مهندسی سریع چیست؟ راهنمای جامع هوش مصنوعی

معرفی

مهندسی سریع، در هسته خود، هنر کیمیاگری محاوره ای با هوش مصنوعی است. اینجاست که ایجاد دقیق سوالات یا دستورالعمل ها با دنیای مدل های هوش مصنوعی مولد ملاقات می کند و پرس و جوهای اساسی را به پاسخ های هدفمند، خاص و فوق العاده مفید تبدیل می کند. به آن به عنوان پل زبانی فکر کنید که نیات انسان را به قابلیت های هوش مصنوعی متصل می کند. این رشته استراتژیک فقط در مورد پرسیدن سوال نیست. این در مورد پرسیدن است راست سوالات در راست راه برای بدست آوردن موثرترین پاسخ می دهد

مهندسی سریع از حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) سرچشمه می‌گیرد، جایی که هدف کشف آن کلمات یا عبارات جادویی است که مطلوب‌ترین پاسخ‌ها را از هوش مصنوعی ایجاد می‌کنند. مانند دانستن روش دقیق مالیدن لامپ جادویی است – در این مورد، این لامپ یک هوش مصنوعی پیشرفته مانند DALL-E است که برای ایجاد هر تصویری که می توانید رویاپردازی کنید برنامه ریزی شده است. اما این فقط در مورد تصاویر نیست. خواه متن به متن، متن به تصویر یا حتی متن به صدا باشد، مهندسی سریع شامل بهینه سازی، اصلاح و بهینه سازی ورودی ها برای دستیابی به خروجی هایی است که نه تنها دقیق هستند، بلکه با ما همخوانی نزدیک دارند. نیازهای پیچیده انسانی و اهداف تجاری

مهندسی سریع چیست؟

مهندسی سریع شبیه داشتن کد تقلب در یک بازی ویدیویی است، اما برای تعاملات هوش مصنوعی. این در مورد ساخت اعلان‌ها (دستورالعمل‌های فکر کردن یا پرس و جوها) با چنان دقت و وضوحی است که هوش مصنوعی نه تنها آن را درک می‌کند، بلکه پاسخ‌هایی را نیز ارائه می‌دهد که به میخ ضربه می‌زند. اینجا جایی است که مهندسان حرفه‌ای روز خود را سپری می‌کنند – آزمایش، تجزیه و تحلیل و کشف اینکه چه چیزی باعث می‌شود هوش مصنوعی مطابق با نیت انسان باشد. اما هی، این یک باشگاه انحصاری نیست! هر کسی که تا به حال از سیری خواسته است که زنگ هشدار تنظیم کند یا از دستیار Google برای جستجوی دستور غذا استفاده کرده باشد، در اصل، کمی مهندسی سریع انجام داده است.

در حوزه مدل‌های هوش مصنوعی مانند مدل‌های زبان بزرگ یا مدل‌های متن به تصویر، مهندسی سریع می‌تواند از پرسش‌های ساده مانند «قضیه کوچک فرما چیست؟» باشد. به دستورات خلاقانه ای مانند «شعری در مورد برگ های پاییزی بنویس». این در مورد جمله بندی، مشخص کردن سبک، زمینه یا حتی اختصاص نقش به هوش مصنوعی است. آیا تا به حال آن دستورهای یادگیری زبان را دیده اید که در آن دنباله کلمات را تکمیل می کنید؟ این مهندسی سریع در عمل است، با استفاده از تکنیک هایی مانند یادگیری چند شات برای آموزش هوش مصنوعی از طریق مثال.

تفاوت بین یک اعلان خوب و بد می تواند شب و روز از نظر کیفیت پاسخ های هوش مصنوعی باشد. یک درخواست خوب می‌تواند به پاسخ‌های سریع، دقیق و مرتبط منجر شود، در حالی که یک درخواست بد می‌تواند منجر به پاسخ‌های مبهم، خارج از هدف یا حتی بی‌معنا شود. این تمایز در تنظیمات حرفه ای، که در آن کارایی، سرعت و دقت در اولویت هستند، بسیار مهم است.

مزایای مهندسی سریع

انگیزه موثر فقط به دست آوردن پاسخ درست نیست. این نیز در مورد رسیدن به آنجا سریعتر است. در یک زمینه تجاری، که زمان پول است، مهندسی سریع می تواند زمان صرف شده برای استخراج اطلاعات مفید از مدل های هوش مصنوعی را به طور چشمگیری کاهش دهد. این کارایی برای شرکت‌هایی که هوش مصنوعی را در برنامه‌های حساس به زمان ادغام می‌کنند، بازی را تغییر می‌دهد.

علاوه بر این، مهندسی سریع یک تسویه حساب یکسری نیست. یک دستور واحد و کاملاً فکر شده می تواند همه کاره باشد، در سناریوهای مختلف سازگار باشد و مقیاس پذیری مدل های هوش مصنوعی را افزایش دهد. این سازگاری برای مشاغلی ضروری است که به دنبال گسترش قابلیت‌های هوش مصنوعی خود بدون نیاز به اختراع مجدد چرخ برای هر برنامه جدید هستند.

آخرین اما نه کم اهمیت، سفارشی سازی جایی است که مهندسی سریع واقعاً می درخشد. با تطبیق پاسخ‌های هوش مصنوعی به نیازهای خاص کسب‌وکار یا ترجیحات کاربر، مهندسی سریع تجربه‌ای منحصربه‌فرد شخصی‌سازی می‌کند. این سفارشی‌سازی برای سازمان‌هایی که قصد دارند خروجی‌های هوش مصنوعی را با اهداف تجاری دقیق خود هماهنگ کنند بسیار ارزشمند است.

بنابراین، آیا ما آماده‌ایم تا عمیق‌تر در این دنیای شگفت‌انگیز مهندسی سریع کاوش کنیم؟ بیایید بررسی کنیم که چگونه این تکنیک تعاملات ما با هوش مصنوعی را تغییر می دهد و آنها را مؤثرتر، کارآمدتر و متناسب با نیازهای ما می کند.

داستانی از دو پیشنهاد: مورد ربات چت تجارت الکترونیک

تصور کنید در حال اداره یک تجارت الکترونیکی هستید که متخصص در تجهیزات فضای باز است. شما تصمیم گرفته اید یک ربات چت هوش مصنوعی مولد را برای کمک به مشتریان در یافتن محصولات در وب سایت خود ادغام کنید. این سناریو به‌خوبی اهمیت اعلان‌های خوش‌ساخت در مقابل ساخت ضعیف را در مهندسی سریع نشان می‌دهد.

سناریو 1: درخواست اشتباه

بیایید بگوییم چت بات با یک فرمان ضعیف برنامه ریزی شده است. مشتری می پرسد: "چگونه می توانم هنگام کمپینگ گرم بمانم؟" اکنون، یک دستور ایده‌آل باید ربات چت را به پیشنهاد محصولاتی مانند کیسه‌خواب عایق‌دار، بخاری‌های قابل حمل یا لباس‌های حرارتی سوق دهد. با این حال، به دلیل ماهیت مبهم و نادرست دستور، هوش مصنوعی ممکن است "گرم بمانید" را به معنای کلی تر تفسیر کند. در نتیجه، ربات چت با نکات کلی در مورد گرم نگه داشتن، مانند جابجایی یا نوشیدن نوشیدنی‌های داغ پاسخ می‌دهد - واقعاً نیاز مشتری برای یافتن محصولات مرتبط در سایت شما را برطرف نمی‌کند.

این یک مثال کلاسیک از یک اشتباه است. این نه تنها نیاز خاص مشتری را برآورده نمی کند، بلکه فرصتی را برای هدایت آنها به سمت خرید احتمالی از دست می دهد.

سناریو 2: اعلان نقطه‌ای

حال، بیایید اسکریپت را ورق بزنیم و تصور کنیم که دستور به خوبی مهندسی شده است. همان مشتری سؤال مشابهی را می پرسد، اما این بار، هوش مصنوعی توسط یک تنظیم دقیق سریع برای تفسیر و پاسخ به سؤالات مربوط به محصول هدایت می شود. با درک زمینه و تنظیمات تجارت الکترونیک، ربات چت با توصیه هایی برای تجهیزات کمپینگ با کیفیت بالا و عایق حرارتی موجود در سایت شما پاسخ می دهد، شاید حتی به صفحات محصول خاص پیوند داده شود.

این پاسخ مستقیماً نیاز مشتری را برطرف می کند، تجربه خرید آنها را افزایش می دهد و احتمال فروش را افزایش می دهد. این نشان می‌دهد که چگونه یک درخواست خوب می‌تواند منجر به تعاملات کارآمد، مرتبط و سازنده شود که هم برای مشتری و هم برای کسب‌وکار شما مفید است.

زمینه سازی سناریو:

تصور کنید در حال راه اندازی یک فروشگاه الکترونیکی آنلاین هستید. مشتری پیامی می فرستد که می گوید: «من مدل اشتباهی از هدفون دریافت کردم. آیا می‌توانم موارد صحیحی را که برایم ارسال شده است دریافت کنم؟» این یک سناریوی معمولی است که در آن مهندسی سریع می تواند یک تغییر بازی برای بخش رضایت مشتری شما باشد.

ساخت Prompt

ابتدا باید زمینه را برای مدل هوش مصنوعی خود فراهم کنیم. ما به آن می گوییم: "این مکالمه ای است بین یک مشتری سردرگم و یک نماینده خدمات مشتری پاسخگو و راه حل محور." سپس، درخواست مشتری را همانطور که هست ارائه می کنیم. این یک زمینه روشن برای هوش مصنوعی در مورد ماهیت تعامل و نقشی که باید ایفا کند ایجاد می کند.

اکنون، بیایید هوش مصنوعی را در مورد نحوه شروع پاسخگویی راهنمایی کنیم. ممکن است بگوییم: «پاسخ نماینده خدمات مشتری: سلام، از اینکه در مورد سفارش خود با ما تماس گرفتید متشکریم. ما واقعا متاسفیم برای اختلاط. بله، ما می توانیم، نشان می دهد که پاسخ باید موضوع را تصدیق کند، ابراز همدلی کند و به سمت یک راه حل مثبت حرکت کند.

پاسخ مدل

با وارد کردن این درخواست به یک مدل هوش مصنوعی به خوبی تنظیم شده، ممکن است پاسخ هایی مانند:

• "بله، ما قطعا می توانیم در این مورد کمک کنیم. آیا می‌توانید شماره سفارش خود را تأیید کنید تا بتوانیم ترتیبی دهیم که هدفون مناسب برای شما ارسال شود؟»
• "بله، ما می توانیم این را برای شما مرتب کنیم. ما فوراً مدل صحیح را برای شما ارسال خواهیم کرد، و در اینجا یک برچسب از پیش پرداخت شده برای بازگرداندن کالای نادرست وجود دارد.

قدرت اعلان های خوب ساخته شده

این مثال قدرت دقت را در مهندسی سریع نشان می دهد. هوش مصنوعی با تعریف واضح نقش‌ها، زمینه و نتیجه دلخواه می‌تواند پاسخ‌هایی ایجاد کند که نه تنها مرتبط و مفید هستند، بلکه با استانداردهای خدمات مشتری شرکت شما همخوانی دارند.

علاوه بر این، این رویکرد را می توان بر اساس سیاست های خاص شرکت و سبک های تعامل با مشتری تنظیم کرد. با اصلاح بیشتر، این پاسخ‌های ایجاد شده توسط هوش مصنوعی می‌توانند حتی بیشتر با صدای برند شما و اخلاق خدمات مشتری هماهنگ شوند.

Prompts چیست؟

اعلان‌ها در قلمرو هوش مصنوعی شبیه طرح‌های اولیه هستند: دقیق، آموزنده و جهت‌دار. آنها به عنوان پلی بین قصد انسان و اجرای هوش مصنوعی عمل می‌کنند و خواسته‌ها و سؤالات ما را به وظایفی تبدیل می‌کنند که مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند آن‌ها را بفهمند و روی آن‌ها عمل کنند.

در ساده ترین حالت، یک اعلان یک دستورالعمل یا سؤال است که به یک مدل هوش مصنوعی ارائه می شود. اما چیزهای بیشتری از آنچه به چشم می آید وجود دارد. اعلان‌ها سس مخفی هستند که تعیین می‌کنند یک مدل هوش مصنوعی تا چه حد می‌تواند به هدف خود عمل کند، خواه پاسخ دادن به سؤالات، تولید متن یا حتی ایجاد تصاویر.

دستورالعمل: هسته اعلان

دستورالعمل ضربان قلب یک اعلان است. دقیقاً به هوش مصنوعی می گوید که ما از آن چه انتظاری داریم. به عنوان مثال، "یافته های اصلی را در گزارش پیوست خلاصه کنید." در اینجا دستورالعمل واضح، مستقیم است و جای چندانی برای ابهام باقی نمی گذارد.

زمینه: تنظیم مرحله

زمینه پس‌زمینه‌ای است که هوش مصنوعی وظیفه خود را بر اساس آن انجام می‌دهد. این پاسخ هوش مصنوعی را چارچوب بندی می کند و از ارتباط و همسویی با سناریوی موجود اطمینان می دهد. به عنوان مثال، افزودن "در نظر گرفتن تحقیقات اخیر در مورد تغییرات آب و هوا" به دستورالعمل ما، وظیفه هوش مصنوعی را در یک حوزه خاص قرار می دهد و تمرکز آن را بیشتر می کند.

داده های ورودی: سوخت برای هوش مصنوعی

داده های ورودی مواد خامی است که هوش مصنوعی با آن کار می کند. در مثال ما، "گزارش پیوست" است. این مؤلفه بسیار مهم است زیرا محتوای خاصی را فراهم می کند که هوش مصنوعی برای پردازش و پاسخ به آن نیاز دارد.

شاخص خروجی: تعریف سبک پاسخ

نشانگر خروجی فرمت یا سبک پاسخ هوش مصنوعی را شکل می دهد. در مورد ما، «خلاصه خود را به سبک ژورنالیستی ارائه کنید» هوش مصنوعی را هدایت می‌کند تا لحن و قالب خاصی را اتخاذ کند و اطمینان حاصل شود که خروجی نیازهای سبکی ما را برآورده می‌کند.

مفاهیم فنی که باید در مورد مهندسی سریع بدانید

مهندسی سریع کمی شبیه سرآشپز زبان بودن است – این فقط در مورد ترکیب مواد نیست. این در مورد ایجاد یک دستور غذا است که بهترین طعم ها را به ارمغان می آورد. برای به دست آوردن این موضوع، باید برخی از مفاهیم فنی اصلی را درک کنید. بیایید به این اجزای اساسی مهندسی سریع بپردازیم.

پردازش زبان طبیعی (NLP)

در قلب مهندسی سریع، پردازش زبان طبیعی (NLP) قرار دارد. NLP را به عنوان مدرسه زبان هوش مصنوعی تصور کنید، جایی که ماشین‌ها نه تنها یاد می‌گیرند که زبان انسان را بشنوند، بلکه می‌توانند آن را درک کنند و به صورت متنی به آن پاسخ دهند. این یک زمینه تخصصی در هوش مصنوعی است که زبان را به قالبی تبدیل می‌کند که رایانه‌ها می‌توانند آن را هضم و معنا کنند. بدون NLP، دوستان هوش مصنوعی ما در ترجمه بسیار گم می شوند!

مدل‌های زبان بزرگ (LLM)

مدل های زبان بزرگ (LLM) بعدی هستند. اینها بزرگ‌کننده‌های سنگین دنیای زبان هوش مصنوعی هستند که بر روی مجموعه داده‌های گسترده برای پیش‌بینی توالی کلمات آموزش دیده‌اند. آنها مانند رمان نویسان قلمرو هوش مصنوعی هستند که سعی می کنند کلمه بعدی را در یک جمله بر اساس آنچه قبلا گفته شده است، کشف کنند. LLM ها در درک زمینه و تولید متنی که منطقی و مرتبط است، بسیار مهم هستند.

ترانسفورماتور

ترانسفورماتورها – نه، نه از نوع ربات های مبدل – موتورهایی هستند که بسیاری از LLM ها از جمله سری معروف GPT را تامین می کنند. اینها انواع خاصی از شبکه های عصبی عمیق هستند که برای زبان طراحی شده اند. آنها را به عنوان لنزهای فوکوس هوش مصنوعی تصور کنید که به آن کمک می کند تا روی قسمت های مختلف جمله تمرکز کند تا بفهمد کلمات چگونه با یکدیگر ارتباط دارند. مکانیسم های توجه ترانسفورماتور مانند یک نورافکن هستند و آنچه را که در دریایی از کلمات حیاتی است برجسته می کنند.

پارامترهای

پارامترها دستگیره ها و صفحه های مدل هوش مصنوعی هستند که در حین آموزش آن به خوبی تنظیم می شوند. در حالی که مهندسان سریع این موارد را مستقیماً تغییر نمی دهند، دانستن در مورد آنها به درک اینکه چرا یک مدل هوش مصنوعی ممکن است به روش خاصی به درخواست های شما پاسخ دهد کمک می کند. آنها قوانین اساسی هستند که بازی زبانی هوش مصنوعی را هدایت می کنند.

نشانه

توکن ها نان و کره مدل های زبان هوش مصنوعی هستند – آنها واحدهای متنی هستند که مدل می خواند و می فهمد. توکن ها را به عنوان اجزای جداگانه در دستور زبان خود در نظر بگیرید. آنها می توانند از یک حرف واحد، مانند "a" تا یک کلمه کامل، مانند "سیب" متغیر باشند. هنگام ساخت دستورات، بسیار مهم است که بدانید که LLM ها فقط می توانند تعداد معینی توکن را کنترل کنند، که مانند اندازه کاسه مخلوط کردن شما است.

چندوجهی

در نهایت، Multimodality وجود دارد. اینجاست که مدل‌های هوش مصنوعی بسیار همه‌کاره می‌شوند و نه تنها با متن، بلکه با تصاویر، صداها یا حتی کد سروکار دارند. در مهندسی سریع، این بدان معناست که می‌توانید اعلان‌هایی را تهیه کنید که مجموعه کاملی از خروجی‌ها را تولید می‌کنند، بسته به اینکه مدل هوش مصنوعی چه کاری انجام می‌دهد. مثل این است که آشپزخانه ای دارید که در آن می توانید هر چیزی از کیک گرفته تا کاسرول را درست کنید!

با داشتن این مفاهیم، ​​اکنون برای شیرجه رفتن به دنیای مهندسی سریع مجهزتر هستید. درک این جنبه های فنی مانند داشتن ابزار آشپزخانه مناسب است – آنها شما را در ایجاد آن دستورات هوش مصنوعی عالی کارآمدتر و موثرتر می کنند.

وزن ها در مهندسی سریع

در مهندسی سریع، مفهوم "وزن" نقشی اساسی در جهت دهی به تمرکز مدل هوش مصنوعی و تاثیرگذاری بر نوع پاسخ یا محتوای تولید شده ایفا می کند. وزن‌ها را به‌عنوان یک نورافکن در نظر بگیرید، که بر روی قسمت‌های خاصی از یک اعلان روشن‌تر می‌تابد تا آن‌ها را در «ذهن» هوش مصنوعی برجسته‌تر کند.

چگونه وزن ها بر پاسخ های هوش مصنوعی تأثیر می گذارند

وزن‌ها در فرمان‌ها یک ویژگی یکسان در همه مدل‌های هوش مصنوعی نیستند، اما اغلب در پلتفرم‌هایی دیده می‌شوند که درجه‌ای از سفارشی‌سازی را در درخواست‌های خود ارائه می‌دهند. این وزن‌ها را می‌توان از طریق نحو یا نمادهای خاص پیاده‌سازی کرد، که نشان می‌دهد روی کدام عبارات یا عناصر در اعلان باید تأکید بیشتری شود.

وزن دهی در زمینه های مختلف

در حالی که وزن دهی اغلب در کارهای تولید تصویر مورد بحث قرار می گیرد (مانند DALL-E یا Midjourney)، که در آن تغییرات جزئی می تواند منجر به خروجی های بسیار متفاوت شود، این مفهوم به همان اندازه برای مدل های تولیدی دیگر، مانند مدل هایی که با متن یا کد سروکار دارند، قابل استفاده است.

نمونه های عملی وزن دهی

این مثال‌های فرضی را در نظر بگیرید تا بفهمید وزن‌ها چگونه نتایج را تغییر می‌دهند:

1. تولید تصویر با Midjourney:در اولین درخواست، هوش مصنوعی ممکن است تصویری تولید کند که در آن اقیانوس و غروب خورشید به یک اندازه نمایش داده شوند. با این حال، با اضافه کردن وزن «::» در کنار «اقیانوس»، فوکوس هوش مصنوعی تغییر می‌کند و ممکن است تصویری را ایجاد کند که در آن اقیانوس عنصر غالب است و احتمالاً غروب خورشید نقش فرعی‌تری دارد.
   • درخواست: "اقیانوس، غروب خورشید"
   • اعلان تغییر یافته با وزن ها: "اقیانوس::، غروب آفتاب"
2. مدل مبتنی بر متن:در اعلان وزنی، هوش مصنوعی برای تمرکز بیشتر روی دیدگاه یا نقش جادوگر در داستان تحریک می‌شود، که احتمالاً منجر به روایتی می‌شود که در آن اعمال، افکار یا پیش‌زمینه جادوگر جزئیات بیشتری نسبت به اژدها دارد.
   • اعلان: «داستانی درباره یک جادوگر و یک اژدها بنویسید».
   • اعلان تغییر یافته با وزن ها: «داستانی درباره یک جادوگر:: و یک اژدها بنویسید».

تاثیر وزن گیری

اضافه کردن وزنه ها می تواند به طور قابل توجهی خروجی را تغییر دهد. برای مثال، در زمینه تولیدکننده‌های تصویر، تنظیم وزن می‌تواند صحنه‌ای را از یک غروب آرام ساحلی به منظره‌ای دراماتیک و تحت تسلط اقیانوس با غروب خورشید در پس‌زمینه تبدیل کند. به طور مشابه، در تولید متن، ممکن است تمرکز روایت یا عمق جزئیات ارائه شده در مورد شخصیت ها یا مضامین خاص را تغییر دهد.

اکنون، بیایید به دنیای متنوع تکنیک‌های تشویقی بپردازیم، که هر کدام یک رویکرد منحصر به فرد برای شکل دادن به پاسخ‌های هوش مصنوعی است.

فهرستی از تکنیک های تحریک

شماره 1: درخواست صفر شات

زیبایی دستور صفر شات در سادگی و تطبیق پذیری آن نهفته است. این مانند پرسیدن سوال از یک متخصص بدون نیاز به ارائه اطلاعات زمینه است. وسعت دانش و تجربه متخصص به آنها اجازه می دهد تا بر اساس آنچه قبلاً می دانند، به درستی پاسخ دهند.

کاربرد در تحلیل احساسات

بیایید به یک مثال عملی بپردازیم: تحلیل احساسات. فرض کنید در حال تجزیه و تحلیل بازخورد مشتریان هستید و به نظری برخورد می کنید که می گوید: "من یک روز شگفت انگیز در پارک داشتم." در دستور صفر شات، شما مستقیماً از مدل هوش مصنوعی می‌پرسید: "احساس جمله زیر چیست: "من یک روز شگفت‌انگیز در پارک داشتم؟"

مدل زبان، با استفاده از آموزش گسترده خود در درک احساسات، می‌تواند به دقت این عبارت را به عنوان مثبت طبقه‌بندی کند، حتی اگر هیچ مثال آموزشی خاصی برای این کار خاص ارائه نشده باشد. این توانایی برای استنتاج دقیق احساسات از یک جمله، درک ذاتی مدل از تفاوت های ظریف زبان را نشان می دهد.

تطبیق پذیری درخواست صفر شات

درخواست صفر شات به تحلیل احساسات محدود نمی شود. این در طیف وسیعی از وظایف از جمله طبقه بندی (مانند تشخیص هرزنامه)، تبدیل متن (مانند ترجمه یا خلاصه سازی)، و تولید متن ساده به همان اندازه موثر است. این رویکرد به ویژه برای ایجاد پاسخ‌های سریع و در جریان در طیف گسترده‌ای از پرس و جوها مفید است.

نمونه دیگر: تجزیه و تحلیل احساسات مختلط

سناریوی دیگری را در نظر بگیرید که در آن شما در حال ارزیابی یک بررسی هتل هستید: "اتاق بزرگ بود، اما خدمات وحشتناک بود." با استفاده از دستور صفر شات، از مدل بخواهید «احساس را از بررسی زیر استخراج کند». بدون آموزش قبلی در مورد این کار خاص، مدل همچنان می‌تواند درخواست را پردازش کند و تشخیص دهد که بررسی احساسات متفاوتی دارد: مثبت نسبت به بزرگ بودن اتاق اما در مورد خدمات منفی.

این قابلیت، که ممکن است برای انسان ساده به نظر برسد، برای یک هوش مصنوعی کاملاً قابل توجه است. این نه تنها درک زبان، بلکه توانایی تجزیه احساسات پیچیده و ظریف را نیز نشان می دهد.

شماره 2: درخواست چند شات

چند شات با ارائه چندین مثال، معمولاً دو تا پنج، که خروجی مدل را هدایت می کند، درک هوش مصنوعی را غنی می کند. این تکنیک به ویژه برای کارهایی مفید است که به زمینه یا سبک خاصی نیاز دارند و مدل را قادر می سازد تا پاسخ های خود را با دقت بیشتری تنظیم کند.

کاربرد در تولید زوج های قافی

کاربرد در تولید زوج های قافی

وظیفه تولید یک دوبیتی قافیه ای در مورد یک شب مهتابی را در نظر بگیرید، چالشی که بیشتر با زمینه خاص است. در اینجا نحوه عملکرد چند شات ارائه شده است:

اعلان ورودی به مدل:

یک دوبیتی قافیه در مورد گل آفتابگردان بنویسید:
به عنوان مثال 1:
"آفتابگردان با گلبرگ های روشن،
با خوشحالی زیر نور خورشید غرق می‌شویم.
به عنوان مثال 2:
"آفتابگردان قد بلند در درخشش تابستان،
تکان دادن سر در حالی که نسیم می وزد.
حالا یک دوبیتی قافیه ای درباره یک شب مهتابی بنویس.»

در این سناریو دو نمونه دوبیتی در مورد گل آفتابگردان به مدل داده شده است. اینها به عنوان یک چارچوب عمل می کنند و سبک و ساختار مورد انتظار در خروجی را به هوش مصنوعی آموزش می دهند. وقتی از مدل خواسته می شود در مورد یک شب مهتابی بنویسد، از این نمونه ها برای ایجاد یک دوبیتی با سبک مشابه استفاده می کند.

پاسخ مورد انتظار:

"مهتاب نور نقره ای خود را پخش می کند،
حمام کردن دنیا در یک شب آرام.»

مدل ساختار و طرح قافیه را از مثال ها به کار می گیرد و آنها را در موضوع جدید به کار می برد. این نشان می‌دهد که چگونه چند شات می‌تواند فرآیند خلاقانه مدل را هدایت کند.

چند شات در زمینه های مختلف

تلقین چند شات همه کاره است و فراتر از کارهای خلاقانه مانند شعر است. در حوزه های ساختاریافته یا فنی تر به همان اندازه موثر است. به عنوان مثال، در یک زمینه تجاری مانند مدیریت درآمد در مهمان نوازی، یک دستور چند شات ممکن است به این صورت باشد:

درخواست: «من موضوع «مدیریت درآمد در مهمان‌نوازی» را به شما می‌دهم، و شما فهرستی از استراتژی‌ها را در این قالب به من ارائه می‌دهید:
استراتژی 1: قیمت گذاری پویا
استراتژی 2: مدیریت بازده
استراتژی 3: رزرو بیش از حد
لطفا لیست را ادامه دهید.»

با این درخواست، مدل هوش مصنوعی به لیست کردن استراتژی‌ها در همان قالب ادامه می‌دهد، احتمالاً شامل گزینه‌هایی مانند تخفیف مدت اقامت یا مدیریت کانال. نمونه‌های اولیه به‌عنوان یک طرح اولیه عمل می‌کنند و مدل را برای تولید محتوایی که با قالب و موضوع مشخص‌شده هماهنگ است، هدایت می‌کنند.

شماره 3: ایجاد زنجیره فکر

پیشنهاد زنجیره‌ای از فکر (CoT) نحوه برخورد مدل‌های هوش مصنوعی با مشکلات پیچیده و چند مرحله‌ای را با تقلید از فرآیندهای استدلال انسان‌مانند متحول می‌کند. این تکنیک مشکلات پیچیده را به اجزای ساده‌تر تقسیم می‌کند و به مدل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا قبل از رسیدن به پاسخ نهایی، در هر مرحله به طور منطقی حرکت کنند. به ویژه در کارهایی که نیاز به استدلال دقیق دارند، مانند مسائل ریاضی یا سناریوهای پیچیده تصمیم گیری مفید است.

کاربرد در حل مسئله

برای درک بهتر اعلان CoT، یک مسئله ریاضی چند مرحله ای متفاوت را در نظر بگیرید:

اعلان: «آلیس 15 پرتقال دارد. او 2 پرتقال می خورد و دوستش 5 پرتقال دیگر به او می دهد. آلیس الان چند پرتقال دارد؟»

در به کارگیری اعلان CoT، مشکل را به سوالات کوچکتر و قابل کنترل تر تقسیم می کنیم:

1. درخواست اولیه: "آلیس 15 پرتقال دارد."
2. اعلان متوسط: «آلیس بعد از خوردن 2 چند پرتقال دارد؟»
3. پاسخ متوسط: آلیس 13 پرتقال دارد.
4. پیام بعدی: "آلیس 13 پرتقال دارد."
5. اعلان متوسط: «آلیس پس از دریافت 5 پرتقال دیگر چند پرتقال خواهد داشت؟»
6. پاسخ نهایی: "آلیس اکنون 18 پرتقال دارد."

این روش هوش مصنوعی را در هر مرحله از مشکل راهنمایی می‌کند، که بسیار شبیه نحوه برخورد انسان با آن است. با انجام این کار، قابلیت های حل مسئله مدل را افزایش می دهد و درک آن از وظایف پیچیده را عمیق تر می کند.

زنجیره ای از فکر در تصمیم گیری

بیایید درخواست CoT را در یک سناریوی تصمیم‌گیری تجاری اعمال کنیم:

اعلان: «شما یک کتابفروشی با 200 کتاب موجودی را مدیریت می کنید. شما در حین فروش 40 کتاب می فروشید و بعداً 70 کتاب دیگر خریداری می کنید. در حال حاضر چند کتاب در فهرست موجودی شما وجود دارد؟»

با استفاده از درخواست CoT، مشکل به شرح زیر تقسیم می شود:

1. درخواست اولیه: "شما با 200 کتاب شروع می کنید."
2. اعلان متوسط: "چند کتاب پس از فروش 40 کتاب باقی می ماند؟"
3. پاسخ متوسط: "شما 160 کتاب دارید."
4. پیام بعدی: "شما 160 کتاب دارید."
5. اعلان متوسط: «بعد از افزودن 70 کتاب چند کتاب خواهید داشت؟»
6. پاسخ نهایی: "شما اکنون 230 کتاب در موجودی دارید."

تقویت CoT Prompting

تحریک زنجیره‌ای از فکر را می‌توان با گنجاندن عبارت «بیایید گام به گام بیندیشیم» تقویت کرد، که حتی بدون چندین مثال خاص پرسش و پاسخ نیز مؤثر بوده است. این رویکرد باعث می‌شود که درخواست CoT مقیاس‌پذیر و کاربرپسندتر باشد، زیرا نیازی به فرمول‌بندی نمونه‌های دقیق متعدد ندارد.

تاثیر بر مدل های زبان بزرگ

هنگام استفاده از مدل‌های زبان بزرگ مانند Google's Palm، درخواست CoT به‌ویژه مؤثر بوده است. به طور قابل توجهی توانایی مدل را برای انجام کارهای پیچیده افزایش می دهد، حتی گاهی اوقات از مدل های دقیق تنظیم شده عملکرد بهتری دارد. این تکنیک را می‌توان با تنظیم دقیق مدل‌ها در مجموعه داده‌های استدلال CoT، که قابلیت‌های تفسیر و استدلال را افزایش می‌دهد، بیشتر بهبود بخشید.

شماره 4: درخواست تکراری

اعلان تکراری یک استراتژی پویا و موثر در مهندسی سریع است، به ویژه برای کارهای پیچیده یا ظریف که در آن اولین تلاش ممکن است نتایج مطلوب را به همراه نداشته باشد. این رویکرد شامل پالایش و گسترش خروجی‌های مدل از طریق یک سری دستورات بعدی است که امکان کاوش عمیق‌تر در مورد موضوع را فراهم می‌کند.

کاربرد در تحقیقات بهداشت و درمان

بیایید درخواست تکراری را برای یک پروژه تحقیقاتی مراقبت های بهداشتی اعمال کنیم:

درخواست اولیه: «من در حال تحقیق در مورد تأثیر مدیتیشن بر کاهش استرس هستم. آیا می توانید یک مرور کلی از یافته های فعلی ارائه دهید؟»

فرض کنید خروجی مدل شامل نکاتی مانند کاهش سطح کورتیزول، بهبود کیفیت خواب و بهبود عملکرد شناختی است.

پیام 1 بعدی: "جالب است، آیا می توانید جزئیات بیشتری در مورد اینکه چگونه مدیتیشن بر سطح کورتیزول تأثیر می گذارد ارائه دهید؟"

سپس این مدل ممکن است به مکانیسم‌های بیولوژیکی، مانند فعال شدن سیستم عصبی پاراسمپاتیک، کاهش تولید هورمون استرس عمیق‌تر بپردازد.

پیام بعدی 2: "چگونه بهبود کیفیت خواب به کاهش استرس در افرادی که مدیتیشن انجام می دهند کمک می کند؟"

در اینجا، این مدل می‌تواند رابطه بین خواب و استرس را گسترش دهد و در مورد چگونگی کمک مدیتیشن به بهداشت خواب بهتر و در نتیجه کاهش سطح استرس بحث کند.

این فرآیند تکراری امکان کاوش تدریجی و کاملتر موضوع پیچیده مدیتیشن و کاهش استرس را فراهم می کند.

تحریک تکراری در توسعه محصول

مثال دیگر می تواند در زمینه توسعه محصول باشد:

درخواست اولیه: «من در حال توسعه یک بسته بندی جدید سازگار با محیط زیست هستم. ملاحظات کلیدی چیست؟»

این مدل ممکن است عواملی مانند زیست تخریب پذیری، مقرون به صرفه بودن و پذیرش مصرف کننده را مشخص کند.

پیام بعدی 1: "آیا می توانید در مورد چالش های موجود در تعادل زیست تخریب پذیری و مقرون به صرفه بودن بیشتر توضیح دهید؟"

سپس این مدل می‌تواند بینش‌هایی در مورد انتخاب مواد، فرآیندهای تولید و مبادله بین اثرات زیست‌محیطی و هزینه‌های تولید ارائه دهد.

پیام بعدی 2: "چه استراتژی هایی را می توان برای افزایش پذیرش مصرف کنندگان از بسته بندی دوستدار محیط زیست به کار گرفت؟"

در اینجا، این مدل ممکن است استراتژی های بازاریابی، آموزش مصرف کننده و اهمیت نشان دادن مزایای زیست محیطی بسته بندی جدید را مورد بحث قرار دهد.

فرآیند توسعه سریع تکراری

تحریک تکراری فقط در مورد پرسیدن سؤالات بعدی نیست. این یک فرآیند روشمند است که شامل:

1. تولید ایده: با یک مفهوم یا سوال گسترده شروع کنید.
2. پیاده سازی: یک درخواست اولیه بر اساس ایده خود ایجاد کنید.
3. نتیجه آزمایشی: خروجی مدل هوش مصنوعی را تجزیه و تحلیل کنید.
4. تجزیه و تحلیل خطا: مناطقی را که خروجی انتظارات را برآورده نمی کند، شناسایی کنید.
5. تکرار: اعلان را اصلاح کنید، دستورالعمل‌های خاص یا زمینه اضافی را در آن بگنجانید.
6. تکرار: این روند را تا رسیدن به نتیجه مطلوب تکرار کنید.

به عنوان مثال، اگر توضیحات محصول را برای یک مخاطب خاص خلاصه می کنید، ممکن است درخواست اولیه شما بسیار گسترده باشد. پس از تجزیه و تحلیل نتایج، ممکن است نیاز به تعیین مخاطب، طول مورد نظر یا قالب را درک کنید. اعلان‌های بعدی می‌توانند این ویژگی‌ها را در خود بگنجانند، و به تدریج به خلاصه‌ای کامل بپردازند.

شماره 5: ایجاد دانش

دانش تولید شده از مخزن اطلاعات گسترده مدل های زبان بزرگ برای ایجاد پاسخ های آگاهانه تر و مرتبط تر استفاده می کند. این شامل ابتدا تحریک مدل برای تولید دانش بنیادی در مورد یک موضوع است، که سپس به عنوان مبنایی برای پرس و جوهای بعدی خاص تر عمل می کند.

کاربرد در تحلیل تاریخی

سناریویی را در نظر بگیرید که در آن می خواهیم تأثیر یک رویداد تاریخی مانند انقلاب صنعتی را درک کنیم.

درخواست اولیه: "خلاصه ای از انقلاب صنعتی ارائه کنید."

این مدل ممکن است پاسخی ایجاد کند که جنبه‌های کلیدی انقلاب صنعتی، از جمله پیشرفت‌های فناوری، تغییرات در تولید، و پیامدهای اجتماعی را مشخص می‌کند.

پیام پیگیری: «بر اساس پیشرفت‌های فناوری در طول انقلاب صنعتی، این دوره چگونه تکنیک‌های تولید مدرن را شکل داد؟»

با تکیه بر دانش تولید شده از اولین گام، این مدل می‌تواند پاسخ دقیق‌تری و مختص به زمینه را در مورد تأثیر انقلاب صنعتی بر تولید مدرن ارائه دهد.

شماره 6: تحریک جهت-محرک

تحریک جهتی محرک شامل دادن نکات یا نشانه های خاص هوش مصنوعی، اغلب به شکل کلمات کلیدی، برای هدایت آن به سمت خروجی مورد نظر است. این تکنیک به ویژه در کارهایی که ترکیب عناصر یا مضامین خاص بسیار مهم است مفید است.

کاربرد در تولید محتوا

تصور کنید در حال ایجاد یک پست وبلاگ در مورد انرژی های تجدیدپذیر هستید و می خواهید مطمئن شوید که کلمات کلیدی خاصی در آن گنجانده شده است.

درخواست اولیه: «یک مرور مختصر از منابع انرژی تجدیدپذیر بنویسید».

فرض کنید این مدل یک نمای کلی از انرژی های تجدیدپذیر ارائه می دهد.

اعلان پیگیری جهت محرک: "اکنون، کلمات کلیدی "نیروی خورشیدی"، "پایداری" و "ردپای کربن" را در خلاصه 2 تا 4 جمله ای مقاله بگنجانید."

این اعلان مدل را راهنمایی می‌کند تا کلمات کلیدی خاصی را در خلاصه خود بگنجاند و اطمینان حاصل کند که محتوا با اهداف موضوعی یا سئوی خاصی همسو می‌شود.

شماره 7: تولید اعلان خودکار

تولید اعلان خودکار یک رویکرد پیشرفته در هوش مصنوعی است که در آن سیستم خود درخواست یا سؤال ایجاد می کند. اینطور فکر کنید: به جای اینکه فردی مجبور باشد سوالات یا دستورالعمل های خاصی را برای هوش مصنوعی مطرح کند، هوش مصنوعی این درخواست ها را به تنهایی ایجاد می کند. این مانند آموزش هوش مصنوعی است که سؤالات خود را بپرسد، بر اساس مجموعه ای از دستورالعمل ها یا اهداف. این روش به ویژه مفید است زیرا در زمان صرفه جویی می کند، خطای انسانی را کاهش می دهد و می تواند به پاسخ های دقیق تر و مرتبط تری از هوش مصنوعی منجر شود.

چگونه کار می کند

تولید اعلان خودکار معمولاً شامل چند مرحله کلیدی است:

1. تنظیم هدف: ابتدا آنچه را که از هوش مصنوعی نیاز داریم تعریف می کنیم - این می تواند پاسخ به یک سوال، تولید گزارش و غیره باشد.
2. ورودی داده اولیه: ما برخی از اطلاعات یا داده های اولیه را به عنوان نقطه شروع در اختیار هوش مصنوعی قرار می دهیم.
3. ایجاد سریع توسط هوش مصنوعی: با استفاده از داده های اولیه، هوش مصنوعی مجموعه ای از درخواست ها یا سوالات خود را برای جمع آوری اطلاعات بیشتر یا شفاف سازی هدف ایجاد می کند.
4. پاسخ و اصلاح: سپس هوش مصنوعی از این دستورات خود تولید شده برای تولید پاسخ استفاده می کند. در صورت نیاز، می‌تواند برای دقت بیشتر، بر اساس پاسخ‌های قبلی، درخواست‌های جدیدی را اصلاح یا ایجاد کند.

کاربرد در بهداشت و درمان

حال، بیایید این مفهوم را در یک محیط مراقبت بهداشتی اعمال کنیم تا ببینیم چگونه می تواند مراقبت از بیمار را متحول کند.

مرحله 1: تعیین هدف

در یک سناریوی مراقبت های بهداشتی، هدف ممکن است تشخیص وضعیت بیمار بر اساس علائم آن باشد. ورودی اولیه می تواند لیستی از علائم توصیف شده توسط بیمار باشد.

مرحله 2: هوش مصنوعی اعلان های تشخیصی ایجاد می کند

با استفاده از لیست علائم اولیه، هوش مصنوعی به طور خودکار درخواست ها یا سوالات خاصی را برای جمع آوری اطلاعات دقیق تر ایجاد می کند. به عنوان مثال، اگر بیمار به درد قفسه سینه و تنگی نفس اشاره کند، هوش مصنوعی ممکن است اعلان‌هایی مانند «بپرسید آیا درد قفسه سینه با فعالیت بدنی بدتر می‌شود» یا «در مورد مدت زمان تنگی نفس بپرسید» ایجاد کند.

مرحله 3: جمع آوری اطلاعات و تشکیل فرضیه ها

همانطور که هوش مصنوعی پاسخ به درخواست های خود را دریافت می کند، شروع به تشکیل فرضیه هایی در مورد وضعیت بیمار می کند. برای مثال، ممکن است بر اساس پاسخ ها، مسائل مربوط به قلب یا عفونت های تنفسی را در نظر بگیرد.

مرحله 4: تصحیح و تأیید تشخیص

هوش مصنوعی به اصلاح دستورات خود بر اساس اطلاعات در حال تحول ادامه می دهد. اگر مشکوک به مشکل قلبی باشد، ممکن است علائمی مرتبط با علائم دیگری مانند سرگیجه یا خستگی ایجاد کند. این فرآیند تکراری به محدود کردن تشخیص‌های احتمالی و پیشنهاد محتمل‌ترین آن‌ها کمک می‌کند.

نتیجه گیری: افزایش کارایی تشخیصی

به این ترتیب، تولید سریع خودکار در مراقبت های بهداشتی می تواند کارایی و دقت تشخیص بیمار را به طور قابل توجهی افزایش دهد. این به ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی اجازه می دهد تا به سرعت محتمل ترین علل علائم بیمار را به صفر برسانند و تصمیمات آگاهانه ای در مورد آزمایش یا درمان بیشتر بگیرند. این رویکرد مبتنی بر هوش مصنوعی نه تنها فرآیند تشخیص را ساده می‌کند، بلکه از متخصصان مراقبت‌های بهداشتی در ارائه مراقبت‌های مؤثرتر از بیمار نیز پشتیبانی می‌کند.

شماره 8: نسل افزوده شده با بازیابی

Retrieval-Augmented Generation (RAG) یک تکنیک هوش مصنوعی پیشرفته است که قدرت مدل‌های زبان را با توانایی بازیابی اطلاعات مرتبط از پایگاه‌های اطلاعاتی خارجی یا پایگاه‌های دانش ترکیب می‌کند. این روش به‌ویژه هنگام برخورد با پرسش‌هایی مفید است که به اطلاعات به‌روز یا دانش خاصی نیاز دارند که مدل هوش مصنوعی روی آن‌ها آموزش ندیده است.

چگونه بازیابی-افزوده کار می کند

1. پردازش پرس و جو: هنگامی که یک پرس و جو دریافت می شود، ابتدا در یک نمایش برداری کدگذاری می شود.
2. بازیابی سند: با استفاده از این بردار، سیستم یک پایگاه داده (اغلب با استفاده از یک پایگاه داده برداری) برای یافتن مرتبط ترین اسناد جستجو می کند. این بازیابی معمولاً بر اساس نزدیکی بردارهای سند به بردار پرس و جو است.
3. یکپارچه سازی اطلاعات: سپس اسناد بازیابی شده به عنوان بخشی از اعلان مدل زبان استفاده می شود.
4. تولید پاسخ: مدل زبان پاسخی را بر اساس پرس و جو اصلی و اطلاعات اسناد بازیابی شده ایجاد می کند.

کاربرد عملی: تحقیقات پزشکی

سناریویی را در زمینه تحقیقات پزشکی تصور کنید:

محققی می پرسد، "آخرین درمان های دیابت نوع 2 که پس از سال 2020 کشف شد، چیست؟"

1. رمزگذاری پرس و جو: سوال به یک بردار تبدیل می شود.
2. بازیابی از پایگاه های داده پزشکی: این سیستم در مجلات پزشکی و پایگاه های داده یافته های اخیر در مورد درمان دیابت نوع 2 را جستجو می کند و مقالات و مطالعات مربوطه را بازیابی می کند.
3. افزایش درخواست: سپس هوش مصنوعی از این اطلاعات بازیابی شده به همراه سوال اصلی برای درک بهتر زمینه استفاده می کند.
4. ایجاد یک پاسخ آگاهانه: در نهایت، هوش مصنوعی پاسخی ارائه می‌کند که شامل بینش‌هایی از جدیدترین تحقیقات است و اطلاعات به‌روز و جامعی را به محقق ارائه می‌دهد.

مزایای بازیابی-نسل افزوده

• اطلاعات به روز: به خصوص برای رشته هایی مانند پزشکی یا فناوری که در آن پیشرفت های جدید مکرر است مفید است.
• عمق دانش: به هوش مصنوعی اجازه می دهد تا با دسترسی به طیف گسترده ای از منابع خارجی، پاسخ های دقیق و دقیق تری ارائه دهد.
• کاهش تعصب: با تکیه بر منابع داده های خارجی، پاسخ های هوش مصنوعی کمتر تحت تأثیر هرگونه سوگیری موجود در داده های آموزشی آن قرار می گیرد.

Retrieval-Augmented Generation نشان‌دهنده پیشرفت قابل‌توجهی در توانایی هوش مصنوعی برای ارائه پاسخ‌های دقیق، آگاهانه و مرتبط با متن است، به‌ویژه در سناریوهایی که به‌روز ماندن با آخرین اطلاعات بسیار مهم است. این تکنیک تضمین می‌کند که پاسخ‌های هوش مصنوعی فقط بر اساس دانش از قبل موجود نیست، بلکه با جدیدترین داده‌های منابع خارجی تکمیل می‌شوند.

شما می توانید بیشتر در ما بخوانید پست وبلاگ در مورد Retrieval-Augmented Generation.

مهارت های فنی مورد نیاز برای مهندسان سریع

تبدیل شدن به یک مهندس سریع ماهر یا استخدام، مستلزم درک ترکیبی منحصر به فرد از مهارت های فنی و مهارت های غیر فنی است. این مهارت ها در استفاده از پتانسیل کامل هوش مصنوعی و مدل های مولد در کاربردهای مختلف بسیار مهم هستند.

1. درک عمیق NLP: دانش الگوریتم ها و تکنیک های پردازش زبان طبیعی ضروری است. این شامل درک تفاوت‌های ظریف زبان، نحو، و معناشناسی است که در ایجاد اعلان‌های مؤثر حیاتی هستند.
2. آشنایی با مدل های زبان بزرگ: تسلط به مدل هایی مانند GPT-3.5، GPT-4، BERT و غیره ضروری است. درک توانایی‌ها و محدودیت‌های این مدل‌ها، مهندسان را قادر می‌سازد تا از پتانسیل کامل خود استفاده کنند.
3. مهارت های برنامه نویسی و یکپارچه سازی سیستم: مهارت در کار با فایل های JSON و درک اولیه پایتون برای ادغام مدل های هوش مصنوعی در سیستم ها ضروری است. این مهارت ها به دستکاری و پردازش داده ها برای کارهای مهندسی سریع کمک می کند.
4. تعامل API: دانش APIها برای ادغام و تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی مولد و تسهیل ارتباط یکپارچه بین اجزای مختلف نرم‌افزار اساسی است.
5. تجزیه و تحلیل و تفسیر داده ها: توانایی تجزیه و تحلیل پاسخ‌های مدل‌های هوش مصنوعی، شناسایی الگوها و انجام تنظیمات اطلاعاتی داده‌ها برای درخواست‌ها حیاتی است. این مهارت برای اصلاح دستورات و افزایش اثربخشی آنها بسیار مهم است.
6. آزمایش و تکرار: انجام تست A/B، ردیابی معیارهای عملکرد، و بهینه‌سازی مداوم درخواست‌ها بر اساس بازخورد و خروجی‌های ماشین، مسئولیت‌های کلیدی هستند.

مسئولیت های غیر فنی در مهندسی سریع

1. ارتباط موثر: بیان واضح ایده ها و همکاری موثر با تیم های متقابل ضروری است. این شامل جمع آوری و ترکیب بازخورد کاربر در اصلاح سریع است.
2. نظارت اخلاقی: اطمینان از اینکه درخواست‌ها پاسخ‌های مضر یا جانبدارانه ایجاد نمی‌کنند بسیار مهم است. این مسئولیت با شیوه های اخلاقی هوش مصنوعی همسو است و یکپارچگی تعاملات هوش مصنوعی را حفظ می کند.
3. تخصص دامنه: دانش تخصصی در زمینه های خاص، بسته به کاربرد، می تواند ارتباط و دقت درخواست ها را به طور قابل توجهی افزایش دهد.
4. حل خلاقانه مسئله: تفکر خلاقانه و نوآورانه برای توسعه راه حل های جدید که مرزهای تعاملات متعارف هوش مصنوعی و انسان را جابجا می کند، ضروری است.

ساده سازی تکنیک های پیچیده سریع با نانو شبکه ها

همانطور که ما عمیق تر به دنیای مهندسی سریع می پردازیم، بدیهی است که پیچیدگی تکنیک های سریع می تواند کاملاً فنی شود، به خصوص در هنگام مقابله با مشکلات پیچیده. اینجاست که نانو شبکه ها به عنوان یک تغییر دهنده بازی وارد عمل می شوند و شکاف بین قابلیت های پیشرفته هوش مصنوعی و برنامه های کاربردی کاربرپسند را پر می کنند.

نانوشبکه‌ها: ساده‌کننده گردش کار هوش مصنوعی شما

Nanonets رویکردی نوآورانه را برای استفاده حداکثری از این تکنیک‌های سریع پیچیده بدون اینکه کاربران را با پیچیدگی‌های آنها تحت فشار قرار دهد، توسعه داده است. Nanonets با درک این موضوع که همه افراد متخصص در هوش مصنوعی یا مهندسی سریع نیستند، یک راه حل یکپارچه ارائه می دهد.

ساده سازی فرآیندهای کسب و کار با سهولت

Nanonets Workflow Builder یک ویژگی برجسته است که برای تبدیل زبان طبیعی به گردش کار کارآمد طراحی شده است. این ابزار فوق‌العاده کاربرپسند و بصری است و به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا فرآیندهای خود را بدون دردسر خودکار و ساده کنند. خواه مدیریت داده ها، خودکارسازی وظایف تکراری، یا ایجاد مفهومی از اعلان های پیچیده هوش مصنوعی باشد، Nanonets این کار را ساده می کند. از ما در پلت فرم اتوماسیون گردش کار ما دیدن کنید.

نگاهی اجمالی به کارایی نانو شبکه ها

برای قدردانی واقعی از قدرت و سادگی نانوشبکه‌ها، ما یک ویدیوی کوتاه داریم که سازنده گردش کار نانونت‌ها را در عمل نشان می‌دهد. این ویدیو نشان می‌دهد که چگونه می‌توانید دستورالعمل‌های زبان طبیعی را به جریان‌های کاری مؤثر و ساده تبدیل کنید. این یک تصویر عملی از تبدیل فرآیندهای پیچیده هوش مصنوعی به برنامه های کاربردی کاربر پسند است.

[محتوای جاسازی شده]

راه حل های متناسب با نانو شبکه ها

هر کسب‌وکاری نیازهای منحصربه‌فردی دارد، و Nanonets اینجاست تا این نیازهای خاص را برآورده کند. اگر مجذوب پتانسیل هوش مصنوعی در بهبود فرآیندهای کسب و کار خود هستید، اما از نکات فنی دلهره دارید، Nanonets راه حل عالی را ارائه می دهد. ما از شما دعوت می کنیم تا با تیم ما تماس بگیرید تا بیشتر در مورد اینکه چگونه نانو شبکه ها می توانند عملیات کسب و کار شما را متحول کنند، بررسی کنید. این فرصتی است برای درک اینکه چگونه می توان از هوش مصنوعی پیشرفته به شیوه ای ساده، موثر و در دسترس استفاده کرد.

درخواست پاسخ به نسخه ی نمایشی

با نانوشبکه‌ها، پیچیدگی‌های فنی مهندسی سریع برای نیازهای کسب‌وکار شما قابل دسترس و قابل اجرا می‌شوند. هدف ما توانمندسازی شما با قابلیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی است که به‌گونه‌ای بسته‌بندی شده‌اند که درک و پیاده‌سازی آن آسان باشد، و اطمینان حاصل کنیم که کسب‌وکار شما در دنیای تکنولوژی که به سرعت در حال توسعه است، پیشروی می‌کند.

نتیجه

در این پست وبلاگ، ما در دنیای پیچیده مهندسی سریع سفر کرده‌ایم، و اصول آن را از درک اولیه اعلان‌ها گرفته تا تکنیک‌های پیچیده‌ای مانند نسل افزوده‌شده بازیابی و طراحی سریع خودکار بازگشایی کرده‌ایم. ما دیده‌ایم که چگونه مهندسی سریع فقط در مورد زیرکی فنی نیست، بلکه شامل ملاحظات خلاقانه و اخلاقی نیز می‌شود. با پر کردن شکاف بین این قابلیت‌های پیچیده هوش مصنوعی و برنامه‌های کاربردی تجاری، Nanonets به عنوان یک بازیگر کلیدی ظاهر می‌شود. این فرآیند استفاده از این تکنیک‌های سریع پیشرفته را ساده می‌کند و به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا بدون درگیر شدن در پیچیدگی‌های فنی، هوش مصنوعی را به طور موثر در جریان کار خود ادغام کنند.

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
• PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
• PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://nanonets.com/blog/prompt-engineering/