- 提示是一段用于指导 LM 输出的文本。 例如,提示可能是要求 LM 回答的问题,或者是 LM 需要遵循的一组指令。
- 从技术上讲,提示工程师是向人工智能聊天机器人询问可以产生所需响应的问题的专家,他们的工作是识别人工智能的错误和隐藏功能,以便开发人员能够解决它们。
- 一些报告显示,顶级提示工程师的年薪高达 300,000.00 美元。
在我们的初学者指南中 ChatGPT, 诗人及 必应聊天人们多次提到,为了让这些语言模型 (LM) 或人工智能 (AI) 聊天机器人能够理解用户并提供最有凝聚力的答案,用户的提示必须清晰简洁。
提示是一段用于指导 LM 输出的文本。 例如,提示可能是要求 LM 回答的问题,或者是 LM 需要遵循的一组指令。
虽然任何人都可以创建清晰简洁的提示,但在与这些人工智能聊天机器人聊天时,在整个旅程中不可能足够准确。
这就是提示工程的目标变得重要的地方,创建清晰、简洁且有效的提示来帮助 LM 实现其期望的结果。
(阅读更多: ChatGPT 终极初学者指南:学习如何有效使用 AI 聊天机器人)
即时工程师是指使用即时工程技术开发和完善人工智能模型的人,并努力以可重复且符合人类意图的方式改进机器生成的输出。
由于当今所有可用的聊天机器人都处于“实验模式”或尚未完全开发,因此它们肯定会受益于当今的即时工程,这可以提高其精度和效率。
即时工程还揭示了聊天机器人的弱点,使开发人员能够检测并解决 LM 仍在学习时可能发生的任何问题。
从技术上讲,提示工程师是向人工智能聊天机器人询问可以产生所需响应的问题的专家,他们的工作是识别人工智能的错误和隐藏功能,以便开发人员能够解决它们。
但如何才能成为一名“像专业人士一样”的提示工程师呢? 通过我们的详细指南,掌握为 ChatGPT 等聊天机器人编写引人入胜、有效提示的艺术。
(阅读更多: Google Bard 初学者指南:为日常用户开启 AI 对话)
如何成为一名提示工程师:为聊天机器人编写提示的技能和要求
成为快速工程师的基本技能
随着越来越多的公司和研究人员将语言模型应用于各种应用,即时工程领域正在快速发展。 因此,对具有技能和经验的快速工程师的需求很高,可以帮助开发和优化这些强大的工具。
理想情况下,提示工程师应在自然语言处理 (NLP) 和编程方面拥有深厚的背景。 他们还应该熟悉这些聊天机器人的功能和局限性,并能够设计考虑这些因素的提示。
此外,提示工程师必须能够创造性地思考并尝试不同的提示工程方法。
(阅读更多: Bing 聊天初学者指南:利用 AI 获取实时信息)
如果您对快速工程职业感兴趣,您可以做一些准备工作。 首先,你应该学习 NLP 和编程课程。 您还可以找到在线资源和教程,帮助您了解有关即时工程的更多信息。
此外,您应该通过使用语言模型解决不同的问题来获得使用语言模型的经验。 最后,您应该与其他及时的工程师建立联系,并参加会议和聚会,以了解该领域的最新趋势。
为 ChatGPT 等聊天机器人编写提示的分步指南
以下是为大型语言模型编写提示的可能的分步指南:
- 制定你的目标。 在输入提示之前,请首先确保您心中已经有了计划。 你应该已经知道你想要的结果了。
- 给出上下文。 在输入问题或命令之前,请确保聊天机器人了解您的提示的背景信息。 您可以将其放在提示的开头,或者有时,聊天机器人需要先进行对话,然后才能沉浸在上下文中。
- 选择可以清晰、简洁地将任务传达给模型的自然语言提示。 例如,您可以使用问题、命令或模板来构建提示。 您还可以使用叙述来强调您的预期结果。 例如,您可以使用“此文本有多好或多坏?”之类的提示。 或“给这个东西从 0(最低)到 10(最高)的分数。” 或者“想象你是一名影评人。 根据本文的观点,写一篇简短的评论。” 甚至“写一份分步指南,要点说明购买比特币的方式。”
- 测试提示并观察模型的输出。 评估输出的质量、准确性和一致性。 查找模型可能表现出的错误、偏差或意外行为。
- 如果您不满意,请完善提示。 您可以修改提示的措辞、结构或长度,以提高其清晰度、特异性或通用性。 您还可以添加约束、示例或提示来指导模型或纠正其错误。 例如,您可以添加“仅使用整数作为分数”之类的约束。 或者像“例如,电影《比特币超越家庭》的得分为 5。”
- 重复上述过程,直到得到聊天机器人想要的答案。
(阅读更多: Google Docs AI 现已推出)
即时工程的职业机会和未来范围
随着越来越多的公司和研究人员采用大型语言模型,即时工程领域正在快速发展。
因此,对快速工程师的需求预计在未来几年将继续增长。
然而,快速工程需要科学和艺术人才的融合,以及自然语言、数据科学和人文知识。 但可以肯定的是,它的报酬很高,一些报告显示顶级提示工程师的收入高达 300,000.00 美元。
(阅读更多: 10 位 AI 驱动的个人助理可简化您的日常生活)
同时,我们不能否认,即时工程师仍然面临一些挑战,例如处理数据偏差、模糊问题、知识产权和道德问题。 但它仍然有望随着人工智能技术的进步而发展,例如自然语言处理、个性化提示工程、多模态界面、对话式人工智能和边缘计算
确实,及时的工程师将在大型语言模型的开发和使用中发挥关键作用,他们将负责确保这些模型得到有效和合乎道德的使用。
本文在BitPinas上发布: 如何成为一名快速工程师:掌握聊天机器人通信
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