Що таке Prompt Engineering? Вичерпний посібник для ШІ

Що таке Prompt Engineering? Вичерпний посібник для ШІ

Мітка часу: 20 січня 2024 р., 10:45 ранку

Вступ

Оперативна інженерія, по суті, є мистецтвом розмовної алхімії з ШІ. Саме тут ретельна розробка запитань або інструкцій зустрічається зі світом генеративних моделей штучного інтелекту, перетворюючи базові запити на цільові, конкретні та неймовірно корисні відповіді. Подумайте про це як про мовний міст, що з’єднує людські наміри з можливостями ШІ. Ця стратегічна дисципліна полягає не лише у постановці запитань; мова йде про запитання право питання в право спосіб отримати найбільш ефективний відповіді.

Оперативна інженерія походить із області обробки природної мови (NLP), де мета полягає в тому, щоб виявити ті чарівні слова чи фрази, які викликають найбільш бажані реакції ШІ. Це все одно, що знати, як правильно потерти чарівну лампу – у цьому випадку лампа – це передовий штучний інтелект, такий як DALL-E, запрограмований на створення будь-якого зображення, яке ви тільки можете придумати. Але справа не лише в зображеннях. Незалежно від того, чи це текст у текст, текст у зображення чи навіть текст у аудіо, ремесло оперативного проектування передбачає налаштування, уточнення та оптимізацію вхідних даних для отримання результатів, які не лише точні, але й тісно відповідають нашим складні людські потреби та бізнес-цілі.

Що таке Prompt Engineering?

Швидка розробка схожа на наявність чит-коду у відеогрі, але для взаємодії ШІ. Йдеться про побудову підказок (продуманих інструкцій або запитів) з такою точністю та ясністю, що штучний інтелект не тільки розуміє, але й надає відповіді, які вражають цвяхом у бабку. Саме тут проводять свої дні професійні інженери оперативного управління, експериментуючи, аналізуючи та з’ясовуючи, що робить штучний інтелект ефективним у відповідності з намірам людини. Але це не ексклюзивний клуб! Будь-хто, хто коли-небудь просив Siri встановити будильник або використовував Google Assistant для пошуку рецепта, по суті, практикувався в швидкому проектуванні.

У сфері моделей штучного інтелекту, таких як великі мовні моделі або моделі перетворення тексту в зображення, оперативне проектування може варіюватися від простих запитів на зразок «Що таке маленька теорема Ферма?» до творчих команд, таких як «Напиши вірш про осіннє листя». Йдеться про формулювання, визначення стилю, контексту або навіть призначення ролі ШІ. Ви коли-небудь бачили ті підказки для вивчення мови, де ви завершуєте послідовність слів? Це миттєва інженерія в дії, яка використовує такі методи, як короткочасне навчання, щоб навчати ШІ на прикладах.

Різниця між хорошим і поганим запитом може бути ніч і день з точки зору якості відповідей ШІ. Добре складена підказка може призвести до швидких, точних і релевантних відповідей, тоді як погано складена може призвести до розпливчастих, нецільових або навіть безглуздих відповідей. Ця різниця має вирішальне значення в професійних умовах, де ефективність, швидкість і точність є найважливішими.

Переваги оперативного проектування

Ефективна підказка полягає не лише в отриманні правильної відповіді; це також про те, щоб дістатися туди швидше. У бізнес-контексті, де час – гроші, оперативне проектування може значно скоротити час, необхідний для отримання корисної інформації з моделей ШІ. Ця ефективність кардинально змінює правила для компаній, які інтегрують ШІ в чутливі до часу програми.

Крім того, оперативне проектування — це не один трюк. Єдина, добре продумана підказка може бути універсальною, адаптованою до різних сценаріїв, підвищуючи масштабованість моделей ШІ. Ця адаптивність є важливою для компаній, які прагнуть розширити свої можливості штучного інтелекту без необхідності винаходити колесо для кожної нової програми.

І останнє, але не менш важливе, персоналізація – це те, де справді сяє оперативна інженерна робота. Шляхом адаптації реакцій штучного інтелекту до конкретних бізнес-потреб або вподобань користувачів оперативне проектування забезпечує унікально персоналізований досвід. Ця настройка є безцінною для організацій, які прагнуть узгодити результати ШІ зі своїми точними бізнес-цілями.

Отже, чи готові ми глибше заглибитися в цей захоплюючий світ швидкої інженерії? Давайте дослідимо, як ця техніка змінює нашу взаємодію зі штучним інтелектом, роблячи її ефективнішою, ефективнішою та адаптованою до наших потреб.

Історія двох підказок: випадок чат-бота електронної комерції

Уявіть, що ви керуєте бізнесом електронної комерції, який спеціалізується на спорядженні для активного відпочинку. Ви вирішили інтегрувати генеративний чат-бот AI, щоб допомагати клієнтам знаходити продукти на вашому веб-сайті. Цей сценарій чудово ілюструє важливість добре сконструйованих і погано сконструйованих підказок у розробці підказок.

Сценарій 1: помилкова підказка

Скажімо, чат-бот запрограмовано на погано розроблену підказку. Клієнт запитує: «Як мені зігрітися під час кемпінгу?» Тепер ідеально сформована підказка повинна спонукати чат-бота пропонувати такі продукти, як утеплені спальні мішки, портативні обігрівачі чи термічний одяг. Однак через розпливчастість і неправильну природу підказки штучний інтелект може інтерпретувати «залишатися теплим» у більш загальному сенсі. Як наслідок, чат-бот відповідає загальними порадами щодо збереження тепла, як-от пересування чи вживання гарячих напоїв – насправді не задовольняючи потреби клієнта знайти відповідні продукти на вашому сайті.

Це класичний приклад підказки, яка пішла не так. Він не тільки не задовольняє конкретні потреби клієнта, але й втрачає можливість скерувати його до потенційної покупки.

Сценарій 2: підказка на місці

Тепер давайте перевернемо сценарій і уявимо, що підказка добре розроблена. Той самий клієнт задає те саме запитання, але цього разу ШІ керується підказкою, налаштованою на інтерпретацію та відповідь на запити, пов’язані з продуктом. Розуміючи контекст і налаштування електронної комерції, чат-бот відповідає рекомендаціями щодо високоякісного теплоізольованого туристичного спорядження, доступного на вашому сайті, можливо, навіть посилаючись на сторінки з конкретними продуктами.

Ця відповідь безпосередньо відповідає потребам клієнта, покращує його враження від покупок і підвищує ймовірність продажу. Це демонструє, як добре сформульована підказка може призвести до ефективної, актуальної та продуктивної взаємодії, приносячи користь як клієнту, так і вашому бізнесу.

Контекстуалізація сценарію:

Уявіть, що ви керуєте інтернет-магазином електроніки. Клієнт надсилає повідомлення: «Я отримав не ту модель навушників. Чи можу я отримати правильні?» Це типовий сценарій, коли оперативне проектування може кардинально змінити ситуацію для вашого відділу задоволеності клієнтів.

Створення підказки

По-перше, нам потрібно підготувати основу для нашої моделі ШІ. Ми кажемо: «Це розмова між збентеженим клієнтом і чуйним, орієнтованим на рішення агентом з обслуговування клієнтів». Потім ми представляємо запит клієнта таким, яким він є. Це встановлює чіткий контекст для ШІ щодо характеру взаємодії та ролі, яку він повинен відігравати.

Тепер давайте скеруємо ШІ, як почати реагувати. Ми можемо сказати: «Відповідь агента з обслуговування клієнтів: Привіт, дякуємо, що звернулися до нас щодо свого замовлення. Вибачте за плутанину. Так, ми можемо», вказуючи, що відповідь має визнати проблему, висловити співчуття та рухатися до позитивного вирішення.

Відповідь моделі

Ввімкнувши цю підказку в добре налаштовану модель ШІ, ви можете отримати такі відповіді:

  • «Так, ми точно можемо допомогти в цьому. Не могли б ви підтвердити номер свого замовлення, щоб ми могли організувати надсилання вам правильних навушників?»
  • «Так, ми можемо вирішити це за вас. Ми негайно надішлемо вам потрібну модель, і ось передоплачена етикетка для повернення неправильного товару».

Сила добре сконструйованих підказок

Цей приклад демонструє силу точності швидкого проектування. Завдяки чіткому визначенню ролей, контексту та бажаного результату штучний інтелект може генерувати відповіді, які є не лише актуальними та корисними, але й відповідають стандартам обслуговування клієнтів вашої компанії.

Крім того, цей підхід можна налаштувати на основі конкретної політики компанії та стилів взаємодії з клієнтами. З подальшим удосконаленням ці відповіді, створені штучним інтелектом, можуть ще більше узгоджуватися з голосом вашого бренду та духом обслуговування клієнтів.

Що таке підказки?

Що таке Prompt Engineering? Вичерпний посібник для AI PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальний пошук. Ai.

Підказки в царині штучного інтелекту схожі на креслення: точні, інструктивні та спрямовані. Вони діють як міст між людськими намірами та виконанням ШІ, перетворюючи наші бажання та запитання на завдання, які моделі ШІ можуть зрозуміти та виконувати.

У найпростішому вигляді підказка – це інструкція або запитання, спрямоване до моделі ШІ. Але це більше, ніж здається на перший погляд. Підказки – це таємниця, яка визначає, наскільки ефективно модель штучного інтелекту може служити своїй меті, будь то відповіді на запитання, генерування тексту чи навіть створення зображень.

Інструкція: Суть підказки

Інструкція - це серцебиття підказки. Він повідомляє ШІ, що саме ми очікуємо від нього. Наприклад, «Узагальніть основні висновки у доданому звіті». Тут інструкція чітка, пряма та не залишає місця для двозначності.

Контекст: підготовка сцени

Контекст — це фон, на якому штучний інтелект виконує своє завдання. Він формує відповідь штучного інтелекту, забезпечуючи відповідність і узгодженість із поточним сценарієм. Наприклад, додавання «враховуючи нещодавні дослідження зміни клімату» до нашої інструкції розміщує завдання штучного інтелекту в межах конкретної області, загострюючи його фокус.

Вхідні дані: паливо для ШІ

Вхідні дані є сировиною, з якою працює ШІ. У нашому прикладі це «доданий звіт». Цей компонент є критично важливим, оскільки він надає певний вміст, який ШІ повинен обробляти та реагувати на нього.

Індикатор результату: визначення стилю відповіді

Індикатор результату визначає формат або стиль відповіді ШІ. У нашому випадку «представте своє резюме в журналістському стилі» наказує штучному інтелекту прийняти певний тон і формат, гарантуючи, що результат відповідає нашим стилістичним потребам.

Технічні поняття, які ви повинні знати про оперативне проектування

Швидка розробка трохи схожа на мовного шеф-кухаря – це не просто змішування інгредієнтів; мова йде про створення рецепту, який виявляє найкращі смаки. Щоб зрозуміти це правильно, вам потрібно зрозуміти деякі основні технічні концепції. Давайте розберемося в цих основоположних складових швидкого проектування.

Обробка природних мов (НЛП)

В основі швидкої розробки лежить обробка природної мови (NLP). Уявіть собі НЛП як мовну школу штучного інтелекту, де машини вчаться не просто «чути» людську мову, а й розуміти її та реагувати на неї контекстуально. Це спеціалізована сфера штучного інтелекту, яка перетворює мову на формат, який комп’ютери можуть переварити та зрозуміти. Без НЛП наші друзі зі ШІ були б дуже загублені в перекладі!

Великі мовні моделі (LLM)

Далі йдуть великі мовні моделі (LLM). Це важкі атлети мовного світу штучного інтелекту, навчені величезним наборам даних передбачати послідовності слів. Вони схожі на романістів зі сфери штучного інтелекту, які намагаються з’ясувати наступне слово у реченні на основі того, що було сказано раніше. LLM є ключовими для розуміння контексту та створення тексту, який має сенс і є релевантним.

трансформери

Трансформери – ні, не переодягнені роботи – це двигуни, які живлять багато LLM, у тому числі знамениту серію GPT. Це спеціальні типи глибоких нейронних мереж, створених для мови. Уявіть їх як фокусні лінзи ШІ, які допомагають йому зосередитися на різних частинах речення, щоб зрозуміти, як слова пов’язані одне з одним. Механізми привернення уваги трансформера схожі на прожектор, який висвітлює найважливіше в морі слів.

параметри

Параметрами є ручки та циферблати моделі AI, налаштовані під час її навчання. Хоча інженери підказок не налаштовують їх безпосередньо, знання про них допомагає зрозуміти, чому модель ШІ може відповідати певним чином на ваші підказки. Це основні правила, які керують мовною грою ШІ.

Жетони

Токени — це хліб і масло мовних моделей ШІ — це одиниці тексту, які модель читає та розуміє. Думайте про лексеми як про окремі інгредієнти вашого мовного рецепту. Вони можуть варіюватися від однієї літери, як-от «а», до цілого слова, як-от «яблуко». Під час створення підказок дуже важливо знати, що LLM можуть обробляти лише певну кількість жетонів, яка дорівнює розміру вашої миски.

Мультимодальність

Нарешті, є мультимодальність. Саме тут моделі штучного інтелекту стають надзвичайно універсальними, маючи справу не лише з текстом, а й із зображеннями, звуками чи навіть кодом. У розробці підказок це означає, що ви можете готувати підказки, які генерують цілий масив вихідних даних, залежно від того, що може робити модель ШІ. Це як мати кухню, де можна приготувати все, від торта до запіканки!

Озброївшись цими концепціями, ви тепер краще підготовлені, щоб поринути у світ оперативного проектування. Розуміння цих технічних аспектів — це те саме, що мати правильні кухонні інструменти — вони роблять вас більш ефективними та ефективними у створенні тих ідеальних підказок ШІ.

Ваги в оперативному проектуванні

У оперативному проектуванні концепція «ваг» відіграє ключову роль у спрямуванні фокусу моделі штучного інтелекту та впливі на тип відповіді або створюваного контенту. Подумайте про ваги як прожектор, який яскравіше освітлює певні частини підказки, щоб зробити їх помітнішими в «розумі» ШІ.

Як ваги впливають на реакції ШІ

Вага в підказках не є єдиною функцією для всіх моделей ШІ, але часто спостерігається на платформах, які пропонують певний ступінь налаштування підказок. Ці ваги можуть бути реалізовані за допомогою спеціального синтаксису або символів, що вказують, яким термінам або елементам у підказці слід приділити більше уваги.

Зважування в різних контекстах

Хоча зважування часто обговорюється в задачах генерації зображень (наприклад, у DALL-E або Midjourney), де незначні налаштування можуть призвести до значно різних результатів, концепція однаково застосовна до інших генеративних моделей, таких як ті, що мають справу з текстом або кодом.

Практичні приклади зважування

Розглянемо ці гіпотетичні приклади, щоб зрозуміти, як ваги змінюють результати:

  1. Генерація зображень за допомогою Midjourney:У першому запиті штучний інтелект може створити зображення, на якому однаково представлені океан і захід сонця. Однак, додавши вагу «::» поруч із «океаном», фокус штучного інтелекту зміщується, і він може створити зображення, де океан є домінуючим елементом, а захід сонця, можливо, відіграє другорядну роль.
    • Підказка: «океан, захід»
    • Змінено підказку з вагами: «океан::, захід»
  2. Текстова модель:У зваженій підказці штучний інтелект спонукається більше зосередитися на точці зору або ролі чарівника в історії, що, можливо, призводить до оповіді, де дії, думки чи передісторія чарівника більш детальні, ніж дракона.
    • Підказка: «Напишіть історію про чарівника та дракона».
    • Змінена підказка з вагами: «Напишіть історію про чарівника:: і дракона».

Вплив зважування

Додавання ваг може істотно змінити результат. У контексті генераторів зображень, наприклад, регулювання ваги може перетворити сцену з тихого пляжного заходу сонця на драматичний океанський пейзаж із заходом сонця на задньому плані. Подібним чином, під час генерування тексту це може змінити фокус розповіді або глибину деталей щодо певних персонажів або тем.

А тепер давайте заглибимося в різноманітний світ методів підказок, кожна з яких є унікальним підходом до формування відповідей ШІ.

Перелік методів підказки

№ 1: підказка Zero-Shot

Краса нульового підказування полягає в його простоті та універсальності. Це все одно, що поставити запитання експерту без необхідності надавати довідкову інформацію. Широта знань і досвіду експертів дозволяє їм розуміти та точно реагувати на основі того, що вони вже знають.

Застосування в аналізі настроїв

Давайте розглянемо практичний приклад: аналіз настроїв. Припустімо, що ви аналізуєте відгуки клієнтів і натрапляєте на відгук, який говорить: «Я провів чудовий день у парку». Під час підказки нульового удару ви напряму запитали б модель штучного інтелекту: «Що таке речення: «Я провів чудовий день у парку»?»

Мовна модель, використовуючи своє широке навчання в розумінні почуттів, може точно класифікувати це твердження як позитивне, навіть якщо їй не було надано жодних конкретних прикладів навчання для цього конкретного завдання. Ця здатність точно виводити настрої з одного речення демонструє властиве моделі розуміння мовних нюансів.

Універсальність підказок Zero-Shot

Підказка нульового удару не обмежується аналізом настроїв. Він однаково ефективний у ряді завдань, включаючи класифікацію (наприклад, виявлення спаму), перетворення тексту (наприклад, переклад або резюмування) і просте створення тексту. Цей підхід особливо корисний для створення швидких миттєвих відповідей на широкий спектр запитів.

Інший приклад: аналіз змішаних настроїв

Розглянемо інший сценарій, коли ви оцінюєте відгук про готель: «Номер був просторим, але обслуговування було жахливим». Використовуючи підказки з нуля, ви попросите модель «Вилучити почуття з наступного огляду». Без попереднього навчання цьому конкретному завданню модель усе ще може обробити підказку та визначити, що відгук викликає змішані настрої: позитивно щодо простору кімнати та негативно щодо обслуговування.

Ця здатність, яка може здатися людям простою, є надзвичайною для ШІ. Він демонструє не лише розуміння мови, але й здатність аналізувати складні тонкі почуття.

#2: Кілька підказок

Підказки з кількох кадрів збагачують розуміння штучного інтелекту, надаючи кілька прикладів, як правило, від двох до п’яти, які спрямовують результат моделі. Ця техніка особливо корисна для завдань, які потребують певного контексту чи стилю, дозволяючи моделі точніше адаптувати свої відповіді.

Застосування у створенні римованих куплетів

Застосування у створенні римованих куплетів

Подумайте про завдання створити римований куплет про місячну ніч, більш залежне від контексту завдання. Ось як спрацює підказка з кількох кадрів:

Підказка для введення в модель:

«Напишіть римований куплет про соняшник:
Приклад 1:
«Соняшник з яскравими пелюстками,
Радо ніжиться на сонці».
Приклад 2:
«Соняшник високий у літньому сяйві,
Кивати, коли дме вітерець».
А тепер напишіть римований куплет про місячну ніч».

У цьому сценарії моделі дають два приклади куплетів про соняшники. Вони служать основою, навчаючи ШІ стилю та структурі, очікуваній у виході. Коли її попросили написати про місячну ніч, модель використовує ці приклади, щоб створити подібний стильовий куплет.

Очікувана відповідь:

«Місячне світло розливає своє срібне світло,
Купання світу в спокійній ночі».

Модель використовує структуру та схему рими з прикладів, застосовуючи їх до нової теми. Це показує, як підказки з кількох кадрів можуть ефективно керувати творчим процесом моделі.

Невеликі підказки в різних контекстах

Невеликі підказки є універсальними, виходять за рамки творчих завдань, таких як поезія. Це однаково ефективно в більш структурованих або технічних областях. Наприклад, у бізнес-контексті, як-от управління доходами в готельному бізнесі, коротка підказка може виглядати так:

Підказка: «Я даю вам тему «управління доходами в гостинності», а ви надаєте мені список стратегій у такому форматі:
Стратегія 1: динамічне ціноутворення
Стратегія 2: Управління врожайністю
Стратегія 3: надмірне бронювання
Будь ласка, продовжте список».

Після цього запиту модель AI продовжить перераховувати стратегії в тому самому форматі, можливо, включаючи такі параметри, як знижки на тривалість перебування або керування каналом. Початкові приклади діють як план, керуючи моделлю для створення вмісту, який відповідає заданому формату та темі.

№3: Підказка ланцюжка думок

Підказки за ланцюгом думок (CoT) революціонізують те, як моделі штучного інтелекту вирішують складні багатоетапні проблеми, імітуючи процеси міркування, схожі на людські. Ця техніка розбиває складні проблеми на простіші компоненти, дозволяючи моделям штучного інтелекту логічно проходити кожен етап, перш ніж прийти до остаточної відповіді. Це особливо корисно в завданнях, які вимагають детального обґрунтування, наприклад, математичних проблем або складних сценаріїв прийняття рішень.

Застосування у вирішенні задач

Розглянемо іншу багатоетапну математичну задачу, щоб краще зрозуміти підказки CoT:

Підказка: «У Аліси 15 апельсинів. Вона з’їла 2 апельсини, а потім її друг дав їй ще 5 апельсинів. Скільки апельсинів у Аліси?»

Застосовуючи підказки CoT, ми розбираємо проблему на менші, легші запитання:

  1. Початкова підказка: «Аліса має 15 апельсинів».
  2. Проміжна підказка: «Скільки апельсинів має Аліса після того, як з’їла 2?»
  3. Проміжна відповідь: «У Аліси 13 апельсинів».
  4. Наступна підказка: «У Аліси 13 апельсинів».
  5. Проміжна підказка: «Скільки апельсинів буде у Аліси, якщо вона отримає ще 5?»
  6. Остаточна відповідь: «Зараз у Аліси 18 апельсинів».

Цей метод проводить ШІ через кожен крок вирішення проблеми, дуже нагадуючи те, як підійшла б людина. Завдяки цьому він покращує можливості моделі для вирішення проблем і поглиблює її розуміння складних завдань.

Ланцюг думок у прийнятті рішень

Давайте застосуємо підказки CoT до сценарію прийняття бізнес-рішень:

Підказка: «Ви керуєте книгарнею з 200 книгами в інвентарі. Ви продаєте 40 книг під час розпродажу, а пізніше купуєте ще 70 книг. Скільки книг зараз у вашому інвентарі?»

За допомогою підказки CoT проблема розділяється наступним чином:

  1. Початкова підказка: «Ви починаєте з 200 книг».
  2. Проміжна підказка: «Скільки книг залишиться після продажу 40?»
  3. Проміжна відповідь: «У вас 160 книг».
  4. Наступна підказка: «У вас 160 книг».
  5. Проміжна підказка: «Скільки книг у вас буде після додавання 70?»
  6. Остаточна відповідь: «Зараз у вашому інвентарі 230 книг».

Покращення підказок CoT

Підказку до ланцюга думок можна покращити, додавши фразу «Давайте подумаємо крок за кроком», яка довела ефективність навіть без кількох конкретних прикладів запитань і відповідей. Такий підхід робить підказку CoT масштабованою та зручнішою для користувача, оскільки не потребує формулювання численних детальних прикладів.

Вплив на великі мовні моделі

Підказка CoT була особливо ефективною, коли застосовувалася до великих мовних моделей, таких як PaLM від Google. Це значно підвищує здатність моделі виконувати складні завдання, іноді навіть перевершуючи результати точно налаштованих моделей для конкретного завдання. Техніка може бути додатково вдосконалена шляхом точного налаштування моделей на наборах даних аргументації CoT, що покращує можливості інтерпретації та аргументації.

#4: Ітераційні підказки

Ітераційні підказки — це динамічна та ефективна стратегія в розробці підказок, особливо корисна для складних або нюансованих завдань, коли перша спроба може не дати бажаних результатів. Цей підхід передбачає уточнення та розширення результатів моделі за допомогою серії наступних підказок, що дозволяє більш глибоко досліджувати розглянуту тему.

Застосування в дослідженнях охорони здоров'я

Давайте застосуємо ітераційні підказки до дослідницького проекту охорони здоров’я:

Початкова підказка: «Я досліджую вплив медитації на зниження стресу. Чи можете ви надати огляд поточних результатів?»

Припустимо, що результати моделі включають такі показники, як зниження рівня кортизолу, покращення якості сну та покращення когнітивних функцій.

Подальша підказка 1: «Цікаво, не могли б ви надати більше деталей про те, як медитація впливає на рівень кортизолу?»

Тоді модель може глибше дослідити біологічні механізми, такі як активація парасимпатичної нервової системи, що зменшує вироблення гормону стресу.

Подальша підказка 2: «Як покращена якість сну сприяє зниженню стресу в осіб, які практикують медитацію?»

Тут модель може розширити зв’язок між сном і стресом, обговорюючи, як медитація сприяє кращій гігієні сну і, як наслідок, зниженню рівня стресу.

Цей ітеративний процес дозволяє поступово та більш ретельно вивчати складну тему медитації та зменшення стресу.

Ітераційні підказки в розробці продукту

Інший приклад може бути в контексті розробки продукту:

Початкова підказка: «Я працюю над розробкою нового екологічно чистого пакувального матеріалу. Які ключові міркування?»

Модель може окреслити такі фактори, як здатність до біологічного розкладу, економічна ефективність і прийняття споживачами.

Подальша підказка 1: «Чи можете ви пояснити більше про проблеми, пов’язані з балансом між здатністю до біологічного розкладання та економічною ефективністю?»

Тоді модель може надати уявлення про вибір матеріалів, виробничі процеси та компроміси між впливом на навколишнє середовище та витратами виробництва.

Подальша підказка 2: «Які стратегії можна застосувати, щоб підвищити сприйняття споживачами екологічно чистої упаковки?»

Тут модель може обговорювати маркетингові стратегії, навчання споживачів і важливість демонстрації екологічних переваг нової упаковки.

Ітеративний швидкий процес розробки

Ітеративна підказка полягає не лише у постановці додаткових запитань; це методичний процес, який включає:

  1. Генерація ідей: Почніть із широкого поняття чи запитання.
  2. Реалізація: Створіть початкову підказку на основі вашої ідеї.
  3. Експериментальний результат: Проаналізуйте результат моделі ШІ.
  4. Аналіз помилок: Визначте області, де результат не відповідає очікуванням.
  5. Ітерація: Уточніть підказку, додавши конкретні інструкції чи додатковий контекст.
  6. Повторення: Повторюйте процес, поки не буде досягнуто бажаного результату.

Наприклад, якщо ви підсумовуєте опис продукту для певної аудиторії, ваш початковий запит може бути надто широким. Після аналізу результатів ви можете зрозуміти, що потрібно вказати аудиторію, бажану тривалість або формат. Подальші підказки можуть включати ці особливості, поступово відточуючи ідеальне резюме.

№5: підказка згенерованих знань

Згенеровані підказки знань використовують величезний інформаційний резервуар великих мовних моделей для створення більш обґрунтованих і контекстуально відповідних відповідей. Це включає спочатку підказку моделі для створення фундаментальних знань про тему, які потім служать основою для більш конкретних наступних запитів.

Застосування в історичному аналізі

Розглянемо сценарій, у якому ми хочемо зрозуміти вплив історичної події, такої як промислова революція.

Початкова підказка: «Надайте коротку інформацію про промислову революцію».

Модель може створити відповідь, що окреслить ключові аспекти промислової революції, включаючи технологічний прогрес, зміни у виробництві та соціальні наслідки.

Подальше запитання: «Як цей період сформував сучасні технології виробництва, ґрунтуючись на технологічних досягненнях під час промислової революції?»

Спираючись на знання, отримані з першого запиту, модель може надати більш детальну та залежно від контексту відповідь про вплив промислової революції на сучасне виробництво.

№ 6: Спрямована підказка стимулу

Підказка направленого стимулу передбачає надання AI конкретних підказок або підказок, часто у формі ключових слів, щоб направляти його до бажаного результату. Цей прийом особливо корисний у завданнях, де включення певних елементів або тем має вирішальне значення.

Застосування у створенні контенту

Уявіть, що ви створюєте допис у блозі про відновлювані джерела енергії та хочете переконатися, що певні ключові слова включено.

Початкова підказка: «Напишіть короткий огляд відновлюваних джерел енергії».

Скажімо, модель надає загальний огляд відновлюваної енергії.

Подальша підказка спрямованого стимулу: «Тепер додайте ключові слова «сонячна енергія», «стійкість» і «вуглецевий слід» у короткий виклад статті з 2-4 речень».

Ця підказка скеровує модель до включення конкретних ключових слів у зведення, гарантуючи, що вміст узгоджується з певними тематичними цілями або цілями SEO.

#7: Автоматична генерація підказок

Автоматична генерація підказок — це передовий підхід у штучному інтелекті, коли система сама створює підказки або запитання. Подумайте про це так: замість того, щоб людині придумувати конкретні запитання чи інструкції для ШІ, ШІ генерує ці підказки самостійно. Це як навчити штучний інтелект ставити власні запитання на основі набору вказівок або цілей. Цей метод особливо корисний, оскільки він економить час, зменшує людські помилки та може призвести до більш точних і відповідних відповідей ШІ.

Як це працює

Автоматичне створення підказки зазвичай включає кілька ключових кроків:

  1. Постановка мети: По-перше, ми визначаємо, що нам потрібно від ШІ – це може бути відповідь на запитання, створення звіту тощо.
  2. Початкові дані: Ми надаємо деяку базову інформацію або дані ШІ як відправну точку.
  3. Швидке створення ШІ: Використовуючи початкові дані, штучний інтелект генерує власний набір підказок або запитань, щоб зібрати більше інформації або уточнити мету.
  4. Відповідь і уточнення: Потім штучний інтелект використовує ці самостійно згенеровані підказки для створення відповідей. За потреби він може вдосконалити або створити нові підказки на основі попередніх відповідей для більшої точності.

Застосування в охороні здоров'я

Тепер давайте застосуємо цю концепцію до закладу охорони здоров’я, щоб побачити, як вона може змінити допомогу пацієнтам.

Крок 1: Встановлення цілі

У сценарії охорони здоров’я метою може бути діагностика стану пацієнта на основі його симптомів. Початковим введенням може бути список симптомів, описаних пацієнтом.

Крок 2: AI генерує діагностичні підказки

Використовуючи початковий список симптомів, AI автоматично генерує конкретні підказки або запитання для збору більш детальної інформації. Наприклад, якщо пацієнт згадує про біль у грудях і задишку, штучний інтелект може генерувати підказки на зразок «Запитайте, чи посилюється біль у грудях із фізичною активністю» або «Запитайте про тривалість задишки».

Крок 3: Збір інформації та формування гіпотез

Коли ШІ отримує відповіді на власні підказки, він починає формувати гіпотези щодо стану пацієнта. На основі відповідей він може, наприклад, розглядати проблеми, пов’язані з серцем, або респіраторні інфекції.

Крок 4: Уточнення та підтвердження діагнозу

Штучний інтелект продовжує вдосконалювати свої підказки на основі нової інформації. Якщо він підозрює проблему з серцем, він може генерувати підказки, пов’язані з іншими симптомами, наприклад запамороченням або втомою. Цей ітеративний процес допомагає звузити коло можливих діагнозів і запропонувати найбільш вірогідні.

Висновок: підвищення ефективності діагностики

Таким чином, автоматична генерація підказок у сфері охорони здоров’я може значно підвищити ефективність і точність діагностики пацієнта. Це дозволяє постачальникам медичних послуг швидко визначити найімовірніші причини симптомів пацієнта та прийняти обґрунтовані рішення щодо подальшого тестування чи лікування. Цей підхід на основі штучного інтелекту не тільки спрощує процес діагностики, але й допомагає медичним працівникам надавати більш ефективну допомогу пацієнтам.

#8: Генерація з доповненим пошуком

Retrieval-Augmented Generation (RAG) — це складна техніка штучного інтелекту, яка поєднує потужність мовних моделей із можливістю отримувати відповідну інформацію із зовнішніх баз даних або баз знань. Цей метод особливо корисний під час роботи із запитами, які вимагають актуальної інформації або спеціальних знань, на яких модель штучного інтелекту не була навчена.

Як працює пошуково-доповнена генерація

  1. Обробка запиту: Коли запит отримано, він спочатку кодується у векторне представлення.
  2. Отримання документів: Використовуючи цей вектор, система здійснює пошук у базі даних (часто використовуючи векторну базу даних), щоб знайти найбільш відповідні документи. Цей пошук зазвичай базується на близькості векторів документа до вектора запиту.
  3. Інтеграція інформації: Потім отримані документи використовуються як частина підказки мовної моделі.
  4. Генерація відповіді: Мовна модель генерує відповідь на основі як оригінального запиту, так і інформації з отриманих документів.

Практичне застосування: медичні дослідження

Уявіть собі сценарій у контексті медичного дослідження:

Дослідник запитує: «Які останні методи лікування діабету 2 типу були відкриті після 2020 року?»

  1. Кодування запиту: Питання трансформується у вектор.
  2. Отримання з медичних баз даних: Система шукає в медичних журналах і базах даних останні відкриття щодо лікування діабету 2 типу, витягуючи відповідні статті та дослідження.
  3. Доповнення підказки: Потім штучний інтелект використовує цю отриману інформацію разом із оригінальним запитанням, щоб краще зрозуміти контекст.
  4. Створення інформованої відповіді: Нарешті, штучний інтелект дає відповідь, яка містить інформацію з останніх досліджень, пропонуючи досліднику актуальну та вичерпну інформацію.

Переваги пошуково-доповненої генерації

  • Актуальна інформація: Особливо корисно для таких галузей, як медицина чи технології, де часто відбуваються нові розробки.
  • Глибина знань: Дозволяє штучному інтелекту надавати більш детальні та конкретні відповіді за допомогою доступу до великої кількості зовнішніх джерел.
  • Зменшене зміщення: Покладаючись на зовнішні джерела даних, на відповіді штучного інтелекту менше ймовірно, що будуть залежати від будь-яких упереджень, присутніх у його навчальних даних.

Retrieval-Augmented Generation представляє значний прогрес у здатності штучного інтелекту надавати точні, обґрунтовані та відповідні контексту відповіді, особливо в сценаріях, коли постійне оновлення інформації має вирішальне значення. Ця техніка гарантує, що реакції штучного інтелекту базуються не лише на попередніх знаннях, але й доповнюються останніми даними із зовнішніх джерел.

Ви можете прочитати більше на нашому допис у блозі про пошуково-розширену генерацію.

Технічні навички, необхідні для оперативних інженерів

Для того, щоб стати досвідченим інженером оперативного планування або найняти такого, необхідно володіти унікальним поєднанням технічних і нетехнічних навичок. Ці навички мають вирішальне значення для використання повного потенціалу ШІ та генеративних моделей у різних програмах.

  1. Глибоке розуміння НЛП: Важливо знати алгоритми та методи обробки природної мови. Це включає в себе розуміння нюансів мови, синтаксису та семантики, які мають вирішальне значення для створення ефективних підказок.
  2. Знайомство з моделями великих мов: Необхідно знати такі моделі, як GPT-3.5, GPT-4, BERT тощо. Розуміння можливостей і обмежень цих моделей дозволяє оперативним інженерам повністю використовувати їхній потенціал.
  3. Навички програмування та системної інтеграції: Навички роботи з файлами JSON і базове розуміння Python необхідні для інтеграції моделей ШІ в системи. Ці навички допомагають маніпулювати та обробляти дані для швидкого виконання інженерних завдань.
  4. Взаємодія API: Знання API є фундаментальним для інтеграції та взаємодії з генеративними моделями штучного інтелекту, сприяючи безперебійному спілкуванню між різними компонентами програмного забезпечення.
  5. Аналіз та інтерпретація даних: Здатність аналізувати відповіді моделей штучного інтелекту, визначати шаблони та вносити корективи на основі даних у підказки є життєво важливою. Ця навичка має вирішальне значення для вдосконалення підказок і підвищення їх ефективності.
  6. Експериментування та повторення: Проведення A/B-тестування, відстеження показників ефективності та постійна оптимізація підказок на основі зворотного зв’язку та результатів роботи машини є ключовими обов’язками.

Нетехнічні обов'язки в оперативному проектуванні

  1. Ефективне спілкування: Чітке формулювання ідей і ефективна співпраця з міжфункціональними командами є важливими. Це включає збір і включення відгуків користувачів у швидке вдосконалення.
  2. Етичний нагляд: Вкрай важливо переконатися, що підказки не викликають шкідливих або упереджених відповідей. Ця відповідальність узгоджується з етичними практиками ШІ та підтримує цілісність взаємодії ШІ.
  3. Експертиза домену: Спеціальні знання в конкретних областях, залежно від застосування, можуть значно підвищити актуальність і точність підказок.
  4. Творче вирішення проблем: Творче та інноваційне мислення є необхідним для розробки нових рішень, які розширюють межі традиційної взаємодії ШІ та людини.

Спрощення складних методів підказок за допомогою наномереж

Коли ми глибше заглиблюємось у світ оперативного проектування, стає очевидним, що складність методів оперативного керування може стати досить технічною, особливо під час вирішення складних проблем. Саме тут Nanonets вступає в дію як кардинальний фактор, який долає розрив між розширеними можливостями ШІ та зручними програмами.

Наномережі: спрощення процесу штучного інтелекту

Компанія Nanonets розробила інноваційний підхід, щоб максимально використати ці складні методи підказок, не перевантажуючи користувачів їхньою складністю. Розуміючи, що не кожен є експертом у штучному інтелекті чи швидкому розробці, Nanonets пропонує бездоганне рішення.

Оптимізуйте бізнес-процеси з легкістю

Nanonets Workflow Builder — це видатна функція, призначена для перетворення природної мови в ефективні робочі процеси. Цей інструмент неймовірно зручний та інтуїтивно зрозумілий, що дозволяє підприємствам без зусиль автоматизувати та оптимізувати свої процеси. Незалежно від того, чи це керування даними, автоматизація повторюваних завдань або визначення сенсу складних підказок ШІ, Nanonets робить це простим. Відвідайте нашу платформу автоматизації робочого процесу.

Погляд на ефективність наномереж

Щоб по-справжньому оцінити потужність і простоту Nanonets, у нас є коротке відео, яке демонструє роботу Nanonets Workflow Builder. Це відео демонструє, як легко можна перетворити інструкції природною мовою на ефективні, спрощені робочі процеси. Це практична ілюстрація перетворення складних процесів ШІ на зручні програми.

[Вбудоване вміст]

Індивідуальні рішення з наномережами

Кожен бізнес має унікальні потреби, і Nanonets тут, щоб задовольнити ці особливі вимоги. Якщо ви заінтриговані потенціалом штучного інтелекту для вдосконалення ваших бізнес-процесів, але вас лякають технічні нюанси, Nanonets пропонує ідеальне рішення. Ми запрошуємо вас запланувати дзвінок з нашою командою, щоб дізнатися більше про те, як наномережі можуть змінити ваш бізнес. Це можливість зрозуміти, як просунутий ШІ можна використовувати простим, ефективним і доступним способом.

З Nanonets технічні складності оперативного проектування стають доступними та застосовними для потреб вашого бізнесу. Наша мета — надати вам розширені можливості штучного інтелекту, складені таким чином, щоб їх було легко зрозуміти та впровадити, щоб ваш бізнес залишався попереду у світі технологій, що швидко розвивається.

Висновок

У цьому дописі в блозі ми помандрували крізь заплутаний світ розробки підказок, розгадавши її основи від базового розуміння підказок до складних методів, таких як генерація з доповненим пошуком і автоматичний дизайн підказок. Ми переконалися, що оперативне проектування — це не лише технічна кмітливість, але й творчі й етичні міркування. Подолаючи розрив між цими складними функціями ШІ та практичними бізнес-додатками, Nanonets стає ключовим гравцем. Це спрощує процес використання цих передових методів підказок, дозволяючи компаніям ефективно інтегрувати штучний інтелект у свої робочі процеси, не заплутуючись у технічних складнощах.

Часова мітка:

Більше від ШІ та машинне навчання