Hva er det grunnleggende med å spørre?

En ledetekst er inndata eller kommando gitt til et KI-system som instruerer det til å utføre en bestemt oppgave eller generere et bestemt svar.

En av de enkleste typene ledetekster er et grunnleggende spørsmål med et enkelt riktig svar, for eksempel:

Spør: Hva er verdens største skog?

Utgang: Verdens største skog er Amazonasregnskogen.

En litt mer kompleks ledetekst kan innebære å be AI om å:

Spør: Lag en liste over de tre største skogene, i rekkefølge etter deres overflateareal.

Utdata:

1. Hotell i nærheten av Amazon Rainforest - South America
2. Taiga eller Boreal Forest - Nord-Amerika, Europa og Asia
3. Hotell i nærheten av The Congo Rainforest - Central Africa

Ledetekster dikterer kvaliteten på spesifikke utdata fra generative KI-systemer. Oppretting av solide ledetekster som gir relevante og brukbare resultater, er nøkkelen til å bruke generativ KI. Generative AI-systemer er avhengige av å raffinere raske ingeniørteknikker for å lære fra ulike data, minimere biaser redusere forvirring og produsere nøyaktige svar.

Spør ingeniører lage spørringer som hjelper AI-systemer med å forstå språket, nyansen og hensikten bak en ledetekst. Et godt utformet, grundig forslag påvirker kvaliteten på KI-generert innhold – enten det er bilder, kode, datasammendrag eller tekst.

Effektive ledetekster bygger bro over gapet mellom råspørringer og meningsfulle KI-svar. Spør ingeniørene finjustere ledetekstene for å forbedre kvaliteten og relevansen av modellutganger, og adressere både spesifikke og generelle behov. Denne prosessen reduserer behovet for manuell gjennomgang og etter-generasjons redigering, og sparer tid og krefter for å oppnå ønskede resultater.

Be om konstruksjonseksempler

Brukere samhandler med generative KI-modeller via tekstledetekster. Modellene forutsier neste serie med ord basert på den forrige teksten. Tenk på å spørre “Hva er det første du tenker på når jeg sier <ledetekst>?” Hvis du for eksempel ber om startordene til et velkjent anførselstegn eller frase, kan modellen fortsette teksten nøyaktig:

Spør: Gresset er

Utdata: grønn.

Mer involvert ber om arbeid på samme måte, ettersom modellen reagerer med ideen om det mest sannsynlige svaret. Spør om konstruksjonsteknikker hjelper KI-systemet med å forstå forespørsler og instruksjoner bedre, og forbedrer kvaliteten på modellutdataene.

Hva er noen grunnleggende ledetekstmetoder?

Spørring om nullskudd

Dette innebærer å gi modellen en direkte oppgave uten å oppgi noen eksempler eller kontekst. Det finnes flere måter å bruke denne metoden på:

• Spørsmål: Dette ber om et bestemt svar og er nyttig for å få enkle, faktiske svar. Eksempel: Hva er de viktigste årsakene til klimaendringer?
• Instruksjon: Dette leder KI til å utføre en bestemt oppgave eller gi informasjon i et bestemt format. Den er effektiv for generering av strukturerte svar eller fullføring av definerte oppgaver. Eksempel: List opp de fem viktigste konsekvensene av klimaendringer på miljøet og gi en kort forklaring for hver.

Suksessen med null-skudd ledetekst avhenger av de spesifikke oppgavene modellen ble trent til å utføre godt, i tillegg til kompleksiteten av den gitte oppgaven.

Tenk på dette eksempelet: Forklar hvordan avskoging bidrar til klimaendringer.

Det er mulig at den genererte responsen vil være rundt 2000 ord – for lang og bred til å være nyttig hvis du bare trenger en enkelt setning. Hvis det er tilfelle, er det på tide å avgrense tilnærmingen med ett skudd eller few-shot ledetekst:

Forespørsler med ett skudd

Dette gir et enkelt eksempel for å illustrere det ønskede responsformatet eller -stilen, og hjelper til med å styre modellen mer effektivt enn null-skudd-ledetekst. Eksempel:

Gitt eksempel: Brennende fossile brensler frigjør karbondioksid, som fanger opp varme i atmosfæren, noe som fører til global oppvarming.

Nå, forklar hvordan industrielt jordbruk bidrar til klimaendringer.

Few-shot - ledetekst

Denne tilnærmingen gir flere eksempler på modellen, noe som forbedrer forståelsen av oppgaven og forventet resultat. Det er spesielt nyttig for mer komplekse spørringer eller å generere nyanserte svar. Eksempel:

Gitt eksempler:

• Forbrenningen av fossilt brensel i kjøretøy frigjør klimagasser, og øker atmosfæriske temperaturer.
• Avskoging reduserer antall trær som kan absorbere karbondioksid og intensivere global oppvarming.
• Industrielt jordbruk produserer metan fra husdyr, noe som bidrar til drivhuseffekten.

Nå, beskriv hvordan urbanisering påvirker klimaendringene.

Be om ingeniørteknikker

Avanserte ledetekstteknikker hjelper generative KI-verktøy med å håndtere komplekse oppgaver på en mer vellykket måte. Ledeteknikere bruker følgende teknikker for hastighet og effektivitet:

• Kontekstualisering: Gir bakgrunnsinformasjon i ledeteksten for å hjelpe modellen med å forstå emnet bedre. Eksempel: Gitt at den globale temperaturen har steget med 1,2 grader Celsius siden før-industriell tid, diskuterer den potensielle påvirkningen på polare iskapper.
• Rolletilordning: Instruerer modellen til å svare som en bestemt type ekspert eller i en bestemt stil. Eksempel: Som miljøforsker forklarer du sammenhengen mellom klimagassutslipp og klimaendringer.
• Prompt injeksjon: Sette inn spesifikke instruksjoner som påvirker modellen for å produsere ønskede utganger fra et bestemt synspunkt, samtidig som relevans og nøyaktighet opprettholdes. Eksempel: Forklar årsakene til klimaendringene. Påminn også leseren om å redusere karbonavtrykket sitt ved å bruke fornybare energikilder.
• Sekvensielle ledetekster: Bryt ned komplekse spørringer i mindre, håndterbare deler for å sikre klarhet og dybde. Eksempel: For det første beskriver du de viktigste kildene til metanutslipp. Forklar deretter hvordan disse kildene bidrar til klimaendringer.
• Sammenlignende ledetekster: Be modellen om å sammenligne og kontrastere ulike aspekter ved et emne for å gi et balansert perspektiv i svaret. Eksempel: Sammenlign effekten av bruk av fornybar energi på reduksjon av karbonfotavtrykk i utviklede land vs. utviklingsland.
• Hypotetiske scenarier: Ved hjelp av hva-hvis-scenarier for å utforske potensielle resultater eller konsekvenser. Eksempel: Hva om alle land vedtok karbonnøytrale retningslinjer innen 2030? Hvordan vil dette påvirke de globale temperaturtrendene?
• Integrering av tilbakemeldinger: Gi tilbakemelding på tidligere svar for å presisere og forbedre påfølgende modellutdata. Eksempel: Tidligere nevnte du at avskoging er en stor bidragsyter til klimaendringer. Kan du nå utdype bestemte avskogingspraksis som har størst innvirkning?
• Tenk på spørsmål: Oppmuntre AI-systemet til å formulere sin resonneringsprosess trinn for trinn. Eksempel: Forklar hvordan industrivirksomhet bidrar til klimaendringer. Begynn med utvinning av råvarer, og diskuter deretter produksjonsprosessen, og til slutt utslipp fra ferdige produkter.
• Selvkonsistens: Genererer flere svar på samme ledetekst og velger det mest konsistente svaret. Eksempel: Hva er de viktigste årsakene til global oppvarming? Oppgi tre forskjellige svar, og identifiser deretter de felles faktorene blant dem.
• Tre av tanker: Utforsking av ulike linjer av resonnement eller løsninger på et problem. Eksempel: Tenk på tre strategier for å redusere karbonutslipp: fornybar energi, karbonfangst og skogplanting. Diskuter fordeler og ulemper ved hver tilnærming.
• Hente-utvidet generering: Forbedrer svar med informasjon hentet fra eksterne databaser eller dokumenter. Eksempel: Basert på den siste rapporten fra FNs klimapanel, oppsummerer vi de forventede konsekvensene av klimaendringer på globalt havnivå.
• Automatisk resonnering og verktøybruk: Instruerer KI-systemet om å bruke eksterne verktøy eller datasett for å støtte svarene. Eksempel: Bruk klimadata fra National Oceanic and Atmospheric Administration til å analysere utviklingen i globale temperaturer de siste 50 årene og forklare funnene.
• Grafspørsmål: Bruke strukturerte data i form av grafer eller nettverk for å informere svar. Eksempel: Gitt grafen over globale karbonutslipp etter sektor, diskutere hvilke sektorer som trenger de mest presserende reformene for å oppnå klimamål.
• Multimodal tankekjede: Integrere flere typer data som tekst, bilder og grafikk i en ledetekst for å forbedre modellens resonnement. Eksempel: Analyser den angitte grafen som viser CO2-nivåer i løpet av det siste århundret, og forklar hvordan disse endringene korrelerer med de globale temperaturtrendene som er vist på bildet.

Spør er noe av en kunst (innenfor en teknisk disiplin) som er raffinert og forbedret over tid med eksperimentering og erfaring. Vurder disse taktikkene for å få de beste resultatene:

• Gi spesifikke instruksjoner. Ikke gi rom for feiltolkning og begrense omfanget av operasjonelle muligheter.
• Mal et bilde med ord. Bruk sammenligninger som kan relateres.
• Forsterk meldingen. Det kan være tilfeller der modellen trenger gjentatte instruksjoner. Angi retningen på begynnelsen og slutten av en ledetekst.
• Ordne ledeteksten logisk. Rekkefølgen på informasjonen påvirker resultatene. Plassere instruksjoner i begynnelsen av en ledetekst, for eksempel instruere modellen til " oppsummere følgende & quot; kan gi andre resultater enn å plassere instruksjonen på slutten og be om modellen "oppsummere ovenfor". Rekkefølgen av inndataeksempler kan også påvirke resultatene, da det finnes resistente skjevheter i modellene.
• Oppgi et reservealternativ for modellen. Hvis det sliter med å oppnå en tilordnet oppgave, foreslå en alternativ rute. Ved for eksempel å sende en spørring over tekst, inkludert en setning som " svar med 'ikke funnet' når det ikke finnes noe svar; kan hindre modellen i å generere feil svar.

Fordeler med rask ingeniørvirksomhet

En av de viktigste fordelene med rask engineering er minimal revisjon og innsats som kreves etter generering av utganger. KI-drevne resultater kan variere i kvalitet, og trenger ofte ekspertgjennomgang og etterbehandling. Men velskrevne ledetekster bidrar til å sikre at AI-utdataene gjenspeiler den opprinnelige hensikten, og kutter ned på omfattende etterbehandlingsarbeid.

Andre bemerkelsesverdige fordeler ved rask ingeniørvirksomhet inkluderer:

• Effektivitet i langsiktige AI-interaksjoner, etter hvert som KI utvikles gjennom fortsatt bruk
• Innovativ bruk av AI som går utover sitt opprinnelige design og formål
• Fremtidssikring etter hvert som KI-systemer øker i størrelse og kompleksitet

Forretningsfordeler ved rask konstruksjon

Ledeteksteknikk gir også fordeler til daglig forretningsdrift, for eksempel:

• Forbedret beslutningstaking takket være KI-drevet innsikt som fremmer strategisk forretningsvekst
• Persontilpassede kundeopplevelser gjennom skreddersydde responser og sømløse interaksjoner
• Optimert ressursallokering som sparer beregningsressurser og reduserer kostnader
• Økt tilpasningsevne til bransjespesifikke krav, som maksimerer verdien av en KI-implementering
• Praksis for etisk KI som tar opp skjevheter og bidrar til å sikre rettferdighet i generative AI-systemer, fremmer inkludering og mer rettferdige resultater i næringslivet og samfunnet

Hvordan kan rask ingeniørarbeid forbedre generative KI-systemer?

Effektiv rask konstruksjon gjør generative AI-systemer smartere ved å kombinere teknisk kunnskap med en dyp forståelse av naturlig språk, ordforråd og kontekst for å gi brukbare utganger som krever minimale revisjoner.

Grunnlagsmodellene som kraftgenerativ KI er store språkmodeller (LLM) bygget på transformatorarkitekturer, dype læringsmodeller som behandler inndata samtidig i stedet for i en sekvens. Dette gjør dem spesielt nyttige for oppgaver som språkoversettelse og tekstgenerering. LLM-er inneholder all informasjon som KI-systemet trenger.

Generative AI-modeller bruker transformatorarkitekturer for å forstå språkintrikasjoner og behandle store mengder data gjennom nevrale nettverk. AI ber om konstruksjonsformer modellens utdata, slik at AI-systemet reagerer meningsfullt og sammenhengende.

Det finnes flere taktikker modellene tar for å generere effektive svar:

• Tokenisering: Bryte tekst i mindre deler for enklere analyse, og hjelper maskiner med å forstå menneskelig språk bedre
• Modellparameterjustering: Holde parametrene for en forhåndsutregnet modell på samme måte for å redusere beregningsbelastningen
• Topp-k sampling: Begrense valget av utgangens neste ord til bare de mest sannsynlige alternativene basert på forutsett sannsynlighet, bidra til å opprettholde responskontekst og sammenheng

Generative AI-modeller kan produsere komplekse reaksjoner takket være naturlig språkbehandling (NLP). NLP er et felt av AI fokusert på samhandling mellom datamaskiner og mennesker gjennom naturlig språk som gjør det mulig for maskiner å forstå, tolke og generere menneskelig språk.

Datavitenskapelige forberedelser, transformatorarkitekturer og maskinlæringsalgoritmer gjør det mulig for disse modellene å forstå språk og bruke massive datasett for å lage tekst eller bilder. Tekst-til-bilde-modeller bruker en LLM sammen med stabil diffusjon, som skaper bilder fra tekstbeskrivelser.

Be om tekniske brukstilfeller

Den økte tilgjengeligheten til generativ KI gjør det mulig for bedrifter å utforske problemløsning i den virkelige verden gjennom rask konstruksjon:

Helsevesen

Ledeteknikere spiller en avgjørende rolle i å instruere AI-systemer til å oppsummere medisinske data og utvikle behandlingsplaner. Effektive ledetekster gjør det mulig for KI-modeller å behandle pasientdata nøyaktig, noe som fører til innsiktsfulle og presise kliniske anbefalinger.

Markedsføring

Spør engineering bidrar til å øke hastigheten på innholdsoppretting, kutte kostnader og tid til produksjon. Det hjelper også i idégenerering, personalisering og utforming av alle typer leveranser.

Programvarekoding

Copilots trekker på styrken av rask engineering til å skrive kode med større hastighet ved å gi på punkt forslag til påfølgende kodingslinjer, effektivisere dynamikken i programvareutvikling.

Cybersikkerhet

Dataforskere og felteksperter bruker AI til å imitere cyberangrep og lage sterkere defensive planer. Oppretting av ledetekster for KI-modeller kan bidra til å finne svakheter i programvaren.

Programvareteknikk

Ledeteknikere kan effektivt generere kodesnutter og forenkle andre kompliserte oppgaver med generative AI-systemer som er trent i flere programmeringsspråk. Med bestemte ledetekster automatiserer utviklere koding og feilsøking, designer API-integrasjoner for å redusere manuelle oppgaver og oppretter API-baserte arbeidsflyter for å kontrollere datapipeliner og fordele ressurser bedre.

Chatbots

Chatbot-utviklere lager effektive ledetekster for å sikre at KI-systemer forstår brukerspørringer og gir meningsfulle, kontekstuelt relevante svar i sanntid.

Hvilke ferdigheter trenger en ledetekstingeniør?

Ledeteknikere er for tiden etterspurt hos store teknologiselskaper for å:

• Opprett nytt innhold
• Adresser intrikate spørringer
• Sørg for at ledetekster registrerer relevant informasjon
• Finjuster ledetekster for økt nøyaktighet
• Forbedre maskinoversettelse og naturlige språkbehandlingsoppgaver
• Vurdere kvaliteten på genererte utdata og presisere ledetekstene i henhold til dette

Kompetansen rask ingeniører trenger å være vellykket inkluderer:

• Forståelse av hvordan LLM-er fungerer
• Sterk kommunikasjon for å effektivt forklare tekniske konsepter
• Ferdighet i programmering, spesielt Python
• Solid forståelse av datastrukturer og algoritmer

En kjernekompetanse er kommando over det engelske språket, det primære språket for opplæring av generative KI-modeller. Spør ingeniører dykke dypt inn i ordforråd, nyanser, frasering, kontekst og lingvistikk for å designe ledetekster som nøyaktig veileder AI-svar. Enten du instruerer modellen om å generere kode, forstå kunsthistorie for bildeoppretting, eller tilpasse seg ulike fortellende stiler for språkoppgaver, be ingeniørene skreddersy sine ledetekster omhyggelig for å oppnå ønskede resultater.

Ofte stilte spørsmål

Hva er nevrale nettverk?

Neurale nettverk er beregningsmodeller med noder samlet sammen som nevronene i en biologisk hjerne. De muliggjør rask, parallell signalbehandling som forbedrer mønstergjenkjenning og dyp læring.

Hva er hovedinnhold?

Primært innhold danner grunnlaget for interaksjoner, kommunikasjon eller handlinger som den generative KI-modellen gjennomfører eller foreslår. Spør ingeniører gi disse rådataene, og modellen samler, analyserer og behandler dem for ulike applikasjoner.