Co to jest szybka inżynieria?
Inżynieria AI prompt to sztuka i nauka projektowania instrukcji udzielanych potężnym modelom językowym w celu uzyskania jak najlepszych wyników. Pomyśl o tym jak o ostrożnym wyborze słów, które poprowadzą niezwykle mądrego, ale czasami dosłownego przyjaciela.
Inżynierowie Prompt wykorzystują swoje zrozumienie modeli AI i kreatywne umiejętności rozwiązywania problemów, aby tworzyć zachęty, które pomagają tym modelom tworzyć kreatywne teksty, tłumaczyć języki, pisać różne rodzaje tekstu i odpowiadać na Twoje pytania w sposób informacyjny.
Zrozumieć generative AI
Termin Generative AI odnosi się do systemów sztucznej inteligencji, które mogą tworzyć nowe treści, takie jak tekst, obrazy, dźwięk lub inne dane, w oparciu o głębokie uczenie się wzorców i struktury wyuczonej podczas ich treningu.
Kluczowym aspektem generatywnych rozwiązań AI jest to, że mogą one tworzyć nowatorskie wyniki, a nie tylko przewidywać lub klasyfikować istniejące informacje. podczas gdy tradycyjne modele uczenia maszynowego są nieco inne.
Modele generatywnej sztucznej inteligencji uczą się podstawowych wzorców i relacji w treningu, a następnie wykorzystują tę wiedzę do wygenerowania nowej treści, która przypomina oryginalne informacje. Powszechne typy generatywnej sztucznej inteligencji obejmują modele językowe, takie jak ChatGPT, które mogą generować tekst podobny do ludzkiego, oraz modele generowania obrazów, takie jak DALL-E i Stable Diffusion, które mogą tworzyć nowe obrazy na podstawie opisów tekstowych.
Generatywna sztuczna inteligencja ma wiele potencjalnych zastosowań, od tworzenia i twórczej pracy po rozszerzanie zakresu danych i syntetyczne generowanie danych. Budzi jednak również obawy dotyczące takich kwestii, jak stronniczość, plagiat i możliwość niewłaściwego wykorzystania.
Podstawowa technologia, na której opiera się generatywna sztuczna inteligencja, obejmuje techniki, takie jak autoenkodery wariacyjne, generatywne sieci adwersarialne oraz duże modele językowe oparte na architekturach transformatorów. Modele te uczą się skutecznych reprezentacji danych treningowych i wykorzystują je do tworzenia nowego tekstu.
Różne typy GenAI
Istnieje kilka głównych typów modeli generatywnych AI. Duże modele językowe (LLM) to wyspecjalizowany typ generatywnej sztucznej inteligencji skoncentrowanej na przetwarzaniu języka naturalnego i generowaniu tekstu, trenowany na ogromnych zbiorach danych tekstu w celu poznania wzorców i struktury języka. Przykłady: GPT-4, ChatGPT i Copilot firmy Microsoft.
Modele generowania obrazów wykorzystują techniki, takie jak generatywne sieci adwersarialne (GAN) i modele dyfuzji, do tworzenia nowych obrazów, wytrenowanych na dużych zbiorach danych obrazów, aby zrozumieć wzorce wizualne i ich cechy. Weź pod uwagę DALL-E, Stable Diffusion i Midjourney.
Podobnie modele generowania dźwięku i muzyki są trenowane na zbiorach danych audio i muzyki, aby uchwycić wzorce i struktury dźwięku. Generatywna sztuczna inteligencja może być również zastosowana do generowania kodu, uczenia się z repozytoriów kodu w celu wygenerowania nowego, działającego kodu, a także syntezy, tworzenia syntetycznych danych, które naśladują informacje w świecie rzeczywistym.
Podstawowa technologia tworząca generatywną sztuczną inteligencję obejmuje techniki, takie jak autoenkodery wariacyjne, GAN i duże modele językowe oparte na architekturach transformatorów, które uczą się skutecznych reprezentacji treningu i wykorzystują je do generowania nowego tekstu. Generative AI ma wiele potencjalnych zastosowań, od tworzenia treści i pracy kreatywnej po rozszerzanie informacji i syntetyczne generowanie, ale jednocześnie budzi obawy dotyczące kwestii takich jak stronniczość, plagiat i potencjalne niewłaściwe wykorzystanie.
Co to jest monit?
Monit to instrukcja lub żądanie udzielone generacyjnemu systemowi AI w celu wygenerowania pożądanego wyniku. Monity mogą zawierać kilka kluczowych elementów:
Instrukcje/Pytanie Dotyczące Zadania
Jest to rdzeń wiersza poleceń określający działanie lub informacje, które powinna dostarczyć sztuczna inteligencja, takie jak "Napisz przewodnik, jak zrobić toastie z sera".
Kontekst
Dodatkowe szczegóły dotyczące zadania lub scenariusza, które mają pomóc w odpowiedzi sztucznej inteligencji, takie jak "Czytnik ma podstawowe narzędzia do gotowania i składniki".
Rola
Perspektywa, jaką powinna przyjąć sztuczna inteligencja, generując wynik, na przykład "jako ekspert kulinarny, zapewnij praktyczne porady o przyjaznym tonie".
Formatowanie
Instrukcje dotyczące struktury AI, takie jak "Zaprezentuj przewodnik z numerami kroków".
Przykłady?
Dostarczenie przykładowych danych wyjściowych lub punktów początkowych, aby pomóc AI zrozumieć pożądany format i styl.
Połączenie tych elementów w monicie pomaga ukierunkować generujący system AI w celu uzyskania odpowiedniego, wysokiej jakości i dostosowanego wyniku, który odpowiada konkretnym potrzebom i preferencjom użytkownika. Tworzenie skutecznych podpowiedzi to kluczowa umiejętność maksymalnego wykorzystania generatywnych technologii AI.
W jaki sposób monity są stosowane do wiadomości SMS?
Monity są kluczowym elementem skutecznego wykorzystania dużych modeli językowych, takich jak ChatGPT. Monity służą jako dane wejściowe używane przez program LLM do wygenerowania odpowiedzi. Monit może zawierać różne elementy, takie jak instrukcja/pytanie dotyczące zadania, rola i formatowanie.
Praktyka tworzenia skutecznych podpowiedzi jest znana jako "inżynieria szybka". Wymaga to eksperymentowania z różnymi strukturami monitów i komponentami w celu optymalizacji danych wyjściowych LLM. Monituj to kluczowa umiejętność, aby jak najlepiej wykorzystać modele, takie jak ChatGPT.
Niedawna popularność ChatGPT jeszcze bardziej podkreśliła znaczenie podpowiedzi. W miarę jak coraz więcej osób wchodzi w interakcję z tą potężną LLM, rośnie zainteresowanie nauką tworzenia skutecznych podpowiedzi, które pozwolą w pełni wykorzystać jego potencjał.
Monity pozwalają użytkownikom dostosować odpowiedzi ChatGPT do ich potrzeb, niezależnie od tego, czy chodzi o generowanie treści, rozwiązywanie problemów czy odkrywanie nowych perspektyw. W rezultacie, szybka inżynieria pojawiła się jako umiejętność na żądanie, a ludzie starają się opanować sztukę zachęt do maksymalizacji swojej produktywności i kreatywności za pomocą ChatGPT i innych.
Podsumowując, komunikaty są niezbędne do efektywnego korzystania z modeli, w tym ChatGPT. Zrozumienie komponentów szybkiej i praktycznej inżynierii umożliwia użytkownikom kierowanie tymi modelami do tworzenia bardzo istotnych i użytecznych wyników dostosowanych do ich potrzeb.
Dlaczego uzyskanie odpowiedniej informacji jest ważne?
Specyfika prowadzi do trafności:
Szerokie, ogólne monity będą dawać ogólne, nieskoncentrowane wyniki. Przygotowanie konkretnych monitów, które zawierają jasne informacje o zadaniu, formatowaniu i pożądanym tonie/perspektywie, pomaga zapewnić, że dane wyjściowe sztucznej inteligencji są bardzo istotne i dostosowane do potrzeb użytkownika.
Kontekst umożliwia pełne zrozumienie:
Przekazanie modelowi AI dodatkowych informacji o monicie, takich jak docelowi odbiorcy lub cel, pomaga mu zrozumieć niuanse zapytania i wygenerować bardziej odpowiednią odpowiedź.
Iteracja odblokowuje lepsze wyniki:
Szybka inżynieria to proces iteracyjny. Jeśli pierwszy monit nie daje żądanego wyniku, użytkownicy powinni spróbować ponownie sformatować lub dodać więcej szczegółów. Dzięki temu iteracyjnemu podejściu mogą ukierunkować sztuczną inteligencję na optymalne wyniki.
Pełne wykorzystanie potencjału sztucznej inteligencji:
Skuteczne monitowanie jest niezbędne, aby jak najlepiej wykorzystać narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji. Tworząc podpowiedzi i udoskonalając je, użytkownicy mogą uwolnić wszystkie możliwości tych potężnych modeli i uzyskać wysokiej jakości istotne wyniki dostosowane do ich potrzeb.
Podsumowując, wyniki wyszukiwania podkreślają, że uzyskanie właściwego monitu jest kluczowe, ponieważ bezpośrednio określa jakość, trafność i użyteczność odpowiedzi sztucznej inteligencji. Szybka inżynieria pozwala użytkownikom w pełni wykorzystać potencjał generatywnych systemów AI poprzez kierowanie ich na produkty, które dokładnie odpowiadają ich potrzebom.
Zalety szybkiej inżynierii
Inżynieria monitów umożliwia użytkownikom tworzenie bardzo specyficznych monitów, które kierują dużymi modelami językowymi w celu tworzenia odpowiedzi dostosowanych do dokładnej intencji użytkownika. Dostarczając szczegółowe instrukcje, monity mogą odciągnąć model od generowania ogólnych lub nieistotnych danych wyjściowych i zamiast tego wywołać odpowiedzi precyzyjnie dopasowane do potrzeb użytkownika. Ten poziom specyficzności jest kluczowy w aplikacjach, w których dokładność i trafność są najważniejsze, takich jak obsługa klienta, wsparcie techniczne lub tworzenie treści.
Mniej Nieporozumień
Źle zaprojektowane monity mogą prowadzić do błędnej interpretacji intencji użytkownika, powodując odpowiedzi, które nie trafiają w znak lub nawet zawierają szkodliwe uprzedzenia lub niedokładności. Szybka inżynieria pomaga zminimalizować to ryzyko, zapewniając, że monity są jasne, jednoznaczne i dostarczają wystarczających informacji, aby model mógł zrozumieć wykonywane zadanie. Ograniczając potencjał nieporozumień, szybka inżynieria zwiększa niezawodność i wiarygodność aplikacji opartych na LLM.
Personalizacja Zadań
Mechanizmy LLM są bardzo uniwersalne i mogą być stosowane do szerokiego zakresu zadań, od generowania tekstu pisanego po analizę danych. Inżynieria monitów pozwala użytkownikom dostosować zachowanie modelu do konkretnych domen lub zastosowań, zapewniając optymalizację odpowiedzi modelu na dane zadanie. Takie dostosowanie może wymagać dostosowania tonu, stylu, poziomu szczegółowości, a nawet podstawowej bazy wiedzy, z której model korzysta, co skutkuje wynikami, które są bardziej istotne, użyteczne i dostosowane do wymagań użytkownika.
Odblokowywanie nowych pomysłów
Szybka inżynieria może uwolnić kreatywny potencjał modeli, umożliwiając im tworzenie nowych pomysłów, koncepcji i rozwiązań, które wykraczają poza ich trening. Tworząc monity zachęcające model do eksploracji nieznanych obszarów, użytkownicy mogą stymulować wyobraźnię modelu i odkrywać nieoczekiwane spostrzeżenia. Może to być szczególnie cenne w dziedzinach, takich jak badania, rozwój produktów lub kreatywne pisanie, w których innowacyjne myślenie jest wysoko cenione.
Exploring Uncharted Territories
LLM są trenowane na podstawie ogromnych ilości informacji, ale ich wiedza jest ostatecznie ograniczona przez informacje, na które były narażone podczas szkolenia. Szybka inżynieria umożliwia użytkownikom wychodzenie z modelu poza jego trening, zachęcając go do rysowania połączeń i tworzenia inferencji, które mogły nie zostać wyraźnie uwzględnione. Może to doprowadzić do odkrycia nowych aplikacji, identyfikacji wcześniej pomijanych wzorców lub wygenerowania unikalnych rozwiązań złożonych problemów.
Uproszczone eksperymentowanie
Szybka inżynieria ułatwia szybkie eksperymentowanie i iteracje, umożliwiając użytkownikom szybkie testowanie podejść i udoskonalanie ich sygnałów w celu uzyskania pożądanej odpowiedzi. Ten iteracyjny proces pozwala na efektywne badanie różnych wariantów sygnałów, co pozwala użytkownikom na zidentyfikowanie najbardziej efektywnych sygnałów odpowiadających ich potrzebom. To usprawnione podejście do eksperymentowania może znacznie przyspieszyć rozwój i optymalizację aplikacji opartych na LLM.
Szybsze Wyniki
Tworząc precyzyjne i dobrze zaprojektowane podpowiedzi, użytkownicy często mogą uzyskać pożądaną odpowiedź z LLM bez potrzeby szeroko zakrojonych iteracji lub udoskonaleń. Może to prowadzić do znacznych oszczędności czasu, ponieważ model jest w stanie szybciej generować dokładne i istotne dane wyjściowe. Skuteczność ta jest szczególnie cenna w przypadku aplikacji lub scenariuszy, w których szybki czas odpowiedzi ma kluczowe znaczenie, takich jak obsługa klienta lub podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym.
Zmniejszenie Potrzeb W Zakresie Dostrajania
W niektórych przypadkach skuteczna, niezwłoczna inżynieria może wyeliminować lub zmniejszyć potrzebę kosztownego i czasochłonnego dostrojenia samego modelu. Wykorzystując istniejące możliwości modelu i przeprowadzając go przez dobrze przygotowane podpowiedzi, użytkownicy często mogą uzyskać pożądaną odpowiedź bez konieczności inwestowania znacznych zasobów w dostosowania specyficzne dla modelu. Może to prowadzić do znacznych oszczędności kosztów i sprawić, że rozwiązania oparte na LLM będą bardziej dostępne dla szerszego grona organizacji.
Optymalizacja zasobów
Szybka inżynieria pomaga organizacjom w możliwie najlepszym wykorzystaniu istniejących zasobów modeli. Tworząc podpowiedzi, które wykorzystują maksymalny potencjał modelu, użytkownicy mogą zoptymalizować wykorzystanie inwestycji w modele, niezależnie od tego, czy są to modele lokalne, czy dostarczane przez dostawców zewnętrznych. Podejście to może prowadzić do zwiększenia zwrotu z inwestycji i ogólnej poprawy wydajności wdrażania aplikacji opartych na technologii LLM i zarządzania nimi.
Jak działa szybka inżynieria?
Zrozum podstawy NLP i modele językowe: Zyskaj solidną wiedzę na temat technik przetwarzania języka naturalnego i architektur leżących u podstaw dużych modeli językowych (LLM).
Szczegółowe monity dotyczące usługi Craft:
Jasno zdefiniuj instrukcję lub pytanie dotyczące zadania, podaj istotne informacje o scenariuszu, odbiorcach lub żądanym tonie i dołącz instrukcje formatowania dotyczące struktury wyniku. Opcjonalnie podaj przykładowe wyjścia lub punkty początkowe, aby kierować modelem.
Testuj i iteruj na monitach:
Wypróbuj monit w różnych modelach językowych, aby zobaczyć, jak reagują, przeanalizować wyniki i zidentyfikować obszary do ulepszenia, a następnie ulepsz monit, dodając więcej szczegółów lub zmieniając strukturę. Powtarzaj proces testowania i udoskonalania aż do uzyskania pożądanego wyniku.
Skaluj i automatyzuj wyświetlanie monitów:
Poznaj sposoby uogólniania pomyślnych podpowiedzi dla szerszych aplikacji i przeanalizuj opcje, takie jak łańcuchy podpowiedzi lub programowanie podpowiedzi w celu automatyzacji generowania podpowiedzi.
Podczas całego procesu inżynierii szybki inżynier powinien wziąć pod uwagę trafność, jasność, stronniczość i etykę, iterację i eksperymentowanie, umiejętności techniczne i umiejętności miękkie. Podążając za tymi krokami i pamiętając o tych rozważaniach, szybcy inżynierowie mogą w pełni wykorzystać potencjał modeli językowych i opracować bardzo istotne, dostosowane wyniki, które zaspokoją potrzeby użytkownika.
Jakie są różne rodzaje inżynierii komunikatów?
Biorąc pod uwagę różne typy modeli AI, przedstawiamy różnice między opcjami inżynieryjnymi dostępnymi natychmiast:
Wyświetlanie monitu bez zrzutów:
Jest to najbardziej prosta forma, w której model jest prezentowany tylko z opisem zadania, bez przykładów. To zdanie to znaczy "Przetłumacz to zdanie na hiszpański": Pies biegł przez ulicę.
Krótkie monitowanie (uczenie wewnątrzkontekstowe):
Opis zadania zostaje uzupełniony o kilka przykładów, które pomogą modelowi zidentyfikować wzorce. Na przykład: "Tłumacz na hiszpański: Kot jest czarny. -> El gato es negro. Mój dom jest czerwony. -> Mi casa es roja. Pies biegł przez ulicę. -> ?"
Sugestie dotyczące łańcucha myśli (CoT):
Zachęcamy model do podziału skomplikowanych problemów na mniejsze kroki, jednoznacznie przedstawiając jego uzasadnienie. Przykład "John ma 5 jabłek. Mary daje mu jeszcze 3. Ile jabłek ma teraz John? Pomyślmy krok po kroku: John zaczyna z 5 jabłkami, Mary daje mu jeszcze 3, więc dodajemy 3...etc."
Meta-monitowanie:
Wymaga to tworzenia elastycznych podpowiedzi, które z czasem będą ulepszać ich instrukcje, co poprawi model w samodoskonaleniu.
Negatywne monitowanie:
Możesz powiedzieć modelowi, czego nie chcesz uwzględnić w jego odpowiedzi, co jest przydatne do filtrowania niechcianych danych wyjściowych. Przykład "Napisz wiersz, ale nie umieść żadnych odniesień do kwiatów."
Najlepsza technika inżynierii podpowiedzi zależy od typu modelu AI. Pamiętajmy, że szybka inżynieria to zarówno sztuka, jak i nauka. Na najlepsze podejście będzie miało wpływ wykonywane zadanie i sam model AI. Jakość danych ma znaczenie, zwłaszcza w przypadku uczenia się za pomocą kilku ujęć, a precyzyjny język w monitach pomaga ukierunkować wyniki.
Przykład szybkiej inżynierii
W przypadku zadań związanych z tworzeniem kompleksowego planu lekcji, istotne jest zapewnienie modelowi językowemu jasnej i jasno określonej struktury, którą należy obserwować. Zamiast zostawiać to do obłudzenia, próbując odgadnąć idealny format samodzielnie, twój monit oferuje rusztowanie nagłówków sekcji i wytycznych.
Wyobraźcie sobie, że chcecie zamówić 45-minutowy plan lekcji algebry z następującymi wyszczególnionymi komponentami: Cele lekcji, potrzebne materiały, chwytliwe 10-minutowe rozgrzewanie, 15 minut instruktażu bezpośredniego z nitami, 15 minut samodzielnej praktyki dla studentów, aby przetestować swoje nowo nabyte umiejętności, a na koniec zwięzły bilet na wyjście, aby ocenić uczenie się. To metodyczne podejście gwarantuje, że model wytworzy dopracowany, pedagogicznie zdrowy plan, bez pozostawiania kamienia bez echa.
Krok po kroku
Czasami pojedynczy monolityczny monit może przytłoczyć nawet najbardziej zaawansowany model językowy. W takich przypadkach dobry inżynier monitów wie, jak podzielić zadanie na kilka bardziej wykonalnych kroków, które AI może pokonać jeden po drugim.
Wyobraźmy sobie na przykład, że najpierw trzeba poprosić o zwięzły przegląd kluczowych pojęć, które studenci powinni wziąć pod uwagę przy rozwiązywaniu równań liniowych. Dzięki tej podstawowej wiedzy, następny monit może poprosić model o nakreślenie angażującego 15-minutowego segmentu bezpośrednich instrukcji, aby nauczyć tych krytycznych pomysłów. Na koniec najważniejszym krokiem jest zachęta do zaprojektowania 15-minutowego, niezależnego ćwiczenia, które umożliwi uczestnikom kursu zastosowanie nowego sposobu rozumienia.
Prowadząc model przez tę starannie choreografowaną sekwencję, zapewniasz, że każdy element układanki płynnie się ze sobą łączy, co skutkuje kompleksowym, dobrze zorganizowanym planem lekcji.
Rozważ wykorzystanie odgrywania ról
Czasami odgrywanie niewielkich ról może zadziwiać, wywołując prawdziwie skrojoną odpowiedź ze strony modelu językowego. Wyobraźcie sobie, jeśli chcecie, zadanie zadania na wykresie równań liniowych, ale w pewnym momencie - prosicie model, aby odpowiedział z perspektywy doświadczonego nauczyciela matematyki w ósmej klasie.
Może się okazać, że język modelu nasyca się ciężko zdobytą mądrością doświadczonego pedagoga. Jej sugestie łączą się ze zrozumieniem psychologii nastolatków i techniki pedagogicznej, która najprawdopodobniej urzeknie poszczególnych odbiorców. Zniknęły ogólne frazesy, zastąpione zniuansowanym zrozumieniem tego, co naprawdę zaangażuje i oświeci te młode matematyczne umysły.
Dołączanie przykładów w formularzach
Nie zapominajmy o mocy dostarczania modelowi językowemu świecących przykładów, które mogą czerpać inspirację. Wyobraźmy sobie, że masz za zadanie stworzyć plan lekcji na grafice funkcji liniowych, ale rysujesz puste pole. Dlaczego nie zaproponować modelowi świetnie przygotowanego planu rozwiązywania równań kwadratowych jako szablonu?
Teraz model może dokładnie przeanalizować strukturę, zawartość i ton tego przykładu, używając go jako odskoczni do stworzenia równie dopracowanej i skutecznej lekcji na wybrany temat. Przypomina to wręczanie początkującym artystom arcydzieła i mówienie: "Idź i stwórz coś tak samo oszałamiającego!" Wyniki będą olśniewające.
Korzystając z tych zróżnicowanych, szybkich opcji inżynieryjnych - od ustrukturyzowanych wyników po iteracyjne zachęcanie, odgrywanie ról i inspiracje oparte na przykładach - uwalniasz prawdziwy potencjał modeli językowych, uruchamiając odpowiedzi, które są nie tylko kompetentne, ale pozytywnie ujmujące.
