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- 1. 什么是即时工程,为什么它在 GPT-4 等人工智能模型的背景下很重要?
- 3. 您将如何设计一个提示来生成简单、真实的答案,例如一个国家的首都?
- 6. 描述一个场景,其中即时工程可以显着提高人工智能响应的质量。
- 7. 对于 AI 模型始终产生不令人满意的响应的提示,您如何进行调试和改进?
- 8. 讨论提示工程中主要问题的影响以及它们如何影响人工智能的响应。
- 9. 根据您的经验,提示中的语言选择如何影响多语言人工智能模型的输出?
- 10. 您能描述一个您使用复杂的提示工程自动化或改进的复杂任务吗?
- 11. 您将如何构建一个提示来从人工智能模型中引出创造性的故事讲述?
- 12. 解释如何使用 Prompt Engineering 来增强“few-shot”场景中语言模型的学习能力。
- 13. 您将使用什么策略来通过即时工程最大限度地减少人工智能响应中的有害偏差?
- 14. 讨论“即时链接”的概念以及如何使用它来处理人工智能模型的多步骤任务。
- 15. 如何应用 Prompt Engineering 来微调特定领域应用程序的语言模型,而无需直接进行模型再训练?
- 16. 您在 Prompt Engineering 中遇到了哪些限制?您是如何解决这些限制的?
- 17. 您能否解释一下人工智能模型中的“温度”概念如何影响通过 Prompt Engineering 生成的响应?
- 18. 描述您使用 Prompt Engineering 使用语言模型解析和分析复杂数据集的场景。
- 19. 您将如何利用 Prompt Engineering 来提高人工智能模型在专业领域(例如法律或医学)响应的准确性和相关性?
- 20. 讨论即时工程在缓解语言模型中的“幻觉”问题中的作用。
- 21. 您如何看待随着人工智能技术的进步,即时工程的发展?您认为哪些技能将变得更加重要?
- 22. 描述一个您实施快速工程技术以显着提高业务流程效率的项目。
- 23. 您对 Prompt Engineering 操纵或误导的可能性有何看法?如何减轻这些风险?
- 24. 您将如何为复杂任务构建结合文本和图像的多模式提示?
- 25. Prompt Engineering 可以通过哪些方式促进人工智能模型决策的可解释性和透明度?
- 26. 讨论您必须使用 Prompt Engineering 来确保 AI 输出符合数据隐私法规的情况。
- 27. 您如何平衡快速工程中的创造力需求和准确性需求,尤其是在敏感应用中?
- 28. 您能描述一种在实时应用程序中优化提示以提高速度和计算效率的技术吗?
- 29. 对于鲜有先例的新问题,您将如何使用 Prompt Engineering 开发基于人工智能的解决方案?
- 30. 您使用什么方法来了解 Prompt Engineering 的最新进展和最佳实践?
- 31. 如果被录用,您入职后的头几周会优先考虑什么?
- 结论
在不断变化的人工智能和机器学习领域,快速工程已成为一项技能,尤其是随着 GPT 4 等高级模型的兴起。
本质上,提示工程涉及为人工智能制作输入(提示)以增强其输出。这种专业知识至关重要,因为它直接影响人工智能生成的响应的质量、相关性和实用性。
在企业和研究人员严重依赖人工智能来完成以下任务的时代 数据分析、内容创建和决策支持掌握即时工程意味着根据需要定制这些工具。
即时工程的重要性源于将人工智能模型的知识库与世界可用的结果连接起来的必要性。
随着人工智能模型越来越多地集成到业务和研究操作中,使用精心设计的提示与这些模型进行有效交互的能力至关重要。
这不仅是为了获得答案,也是为了引导人工智能远离常见问题,例如产生不相关或有偏见的信息,并确保道德运作。
随着人工智能不断在各个领域(从医疗保健、法律到其他领域)扩张,对能够根据特定环境定制人工智能功能的专业人员的需求正在不断增加。
在本文中,我们整理了一系列工程面试问题,以帮助您为面试做好准备并获得您想要的工作。
1. 什么是即时工程,为什么它在 GPT-4 等人工智能模型的背景下很重要?
提示工程在与 GPT 4 等 AI 系统的交互中发挥着重要作用。这种实践涉及制定问题、指令或陈述(称为“提示”),以指导 AI 模型产生精确的有价值的响应。这类似于知道如何提出问题以从知识渊博的朋友或图书管理员那里得到答案。
由于以下原因,Prompt Engineering 在处理 GPT 4 等 AI 模型时的重要性怎么强调都不为过;
- 释放潜力:GPT 4 和类似的人工智能模型拥有知识。可以执行从写作和总结到编码等各种任务。即时工程有助于通过提出精心设计的问题来释放这种潜力。
- 提高精度:提示的制定会显着影响人工智能理解查询并相应生成输出的程度。构建的提示可以产生精确且与上下文相关的响应。
- 培养创造力:通过即时工程,您可以探索人工智能能够产生的东西的界限,无论是涉及以特定风格写作、产生原创概念,还是产生艺术创作。
- 提高效率:使用精心设计的提示可以简化沟通。帮助您高效、简洁地获取必要的信息或结果。
- 定制回复:通过采用专家提示工程技术,可以定制回复以匹配语气、结构或细节级别,从而增强人工智能输出以适应当前目标。
2. 你能解释一下语言模型中“零样本”、“单样本”和“少样本”学习之间的区别吗?
考虑一下,每次你教某人一项新技能时,你为他们提供的指导程度都会有所波动。这和这些学习想法的情况非常相似。
零样本学习
让我们首先进行零样本学习。想象一下,您要求一位朋友(在这种情况下是我们的人工智能模型)执行一项他们以前从未执行过的任务,而无需向他们提供任何详细说明。
你所能做的就是概述问题,并希望他们能够利用他们已经拥有的知识来解决它。人工智能中使用的零样本学习是指要求模型在没有任何先前的精确实例的情况下完成一项工作。
这类似于要求某人在不提供任何样本的情况下为您创作一首有关海洋的十四行诗。为了做出回应,该模型利用了其对语言和世界的常识。
一次性学习:
当我们继续进行一次性学习时,想象一下你自己给你的朋友举了一个例子,然后要求他们做作业。
这就像说:“你能给我写一首关于海洋的诗吗?就像我发现的这首关于山脉的诗一样?”他们有一个模型或一个由该示例提供的参考点。
人工智能一次性学习技术中的模型给出了一个例子,它试图从这一案例中推断出工作的需求。这是一种询问的方式,“你能做一些类似于我想要的氛围的事情吗?”
少样本学习:
最后,少样本学习。您可以在向朋友提供几个示例后要求他们完成作业。
为了希望他们能够结合他们所遇到的主题和风格,你可以给他们看几首关于自然世界的诗,然后要求一首关于海洋的诗。
人工智能中使用的少样本学习是指为模型提供一组有限的样本来使用。这有助于它更好地理解期望并经常产生更精确或更复杂的结果。
在每种情况下,人工智能模型都会利用其先验知识和任何提供的示例来理解和完成任务。主要区别在于它没有、一次或几个实例的数量和方向。
这些技术展示了该模型的多功能性和灵活性,使其能够在几乎没有直接指导的情况下完成各种工作。这证明了当代人工智能模型已经变得多么复杂和具有洞察力,能够以有时看起来非常人性化的方式“在工作中学习”。
3. 您将如何设计一个提示来生成简单、真实的答案,例如一个国家的首都?
创建能够引起直接、真实反应的提示(例如国家的首都)的关键是使其清晰且具体。确保人工智能准确地得到你所要求的内容,不留下任何误解的可能性。这类似于当你时间紧迫时向一位有能力的熟人提出尖锐的询问。
您可以采用以下一种方法:
- 直接:立即询问。无需敲打灌木丛或填充物。将其视为寻求指示;你越具体,你就能越快到达目的地。
- 定义任务:验证提示是否明确表明您正在寻求事实答复。这有助于指导人工智能使用其知识库,而不是其创造力或推理能力。
- 如果需要,请提供上下文:上下文有时会很有帮助,尤其是在可能产生误解的情况下。但对于首府城市来说,这通常很容易。
- 保持简单:不要在提示中添加无关的细节,以免增加难度。为了保持人工智能对当前工作的注意力,请坚持基础知识。
这是应用这些想法的提示的图示:
“法国的首都是哪座城市?”
这是一个非常明确、直接的命令,不允许有任何混乱。它为人工智能提供了您所需要的信息,这是一条简单的事实信息。
这降低了获得过于详细回复的可能性,因为人工智能知道仅回复您所请求的信息。
这一切都取决于良好的沟通以及快速、清晰地获取您想要的信息。
4. 在制定提示以确保人工智能模型的道德和公正输出时应考虑哪些因素?
为人工智能模型创建提示类似于在具有挑战性的社会环境中进行谈判,特别是当目标是公正和道德的输出时。
您说话时应该考虑周到、得体,并意识到您言语的潜在后果。以下是一些需要记住的重要事项:
清晰和中立
首先提供中立、清晰的语言。您的提示需要类似于一篇公平公正的新闻文章,提供事实而不偏袒任何一方。
这有助于防止人工智能产生偏见或将某些假设视为理所当然。
文化敏感性
认识并尊重文化怪癖和敏感性。这就像在某人家里做一个有礼貌的客人一样;你要考虑他们的传统和原则。
这需要远离先入之见,并确保您的指示不会无意中助长破坏性偏见。
私隐与保密
考虑保密和隐私,就好像您紧抓着别人的日记一样。由于您不想在未经许可的情况下泄露私人或敏感信息,因此请确保您的指示不会鼓励人工智能产生可能侵犯某人隐私的结果。
包容性
牢记各种观点,鼓励包容性。想象一下,在组织一个晚宴时,每个人的营养需求和偏好都会得到考虑。
确保您的提示具有包容性并考虑到具有不同身份、经历和背景的人。
避免伤害
确保您的指示不会无意中鼓励不良或有害行为。这与医学上的“不伤害”格言相当。
您希望确保人工智能生成的内容或信息不会鼓励不良行为或消极情绪。
事实准确性
在创建信息内容的提示时,请尝试重点关注促进事实准确性的提示。这相当于仔细检查研究论文的来源。
特别是在准确性至关重要的情况下,鼓励人工智能依赖已确认的信息。
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最后,想想你的提示会如何影响更大的道德问题。这需要考虑人工智能的反应如何影响社会规范和价值观。
这是关于作为社区的负责任的成员行事,并确保你的行为(或者在本例中是你的提示)促进普遍福利。
5. 提示的特殊性和结构如何影响语言模型的输出?
正如配料和食谱对您准备的饭菜的最终产品有重大影响一样,提示的特殊性和结构也会对您准备的饭菜的输出产生重大影响。 语言模型.
当您使用精确的成分并遵守食谱时,您更有可能制作出符合您期望的菜肴。
与此类似,通过使用结构良好且精确的提示,您可以更成功地指导语言模型并获得几乎符合您目标的结果。
特异性的影响
响应的准确性:如果您提供更详细的提示,语言模型将提供更准确的响应。
这类似于为某人提供全面的指示,而不仅仅是识别位置。如果他们遵循彻底的指示,他们更有可能准确地到达目的地,而不会出现不必要的绕道。
相关性:使用精确的提示有助于模型理解您的请求的背景和重要性。这类似于在互联网上进行有针对性的关键词搜索;您越专注,搜索结果就越相关。
减少歧义:具体可以减少歧义。这类似于通过清楚地了解您在餐厅的订单,确保您在需要时准确地收到您想要的东西。
结构的影响
响应格式指南: 响应的格式可以根据提示的书写方式确定。如果您的提示像问题一样组织,则模型更有可能做出响应。
如果将陈述组织为陈述,则模型可以继续讲述故事或提供有关陈述的详细信息。
信息流:响应的内容以结构良好的问题为指导。它的功能类似于创建会议议程,因为它有利于对话组织并以合理的顺序涵盖相关主题。
参与度:输出的参与度也可能受到其格式的影响。例如,通过将提示构建为创造性的故事设置,而不是仅仅提出直接询问,可以获得有趣且创新的答案。
6. 描述一个场景,其中即时工程可以显着提高人工智能响应的质量。
假设您正在开展一个项目,希望通过将人工智能生成的一部分诗歌纳入受古典主题影响的当代诗歌选集中来展示技术与传统艺术形式的融合。
起初,您可能只是告诉人工智能“写一首诗”,但输出可能过于笼统或与您项目的经典主题不一致。在这种情况下可以使用即时工程来提高人工智能回复的质量和适用性。
一旦你将提示范围缩小到更有针对性的内容,例如“以莎士比亚十四行诗的风格写一首诗,探讨数字时代时间流逝的主题”,你就为人工智能提供了一个清晰的工作结构:十四行诗形式,向莎士比亚致敬,以及融入既定框架的现代主题。
这不仅保证了制作的诗歌完美地符合选集的主题和风格标准,而且还展示了精确而微妙的提示如何鼓励人工智能创作出与某些创意想法和项目目标产生更深刻共鸣的诗歌。
在这种情况下,快速工程可弥合人工智能的广泛功能与创意工作的复杂要求之间的差距,确保技术在创意过程中充当真正的合作伙伴。
7. 对于 AI 模型始终产生不令人满意的响应的提示,您如何进行调试和改进?
这就像尝试调试一个食谱,无论你多么严格地遵循说明,当人工智能模型不断对提示产生不可接受的答复时,它都不会正确地出现。
秘诀是找出需要改进的领域并进行有意识的改变。
首先,看看请求本身。它是否太复杂、太不精确,或者它是否会将人工智能引向错误的方向?对提示的清晰度、特异性和结构进行少量调整可能会产生重大影响,就像修改食谱的味道或烹饪时间一样。
接下来,尝试以各种方式修改查询,看看即使是很小的调整也会如何影响人工智能的答案。这可能需要更改措辞、添加额外的解释,甚至说明响应的预期格式。
将其视为烹饪时的一种口味测试,微调少量直到获得理想的风味。这种迭代方法将帮助您了解人工智能如何感知和响应各种指令,并帮助您改进提示以获得更好的回复,从而整体提高您的提示工程能力。
8. 讨论提示工程中主要问题的影响以及它们如何影响人工智能的响应。
与带有轻微偏见的查询如何引导人类讨论类似,即时工程中的引导性问题对人工智能回复的语气和方向有重大影响。
此类查询使人工智能倾向于以特定方式做出反应,因为它们包含有关预期响应的隐含假设或线索。
例如,当被问到“现代生活的压倒性压力如何促进幸福感?”时,人工智能可能会推断当代生活中的压力对幸福感有直接影响。
这减少了可能答案的范围,并在人工智能的输出中引入了偏见,这可能会掩盖更复杂或相反的观点。
在公正性和对概念的彻底调查至关重要的情况下,此类问题具有很强的影响力。提示的内在偏见会过滤人工智能的理解和反应,使其类似于佩戴有色眼镜来改变一个人对世界的看法。
为了减少这种情况,使用开放式、无假设的问题可以促进更多样化、更全面的答案。
这种方法不仅提高了人工智能输出的质量和一致性,而且鼓励以更加道德和客观的方式参与这些复杂的工作。 语言模型,保证人工智能作为一种适应性强的工具,可以深入研究广泛的概念和观点。
9. 根据您的经验,提示中的语言选择如何影响多语言人工智能模型的输出?
提示中使用的语言会对多语言人工智能模型的输出产生很大影响。这类似于用不同的语言讲述同一个故事可能会有所不同或很大,具体取决于习语和文化背景。
用某种语言提示人工智能不仅可以让您访问沟通渠道,还可以访问该语言中交织的各种语言和文化微妙之处。
例如,当用日语给出提示时,响应可以反映该语言固有的正式性和间接性,而当用西班牙语给出相同的提示时,结果可以更直接和更具表现力,反映西班牙语典型的语言特征和文化价值观- 说话的文化。
此外,人工智能的技能及其回复的细微差别可能会受到语言的复杂性和多样性的影响。人工智能可能无法处理词汇量大、方言众多或语法复杂的语言,这可能会影响输出的深度、准确性和文化相关性。
这让我想起一个熟练的译者所面临的挑战,除了逐字翻译之外,还必须传达源材料的精神和文化内涵。
为了确保人工智能的反应准确且适合给定的文化和背景,在与多语言人工智能模型交互时,必须了解该语言的特征及其带来的文化背景。
10. 您能描述一个您使用复杂的提示工程自动化或改进的复杂任务吗?
在一个有趣的项目中,通过使用复杂的提示工程,简化了客户支持平台上针对各种用户问题的动态、上下文感知内容的生成。
该平台的主题范围广泛,从产品建议到技术帮助,这是一个困难,因为它要求人工智能不仅要理解用户的询问,还要根据用户的上下文、紧急程度和个人需求定制其响应。
为了解决这个问题,我们开发了一套分层提示,对用户的查询进行分类,找出重要组成部分,然后根据查询的隐含意义和态度动态修改回复的语气、详细程度和内容。
通过这种方法,人工智能能够在一次遭遇中执行各种复杂的活动,例如识别技术问题、协助用户执行故障排除程序以及提供量身定制的产品建议。
快速的工程复杂性大大提高了人工智能提供精确、适合上下文且易于使用的答复的能力,这使得客户支持流程对用户来说更加有效、有趣和充实。
11. 您将如何构建一个提示来从人工智能模型中引出创造性的故事讲述?
为了鼓励人工智能模型富有想象力地讲述故事,您需要以类似于导演为演员提供一系列环境的方式创建场景——足以让他们开始,但又为他们的解释留出空间。
提示应该充当空白画布,提供引导故事轨迹的细节和培养艺术许可的开放式组件的组合。开始叙事的一种方法是创造一个引人注目的人物设置、一丝冲突和独特的环境,但有足够的空间让情节发生不可预见的转折。
“在一座熙熙攘攘的城市里,魔法隐藏在显而易见的地方,一位年轻的魔术师发现了一张通往失落神器的古老地图,”可能是一个有趣的提示。
不过,他们并不是唯一在寻找的人。解释他们的旅程,提及他们遇到的困难、他们结交的盟友以及他们学到的秘密。”这种配置邀请人工智能创造出复杂的互动、情节曲折和错综复杂的世界构建,同时提供清晰的叙事方向和奇幻方面。
秘诀在于在结构和灵活性之间取得平衡,让人工智能有足够的方向来保持一切的凝聚力,同时也有足够的自由度来表达其创造力,这将提供一个引人入胜且令人惊讶的故事。
12. 解释如何使用 Prompt Engineering 来增强“few-shot”场景中语言模型的学习能力。
在“少量”学习情况下,当目标是通过少量实例提高语言模型的学习能力时,即时工程的艺术就变得很重要。
这就像给一个初学者画家一些伟大的笔画的例子来学习,然后期望他们完成一幅画;需要谨慎选择此类例子,并以最优化其教育用途的方式呈现。在这种情况下,提示应作为灵感和指导的来源。
他们不仅应该展示手头的工作,还应该包括关于如何处理未来相关活动的潜意识建议。
为此,可以将提示设计为包含有限数量的优秀且多样化的示例,以捕捉预期产品的精神。将为每个案例提供清晰、简短的工作描述,鼓励模型识别示例中展示的基本模式、原则或风格.
例如,如果目标是教模型以某种文学风格写作,则提示可以包含一些以该风格编写的示例段落,然后是模型需要使用其“观察到”的内容来创建一个任务。新作品。
这种方法通过帮助模型理解任务并内化所给示例的微妙之处,提高了模型从几个镜头概括到更广泛的相关任务的能力。
13. 您将使用什么策略来通过即时工程最大限度地减少人工智能响应中的有害偏差?
就像园丁仔细选择种子并照料花园以防止入侵物种传播一样,通过即时工程最大限度地减少人工智能答案中的有害偏差需要采取深思熟虑的方法。
创建自然具有包容性和公正性的提示需要仔细注意,避免使用可能影响人工智能结果的语言或做出假设。
为了避免无意中强化偏见或边缘化特定群体,在使用词语和表达时务必谨慎。
这类似于应用过滤器来排除不需要的材料,以便只有中性、健康的输入才能进入人工智能。
添加专门促进其他观点调查的提示也可能是一种非常有效的策略。这涉及开发提示,要求人工智能考虑并显示各种观点或产生跨越广泛社会、文化和个人背景的答案。
这类似于在讨论组中促进广泛的对话,每个人的意见都得到尊重和听取。
将这些技术整合到即时工程中的目的是指导人工智能提供的答复不仅没有有害的偏见,而且还通过多元化的观点得到增强,促进与技术建立更加文明和欢迎的关系。
14. 讨论“即时链接”的概念以及如何使用它来处理人工智能模型的多步骤任务。
即时链接是人工智能参与的一种新方法,就像引导某人穿过一个复杂的迷宫,并有一系列战略性放置的路标。
人工智能按照每个路标(在本例中为提示)的指导,通过一系列活动或思维过程,以上一步的数据或输出为基础,以更接近结果。与如何将复杂的配方分解为一系列离散的、易于理解的指令类似,这种方法特别适用于无法在单个查询中充分处理的复杂或多步骤作业。
提示链接允许人们引导人工智能完成一项在理解或综合数据方面需要的不仅仅是简单答案的活动。
例如,如果作业是进行研究、总结结果,然后根据总结提出问题,则每个阶段都会有不同的自定义提示。
可以要求人工智能在第一个请求中收集有关某个主题的数据,在第二个提示中对其进行汇总,然后在第三个提示中使用该汇总来制定智能查询。
通过向人工智能提供分步指令,它可以保持专注,并根据相关和上下文数据做出答复,从而产生更全面、合乎逻辑和有价值的结果。
15. 如何应用 Prompt Engineering 来微调特定领域应用程序的语言模型,而无需直接进行模型再训练?
Prompt Engineering 是一种针对特定领域应用程序修改语言模型的快速方法,无需直接重新训练模型;它的工作原理类似于一组专用镜头,可以将相机聚焦在特定主题上,而无需更改相机本身。
您可以通过创建捕捉特定领域本质和微妙之处的提示来更改模型的回复,以符合特定领域的专业知识、词汇和目标。
这需要对领域的术语和需求有深入的理解,此外还需要一种新颖的提示方法,可以从模型中得出适当程度的细节和专业知识。
例如,在医疗环境中,可以提示使用医学语言,提及常见的医疗保健情况,并模仿正式医疗交流的格式和内容。
同样,判例法引用、法律术语和文档格式都可能被视为法律申请的触发因素。
为了提供更相关、更准确、对特定领域特有的活动更有帮助的输出,该策略本质上是“启动”人工智能,使其在所考虑领域的概念和语言框架内发挥作用。
它是一种将模型广泛的通用功能集中到狭窄的专业知识中的方法,以特定于特定领域的需求的方式利用模型的底层智能,所有这些都无需更改底层模型本身。
16. 您在 Prompt Engineering 中遇到了哪些限制?您是如何解决这些限制的?
人工智能回复的可预测性和一致性是即时工程中的重要问题。人工智能复杂的底层算法和庞大的训练集即使在创建理想的提示时也可能会产生各种结果。
这种不可预测的性质类似于种植一个花园,即使精心播种,由于土壤、水和阳光的差异,其生长结果也可能会出现令人惊讶的变化。迭代测试和快速改进对于克服这个问题至关重要。
与园丁如何学习修改种植策略以达到特定的花园布局类似,您可以通过有条不紊地调整和监控人工智能响应的变化,逐步引导人工智能实现更一致和可预测的输出。
另一个限制是指某些任务或查询固有的复杂性,无法接受简单的建议。单个提示可能无法充分捕捉某些工作所需的背景或理解深度。
在这些情况下,及时的链接可能有助于将活动划分为更小、更易于管理的部分。通过这种基于前面提示结果的方法,可以一点一点地处理复杂的工作,就像将困难的拼图的各个部分拼在一起一样。
通过使用这些技术,您可以跨越并减少即时工程的限制,从而提高 AI 模型在一系列应用中的实用性和功效。
17. 您能否解释一下人工智能模型中的“温度”概念如何影响通过 Prompt Engineering 生成的响应?
在人工智能模型中,“温度”的概念是一个有趣的参数,它会影响生成的回复的原创性和多样性。将其想象为根据您的个人喜好修改菜肴中香料的量。
同样,人工智能模型中较高的温度设置会促进其反应的原创性和多样性,就像更多的香料可以使菜肴更有趣但也更难以预测一样。
就像穿过森林的一条人迹罕至的小路一样,该模型在较低温度下的输出更加保守,并且紧密遵循训练期间确定的模式,从而产生更安全、更可预测的响应。
另一方面,提高温度设置会促使人工智能通过更具创新性或不寻常的语言跳跃来生成回复。当寻找新颖的概念或当您希望人工智能超越简单、公认的解决方案时,这尤其有用。
然而,需要达到一个微妙的平衡——太多的热量可能会导致过于不稳定或不合理的反应,就像太多的香料可能会盖过菜肴的味道一样。
正如厨师调整热量以在烹饪杰作中获得理想的口味平衡一样,您可以通过仔细调整温度设置来定制 Prompt Engineering 中 AI 的输出,以适应所需的创新和风险量。
18. 描述您使用 Prompt Engineering 使用语言模型解析和分析复杂数据集的场景。
一个包含来自多个平台的消费者输入的广泛数据集的项目的任务是将大量数据压缩为有用的见解。
该数据集广泛且丰富,包含分散在各种媒体中的复杂意见、偏好和建议,包括结构化调查答案和非结构化社交媒体评论。
评论中所传达的语言和情感的复杂性超出了传统数据分析方法的范围,迫使我们采取更复杂的策略。
使用提示工程,我们创建了一组提示,指导人工智能首先根据功能、客户支持、成本等类别对输入进行分组。
然后,人工智能再次得到提示,这次是总结感受,识别重复出现的问题,甚至根据评论的实质内容推荐可能的发展领域,深入到每个类别。
在这种有条不紊的提示程序的帮助下,人工智能能够成为一名出色的数据分析师,能够解释复杂的非结构化数据并从中得出结论和模式。
总结客户意见核心的全面、可操作的报告使有针对性的变革和战略决策成为可能。
19. 您将如何利用 Prompt Engineering 来提高人工智能模型在专业领域(例如法律或医学)响应的准确性和相关性?
通过即时工程,可以通过仔细平衡特异性、背景和领域知识来提高人工智能模型在法律或医学领域等专业领域的准确性和相关性。
必须仔细设计提示,以引导人工智能遵循专业标准和术语的严格参数,因为这些领域至关重要,并且取决于准确性和可靠性。
例如,在法律领域,可能会创建提示,包括某些法律立法、判例法和参考文献,鼓励人工智能通过公认的法律术语和先例来制定答案。
与此类似,医学领域的提示可以利用临床指南、医学术语和诊断标准来保证人工智能的答案遵循道德和医学标准。
通过使用这种方法,人工智能的输出变得更加精确和相关,同时也与相关部门的具体知识和程序复杂性更加紧密地结合。
人工智能成为一种更有用的工具,可以通过将特定领域的见解和上下文纳入提示中来生成尊重专业知识库的复杂性和深度的输出。
20. 讨论即时工程在缓解语言模型中的“幻觉”问题中的作用。
In 语言建模,“幻觉”一词是指人工智能产生的数据不基于事实准确性或现实的情况;它就像一个讲故事的人完全基于幻想来创造一个故事。
这个问题在需要准确、可信信息的活动中更为明显,这使得人工智能生成的材料难以信任和使用。
为了缓解这个问题,及时的工程设计至关重要,因为它会仔细引导人工智能产生更多可验证和基于证据的输出。
这需要创建专门强调真实性和正确性的提示,要么建议人工智能依赖可靠的数据源,要么表明对其答案的信任程度。
为了促进更加批判性和开放性的知识生产方法,还可以包括提示,要求人工智能为其断言提供参考或理由。
通过精心设计的提示来改善与人工智能模型的交互,我们可以大大降低产生幻觉的频率,这将提高人工智能生成的内容的可靠性和可信度。
21. 您如何看待随着人工智能技术的进步,即时工程的发展?您认为哪些技能将变得更加重要?
随着人工智能技术的不断进步,即时工程这一职业预计将变得更加复杂和先进。
未来,除了指导人工智能的响应能力之外,即时工程很可能在影响人工智能的道德思维、创造性思维和学习过程方面发挥重要作用。
人工智能将越来越善于平衡其计算能力与人类直觉,从而允许与其系统进行更道德合理、情境感知和个性化的交互。
在这个不断变化的环境中,快速工程师需要具备同理心、道德推理和批判性思维等能力。
制定鼓励负责任和有利的人工智能行为的提示需要深刻理解人工智能生成材料的道德含义,以及预见和理解用户不同且复杂的需求的能力。
此外,为了突破人工智能与人类合作所能完成的领域,创造力对于发现与人工智能互动的新方法至关重要。
T随着人工智能越来越融入生活和工作的各个方面,通过即时工程成功领导人工智能并与人工智能互动的能力将成为一项至关重要的人才,将技术敏锐性与以人为本的洞察力相结合。
22. 描述一个您实施快速工程技术以显着提高业务流程效率的项目。
在最近的一个项目中,我们利用 Prompt Engineering 改进零售客户的客户支持运营,彻底改变了零售客户的在线查询处理流程。
当客户的系统首次实施时,它有一个简单的聊天机器人,可以回答简单的问题,但无法回答客户提出的更棘手的查询。
因此,人工代理的转介率很高,解决时间也很长。
我们使用尖端的提示工程方法来改进聊天机器人的交互范例。我们创建了一组结构化提示,其中包括特定于上下文的术语和短语,以帮助我们更好地理解消费者询问背后的意图。
例如,如果消费者询问“退货政策”,则提示的目的是识别主题并收集其他信息,例如产品类型和购买日期,以便获得更准确的答案。
该策略提高了首次接触解决率,大大降低了人工参与的要求。
结果,客户满意度和响应效率均显着提高。聊天机器人可以回答更多范围的问题,当它向人工代理询问时,信息清晰简洁,可以更快地得到答复。
该项目是 Prompt Engineering 如何简化和改进普通公司流程以实现高效运营、降低运营成本并提高客户满意度的示例。
23. 您对 Prompt Engineering 操纵或误导的可能性有何看法?如何减轻这些风险?
即时工程在提高人工智能实用性方面具有巨大潜力,但如果不加以控制,也可能会操纵或提供错误的结果。
这种双刃剑的质量源于这样一个事实:提示结构对人工智能答案有重大影响,影响它们遵循特定路径或得出可能不客观的结论。
例如,如果提示悄悄暗示特定观点或遗漏重要细节,人工智能可以提供传播虚假信息或偏见想法的输出。
透明度和道德标准必须纳入快速工程计划的设计和执行中,以减少这些危险。
让各种利益相关者参与提示设计过程,以评估和分析潜在偏见或操纵方面的提示,是纳入制衡的一种有效方法。
此外,创建具有内置安全功能的人工智能系统,可以识别并突出显示潜在的欺骗性线索,可能有助于防止滥用。
此外,在明确的法规和人工智能道德实践的持续指导的支持下,培育围绕人工智能的创建和使用的道德文化至关重要。
鼓励道德行为并教育开发人员和用户了解即时工程的后果对于确保人工智能技术的进步得到正确利用至关重要。通过采取积极主动的立场,我们可以保持人工智能交互的完整性,并确保该技术始终对社会有用。
24. 您将如何为复杂任务构建结合文本和图像的多模式提示?
创建混合文本和视觉的多模式提示时,需要复杂的策略来成功整合语言和视觉提示。
这将提高人工智能执行具有挑战性的任务的能力,这些任务需要理解多种感官方式的输入。
在多媒体演示中,每种信息模式互相支持,并为手头的工作提供更深入、更全面的背景,这类似于此类练习所需的提示工程。
例如,在创建广告活动时,提示除了对活动目标、目标受众和所需情绪基调的简短口头描述之外,还可以包含描绘活动风格、配色方案和预期情绪的图片。
总之,这些使人工智能能够同时“看到”和“阅读”需求,从而更彻底地理解项目的微妙之处。虽然照片可以提供要模仿的风格和情绪的具体样本,但文本可以指导人工智能战略目标和抽象概念。
重要的是要确保在创建这些提示时,文本和视觉效果不仅相关且易于理解,而且安排得能够相互增强和解释。
有必要通过重复测试和修改来平衡输入,以便没有一个能够压倒其他输入。
您可以通过仔细构建这些多模式线索来充分利用复杂的人工智能系统,这将使它们能够以与人类相当的复杂程度来完成和理解困难的创造性活动。
25. Prompt Engineering 可以通过哪些方式促进人工智能模型决策的可解释性和透明度?
在人工智能系统及其用户之间建立信任和理解需要人工智能模型决策的可解释性和透明度,这两者都可以通过及时的工程来大大提高。
我们不仅可以指示人工智能给出答案,还可以通过精心设计的提示来解释支持这些响应的逻辑或数据源。
这种方法类似于老师向学生传达一个困难的想法,其中解释的过程与解决方案一样重要。
例如,在使用人工智能模型帮助进行医疗诊断的情况下,提示不仅可以建议可能的诊断,还可以提供该结论的症状、支持信息和科学研究。
这种类型的查询邀请人工智能“展示其工作”,解释它如何得出某个结论。这有助于使人工智能的决策过程更加可见,并使医生更容易验证并相信它。
通过利用 Prompt Engineering 要求 AI 模型提供他们查阅的数据源的引用或链接,或者描述他们想到的其他结果,可以进一步提高透明度。
这种方法说明了模型的决策过程,并帮助利益相关者理解人工智能考虑的数据的范围和复杂性。
因此,Prompt Engineering 成为解读人工智能程序的有力工具,使客户更容易理解和访问它们。这增强了关键应用中对人工智能解决方案的信任和依赖。
26. 讨论您必须使用 Prompt Engineering 来确保 AI 输出符合数据隐私法规的情况。
在一个涉及医疗保健提供商的人工智能客户协助系统的项目中,我们遇到了遵守严格的数据隐私要求(例如美国的 HIPAA)的关键障碍。
人工智能必须严格遵守保护患者数据隐私和安全的法规,因为它的创建是为了回答敏感的患者问题并提供量身定制的指导。
我们使用即时工程方法在人工智能的处理例程中包含明确的隐私检查,确保系统保持这些隐私要求。
例如,为了防止人工智能产生个人身份信息,我们创建了提示,指示它对任何此类信息进行匿名化。
这涉及到改变人工智能的答案,例如姓名、精确日期或任何其他可用于识别患者的信息被删除,即使输入有此类信息。
这些提示还旨在提醒人工智能其运行的环境,使其突出显示需要更仔细考虑或敏感的答案。
这种双管齐下的策略指导人工智能如何处理敏感数据并定期验证合规性,对于保护患者数据的隐私和准确性至关重要。
除了帮助遵守法律义务之外,部署这些精心设计的提示对于增强用户信心并确保人工智能系统既有用又考虑到隐私问题至关重要。
27. 您如何平衡快速工程中的创造力需求和准确性需求,尤其是在敏感应用中?
需要仔细规划,考虑人工智能功能的优点和缺点,以在快速工程中的准确性和创造性的必要性之间取得平衡,特别是对于敏感应用。
这种微妙的平衡类似于艺术家必须尊重其行业方法的同时也试图传达一些新鲜而有意义的东西。
准确性在敏感应用中至关重要,包括那些需要财务建议或医疗信息的应用。提示的设计方式必须使人工智能严格遵循经过验证的数据和定义的参数,并优先考虑事实的准确性和可靠性。
为了确保创造性的解释不会导致临床错误,您可以在为医疗诊断工具创建提示时,明确指示人工智能根据最新的临床建议和同行评审的研究做出答复。
但创造力不应该被完全忽视,尤其是当它可能会提高时 用户体验 或提供更有洞察力的信息。
在这些情况下,可以通过让人工智能尝试各种方法来准确地传达数据,包括通过生成类比、图形或替代解释来安全地包含创造力,这些方法可能有助于消费者理解并发现更有趣的复杂材料。
秘诀在于组织提示,使人工智能的创造性输出仅限于真实且适合特定情况的内容。
28. 您能描述一种在实时应用程序中优化提示以提高速度和计算效率的技术吗?
在实时应用中,快速的速度和计算效率优化至关重要,特别是当人工智能系统需要立即做出反应时,例如用于客户支持的聊天机器人或交互工具。
简化提示的复杂性并集中精力减少计算负担而不影响回复的质量是一种有效的策略。
一种主要方法是使提示的结构更简单。这需要避开极其复杂或深层嵌套的问题,因为这些问题可能迫使模型进行更耗时且计算成本更高的推理过程。
或者,提示可以清晰简洁,以易于理解的方式说明所需的操作或答案。
例如,提示可以分为更有针对性、更直接的问题,人工智能可以更快地回答这些问题,而不是提出复杂的、多部分的查询。
此外,通过存储流行的答案或针对常见请求的主题采用模板化解决方案,可以大大提高性能。
该系统可以通过预见常见问题并在可行的情况下预先计算答案来降低对实时计算的要求,从而加快响应时间。
这种方法通过加快交互速度并减轻计算负载,确保人工智能系统即使在高需求的情况下也能做出响应。这些方法通过提供及时、可靠的人工智能交互来支持实时应用程序的平稳运行,这对于操作效率和用户满意度都至关重要。
29. 对于鲜有先例的新问题,您将如何使用 Prompt Engineering 开发基于人工智能的解决方案?
使用即时工程时,在处理鲜有示例的新情况时,您必须使用创造性和探索性的方法。
这就像试图在一个未知的国家寻找出路一样;您需要发挥创造力和灵活性才能找到正确的答案。
第一阶段是深入研究并理解问题领域,获取尽可能多的相关问题或可比较的场景的数据。
然后可以仔细设计提示来指导人工智能从众所周知的案例推断新问题。
这可能需要制定一系列调查查询,激励人工智能产生基于相关知识领域的几种可能的解决方案或理论。在仍然确保人工智能的答案得到相关事实和逻辑推论支持的同时,应该创建这些提示以鼓励创新。
产生初步概念后,可以通过添加初始研究的输入和结果来迭代改进提示,以将人工智能的注意力引导到更有趣的调查路线上。这个过程类似于雕塑,通过对原材料的反复尝试来提炼和雕刻。
在这里,Prompt Engineering 除了作为启发工具之外,还充当迭代学习和适应的动态框架。这使得人工智能能够通过将其与问题不断发展的知识相结合来改进其输出。
这种方法利用人工智能的适应性和学习能力来为尖端问题创建定制解决方案。
30. 您使用什么方法来了解 Prompt Engineering 的最新进展和最佳实践?
保持知识并保证快速工程的成功实施需要了解最新的发展和最佳实践。
我的策略将持续教育与积极参与专业社区结合起来。
首先,我经常阅读学术出版物并参加有关人工智能和人工智能的会议和网络研讨会。 机器学习.
这些材料对于了解最新研究、即时工程领域的新方向和前沿方法至关重要。
最近在 NeurIPS 等会议或 Journal of Journal of 等期刊上发表的研究 人工智能 研究经常立即适用于我的工作或改编自我的工作。
我还积极参加专业网络和在线论坛,从业者在其中交流问题、解决方案和案例研究。
基于社区的学习环境(例如 Stack Overflow、GitHub 和 LinkedIn 群组等平台上的学习环境)极大地促进了实时知识交流。
除了帮助解决特定问题之外,与这些社区的互动还可以更广泛地了解如何在各个部门和应用程序中成功实施不同的策略。
通过将社区参与与学术严谨性相结合,我可以保持在即时工程的前沿,并利用最新的信息和技术改进我的工作。
31. 如果被录用,您入职后的头几周会优先考虑什么?
如果被录用,我将在工作的最初几周内致力于牢牢掌握公司的目标、文化和运营程序。
为了使整合和贡献取得成功,这个基础至关重要。为了实现这一目标,我会高度重视与各个部门的重要团队成员建立融洽的关系。
与同事交谈,了解他们的挣扎、方法和成就对我来说是有益的,因为这可以澄清内部动态,并向我展示我的即时工程专业知识如何最好地支持组织的目标。
与此同时,我会全身心投入到了解当前的即时工程项目或可以使用我的技能的领域。这涉及分析以前的举措及其结果,以确定哪些措施有效,哪些措施无效。
在考虑到这些认识后,我将开始概述我可能做出的第一个贡献,并注意短期和长期收益。
通过使用这一策略,我可以确信我不仅从一开始就创造了价值,而且与公司的战略目标保持一致,这将为我的职业生涯取得成功奠定基础。
结论
总之,对于那些想要充分利用人工智能技术的人来说,掌握即时工程至关重要。
该领域的面试通常侧重于评估个人使用深思熟虑的提示理解和影响人工智能行为的能力。
这些评估超出了技能范围,深入探讨了道德考虑以及在不同且有时复杂的场景中应用人工智能的能力。
因此,为面试做好准备需要了解技术本身及其现实世界的影响,确保候选人有能力在这个动态和快速发展的领域做出有效的贡献。
有关面试准备的帮助,请参阅 Hashdork的采访系列.
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