Įvadas į greitą inžineriją
Kas yra greitoji inžinerija?
THE Greita inžinerija yra besiformuojanti sritis, kurioje pagrindinis dėmesys skiriamas raginimų arba komandų optimizavimui, kuriuos teikiame dirbtinio intelekto (AI) sistemoms, ypač pagrįstoms natūralia kalba, pvz., teksto generatoriams. Tai ypač svarbi disciplina, kai atsiranda kalbos apdorojimo modeliai, tokie kaip GPT-4 OpenAI. Idėja yra išmokti efektyviai „kalbėti“ su šiais AI, kad būtų pagerinta gautų atsakymų kokybė ir aktualumas.
Kodėl svarbi greita inžinerija?
Rolė Greita inžinerija yra labai svarbus, nes tai, kaip suformuluojate komandą AI, gali labai skirtis rezultatai. Pavyzdžiui, prastai parengti raginimai gali pateikti netikslius arba ne į temą atsakingus atsakymus, o gerai suplanuoti raginimai gali pagerinti generuojamos informacijos tikslumą ir aktualumą. Greiti inžinerijos ekspertai stengiasi patobulinti klausimų formuluotę, kad gautų tikslius ir naudingus rezultatus.
Kaip veikia greitoji inžinerija
Skubios inžinerijos procesas apima gilų AI modelių, pvz., neuroninių tinklų, veikimo supratimą ir šio supratimo panaudojimą kuriant raginimus, kurie pasinaudoja AI galimybėmis apeinant jos apribojimus. Tam gali prireikti šiek tiek kūrybiškumo, daug eksperimentuoti ir kruopščiai analizuoti rezultatus, kad būtų galima pakartotinai patikslinti raginimus.
Menas iš Greita inžinerija yra esminis įgūdis kiekvienam, norinčiam efektyviai bendrauti su pažangiausiomis dirbtinio intelekto sistemomis. Greitos inžinerijos principų supratimas ir taikymas gali labai pagerinti mūsų įsitraukimo į dirbtinio intelekto technologijas kokybę ir efektyvumą.
Gera praktika ir technika greitosios inžinerijos srityje
Norint greitai sukurti turinį ir vaizdus generuojančias AI, tokias kaip „OpenAI“ ir „MidJourney“, reikia derinti metodus ir geriausią praktiką, kad būtų pasiekti kokybiški rezultatai. Štai keletas geriausių praktikų ir metodų:
- Naudojant pavyzdžius: Į raginimus įtraukus pavyzdines užklausas ir atsakymus, modelis gali reaguoti norimu būdu, naudojant vieno ar kelių kadrų mokymosi metodus, kad būtų pagerintas modelio atsakymo tikslumas.
- Atkreipkite dėmesį į užuominas: Užuominų įtraukimas į raginimą gali padėti modeliui generuoti išvestį, atitinkančią jūsų ketinimus. Tai gali būti ypač naudinga nukreipiant modelį link norimo atsako.
- Išbandykite skirtingus susitarimus: Informacijos pateikimo eilutėje tvarka gali turėti įtakos modelio išvestims. Naudinga eksperimentuoti su skirtingais instrukcijų išdėstymais, pagrindiniu turiniu, pavyzdžiais ir įkalčiais.
- Pateikite modelio „išvestį“: Kartais modeliui gali būti sunku tiksliai atlikti užduotį. Norėdami tai sušvelninti, pateikite alternatyvius būdus arba instrukcijas, kuriomis modelis turėtų vadovautis, jei neranda patenkinamo atsakymo.
- Stebėkite ilgį: Raginimams gali būti taikomi simbolių apribojimai. AI sistemoms gali būti sunku apdoroti per ilgus raginimus.
- Atidžiai rinkitės žodžius: Veiksmingiausi raginimai vartojami aiškia, tiesiogine kalba. Venkite dviprasmybių, spalvingos kalbos, metaforų ir slengo.
- Užduokite atvirus klausimus: Atvirojo tipo klausimai suteikia daugiau lankstumo pateikiant išvestį. Pavyzdžiui, raginimas apibūdinti sudėtingus veiksnius greičiausiai sulauks išsamaus ir visapusiško atsakymo.
- Įtraukti kontekstą: Gerai suplanuoti raginimai dažnai apima kontekstą, kuris padeda AI sistemai pritaikyti savo išvestį pagal vartotojo numatytą auditoriją.
- Nustatykite išvesties ilgio tikslus arba apribojimus: Nors dirbtinis intelektas sukurtas taip, kad būtų kūrybiškas, dažnai verta įtraukti apsauginius turėklus, tokius kaip išvesties ilgis.
- Venkite prieštaringų terminų: Ilgi, sudėtingi raginimai gali apimti dviprasmiškus arba prieštaringus terminus. Įsitikinkite, kad visos sąlygos yra nuoseklios.
- Norėdami paaiškinti sudėtingus raginimus, naudokite skyrybos ženklus: Kaip žmonės naudojasi skyrybos ženklais, kad padėtų interpretuoti tekstą, AI raginimai taip pat gali būti naudingi protingai naudojant kablelius, kabutes ir eilučių pertraukas.
Pagrindiniai greitos inžinerijos principai
Supraskite konteksto svarbą
Esminis principas greita inžinerija yra konteksto, kuriame pateikiamas prašymas, supratimas. Kaip ir žmonių pokalbyje, kontekstas stipriai įtakoja atsakymų reikšmę ir aktualumą. Tai reiškia, kad raginimai turi būti sukurti taip, kad būtų atsižvelgta į konkrečią aplinką, vartotojo tikslus ir tikslią taikymo sritį.
Paaiškinkite naudotojo ketinimus
Norint gauti atitinkamą AI atsakymą, labai svarbu, kad raginimo ketinimai būtų aiškūs. Svarbu, kad raginimas būtų kuo tikslesnis, kad būtų kuo mažiau dviprasmybių. Kartais tai reiškia, kad reikia perfrazuoti arba pridėti informacijos, kuri padėtų AI tiksliau suprasti, ko vartotojas ieško.
Informacijos struktūrizavimas ir prioritetų nustatymas
Raginimo struktūra gali turėti didžiulį poveikį gaunamo atsakymo kokybei. Tai apima informacijos prioritetų nustatymą logišku ir nuosekliu būdu, kad AI galėtų efektyviai apdoroti užklausą, ir užklausos struktūrizavimą taip, kad būtų paryškinti svarbiausi elementai, taip nukreipiant AI link tinkamo atsakymo.
Kalbos ir formuluotės pasirinkimas
Pasirinkti žodžiai, kalbos stilius ir bendra raginimo formuluotė vaidina svarbų vaidmenį kuriant greitą informaciją. Labai svarbu aiški, tiksli kalba, pritaikyta aptariamam AI modeliui. Pavyzdžiui, kai kurie modeliai labiau reaguoja į natūralią kalbą, o kiti reikalauja formalesnės ar techninės formuluotės.
Iteratyvus naudojimas ir nuolatinis tobulinimas
THE greita inžinerija dažnai yra pasikartojantis procesas. Neretai tenka kelis kartus pakoreguoti raginimus prieš pasiekiant norimą atsakymą. AI atsakymų analizavimas ir raginimų patikslinimas pagal šiuos atsakymus yra esminė greito inžinerinio proceso dalis.
Netipinių rezultatų valdymas
Labai svarbu žinoti, kaip elgtis su netikėtais ar netipiniais rezultatais, kurie gali atsirasti net ir tinkamai suplanavus raginimą. Tai apima galimybę diagnozuoti tokių rezultatų priežastis ir perfrazuoti raginimus išspręsti problemą.
Naudojamo AI modelio išmanymas
Galiausiai, labai svarbu gerai suprasti AI modelį, su kuriuo dirbama. Norint suformuluoti raginimus, kuriuos AI efektyviai interpretuos ir vykdys, labai svarbu žinoti jo stipriąsias puses, apribojimus ir tai, kaip jis apdoroja raginimus.
Taigi jūs suprasite, kad greita inžinerija yra vis svarbesnis įgūdis, nes dirbtinio intelekto technologijos tampa vis sudėtingesnės ir integruojamos į mūsų kasdienį gyvenimą. Taigi pradėkite jį kuo greičiau įdėti į vietą.
