Belajar kejuruteraan segera: dalam 12 langkah

Pengenalan kepada kejuruteraan segera

Apakah Kejuruteraan Prompt?

THE Kejuruteraan Segera ialah bidang baru muncul yang memfokuskan pada mengoptimumkan gesaan, atau perintah, yang kami berikan kepada sistem kecerdasan buatan (AI), terutamanya yang berdasarkan bahasa semula jadi, seperti penjana teks. Ia merupakan disiplin yang sangat penting dengan kedatangan model pemprosesan bahasa seperti GPT-4 daripada OpenAI. Ideanya adalah untuk belajar “bercakap” secara berkesan dengan AI ini untuk meningkatkan kualiti dan kaitan respons yang diperoleh.

Mengapa Kejuruteraan Segera penting?

Peranan daripada Kejuruteraan Segera adalah penting kerana cara anda merumuskan arahan kepada AI boleh mengubah keputusan dengan banyak. Contohnya, gesaan yang direka dengan buruk boleh menghasilkan respons yang tidak tepat atau di luar topik, manakala gesaan yang direka bentuk dengan baik boleh meningkatkan ketepatan dan kaitan maklumat yang dijana. Pakar kejuruteraan segera berusaha untuk memperhalusi perkataan soalan untuk mendapatkan hasil yang tepat dan berguna.

Cara Kejuruteraan Prompt berfungsi

Proses kejuruteraan segera melibatkan pemahaman yang mendalam bagaimana model AI, seperti rangkaian saraf, berfungsi dan menggunakan pemahaman itu untuk menghasilkan gesaan yang memanfaatkan keupayaan AI sambil mengatasi batasannya. Ini mungkin memerlukan sedikit kreativiti, banyak percubaan dan analisis yang teliti terhadap keputusan untuk memperhalusi gesaan secara berulang.

Seni daripada Kejuruteraan Segera mewakili kemahiran penting bagi sesiapa yang ingin berinteraksi secara berkesan dengan sistem kecerdasan buatan yang paling maju. Memahami dan menggunakan prinsip kejuruteraan segera boleh meningkatkan kualiti dan keberkesanan penglibatan kami dengan teknologi berasaskan AI.

Amalan dan teknik yang baik dalam Kejuruteraan Prompt

Seni kejuruteraan segera untuk AI penjanaan kandungan dan imej, seperti OpenAI dan MidJourney, memerlukan gabungan teknik dan amalan terbaik untuk mencapai hasil yang berkualiti. Berikut ialah beberapa amalan dan teknik terbaik ini:

1. Menggunakan contoh: Menggabungkan permintaan sampel dan respons ke dalam gesaan anda boleh mesyaratkan model untuk bertindak balas dengan cara yang diingini, menggunakan teknik pembelajaran satu pukulan atau beberapa pukulan untuk meningkatkan ketepatan tindak balas model.
2. Perhatikan petunjuk: Memasukkan petunjuk dalam gesaan anda boleh membimbing model untuk menjana output yang sejajar dengan niat anda. Ini boleh berguna terutamanya dalam mengarahkan model ke arah tindak balas yang diingini.
3. Uji susunan yang berbeza: Susunan maklumat yang dipersembahkan dalam gesaan boleh mempengaruhi output model. Adalah berguna untuk bereksperimen dengan susunan arahan, kandungan utama, contoh dan petunjuk yang berbeza.
4. Sediakan “output” kepada model: Kadangkala model mungkin mengalami kesukaran untuk menyelesaikan tugas dengan tepat. Untuk mengurangkan perkara ini, sediakan laluan atau arahan alternatif untuk diikuti oleh model jika ia tidak menemui jawapan yang memuaskan.
5. Tonton panjangnya: Gesaan mungkin tertakluk pada had aksara. Gesaan yang terlalu panjang boleh menjadi sukar untuk diproses oleh sistem AI.
6. Pilih perkataan anda dengan teliti: Gesaan yang paling berkesan menggunakan bahasa yang jelas dan langsung. Elakkan kekaburan, bahasa berwarna-warni, metafora dan slanga.
7. Tanya soalan terbuka: Soalan terbuka memberikan lebih fleksibiliti dalam output. Sebagai contoh, permintaan segera untuk menerangkan faktor kompleks lebih berkemungkinan menimbulkan respons yang terperinci dan menyeluruh.
8. Sertakan konteks: Gesaan yang direka dengan baik selalunya termasuk konteks yang membantu sistem AI menyesuaikan outputnya kepada khalayak yang dimaksudkan oleh pengguna.
9. Tetapkan matlamat atau had panjang output: Walaupun AI direka bentuk untuk menjadi kreatif, selalunya idea yang baik untuk memasukkan pagar pada faktor seperti panjang output.
10. Elakkan istilah bercanggah: Gesaan yang panjang dan kompleks mungkin termasuk istilah yang tidak jelas atau bercanggah. Pastikan semua syarat adalah konsisten.
11. Gunakan tanda baca untuk menjelaskan gesaan yang kompleks: Sama seperti manusia bergantung pada tanda baca untuk membantu mentafsir teks, gesaan AI juga boleh mendapat manfaat daripada penggunaan koma, tanda petikan dan pemisah baris dengan bijak.

Prinsip asas kejuruteraan segera

Fahami perkaitan konteks

Prinsip penting bagi kejuruteraan segera ialah pemahaman konteks di mana permintaan dibuat. Sama seperti dalam perbualan manusia, konteks sangat mempengaruhi makna dan kaitan respons. Ini menunjukkan bahawa gesaan mesti direka dengan cara yang mengambil kira persekitaran khusus, matlamat pengguna dan domain aplikasi yang tepat.

Jelaskan niat pengguna

Kejelasan niat dalam segera adalah penting untuk mendapatkan respons yang berkaitan daripada AI. Adalah penting bahawa gesaan adalah setepat mungkin untuk meminimumkan kekaburan. Kadang-kadang ini bermakna menyusun semula atau menambah butiran yang membimbing AI ke arah pemahaman yang lebih tepat tentang perkara yang dicari pengguna.

Menstruktur dan mengutamakan maklumat

Cara gesaan distrukturkan boleh memberi impak yang besar pada kualiti respons yang anda perolehi. Ini melibatkan mengutamakan maklumat dengan cara yang logik dan koheren supaya AI boleh memproses permintaan dengan cekap, dan menstrukturkan permintaan supaya elemen yang paling penting diserlahkan, sekali gus membimbing AI ke arah tindak balas yang mencukupi.

Pilihan bahasa dan perkataan

Perkataan yang dipilih, gaya bahasa dan keseluruhan perkataan gesaan memainkan peranan penting dalam kejuruteraan segera. Bahasa yang jelas dan tepat yang disesuaikan dengan model AI yang dimaksudkan adalah penting. Sebagai contoh, sesetengah model lebih responsif kepada bahasa semula jadi, manakala yang lain memerlukan perumusan yang lebih formal atau teknikal.

Penggunaan berulang dan penambahbaikan berterusan

THE kejuruteraan segera selalunya merupakan proses berulang. Ia bukan perkara biasa untuk perlu melaraskan gesaan beberapa kali sebelum tiba pada respons yang diingini. Menganalisis respons AI dan memperhalusi gesaan berdasarkan respons tersebut merupakan bahagian penting dalam proses kejuruteraan segera.

Pengurusan keputusan atipikal

Adalah penting untuk mengetahui cara mengendalikan hasil yang tidak dijangka atau tidak tipikal, yang boleh berlaku walaupun dengan gesaan yang direka dengan baik. Ini termasuk keupayaan untuk mendiagnosis sebab-sebab keputusan tersebut dan frasa semula gesaan untuk membetulkan masalah.

Pengetahuan tentang model AI yang digunakan

Akhir sekali, pemahaman menyeluruh tentang model AI yang sedang digunakan adalah asas. Mengetahui kekuatan, had dan cara ia memproses gesaan adalah penting untuk merumuskan gesaan yang akan ditafsir dan dilaksanakan dengan berkesan oleh AI.

Oleh itu, anda akan memahami bahawa kejuruteraan segera adalah kemahiran yang semakin penting apabila teknologi AI menjadi lebih canggih dan disepadukan ke dalam kehidupan seharian kita. Jadi mula meletakkannya di tempatnya secepat mungkin.