Mi az a Prompt Engineering? Átfogó útmutató az AI-hoz

Mi az a Prompt Engineering? Átfogó útmutató az AI-hoz

Időbélyeg: 20. január 2024. 10:45
Forrás csomópont: 3073985

Bevezetés

Az azonnali tervezés lényegében a mesterséges intelligencia-alkímia művészete. Itt találkozik a kérdések vagy utasítások aprólékos kidolgozása a generatív AI-modellek világával, és az alapvető lekérdezéseket célzott, konkrét és hihetetlenül hasznos válaszokká alakítja. Tekints rá úgy, mint egy nyelvi hídra, amely összeköti az emberi szándékokat az AI-képességekkel. Ez a stratégiai fegyelem nem csak a kérdések feltevéséről szól; arról van szó, hogy megkérdezzük a jobb kérdések a jobb módja annak, hogy a leghatékonyabb válaszokat.

Az azonnali tervezés a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) területéről származik, ahol a cél az, hogy feltárja azokat a varázsszavakat vagy kifejezéseket, amelyek a mesterséges intelligencia által leginkább kívánt válaszokat váltják ki. Ez olyan, mintha tudnánk a varázslámpa dörzsölésének pontos módját – ebben az esetben a lámpa egy olyan fejlett mesterséges intelligencia, mint a DALL-E, amely úgy van programozva, hogy bármilyen képet generáljon, amit csak megálmodhat. De ez nem csak a képekről szól. Legyen szó szövegről szövegre, szövegről képre vagy akár szövegről hangra, az azonnali tervezés mestersége magában foglalja a bemenetek módosítását, finomítását és optimalizálását annak érdekében, hogy a kimenetek ne csak pontosak legyenek, hanem szorosan illeszkedjenek is összetett emberi szükségletek és üzleti célok.

Mi az a Prompt Engineering?

Az azonnali tervezés hasonló a csalókódhoz egy videojátékban, de az AI interakciókhoz. Arról van szó, hogy olyan pontossággal és világosan hozzon létre felszólításokat (gondoljon utasításokat vagy lekérdezéseket), hogy az AI nemcsak megérti, hanem olyan válaszokat is ad, amelyek fején találják a szöget. A professzionális mérnökök itt töltik napjaikat – kísérleteznek, elemeznek, és kitalálják, mi teszi az AI-t az emberi szándékkal összhangban. De hé, ez nem egy kizárólagos klub! Bárki, aki valaha megkérte Sirit, hogy állítson be ébresztőt, vagy a Google Assistant segítségével keressen egy receptet, lényegében egy kis gyors tervezést gyakorolt.

Az AI-modellek – például a nagy nyelvi modellek vagy a szöveg-képmodellek – birodalmában az azonnali tervezés az egyszerű lekérdezésektől, például „Mi a Fermat-féle kis tétel?” kreatív parancsokra, mint például: „Írj verset az őszi levelekről”. Ez a megfogalmazásról, a stílus, a kontextus meghatározásáról vagy akár egy szerep hozzárendeléséről szól az AI-hoz. Látta már azokat a nyelvtanulási felhívásokat, amelyekben szósort fejez be? Ez az azonnali tervezés gyakorlatban, olyan technikákat alkalmazva, mint a néhány lépésből történő tanulás, hogy példákon keresztül tanítsa az AI-t.

A jó és a rossz felszólítás közötti különbség az AI-válaszok minősége szempontjából éjjel-nappal lehet. Egy jól kidolgozott felszólítás gyors, pontos és releváns válaszokhoz vezethet, míg a rosszul felépített felszólítás homályos, céltól eltérő vagy akár értelmetlen válaszokat is eredményezhet. Ez a megkülönböztetés döntő fontosságú professzionális környezetben, ahol a hatékonyság, a sebesség és a pontosság a legfontosabb.

Az azonnali tervezés előnyei

A hatékony felszólítás nem csak a helyes válasz megszerzését jelenti; a gyorsabb odajutásról is szól. Olyan üzleti környezetben, ahol az idő pénz, az azonnali tervezés drámaian csökkentheti az AI-modellek hasznos információinak kinyeréséhez szükséges időt. Ez a hatékonyság megváltoztatja az AI-t időérzékeny alkalmazásokba integráló vállalatok számára.

Ráadásul az azonnali tervezés nem egy trükkös póni. Egyetlen, jól átgondolt felszólítás sokoldalú lehet, különféle forgatókönyvekhez igazítható, javítva az AI-modellek méretezhetőségét. Ez az alkalmazkodóképesség elengedhetetlen azoknak a vállalkozásoknak, amelyek úgy kívánják bővíteni mesterséges intelligencia-képességeiket, hogy nem kell újra feltalálniuk a kereket minden új alkalmazáshoz.

Végül, de nem utolsósorban a testreszabás az, ahol a gyors tervezés valóban ragyog. Azáltal, hogy a mesterséges intelligencia válaszait konkrét üzleti igényekhez vagy felhasználói preferenciákhoz szabja, az azonnali tervezés egyedülállóan személyre szabott élményt nyújt. Ez a testreszabás felbecsülhetetlen értékű azon szervezetek számára, amelyek az AI-kimeneteket pontos üzleti célkitűzéseikhez kívánják igazítani.

Tehát készen állunk arra, hogy mélyebbre ássuk a gyors tervezés eme lenyűgöző világát? Fedezzük fel, hogyan alakítja át ez a technika az AI-val való interakcióinkat, hatékonyabbá, hatékonyabbá és az igényeinkre szabva azokat.

Mese két felszólításról: Az e-kereskedelmi chatbot esete

Képzelje el, hogy kültéri felszerelésekre szakosodott e-kereskedelmi vállalkozást vezet. Úgy döntött, hogy integrál egy generatív AI chatbotot, hogy segítse az ügyfeleket abban, hogy termékeket találjanak webhelyén. Ez a forgatókönyv tökéletesen illusztrálja a jól felépített és a rosszul felépített promptok fontosságát az azonnali tervezésben.

1. forgatókönyv: A félrevezető felszólítás

Tegyük fel, hogy a chatbot rosszul megtervezett prompttal van programozva. Egy ügyfél megkérdezi: „Hogyan tudok melegen maradni kempingezés közben?” Most egy ideálisan kidolgozott felszólításnak kell késztetnie a chatbotot arra, hogy olyan termékeket javasoljon, mint a szigetelt hálózsákok, hordozható fűtőtestek vagy hő viselet. A felszólítás homályos és téves jellege miatt azonban az AI általánosabb értelemben értelmezheti a „maradj melegen” kifejezést. Ennek eredményeként a chatbot általános tanácsokkal válaszol a melegen tartásra, például mozgásra vagy forró italok fogyasztására – nem igazán foglalkozik azzal, hogy az ügyfelek releváns termékeket találjanak a webhelyen.

Ez a hibás felszólítás klasszikus példája. Nemcsak nem elégíti ki a vevő konkrét igényeit, hanem elszalasztja azt a lehetőséget is, hogy a potenciális vásárlás felé terelje.

2. forgatókönyv: A Helyszínen megjelenő üzenet

Most fordítsuk meg a forgatókönyvet, és képzeljük el, hogy a prompt jól megtervezett. Ugyanaz az ügyfél felteszi ugyanazt a kérdést, de ezúttal az AI-t a termékkel kapcsolatos kérdések értelmezésére és megválaszolására finomhangolt felszólítás vezérli. A kontextust és az e-kereskedelmi beállításokat megértve a chatbot javaslatokat tesz az Ön webhelyén elérhető, kiváló minőségű, hőszigetelt kempingfelszerelésekre vonatkozóan, esetleg linkelve az adott termékoldalakra.

Ez a válasz közvetlenül megfelel a vásárló igényeinek, javítja a vásárlási élményt, és növeli az eladás valószínűségét. Bemutatja, hogy egy jól kidolgozott felszólítás hogyan vezethet hatékony, releváns és produktív interakciókhoz, amelyek mind az ügyfél, mind az Ön vállalkozása javát szolgálják.

A forgatókönyv kontextusba helyezése:

Képzelje el, hogy egy online elektronikai boltot üzemeltet. Egy ügyfél üzenetet küld: „Nem megfelelő típusú fejhallgatót kaptam. Elküldhetem nekem a megfelelőket?” Ez egy tipikus forgatókönyv, ahol az azonnali tervezés megváltoztathatja az ügyfél-elégedettségi osztályt.

A prompt felépítése

Először is meg kell határoznunk a terepet az AI modellünk számára. Azt mondjuk neki: „Ez egy beszélgetés egy zavarodott ügyfél és egy érzékeny, megoldásorientált ügyfélszolgálati ügynök között.” Ezután bemutatjuk az ügyfél kérdését úgy, ahogy van. Ez világos kontextust határoz meg a mesterséges intelligencia számára az interakció természetéről és arról, hogy milyen szerepet kell betöltenie.

Most pedig mutassuk meg az AI-t, hogyan kezdje meg a választ. Azt mondhatjuk: „Az ügyfélszolgálati munkatárs válasza: Üdvözöljük! Köszönjük, hogy megkeresett minket rendelésével kapcsolatban. Nagyon sajnáljuk a keveredést. Igen, megtehetjük”, jelezve, hogy a válasznak ismernie kell a problémát, kifejeznie kell az empátiát, és el kell haladnia a pozitív megoldás felé.

A modell válasza

Ha ezt a felszólítást egy jól beállított AI-modellbe táplálja, akkor a következő válaszokat kaphatja:

  • „Igen, ebben biztosan tudunk segíteni. Meg tudná erősíteni a rendelési számát, hogy meg tudjuk szervezni a megfelelő fejhallgatót?
  • „Igen, megoldjuk ezt az ön számára. Azonnal kiszállítjuk Önnek a megfelelő modellt, és itt van egy előre fizetett címke a hibás cikk visszaküldéséhez."

A jól felépített felszólítások ereje

Ez a példa bemutatja a pontosság erejét az azonnali tervezésben. A szerepek, a kontextus és a kívánt eredmény világos meghatározásával az AI nemcsak releváns és hasznos válaszokat tud generálni, hanem a vállalat ügyfélszolgálati szabványaihoz is igazodik.

Sőt, ez a megközelítés finomhangolható a konkrét vállalati irányelvek és az ügyfelekkel való interakciós stílusok alapján. A további finomításokkal ezek a mesterséges intelligencia által generált válaszok még jobban igazodhatnak a márka hangjához és ügyfélszolgálati szellemiségéhez.

Mik azok a felszólítások?

A mesterséges intelligencia területén az utasítások hasonlóak a tervrajzokhoz: pontosak, tanulságosak és iránymutatók. Hídként működnek az emberi szándék és a mesterséges intelligencia végrehajtása között, vágyainkat és kérdéseinket olyan feladatokká alakítják át, amelyeket az AI-modellek megértenek és cselekedni tudnak.

A legegyszerűbb esetben a prompt egy AI-modellre irányuló utasítás vagy kérdés. De többről van szó, mint amilyennek látszik. A promptok a titkos szósz, amely meghatározza, hogy egy AI-modell mennyire tudja hatékonyan szolgálni a célját, legyen szó kérdések megválaszolásáról, szöveg generálásáról vagy akár képek létrehozásáról.

Utasítás: A felszólítás magja

Az utasítás egy felszólítás szívverése. Pontosan elmondja az AI-nak, hogy mit várunk tőle. Például: „Összefoglalja a főbb megállapításokat a mellékelt jelentésben.” Itt az utasítás világos, közvetlen, és kevés helyet hagy a kétértelműségnek.

Kontextus: A színpad beállítása

A kontextus az a háttér, amelyben az AI elvégzi feladatát. Ez keretezi az AI válaszát, biztosítva a relevanciát és az adott forgatókönyvhöz való igazodást. Például a „figyelembe véve az éghajlatváltozással kapcsolatos közelmúltbeli kutatásokat” utasításunkhoz a mesterséges intelligencia feladatát egy meghatározott tartományba helyezi, kiélezve annak fókuszát.

Bemeneti adatok: Az AI üzemanyaga

A bemeneti adatok az a nyersanyag, amellyel az AI dolgozik. Példánkban ez „a mellékelt jelentés”. Ez az összetevő kritikus fontosságú, mivel biztosítja azt a konkrét tartalmat, amelyet az AI-nak fel kell dolgoznia és reagálnia kell rá.

Kimeneti jelző: A válaszstílus meghatározása

A kimenetjelző alakítja az AI válaszának formátumát vagy stílusát. Esetünkben az „újságírói stílusban mutassa be összefoglalóját” arra készteti az AI-t, hogy egy adott hangot és formátumot vegyen fel, biztosítva, hogy a kimenet megfeleljen stilisztikai igényeinknek.

Műszaki fogalmak, amelyeket tudnia kell az azonnali tervezésről

A gyors tervezés egy kicsit olyan, mint egy nyelvszakács – ez nem csak az összetevők keveréséről szól; egy olyan recept kidolgozásáról szól, amely a legjobb ízeket hozza ki. Ahhoz, hogy ez helyes legyen, meg kell értened néhány alapvető műszaki fogalmat. Nézzük meg a gyors tervezés ezen alapvető összetevőit.

Természetes nyelvi feldolgozás (NLP)

A gyors tervezés középpontjában a Natural Language Processing (NLP) áll. Képzelje el az NLP-t a mesterséges intelligencia nyelviskolájaként, ahol a gépek nemcsak „hallani” tanulnak az emberi nyelven, hanem megérteni és kontextus szerint reagálni rá. Ez egy speciális terület az AI-n belül, amely a nyelvet olyan formátummá alakítja, amelyet a számítógépek meg tudnak emészteni és értelmezni. Az NLP nélkül mesterséges intelligencia haverjaink elvesztek a fordításban!

Nagy nyelvi modellek (LLM)

Következő a Large Language Models (LLM). Ezek a mesterséges intelligencia nyelvi világának nehéz emelői, akiket hatalmas adatkészletekre képeztek ki a szószekvenciák előrejelzésére. Olyanok, mint a mesterséges intelligencia birodalmának regényírói, akik a korábban elhangzottak alapján próbálják kitalálni a következő szót egy mondatban. Az LLM-ek kulcsfontosságúak a kontextus megragadásában, és értelmes és releváns szöveg létrehozásában.

transzformerek

A transzformátorok – nem, nem az álruhás robotok – sok LLM-et hajtanak meg, beleértve a híres GPT sorozatot is. Ezek a mély neurális hálózatok speciális típusai, amelyeket nyelvre szabtak. Képzelje el őket a mesterséges intelligencia fókuszlencséjeként, és segít a mondat különböző részeire koncentrálni, hogy megértse, hogyan kapcsolódnak egymáshoz a szavak. A transzformátor figyelemmechanizmusai olyanok, mint egy reflektor, kiemelve a szavak tengerében a döntő fontosságot.

paraméterek

A paraméterek az AI modell gombjai és tárcsai, amelyeket a képzés során finomítanak. Míg a felszólító mérnökök nem módosítják ezeket közvetlenül, ezek ismerete segít megérteni, hogy egy AI-modell miért reagálhat bizonyos módon az Ön felszólítására. Ezek azok a szabályok, amelyek az AI nyelvi játékát irányítják.

tokenek

A zsetonok az AI nyelvi modellek kenyerét jelentik – ezek azok a szövegegységek, amelyeket a modell olvas és megért. Tekintsd a zsetonokat a nyelvi recepted egyedi összetevőinek. Egyetlen betűtől, például „a”, egy teljes szóig, például „alma”ig terjedhetnek. Az utasítások elkészítésekor elengedhetetlen tudni, hogy az LLM-ek csak bizonyos számú tokent tudnak kezelni, ami olyan, mint a keverőtál mérete.

Multimodalitás

Végül ott van a multimodalitás. Ez az a hely, ahol az AI modellek rendkívül sokoldalúvá válnak, és nem csak szöveggel, hanem képekkel, hangokkal vagy akár kóddal is foglalkoznak. Az azonnali tervezésben ez azt jelenti, hogy olyan promptokat készíthet, amelyek kimenetek egész sorát generálják, attól függően, hogy az AI-modell mire képes. Olyan, mintha egy konyhánk lenne, ahol a tortától a rakottig bármit fel lehet verni!

Ezekkel a koncepciókkal felvértezve most jobban felkészült arra, hogy belemerüljön a gyors tervezés világába. Ezeknek a technikai szempontoknak a megértése olyan, mintha a megfelelő konyhai eszközökkel rendelkezne – ezek hatékonyabbá és eredményesebbé teszik a tökéletes mesterséges intelligencia utasítások elkészítését.

Súlyok az azonnali tervezésben

Az azonnali tervezésben a „súlyok” fogalma kulcsfontosságú szerepet játszik az AI-modell fókuszának irányításában és a válasz vagy a generált tartalom típusának befolyásolásában. Tekintsd a súlyokat reflektorfénynek, amely fényesebben világít a felszólítás bizonyos részein, hogy azok jobban kiemelkedjenek az AI „elméjében”.

Hogyan befolyásolják a súlyok az AI-válaszokat

A felszólítások súlyozása nem egységes jellemző az összes mesterségesintelligencia-modellben, de gyakran láthatók olyan platformokon, amelyek bizonyos fokú testreszabást kínálnak a promptokban. Ezek a súlyok speciális szintaxissal vagy szimbólumokkal valósíthatók meg, jelezve, hogy a prompt mely kifejezéseire vagy elemeire kell nagyobb hangsúlyt fektetni.

Súlyozás különböző összefüggésekben

Míg a súlyozásról gyakran beszélnek a képgenerálási feladatoknál (mint például a DALL-E vagy a Midjourney esetében), ahol az enyhe módosítások jelentősen eltérő kimenetekhez vezethetnek, a koncepció ugyanúgy alkalmazható más generatív modellekre, például a szöveggel vagy kóddal foglalkozó modellekre.

Gyakorlati példák a súlyozásra

Tekintsük ezeket a hipotetikus példákat, hogy megértsük, hogyan változtatják meg a súlyok az eredményeket:

  1. Képgenerálás a Midjourney-vel:Az első promptban a mesterséges intelligencia létrehozhat egy képet, ahol az óceán és a naplemente egyaránt egyformán látható. Ha azonban az „óceán” mellé a „::” súlyt adjuk, a mesterséges intelligencia fókusza eltolódik, és olyan képet hozhat létre, ahol az óceán a domináns elem, és esetleg a naplemente másodlagos szerepet játszik.
    • Kérdés: „óceán, naplemente”
    • Módosított prompt súlyokkal: „óceán::, naplemente”
  2. Szöveg alapú modell:A súlyozott promptban a mesterséges intelligencia arra ösztönöz, hogy jobban összpontosítson a varázsló perspektívájára vagy szerepére a történetben, ami esetleg olyan narratívához vezethet, amelyben a varázsló cselekedetei, gondolatai vagy háttere részletesebb, mint a sárkányé.
    • Felszólítás: „Írj egy történetet egy varázslóról és egy sárkányról.”
    • Módosított kérdés súlyokkal: „Írj egy történetet egy varázslóról:: és egy sárkányról.”

A súlyozás hatása

A súlyok hozzáadása jelentősen megváltoztathatja a teljesítményt. A képgenerátorok kontextusában például a súly beállításával a jelenet egy békés tengerparti naplementéből drámai, óceánok uralta tájat alakíthatna át naplementével a háttérben. Hasonlóképpen, a szöveggenerálás során eltolhatja a narratíva fókuszát vagy a részletek mélységét bizonyos karakterekkel vagy témákkal kapcsolatban.

Most pedig ássuk be a felszólító technikák sokszínű világát, amelyek mindegyike egyedi megközelítés az AI-válaszok alakításához.

A felszólítási technikák listája

#1: Zero-Shot Prompting

A zero-shot felszólítás szépsége az egyszerűségében és sokoldalúságában rejlik. Ez olyan, mintha egy szakértőnek tenne fel kérdést anélkül, hogy háttérinformációkat kellene megadnia. A szakértő széles körű tudása és tapasztalata lehetővé teszi számukra, hogy megértsék és pontosan válaszoljanak a már ismert ismereteik alapján.

Alkalmazás a hangulatelemzésben

Vegyünk egy gyakorlati példát: a hangulatelemzést. Tegyük fel, hogy az ügyfelek visszajelzéseit elemzi, és egy olyan véleményre bukkan, amely így szól: „Csodálatos napom volt a parkban”. A zero-shot felszólításban közvetlenül megkérdeznéd az AI-modellt: „Mi a hangulata a következő mondatnak: „Csodálatos napom volt a parkban”?

A nyelvi modell az érzelmek megértésére vonatkozó kiterjedt képzését kihasználva pontosan pozitívnak minősítheti ezt az állítást, még akkor is, ha erre a feladatra nem adtak konkrét képzési példát. Az a képesség, hogy egyetlen mondatból pontosan következtethetünk érzelmekre, megmutatja, hogy a modell hogyan érti a nyelvi árnyalatokat.

A Zero-Shot Prompting sokoldalúsága

A nullapontos felszólítás nem korlátozódik a hangulatelemzésre. Ugyanolyan hatékony számos feladatban, beleértve az osztályozást (például a levélszemét észlelését), a szövegátalakítást (például a fordítást vagy az összegzést) és az egyszerű szöveggenerálást. Ez a megközelítés különösen hasznos gyors, menet közbeni válaszok generálásához a lekérdezések széles spektrumában.

Egy másik példa: Vegyes érzelmek elemzése

Vegyünk egy másik forgatókönyvet, amikor egy szállodai értékelést értékel: „A szoba tágas volt, de a szolgáltatás szörnyű volt.” A nullapontos felszólítás használatával meg kell kérnie a modellt, hogy „Kivonja ki a véleményt a következő áttekintésből”. Az erre a konkrét feladatra vonatkozó előzetes képzés nélkül a modell továbbra is képes feldolgozni a felszólítást, és megállapítani, hogy a felülvizsgálat vegyes érzelmeket vált ki: pozitív a szoba tágassága, de negatív a szolgáltatás tekintetében.

Ez a képesség, amely egyszerűnek tűnhet az emberek számára, meglehetősen figyelemre méltó egy mesterséges intelligencia számára. Nemcsak a nyelv megértését mutatja, hanem az összetett, árnyalt érzelmek elemzésének képességét is.

#2: Kevés lövésű felszólítás

A néhány pillanatnyi felszólítás gazdagítja a mesterséges intelligencia megértését azáltal, hogy számos, általában kettő-öt példát mutat be, amelyek irányítják a modell kimenetét. Ez a technika különösen hasznos olyan feladatoknál, amelyek meghatározott kontextust vagy stílust igényelnek, lehetővé téve a modell számára a válaszok pontosabb testreszabását.

Alkalmazás a rímes párok generálásában

Alkalmazás a rímes párok generálásában

Tekintsük azt a feladatot, hogy egy holdfényes éjszakáról rímezett párost generáljunk, ez egy kontextus-specifikus kihívás. Íme, hogyan működne a néhány lépéses felszólítás:

Beviteli parancs a modellhez:

„Írj rímes párost a napraforgóról:
Példa 1:
„Fényes szirmú napraforgó,
Szívesen sütkérezik a napfényben.
Példa 2:
„A napraforgó magas a nyári ragyogásban,
Bólint, ahogy fúj a szellő.
Most pedig írj egy verses verset egy holdfényes éjszakáról.

Ebben a forgatókönyvben a modell két példát ad a napraforgóról szóló kupletekre. Ezek keretként szolgálnak, megtanítják az AI-t a kimenetben elvárt stílusra és szerkezetre. Amikor felkérik, hogy írjon egy holdfényes éjszakáról, a modell ezeket a példákat használja egy hasonló stílusú kuplé létrehozásához.

Várható válasz:

„A holdfény terjeszti ezüst fényét,
Megfürödni a világot egy nyugodt éjszakában.”

A modell a példák szerkezetét és rímsémáit hasznosítja, alkalmazza az új témára. Ez azt szemlélteti, hogy a néhány felvételes felszólítás mennyire képes hatékonyan irányítani a modell kreatív folyamatát.

Kevés lövésű felszólítás különböző kontextusokban

A kevés lövésű felszólítás sokoldalú, túlmutat az olyan kreatív feladatokon, mint a költészet. Ugyanolyan hatékony a strukturáltabb vagy technikaibb területeken. Például egy olyan üzleti kontextusban, mint a vendéglátás bevételkezelése, egy pár lépéses felszólítás így nézhet ki:

Prompt: „Adom Önnek a „bevételkezelés a vendéglátásban” témát, Ön pedig a stratégiák listáját ebben a formátumban:
1. stratégia: Dinamikus árképzés
2. stratégia: Hozamkezelés
3. stratégia: Túlfoglalás
Kérem, folytassa a listát."

Ezzel a felszólítással az AI-modell továbbra is a stratégiákat ugyanabban a formátumban listázná, esetleg olyan opciókat is tartalmazna, mint a tartózkodás időtartamára vonatkozó kedvezmények vagy a csatornakezelés. A kezdeti példák tervezetként működnek, és irányítják a modellt a meghatározott formátumhoz és tárgyhoz igazodó tartalom előállításához.

#3: Gondolatlánc ösztönzés

A gondolati lánc (CoT) ösztönzése forradalmasítja az AI-modellek összetett, többlépéses problémák megoldását az emberhez hasonló érvelési folyamatok utánzásával. Ez a technika egyszerűbb komponensekre bontja a bonyolult problémákat, lehetővé téve az AI-modellek, hogy logikusan navigáljanak az egyes szakaszokon, mielőtt megérkeznének a végső válaszhoz. Különösen hasznos olyan feladatoknál, amelyek részletes indoklást igényelnek, mint például matematikai problémák vagy összetett döntéshozatali forgatókönyvek.

Alkalmazás a problémamegoldásban

Vegyünk egy másik többlépcsős matematikai feladatot, hogy jobban megértsük a CoT-kérést:

Prompt: „Alice-nek 15 narancsa van. Megeszik 2 narancsot, majd a barátja ad neki még 5 narancsot. Hány narancsa van most Alice-nek?

A CoT felszólítás használatakor a problémát kisebb, jobban kezelhető kérdésekre bontjuk:

  1. Kezdő kérdés: "Alice-nek 15 narancsa van."
  2. Közbenső kérdés: „Hány narancsot eszik Alice 2 evés után?”
  3. Köztes válasz: "Alice-nek 13 narancsa van."
  4. Következő üzenet: "Alice-nek 13 narancsa van."
  5. Közbenső kérdés: „Hány narancs lesz Alice-nek, miután kapott még 5-öt?”
  6. Végső válasz: "Alice-nek most 18 narancsa van."

Ez a módszer végigvezeti a mesterséges intelligenciát a probléma minden egyes lépésén, és nagyon hasonlít arra, ahogyan az ember megközelíti azt. Ezáltal fejleszti a modell problémamegoldó képességeit, és elmélyíti az összetett feladatok megértését.

Gondolatlánc a döntéshozatalban

Alkalmazzuk a CoT felszólítást egy üzleti döntéshozatali forgatókönyvre:

Prompt: „Ön egy könyvesboltot kezel, ahol 200 könyv van raktáron. Egy akció során 40 könyvet ad el, majd később 70 további könyvet szerez be. Hány könyv van most a készletében?”

A CoT felszólítás használatával a probléma a következőképpen oszlik meg:

  1. Kezdő felszólítás: "200 könyvvel kezdje."
  2. Közbenső kérdés: „Hány könyv marad 40 eladása után?”
  3. Köztes válasz: „160 könyved van.”
  4. Következő kérdés: „160 könyved van.”
  5. Közbenső kérdés: „Hány könyve lesz 70 hozzáadása után?”
  6. Végső válasz: „Jelenleg 230 könyved van raktáron.”

A CoT felszólítás javítása

A gondolati láncra késztetést fokozni lehet a „Gondolkodjunk lépésről lépésre” kifejezés beillesztésével, amely több konkrét kérdés-felelet példa nélkül is hatékonynak bizonyult. Ez a megközelítés skálázhatóvá és felhasználóbarátabbá teszi a CoT felszólítást, mivel nem szükséges számos részletes példa megfogalmazása.

A nagy nyelvi modellekre gyakorolt ​​hatás

A CoT felszólítás különösen hatékony volt, ha olyan nagy nyelvi modellekre alkalmazták, mint a Google PaLM. Jelentősen megnöveli a modell azon képességét, hogy összetett feladatokat hajtson végre, néha még a feladatspecifikus finomhangolt modelleket is felülmúlja. A technika tovább fejleszthető a CoT érvelési adatkészleteken lévő modellek finomhangolásával, ami javítja az értelmezhetőséget és az érvelési képességeket.

#4: Iteratív felszólítás

Az iteratív felszólítás dinamikus és hatékony stratégia az azonnali tervezésben, különösen hasznos összetett vagy árnyalt feladatoknál, ahol az első próbálkozás esetleg nem hozza meg a kívánt eredményt. Ez a megközelítés magában foglalja a modell kimeneteinek finomítását és bővítését egy sor nyomon követési utasításon keresztül, lehetővé téve a szóban forgó téma alaposabb feltárását.

Alkalmazás az egészségügyi kutatásban

Alkalmazzuk az iteratív felszólítást egy egészségügyi kutatási projektre:

Kezdeti felszólítás: „A meditáció stresszcsökkentésre gyakorolt ​​hatásait kutatom. Tudna adni egy áttekintést a jelenlegi eredményekről?”

Tegyük fel, hogy a modell eredménye olyan pontokat tartalmaz, mint a csökkent kortizolszint, jobb alvásminőség és fokozott kognitív funkció.

1. nyomon követés: „Érdekes, tudnál részletesebben adni arról, hogy a meditáció hogyan befolyásolja a kortizolszintet?”

A modell ezután mélyebbre áshat a biológiai mechanizmusokba, mint például a paraszimpatikus idegrendszer aktiválása, ami csökkenti a stresszhormon-termelést.

2. nyomon követés: „Hogyan járul hozzá a jobb alvásminőség a stressz csökkentéséhez a meditációt gyakorló egyénekben?”

Itt a modell kibővítheti az alvás és a stressz kapcsolatát, megvitatva, hogy a meditáció hogyan járul hozzá a jobb alváshigiéniához, és ennek következtében az alacsonyabb stresszszinthez.

Ez az iteratív folyamat lehetővé teszi a meditáció és a stresszcsökkentés összetett témakörének fokozatos és alaposabb feltárását.

Iteratív felszólítás a termékfejlesztésben

Egy másik példa lehet a termékfejlesztés összefüggésében:

Kezdeti felszólítás: „Egy új, környezetbarát csomagolóanyag kifejlesztésén dolgozom. Mik a legfontosabb szempontok?”

A modell felvázolhat olyan tényezőket, mint a biológiai lebonthatóság, a költséghatékonyság és a fogyasztói elfogadottság.

1. nyomon követési kérdés: „El tudná magyarázni bővebben a biológiai lebonthatóság és a költséghatékonyság egyensúlyának kihívásait?”

A modell ezután betekintést nyújthat az anyagválasztásba, a gyártási folyamatokba, valamint a környezeti hatás és a termelési költségek közötti kompromisszumba.

2. nyomon követés: „Milyen stratégiákat lehet alkalmazni annak érdekében, hogy a fogyasztók jobban elfogadják a környezetbarát csomagolást?”

Itt a modell megvitathatja a marketingstratégiákat, a fogyasztói oktatást és az új csomagolás környezeti előnyeinek bemutatásának fontosságát.

Az iteratív azonnali fejlesztési folyamat

Az iteratív felszólítás nem csak az utólagos kérdések feltevését jelenti; ez egy módszeres folyamat, amely magában foglalja:

  1. Ötletgeneráció: Kezdje egy tág fogalommal vagy kérdéssel.
  2. Végrehajtás: Hozzon létre egy kezdeti promptot az ötlete alapján.
  3. Kísérleti eredmény: Elemezze az AI modell kimenetét.
  4. Hibaelemzés: Azonosítsa azokat a területeket, ahol a kimenet nem felel meg az elvárásoknak.
  5. Ismétlés: Finomítsa a promptot konkrét utasításokkal vagy további kontextussal.
  6. Ismétlés: Ismételje meg az eljárást a kívánt eredmény eléréséig.

Például, ha egy adott közönség számára összefoglalja a termékleírásokat, a kezdeti felszólítás túl tág lehet. Az eredmények elemzése után előfordulhat, hogy meg kell adni a közönséget, a kívánt hosszt vagy formátumot. A későbbi felszólítások ezután magukba foglalhatják ezeket a sajátosságokat, fokozatosan csiszolva a tökéletes összefoglalót.

#5: Generált tudásfelhívás

A generált tudás ösztönzése a nagy nyelvi modellek hatalmas információs tárházát hasznosítja, hogy tájékozottabb és kontextuálisan releváns válaszokat hozzon létre. Ez azt jelenti, hogy először a modellt arra ösztönzik, hogy alapozó ismereteket hozzon létre egy témával kapcsolatban, amely azután a konkrétabb, későbbi kérdések alapjául szolgál.

Alkalmazás a történeti elemzésben

Vegyünk egy olyan forgatókönyvet, amelyben meg akarjuk érteni egy történelmi esemény, például az ipari forradalom hatását.

Kezdeti felszólítás: „Adjon összefoglalót az ipari forradalomról.”

A modell olyan választ generálhat, amely felvázolja az ipari forradalom kulcsfontosságú aspektusait, beleértve a technológiai fejlődést, a gyártás változásait és a társadalmi következményeket.

Nyomon követés: „Az ipari forradalom technológiai fejlődése alapján ez az időszak hogyan formálta a modern gyártási technikákat?”

Az első promptból generált tudásra építve a modell részletesebb és kontextus-specifikus választ adhat az ipari forradalom modern gyártásra gyakorolt ​​hatásáról.

#6: Irányító-ingerlés

Az irányított ösztönzés azt jelenti, hogy a mesterséges intelligencia specifikus tippeket vagy jelzéseket ad, gyakran kulcsszavak formájában, amelyek a kívánt kimenet felé irányítják. Ez a technika különösen hasznos olyan feladatoknál, ahol bizonyos elemek vagy témák beépítése döntő fontosságú.

Alkalmazás a tartalomkészítésben

Képzelje el, hogy blogbejegyzést készít a megújuló energiáról, és bizonyos kulcsszavakat szeretne tartalmazni.

Kezdő felszólítás: „Írjon rövid áttekintést a megújuló energiaforrásokról.”

Tegyük fel, hogy a modell általános áttekintést ad a megújuló energiáról.

Irányító-inger nyomon követési felszólítás: „Most foglalja bele a „napenergia”, „fenntarthatóság” és „szénlábnyom” kulcsszavakat a cikk 2-4 mondatos összefoglalójába.”

Ez a felszólítás arra irányítja a modellt, hogy konkrét kulcsszavakat vegyen fel az összefoglalójába, biztosítva, hogy a tartalom megfeleljen bizonyos tematikus vagy SEO-céloknak.

#7: Automatikus prompt generálás

Az Automatic Prompt Generation egy élvonalbeli megközelítés az AI-ban, ahol a rendszer maga hoz létre üzeneteket vagy kérdéseket. Képzelje el a következőképpen: ahelyett, hogy egy személynek konkrét kérdéseket vagy utasításokat kellene feltennie az AI-val kapcsolatban, az AI önmagában generálja ezeket a felszólításokat. Ez olyan, mintha megtanítaná az AI-t, hogy saját kérdéseket tegyen fel egy sor irányelv vagy célkitűzés alapján. Ez a módszer különösen hasznos, mert időt takarít meg, csökkenti az emberi hibákat, és pontosabb és relevánsabb válaszokat adhat az AI-tól.

Hogyan működik

Az automatikus felszólítás generálása általában néhány kulcsfontosságú lépésből áll:

  1. Célbeállítás: Először is meghatározzuk, mire van szükségünk az AI-ból – ez lehet egy kérdés megválaszolása, jelentés generálása stb.
  2. Kezdeti adatbevitel: Kiindulópontként biztosítunk néhány alapvető információt vagy adatot az AI számára.
  3. Gyors létrehozás mesterséges intelligencia által: A kezdeti adatok felhasználásával a mesterséges intelligencia saját utasításokat vagy kérdéseket generál, hogy további információkat gyűjtsön vagy tisztázza a célt.
  4. Válasz és pontosítás: A mesterséges intelligencia ezután ezeket a saját generált promptokat használja a válaszok előállításához. Ha szükséges, a pontosság érdekében finomíthat vagy új promptokat hozhat létre a korábbi válaszok alapján.

Alkalmazás az egészségügyben

Most alkalmazzuk ezt a koncepciót egy egészségügyi környezetben, hogy meglássuk, hogyan alakíthatja át a betegellátást.

1. lépés: A cél beállítása

Az egészségügyi forgatókönyvben a cél az lehet, hogy a beteg állapotát a tünetei alapján diagnosztizálják. A kezdeti bevitel lehet a páciens által leírt tünetek listája.

2. lépés: A mesterséges intelligencia diagnosztikai felszólításokat generál

A kezdeti tünetlista segítségével az AI automatikusan generál konkrét felszólításokat vagy kérdéseket, hogy részletesebb információkat gyűjtsön. Például, ha a páciens mellkasi fájdalmat és légszomjat említ, az AI olyan üzeneteket generálhat, mint: „Kérdezze meg, hogy a mellkasi fájdalom súlyosbodik-e a fizikai aktivitás hatására” vagy „Érdeklődjön a légszomj időtartamáról”.

3. lépés: Információgyűjtés és hipotézisek kialakítása

Ahogy a mesterséges intelligencia válaszokat kap a saját maga által generált kérdéseire, elkezd hipotéziseket felállítani a páciens állapotáról. A válaszok alapján fontolóra veheti például a szívvel kapcsolatos problémákat vagy a légúti fertőzéseket.

4. lépés: A diagnózis pontosítása és megerősítése

A mesterséges intelligencia a fejlődő információk alapján továbbra is finomítja az utasításokat. Ha szívproblémára gyanakszik, más tünetekkel, például szédüléssel vagy fáradtsággal kapcsolatos figyelmeztetéseket generálhat. Ez az iteratív folyamat segít a lehetséges diagnózisok leszűkítésében és a legvalószínűbb diagnózis felállításában.

Következtetés: A diagnosztikai hatékonyság növelése

Ily módon az automatikus felszólítás generálása az egészségügyben jelentősen javíthatja a betegek diagnózisának hatékonyságát és pontosságát. Lehetővé teszi az egészségügyi szolgáltatók számára, hogy gyorsan feltárják a páciens tüneteinek legvalószínűbb okait, és megalapozott döntéseket hozzanak a további vizsgálatokról vagy kezelésekről. Ez a mesterséges intelligencia által vezérelt megközelítés nemcsak egyszerűsíti a diagnosztikai folyamatot, hanem támogatja az egészségügyi szakembereket a hatékonyabb betegellátásban.

#8: Retrieval-augmented generáció

A Retrieval-Augmented Generation (RAG) egy kifinomult mesterséges intelligencia technika, amely egyesíti a nyelvi modellek erejét a releváns információk külső adatbázisokból vagy tudásbázisokból való lekérésének képességével. Ez a módszer különösen hasznos olyan lekérdezések kezelésekor, amelyek olyan naprakész információkat vagy speciális ismereteket igényelnek, amelyekre az AI-modell nem tanult.

Hogyan működik a Retrieval-Augmented Generation

  1. Lekérdezés feldolgozása: Amikor egy lekérdezés érkezik, az először vektoros reprezentációba kerül kódolásra.
  2. Dokumentum visszakeresés: Ezzel a vektorral a rendszer egy adatbázisban keres (gyakran vektoros adatbázist használva), hogy megtalálja a legrelevánsabb dokumentumokat. Ez a visszakeresés jellemzően a dokumentumvektoroknak a lekérdezési vektorhoz való közelségén alapul.
  3. Információs integráció: A visszakeresett dokumentumok ezután a nyelvi modell prompt részeként kerülnek felhasználásra.
  4. Válasz generálás: A nyelvi modell választ generál mind az eredeti lekérdezés, mind a letöltött dokumentumok információi alapján.

Gyakorlati alkalmazás: Orvosi kutatás

Képzeljünk el egy forgatókönyvet egy orvosi kutatási kontextusban:

Egy kutató azt kérdezi: „Melyek a 2 után felfedezett 2020-es típusú cukorbetegség legújabb kezelési módjai?”

  1. Lekérdezés kódolása: A kérdés vektorrá alakul.
  2. Lehívás orvosi adatbázisokból: A rendszer orvosi folyóiratokban és adatbázisokban keresi a 2-es típusú cukorbetegség kezelésével kapcsolatos legújabb eredményeket, és lekéri a vonatkozó cikkeket és tanulmányokat.
  3. A prompt bővítése: A mesterséges intelligencia ezután ezt a lekért információt az eredeti kérdéssel együtt felhasználja, hogy jobban megértse a kontextust.
  4. Tájékozott válasz generálása: Végül a mesterséges intelligencia olyan választ ad, amely magában foglalja a legfrissebb kutatásokból származó betekintéseket, naprakész és átfogó információkat kínálva a kutatónak.

A Retrieval-Augmented Generation előnyei

  • Aktuális információk: Különösen hasznos olyan területeken, mint az orvostudomány vagy a technológia, ahol gyakoriak az új fejlesztések.
  • A tudás mélysége: Lehetővé teszi a mesterséges intelligencia számára, hogy részletesebb és konkrétabb válaszokat adjon a külső források széles skálájának elérésével.
  • Csökkentett torzítás: Ha külső adatforrásokra támaszkodik, az AI válaszait kevésbé valószínű, hogy a betanítási adatokban jelen lévő torzítások befolyásolják.

A Retrieval-Augmented Generation jelentős előrelépést jelent a mesterséges intelligencia azon képességében, hogy pontos, tájékozott és kontextus szempontjából releváns válaszokat adjon, különösen olyan esetekben, amikor a legfrissebb információk naprakészen tartása elengedhetetlen. Ez a technika biztosítja, hogy a mesterséges intelligencia válaszai ne csak a már meglévő tudáson alapuljanak, hanem a külső forrásokból származó legfrissebb adatokkal egészüljenek ki.

Bővebben a mi oldalunkon olvashat blogbejegyzés a Retrieval-Augmented Generationről.

Műszaki ismeretek szükségesek a gyors mérnökök számára

Ahhoz, hogy ügyes, gyors mérnökké váljon vagy felvesz egyet, meg kell értenie a technikai készségek és a nem technikai készségek egyedülálló keverékét. Ezek a készségek kulcsfontosságúak a mesterséges intelligencia és a generatív modellek teljes potenciáljának kiaknázásához különböző alkalmazásokban.

  1. Az NLP mély megértése: A természetes nyelvi feldolgozási algoritmusok és technikák ismerete elengedhetetlen. Ez magában foglalja a nyelv, a szintaxis és a szemantika árnyalatainak megértését, amelyek kritikusak a hatékony promptok kialakításában.
  2. A nagy nyelvű modellek ismerete: Olyan modellekben való jártasság szükséges, mint a GPT-3.5, GPT-4, BERT stb. E modellek képességeinek és korlátainak megértése lehetővé teszi az azonnali mérnökök számára, hogy teljes potenciáljukat kiaknázzák.
  3. Programozási és rendszerintegrációs készségek: A JSON-fájlokkal való munkavégzés készségei és a Python alapvető ismerete szükséges az AI-modellek rendszerekbe történő integrálásához. Ezek a készségek segítenek az adatok kezelésében és feldolgozásában az azonnali mérnöki feladatokhoz.
  4. API interakció: Az API-k ismerete alapvető fontosságú a generatív AI-modellek integrálásához és az azokkal való interakcióhoz, megkönnyítve a különböző szoftverkomponensek közötti zökkenőmentes kommunikációt.
  5. Adatelemzés és értelmezés: Létfontosságú az AI-modellek válaszainak elemzése, a minták azonosítása, valamint a felszólítások adatalapú kiigazítása. Ez a készség kulcsfontosságú az utasítások finomításában és hatékonyságuk növelésében.
  6. Kísérletezés és iteráció: Az A/B tesztelés, a teljesítménymutatók nyomon követése, valamint a visszajelzések és a gépi kimenetek alapján történő folyamatos optimalizálása kulcsfontosságú feladat.

Nem műszaki felelősségek az azonnali tervezésben

  1. Hatékony kommunikáció: Az ötletek világos megfogalmazása és a többfunkciós csapatokkal való hatékony együttműködés elengedhetetlen. Ez magában foglalja a felhasználói visszajelzések összegyűjtését és beépítését az azonnali finomításba.
  2. Etikai felügyelet: Alapvető fontosságú annak biztosítása, hogy a felszólítások ne generáljanak káros vagy elfogult válaszokat. Ez a felelősség összhangban van a mesterséges intelligencia etikus gyakorlatával, és fenntartja a mesterséges intelligencia interakcióinak integritását.
  3. Domain szakértelem: Az adott területekre vonatkozó speciális ismeretek, az alkalmazástól függően, jelentősen növelhetik a felszólítások relevanciáját és pontosságát.
  4. Kreatív problémamegoldás: A kreatív és innovatív gondolkodás szükséges olyan új megoldások kifejlesztéséhez, amelyek feszegetik a hagyományos AI-ember interakciók határait.

Komplex felszólítási technikák egyszerűsítése nanohálókkal

Ahogy mélyebbre ásunk az azonnali tervezés világában, nyilvánvaló, hogy az azonnali technikák összetettsége meglehetősen technikai jellegűvé válhat, különösen bonyolult problémák kezelésekor. Itt lép be a Nanonets, mint a játék megváltoztatása, áthidalva a szakadékot a fejlett AI-képességek és a felhasználóbarát alkalmazások között.

Nanonets: A mesterséges intelligencia munkafolyamat-egyszerűsítője

A Nanonets innovatív megközelítést fejlesztett ki, hogy a legtöbbet hozza ki ezekből a kifinomult azonnali technikákból anélkül, hogy bonyolultságukkal túlterhelné a felhasználókat. A Nanonets zökkenőmentes megoldást kínál, mivel tudatában van annak, hogy nem mindenki szakértő a mesterséges intelligencia vagy a gyors tervezés terén.

Az üzleti folyamatok egyszerűsítése

A Nanonets Workflow Builder egy kiemelkedő szolgáltatás, amelyet arra terveztek, hogy a természetes nyelvet hatékony munkafolyamatokká alakítsa. Ez az eszköz hihetetlenül felhasználóbarát és intuitív, lehetővé téve a vállalkozások számára, hogy könnyedén automatizálják és egyszerűsítsék folyamataikat. Legyen szó adatkezelésről, ismétlődő feladatok automatizálásáról vagy összetett mesterségesintelligencia-kérdések értelmezéséről, a Nanonets ezt egyszerűvé teszi. Látogasson el hozzánk munkafolyamat-automatizálási platformunkra.

Bepillantás a nanonetek hatékonyságába

Hogy igazán értékeljük a Nanonets erejét és egyszerűségét, van egy rövid videónk, amely bemutatja a Nanonets Workflow Builder működését. Ez a videó bemutatja, milyen erőfeszítés nélkül alakíthatja át a természetes nyelvi utasításokat hatékony, egyszerűsített munkafolyamatokká. Gyakorlati példája annak, hogyan lehet összetett mesterségesintelligencia-folyamatokat felhasználóbarát alkalmazásokká alakítani.

[Beágyazott tartalmat]

Testreszabott megoldások nanohálókkal

Minden vállalkozásnak egyedi igényei vannak, és a Nanonets készen áll ezekre a speciális követelményekre. Ha felkeltette az érdeklődését az AI-ban rejlő lehetőségek az üzleti folyamatok fejlesztésében, de úgy érzi, elriasztják a technikai részletek, a Nanonets tökéletes megoldást kínál. Meghívjuk Önt, hogy egyeztessen egy hívást csapatunkkal, hogy többet megtudhasson arról, hogyan alakíthatja át a Nanonets üzleti tevékenységét. Ez egy lehetőség annak megértésére, hogy a fejlett mesterséges intelligencia hogyan hasznosítható egyszerű, hatékony és hozzáférhető módon.

A Nanonets segítségével az azonnali tervezés technikai bonyolultsága elérhetővé és alkalmazhatóvá válik az Ön üzleti igényeihez. Célunk, hogy a mesterséges intelligencia fejlett képességeivel felruházza Önt, könnyen érthető és megvalósítható módon csomagolva, így biztosítva, hogy vállalkozása élen járjon a technológia gyorsan fejlődő világában.

Következtetés

Ebben a blogbejegyzésben az azonnali tervezés bonyolult világát jártuk be, feltárva annak alapjait, a promptok alapvető megismerésétől az olyan kifinomult technikákig, mint a visszakereséssel kiegészített generálás és az automatikus prompt tervezés. Láttuk, hogy a gyors tervezés nemcsak a műszaki hozzáértésről szól, hanem kreatív és etikai megfontolásokat is magában foglal. Az összetett mesterségesintelligencia-funkciók és a praktikus üzleti alkalmazások közötti szakadék áthidalásával a Nanonets kulcsszereplővé válik. Leegyszerűsíti e fejlett azonnali technikák kihasználásának folyamatát, lehetővé téve a vállalkozások számára, hogy hatékonyan integrálják az AI-t munkafolyamataikba anélkül, hogy belegabalyodnának a technikai bonyolultságokba.

Időbélyeg:

Még több AI és gépi tanulás