Co trzeba wiedzieć o tworzeniu podpowiedzi?

Podpowiedź to dane wejściowe lub polecenie przekazywane do systemu AI, na podstawie którego system wykonuje określone zadanie lub generuje określoną odpowiedź.

Jednym z najbardziej podstawowych typów podpowiedzi jest proste pytanie z jedną poprawną odpowiedzią, np.:

Podpowiedź: Jaki jest największy las na świecie?

Wynik: Największym lasem na świecie jest puszcza amazońska.

Nieco bardziej złożona podpowiedź może obejmować polecenie wygenerowania następującego wyniku:

Podpowiedź: Utwórz listę trzech największych lasów, w kolejności od największego.

Wynik:

1. Puszcza amazońska — Ameryka Południowa
2. Tajga lub borealny las iglasty — Ameryka Północna, Europa i Azja
3. Las deszczowy Kongo — Środkowa Afryka

Podpowiedzi decydują o jakości wyniku w generatywnych systemach AI. Tworzenie wysokiej jakości podpowiedzi, które zapewniają precyzyjne i użyteczne wyniki, jest kluczem do pomyślnego korzystania z generatywnej sztucznej inteligencji. Systemy generatywnej sztucznej inteligencji opierają się na udoskonalaniu technik inżynierii podpowiedzi, aby móc uczyć się na podstawie różnych danych, minimalizować stronniczość, eliminować nieporozumienia i oferować dokładne odpowiedzi.

Inżynierowie podpowiedzi tworzą zapytania, które pomagają systemom AI zrozumieć język i jego niuanse oraz intencje stojące za podpowiedzią. Dobrze skonstruowana, precyzyjna podpowiedź znacząco wpływa na jakość treści generowanych przez sztuczną inteligencję — zarówno w przypadku obrazów, kodu i podsumowania danych, jak i tekstu.

Skuteczne podpowiedzi to połączenie między „surowymi”, niesformatowanymi zapytaniami, a precyzyjnymi odpowiedziami AI. Inżynierowie podpowiedzi precyzują je, aby poprawiać jakość i dokładność wyników proponowanych przez model, tak aby zaspokajały zarówno specyficzne, jak i ogólne potrzeby. Ten proces pozwala ograniczyć potrzebę ręcznego sprawdzania i edytowania wyników po ich wygenerowaniu, co oszczędza czas i nakłady pracy potrzebne do osiągnięcia oczekiwanych rezultatów.

Przykłady inżynierii podpowiedzi

Użytkownicy wchodzą w interakcje z modelami generatywnej sztucznej inteligencji za pomocą podpowiedzi tekstowych. Modele przewidują kolejny ciąg słów na podstawie poprzedniego tekstu. Przykładowo „Jaka jest pierwsza rzecz, o której myślisz, kiedy mówię <prompt>?” To może na przykład być podpowiedź ze słowami początkowymi znanego cytatu lub frazy, które pozwalają modelowi na dokładne kontynuowanie tekstu:

Podpowiedź: Trawa jest

Wynik: zielona.

Bardziej złożone podpowiedzi działają na tej samej zasadzie, a model odpowiada zgodnie z tym, co uważa za najbardziej prawdopodobną odpowiedź. Techniki inżynierii podpowiedzi pomagają systemowi AI lepiej zrozumieć polecenia i instrukcje, co poprawia jakość wyników generowanych przez model.

Jakie są podstawowe metody tworzenia podpowiedzi?

Podpowiedzi typu „zero-shot”

Chodzi o wyznaczenie modelowi konkretnego zadania bez podawania przykładów lub kontekstu. Tę metodę można wykorzystać na kilka sposobów:

• Pytanie: wymaga konkretnej odpowiedzi i służy do uzyskania prostych, rzeczowych wyników. Przykład: Jakie są główne przyczyny zmian klimatycznych?
• Instrukcja: instruuje sztuczną inteligencję do wykonania określonego zadania lub dostarczenia informacji w określonym formacie. Ta metoda jest skuteczna, jeśli oczekujemy wygenerowania ustrukturyzowanych reakcji lub wykonania określonych zadań. Przykład: Wymień pięć najważniejszych skutków zmian klimatu dla środowiska i przedstaw krótkie wyjaśnienie każdego z nich.

Sukces podpowiedzi typu „zero-shot”, poza poziomem trudności danego zadania, zależy też od konkretnych zadań, do których prawidłowego wykonywania model został przeszkolony.

Przykładowo: Wyjaśnij, w jaki sposób wylesianie przyczynia się do zmian klimatu.

Możliwe, że długość wygenerowanej odpowiedzi będzie wynosić około 2000 słów — odpowiedź będzie zbyt długa i szeroka, jeśli potrzebujesz tylko jednego zdania. Jeśli tak jest, wypróbuj podejście „one-shot” lub „few-shot”:

Podpowiedzi typu „one-shot”

Taka podpowiedź zawiera jeden przykład ilustrujący żądany format lub styl odpowiedzi, co pomaga poprowadzić model bardziej efektywnie niż monitowanie „zero-shot”. Przykład:

Podany przykład: spalanie paliw kopalnych uwalnia dwutlenek węgla, który zatrzymuje ciepło w atmosferze, co prowadzi do globalnego ocieplenia.

Wyjaśnij teraz, w jaki sposób rolnictwo przemysłowe przyczynia się do zmian klimatu.

Podpowiedzi typu „few-shot”

Takie podpowiedzi zawierają kilka przykładów dla modelu, co pozwala lepiej zrozumieć zadanie i oczekiwany wynik. To szczególnie przydatne w przypadku bardziej złożonych zapytań lub generowania zniuansowanych odpowiedzi. Przykład:

Podane przykłady:

• Spalanie paliw kopalnych w pojazdach uwalnia gazy cieplarniane, zwiększając temperaturę atmosferyczną.
• Wylesianie zmniejsza liczbę drzew, które mogą absorbować dwutlenek węgla, co prowadzi do intensyfikacji globalnego ocieplenia.
• Rolnictwo przemysłowe produkuje metan pochodzący od zwierząt gospodarskich, przyczyniając się do efektu cieplarnianego.

Teraz opisz, w jaki sposób urbanizacja wpływa na zmiany klimatyczne.

Techniki inżynierii podpowiedzi

Zaawansowane techniki tworzenia podpowiedzi pomagają narzędziom generatywnej AI skuteczniej rozwiązywać złożone zadania. Inżynierowie podpowiedzi stosują następujące techniki zapewniające szybkość i wydajność:

• Osadzenie w kontekście: zawarcie w podpowiedzi informacji pomocniczych, aby pomóc modelowi lepiej zrozumieć temat. Przykład: Biorąc pod uwagę, że globalna temperatura wzrosła o 1,2 stopnie Celsjusza od czasów przedindustrialnych, omów potencjalny wpływ na polarne pokrywy lodowe.
• Przypisanie roli: poinstruowanie modelu, aby wygenerował odpowiedź jako konkretny ekspert lub w określonym stylu. Przykład: Jako naukowiec zajmujący się ochroną środowiska wyjaśnij związek między emisją gazów cieplarnianych a zmianami klimatycznymi.
• Podpowiedź typu „prompt injection”: zawarcie w podpowiedzi szczegółowych instrukcji, które zmuszają model do wygenerowania wyniku zgodnego z określonym punktem widzenia, przy jednoczesnym zachowaniu trafności i dokładności. Przykład: Wyjaśnij przyczyny zmian klimatycznych. Przypomnij też czytelnikowi o konieczności zmniejszenia śladu węglowego poprzez wykorzystanie odnawialnych źródeł energii.
• Podpowiedzi sekwencyjne: dzielenie złożonych zapytań na mniejsze, prostsze części w celu zapewnienia jasności i szczegółowości. Przykład: Najpierw opisz główne źródła emisji metanu. Następnie wyjaśnij, w jaki sposób źródła te przyczyniają się do zmian klimatycznych.
• Podpowiedzi porównawcze: poinstruowanie modelu, aby porównał i zestawił różne aspekty tematu, aby zapewnić zrównoważoną perspektywę w odpowiedzi. Przykład: Porównaj wpływ wykorzystania energii odnawialnej na zmniejszenie śladu węglowego w krajach rozwiniętych i rozwijających się.
• Scenariusze hipotetyczne: wykorzystanie scenariuszy symulacyjnych do badania potencjalnych efektów lub konsekwencji. Przykład: Co by się stało, gdyby wszystkie kraje przyjęły politykę neutralności pod względem emisji dwutlenku węgla do 2030 r.? W jaki sposób wpłynęłoby to na światowe trendy dotyczące temperatury?
• Włączenie informacji zwrotnych: przekazywanie informacji zwrotnych na temat poprzednich odpowiedzi w celu udoskonalenia i ulepszenia kolejnych wyników generowanych przez model. Przykład: Wcześniej wspomniałeś(-aś) że wylesianie jest głównym czynnikiem przyczyniającym się do zmian klimatycznych. Czy możesz opisać konkretne praktyki związane z wylesianiem, które są najbardziej szkodliwe?
• Technika „Chain-of-Thought”: zachęcenie systemu AI do przedstawiania swojego procesu rozumowania krok po kroku. Przykład: Wyjaśnij, w jaki sposób działalność przemysłowa przyczynia się do zmian klimatu. Zacznij od wydobycia surowców, następnie omów proces produkcji, a na koniec opisz emisje gotowych produktów.
• Samodzielność: generowanie wielu odpowiedzi na tę samą podpowiedź i wybór najbardziej spójnej z nich. Przykład: Jakie są główne przyczyny globalnego ocieplenia? Podaj trzy różne odpowiedzi, a następnie znajdź wspólne dla nich aspekty.
• Drzewo myśli: badanie różnych linii rozumowania lub rozwiązań problemu. Przykład: Rozważ trzy strategie redukcji emisji dwutlenku węgla: energia odnawialna, wychwytywanie dwutlenku węgla i ponowne zalesianie. Omów zalety i wady każdego podejścia.
• Generowanie wspomagane wyszukiwaniem: wzbogacanie odpowiedzi o informacje wyszukane w zewnętrznych bazach danych lub dokumentach. Przykład: Na podstawie najnowszego sprawozdania Międzyrządowego Zespołu ds. Zmian Klimatu podsumuj przewidywane skutki zmian klimatu na poziom mórz.
• Automatyczne rozumowanie i korzystanie z narzędzi: poinstruowanie systemu AI, aby używał zewnętrznych narzędzi lub zbiorów danych do wygenerowania odpowiedzi. Przykład: Użyj danych klimatycznych instytucji National Oceanic and Atmospheric Administration, aby przeanalizować trendy dotyczące globalnych temperatur w ciągu ostatnich 50 lat i wyjaśnić wnioski.
• Podpowiedzi w formie wykresu: używanie danych ustrukturyzowanych w postaci wykresów lub sieci do wzbogacenia odpowiedzi. Przykład: Biorąc pod uwagę wykres globalnych emisji dwutlenku węgla w podziale na branże, omów, które z nich wymagają najpilniejszych reform, aby możliwe było osiągnięcie celów klimatycznych.
• Technika „Multimodal Chain-of-Thought”: integrowanie wielu typów danych, takich jak tekst, obrazy i grafika, w podpowiedzi w celu wzbogacenia sposobu rozumowania modelu. Przykład: Przeanalizuj dostarczony wykres przedstawiający poziomy CO2 w minionym stuleciu i wyjaśnij, w jaki sposób zmiany te korelują z globalnymi trendami dotyczącymi temperatury pokazanymi na zdjęciu.

Tworzenie podpowiedzi to rodzaj sztuki (choć dotyczy dyscypliny technicznej), która z czasem jest udoskonalana dzięki eksperymentom i doświadczeniom. Rozważ te metody, aby uzyskać najlepsze wyniki:

• Przekazuj konkretne instrukcje. Nie pozostawiaj miejsca na błędną interpretację i ograniczaj zakres możliwości operacyjnych.
• Maluj obrazy za pomocą słów. Używaj obrazowych porównań.
• Wzmocnij przekaz. Czasem może się zdarzyć, że model potrzebuje powtórzenia instrukcji. Określ kierunek myślenia na początku i na końcu podpowiedzi.
• Uporządkuj podpowiedź zgodnie z zasadami logiki. Kolejność informacji wpływa na wyniki. Umieszczenie na początku podpowiedzi instrukcji, takich jak polecenie podsumowania informacji, które zostaną podane, może dać inne wyniki niż umieszczenie instrukcji na końcu i poinstruowanie modelu, aby podsumował to, co zostało już napisane. Kolejność przykładów w podpowiedzi także może wpływać na wyniki, ponieważ modele uważają najnowsze informacje za najważniejsze.
• Zaproponuj modelowi alternatywne rozwiązanie. Jeśli model ma trudności ze zrealizowaniem przydzielonego zadania, zasugeruj mu alternatywną ścieżkę. Przykładowo podczas tworzenia zapytania tekstowego dodaj słowa takie jak „odpowiedz »nie znaleziono«, jeśli nie da się odpowiedzieć”, co może zapobiec wygenerowaniu przez model nieprawidłowych odpowiedzi.

Zalety inżynierii podpowiedzi

Jedną z głównych zalet inżynierii podpowiedzi jest zminimalizowanie potrzeby korekty i nakładu pracy wymaganych po wygenerowaniu wyniku. Wyniki oparte na sztucznej inteligencji mogą różnić się jakością i często wymagają dokonania weryfikacji i edycji przez ekspertów. Jednak dobrze napisane podpowiedzi sprawiają, że dane wyjściowe AI odzwierciedlają pierwotny zamiar, co ogranicza konieczność edycji po wygenerowaniu.

Inne znaczące korzyści płynące z inżynierii podpowiedzi obejmują:

• Efektywność w długoterminowych interakcjach ze sztuczną inteligencją, ponieważ AI rozwija się w miarę korzystania.
• Innowacyjne wykorzystanie sztucznej inteligencji, które wykracza poza jej oryginalny projekt i cel.
• Przygotowanie na przyszłość, w której systemy AI będą coraz bardziej rozwinięte i złożone.

Korzyści biznesowe związane z inżynierią powiadomień

Inżynieria powiadomień przynosi również korzyści w codziennej działalności biznesowej, w tym:

• Usprawnione podejmowanie decyzji dzięki analizom opartym na sztucznej inteligencji, które napędzają strategiczny rozwój firmy.
• Spersonalizowane doświadczenia klienta dzięki dopasowanym do potrzeb i bezproblemowym interakcjom.
• Zoptymalizowana alokacja zasobów, która pozwala zaoszczędzić zasoby obliczeniowe i obniżyć koszty.
• Większa zdolność adaptacji do wymagań specyficznych dla branży, co maksymalizuje wartość wdrożenia sztucznej inteligencji.
• Etyczne praktyki oparte na sztucznej inteligencji, które pozwalają ograniczyć stronniczość w systemach AI oraz zapewnić inkluzywność i równość w codziennej działalności.

W jaki sposób inżynieria podpowiedzi usprawnia systemy generatywnej sztucznej inteligencji?

Efektywna inżynieria podpowiedzi sprawia, że generatywne systemy AI są inteligentniejsze dzięki połączeniu wiedzy technicznej z dogłębnym zrozumieniem języka, słownictwa i kontekstu, co pozwala uzyskać użyteczne wyniki, które wymagają najwyżej minimalnej edycji.

Podstawowymi modelami zasilającymi generatywną sztuczną inteligencję są duże modele językowe (LLM) zbudowane na architekturze transformatorów, modelach głębokiego uczenia, które przetwarzają dane wejściowe jednocześnie, a nie sekwencyjnie. To sprawia, że są one szczególnie przydatne do zadań takich jak tłumaczenie języka i generowanie tekstu. Modele LLM zawierają wszystkie informacje potrzebne systemowi AI.

Modele generatywnej sztucznej inteligencji wykorzystują architekturę transformatorów, aby zrozumieć zawiłości językowe i przetwarzać duże ilości danych poprzez sieci neuronowe. Inżynieria podpowiedzi AI kształtuje dane wyjściowe modelu, zapewniając, że system AI reaguje w sposób odpowiedni i spójny.

Istnieje kilka taktyk stosowanych przez modele w celu wygenerowania skutecznych odpowiedzi:

• Tokenizacja: podział tekstu na mniejsze części w celu łatwiejszej analizy, co pomaga maszynom lepiej zrozumieć język ludzki.
• Optymalizacja parametrów modelu: zachowanie wstępnie przyswojonych parametrów modelu w celu zmniejszenia obciążenia obliczeniowego.
• Top-k sampling:ograniczenie wyboru kolejnego słowa w wyniku do najbardziej prawdopodobnych opcji opartych na przewidywanym prawdopodobieństwie, co pomaga zachować spójność i kontekst odpowiedzi.

Modele generatywnej sztucznej inteligencji mogą generować złożone odpowiedzi dzięki przetwarzaniu języka naturalnego (NLP). NLP to dziedzina AI skupiona na interakcji między komputerami i ludźmi poprzez język naturalny, który umożliwia maszynom zrozumienie, interpretację i generowanie języka ludzkiego.

Przygotowania z zakresu nauki o danych, architektura transformatorów i algorytmy uczenia maszynowego umożliwiają tym modelom zrozumienie języka i wykorzystanie ogromnych zbiorów danych do tworzenia tekstu lub obrazów. Modele Text-to-Image wykorzystują LLM wraz z modelem Stable Diffusion, który tworzy obrazy na podstawie opisów tekstowych.

Zastosowania inżynierii podpowiedzi

Większa dostępność rozwiązań z zakresu generatywnej sztucznej inteligencji pozwala firmom badać rzeczywiste rozwiązywanie problemów za pomocą inżynierii podpowiedzi:

Opieka zdrowotna

Inżynierowie podpowiedzi odgrywają kluczową rolę w instruowaniu systemów AI, aby generowały podsumowania danych medycznych i opracowywały plany leczenia. Skuteczne podpowiedzi umożliwiają modelom AI dokładne przetwarzanie danych pacjentów, co prowadzi do wnikliwych i precyzyjnych zaleceń klinicznych.

Marketing

Inżynieria podpowiedzi pomaga przyspieszyć tworzenie treści, obniżyć koszty i skrócić czas wprowadzania do produkcji. Pozwala również generować pomysły, personalizować treści i tworzyć inne materiały.

Programowanie

Asystenci wykorzystują możliwości inżynierii podpowiedzi do szybszego tworzenia kodu dzięki precyzyjnym sugestiom dotyczącym kolejnych linii kodu, które pozwalają usprawnić dynamikę tworzenia oprogramowania.

Cyberbezpieczeństwo

Badacze danych i eksperci branżowi wykorzystują sztuczną inteligencję do naśladowania cyberataków i tworzenia silniejszych planów obronnych. Tworzenie podpowiedzi dla modeli AI może pomóc znaleźć słabe punkty w oprogramowaniu.

Inżynieria oprogramowania

Inżynierowie podpowiedzi mogą efektywnie generować fragmenty kodu i upraszczać inne skomplikowane zadania za pomocą generatywnych systemów AI, które są przeszkolone pod kątem wielu języków programowania. Dzięki konkretnym podpowiedziom programiści automatyzują proces kodowania i debugowania, projektują integracje API w celu zmniejszenia liczby zadań wykonywanych ręcznie i tworzą oparte na interfejsach API przepływy pracy w celu sterowania potokami danych i lepszego przydzielania zasobów.

Chatboty

Programiści tworzący chatboty opracowują skuteczne podpowiedzi, które zapewniają, że systemy AI rozumieją zapytania użytkowników i dostarczają odpowiednie, kontekstowo istotne odpowiedzi w czasie rzeczywistym.

Jakich umiejętności potrzebuje inżynier podpowiedzi?

Inżynierowie podpowiedzi są obecnie poszukiwani w dużych firmach technologicznych do:

• tworzenia nowej zawartości;
• tworzenia złożonych zapytań;
• upewniania się, że podpowiedzi zawierają właściwe informacje;
• precyzowania podpowiedzi w celu zwiększenia dokładności;
• usprawniania tłumaczenia maszynowego i przetwarzania języka naturalnego;
• oceniania jakości wygenerowanych wyników i odpowiedniego doprecyzowywania podpowiedzi.

Umiejętności, które zapewniają inżynierom podpowiedzi sukces, obejmują:

• znajomość sposobu działania LLM;
• dobre zdolności komunikacyjne, które umożliwiają skuteczne objaśnianie koncepcji technicznych;
• biegłość w programowaniu, zwłaszcza w języku Python;
• dobre zrozumienie struktur i algorytmów danych.

Podstawową kompetencją jest znajomość języka angielskiego, czyli podstawowego języka do szkolenia modeli generatywnej sztucznej inteligencji. Inżynierowie podpowiedzi zagłębiają się w słownictwo, niuanse, strukturę zdań, kontekst i kwestie lingwistyczne, aby tworzyć podpowiedzi umożliwiające generowanie właściwych wyników przez AI. Niezależnie od tego, czy polecisz modelowi generowanie kodu, zapoznajesz się z historią sztuki na potrzeby tworzenia obrazów, czy przystosowujesz się do różnych stylów narracyjnych na potrzeby zadań językowych, jako inżynier podpowiedzi musisz starannie zaplanować podpowiedzi, aby osiągnąć pożądane rezultaty.

Często zadawane pytania

Czym są sieci neuronowe?

Sieci neuronowe to modele obliczeniowe z węzłami zgrupowanymi podobnie jak neurony w mózgu biologicznym. Taka struktura umożliwia szybkie, równoległe przetwarzanie sygnałów, które poprawia rozpoznawanie wzorców i uczenie głębokie.

Co to jest treść podstawowa?

Treść podstawowa stanowi podstawę wszelkich interakcji, komunikacji lub działań, które model generatywnej sztucznej inteligencji podejmuje lub proponuje. Inżynierowie podpowiedzi dostarczają te niesformatowane dane, a model gromadzi, analizuje i przetwarza je na potrzeby różnych zastosowań.