Mik a sürgetés alapjai?

Az adatkérés az AI-rendszernek adott bevitel vagy parancs, amely egy adott feladat elvégzésére vagy konkrét válasz generálására utasítja.

Az adatkérések egyik legegyszerűbb típusa egy alapvető kérdés egyedi helyes válasszal, például:

Prompt: Mi a világ legnagyobb erdeje?

Kimenet: A világ legnagyobb erdeje az Amazonas esőerdő.

Egy valamivel összetettebb azonnali intézkedéshez szükség lehet arra, hogy a mesterséges intelligenciát a következőkre kérje:

Prompt: Kérjük, állítson össze egy listát a három legnagyobb erdőről, azok területének sorrendjében.

Kivitel:

1. Amazonas esőerdő – Dél-Amerika
2. Taiga vagy Boreal Forest – Észak-Amerika, Európa és Ázsia
3. A kongói esőerdő - Közép-Afrika

Az adatkérések határozzák meg a generatív AI-rendszerekből származó specifikus kimenetek minőségét. A generatív AI sikeres használatának kulcsa olyan szilárd adatkérések létrehozása, amelyek releváns és használható eredményeket adnak. A generatív AI-rendszerek a gyors mérnöki technikák finomítására támaszkodnak, hogy tanuljanak a különböző adatokból, minimálisra csökkentsék az elfogultságot és pontos válaszokat adjanak.

Azonnali mérnökök olyan lekérdezéseket készíthetnek, amelyek segítenek az AI-rendszereknek megragadni a nyelvet, a kellemetlenséget és az adatkérés mögötti szándékot. A jól kidolgozott, alapos azonnali cselekvés jelentősen befolyásolja a mesterséges intelligencia által generált tartalom minőségét – legyen szó akár képekről, kódokról, adatösszegzésekről vagy szövegről.

A hatékony adatkérések áthidalják a nyers lekérdezések és az értelmes AI-válaszok közötti szakadékot. A gyors mérnökök finomhangolják az utasításokat a modellkimenetek minőségének és relevanciájának javítására, mind a sajátos, mind az általános igények kielégítése érdekében. Ez a folyamat csökkenti a manuális ellenőrzés és a generálás utáni szerkesztés szükségességét, és időt és energiát takarít meg a kívánt eredmények eléréséhez.

Példák az adatkérés konstrukciójára

A felhasználók szöveges adatkérések révén interakcióba lépnek a generatív AI-modellekkel. A modellek az előző szöveg alapján megjósolják a következő szósorozatot. Gondolj arra, hogy megkérdezed: „Mi az első dolog, amire gondolsz, amikor <prompt>-t mondok?” Például egy jól ismert idézet vagy kifejezés kezdő szavaival való felszólítás lehetővé teszi a modell számára, hogy pontosan folytassa a szöveget:

Prompt: A fű

Kimenet: zöld.

A jobban érintett adatkérések ugyanúgy működnek, ahogy a modell a legvalószínűbb válasz ötletével reagál. A prompt mérnöki technikák segítenek az AI-rendszernek jobban megérteni a kérelmeket és az utasításokat, javítva a modellkimenetek minőségét.

Melyek az alapvető adatkérési módszerek?

Zero-shot adatkérés

Ez azt jelenti, hogy a modell közvetlen feladatot kap, példák vagy kontextus megadása nélkül. Többféleképpen is használhatja ezt a módszert:

• Kérdés: Ez konkrét választ igényel, és hasznos az egyszerű, tényszerű válaszok megszerzéséhez. Példa: Melyek az éghajlatváltozás fő okai?
• Utasítás: Ez arra utasítja az MI-t, hogy végezzen el egy adott feladatot, vagy adjon meg információkat egy adott formátumban. Hatékony strukturált válaszok generálására vagy meghatározott feladatok elvégzésére. Példa: Sorolja fel az éghajlatváltozás környezetre gyakorolt öt legjelentősebb hatását, és mindegyikhez adjon rövid magyarázatot.

A nullás lövés sikere attól függ, hogy az adott feladat összetettsége mellett milyen konkrét feladatokra tanították a modellt, hogy jól teljesítsen.

Vegyük ezt a példát: magyarázzuk el, hogyan járul hozzá az erdőirtás az éghajlatváltozáshoz.

Lehetséges, hogy a generált válasz körülbelül 2000 szó lesz – túl hosszú és széles ahhoz, hogy hasznos legyen, ha csak egyetlen mondatra van szükséged. Ha ez a helyzet, akkor itt az ideje, hogy finomítsa a megközelítést egy vagy több felvételből álló adatkéréssel:

Egylövéses adatkérés

Ez egyetlen példával illusztrálja a kívánt válaszformátumot vagy -stílust, így hatékonyabban irányíthatja a modellt, mint a nullás felvétel. Példa:

Példa: A fosszilis tüzelőanyagok égetése szén-dioxidot bocsát ki, amely csapdába ejti a hőt a légkörben, ami globális felmelegedéshez vezet.

Most magyarázza el, hogy az ipari mezőgazdaság hogyan járul hozzá az éghajlatváltozáshoz.

Few-shot adatkérés

Ez a megközelítés több példát is kínál a modellnek, így jobban megérti a feladatot és a várt kimenetet. Különösen az összetettebb lekérdezések vagy árnyalt válaszok generálásakor hasznos. Példa:

Példák:

• A fosszilis tüzelőanyagok járművekben történő égetése üvegházhatású gázokat bocsát ki, ezzel növelve a légköri hőmérsékletet.
• Az erdőirtás csökkenti a szén-dioxid elnyelésére képes fák számát, ezzel fokozva a globális felmelegedést.
• Az ipari mezőgazdaság az állatállományból állít elő metánt, ami hozzájárul az üvegházhatáshoz.

Most írja le, hogyan befolyásolja az urbanizáció az éghajlatváltozást.

Prompt mérnöki technikák

A fejlett ösztönző technikák segítenek a generatív AI-eszközöknek az összetett feladatok sikeresebb kezelésében. A Prompt mérnökei a következő technikákat alkalmazzák a sebesség és a hatékonyság érdekében:

• Kontextualizáció: Háttér-információk megadása az adatkérésen belül, hogy a modell jobban megértse a témát. Példa: Tekintettel arra, hogy az iparosodás előtti idők óta a globális hőmérséklet 1,2 Celsius-fokkal emelkedett, beszélje meg a sarkvidéki jégsapkákra gyakorolt lehetséges hatásokat.
• Szerep-hozzárendelés: a modell utasítása arra, hogy adott típusú szakértőként vagy egy adott stílusban válaszoljon. Példa: Környezetvédelmi tudósként magyarázza el az üvegházhatású gázok kibocsátása és az éghajlatváltozás közötti kapcsolatot.
• Azonnali befecskendezés: Olyan speciális utasítások behelyezése, amelyek meghatározott szempontból befolyásolják a modellt a kívánt kimenetek előállítására, a relevancia és a pontosság fenntartása mellett. Példa: magyarázza el az éghajlatváltozás okait. Emlékeztesse továbbá az olvasót, hogy csökkentse szénlábnyomukat megújuló energiaforrások használatával.
• Szekvenciális adatkérések: Az összetett lekérdezések kisebb, kezelhető részekre bontása az egyértelműség és a mélység biztosítása érdekében. Példa: Először írja le a metánkibocsátás fő forrásait. Majd magyarázza el, hogy ezek a források hogyan járulnak hozzá az éghajlatváltozáshoz.
• Összehasonlító adatkérések: Kérje meg a modellt, hogy hasonlítsa össze és kontrasztolja egy témakör különböző aspektusait, hogy kiegyensúlyozott perspektívát biztosítson a válaszban. Példa: A megújuló energiaforrások alkalmazásának a szénlábnyom csökkentésére gyakorolt hatásának összehasonlítása a fejlett országokban és a fejlődő országokban.
• Feltételezett forgatókönyvek: what-if forgatókönyvek használata a lehetséges eredmények vagy következmények feltárására. Példa: Mi lenne, ha 2030-ra valamennyi ország szén-dioxid-semleges politikát fogadott el? Hogyan befolyásolná ez a globális hőmérsékleti trendeket?
• Visszajelzés beépítése: Visszajelzés a korábbi válaszokról a finomítás és a következő modellkimenetek javítása érdekében. Példa: Korábban említette, hogy az erdőirtás jelentős mértékben hozzájárul az éghajlatváltozáshoz. Ki tudná most fejteni az erdőirtás azon konkrét gyakorlatait, amelyek a legnagyobb hatással járnak?
• Gondolkodás láncolata: Ösztönözni kell az AI rendszert, hogy lépésről lépésre fogalmazza meg érvelési folyamatát. Példa: Magyarázza el, hogy az ipari tevékenységek hogyan járulnak hozzá az éghajlatváltozáshoz. Kezdje a nyersanyagok kinyerésével, majd beszélje meg a gyártási folyamatot és végül a késztermékek kibocsátását.
• Önkonzisztencia: Több válasz generálása ugyanarra az adatkérésre, és a legkonzisztensebb válasz kiválasztása. Példa: Melyek a globális felmelegedés elsődleges okai? Adjon meg három különböző választ, majd azonosítsa a közöttük lévő közös tényezőket.
• Gondolatok fája: Egy probléma különböző érvelési vagy megoldási irányainak feltárása. Példa: fontolja meg a szén-dioxid-kibocsátás csökkentésére irányuló három stratégiát: megújuló energia, szén-dioxid-leválasztás és újraerdősítés. Beszélje meg az egyes megközelítések előnyeit és hátrányait.
• Lekérés kibővített generálás: A válaszok bővítése külső adatbázisokból vagy dokumentumokból lehívott információkkal. Példa: Az Éghajlatváltozási Kormányközi Testület legutóbbi jelentése alapján összefoglalja az éghajlatváltozás globális tengerszintekre gyakorolt várható hatásait.
• Automatikus érvelés és eszközhasználat: A mesterséges intelligencia rendszer utasítása arra, hogy külső eszközöket vagy adathalmazokat használjon a válaszok alátámasztására. Példa: Használja a National Oceanic and Atmospheric Administration éghajlati adatait az elmúlt 50 év globális hőmérsékletének elemzéséhez, és magyarázza el az eredményeket.
• Grafikon adatkérés: Strukturált adatok használata gráfok vagy hálózatok formájában a válaszok tájékoztatására. Példa: A globális szén-dioxid-kibocsátás ágazatonkénti grafikonja alapján megvitatják, hogy mely ágazatoknak van szükségük a legsürgetőbb reformokra az éghajlat-politikai célok eléréséhez.
• Multimodális gondolatlánc-késztetés: Többféle adattípus, például szöveg, képek és grafikák integrálása egy adatkérésbe a modell érvelésének javítása érdekében. Példa: Elemezze a megadott grafikont, amely az elmúlt évszázad CO2-szintjét mutatja, és magyarázza el, hogy ezek a változások hogyan korrelálnak a fotón látható globális hőmérsékleti trendekkel.

A kihallgatás olyan művészet (egy technikai tudományágon belül), amely az idő múlásával kifinomult és továbbfejlesztett kísérletekkel és tapasztalatokkal. A legjobb eredmény érdekében vegye figyelembe ezeket a taktikákat:

• Adjon meg konkrét utasításokat. Nincs helye a félreértelmezésnek, és korlátozza a működési lehetőségek körét.
• Fess egy képet szavakkal. Használjon kapcsolódó összehasonlításokat.
• Erősítse meg az üzenetet. Előfordulhatnak olyan esetek, amikor a modellhez ismételt utasításokra van szükség. Adjon meg irányt az adatkérés elején és végén.
• Az adatkérés logikus sorrendje. Az információk sorrendje befolyásolja az eredményeket. Utasítások elhelyezése az adatkérés elején, például a modell utasítása a " összegzi a következő " különböző eredményeket hozhat, mint az utasítás elhelyezése a végén, és a modell „összegzése a fentiek összegzése”. A bemeneti példák sorrendje hatással lehet az eredményekre is, mivel a modellekben előfordul az újkori elfogultság.
• Tartalékbeállítás megadása a modellhez. Ha nehéz elérni egy hozzárendelt feladatot, javasoljon egy alternatív útvonalat. Ha például egy lekérdezést szövegre ír, például "válasz 'nem található' értékkel, ha nincs válasz" megakadályozhatja, hogy a modell hibás válaszokat generáljon.

Az azonnali mérnöki munka előnyei

Az azonnali tervezés egyik fő előnye a minimális revízió és erőfeszítés a kimenetek generálása után. A mesterséges intelligencia által támogatott eredmények minősége eltérő lehet, gyakran szakértői felülvizsgálatra és átdolgozásra van szükség. A jól megírt utasítások azonban segítenek biztosítani, hogy az AI kimenete tükrözze az eredeti szándékot, és csökkentse a kiterjedt utófeldolgozási munkát.

Az azonnali tervezés egyéb jelentős előnyei közé tartozik:

• Hatékonyság a hosszú távú MI kölcsönhatásokban, mivel a mesterséges intelligencia a folyamatos használat révén fejlődik
• A mesterséges intelligencia innovatív használata, amely túlmutat eredeti kialakításán és célján
• Időtállóság, mivel az MI-rendszerek mérete és összetettsége nő

Az azonnali mérnöki munka üzleti előnyei

Az azonnali tervezés a napi üzleti műveleteknek is előnyökkel jár, mint például:

• Jobb döntéshozatal az AI által biztosított elemzéseknek köszönhetően, amelyek ösztönzik a stratégiai üzleti növekedést
• Személyre szabott ügyfélélmény személyre szabott válaszokkal és zökkenőmentes interakciókkal
• Optimalizált erőforrás-elosztás, amely megtakarítja a számítási erőforrásokat és csökkenti a költségeket
• Nagyobb alkalmazkodóképesség az ágazatspecifikus követelményekhez, maximalizálva az MI-implementáció értékét
• Etikus mesterséges intelligencia gyakorlatok, amelyek foglalkoznak az elfogultsággal, és segítenek biztosítani a méltányosságot a generatív mesterséges intelligencia rendszerekben, előmozdítva az inkluzivitást és az igazságosabb eredményeket az üzleti életben és a társadalomban

Hogyan javítja az azonnali mérnöki munka a generatív AI-rendszereket?

A hatékony azonnali mérnöki munka intelligensebbé teszi a generatív AI-rendszereket azáltal, hogy kombinálja a műszaki tudást a természetes nyelv, a szókincs és a kontextus alapos megértésével, hogy olyan használható kimeneteket hozzon létre, amelyek minimális revíziókat igényelnek.

A generatív mesterséges intelligencia alapját képező alapmodellek nagy nyelvi modellek (LLM-ek), amelyek transzformátorarchitektúrákra épülnek, mély tanulási modellek, amelyek a bemeneti adatokat egyszerre dolgozzák fel, nem pedig sorozatban. Ez különösen hasznossá teszi őket olyan feladatoknál, mint a nyelvi fordítás és a szöveggenerálás. Az LLM-ek minden olyan információt tartalmaznak, amelyre az AI rendszernek szüksége van.

A generatív AI modellek transzformátor-architektúrákat használnak a nyelvi bonyolultságok megértésére és nagy mennyiségű adat feldolgozására neurális hálózatokon keresztül. Az AI-alapú azonnali mérnöki megoldások alakítják a modell kimenetét, biztosítva, hogy az AI-rendszer érdemben és koherensen reagáljon.

A modellek számos taktikát alkalmaznak a hatékony válaszok generálásához:

• Tokenizálás: A szöveg kisebb részekre törése a könnyebb elemzés érdekében, segítve a gépeket az emberi nyelv jobb megértésében
• Modellparaméter hangolása: Az előre betanított modell paramétereinek megtartása a számítási terhelés csökkentése érdekében
• Top-k mintavétel: a kimenet következő szavának kiválasztásának korlátozása az előre jelzett valószínűségen alapuló legvalószínűbb lehetőségekre, elősegítve a válaszkörnyezet és a koherencia fenntartását

A generatív AI-modellek a természetes nyelvi feldolgozásnak (NLP) köszönhetően komplex válaszokat adhatnak. Az NLP a mesterséges intelligencia egy olyan területe, amely a számítógépek és az emberek közötti interakcióra összpontosít a természetes nyelv révén, amely lehetővé teszi a gépek számára az emberi nyelv megértését, értelmezését és generálását.

Az adattudományos előkészületek, transzformátor-architektúrák és gépi tanulási algoritmusok lehetővé teszik, hogy ezek a modellek megértsék a nyelvet, és masszív adathalmazokat használjanak szövegek vagy képek létrehozásához. A szöveg-kép modellek LLM-et használnak a stabil diffúzióval együtt, amely szövegleírásokból hoz létre képeket.

Adatkérés konstrukciós használati esetekre

A generatív mesterséges intelligencia fokozott hozzáférhetősége lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy a valós problémamegoldást azonnali mérnöki munkával fedezzék fel:

Egészségügy

Az azonnali mérnökök döntő szerepet játszanak abban, hogy a mesterséges intelligencia rendszereket az orvosi adatok összefoglalására és kezelési tervek kidolgozására utasítsák. A hatékony utasítások lehetővé teszik, hogy az AI modellek pontosan dolgozzák fel a betegadatokat, ami alapos és pontos klinikai ajánlásokat eredményez.

Marketing

A Prompt Engineering segít felgyorsítani a tartalom létrehozását, a költségek és a gyártási idő csökkentését. Segít továbbá az ötletek generálásában, személyre szabásában és minden típusú szállítandó megszövegezésében.

Szoftverkódolás

A Copilots a gyors tervezés erősségére támaszkodik, hogy nagyobb sebességgel írjon kódot azáltal, hogy helyszíni javaslatokat ad a következő kódolási sorokhoz, egyszerűsítve a szoftverfejlesztés dinamikáját.

Kiberbiztonság

Az adattudósok és a helyszíni szakértők mesterséges intelligenciát használnak a kibertámadások utánzására és erősebb védelmi tervek kidolgozására. Az AI-modellekre vonatkozó adatkérések létrehozása segíthet megtalálni a szoftver gyenge pontjait.

Szoftverfejlesztés

A prompt mérnökök hatékonyan generálhatnak kódrészleteket, és leegyszerűsíthetik az egyéb bonyolult feladatokat a több programozási nyelven képzett generatív AI-rendszerekkel. A konkrét adatkérésekkel a fejlesztők automatizálják a kódolást és a hibakeresést, API-integrációkat terveznek a manuális feladatok számának csökkentése érdekében, valamint API-alapú munkafolyamatokat hoznak létre az adatfolyamok vezérlésére és az erőforrások jobb elosztására.

Csevegőrobotok

A Chatbot fejlesztői hatékony adatkéréseket készítenek annak biztosítására, hogy az AI-rendszerek megértsék a felhasználói lekérdezéseket, és valós időben érdemi, kontextusfüggő válaszokat adjanak.

Milyen készségekre van szüksége az azonnali mérnöknek?

Az azonnali mérnökök jelenleg nagy technológiai vállalatoknál a következők iránt érdeklődnek:

• Új tartalom létrehozása
• Összetett lekérdezések megszólítása
• Gondoskodjon arról, hogy az adatkérések releváns információkat rögzítsenek
• Az adatkérések finomhangolása a nagyobb pontosság érdekében
• A gépi fordítási és a természetes nyelvi feldolgozási feladatok bővítése
• A generált kimenet minőségének értékelése és az adatkérések finomítása

A készségekre felszólító mérnököknek sikeresnek kell lenniük:

• Az LLM-ek működésének megértése
• Erős kommunikáció a műszaki koncepciók hatékony magyarázatához
• Jártasság a programozásban, különösen a Python
• Adatstruktúrák és algoritmusok szilárd fogása

Az alapvető kompetencia az angol nyelv, a generatív AI-modellek oktatásának elsődleges nyelve. A gyors mérnökök mélyen belevetik magukat a szókincsekbe, árnyalatokba, kifejezésekbe, kontextusba és nyelvészetekbe, hogy a mesterséges intelligencia válaszait pontosan irányító terveket készítsenek. Akár kódgenerálásra utasítják a modellt, akár a képalkotás művészettörténetének megértését, akár a nyelvi feladatok különböző narratív stílusaihoz való alkalmazkodást, a mérnökök a kívánt eredmények elérése érdekében aprólékosan testre szabják az utasításaikat.

GYIK

Mik azok a neurális hálózatok?

A neurális hálózatok olyan számítási modellek, amelyekben a csomópontok egy biológiai agy neuronjaihoz hasonlóan csoportosulnak. Lehetővé teszik a gyors, párhuzamos jelfeldolgozást, amely javítja a minták felismerését és a mély tanulást.

Mi az elsődleges tartalom?

Az elsődleges tartalom képezi a generatív AI-modell által vállalt vagy javasolt interakciók, kommunikációk vagy műveletek alapját. Azonnali mérnökök adják meg ezeket a nyers adatokat, és a modell összegyűjti, elemzi és feldolgozza azokat különböző alkalmazásokhoz.