Mitkä ovat kehotteen perusteet?

Kehote on tekoälyjärjestelmälle annettu syöttö tai komento, joka ohjeistaa sitä suorittamaan tietyn tehtävän tai generoimaan tietyn vastauksen.

Yksi yksinkertaisimmista kehotteiden tyypeistä on peruskysymys, jossa on yksikäsitteinen oikea vastaus, kuten:

Mikä on maailman suurin metsä?

Tuotos: Maailman suurin metsä on Amazonin sademetsä.

Hieman monimutkaisempi kehote saattaa sisältää tekoälyn pyytämisen:

Kehote: Luo luettelo kolmesta suurimmasta metsästä niiden pinta-alan mukaan.

Tulostus:

1. Amazon Rainforest - Etelä-Amerikka
2. Taiga tai Boreaalinen metsä - Pohjois-Amerikka, Eurooppa ja Aasia
3. Kongon sademetsä - Keski-Afrikka

Kehotteet sanelevat generatiivisten tekoälyjärjestelmien tiettyjen tuotosten laadun. Yhtenäisten kehotteiden luominen, jotka tuottavat relevantteja ja käyttökelpoisia tuloksia, on avain generatiivisen tekoälyn onnistuneeseen käyttöön. Generatiiviset tekoälyjärjestelmät luottavat nopeiden suunnittelutekniikoiden jalostamiseen oppiakseen monipuolisesta datasta, minimoidakseen vääristymät ja tuottaakseen tarkkoja vastauksia.

Kehotteet Insinöörit suorittavat kyselyitä, joiden avulla tekoälyjärjestelmät ymmärtävät kielen, vivahteen ja tarkoituksen kehotteen takana. Hyvin muotoiltu, perusteellinen kehote vaikuttaa merkittävästi tekoälyn tuottaman sisällön laatuun – olipa kyse kuvista, koodista, datayhteenvedoista tai tekstistä.

Tehokkaat kehotteet kaventavat raakakyselyjen ja merkityksellisten tekoälyvastausten välistä kuilua. Insinöörien hienosäätö kehottaa parantamaan mallien tuotosten laatua ja relevanssia sekä erityisiin että yleisiin tarpeisiin vastaamiseksi. Tämä prosessi vähentää manuaalisen tarkistuksen ja jälkiluonnin muokkauksen tarvetta, mikä säästää aikaa ja vaivaa haluttujen tulosten saavuttamiseksi.

Kehotteen tekniset esimerkit

Käyttäjät ovat vuorovaikutuksessa generatiivisten tekoälymallien kanssa tekstikehotteiden avulla. Mallit ennustavat seuraavan sanasarjan edellisen tekstin perusteella. Ajattele kysyä ”Mikä on ensimmäinen asia, mitä ajattelet, kun sanon <kehote>?” Esimerkiksi tunnetun lainausmerkin tai lauseen alkusanat antavat mallille mahdollisuuden jatkaa tekstiä tarkasti:

Kehote: Ruoho on

Tulostus: vihreä.

Enemmän mukana olevat kehotteet toimivat samalla tavalla, sillä malli vastaa ajatuksellaan todennäköisimmästä vastauksesta. Keuhkotekniset tekniikat auttavat tekoälyjärjestelmää ymmärtämään paremmin pyyntöjä ja ohjeita, mikä parantaa mallin tuotosten laatua.

Mitkä ovat joitakin peruskehotteen menetelmiä?

Nollakuvakehote

Tähän kuuluu suoran tehtävän antaminen mallille antamatta esimerkkejä tai kontekstia. Tätä menetelmää voidaan käyttää useilla tavoilla:

• Kysymys: Tämä edellyttää täsmällistä vastausta, ja se on hyödyllinen suoraviivaisten ja tosiasioihin perustuvien vastausten saamiseksi. Esimerkki: Mitkä ovat ilmastonmuutoksen tärkeimmät syyt?
• Ohje: Tämä ohjaa tekoälyn suorittamaan tietyn tehtävän tai antamaan tietoja tietyssä muodossa. Se on tehokas rakenteellisten vastausten generointiin tai määritettyjen tehtävien suorittamiseen. Esimerkki: Luetteloidaan ilmastonmuutoksen viisi merkittävintä vaikutusta ympäristöön ja annetaan lyhyt selitys kustakin.

Nollalaukaisukehotteen onnistuminen riippuu tietyistä tehtävistä, joita malli harjoitti suoriutumaan hyvin, tehtävän monimutkaisuuden lisäksi.

Esimerkki: Selitä, miten metsäkato vaikuttaa ilmastonmuutokseen.

On mahdollista, että generoitu vastaus on noin 2000 sanaa – liian pitkä ja laaja ollakseen hyödyllinen, jos tarvitset vain yhden lauseen. Jos näin on, on aika tarkentaa lähestymistapaa yhden tai muutaman kuvan kehotteella:

Kertaluonteinen kehote

Tämä tarjoaa yhden esimerkin halutun vastausmuodon tai -tyylin kuvaamiseen, mikä auttaa ohjaamaan mallia tehokkaammin kuin nollakuvakehote. Esimerkki:

Esimerkki: Fossiilisten polttoaineiden poltosta vapautuu hiilidioksidia, joka sitoo lämpöä ilmakehään ja johtaa ilmaston lämpenemiseen.

Selittäkää nyt, miten teollinen maatalous vaikuttaa ilmastonmuutokseen.

Vähemmän kuvaa -kehote

Tämä lähestymistapa tarjoaa useita esimerkkejä mallille, mikä parantaa sen ymmärrystä tehtävästä ja odotetusta tuotoksesta. Se on erityisen hyödyllinen monimutkaisemmissa kyselyissä tai vivahteikkaissa vastauksissa. Esimerkki:

Annetut esimerkit:

• Fossiilisten polttoaineiden polttaminen ajoneuvoissa vapauttaa kasvihuonekaasuja, mikä nostaa ilmakehän lämpötiloja.
• Metsäkato vähentää hiilidioksidia absorboivien puiden määrää, mikä voimistaa ilmaston lämpenemistä.
• Teollinen maatalous tuottaa karjasta metaania, mikä edistää kasvihuoneilmiötä.

Kuvaile nyt, miten kaupungistuminen vaikuttaa ilmastonmuutokseen.

Keuhkotekniset tekniikat

Kehittyneet kehotetekniikat auttavat generatiivisia tekoälytyökaluja monimutkaisten tehtävien hoitamisessa. Insinöörit käyttävät seuraavia nopeuden ja tehokkuuden tekniikoita:

• Kontekstualisointi: Taustatietojen antaminen kehotteessa auttaa mallia ymmärtämään aihetta paremmin. Esimerkki: Kun otetaan huomioon, että maapallon lämpötila on noussut 1,2 astetta esiteollisesta ajasta, keskustellaan mahdollisista vaikutuksista napa-alueen jääkaappeihin.
• Roolikohdistus: Mallin ohjaaminen vastaamaan tietyntyyppisenä asiantuntijana tai tietynlaisena. Esimerkki: Selitä ympäristötieteilijänä kasvihuonekaasupäästöjen ja ilmastonmuutoksen välistä suhdetta.
• Injektion antaminen: Lisätään erityisiä ohjeita, jotka vaikuttavat malliin tuottamaan haluttuja tuotoksia tietystä näkökulmasta ja säilyttäen samalla relevanssin ja tarkkuuden. Esimerkki: Selitä ilmastonmuutoksen syyt. Muistutan lukijaa myös pienentämään hiilijalanjälkeään käyttämällä uusiutuvia energialähteitä.
• Peräkkäiset kehotteet: Monimutkaisten kyselyjen jakaminen pienempiin, hallittaviin osiin selkeyden ja syvyyden varmistamiseksi. Esimerkki: Kuvatkaa ensin metaanipäästöjen tärkeimmät lähteet. Selittäkää sitten, miten nämä lähteet vaikuttavat ilmastonmuutokseen.
• Vertailevat kehotteet: Pyydä mallia vertailemaan ja kontrastoimaan aiheen eri näkökulmia, jotta vastauksessa saadaan tasapainoinen näkökulma. Esimerkki: Vertaa uusiutuvan energian käyttöönoton vaikutusta hiilijalanjäljen vähentämiseen kehittyneissä maissa verrattuna kehitysmaihin.
• Hypoteettiset skenaariot: Käytetään mitä jos -skenaarioita mahdollisten tulosten tai seurausten tutkimiseen. Esimerkki: Mitä jos kaikki maat ottaisivat käyttöön hiilineutraaleja politiikkoja vuoteen 2030 mennessä? Miten tämä vaikuttaisi maapallon lämpötilatrendeihin?
• Palautteen sisällyttäminen: Palautteen antaminen aiemmista vastauksista myöhempien mallitulosten tarkentamiseksi ja parantamiseksi. Esimerkki: Mainitsitte aiemmin, että metsäkato vaikuttaa merkittävästi ilmastonmuutokseen. Voitteko nyt käsitellä tarkemmin erityisiä metsäkadon käytäntöjä, joilla on suurin vaikutus?
• Ajatusketjukehote: Kannustetaan tekoälyjärjestelmää esittämään päättelyprosessinsa askel askeleelta. Esimerkki: Selitä, miten teollinen toiminta vaikuttaa ilmastonmuutokseen. Aloita raaka-aineiden louhinnasta ja keskustele sitten valmistusprosessista ja lopuksi lopputuotteiden päästöistä.
• Itsejohdonmukaisuus: generoidaan useita vastauksia samaan kehotteeseen ja valitaan yhdenmukaisin vastaus. Esimerkki: Mitkä ovat ilmaston lämpenemisen pääasialliset syyt? Anna kolme erilaista vastausta ja tunnista sitten niiden yhteiset tekijät.
• Ajatusten puu: Erilaisten päättelyjen tai ongelmien ratkaisujen tutkiminen. Esimerkki: Tarkastellaan kolmea strategiaa hiilidioksidipäästöjen vähentämiseksi: uusiutuva energia, hiilidioksidin talteenotto ja metsitys. Keskustele kunkin lähestymistavan eduista ja haitoista.
• Haettu generointi: parannetaan vastauksia ulkoisista tietokannoista tai asiakirjoista haetuilla tiedoilla. Esimerkki: Perustuu uusimpaan hallitustenvälisen ilmastonmuutospaneelin raporttiin, jossa esitetään yhteenveto ilmastonmuutoksen ennustetuista vaikutuksista maailmanlaajuiseen merenpintaan.
• Automaattinen päättely ja työkalun käyttö: Ohjeistetaan tekoälyjärjestelmää käyttämään ulkoisia työkaluja tai tietojoukkoja vastausten tukena. Esimerkki: Käytä National Oceanic- ja Atmospheric Administration -ilmastotietoja analysoidaksesi maapallon lämpötilojen trendiä viimeisten 50 vuoden ajalta ja selittääksesi löydökset.
• Kaaviokehote: käytetään rakenteellista dataa kaavioiden tai verkkojen muodossa vastausten ilmoittamiseen. Esimerkki: Kun otetaan huomioon maailmanlaajuiset hiilipäästöt sektoreittain, keskustellaan siitä, mitkä alat tarvitsevat kiireellisimpiä uudistuksia ilmastotavoitteiden saavuttamiseksi.
• Multimodaalinen ajatusketjukehote: Monityyppisten tietojen, kuten tekstin, kuvien ja grafiikan, integrointi kehotteeseen parantaa mallin päättelyä. Esimerkki: Analysoi annettu kaavio, joka näyttää CO2-tasot viimeisen vuosisadan aikana, ja selitä, miten nämä muutokset korreloivat valokuvassa näkyvien maapallon lämpötilatrendien kanssa.

Prompting on jotain taidetta (teknisellä tieteenalalla), joka on hiottu ja parannettu ajan mittaan kokeilun ja kokemuksen avulla. Harkitse näitä taktiikoita saadaksesi parhaat tulokset:

• Anna tarkat ohjeet. Väärintulkinnalle ei jää sijaa, ja toimintamahdollisuuksia ei rajoiteta.
• Maalaa kuva sanoilla. Käytä suhteellisia vertailuja.
• Vahvista viestiä. Voi olla tilanteita, joissa malli tarvitsee toisto-ohjeita. Anna suunta kehotteen alussa ja lopussa.
• Järjestä kehote loogisesti. Tiedon järjestys vaikuttaa tuloksiin. Ohjeiden asettaminen kehotteen alkuun, kuten mallin ohjeistaminen kohteeseen " tiivistäen seuraavan&tarjouksen; voi tuottaa eri tuloksia kuin ohjeen sijoittaminen loppuun ja pyytäminen malli "summaa yllä olevat". Syöteesimerkkien järjestys voi vaikuttaa myös lopputuloksiin, sillä malleissa on tuoreusvääristymää.
• Anna varavaihtoehto mallia varten. Jos se ei onnistu saavuttamaan määrättyä tehtävää, ehdota vaihtoehtoista reittiä. Esimerkiksi, kun kysely esitetään tekstistä, mukaan lukien lauseke, kuten " vastaus arvolla "ei löytynyt", kun vastausta ei ole &tarjous; voi estää mallia generoimasta virheellisiä vastauksia.

Nopean suunnittelun edut

Yksi pikaisen suunnittelun tärkeimmistä eduista on minimaalinen revisio ja vaiva, joka vaaditaan tuotosten tuottamisen jälkeen. Tekoälypohjaiset tulokset voivat vaihdella laadultaan, ja ne vaativat usein asiantuntija-arviointia ja jälkikäsittelyä. Hyvin kirjoitetut kehotteet auttavat kuitenkin varmistamaan, että tekoälyn tuotos heijastaa alkuperäistä tarkoitusta ja vähentää laajaa jälkikäsittelytyötä.

Muita merkittäviä hyötyjä pikaisessa suunnittelussa ovat:

• Tehokkuus pitkäkestoisissa tekoälyvuorovaikutuksissa tekoälyn kehittyessä jatkuvalla käytöllä
• Tekoälyn innovatiivinen käyttö, joka ylittää alkuperäisen suunnittelunsa ja tarkoituksensa
• Tulevaisuuden turvaaminen tekoälyjärjestelmien kasvaessa koko ja monimutkaisuus

Nopean suunnittelun hyödyt liiketoiminnalle

Nopeasta suunnittelusta on hyötyä myös päivittäisessä liiketoiminnassa, kuten:

• Parannettu päätöksenteko tekoälyä hyödyntävien analyysien ansiosta, jotka edistävät liiketoiminnan strategista kasvua
• Räätälöidyt asiakaskokemukset räätälöityjen vastausten ja saumattomien vuorovaikutusten avulla
• Optimoitu resurssikohdistus, joka säästää laskennallisia resursseja ja vähentää kustannuksia
• Parempi mukautumiskyky toimialakohtaisiin vaatimuksiin, mikä maksimoi tekoälytoteutuksen arvon
• Eettisen tekoälyn käytännöt, jotka käsittelevät vääristymiä ja auttavat varmistamaan oikeudenmukaisuuden generatiivisissa tekoälyjärjestelmissä, edistävät osallisuutta ja tasapuolisempia tuloksia liiketoiminnassa ja yhteiskunnassa

Miten nopea suunnittelu parantaa generatiivisia tekoälyjärjestelmiä?

Tehokas nopea suunnittelu tekee generatiivisista tekoälyjärjestelmistä älykkäämpiä yhdistämällä teknisen tietämyksen syvälliseen ymmärrykseen luonnollisesta kielestä, sanastosta ja kontekstista, jotta saadaan käyttökelpoisia tuotoksia, jotka vaativat minimaalisia korjauksia.

Generatiivisen tekoälyn perusmallit ovat suuria kielimalleja (LLM), jotka on rakennettu muuntaja-arkkitehtuureihin, syväoppimismalleihin, jotka käsittelevät syöttötietoja kerralla eikä järjestyksessä. Tämä tekee niistä erityisen hyödyllisiä esimerkiksi kielikäännös- ja tekstinluontitehtävissä. LLM:t sisältävät kaikki tiedot, joita tekoälyjärjestelmä tarvitsee.

Generatiivisen tekoälyn mallit käyttävät muuntaja-arkkitehtuureja ymmärtääkseen kielen monimutkaisuuksia ja prosessoidakseen suuria määriä dataa neuroverkkojen kautta. Tekoälykehotteiden suunnittelu muokkaa mallin tuotosta ja varmistaa, että tekoälyjärjestelmä reagoi mielekkäästi ja johdonmukaisesti.

Mallit käyttävät useita taktiikoita tehokkaiden vastausten generoimiseksi:

• Tokenisointi: Tekstin murtaminen pienempiin osiin helpottaa analysointia ja auttaa koneita ymmärtämään paremmin ihmisen kieltä
• Malliparametrien viritys: Esiopetetun mallin parametrien pitäminen samoina laskentakuormituksen vähentämiseksi
• Top-k-otanta: rajataan tulosteen seuraavan sanan valinta vain todennäköisimpiin vaihtoehtoihin ennustetun todennäköisyyden perusteella, mikä auttaa ylläpitämään vastauskontekstia ja johdonmukaisuutta

Generatiiviset tekoälymallit voivat tuottaa monimutkaisia vastauksia luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) ansiosta. NLP on tekoälyn ala, joka keskittyy tietokoneiden ja ihmisten väliseen vuorovaikutukseen luonnollisen kielen avulla, jonka avulla koneet ymmärtävät, tulkitsevat ja tuottavat ihmisen kieltä.

Datatieteen valmistelut, muuntaja-arkkitehtuurit ja koneoppimisalgoritmit mahdollistavat näiden mallien kielen ymmärtämisen ja massiivisten tietojoukkojen käytön tekstin tai kuvien luomiseen. Tekstistä kuvaksi -malleissa käytetään LLM:ää ja vakaata diffuusiota, joka luo kuvia tekstikuvauksista.

Kehotteen suunnittelun käyttötapaukset

Generatiivisen tekoälyn parempi saatavuus mahdollistaa sen, että yritykset voivat tutkia reaalimaailman ongelmanratkaisua nopean suunnittelun avulla:

Terveydenhuolto

Insinööreillä on ratkaiseva rooli ohjeistettaessa tekoälyjärjestelmiä tiivistämään lääketieteellistä tietoa ja kehittämään hoitosuunnitelmia. Tehokkaiden kehotteiden avulla tekoälymallit voivat käsitellä potilastietoja tarkasti, mikä johtaa tarkkoihin ja tarkkoihin kliinisiin suosituksiin.

Markkinointi

Prompt suunnittelu auttaa nopeuttamaan sisällön luomista, vähentämään kustannuksia ja aikaa tuotantoon. Se auttaa myös idean luomisessa, personoinnissa ja kaikentyyppisten toimitusten laatimisessa.

Ohjelmistokoodaus

Copilotit hyödyntävät nopean suunnittelun voimaa kirjoittaa koodia nopeammin antamalla ehdotuksia myöhemmille koodauslinjoille, mikä virtaviivaistaa ohjelmistokehityksen dynamiikkaa.

Kyberturvallisuus

Datatutkijat ja kenttäasiantuntijat käyttävät tekoälyä jäljittelemään kyberhyökkäyksiä ja tekemään vahvempia puolustussuunnitelmia. Kehotteiden luominen tekoälymalleja varten voi auttaa löytämään ohjelmiston heikkouksia.

Ohjelmistotekniikka

Prompt insinöörit voivat tehokkaasti generoida koodikatkelmia ja yksinkertaistaa muita monimutkaisia tehtäviä generatiivisilla tekoälyjärjestelmillä, jotka on koulutettu useilla ohjelmointikielillä. Tietyillä kehotteilla kehittäjät automatisoivat koodauksen ja virheiden virheenpoiston, suunnittelevat API-integraatiot manuaalisten tehtävien vähentämiseksi ja luovat API-pohjaisia työnkulkuja tietoputkien hallintaa ja resurssien parempaa kohdentamista varten.

Chatbotit

Chatbot-kehittäjät laativat tehokkaita kehotteita, joilla varmistetaan, että tekoälyjärjestelmät ymmärtävät käyttäjäkyselyt ja tarjoavat merkityksellisiä, kontekstuaalisesti relevantteja vastauksia reaaliajassa.

Mitä taitoja nopea insinööri tarvitsee?

Suurilla teknologiayrityksillä on tällä hetkellä kysyntää seuraaville insinööreille:

• Luo uusi sisältö
• Osoita monimutkaiset kyselyt
• Varmista, että kehotteet sieppaavat relevantit tiedot
• Hienosäätökehotteet parantavat tarkkuutta
• Paranna konekäännöstä ja luonnollisen kielen käsittelytehtäviä
• Arvioi generoidun tulostuksen laatua ja tarkenna kehotteita vastaavasti

Taitokehotteen insinöörien on menestyttävä muun muassa seuraavasti:

• Tieto siitä, miten LLM toimii
• Vahva viestintä teknisten konseptien tehokkaaseen selittämiseen
• Ohjelmointitaito, erityisesti Python
• Vahva käsitys tietorakenteista ja algoritmeista

Ydinosaaminen on englannin kielen johtaminen, joka on ensisijainen kieli generatiivisten tekoälymallien kouluttamisessa. Kehotteiden suunnittelijat perehtyvät syvälle sanastoon, vivahteisiin, lauseisiin, kontekstiin ja kielitieteeseen ja suunnittelevat kehotteet, jotka ohjaavat tarkasti tekoälyvastauksia. Ohjeistettiinpa mallia luomaan koodi, ymmärtämään taidehistoriaa kuvan luontia varten tai sopeutumaan erilaisiin kerronnallisiin tyyleihin kielitehtäviä varten, kehottavat insinöörit räätälöimään kehotteensa huolellisesti haluttujen tulosten saavuttamiseksi.

Usein kysytyt kysymykset

Mitä ovat neuroverkot?

Neuraaliverkot ovat laskennallisia malleja, joissa solmut on ryhmitelty yhteen kuten neuronit biologisissa aivoissa. Ne mahdollistavat nopean, rinnakkaisen signaalinkäsittelyn, joka parantaa kuvioiden tunnistusta ja syvää oppimista.

Mikä on ensisijainen sisältö?

Ensisijainen sisältö muodostaa perustan mahdollisille vuorovaikutuksille, viestinnälle tai toimille, joita generatiivinen tekoälymalli toteuttaa tai ehdottaa. Kehoteinsinöörit antavat nämä raakatiedot, ja malli kerää, analysoi ja käsittelee niitä eri sovelluksia varten.