quả.
Một cách tiếp cận chính là làm cho cấu trúc của lời nhắc trở nên đơn giản hơn. Điều này đòi hỏi phải tránh xa các câu hỏi cực kỳ phức tạp hoặc lồng nhau sâu, vì những câu hỏi này có thể buộc mô hình phải thực hiện các thủ tục suy luận tốn nhiều thời gian và tốn kém hơn về mặt tính toán.
Ngoài ra, có thể đưa ra lời nhắc rõ ràng và ngắn gọn, nêu rõ hành động hoặc câu trả lời cần thực hiện theo cách dễ hiểu.
Ví dụ: lời nhắc có thể được chia thành các câu hỏi đơn giản, tập trung hơn mà AI có thể trả lời nhanh hơn thay vì đặt ra một truy vấn phức tạp, gồm nhiều phần.
Hơn nữa, hiệu suất có thể tăng lên đáng kể bằng cách lưu trữ các câu trả lời phổ biến hoặc bằng cách sử dụng các giải pháp tạo khuôn mẫu cho các chủ đề thường được yêu cầu.
Hệ thống có thể giảm yêu cầu tính toán theo thời gian thực, dẫn đến thời gian phản hồi nhanh hơn bằng cách đoán trước các câu hỏi thường gặp và tính toán trước câu trả lời nếu thực tế.
Phương pháp này đảm bảo rằng hệ thống AI có khả năng đáp ứng ngay cả trong các tình huống có nhu cầu cao bằng cách tăng tốc độ tương tác và giảm tải tính toán. Những phương pháp này hỗ trợ các ứng dụng thời gian thực chạy trơn tru bằng cách cung cấp các tương tác AI nhanh chóng và đáng tin cậy, điều này rất quan trọng đối với cả hiệu quả hoạt động và sự hài lòng của người dùng.
29. Bạn sẽ sử dụng Rapid Engineering như thế nào để phát triển giải pháp dựa trên AI cho một vấn đề mới, nơi có rất ít tiền lệ được thiết lập?
Khi sử dụng Kỹ thuật nhanh chóng, bạn phải sử dụng cách tiếp cận mang tính khám phá và sáng tạo khi xử lý một tình huống mới có rất ít ví dụ.
Điều này giống như việc cố gắng tìm đường đi qua một đất nước xa lạ; bạn cần phải sáng tạo và linh hoạt để tìm ra câu trả lời phù hợp.
Giai đoạn đầu tiên là thực hiện nghiên cứu chuyên sâu và tìm hiểu lĩnh vực vấn đề, thu thập càng nhiều dữ liệu càng tốt về các vấn đề hoặc tình huống liên quan có thể so sánh được.
Sau đó, các lời nhắc có thể được thiết kế cẩn thận để định hướng AI khi nó ngoại suy từ các trường hợp phổ biến sang vấn đề mới.
Điều này có thể đòi hỏi phải xây dựng một chuỗi các truy vấn điều tra nhằm thúc đẩy AI đưa ra một số giải pháp hoặc lý thuyết khả thi dựa trên các lĩnh vực kiến thức liên quan. Mặc dù vẫn đảm bảo rằng các câu trả lời của AI được hỗ trợ bởi các dữ kiện có liên quan và suy luận logic, nhưng những gợi ý này phải được tạo ra để khuyến khích sự đổi mới.
Sau khi tạo ra các khái niệm sơ bộ, các gợi ý có thể được cải thiện lặp đi lặp lại bằng cách thêm thông tin đầu vào và kết quả từ nghiên cứu ban đầu để hướng sự chú ý của AI vào các hướng điều tra thú vị hơn. Quy trình này tương tự như điêu khắc, trong đó nguyên liệu thô được tinh chế và điêu khắc qua nhiều lần thử.
Ở đây, Kỹ thuật nhắc nhở đóng vai trò như một khuôn khổ năng động cho việc học tập và thích ứng lặp đi lặp lại ngoài vai trò là một công cụ khơi gợi. Điều này cho phép AI cải thiện kết quả đầu ra bằng cách điều chỉnh chúng phù hợp với kiến thức ngày càng phát triển của vấn đề.
Phương pháp này tận dụng khả năng thích ứng và khả năng học hỏi của AI để cho phép tạo ra các giải pháp tùy chỉnh cho các vấn đề tiên tiến.
30. Bạn sử dụng phương pháp nào để luôn cập nhật những tiến bộ mới nhất và phương pháp hay nhất trong Kỹ thuật nhanh chóng?
Duy trì kiến thức và đảm bảo triển khai thành công trong Kỹ thuật nhanh chóng đòi hỏi phải cập nhật những phát triển gần đây nhất và các phương pháp hay nhất.
Chiến lược của tôi kết hợp giáo dục thường xuyên với sự tham gia tích cực vào cộng đồng chuyên môn.
Trước hết, tôi thường đọc các ấn phẩm học thuật và tham dự các hội nghị và hội thảo trực tuyến về trí tuệ nhân tạo và học máy.
Những tài liệu này rất cần thiết để tìm hiểu về các nghiên cứu gần đây, những hướng đi mới trong lĩnh vực kỹ thuật nhanh chóng và các phương pháp tiên tiến.
Nghiên cứu gần đây được trình bày tại các hội nghị như NeurIPS hoặc trên các tạp chí như Tạp chí Trí tuệ nhân tạo Nghiên cứu thường được áp dụng ngay lập tức hoặc có thể điều chỉnh từ công việc của tôi.
Tôi cũng tham gia tích cực vào các mạng lưới chuyên môn và diễn đàn trực tuyến, nơi những người thực hành trao đổi các vấn đề, giải pháp và nghiên cứu trường hợp.
Trao đổi kiến thức theo thời gian thực được hỗ trợ rất nhiều bởi các môi trường học tập dựa vào cộng đồng, chẳng hạn như môi trường học tập trên các nền tảng như nhóm Stack Overflow, GitHub và LinkedIn.
Tương tác với các cộng đồng này cung cấp cái nhìn rộng hơn về cách các chiến lược khác nhau đang được triển khai thành công trên các lĩnh vực và ứng dụng khác nhau, bên cạnh việc hỗ trợ giải quyết các vấn đề cụ thể.
Bằng cách kết hợp sự tham gia của cộng đồng với sự nghiêm túc trong học tập, tôi có thể luôn đi đầu trong Kỹ thuật nhanh chóng và cải thiện công việc của mình bằng những thông tin và kỹ thuật mới nhất.
31. Bạn sẽ ưu tiên điều gì trong vài tuần đầu tiên làm việc nếu được tuyển dụng?
Nếu được tuyển dụng, tôi sẽ dành vài tuần làm việc đầu tiên để nắm vững mục tiêu, văn hóa và quy trình hoạt động của công ty.
Để hội nhập và đóng góp thành công, nền tảng này là rất cần thiết. Tôi sẽ đặt ưu tiên cao cho việc thiết lập mối quan hệ với các thành viên quan trọng trong nhóm từ nhiều bộ phận khác nhau để đạt được điều này.
Nói chuyện với đồng nghiệp để tìm hiểu về những nỗ lực, phương pháp và thành tích của họ sẽ có ích cho tôi vì nó sẽ làm rõ động lực nội bộ và cho tôi thấy chuyên môn Kỹ thuật nhanh chóng của tôi có thể hỗ trợ tốt nhất cho các mục tiêu của tổ chức như thế nào.
Đồng thời, tôi sẽ đắm mình vào việc tìm hiểu bất kỳ dự án hoặc lĩnh vực Kỹ thuật Nhanh hiện tại nào mà kỹ năng của tôi có thể được sử dụng. Điều này liên quan đến việc phân tích các sáng kiến trước đó và kết quả của chúng để xác định những gì đã và chưa hoạt động hiệu quả.
Tôi sẽ bắt đầu phác thảo những đóng góp đầu tiên mà tôi có thể thực hiện sau khi tính đến những nhận thức này, lưu ý cả lợi ích ngắn hạn và dài hạn.
Bằng cách sử dụng chiến lược này, tôi có thể chắc chắn rằng tôi không chỉ mang lại giá trị ngay từ đầu mà còn phù hợp với các mục tiêu chiến lược của công ty, điều này sẽ giúp tôi đạt được thành công trong sự nghiệp.
Kết luận
Tóm lại, việc nắm bắt được Kỹ thuật nhanh chóng là rất quan trọng đối với những người muốn tận dụng tối đa công nghệ AI.
Các cuộc phỏng vấn trong lĩnh vực này thường tập trung vào việc đánh giá khả năng hiểu và tác động đến hành vi AI của một cá nhân bằng cách sử dụng những gợi ý chu đáo.
Những đánh giá này vượt xa các kỹ năng và đi sâu vào các cân nhắc về đạo đức cũng như khả năng áp dụng AI trong các tình huống đa dạng và đôi khi phức tạp.
Do đó, việc chuẩn bị sẵn sàng cho các cuộc phỏng vấn đòi hỏi sự hiểu biết về cả bản thân công nghệ và ý nghĩa thực tế của nó, đảm bảo rằng các ứng viên được trang bị để đóng góp hiệu quả trong lĩnh vực năng động và phát triển nhanh chóng này.
Để được hỗ trợ chuẩn bị phỏng vấn, hãy xem Loạt bài phỏng vấn của Hashdork.
Bình luận