Co to jest szybka inżynieria? Kompleksowy przewodnik po sztucznej inteligencji

Co to jest szybka inżynieria? Kompleksowy przewodnik po sztucznej inteligencji

Znacznik czasu: 20 stycznia 2024 10:45

Wprowadzenie

U podstaw szybkiej inżynierii leży sztuka alchemii konwersacyjnej z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. To tutaj skrupulatne tworzenie pytań lub instrukcji spotyka się ze światem generatywnych modeli sztucznej inteligencji, przekształcając podstawowe zapytania w ukierunkowane, konkretne i niezwykle przydatne odpowiedzi. Pomyśl o tym jak o pomoście językowym łączącym ludzkie intencje z możliwościami sztucznej inteligencji. Ta strategiczna dyscyplina nie polega tylko na zadawaniu pytań; chodzi o to, żeby zapytać prawo pytania w prawo sposób na zdobycie najbardziej efektywny odpowiedzi

Szybka inżynieria wywodzi się z dziedziny przetwarzania języka naturalnego (NLP), której celem jest odkrycie tych magicznych słów lub fraz, które wywołują najbardziej pożądane reakcje sztucznej inteligencji. To jak wiedzieć, jak dokładnie pocierać magiczną lampę – w tym przypadku lampą jest zaawansowana sztuczna inteligencja, taka jak DALL-E, zaprogramowana do generowania dowolnego obrazu, jaki sobie wymarzysz. Ale nie chodzi tylko o obrazy. Niezależnie od tego, czy jest to zamiana tekstu na tekst, tekstu na obraz, czy nawet tekstu na dźwięk, sztuka szybkiej inżynierii obejmuje poprawianie, udoskonalanie i optymalizację danych wejściowych w celu uzyskania wyników, które są nie tylko dokładne, ale także ściśle zgodne z naszymi złożone potrzeby człowieka i cele biznesowe.

Czym jest szybka inżynieria?

Szybka inżynieria przypomina posiadanie kodu do gry wideo, ale dotyczy interakcji AI. Chodzi o konstruowanie podpowiedzi (instrukcji myślenia lub zapytań) z taką precyzją i przejrzystością, że sztuczna inteligencja nie tylko rozumie, ale także dostarcza odpowiedzi, które trafiają w sedno. To tutaj profesjonalni inżynierowie spędzają całe dnie – eksperymentując, analizując i zastanawiając się, co sprawia, że ​​sztuczna inteligencja działa zgodnie z ludzkimi intencjami. Ale hej, to nie jest ekskluzywny klub! Każdy, kto kiedykolwiek prosił Siri o ustawienie alarmu lub korzystał z Asystenta Google do wyszukiwania przepisu, w istocie ćwiczył się w szybkiej inżynierii.

W dziedzinie modeli sztucznej inteligencji, takich jak modele dużych języków lub modele zamiany tekstu na obraz, szybka inżynieria może obejmować proste zapytania, takie jak „Czym jest Małe Twierdzenie Fermata?” do kreatywnych poleceń typu „Napisz wiersz o jesiennych liściach”. Chodzi o sformułowanie, określenie stylu, kontekstu, a nawet przypisanie roli AI. Czy widziałeś kiedyś te podpowiedzi do nauki języka, w których uzupełniasz sekwencję słów? To szybka inżynieria w działaniu, wykorzystująca techniki takie jak uczenie się przez kilka strzałów, aby uczyć sztucznej inteligencji na przykładach.

Jeśli chodzi o jakość odpowiedzi AI, różnica między dobrą a złą podpowiedzią może być dzień i noc. Dobrze skonstruowana podpowiedź może prowadzić do szybkich, precyzyjnych i trafnych odpowiedzi, natomiast źle skonstruowana może skutkować odpowiedziami niejasnymi, nietrafionymi do celu, a nawet bezsensownymi. To rozróżnienie ma kluczowe znaczenie w środowisku profesjonalnym, gdzie wydajność, szybkość i dokładność są najważniejsze.

Korzyści z szybkiej inżynierii

Skuteczne podpowiadanie nie polega tylko na uzyskaniu właściwej odpowiedzi; chodzi także o szybsze dotarcie na miejsce. W kontekście biznesowym, gdzie czas to pieniądz, szybkie prace inżynieryjne mogą radykalnie skrócić czas potrzebny na wyodrębnienie przydatnych informacji z modeli sztucznej inteligencji. Ta wydajność zmienia reguły gry dla firm integrujących sztuczną inteligencję w aplikacjach, w których liczy się czas.

Co więcej, szybkie prace inżynieryjne nie są sposobem na jedną sztuczkę. Pojedynczy, dobrze przemyślany monit może być wszechstronny, można go dostosować do różnych scenariuszy, zwiększając skalowalność modeli AI. Ta zdolność adaptacji jest niezbędna dla firm, które chcą rozszerzyć swoje możliwości sztucznej inteligencji bez konieczności wymyślania koła na nowo dla każdej nowej aplikacji.

Wreszcie, personalizacja to obszar, w którym naprawdę wyróżnia się szybka inżynieria. Dostosowując reakcje sztucznej inteligencji do konkretnych potrzeb biznesowych lub preferencji użytkownika, szybka inżynieria zapewnia wyjątkowo spersonalizowane doświadczenie. To dostosowanie jest nieocenione dla organizacji, które chcą dostosować wyniki sztucznej inteligencji do swoich precyzyjnych celów biznesowych.

Czy jesteśmy gotowi zagłębić się w ten fascynujący świat szybkiej inżynierii? Przyjrzyjmy się, jak ta technika zmienia nasze interakcje ze sztuczną inteligencją, czyniąc je bardziej skutecznymi, wydajnymi i dostosowanymi do naszych potrzeb.

Opowieść o dwóch podpowiedziach: przypadek chatbota w handlu elektronicznym

Wyobraź sobie, że prowadzisz firmę e-commerce specjalizującą się w sprzęcie outdoorowym. Zdecydowałeś się zintegrować generatywnego chatbota AI, aby pomóc klientom w znalezieniu produktów w Twojej witrynie. Ten scenariusz doskonale ilustruje znaczenie dobrze skonstruowanych i źle skonstruowanych podpowiedzi w szybkiej inżynierii.

Scenariusz 1: Błędna zachęta

Załóżmy, że chatbot jest zaprogramowany ze źle zaprojektowanym monitem. Klient pyta: „Jak mogę się ogrzać podczas biwakowania?” Teraz idealnie przygotowany monit powinien skłonić chatbota do zasugerowania produktów takich jak ocieplane śpiwory, przenośne grzejniki lub odzież termiczna. Jednakże ze względu na niejasny i błędnie skierowany charakter podpowiedzi sztuczna inteligencja może zinterpretować „trzymaj się ciepło” w bardziej ogólnym znaczeniu. W rezultacie chatbot odpowiada ogólnymi wskazówkami dotyczącymi utrzymywania ciepła, takimi jak poruszanie się lub picie gorących napojów, co w rzeczywistości nie odpowiada potrzebie klienta w zakresie znalezienia odpowiednich produktów w Twojej witrynie.

To klasyczny przykład niepowodzenia podpowiedzi. Nie tylko nie zaspokaja konkretnych potrzeb klienta, ale także traci szansę na nakierowanie go na potencjalny zakup.

Scenariusz 2: Natychmiastowa zachęta

Teraz odwróćmy scenariusz i wyobraźmy sobie, że zachęta jest dobrze zaprojektowana. Ten sam klient zadaje to samo pytanie, ale tym razem sztuczna inteligencja kieruje się podpowiedzią dostosowaną do interpretowania zapytań związanych z produktem i odpowiadania na nie. Rozumiejąc kontekst i kontekst e-commerce, chatbot odpowiada, podając rekomendacje dotyczące wysokiej jakości, izolowanego termicznie sprzętu kempingowego dostępnego w Twojej witrynie, być może nawet odsyłając do stron konkretnych produktów.

Ta odpowiedź bezpośrednio odpowiada na potrzeby klienta, poprawia jego doświadczenie zakupowe i zwiększa prawdopodobieństwo sprzedaży. Pokazuje, jak dobrze skonstruowany monit może prowadzić do skutecznych, trafnych i produktywnych interakcji, z korzyścią zarówno dla klienta, jak i Twojej firmy.

Kontekstualizacja scenariusza:

Wyobraź sobie, że prowadzisz internetowy sklep z elektroniką. Klient wysyła wiadomość o treści: „Otrzymałem zły model słuchawek. Czy mogę poprosić o przysłanie mi prawidłowych?” Jest to typowy scenariusz, w którym szybka inżynieria może zmienić zasady gry w dziale zadowolenia klienta.

Budowanie podpowiedzi

Najpierw musimy przygotować grunt pod nasz model sztucznej inteligencji. Mówimy mu: „To rozmowa między zdezorientowanym klientem a responsywnym, zorientowanym na rozwiązania agentem obsługi klienta”. Następnie przedstawiamy zapytanie Klienta w takiej formie, w jakiej jest. Zapewnia to jasny kontekst dla sztucznej inteligencji dotyczący charakteru interakcji i roli, jaką musi ona odgrywać.

Teraz poinstruujmy sztuczną inteligencję, jak rozpocząć reakcję. Moglibyśmy powiedzieć: „Odpowiedź pracownika obsługi klienta: Witamy, dziękujemy za skontaktowanie się z nami w sprawie zamówienia. Naprawdę przepraszamy za pomyłkę. Tak, możemy”, wskazując, że odpowiedź powinna potwierdzać problem, wyrażać empatię i zmierzać w stronę pozytywnego rozwiązania.

Odpowiedź modelki

Wprowadzając ten monit do dobrze dostrojonego modelu sztucznej inteligencji, możesz uzyskać odpowiedzi takie jak:

  • „Tak, zdecydowanie możemy w tym pomóc. Czy mógłbyś potwierdzić numer zamówienia, abyśmy mogli zorganizować wysyłkę odpowiednich słuchawek?”
  • „Tak, możemy to dla ciebie rozwiązać. Natychmiast wyślemy Ci odpowiedni model. Poniżej znajduje się przedpłacona etykieta umożliwiająca zwrot nieprawidłowego produktu.

Siła dobrze skonstruowanych podpowiedzi

Ten przykład ilustruje siłę precyzji w szybkiej inżynierii. Dzięki jasnemu zdefiniowaniu ról, kontekstu i pożądanego wyniku sztuczna inteligencja jest w stanie generować odpowiedzi, które są nie tylko trafne i pomocne, ale także zgodne ze standardami obsługi klienta Twojej firmy.

Co więcej, podejście to można dostosować w oparciu o konkretną politykę firmy i style interakcji z klientami. Dzięki dalszemu udoskonalaniu odpowiedzi generowane przez sztuczną inteligencję mogą jeszcze bardziej dostosować się do głosu Twojej marki i etosu obsługi klienta.

Co to są monity?

Co to jest szybka inżynieria? Kompleksowy przewodnik po inteligencji danych AI PlatoBlockchain. Wyszukiwanie pionowe. AI.

Podpowiedzi w dziedzinie sztucznej inteligencji przypominają plany: precyzyjne, pouczające i kierunkowe. Działają jako pomost między ludzkimi intencjami a realizacją sztucznej inteligencji, tłumacząc nasze pragnienia i pytania na zadania, które modele sztucznej inteligencji mogą zrozumieć i na podstawie których mogą działać.

W najprostszej formie podpowiedź to instrukcja lub pytanie skierowane do modelu sztucznej inteligencji. Ale kryje się za tym coś więcej, niż mogłoby się wydawać. Podpowiedzi to tajemnica, która określa, jak skutecznie model sztucznej inteligencji może spełniać swoje zadanie, czy to odpowiadając na pytania, generując tekst, czy nawet tworząc obrazy.

Instrukcja: Rdzeń podpowiedzi

Instrukcja jest sercem podpowiedzi. Mówi AI dokładnie, czego od niej oczekujemy. Na przykład „Podsumuj główne ustalenia w załączonym raporcie”. W tym przypadku instrukcja jest jasna, bezpośrednia i nie pozostawia miejsca na dwuznaczność.

Kontekst: ustawienie sceny

Kontekst to tło, na którym sztuczna inteligencja wykonuje swoje zadanie. Ramuje reakcję sztucznej inteligencji, zapewniając trafność i zgodność z danym scenariuszem. Na przykład dodanie do naszych instrukcji „uwzględnienia ostatnich badań nad zmianami klimatycznymi” umieszcza zadanie sztucznej inteligencji w określonej domenie, zaostrzając jej koncentrację.

Dane wejściowe: paliwo dla AI

Dane wejściowe to surowiec, z którym współpracuje sztuczna inteligencja. W naszym przykładzie jest to „załączony raport”. Ten komponent ma kluczowe znaczenie, ponieważ zapewnia konkretną treść, którą sztuczna inteligencja musi przetworzyć i na którą odpowiedzieć.

Wskaźnik wyniku: zdefiniowanie stylu reakcji

Wskaźnik wyniku kształtuje format lub styl odpowiedzi sztucznej inteligencji. W naszym przypadku „przedstaw swoje podsumowanie w stylu dziennikarskim” kieruje sztuczną inteligencję do przyjęcia określonego tonu i formatu, zapewniając, że wynik będzie odpowiadał naszym potrzebom stylistycznym.

Koncepcje techniczne, które powinieneś wiedzieć o szybkiej inżynierii

Szybka inżynieria przypomina trochę bycie kucharzem językowym – nie chodzi tylko o mieszanie składników; chodzi o stworzenie przepisu, który wydobędzie najlepsze smaki. Aby to zrobić dobrze, musisz zrozumieć kilka podstawowych koncepcji technicznych. Przyjrzyjmy się tym podstawowym składnikom szybkiej inżynierii.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)

Sercem szybkiej inżynierii jest przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Wyobraź sobie NLP jako szkołę językową sztucznej inteligencji, w której maszyny uczą się nie tylko „słyszeć” ludzki język, ale także rozumieć go i reagować na niego kontekstowo. Jest to wyspecjalizowana dziedzina sztucznej inteligencji, która przekształca język w format zrozumiały dla komputerów i nadający mu sens. Bez NLP nasi przyjaciele AI byliby całkiem zagubieni w tłumaczeniu!

Modele dużych języków (LLM)

Następne w kolejności są modele wielkojęzykowe (LLM). To najważniejsi w świecie języków AI, przeszkoleni na ogromnych zbiorach danych w celu przewidywania sekwencji słów. Są jak pisarze zajmujący się sztuczną inteligencją, próbujący znaleźć następne słowo w zdaniu na podstawie tego, co zostało powiedziane wcześniej. LLM odgrywają kluczową rolę w uchwyceniu kontekstu i tworzeniu tekstu, który ma sens i jest odpowiedni.

Transformatory

Transformatory – nie, nie te w przebraniu robotów – to silniki napędzające wiele LLM, w tym słynną serię GPT. Są to specjalne typy głębokich sieci neuronowych dostosowanych do języka. Wyobraź je sobie jako soczewki skupiające sztuczną inteligencję, pomagające jej skoncentrować się na różnych częściach zdania i zrozumieć, w jaki sposób słowa są ze sobą powiązane. Mechanizmy uwagi transformatora działają jak reflektor, podkreślający to, co najważniejsze w morzu słów.

parametry

Parametry to pokrętła i tarcze modelu AI, dostrojone podczas jego szkolenia. Chociaż inżynierowie ds. podpowiedzi nie modyfikują ich bezpośrednio, wiedza o nich pomaga zrozumieć, dlaczego model sztucznej inteligencji może reagować w określony sposób na podpowiedzi. Są to podstawowe zasady rządzące grą językową sztucznej inteligencji.

Żetony

Tokeny to podstawa modeli językowych AI – to jednostki tekstu, które model czyta i rozumie. Pomyśl o tokenach jako o poszczególnych składnikach Twojej receptury językowej. Mogą obejmować pojedynczą literę, np. „a”, lub całe słowo, np. „jabłko”. Tworząc podpowiedzi, ważne jest, aby wiedzieć, że LLM mogą obsłużyć tylko określoną liczbę żetonów, która jest równa wielkości Twojej miski do miksowania.

Multimodalność

Wreszcie istnieje multimodalność. W tym miejscu modele sztucznej inteligencji stają się niezwykle wszechstronne, radząc sobie nie tylko z tekstem, ale także obrazami, dźwiękami, a nawet kodem. W inżynierii szybkiej oznacza to, że możesz przygotować podpowiedzi, które generują całą gamę wyników, w zależności od tego, co potrafi model AI. To jak kuchnia, w której możesz ugotować wszystko, od ciasta po zapiekankę!

Uzbrojeni w te koncepcje, jesteście teraz lepiej przygotowani, aby zanurzyć się w świecie szybkiej inżynierii. Zrozumienie tych aspektów technicznych jest jak posiadanie odpowiednich narzędzi kuchennych – dzięki nim możesz wydajniej i skuteczniej tworzyć doskonałe podpowiedzi AI.

Wagi w szybkiej inżynierii

W inżynierii szybkiej koncepcja „wag” odgrywa kluczową rolę w kierowaniu modelem sztucznej inteligencji i wpływaniu na rodzaj odpowiedzi lub generowanej treści. Pomyśl o ciężarkach jak o świetle reflektora jaśniejącym w niektórych częściach podpowiedzi, aby były bardziej widoczne w „umyśle” sztucznej inteligencji.

Jak wagi wpływają na reakcje AI

Wagi w podpowiedziach nie są jednolitą funkcją we wszystkich modelach AI, ale często można je spotkać na platformach, które oferują pewien stopień dostosowania swoich podpowiedzi. Wagi te można zaimplementować za pomocą specjalnej składni lub symboli, wskazując, na które terminy lub elementy w znaku zachęty należy położyć większy nacisk.

Ważenie w różnych kontekstach

Chociaż ważenie jest często omawiane w zadaniach związanych z generowaniem obrazu (takich jak DALL-E lub Midjourney), gdzie drobne poprawki mogą prowadzić do zupełnie innych wyników, koncepcję tę można w równym stopniu zastosować do innych modeli generatywnych, takich jak te zajmujące się tekstem lub kodem.

Praktyczne przykłady ważenia

Rozważ te hipotetyczne przykłady, aby zrozumieć, jak wagi wpływają na wyniki:

  1. Generowanie obrazu w trakcie podróży:W pierwszym monicie sztuczna inteligencja może wygenerować obraz, na którym w równym stopniu przedstawione są zarówno ocean, jak i zachód słońca. Jednak dodanie wagi „::” obok słowa „ocean” powoduje zmianę punktu ciężkości sztucznej inteligencji i może wygenerować obraz, w którym ocean jest elementem dominującym, potencjalnie z zachodem słońca odgrywającym bardziej drugorzędną rolę.
    • Podpowiedź: „ocean, zachód słońca”
    • Zmieniony monit z wagami: „ocean::, zachód słońca”
  2. Model tekstowy:W ważonym podpowiedzi sztuczna inteligencja jest zachęcana do skupienia się bardziej na perspektywie czarodzieja lub jego roli w historii, co może prowadzić do narracji, w której działania, myśli lub tło czarodzieja są bardziej szczegółowe niż smoka.
    • Podpowiedź: „Napisz historię o czarodzieju i smoku”.
    • Zmieniony monit z ciężarkami: „Napisz historię o czarodzieju:: i smoku”.

Wpływ ważenia

Dodanie odważników może znacząco zmienić wydajność. Na przykład w kontekście generatorów obrazów dostosowanie wagi może przekształcić scenę ze spokojnego zachodu słońca na plaży w dramatyczny krajobraz zdominowany przez ocean z zachodem słońca w tle. Podobnie podczas generowania tekstu może zmienić punkt ciężkości narracji lub głębię szczegółów dotyczących określonych postaci lub tematów.

Zagłębmy się teraz w różnorodny świat technik podpowiedzi, z których każda stanowi unikalne podejście do kształtowania reakcji sztucznej inteligencji.

Lista technik podpowiedzi

#1: Podpowiedź zerowego strzału

Piękno podpowiedzi zero-shot leży w jej prostocie i wszechstronności. To jakby zadać pytanie ekspertowi bez konieczności podawania dodatkowych informacji. Szeroki zakres wiedzy i doświadczenia eksperta pozwala mu zrozumieć problem i dokładnie odpowiedzieć w oparciu o to, co już wie.

Zastosowanie w analizie sentymentów

Zagłębmy się w praktyczny przykład: analizę nastrojów. Załóżmy, że analizujesz opinie klientów i natrafiasz na recenzję z informacją: „Miałem niesamowity dzień w parku”. W przypadku podpowiedzi zerowej bezpośrednio zapytałbyś model AI: „Jakie emocje kryje się w następującym zdaniu: «Miałem niesamowity dzień w parku»?”

Model językowy, wykorzystując obszerne szkolenie w zakresie rozumienia uczuć, może trafnie sklasyfikować to stwierdzenie jako pozytywne, mimo że nie podano żadnych konkretnych przykładów szkoleniowych dotyczących tego konkretnego zadania. Ta zdolność do dokładnego wnioskowania o uczuciach na podstawie pojedynczego zdania pokazuje nieodłączne zrozumienie niuansów językowych przez model.

Wszechstronność podpowiedzi zerowej

Podpowiadanie zero-shot nie ogranicza się do analizy nastrojów. Jest równie skuteczny w szeregu zadań, w tym w klasyfikacji (np. wykrywaniu spamu), przekształcaniu tekstu (np. tłumaczeniu lub podsumowywaniu) i prostym generowaniu tekstu. To podejście jest szczególnie przydatne do generowania szybkich, na bieżąco odpowiedzi na szerokie spektrum zapytań.

Inny przykład: analiza mieszanych nastrojów

Rozważ inny scenariusz, w którym oceniasz recenzję hotelu: „Pokój był przestronny, ale obsługa była okropna”. Korzystając z podpowiedzi zerowej, możesz poprosić modela o „Wyodrębnienie opinii z poniższej recenzji”. Bez wcześniejszego przeszkolenia w zakresie tego konkretnego zadania modelka może nadal przetworzyć monit i stwierdzić, że ocena ma mieszane uczucia: pozytywne w odniesieniu do przestronności pokoju, ale negatywne w odniesieniu do obsługi.

Ta zdolność, która może wydawać się prosta dla ludzi, jest dość niezwykła w przypadku sztucznej inteligencji. Wykazuje nie tylko zrozumienie języka, ale także umiejętność analizowania złożonych, pełnych niuansów uczuć.

#2: Podpowiadanie o kilku strzałach

Podpowiadanie dotyczące kilku strzałów wzbogaca zrozumienie sztucznej inteligencji poprzez podanie kilku przykładów, zwykle dwóch do pięciu, które kierują wynikami działania modelu. Technika ta jest szczególnie przydatna w przypadku zadań wymagających określonego kontekstu lub stylu, umożliwiając modelowi dokładniejsze dostosowanie swoich odpowiedzi.

Zastosowanie w generowaniu rymowanych kupletów

Zastosowanie w generowaniu rymowanych kupletów

Rozważ zadanie wygenerowania rymowanego dwuwiersza o księżycowej nocy, co jest wyzwaniem bardziej kontekstowym. Oto jak działa podpowiadanie o kilku strzałach:

Wprowadź zachętę do modelu:

„Napisz rymowany dwuwiersz o słoneczniku:
1 przykład:
„Słonecznik z płatkami jasnymi,
Chętnie wygrzewam się w słońcu.
2 przykład:
„Słonecznik wysoki w letnim blasku,
Kiwam głową, gdy wieje bryza.
A teraz napisz rymowany dwuwiersz o księżycowej nocy.

W tym scenariuszu model otrzymuje dwa przykłady kupletów na temat słoneczników. Służą one jako ramy, ucząc sztuczną inteligencję stylu i struktury oczekiwanej w wyniku. Poproszona o opisanie księżycowej nocy, modelka na podstawie tych przykładów stworzyła dwuwiersz w podobnym stylu.

Oczekiwana odpowiedź:

„Światło księżyca rozprzestrzenia swoje srebrne światło,
Obmywając świat spokojną nocą.”

Model wykorzystuje strukturę i schemat rymów z przykładów, stosując je do nowego tematu. To ilustruje, jak podpowiedzi składające się z kilku zdjęć mogą skutecznie sterować procesem twórczym modelki.

Podpowiadanie o kilku strzałach w różnych kontekstach

Podpowiadanie kilkoma strzałami jest wszechstronne i wykracza poza zadania twórcze, takie jak poezja. Jest równie skuteczny w domenach bardziej ustrukturyzowanych lub technicznych. Na przykład w kontekście biznesowym, takim jak zarządzanie przychodami w hotelarstwie, zachęta obejmująca kilka strzałów może wyglądać następująco:

Podpowiedź: „Podaję Ci temat „Zarządzanie przychodami w hotelarstwie”, a Ty dostarczasz mi listę strategii w tym formacie:
Strategia 1: Dynamiczne ceny
Strategia 2: Zarządzanie plonami
Strategia 3: Overbooking
Proszę kontynuować listę.”

Po otrzymaniu tego monitu model sztucznej inteligencji będzie kontynuował wyświetlanie strategii w tym samym formacie, prawdopodobnie uwzględniając opcje takie jak zniżki za długość pobytu lub zarządzanie kanałami. Początkowe przykłady pełnią rolę planu, kierując modelem w celu stworzenia treści zgodnych z określonym formatem i tematyką.

#3: Podpowiadanie łańcucha myślowego

Podpowiadanie w oparciu o łańcuch myśli (CoT) rewolucjonizuje sposób, w jaki modele sztucznej inteligencji rozwiązują złożone, wieloetapowe problemy, naśladując procesy rozumowania podobne do ludzkich. Technika ta pozwala rozbić skomplikowane problemy na prostsze komponenty, umożliwiając modelom sztucznej inteligencji logiczne poruszanie się po każdym etapie przed uzyskaniem ostatecznej odpowiedzi. Jest to szczególnie przydatne w zadaniach wymagających szczegółowego rozumowania, takich jak problemy matematyczne lub złożone scenariusze podejmowania decyzji.

Zastosowanie w rozwiązywaniu problemów

Rozważ inny wieloetapowy problem matematyczny, aby lepiej zrozumieć podpowiedzi CoT:

Podpowiedź: „Alicja ma 15 pomarańczy. Zjada 2 pomarańcze, a potem koleżanka daje jej jeszcze 5 pomarańczy. Ile pomarańczy ma teraz Alicja?”

Stosując podpowiedzi CoT, dzielimy problem na mniejsze, łatwiejsze do rozwiązania pytania:

  1. Początkowa podpowiedź: „Alicja ma 15 pomarańczy”.
  2. Podpowiedź pośrednia: „Ile pomarańczy ma Alicja po zjedzeniu 2?”
  3. Odpowiedź pośrednia: „Alicja ma 13 pomarańczy”.
  4. Następna podpowiedź: „Alicja ma 13 pomarańczy”.
  5. Podpowiedź pośrednia: „Ile pomarańczy będzie miała Alicja, gdy otrzyma jeszcze 5?”
  6. Ostateczna odpowiedź: „Alicja ma teraz 18 pomarańczy”.

Metoda ta prowadzi sztuczną inteligencję przez każdy etap problemu, bardzo przypominając podejście człowieka. W ten sposób zwiększa możliwości modelu w zakresie rozwiązywania problemów i pogłębia zrozumienie złożonych zadań.

Łańcuch myślenia w podejmowaniu decyzji

Zastosujmy podpowiedzi CoT do scenariusza podejmowania decyzji biznesowych:

Podpowiedź: „Zarządzasz księgarnią, w której znajduje się 200 książek. Sprzedajesz 40 książek podczas wyprzedaży, a później kupujesz 70 kolejnych książek. Ile książek znajduje się teraz w twoim ekwipunku?”

Korzystając z monitowania CoT, problem dzieli się w następujący sposób:

  1. Początkowa podpowiedź: „Zaczynasz od 200 książek”.
  2. Podpowiedź pośrednia: „Ile książek pozostanie po sprzedaniu 40?”
  3. Odpowiedź pośrednia: „Masz 160 książek”.
  4. Następna podpowiedź: „Masz 160 książek”.
  5. Podpowiedź pośrednia: „Ile książek będziesz mieć po dodaniu 70?”
  6. Ostateczna odpowiedź: „Masz teraz w magazynie 230 książek”.

Ulepszone monity dotyczące CoT

Podpowiadanie na podstawie łańcucha myślowego można ulepszyć, dodając frazę „Pomyślmy krok po kroku”, która okazała się skuteczna nawet bez wielu konkretnych przykładów pytań i odpowiedzi. Takie podejście sprawia, że ​​podpowiedzi CoT są skalowalne i bardziej przyjazne dla użytkownika, gdyż nie wymagają formułowania wielu szczegółowych przykładów.

Wpływ na modele dużych języków

Podpowiadanie CoT okazało się szczególnie skuteczne w przypadku zastosowania do dużych modeli językowych, takich jak PaLM firmy Google. Znacząco zwiększa zdolność modelu do wykonywania złożonych zadań, czasami nawet przewyższając precyzyjnie dostrojone modele specyficzne dla danego zadania. Technikę tę można dodatkowo ulepszyć poprzez dostrojenie modeli na zbiorach danych dotyczących rozumowania CoT, co zwiększa możliwości interpretacji i wnioskowania.

#4: Podpowiadanie iteracyjne

Podpowiadanie iteracyjne to dynamiczna i skuteczna strategia szybkiego projektowania, szczególnie przydatna w przypadku złożonych lub zróżnicowanych zadań, gdzie pierwsza próba może nie przynieść pożądanych rezultatów. Podejście to obejmuje udoskonalanie i rozszerzanie wyników modelu za pomocą serii kolejnych podpowiedzi, co pozwala na bardziej dogłębną eksplorację danego tematu.

Zastosowanie w badaniach dotyczących opieki zdrowotnej

Zastosujmy podpowiedzi iteracyjne do projektu badawczego dotyczącego opieki zdrowotnej:

Początkowa podpowiedź: „Badam wpływ medytacji na redukcję stresu. Czy może Pan przedstawić przegląd bieżących ustaleń?”

Załóżmy, że wyniki modelu obejmują takie punkty, jak obniżony poziom kortyzolu, poprawa jakości snu i ulepszone funkcje poznawcze.

Podpowiedź 1: „Interesujące, czy możesz podać więcej szczegółów na temat wpływu medytacji na poziom kortyzolu?”

Model mógłby następnie zagłębić się w mechanizmy biologiczne, takie jak aktywacja przywspółczulnego układu nerwowego, zmniejszająca produkcję hormonu stresu.

Podpowiedź 2: „W jaki sposób poprawa jakości snu przyczynia się do redukcji stresu u osób praktykujących medytację?”

W tym przypadku model mógłby rozszerzyć związek między snem a stresem, omawiając, w jaki sposób medytacja przyczynia się do lepszej higieny snu, a w konsekwencji do obniżenia poziomu stresu.

Ten iteracyjny proces pozwala na stopniowe i dokładniejsze zgłębianie złożonego tematu medytacji i redukcji stresu.

Iteracyjne podpowiedzi w rozwoju produktu

Innym przykładem może być kontekst rozwoju produktu:

Początkowa podpowiedź: „Pracuję nad opracowaniem nowego, przyjaznego dla środowiska materiału opakowaniowego. Jakie są najważniejsze kwestie?”

Model może przedstawiać takie czynniki, jak biodegradowalność, opłacalność i akceptacja konsumentów.

Podpowiedź uzupełniająca 1: „Czy możesz wyjaśnić więcej na temat wyzwań związanych z równoważeniem biodegradowalności z opłacalnością?”

Model mógłby następnie zapewnić wgląd w wybór materiałów, procesy produkcyjne i kompromisy między wpływem na środowisko a kosztami produkcji.

Podpowiedź 2: „Jakie strategie można zastosować, aby zwiększyć akceptację konsumentów dla opakowań przyjaznych środowisku?”

W tym przypadku model może omawiać strategie marketingowe, edukację konsumentów i znaczenie wykazania korzyści dla środowiska wynikających z nowego opakowania.

Iteracyjny proces szybkiego rozwoju

Podpowiadanie iteracyjne nie polega jedynie na zadawaniu pytań uzupełniających; jest to proces metodyczny obejmujący:

  1. Generowanie pomysłów: Zacznij od szerokiej koncepcji lub pytania.
  2. Realizacja: Utwórz początkowy monit w oparciu o swój pomysł.
  3. Wynik eksperymentu: Przeanalizuj dane wyjściowe modelu AI.
  4. Analiza błędów: Zidentyfikuj obszary, w których wyniki nie spełniają oczekiwań.
  5. Iteracja: Doprecyzuj monit, włączając szczegółowe instrukcje lub dodatkowy kontekst.
  6. Powtórzenie: Powtarzaj proces, aż do uzyskania pożądanego rezultatu.

Na przykład, jeśli podsumowujesz opisy produktów dla określonej grupy odbiorców, początkowy monit może być zbyt ogólny. Po przeanalizowaniu wyników możesz zdać sobie sprawę z konieczności określenia odbiorców, pożądanej długości lub formatu. Kolejne podpowiedzi mogą następnie uwzględniać te szczegóły, stopniowo udoskonalając idealne podsumowanie.

#5: Generowane podpowiedzi wiedzy

Podpowiadanie wygenerowanej wiedzy wykorzystuje ogromne zasoby informacji dużych modeli językowych w celu tworzenia bardziej świadomych i odpowiednich kontekstowo odpowiedzi. Polega ona najpierw na pobudzeniu modelu do wygenerowania podstawowej wiedzy na dany temat, która następnie służy jako podstawa do bardziej szczegółowych, późniejszych zapytań.

Zastosowanie w analizie historycznej

Rozważmy scenariusz, w którym chcemy zrozumieć wpływ wydarzenia historycznego, takiego jak rewolucja przemysłowa.

Początkowa zachęta: „Przedstaw streszczenie rewolucji przemysłowej”.

Model może wygenerować odpowiedź opisującą kluczowe aspekty rewolucji przemysłowej, w tym postęp technologiczny, zmiany w produkcji i implikacje społeczne.

Wskazówka uzupełniająca: „Jak, biorąc pod uwagę postęp technologiczny podczas rewolucji przemysłowej, ten okres ukształtował nowoczesne techniki produkcyjne?”

Opierając się na wiedzy wygenerowanej z pierwszego podpowiedzi, model może dostarczyć bardziej szczegółowej i kontekstowej odpowiedzi na temat wpływu rewolucji przemysłowej na współczesną produkcję.

#6: Podpowiadanie bodźców kierunkowych

Podpowiadanie za pomocą bodźców kierunkowych polega na przekazywaniu sztucznej inteligencji konkretnych wskazówek lub wskazówek, często w formie słów kluczowych, aby poprowadzić ją w stronę pożądanego wyniku. Technika ta jest szczególnie przydatna w zadaniach, w których kluczowe jest uwzględnienie określonych elementów lub tematów.

Zastosowanie w tworzeniu treści

Wyobraź sobie, że tworzysz post na blogu na temat energii odnawialnej i chcesz mieć pewność, że uwzględnisz w nim określone słowa kluczowe.

Początkowa zachęta: „Napisz krótki przegląd odnawialnych źródeł energii”.

Załóżmy, że model zapewnia ogólny przegląd energii odnawialnej.

Monit uzupełniający dotyczący bodźca kierunkowego: „Teraz umieść słowa kluczowe„ energia słoneczna ”, „ zrównoważony rozwój ” i „ślad węglowy” w podsumowaniu artykułu składającym się z 2–4 zdań”.

Ten monit naprowadza model na uwzględnienie w podsumowaniu określonych słów kluczowych, zapewniając zgodność treści z określonymi celami tematycznymi lub SEO.

#7: Automatyczne generowanie podpowiedzi

Automatyczne generowanie podpowiedzi to najnowocześniejsze podejście w sztucznej inteligencji, w którym system sam tworzy podpowiedzi lub pytania. Pomyśl o tym w ten sposób: zamiast sytuacji, w której osoba musi zadawać AI konkretne pytania lub instrukcje, sztuczna inteligencja sama generuje te podpowiedzi. To jakby uczyć sztuczną inteligencję zadawania własnych pytań w oparciu o zestaw wytycznych lub celów. Metoda ta jest szczególnie przydatna, ponieważ oszczędza czas, ogranicza błędy ludzkie i może prowadzić do dokładniejszych i trafniejszych reakcji sztucznej inteligencji.

Jak to działa

Automatyczne generowanie podpowiedzi zazwyczaj obejmuje kilka kluczowych kroków:

  1. Ustawienie celu: Najpierw definiujemy, czego potrzebujemy od AI – może to być odpowiedź na pytanie, wygenerowanie raportu itp.
  2. Początkowe wprowadzanie danych: Jako punkt wyjścia przekazujemy sztucznej inteligencji pewne podstawowe informacje lub dane.
  3. Szybkie tworzenie przez sztuczną inteligencję: Wykorzystując dane początkowe, sztuczna inteligencja generuje własny zestaw podpowiedzi lub pytań, aby zebrać więcej informacji lub wyjaśnić cel.
  4. Odpowiedź i udoskonalenie: Następnie sztuczna inteligencja wykorzystuje te wygenerowane przez siebie podpowiedzi, aby uzyskać odpowiedzi. W razie potrzeby może udoskonalić lub utworzyć nowe podpowiedzi na podstawie poprzednich odpowiedzi, aby uzyskać większą dokładność.

Zastosowanie w służbie zdrowia

Zastosujmy teraz tę koncepcję do placówek opieki zdrowotnej, aby zobaczyć, jak może ona zmienić opiekę nad pacjentem.

Krok 1: Ustalenie celu

W scenariuszu opieki zdrowotnej celem może być zdiagnozowanie stanu pacjenta na podstawie występujących u niego objawów. Początkowym wejściem może być lista objawów opisanych przez pacjenta.

Krok 2: AI generuje podpowiedzi diagnostyczne

Korzystając z początkowej listy objawów, sztuczna inteligencja automatycznie generuje określone podpowiedzi lub pytania w celu zebrania bardziej szczegółowych informacji. Na przykład, jeśli pacjent wspomni o bólu w klatce piersiowej i duszności, sztuczna inteligencja może wygenerować podpowiedzi typu: „Zapytaj, czy ból w klatce piersiowej nasila się w wyniku aktywności fizycznej” lub „Zapytaj o czas trwania duszności”.

Krok 3: Zbieranie informacji i formułowanie hipotez

Gdy sztuczna inteligencja otrzymuje odpowiedzi na wygenerowane przez siebie podpowiedzi, zaczyna formułować hipotezy na temat stanu pacjenta. Na podstawie odpowiedzi może na przykład uwzględniać problemy związane z sercem lub infekcje dróg oddechowych.

Krok 4: Udoskonalenie i potwierdzenie diagnozy

Sztuczna inteligencja stale udoskonala swoje podpowiedzi w oparciu o zmieniające się informacje. Jeśli podejrzewa problem z sercem, może generować podpowiedzi dotyczące innych objawów, takich jak zawroty głowy lub zmęczenie. Ten iteracyjny proces pomaga w zawężeniu możliwych diagnoz i zasugerowaniu tych najbardziej prawdopodobnych.

Wniosek: zwiększenie efektywności diagnostycznej

W ten sposób automatyczne generowanie podpowiedzi w opiece zdrowotnej może znacznie zwiększyć skuteczność i dokładność diagnozy pacjenta. Umożliwia pracownikom służby zdrowia szybkie określenie najbardziej prawdopodobnych przyczyn objawów pacjenta i podjęcie świadomych decyzji dotyczących dalszych badań lub leczenia. To podejście oparte na sztucznej inteligencji nie tylko usprawnia proces diagnostyczny, ale także wspiera pracowników służby zdrowia w zapewnianiu skuteczniejszej opieki nad pacjentem.

#8: Generacja wspomagana odzyskiwaniem

Generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG) to zaawansowana technika sztucznej inteligencji, która łączy w sobie siłę modeli językowych z możliwością wyszukiwania odpowiednich informacji z zewnętrznych baz danych lub baz wiedzy. Metoda ta jest szczególnie przydatna w przypadku zapytań wymagających aktualnych informacji lub konkretnej wiedzy, w zakresie której model AI nie był szkolony.

Jak działa pokolenie wspomagane wyszukiwaniem

  1. Przetwarzanie zapytań: Po otrzymaniu zapytania jest ono najpierw kodowane w postaci wektora.
  2. Odzyskiwanie dokumentów: Korzystając z tego wektora, system przeszukuje bazę danych (często przy użyciu bazy wektorów), aby znaleźć najbardziej odpowiednie dokumenty. To pobieranie jest zazwyczaj oparte na bliskości wektorów dokumentu do wektora zapytania.
  3. Integracja informacji: Pobrane dokumenty są następnie wykorzystywane jako część podpowiedzi do modelu językowego.
  4. Generowanie odpowiedzi: Model językowy generuje odpowiedź na podstawie zarówno pierwotnego zapytania, jak i informacji z pobranych dokumentów.

Zastosowanie praktyczne: badania medyczne

Wyobraź sobie scenariusz w kontekście badań medycznych:

Badacz pyta: „Jakie są najnowsze metody leczenia cukrzycy typu 2 odkryte po roku 2020?”

  1. Kodowanie zapytania: Pytanie zostaje przekształcone w wektor.
  2. Pobieranie z medycznych baz danych: System przeszukuje czasopisma medyczne i bazy danych pod kątem najnowszych odkryć dotyczących leczenia cukrzycy typu 2, wyszukując odpowiednie artykuły i badania.
  3. Rozszerzanie podpowiedzi: Następnie sztuczna inteligencja wykorzystuje odzyskane informacje wraz z pierwotnym pytaniem, aby lepiej zrozumieć kontekst.
  4. Generowanie świadomej odpowiedzi: Wreszcie sztuczna inteligencja zapewnia odpowiedź obejmującą wnioski z najnowszych badań, oferując badaczowi aktualne i kompleksowe informacje.

Zalety generacji wspomaganej odzyskiwaniem

  • Aktualne informacje: Szczególnie przydatne w dziedzinach takich jak medycyna czy technologia, gdzie często pojawiają się nowe osiągnięcia.
  • Głębokość wiedzy: Umożliwia sztucznej inteligencji dostarczanie bardziej szczegółowych i konkretnych odpowiedzi poprzez dostęp do szerokiej gamy źródeł zewnętrznych.
  • Zmniejszone odchylenie: Opierając się na zewnętrznych źródłach danych, istnieje mniejsze prawdopodobieństwo, że na reakcje sztucznej inteligencji będą miały wpływ jakiekolwiek błędy obecne w jej danych szkoleniowych.

Generowanie wspomagane wyszukiwaniem stanowi znaczący postęp w zakresie zdolności sztucznej inteligencji do zapewniania dokładnych, świadomych i odpowiednich kontekstowo odpowiedzi, szczególnie w scenariuszach, w których kluczowe znaczenie ma bycie na bieżąco z najnowszymi informacjami. Technika ta zapewnia, że ​​reakcje sztucznej inteligencji nie opierają się wyłącznie na istniejącej wiedzy, ale są uzupełniane najnowszymi danymi ze źródeł zewnętrznych.

Możesz przeczytać więcej na naszym post na blogu na temat generacji rozszerzonej odzyskiwania.

Umiejętności techniczne wymagane od szybkich inżynierów

Zostanie biegłym inżynierem lub zatrudnienie takiego wymaga zrozumienia unikalnego połączenia umiejętności technicznych i umiejętności nietechnicznych. Umiejętności te mają kluczowe znaczenie dla wykorzystania pełnego potencjału sztucznej inteligencji i modeli generatywnych w różnych zastosowaniach.

  1. Głębokie zrozumienie NLP: Niezbędna jest znajomość algorytmów i technik przetwarzania języka naturalnego. Obejmuje to zrozumienie niuansów języka, składni i semantyki, które są kluczowe w tworzeniu skutecznych podpowiedzi.
  2. Znajomość modeli wielkojęzykowych: Konieczna jest biegłość w posługiwaniu się modelami takimi jak GPT-3.5, GPT-4, BERT itp. Zrozumienie możliwości i ograniczeń tych modeli umożliwia inżynierom szybkie wykorzystanie ich pełnego potencjału.
  3. Umiejętności programowania i integracji systemów: Do integracji modeli AI z systemami niezbędna jest umiejętność pracy z plikami JSON i podstawowa znajomość języka Python. Umiejętności te pomagają w manipulowaniu i przetwarzaniu danych w celu szybkiego wykonania zadań inżynierskich.
  4. Interakcja API: Znajomość interfejsów API ma fundamentalne znaczenie dla integracji i interakcji z generatywnymi modelami sztucznej inteligencji, ułatwiając bezproblemową komunikację między różnymi komponentami oprogramowania.
  5. Analiza i interpretacja danych: Niezbędna jest umiejętność analizowania odpowiedzi z modeli sztucznej inteligencji, identyfikowania wzorców i wprowadzania korekt w oparciu o dane. Umiejętność ta jest kluczowa dla udoskonalenia podpowiedzi i zwiększenia ich efektywności.
  6. Eksperymenty i iteracje: Przeprowadzanie testów A/B, śledzenie wskaźników wydajności i ciągła optymalizacja podpowiedzi w oparciu o opinie i wyniki maszyn to kluczowe obowiązki.

Obowiązki nietechniczne w szybkiej inżynierii

  1. Efektywna komunikacja: Niezbędne jest jasne wyrażanie pomysłów i efektywna współpraca z zespołami interdyscyplinarnymi. Obejmuje to gromadzenie i uwzględnianie opinii użytkowników w celu szybkiego udoskonalenia.
  2. Nadzór etyczny: Kluczowe znaczenie ma zapewnienie, że podpowiedzi nie generują szkodliwych lub stronniczych reakcji. Ta odpowiedzialność jest zgodna z etycznymi praktykami AI i utrzymuje integralność interakcji AI.
  3. Ekspertyza domeny: Specjalistyczna wiedza w określonych obszarach, w zależności od zastosowania, może znacząco zwiększyć trafność i dokładność podpowiedzi.
  4. Kreatywne rozwiązywanie problemów: Kreatywne i innowacyjne myślenie jest niezbędne do opracowywania nowych rozwiązań, które przesuwają granice konwencjonalnych interakcji AI-człowiek.

Upraszczanie złożonych technik szybkiego reagowania za pomocą nanonetów

Kiedy zagłębiamy się w świat szybkiej inżynierii, staje się oczywiste, że złożoność szybkich technik może stać się dość techniczna, szczególnie w przypadku rozwiązywania skomplikowanych problemów. W tym miejscu Nanonets wkracza jako zmieniacz zasad gry, wypełniając lukę pomiędzy zaawansowanymi możliwościami sztucznej inteligencji a aplikacjami przyjaznymi dla użytkownika.

Nanonets: Twoje uproszczenie przepływu pracy AI

Firma Nanonets opracowała innowacyjne podejście, aby w pełni wykorzystać te wyrafinowane i szybkie techniki bez przytłaczania użytkowników swoją złożonością. Rozumiejąc, że nie każdy jest ekspertem w dziedzinie sztucznej inteligencji lub szybkiej inżynierii, Nanonets zapewnia bezproblemowe rozwiązanie.

Usprawnianie procesów biznesowych z łatwością

Nanonets Workflow Builder to wyjątkowa funkcja, zaprojektowana w celu konwersji języka naturalnego na wydajne przepływy pracy. Narzędzie to jest niezwykle przyjazne dla użytkownika i intuicyjne, dzięki czemu firmy mogą bez wysiłku automatyzować i usprawniać swoje procesy. Niezależnie od tego, czy chodzi o zarządzanie danymi, automatyzację powtarzalnych zadań, czy zrozumienie złożonych podpowiedzi AI, Nanonets sprawia, że ​​jest to proste. Odwiedź nas na naszej platformie automatyzacji przepływu pracy.

Rzut oka na wydajność nanonetów

Aby naprawdę docenić moc i prostotę Nanonets, przygotowaliśmy krótki film prezentujący narzędzie Nanonets Workflow Builder w akcji. Ten film pokazuje, jak łatwo można przekształcić instrukcje w języku naturalnym w skuteczne i usprawnione przepływy pracy. To praktyczna ilustracja przekształcania złożonych procesów AI w aplikacje przyjazne dla użytkownika.

[Osadzone treści]

Rozwiązania szyte na miarę z nanonetami

Każda firma ma unikalne potrzeby, a Nanonets jest tutaj, aby zaspokoić te specyficzne wymagania. Jeśli intryguje Cię potencjał sztucznej inteligencji w usprawnianiu procesów biznesowych, ale zniechęcają Cię szczegóły techniczne, Nanonets oferuje idealne rozwiązanie. Zapraszamy do umówienia się na rozmowę z naszym zespołem, aby dowiedzieć się więcej o tym, jak Nanonets może zmienić Twoją działalność biznesową. To okazja, aby zrozumieć, jak można wykorzystać zaawansowaną sztuczną inteligencję w prosty, skuteczny i przystępny sposób.

Dzięki Nanonets złożoność techniczna szybkiego projektowania staje się dostępna i dostosowana do potrzeb Twojej firmy. Naszym celem jest udostępnienie Ci zaawansowanych możliwości sztucznej inteligencji, opakowanych w sposób łatwy do zrozumienia i wdrożenia, zapewniający Twojej firmie przewagę w szybko rozwijającym się świecie technologii.

Wnioski

W tym poście na blogu przebyliśmy podróż przez zawiły świat inżynierii natychmiastowej, odkrywając jej podstawy, od podstawowego zrozumienia podpowiedzi po wyrafinowane techniki, takie jak generowanie wspomagane wyszukiwaniem i automatyczne projektowanie podpowiedzi. Widzieliśmy, że szybka inżynieria to nie tylko wiedza techniczna, ale także kwestie twórcze i etyczne. Wypełniając lukę między złożonymi funkcjami sztucznej inteligencji a praktycznymi aplikacjami biznesowymi, Nanonets wyłania się na kluczowego gracza. Upraszcza proces wykorzystania tych zaawansowanych, szybkich technik, umożliwiając firmom skuteczną integrację sztucznej inteligencji z przepływami pracy bez angażowania się w zawiłości techniczne.

Znak czasu:

Więcej z AI i uczenie maszynowe