Ποια είναι τα βασικά στοιχεία της προτροπής;

Μια προτροπή είναι η είσοδος ή η εντολή που δίνεται σε ένα σύστημα ΑΙ που το καθοδηγεί να εκτελέσει μια συγκεκριμένη εργασία ή να δημιουργήσει μια συγκεκριμένη απάντηση.

Ένας από τους απλούστερους τύπους προτροπών είναι μια βασική ερώτηση με μια μοναδική σωστή απάντηση, όπως:

Προτροπή: Ποιο είναι το μεγαλύτερο δάσος στον κόσμο;

Παραγωγή: Το μεγαλύτερο δάσος του κόσμου είναι το τροπικό δάσος του Αμαζονίου.

Μια ελαφρώς πιο σύνθετη προτροπή μπορεί να περιλαμβάνει το αίτημα της τεχνητής νοημοσύνης να:

Προτροπή: Παρακαλώ δημιουργήστε μια λίστα με τα τρία μεγαλύτερα δάση, κατά σειρά της επιφάνειας τους.

Εξοδος:

1. Τροπικό δάσος Αμαζονίου - Νότια Αμερική
2. Τάιγκα ή Μπόρεαλ Φόρεστ - Βόρεια Αμερική, Ευρώπη και Ασία
3. Το τροπικό δάσος του Κονγκό - Κεντρική Αφρική

Οι υπενθυμίσεις υπαγορεύουν την ποιότητα των συγκεκριμένων εξόδων από τα παραγωγικά συστήματα ΑΙ. Η δημιουργία σταθερών υπενθυμίσεων που αποδίδουν σχετικά και χρησιμοποιήσιμα αποτελέσματα είναι το κλειδί για την επιτυχή χρήση του generative AI. Τα συστήματα AI βασίζονται στη βελτίωση των τεχνικών άμεσης μηχανικής για να μάθουν από διαφορετικά δεδομένα, να ελαχιστοποιήσουν τις μεροληψίες να μειώσουν τη σύγχυση και να παράγουν ακριβείς απαντήσεις.

Οι άμεσοι μηχανικοί δημιουργούν ερωτήματα που βοηθούν τα συστήματα AI να κατανοήσουν τη γλώσσα, την απόχρωση και την πρόθεση πίσω από μια προτροπή. Μια καλά σχεδιασμένη, λεπτομερής προτροπή επηρεάζει σημαντικά την ποιότητα του περιεχομένου που παράγεται από την ΑΙ, είτε πρόκειται για εικόνες, κώδικα, συνόψεις δεδομένων ή κείμενο.

Οι αποτελεσματικές υπενθυμίσεις γεφυρώνουν το χάσμα μεταξύ ανεπεξέργαστων ερωτημάτων και σημαντικών απαντήσεων ΑΙ. Οι άμεσοι μηχανικοί τελειοποιούν τις οδηγίες για να βελτιώσουν την ποιότητα και τη συνάφεια των αποτελεσμάτων του μοντέλου, αντιμετωπίζοντας τόσο τις συγκεκριμένες όσο και τις γενικές ανάγκες. Αυτή η διαδικασία μειώνει την ανάγκη για χειροκίνητη αναθεώρηση και επεξεργασία μετά την παραγωγή, εξοικονομώντας χρόνο και προσπάθεια για την επίτευξη των επιθυμητών αποτελεσμάτων.

Προτρεπτικά παραδείγματα μηχανικής

Οι χρήστες αλληλεπιδρούν με μοντέλα παραγωγικού ΑΙ μέσω υπενθυμίσεων κειμένου. Τα μοντέλα προβλέπουν την επόμενη σειρά λέξεων με βάση το προηγούμενο κείμενο. Σκεφτείτε να ρωτήσετε «Ποιο είναι το πρώτο πράγμα που σκέφτεστε όταν λέω <προτροπή>;» Για παράδειγμα, η υπενθύμιση με τις αρχικές λέξεις ενός γνωστού εισαγωγικού ή φράσης επιτρέπει στο μοντέλο να συνεχίσει με ακρίβεια το κείμενο:

Υπενθύμιση: Η χλόη είναι

Έξοδος: πράσινο.

Οι πιο εμπλεκόμενοι προτρέπουν να δουλέψουν με τον ίδιο τρόπο, καθώς το μοντέλο ανταποκρίνεται με την ιδέα του για την πιο πιθανή απάντηση. Οι τεχνικές άμεσης μηχανικής βοηθούν το σύστημα AI να κατανοήσει καλύτερα τα αιτήματα και τις οδηγίες, βελτιώνοντας την ποιότητα των εξόδων μοντέλων.

Ποιες είναι μερικές βασικές μέθοδοι προώθησης;

Προτροπή με μηδενική λήψη

Αυτό περιλαμβάνει την παροχή στο μοντέλο μιας άμεσης εργασίας χωρίς να παρέχει παραδείγματα ή πλαίσιο. Υπάρχουν διάφοροι τρόποι για να χρησιμοποιήσετε αυτή τη μέθοδο:

• Ερώτηση: Αυτό ζητά μια συγκεκριμένη απάντηση και είναι χρήσιμο για την απόκτηση απλών, πραγματικών απαντήσεων. Παράδειγμα: Ποιες είναι οι κύριες αιτίες της κλιματικής αλλαγής;
• Οδηγία: Αυτό κατευθύνει την ΑΙ να εκτελέσει μια συγκεκριμένη εργασία ή να παρέχει πληροφορίες σε συγκεκριμένη μορφή. Είναι αποτελεσματικό για τη δημιουργία δομημένων απαντήσεων ή την ολοκλήρωση καθορισμένων εργασιών. Παράδειγμα: Απαριθμήστε τις πέντε σημαντικότερες επιπτώσεις της κλιματικής αλλαγής στο περιβάλλον και δώστε μια σύντομη εξήγηση για το καθένα.

Η επιτυχία της μηδενικής λήψης εξαρτάται από τις συγκεκριμένες εργασίες που εκπαιδεύτηκε το μοντέλο για να αποδώσει καλά, εκτός από την πολυπλοκότητα της δεδομένης εργασίας.

Εξετάστε αυτό το παράδειγμα: Εξηγήστε πώς η αποψίλωση των δασών συμβάλλει στην κλιματική αλλαγή.

Είναι πιθανό η παραγόμενη απάντηση να είναι περίπου 2.000 λέξεις - πολύ μεγάλες και ευρείες για να είναι χρήσιμη αν χρειάζεστε μόνο μια πρόταση. Αν συμβαίνει αυτό, ήρθε η ώρα να τελειοποιήσετε την προσέγγιση με μια βολή ή με την παρότρυνση:

Ενός στιγμιότυπου υπενθύμιση

Αυτό παρέχει ένα μοναδικό παράδειγμα για να απεικονίσει την επιθυμητή μορφή απόκρισης ή στυλ, βοηθώντας στην καθοδήγηση του μοντέλου πιο αποτελεσματικά από την εντολή μηδενικής λήψης. Παράδειγμα:

Για παράδειγμα: Η καύση ορυκτών καυσίμων απελευθερώνει διοξείδιο του άνθρακα, το οποίο παγιδεύει τη θερμότητα στην ατμόσφαιρα, οδηγώντας στην υπερθέρμανση του πλανήτη.

Τώρα, εξηγήστε πώς η βιομηχανική γεωργία συμβάλλει στην κλιματική αλλαγή.

Προτροπή με στιγμιότυπο

Η προσέγγιση αυτή προσφέρει πολλαπλά παραδείγματα στο μοντέλο, ενισχύοντας την κατανόηση του έργου και του αναμενόμενου αποτελέσματος. Είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για πιο περίπλοκα ερωτήματα ή για τη δημιουργία διαφοροποιημένων απαντήσεων. Παράδειγμα:

Δοθέντα παραδείγματα:

• Η καύση ορυκτών καυσίμων σε οχήματα απελευθερώνει αέρια θερμοκηπίου, αυξάνοντας τις ατμοσφαιρικές θερμοκρασίες.
• Η αποψίλωση μειώνει τον αριθμό των δέντρων που μπορούν να απορροφήσουν διοξείδιο του άνθρακα, εντείνοντας την υπερθέρμανση του πλανήτη.
• Η βιομηχανική γεωργία παράγει μεθάνιο από την κτηνοτροφία, συμβάλλοντας στο φαινόμενο του θερμοκηπίου.

Τώρα, περιγράψτε πώς η αστικοποίηση επηρεάζει την κλιματική αλλαγή.

Τεχνικές άμεσης μηχανικής

Οι προηγμένες τεχνικές προτροπής βοηθούν τα εργαλεία δημιουργικής ΑΙ να αντιμετωπίσουν σύνθετες εργασίες με μεγαλύτερη επιτυχία. Οι άμεσοι μηχανικοί χρησιμοποιούν τις ακόλουθες τεχνικές για την ταχύτητα και την αποδοτικότητα:

• Θεματοποίηση: Παροχή πληροφοριών υποβάθρου εντός της υπενθύμισης για να βοηθήσει το μοντέλο να κατανοήσει καλύτερα το θέμα. Παράδειγμα: Δεδομένου ότι η παγκόσμια θερμοκρασία έχει αυξηθεί κατά 1,2 βαθμούς Κελσίου από τους προ-βιομηχανικούς χρόνους, συζητήστε τις πιθανές επιπτώσεις στα πολικά καλύμματα πάγου.
• Ανάθεση ρόλου: Καθοδήγηση του μοντέλου να ανταποκρίνεται ως συγκεκριμένος τύπος ειδικού ή με συγκεκριμένο στυλ. Παράδειγμα: Ως περιβαλλοντικός επιστήμονας, εξηγήστε τη σχέση μεταξύ των εκπομπών αερίων του θερμοκηπίου και της κλιματικής αλλαγής.
• Γρήγορη έγχυση: Παρεμβάλλοντας συγκεκριμένες οδηγίες που επηρεάζουν το μοντέλο για να παραγάγουν τα επιθυμητά αποτελέσματα από μια συγκεκριμένη άποψη, διατηρώντας τη συνάφεια και την ακρίβεια. Παράδειγμα: Εξηγήστε τις αιτίες της κλιματικής αλλαγής. Επίσης, υπενθυμίζουν στον αναγνώστη να μειώσει το αποτύπωμα άνθρακα χρησιμοποιώντας ανανεώσιμες πηγές ενέργειας.
• Διαδοχικές προτροπές: Σπάζοντας τα σύνθετα ερωτήματα σε μικρότερα, διαχειρίσιμα μέρη για να εξασφαλιστεί η σαφήνεια και το βάθος. Παράδειγμα: Πρώτον, περιγράψτε τις κύριες πηγές εκπομπών μεθανίου. Στη συνέχεια, εξηγήστε πώς αυτές οι πηγές συμβάλλουν στην κλιματική αλλαγή.
• Συγκριτικές προτροπές: Ζητώντας από το μοντέλο να συγκρίνει και να αντιπαραβάλει διαφορετικές πτυχές ενός θέματος για να παρέχει μια ισορροπημένη προοπτική στην απάντηση. Παράδειγμα: Συγκρίνετε τον αντίκτυπο της υιοθέτησης των ανανεώσιμων πηγών ενέργειας στη μείωση του αποτυπώματος άνθρακα στις ανεπτυγμένες χώρες έναντι των αναπτυσσόμενων χωρών.
• Υποθετικά σενάρια: Χρήση σεναρίων what-if για διερεύνηση πιθανών αποτελεσμάτων ή συνεπειών. Παράδειγμα: Τι θα συμβεί αν όλες οι χώρες υιοθέτησαν ουδέτερες ως προς τον άνθρακα πολιτικές έως το 2030; Πώς θα επηρέαζε αυτό τις παγκόσμιες τάσεις της θερμοκρασίας;
• Ενσωμάτωση σχολίων: Παροχή σχολίων σχετικά με προηγούμενες απαντήσεις για τη βελτίωση και βελτίωση των επακόλουθων αποτελεσμάτων του μοντέλου. Παράδειγμα: Νωρίτερα, αναφέρατε ότι η αποψίλωση των δασών συμβάλλει σημαντικά στην κλιματική αλλαγή. Μπορείτε τώρα να αναλύσετε συγκεκριμένες πρακτικές αποψίλωσης των δασών που έχουν τον μεγαλύτερο αντίκτυπο;
• Προτροπή αλυσίδας σκέψης: Ενθάρρυνση του συστήματος ΑΙ να αρθρώσει τη διαδικασία συλλογισμού βήμα-βήμα. Παράδειγμα: Εξηγήστε πώς οι βιομηχανικές δραστηριότητες συμβάλλουν στην κλιματική αλλαγή. Ξεκινήστε με την εξόρυξη πρώτων υλών, στη συνέχεια συζητήστε τη διαδικασία παραγωγής και, τέλος, τις εκπομπές από τα τελικά προϊόντα.
• Αυτοσυνέπεια: Δημιουργία πολλαπλών απαντήσεων στην ίδια προτροπή και επιλογή της πιο συνεπούς απάντησης. Παράδειγμα: Ποιες είναι οι κύριες αιτίες της υπερθέρμανσης του πλανήτη; Δώστε τρεις διαφορετικές απαντήσεις και, στη συνέχεια, προσδιορίστε τους κοινούς παράγοντες μεταξύ τους.
• Δέντρο των σκέψεων: Διερεύνηση διαφορετικών γραμμών συλλογισμού ή λύσεων σε ένα πρόβλημα. Παράδειγμα: Εξετάστε τρεις στρατηγικές για τη μείωση των εκπομπών άνθρακα: ανανεώσιμες πηγές ενέργειας, δέσμευση άνθρακα και αναδάσωση. Συζητήστε τα υπέρ και τα κατά κάθε προσέγγισης.
• Δημιουργία ενισχυμένης ανάκτησης: Βελτίωση απαντήσεων με πληροφορίες που ανακτήθηκαν από εξωτερικές βάσεις δεδομένων ή έγγραφα. Παράδειγμα: Με βάση την τελευταία έκθεση της Διακυβερνητικής Επιτροπής για την Αλλαγή του Κλίματος, συνοψίζονται οι προβλεπόμενες επιπτώσεις της κλιματικής αλλαγής στην παγκόσμια στάθμη της θάλασσας.
• Αυτόματη συλλογιστική και χρήση εργαλείων: Καθοδήγηση του συστήματος AI να χρησιμοποιεί εξωτερικά εργαλεία ή σύνολα δεδομένων για να υποστηρίζει τις απαντήσεις του. Παράδειγμα: Χρησιμοποιήστε τα δεδομένα της Εθνικής Ωκεανικής και Ατμοσφαιρικής Διαχείρισης για να αναλύσετε την τάση στις παγκόσμιες θερμοκρασίες τα τελευταία 50 χρόνια και να εξηγήσετε τα ευρήματα.
• Προτροπή γραφήματος: Χρήση δομημένων δεδομένων με τη μορφή γραφημάτων ή δικτύων για την ενημέρωση των απαντήσεων. Παράδειγμα: Με βάση το γράφημα των παγκόσμιων εκπομπών άνθρακα ανά τομέα, συζητήστε ποιοι τομείς χρειάζονται τις πιο επείγουσες μεταρρυθμίσεις για την επίτευξη των στόχων για το κλίμα.
• Προτροπή πολυτροπικής αλυσίδας σκέψης: Ενσωμάτωση πολλαπλών τύπων δεδομένων όπως κείμενο, εικόνες και γραφικά σε μια προτροπή για την ενίσχυση της συλλογιστικής του μοντέλου. Παράδειγμα: Αναλύστε το παρεχόμενο γράφημα που δείχνει τα επίπεδα CO2 κατά τον προηγούμενο αιώνα και εξηγήστε πώς αυτές οι αλλαγές συσχετίζονται με τις παγκόσμιες τάσεις της θερμοκρασίας που εμφανίζονται στη φωτογραφία.

Η προτροπή είναι κάτι από μια τέχνη (μέσα σε έναν τεχνικό κλάδο) που τελειοποιείται και βελτιώνεται με την πάροδο του χρόνου με τον πειραματισμό και την εμπειρία. Εξετάστε αυτές τις τακτικές για τα καλύτερα αποτελέσματα:

• Δώστε συγκεκριμένες οδηγίες. Δεν αφήνουν περιθώρια παρερμηνείας και περιορίζουν το εύρος των λειτουργικών δυνατοτήτων.
• Χρωματίστε μια εικόνα με λέξεις. Χρήση συγκρίσιμων συγκρίσεων.
• Ενισχύστε το μήνυμα. Μπορεί να υπάρχουν περιπτώσεις όπου το μοντέλο χρειάζεται επαναλαμβανόμενες οδηγίες. Παρέχετε την κατεύθυνση στην αρχή και το τέλος μιας υπενθύμισης.
• Παραγγείλετε την προτροπή λογικά. Η σειρά των πληροφοριών επηρεάζει τα αποτελέσματα. Τοποθετώντας οδηγίες στην αρχή μιας υπενθύμισης, όπως η καθοδήγηση του μοντέλου σε "συνοψίστε τα ακόλουθα" μπορεί να αποφέρει διαφορετικά αποτελέσματα από την τοποθέτηση της οδηγίας στο τέλος και ζητώντας το μοντέλο να "συνοψίσει τα παραπάνω". Η σειρά των παραδειγμάτων εισόδου μπορεί επίσης να επηρεάσει τα αποτελέσματα, καθώς υπάρχει προκατάληψη ορθότητας στα μοντέλα.
• Εισάγετε εναλλακτική επιλογή για το μοντέλο. Εάν προσπαθεί να επιτύχει μια ανατεθειμένη εργασία, προτείνετε μια εναλλακτική διαδρομή. Για παράδειγμα, όταν υποβάλλετε ένα ερώτημα πάνω από το κείμενο, συμπεριλαμβανομένης μιας δήλωσης όπως "απάντηση με 'δεν βρέθηκε' όταν δεν υπάρχει απάντηση" μπορεί να εμποδίσει το μοντέλο να δημιουργήσει λανθασμένες απαντήσεις.

Οφέλη της άμεσης μηχανικής

Ένα από τα κύρια πλεονεκτήματα της άμεσης εφαρμοσμένης μηχανικής είναι η ελάχιστη αναθεώρηση και η προσπάθεια που απαιτούνται μετά από να παραγάγει τα αποτελέσματα. Τα αποτελέσματα που τροφοδοτούνται με AI μπορεί να διαφέρουν ως προς την ποιότητα, συχνά χρειάζονται επανεξέταση από ειδικούς και επανεργασία. Ωστόσο, οι καλογραμμένες υπενθυμίσεις βοηθούν στο να διασφαλιστεί ότι η έξοδος της τεχνητής νοημοσύνης αντικατοπτρίζει την αρχική πρόθεση, μειώνοντας την εκτεταμένη εργασία μετεπεξεργασίας.

Άλλα αξιοσημείωτα οφέλη της άμεσης μηχανικής περιλαμβάνουν:

• Αποτελεσματικότητα στις μακροπρόθεσμες αλληλεπιδράσεις AI, καθώς η AI εξελίσσεται μέσω της συνεχούς χρήσης
• Καινοτόμος χρήση της τεχνητής νοημοσύνης που υπερβαίνει τον αρχικό σχεδιασμό και τον σκοπό της
• Μελλοντική θωράκιση καθώς τα συστήματα AI αυξάνουν το μέγεθος και την πολυπλοκότητα

Επιχειρηματικά οφέλη της άμεσης μηχανικής

Η άμεση μηχανική φέρνει επίσης οφέλη στις καθημερινές επιχειρηματικές λειτουργίες, όπως:

• Βελτιωμένη λήψη αποφάσεων χάρη στις πληροφορίες που υποστηρίζονται από την AI που προωθούν τη στρατηγική επιχειρηματική ανάπτυξη
• Εξατομικευμένα customer experiences μέσω προσαρμοσμένων απαντήσεων και απρόσκοπτων αλληλεπιδράσεων
• Βελτιστοποιημένη κατανομή πόρων που εξοικονομεί υπολογιστικούς πόρους και μειώνει το κόστος
• Αυξημένη προσαρμοστικότητα σε απαιτήσεις συγκεκριμένου κλάδου, μεγιστοποιώντας την αξία της υλοποίησης AI
• Δεοντολογικές πρακτικές τεχνητής νοημοσύνης που αντιμετωπίζουν την μεροληψία και συμβάλλουν στη διασφάλιση της δικαιοσύνης εντός των συστημάτων γενετικής τεχνητής νοημοσύνης, προωθώντας την συμμετοχικότητα και τα πιο δίκαια αποτελέσματα στις επιχειρήσεις και την κοινωνία

Πώς η άμεση μηχανική βελτιώνει τα συστήματα παραγωγικού ΑΙ;

Η αποτελεσματική άμεση μηχανική καθιστά τα συστήματα παραγωγικού ΑΙ εξυπνότερα συνδυάζοντας τις τεχνικές γνώσεις με μια βαθιά κατανόηση της φυσικής γλώσσας, του λεξιλογίου και του πλαισίου για να αποδώσουν χρησιμοποιήσιμα αποτελέσματα που απαιτούν ελάχιστες αναθεωρήσεις.

Τα μοντέλα θεμελίωσης που τροφοδοτούν το παραγωγικό AI είναι μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs) που βασίζονται σε αρχιτεκτονικές μετασχηματιστών, μοντέλα βαθιάς μάθησης που επεξεργάζονται δεδομένα εισόδου όλα ταυτόχρονα αντί σε μια αλληλουχία. Αυτό τα καθιστά ιδιαίτερα χρήσιμα για εργασίες όπως η μετάφραση γλώσσας και η δημιουργία κειμένου. Τα LLMs περιέχουν όλες τις πληροφορίες που χρειάζεται το σύστημα AI.

Τα μοντέλα γενετικής AI χρησιμοποιούν αρχιτεκτονικές μετασχηματιστών για να κατανοήσουν τις περιπλοκές της γλώσσας και να επεξεργαστούν μεγάλες ποσότητες δεδομένων μέσω νευρωνικών δικτύων. Η άμεση μηχανική ΑΙ διαμορφώνει την έξοδο του μοντέλου, διασφαλίζοντας ότι το σύστημα AI ανταποκρίνεται με νόημα και συνέπεια.

Υπάρχουν διάφορες τακτικές που χρησιμοποιούν τα μοντέλα για να δημιουργήσουν αποτελεσματικές απαντήσεις:

• Διακριτικό: Σπάζοντας κείμενο σε μικρότερα μέρη για ευκολότερη ανάλυση, βοηθώντας τις μηχανές να κατανοήσουν καλύτερα την ανθρώπινη γλώσσα
• Συντονισμός παραμέτρων μοντέλου: Διατήρηση των παραμέτρων ενός προεκπαιδευμένου μοντέλου το ίδιο για τη μείωση του φορτίου υπολογισμού
• Δειγματοληψία Top-k: Περιορισμός της επιλογής της επόμενης λέξης της εξόδου μόνο στις πιο πιθανές επιλογές με βάση την προβλεπόμενη πιθανότητα, βοηθώντας στη διατήρηση του πλαισίου απόκρισης και της συνοχής

Τα μοντέλα δημιουργικής AI μπορούν να παράγουν σύνθετες απαντήσεις χάρη στην επεξεργασία της φυσικής γλώσσας (NLP). Το NLP είναι ένα πεδίο της AI που επικεντρώνεται στην αλληλεπίδραση μεταξύ υπολογιστών και ανθρώπων μέσω της φυσικής γλώσσας που επιτρέπει στις μηχανές να κατανοούν, να ερμηνεύουν και να παράγουν ανθρώπινη γλώσσα.

Οι προετοιμασίες της επιστήμης των δεδομένων, οι αρχιτεκτονικές μετασχηματιστών και οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης επιτρέπουν σε αυτά τα μοντέλα να κατανοούν τη γλώσσα και να χρησιμοποιούν μαζικά σύνολα δεδομένων για τη δημιουργία κειμένου ή εικόνων. Τα μοντέλα text-to-image χρησιμοποιούν ένα LLM μαζί με σταθερή διάχυση, η οποία δημιουργεί εικόνες από περιγραφές κειμένου.

Γρήγορες περιπτώσεις χρήσης εφαρμοσμένης μηχανικής

Η αυξημένη προσβασιμότητα της παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης επιτρέπει στις εταιρείες να εξερευνήσουν την επίλυση προβλημάτων στον πραγματικό κόσμο μέσω της άμεσης μηχανικής:

Υγειονομική Περίθαλψη

Οι άμεσοι μηχανικοί διαδραματίζουν σημαντικό ρόλο στην καθοδήγηση των συστημάτων να συνοψίζουν τα ιατρικά δεδομένα και να αναπτύσσουν σχέδια θεραπείας. Οι αποτελεσματικές υπενθυμίσεις επιτρέπουν στα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης να επεξεργάζονται τα δεδομένα των ασθενών με ακρίβεια, οδηγώντας σε διορατικές και ακριβείς κλινικές συστάσεις.

Μάρκετιγκ

Η γρήγορη εφαρμοσμένη μηχανική βοηθά στη δημιουργία περιεχομένου ταχύτητας, κόβοντας το κόστος και το χρόνο στην παραγωγή. Βοηθά επίσης στη δημιουργία ιδεών, την εξατομίκευση και τη σύνταξη όλων των τύπων παραδοτέων.

Κωδικοποίηση λογισμικού

Οι Copilots αντλούν από τη δύναμη της άμεσης μηχανικής για να γράψουν κώδικα με μεγαλύτερη ταχύτητα παρέχοντας προτάσεις στο σημείο για επακόλουθες γραμμές κωδικοποίησης, βελτιστοποιώντας τη δυναμική της ανάπτυξης λογισμικού.

Κυβερνοασφάλεια

Οι επιστήμονες δεδομένων και οι ειδικοί πεδίου χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για να μιμηθούν τις κυβερνοεπιθέσεις και να κάνουν ισχυρότερα αμυντικά σχέδια. Η δημιουργία υπενθυμίσεων για μοντέλα ΑΙ μπορεί να βοηθήσει στην εύρεση αδυναμιών στο λογισμικό.

Μηχανική λογισμικού

Οι άμεσοι μηχανικοί μπορούν να δημιουργήσουν αποτελεσματικά snippets κώδικα και να απλοποιήσουν άλλες περίπλοκες εργασίες με συστήματα generative AI που εκπαιδεύονται σε πολλαπλές γλώσσες προγραμματισμού. Με συγκεκριμένες υπενθυμίσεις, οι προγραμματιστές αυτοματοποιούν την κωδικοποίηση και τη διόρθωση σφαλμάτων, σχεδιάζουν ενοποιήσεις API για να μειώσουν τις μη αυτόματες εργασίες και να δημιουργήσουν ροές εργασίας βάσει API για να ελέγξουν τους αγωγούς δεδομένων και να κατανείμουν καλύτερα τους πόρους.

Chatbots

Οι προγραμματιστές Chatbot δημιουργούν αποτελεσματικές υπενθυμίσεις για να διασφαλίσουν ότι τα συστήματα AI κατανοούν τα ερωτήματα χρήστη και παρέχουν ουσιαστικές, σχετικές με το περιεχόμενο απαντήσεις σε πραγματικό χρόνο.

Ποιες δεξιότητες χρειάζεται ένας άμεσος μηχανικός;

Οι άμεσοι μηχανικοί είναι επί του παρόντος σε ζήτηση στις μεγάλες επιχειρήσεις τεχνολογίας για να:

• Δημιουργία νέου περιεχομένου
• Σύνθετα ερωτήματα διεύθυνσης
• Βεβαιωθείτε ότι οι υπενθυμίσεις αποτυπώνουν σχετικές πληροφορίες
• Προτροπές λεπτού συντονισμού για αυξημένη ακρίβεια
• Βελτιώστε τη μηχανική μετάφραση και τις εργασίες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας
• Αξιολογήστε την ποιότητα της παραγόμενης εξόδου και περιορίστε τις υπενθυμίσεις ανάλογα

Οι άμεσες δεξιότητες των μηχανικών πρέπει να είναι επιτυχείς περιλαμβάνουν:

• Κατανόηση του τρόπου με τον οποίο λειτουργούν τα LLM
• Ισχυρή επικοινωνία για την αποτελεσματική επεξήγηση τεχνικών εννοιών
• Επάρκεια στον προγραμματισμό, ειδικά Python
• Σταθερή κατανόηση δομών δεδομένων και αλγορίθμων

Μια βασική ικανότητα είναι η εντολή της αγγλικής γλώσσας, της κύριας γλώσσας για την εκπαίδευση μοντέλων δημιουργικής ΑΙ. Οι άμεσοι μηχανικοί εμβαθύνουν στο λεξιλόγιο, τις αποχρώσεις, τη διατύπωση, το πλαίσιο και τη γλωσσολογία για να σχεδιάσουν προτροπές που καθοδηγούν με ακρίβεια τις απαντήσεις της τεχνητής νοημοσύνης. Είτε καθοδηγώντας το μοντέλο για τη δημιουργία κώδικα, είτε κατανοώντας την ιστορία της τέχνης για τη δημιουργία εικόνας, είτε προσαρμόζοντας σε διάφορα αφηγηματικά στυλ για γλωσσικές εργασίες, οι μηχανικοί προτρέπουν τους μηχανικούς να προσαρμόσουν σχολαστικά τις εντολές τους για να επιτύχουν τα επιθυμητά αποτελέσματα.

Συχνές Ερωτήσεις

Τι είναι τα νευρωνικά δίκτυα;

Τα νευρωνικά δίκτυα είναι υπολογιστικά μοντέλα με κόμβους συγκεντρωμένους μαζί όπως οι νευρώνες σε ένα βιολογικό εγκέφαλο. Επιτρέπουν τη γρήγορη, παράλληλη επεξεργασία σημάτων που βελτιώνει την αναγνώριση σχεδίων και τη βαθιά μάθηση.

Τι είναι το κύριο περιεχόμενο;

Το πρωτεύον περιεχόμενο αποτελεί τη βάση για τυχόν αλληλεπιδράσεις, επικοινωνίες ή ενέργειες που αναλαμβάνει ή προτείνει το μοντέλο δημιουργικής AI. Οι άμεσοι μηχανικοί παρέχουν αυτά τα ακατέργαστα στοιχεία, και το μοντέλο συλλέγει, αναλύει, και το επεξεργάζεται για τις διάφορες εφαρμογές.