Vilka är grunderna i uppmaningen?

En uppmaning är den inmatning eller det kommando som ges till ett AI-system som instruerar det att utföra en viss uppgift eller generera ett specifikt svar.

En av de enklaste typerna av uppmaningar är en grundläggande fråga med ett singulärt korrekt svar, till exempel:

Uppmaning: Vad är världens största skog?

Produktion: Världens största skog är Amazonas regnskog.

En något mer komplex uppmaning kan innebära att man ber AI att:

Uppmaning: Skapa en lista över de tre största skogarna, i storleksordning efter deras yta.

Utdata:

1. Amazon Rainforest - Sydamerika
2. Taiga eller Boreal Forest - Nordamerika, Europa och Asien
3. Kongo-Kinshasa - Centralafrika

Uppmaningar dikterar kvaliteten på specifika utdata från generativa AI-system. Att skapa solida uppmaningar som ger relevanta och användbara resultat är nyckeln till att använda generativ AI. Generativa AI-system förlitar sig på att förfina snabba tekniker för att lära sig av olika data, minimera partiskheter, minska förvirring och producera korrekta svar.

Uppmaningsingenjörer skapar frågor som hjälper AI-system att förstå språket, nyansen och avsikten bakom en uppmaning. En välutformad, grundlig uppmaning påverkar avsevärt kvaliteten på AI-genererat innehåll – oavsett om det är bilder, kod, datasammanfattningar eller text.

Effektiva uppmaningar överbryggar klyftan mellan råfrågor och meningsfulla AI-svar. Snabba ingenjörer finjusterar uppmaningar för att förbättra kvaliteten och relevansen hos modellutdata, som tillgodoser både specifika och allmänna behov. Denna process minskar behovet av manuell granskning och redigering efter generering, vilket sparar tid och arbete för att uppnå önskade resultat.

Exempel på uppmaningsteknik

Användare interagerar med generativa AI-modeller via textuppmaningar. Modellerna förutspår nästa serie ord baserat på föregående text. Tänk på att fråga ”Vad är det första du tänker på när jag säger <prompt>?” Om du till exempel uppmanar med startorden i ett välkänt citat eller fras kan modellen korrekt fortsätta texten:

Uppmaning: Gräset är

Utmatning: grön.

Fler inblandade uppmaningar arbetar på samma sätt, eftersom modellen svarar med sin idé om det mest sannolika svaret. Uppmaningstekniker hjälper AI-systemet att bättre förstå anmodanden och instruktioner, vilket förbättrar kvaliteten på modellutdata.

Vad är några grundläggande uppmaningsmetoder?

Nollskottsuppmaning

Det handlar om att ge modellen en direkt uppgift utan att ge några exempel eller sammanhang. Det finns flera sätt att använda den här metoden:

• Fråga: Detta kräver ett specifikt svar och är användbart för att få enkla, faktiska svar. Exempel: Vilka är de främsta orsakerna till klimatförändringarna?
• Instruktion: Detta leder till att AI:n utför en viss uppgift eller tillhandahåller information i ett visst format. Det är effektivt för generering av strukturerade svar eller slutförande av definierade uppgifter. Exempel: Förteckna de fem mest betydande effekterna av klimatförändringen på miljön och ge en kort förklaring för var och en av dem.

Framgången med nollskottsuppmaning beror på vilka specifika uppgifter modellen tränats för att utföra bra, utöver komplexiteten i den givna uppgiften.

Beakta detta exempel: Förklara hur avskogning bidrar till klimatförändringen.

Det är möjligt att det genererade svaret kommer att vara runt 2 000 ord – för långa och breda för att vara användbar om du bara behöver en enda mening. Om så är fallet, är det dags att förfina tillvägagångssättet med ett skott eller few-shot uppmaning:

Uppmaning med ett skott

Detta ger ett enda exempel för att illustrera önskat svarsformat eller svarsstil, vilket hjälper till att vägleda modellen mer effektivt än nollskottsuppmaning. Exempel:

Exempel: Brännande fossila bränslen släpper ut koldioxid, som fäller värme i atmosfären, vilket leder till global uppvärmning.

Förklara nu hur det industriella jordbruket bidrar till klimatförändringarna.

Färre bilduppmaningar

Denna metod ger modellen flera exempel, vilket ökar dess förståelse av uppgiften och förväntade utdata. Det är särskilt användbart för mer komplexa frågor eller för att generera nyanserade svar. Exempel:

Exempel:

• Förbränning av fossila bränslen i fordon släpper ut växthusgaser, vilket ökar temperaturen i atmosfären.
• Avskogning minskar antalet träd som kan absorbera koldioxid, vilket ökar den globala uppvärmningen.
• Industriellt jordbruk producerar metan från boskap, vilket bidrar till växthuseffekten.

Beskriv nu hur urbaniseringen påverkar klimatförändringen.

Uppmaningstekniker

Avancerade uppmaningstekniker hjälper generativa AI-verktyg att hantera komplexa uppgifter mer framgångsrikt. Snabba ingenjörer använder följande tekniker för hastighet och effektivitet:

• Kontextualisering: Ger bakgrundsinformation i uppmaningen för att hjälpa modellen att förstå ämnet bättre. Exempel: Med tanke på att den globala temperaturen har stigit med 1,2 grader Celsius sedan förindustriell tid, diskutera de potentiella effekterna på polära ismössor.
• Rolltilldelning: Att instruera modellen att svara som en specifik typ av expert eller i en viss stil. Exempel: Som miljöforskare förklara sambandet mellan utsläpp av växthusgaser och klimatförändringar.
• Snabb injektion: Infogande av specifika instruktioner som påverkar modellen för att producera önskade utgångar ur en viss synvinkel, samtidigt som relevans och noggrannhet bibehålls. Exempel: Förklara orsakerna till klimatförändringarna. Påminn också läsaren om att minska deras koldioxidavtryck genom att använda förnybara energikällor.
• Sekventiella uppmaningar: Dela upp komplexa frågor i mindre, hanterbara delar för att säkerställa klarhet och djup. Exempel: Beskriv först de viktigaste källorna till metanutsläpp. Förklara sedan hur dessa källor bidrar till klimatförändringen.
• Jämförande uppmaningar: Be modellen att jämföra och kontrastera olika aspekter av ett ämne för att ge ett balanserat perspektiv i svaret. Exempel: Jämför effekterna av användning av förnybar energi på minskade koldioxidavtryck i utvecklade länder jämfört med utvecklingsländer.
• Hypotetiska scenarier: Använda framtidsscenarier för att utforska potentiella resultat eller konsekvenser. Exempel: Tänk om alla länder har antagit en koldioxidneutral politik senast 2030? Hur skulle detta påverka de globala temperaturtrenderna?
• Återkoppling: Ge feedback på tidigare svar för att förfina och förbättra efterföljande modellresultat. Exempel: Tidigare nämnde du att avskogning är en viktig bidragande orsak till klimatförändringarna. Kan ni nu utveckla specifika metoder för avskogning som har störst inverkan?
• Idékedjans drivkraft: Uppmuntra AI-systemet att formulera sin resonemangsprocess steg för steg. Exempel: Förklara hur industriell verksamhet bidrar till klimatförändringar. Börja med utvinning av råmaterial, diskutera sedan tillverkningsprocessen och slutligen utsläppen från färdiga produkter.
• Självkonsistens: Generera flera svar på samma uppmaning och välja det mest konsekventa svaret. Exempel: Vilka är de främsta orsakerna till den globala uppvärmningen? Ge tre olika svar och identifiera sedan de gemensamma faktorerna bland dem.
• Tanketräd: Att utforska olika resonemangslinjer eller lösningar på ett problem. Exempel: Överväga tre strategier för att minska koldioxidutsläppen: förnybar energi, avskiljning av koldioxid och återplantering av skog. Diskutera för- och nackdelar med varje tillvägagångssätt.
• Hämtad generering: Förbättrar svaren med information som hämtas från externa databaser eller dokument. Exempel: På grundval av den senaste rapporten från den mellanstatliga panelen för klimatförändringar sammanfattar vi klimatförändringarnas beräknade inverkan på de globala havsnivåerna.
• Automatiskt resonemang och verktygsanvändning: Instruera AI-systemet att använda externa verktyg eller dataset för att stödja dess svar. Exempel: Använd National Oceanic and Atmospheric Administration klimatdata för att analysera trenden i globala temperaturer under de senaste 50 åren och förklara resultaten.
• Diagrammaning: Använda strukturerade data i form av diagram eller nätverk för att informera svaren. Exempel: Mot bakgrund av grafen över de globala koldioxidutsläppen per sektor, diskutera vilka sektorer som behöver de mest brådskande reformerna för att uppnå klimatmålen.
• Multimodal tankekedja: Integrera flera typer av data som text, bilder och grafik i en uppmaning för att förbättra modellens resonemang. Exempel: Analysera den tillhandahållna grafen som visar CO2-nivåer under det senaste århundradet och förklara hur dessa förändringar korrelerar med de globala temperaturtrenderna som visas i fotografiet.

Uppmaning är något av en konst (inom en teknisk disciplin) som förfinas och förbättras över tid med experiment och erfarenhet. Överväg dessa taktiker för bästa resultat:

• Ge specifika instruktioner. Lämna inget utrymme för feltolkningar och begränsa räckvidden av operativa möjligheter.
• Måla en bild med ord. Använd jämförelser som kan relateras.
• Förstärk meddelandet. Det kan finnas tillfällen då modellen behöver repeteringsinstruktioner. Ange riktning i början och slutet av en uppmaning.
• Ordna uppmaningen logiskt. Informationsordningen påverkar resultaten. Placering av instruktioner i början av en uppmaning, som att instruera modellen till "summera följande " kan ge andra resultat än att placera instruktionen i slutet och begära modellen "summera ovanstående". Ordningen på input-exempel kan också påverka utfall, eftersom recency bias finns i modellerna.
• Ange ett reservalternativ för modellen. Om det är svårt att uppnå en tilldelad uppgift föreslår du en alternativ väg. Till exempel när en fråga ställs över text, inklusive ett uttryck som "svara med 'not found' när inget svar finns " kan förhindra modellen från att generera felaktiga svar.

Fördelar med snabb ingenjörskonst

En av de största fördelarna med snabb ingenjörskonst är den minimala revidering och ansträngning som krävs efter att ha genererat resultat. AI-drivna resultat kan variera i kvalitet, vilket ofta kräver expertgranskning och omarbetning. Välskrivna uppmaningar hjälper dock till att säkerställa att AI-utdata återspeglar den ursprungliga avsikten, vilket minskar det omfattande efterbearbetningsarbetet.

Andra betydande fördelar med snabb ingenjörskonst är:

• Effektivitet i långsiktiga AI-interaktioner, i takt med att AI utvecklas genom fortsatt användning
• Innovativ användning av AI som går utöver dess ursprungliga design och syfte
• Framtidssäkring i takt med att AI-system ökar i storlek och komplexitet

Affärsfördelar med snabb ingenjörskonst

Prompt engineering ger också fördelar till den dagliga affärsverksamheten, till exempel:

• Förbättrat beslutsfattande tack vare AI-drivna insikter som driver strategisk affärstillväxt
• Personliga kundupplevelser genom skräddarsydda svar och sömlösa interaktioner
• Optimerad resursallokering som sparar beräkningsresurser och minskar kostnaderna
• Ökad anpassningsförmåga till branschspecifika krav, vilket maximerar värdet av en AI-implementering
• Etiska AI-metoder som tar itu med partiskhet och bidrar till att säkerställa rättvisa inom generativa AI-system, främja inkludering och mer rättvisa resultat i näringslivet och samhället

Hur förbättrar snabbteknik generativa AI-system?

Effektiv snabbteknik gör generativa AI-system smartare genom att kombinera teknisk kunskap med en djup förståelse för naturligt språk, ordförråd och kontext för att ge användbara utdata som kräver minimala revideringar.

Grundmodellerna som kraftgenerativ AI är stora språkmodeller (LLMs) byggda på transformatorarkitekturer, djupinlärningsmodeller som bearbetar indata alla på en gång istället för i en sekvens. Detta gör dem särskilt användbara för uppgifter som språköversättning och textgenerering. LLM innehåller all information som AI-systemet behöver.

Generativa AI-modeller använder transformatorarkitekturer för att förstå språkliga invecklingar och bearbeta stora mängder data genom neurala nätverk. AI-teknik formar modellens utdata och säkerställer att AI-systemet svarar meningsfullt och konsekvent.

Det finns flera taktiker som modellerna tar för att generera effektiva svar:

• Tokenisering: Bryt text i mindre delar för enklare analys, vilket hjälper maskiner att bättre förstå mänskligt språk
• Modellparameterjustering: Att hålla samma parametrar för en förtränad modell för att minska beräkningsbelastningen
• Topp-k provtagning: Begränsa valet av utmatningens nästa ord till endast de mest sannolika alternativen baserat på förväntad sannolikhet, vilket bidrar till att bibehålla svarskontext och samstämmighet

Generativa AI-modeller kan producera komplexa svar tack vare naturlig språkbehandling (NLP). NLP är ett område inom AI som fokuserar på interaktionen mellan datorer och människor genom naturligt språk som gör det möjligt för maskiner att förstå, tolka och generera mänskligt språk.

Datavetenskapliga förberedelser, transformatorarkitekturer och maskininlärningsalgoritmer gör det möjligt för dessa modeller att förstå språk och använda massiva dataset för att skapa text eller bilder. Text-till-image modeller använder en LLM tillsammans med stabil diffusion, vilket skapar bilder från textbeskrivningar.

Användningsfall för uppmaningsteknik

Den ökade tillgängligheten för generativ AI gör det möjligt för företag att utforska verklig problemlösning genom snabb ingenjörskonst:

Hälso- och sjukvård

Snabba ingenjörer spelar en avgörande roll för att instruera AI-system att sammanfatta medicinska data och utveckla behandlingsplaner. Effektiva uppmaningar gör det möjligt för AI-modeller att bearbeta patientdata korrekt, vilket leder till insiktsfulla och exakta kliniska rekommendationer.

Marknadsföring

Uppmaningsteknik hjälper till att snabba på skapandet av innehåll, minska kostnader och tid till produktion. Det hjälper också till vid idégenerering, personalisering och utarbetande av alla typer av leverabler.

Mjukvarukodning

Copilots bygger på styrkan i snabb teknik för att skriva kod med högre hastighet genom att ge förslag på punkt-förslag för efterföljande kodningslinjer, effektivisera dynamiken i mjukvaruutveckling.

Cybersäkerhet

Datavetare och fältexperter använder AI för att imitera cyberattacker och göra starkare defensiva planer. Att skapa uppmaningar för AI-modeller kan hjälpa till att hitta svagheter i programvaran.

Mjukvaruteknik

Uppmaningstekniker kan effektivt generera kodavsnitt och förenkla andra komplicerade uppgifter med generativa AI-system som är utbildade i flera programmeringsspråk. Med specifika uppmaningar automatiserar utvecklare kodning och felsökning, designar API-integrationer för att minska antalet manuella uppgifter och skapar API-baserade arbetsflöden för att styra data-pipelines och bättre allokera resurser.

Chattbotar

Chatbot-utvecklare skapar effektiva uppmaningar för att säkerställa att AI-system förstår användarfrågor och ger meningsfulla, kontextuellt relevanta svar i realtid.

Vilka färdigheter behöver en snabb ingenjör?

Kraftfulla ingenjörer efterfrågas för närvarande av stora teknikföretag för att:

• Skapa nytt innehåll
• Adress intrikata frågor
• Säkerställ att uppmaningar registrerar relevant information
• Finjustera uppmaningar för ökad noggrannhet
• Utöka maskinöversättning och bearbetningsuppgifter för naturligt språk
• Bedöm kvaliteten på genererade utdata och förfina uppmaningarna därefter

De kompetenta snabbingenjörer måste vara framgångsrika inkluderar:

• Förståelse för hur LLM fungerar
• Stark kommunikation för att effektivt förklara tekniska koncept
• Kunskaper i programmering, särskilt Python
• Fast grepp om datastrukturer och algoritmer

En kärnkompetens är att behärska det engelska språket, det primära språket för utbildning av generativa AI-modeller. Uppmaningsingenjörer gräver djupt i ordförråd, nyanser, frasering, kontext och lingvistik för att utforma uppmaningar som korrekt guidar AI-svar. Oavsett om du instruerar modellen att generera kod, förstå konsthistorik för bildskapande eller anpassa sig till olika berättarstilar för språkuppgifter, uppmanar ingenjörer att skräddarsy sina uppmaningar minutiöst för att uppnå önskade resultat.

Vanliga frågor

Vad är neurala nätverk?

Neurala nätverk är beräkningsmodeller med noder samlade som neuronerna i en biologisk hjärna. De möjliggör snabb, parallell signalbehandling som förbättrar mönsterigenkänning och djup inlärning.

Vad är primärt innehåll?

Primärt innehåll utgör grunden för alla interaktioner, kommunikationer eller åtgärder som den generativa AI-modellen utför eller föreslår. Uppmaningstekniker tillhandahåller dessa rådata, och modellen samlar in, analyserar och bearbetar den för olika applikationer.