Ce este Prompt Engineering? Un ghid cuprinzător pentru AI

Ce este Prompt Engineering? Un ghid cuprinzător pentru AI

Marca temporală: 20 ianuarie 2024 10:45
Nodul sursă: 3073985

Introducere

Ingineria promptă, la baza ei, este arta alchimiei conversaționale cu AI. Este locul în care elaborarea meticuloasă a întrebărilor sau instrucțiunilor se întâlnește cu lumea modelelor AI generative, transformând interogările de bază în răspunsuri direcționate, specifice și incredibil de utile. Gândiți-vă la asta ca la puntea lingvistică care conectează intențiile umane la capacitățile AI. Această disciplină strategică nu se referă doar la a pune întrebări; este vorba de a-l întreba pe dreapta întrebări în dreapta modalitate de a obține cel mai eficient răspunsuri.

Ingineria promptă provine din domeniul procesării limbajului natural (NLP), unde scopul este de a descoperi acele cuvinte sau fraze magice care declanșează cele mai dorite răspunsuri de la AI. Este ca și cum ai cunoaște modul exact de a freca lampa magică – în acest caz, lampa este un AI avansat precum DALL-E, programat pentru a genera orice imagine la care poți visa. Dar nu este vorba doar de imagini. Fie că este vorba de text-to-text, text-to-image sau chiar text-to-audio, meșteșugul ingineriei prompte implică ajustarea, rafinarea și optimizarea intrărilor pentru a obține rezultate care nu sunt doar precise, ci și se aliniază îndeaproape cu noastre. nevoi umane complexe și obiective de afaceri.

Ce este Prompt Engineering?

Inginerie promptă este asemănătoare cu a avea un cod de cheat într-un joc video, dar pentru interacțiunile AI. Este vorba despre construirea de prompturi (gândiți instrucțiuni sau interogări) cu atâta precizie și claritate încât AI nu numai să înțeleagă, ci și să ofere răspunsuri care lovesc unghiul. Aici își petrec zilele inginerii profesioniști prompti – experimentând, analizând și dând seama ce face ca AI să se alinieze cu intenția umană. Dar hei, nu este un club exclusivist! Oricine i-a cerut lui Siri să seteze o alarmă sau a folosit Asistentul Google pentru a căuta o rețetă, a practicat, în esență, un pic de inginerie promptă.

În domeniul modelelor AI, cum ar fi modelele de limbaj mari sau modelele text-to-image, inginerie promptă poate varia de la interogări simple precum „Ce este Mica Teoremă a lui Fermat?” la comenzi creative precum „Scrie o poezie despre frunzele de toamnă”. Este vorba despre formularea, specificarea stilului, contextul sau chiar atribuirea unui rol AI. Ați văzut vreodată acele instrucțiuni de învățare a limbii în care completați o secvență de cuvinte? Aceasta este o inginerie promptă în acțiune, utilizând tehnici precum învățarea cu câteva lovituri pentru a preda AI prin exemple.

Diferența dintre un prompt bun și unul rău poate fi noapte și zi în ceea ce privește calitatea răspunsurilor AI. Un prompt bine conceput poate duce la răspunsuri rapide, precise și relevante, în timp ce unul prost construit poate avea ca rezultat răspunsuri vagi, ne-țintă sau chiar fără sens. Această distincție este crucială în mediile profesionale, unde eficiența, viteza și acuratețea sunt primordiale.

Beneficiile ingineriei prompte

Îndemnarea eficientă nu înseamnă doar obținerea răspunsului corect; este și despre a ajunge acolo mai repede. Într-un context de afaceri, în care timpul înseamnă bani, ingineria promptă poate reduce dramatic timpul necesar pentru a extrage informații utile din modelele AI. Această eficiență schimbă jocul pentru companiile care integrează AI în aplicații sensibile la timp.

În plus, ingineria promptă nu este un ponei cu un singur truc. Un singur prompt, bine gândit, poate fi versatil, adaptabil în diferite scenarii, sporind scalabilitatea modelelor AI. Această adaptabilitate este esențială pentru companiile care doresc să-și extindă capacitățile AI fără a fi nevoite să reinventeze roata pentru fiecare nouă aplicație.

Nu în ultimul rând, personalizarea este locul în care ingineria promptă strălucește cu adevărat. Adaptând răspunsurile AI la nevoile specifice de afaceri sau la preferințele utilizatorilor, inginerie promptă oferă o experiență personalizată unic. Această personalizare este de neprețuit pentru organizațiile care își propun să alinieze rezultatele AI cu obiectivele lor de afaceri precise.

Așadar, suntem gata să pătrundem mai adânc în această lume fascinantă a ingineriei prompte? Să explorăm modul în care această tehnică modifică interacțiunile noastre cu AI, făcându-le mai eficiente, mai eficiente și adaptate nevoilor noastre.

O poveste cu două sugestii: cazul chatbot-ului de comerț electronic

Imaginați-vă că conduceți o afacere de comerț electronic specializată în echipament pentru exterior. Ați decis să integrați un chatbot AI generativ pentru a ajuta clienții să găsească produse pe site-ul dvs. Acest scenariu ilustrează perfect importanța prompturilor bine construite versus prost construite în ingineria promptă.

Scenariul 1: Solicitarea greșită

Să presupunem că chatbot-ul este programat cu un prompt prost conceput. Un client întreabă: „Cum îmi pot rămâne cald în campare?” Acum, o solicitare creată ideal ar trebui să-l determine pe chatbot să sugereze produse precum saci de dormit izolați, încălzitoare portabile sau îmbrăcăminte termică. Cu toate acestea, din cauza naturii vagi și greșite a promptului, AI ar putea interpreta „rămâi cald” într-un sens mai general. În consecință, chatbot-ul răspunde cu sfaturi generice despre menținerea căldurii, cum ar fi mișcarea sau consumul de băuturi calde, fără a răspunde cu adevărat nevoii clientului de a găsi produse relevante pe site-ul dvs.

Acesta este un exemplu clasic de solicitare greșită. Nu numai că nu reușește să satisfacă nevoia specifică a clientului, dar ratează și o oportunitate de a-l ghida către o potențială achiziție.

Scenariul 2: Solicitarea Spot-On

Acum, să răsturnăm scriptul și să ne imaginăm că promptul este bine conceput. Același client pune aceeași întrebare, dar de data aceasta, IA este ghidată de un prompt reglat pentru a interpreta și a răspunde la întrebările legate de produs. Înțelegând contextul și setarea comerțului electronic, chatbot-ul răspunde cu recomandări pentru echipament de camping de înaltă calitate, izolat termic, disponibil pe site-ul dvs., poate chiar prin link-uri către paginile specifice ale produselor.

Acest răspuns se adresează în mod direct nevoilor clientului, îi îmbunătățește experiența de cumpărături și crește probabilitatea unei vânzări. Acesta demonstrează modul în care un prompt bine elaborat poate duce la interacțiuni eficiente, relevante și productive, beneficiind atât clientul, cât și afacerea dvs.

Contextualizarea scenariului:

Imaginați-vă că conduceți un magazin de electronice online. Un client trimite un mesaj în care spune: „Am primit modelul de căști greșit. Pot să-mi trimită cele corecte?” Acesta este un scenariu tipic în care ingineria promptă poate schimba jocul pentru departamentul dvs. de satisfacție a clienților.

Construirea promptului

În primul rând, trebuie să pregătim scena pentru modelul nostru AI. Îi spunem: „Aceasta este o conversație între un client confuz și un agent de servicii pentru clienți sensibil, orientat spre soluții.” Apoi, prezentăm întrebarea clientului așa cum este. Acest lucru stabilește un context clar pentru IA cu privire la natura interacțiunii și rolul pe care trebuie să-l joace.

Acum, să ghidăm AI-ul cu privire la cum să-și înceapă răspunsul. Am putea spune: „Răspuns din partea agentului de servicii pentru clienți: Bună ziua, vă mulțumim că ne-ați contactat în legătură cu comanda dumneavoastră. Ne pare foarte rău pentru confuzie. Da, putem”, indicând faptul că răspunsul ar trebui să recunoască problema, să exprime empatie și să meargă către o rezolvare pozitivă.

Răspunsul modelului

Introducând acest prompt într-un model AI bine reglat, este posibil să obțineți răspunsuri precum:

  • „Da, cu siguranță putem ajuta cu asta. Vă rugăm să confirmați numărul de comandă, astfel încât să putem aranja să vă fie trimise căștile corecte?”
  • „Da, putem rezolva asta pentru tine. Vă vom livra imediat modelul corect și iată o etichetă preplătită pentru returnarea articolului incorect.”

Puterea îndemnurilor bine construite

Acest exemplu arată puterea preciziei în inginerie promptă. Prin definirea clară a rolurilor, contextului și rezultatului dorit, IA este capabilă să genereze răspunsuri care nu sunt doar relevante și utile, ci și aliniate cu standardele de servicii pentru clienți ale companiei dvs.

Mai mult, această abordare poate fi ajustată pe baza politicilor specifice ale companiei și a stilurilor de interacțiune cu clienții. Cu o rafinare suplimentară, aceste răspunsuri generate de inteligență artificială pot deveni și mai aliniate cu vocea mărcii dvs. și cu etosul serviciului pentru clienți.

Ce sunt prompturile?

Îndemnurile din domeniul AI sunt asemănătoare planurilor: precise, instructive și direcționale. Ele acționează ca o punte între intenția umană și execuția AI, transpunând dorințele și întrebările noastre în sarcini pe care modelele AI le pot înțelege și asupra cărora le pot acționa.

În cel mai simplu mod, un prompt este o instrucțiune sau o întrebare adresată unui model AI. Dar este mai mult decât se vede. Prompt-urile sunt sosul secret care determină cât de eficient își poate îndeplini scopul un model AI, fie că răspunde la întrebări, generează text sau chiar creează imagini.

Instrucțiune: Miezul promptului

Instrucțiunea este bătăile inimii unui prompt. Spune AI exact ce ne așteptăm de la ea. De exemplu, „Rezumați principalele constatări în raportul atașat”. Aici, instrucțiunea este clară, directă și lasă puțin loc pentru ambiguitate.

Context: pregătirea scenei

Contextul este fundalul în care AI își îndeplinește sarcina. Acesta încadrează răspunsul AI, asigurând relevanța și alinierea cu scenariul în cauză. De exemplu, adăugarea „luând în considerare cercetările recente privind schimbările climatice” la instrucțiunile noastre plasează sarcina AI într-un domeniu specific, concentrându-i accentul.

Date de intrare: Combustibilul pentru IA

Datele de intrare sunt materia primă cu care lucrează AI. În exemplul nostru, este „raportul atașat”. Această componentă este critică, deoarece oferă conținutul specific de care AI trebuie să îl proceseze și la care să răspundă.

Indicator de ieșire: definirea stilului de răspuns

Indicatorul de ieșire modelează formatul sau stilul răspunsului AI. În cazul nostru, „prezentați-vă rezumatul într-un stil jurnalistic” direcționează AI să adopte un ton și un format specific, asigurându-se că rezultatul îndeplinește nevoile noastre stilistice.

Concepte tehnice pe care ar trebui să le cunoașteți despre Prompt Engineering

Ingineria promptă este un pic ca a fi bucătar de limbi – nu este vorba doar de amestecarea ingredientelor; este vorba de a crea o rețetă care scoate în evidență cele mai bune arome. Pentru a face acest lucru corect, trebuie să înțelegeți câteva concepte tehnice de bază. Să cercetăm aceste ingrediente de bază ale ingineriei prompte.

Procesarea limbajului natural (NLP)

În centrul ingineriei prompte se află Procesarea limbajului natural (NLP). Imaginați-vă NLP ca școala de limbi străine a AI, unde mașinile învață nu doar să „audă” limbajul uman, ci să înțeleagă și să îi răspundă în context. Este un domeniu specializat în AI care transformă limbajul într-un format pe care computerele îl pot digera și pe care îl pot înțelege. Fără NLP, prietenii noștri AI ar fi destul de pierduți în traducere!

Modele de limbaj mari (LLM)

Urmează modelele lingvistice mari (LLM). Aceștia sunt cei care ridică greutăți din lumea limbajului AI, instruiți pe seturi vaste de date pentru a prezice secvențe de cuvinte. Ei sunt ca romancierii din tărâmul AI, încercând să descopere următorul cuvânt dintr-o propoziție pe baza a ceea ce s-a spus înainte. LLM-urile sunt esențiale în înțelegerea contextului și producerea de text care are sens și este relevant.

transformatoare

Transformatoarele – nu, nu genul roboților deghizați – sunt motoarele care alimentează multe LLM-uri, inclusiv faimoasa serie GPT. Acestea sunt tipuri speciale de rețele neuronale profunde, adaptate pentru limbaj. Imaginează-le ca lentilele de focalizare ale AI, ajutându-l să se concentreze pe diferite părți ale unei propoziții pentru a înțelege modul în care cuvintele se relaționează între ele. Mecanismele de atenție ale transformatorului sunt ca un reflector, evidențiind ceea ce este crucial într-o mare de cuvinte.

parametrii

Parametrii sunt butoanele și cadranele modelului AI, reglate fin în timpul antrenamentului. În timp ce inginerii prompti nu le modifică în mod direct, cunoașterea lor vă ajută să înțelegeți de ce un model AI poate răspunde într-un anumit mod la solicitările dvs. Ele sunt regulile de bază care ghidează jocul de limbaj al AI.

indicativele

Jetoanele sunt baza modelelor de limbaj AI – sunt unitățile de text pe care modelul le citește și le înțelege. Gândiți-vă la jetoane ca la ingredientele individuale din rețeta lingvistică. Ele pot varia de la o singură literă, cum ar fi „a”, până la un cuvânt întreg, cum ar fi „măr”. Când creați solicitări, este esențial să știți că LLM-urile pot gestiona doar un anumit număr de jetoane, care este ca dimensiunea bolului dvs. de amestecare.

Multimodalitate

În cele din urmă, există multimodalitate. Aici modelele AI devin super versatile, care se ocupă nu doar de text, ci și de imagini, sunete sau chiar cod. În inginerie promptă, aceasta înseamnă că puteți pregăti solicitări care generează o gamă întreagă de rezultate, în funcție de ceea ce poate face modelul AI. Este ca și cum ai avea o bucătărie în care poți pregăti orice, de la o prăjitură la o caserolă!

Înarmat cu aceste concepte, acum ești mai bine echipat pentru a te scufunda în lumea ingineriei prompte. Înțelegerea acestor aspecte tehnice este ca și cum ai avea uneltele de bucătărie potrivite – ele te fac mai eficient și mai eficient în crearea acelor indicații AI perfecte.

Greutăți în inginerie promptă

În inginerie promptă, conceptul de „greutăți” joacă un rol esențial în direcționarea focalizării unui model AI și în influențarea tipului de răspuns sau a conținutului generat. Gândiți-vă la greutăți ca la un reflector, care strălucește mai puternic pe anumite părți ale unui prompt pentru a le face mai proeminente în „mintea” AI.

Cum influențează ponderile răspunsurile AI

Greutățile în solicitări nu sunt o caracteristică uniformă pentru toate modelele AI, dar sunt adesea văzute în platformele care oferă un grad de personalizare în solicitările lor. Aceste ponderi pot fi implementate prin sintaxă sau simboluri speciale, indicând ce termeni sau elemente din prompter ar trebui să li se acorde mai mult accent.

Ponderea în contexte diferite

În timp ce ponderarea este frecvent discutată în sarcinile de generare a imaginii (cum ar fi DALL-E sau Midjourney), unde ușoarele ajustări pot duce la rezultate foarte diferite, conceptul este aplicabil la fel și altor modele generative, cum ar fi cele care se ocupă cu text sau cod.

Exemple practice de ponderare

Luați în considerare aceste exemple ipotetice pentru a înțelege modul în care ponderile modifică rezultatele:

  1. Generarea imaginii cu Midjourney:În primul prompt, AI ar putea produce o imagine în care atât oceanul, cât și apusul sunt reprezentate în mod egal. Cu toate acestea, prin adăugarea ponderii „::” lângă „ocean”, focalizarea AI se schimbă și ar putea genera o imagine în care oceanul este elementul dominant, potențial cu apusul jucând un rol mai secundar.
    • Prompt: „ocean, apus de soare”
    • Prompt modificat cu greutăți: „ocean::, apus de soare”
  2. Model bazat pe text:În promptul ponderat, AI este înclinat să se concentreze mai mult pe perspectiva sau rolul vrăjitorului în poveste, ceea ce poate duce la o narațiune în care acțiunile, gândurile sau fundalul vrăjitorului sunt mai detaliate decât ale dragonului.
    • Solicitare: „Scrie o poveste despre un vrăjitor și un dragon.”
    • Prompt modificat cu greutăți: „Scrie o poveste despre un vrăjitor:: și un dragon.”

Impactul ponderării

Adăugarea greutăților poate modifica semnificativ rezultatul. În contextul generatoarelor de imagini, de exemplu, ajustarea greutății ar putea transforma o scenă dintr-un apus de soare liniștit pe plajă într-un peisaj dramatic, dominat de ocean, cu un apus de soare în fundal. În mod similar, în generarea textului, ar putea schimba focalizarea narativă sau profunzimea detaliilor furnizate despre anumite personaje sau teme.

Acum, să ne aprofundăm în lumea diversă a tehnicilor de promptare, fiecare fiind o abordare unică pentru modelarea răspunsurilor AI.

O listă de tehnici de indicare

#1: Prompting Zero-Shot

Frumusețea indemnării zero-shot constă în simplitatea și versatilitatea sa. Este ca și cum ai pune o întrebare unui expert fără a fi nevoie să furnizezi informații de bază. Cunoștințele și experiența experților le permit să înțeleagă și să răspundă cu acuratețe pe baza a ceea ce știu deja.

Aplicație în analiza sentimentelor

Să pătrundem într-un exemplu practic: analiza sentimentelor. Să presupunem că analizezi feedback-ul clienților și dai peste o recenzie care spune: „Am avut o zi uimitoare în parc”. În promptarea zero-shot, ați întreba direct modelul AI: „Care este sentimentul următoarei propoziții: „Am avut o zi uimitoare în parc”?”

Modelul lingvistic, valorificând pregătirea sa extinsă în înțelegerea sentimentelor, poate clasifica cu acuratețe această afirmație drept pozitivă, chiar dacă nu i s-au oferit exemple de antrenament specifice pentru această sarcină specială. Această capacitate de a deduce cu precizie sentimentul dintr-o singură propoziție arată înțelegerea inerentă a modelului a nuanțelor limbajului.

Versatilitatea promptării Zero-Shot

Solicitarea zero-shot nu se limitează la analiza sentimentelor. Este la fel de eficient într-o serie de sarcini, inclusiv clasificarea (cum ar fi detectarea spamului), transformarea textului (cum ar fi traducerea sau rezumarea) și generarea simplă de text. Această abordare este deosebit de utilă pentru generarea de răspunsuri rapide, din mers, într-un spectru larg de interogări.

O altă instanță: analiza sentimentelor mixte

Luați în considerare un alt scenariu în care evaluați o recenzie a unui hotel: „Camera a fost spațioasă, dar serviciul a fost groaznic.” Folosind promptarea zero-shot, i-ar cere modelului să „Extragă sentimentul din următoarea recenzie”. Fără o pregătire prealabilă cu privire la această sarcină specifică, modelul poate încă procesa promptul și poate determina că recenzia are un sentiment mixt: pozitiv față de spațiul camerei, dar negativ în ceea ce privește serviciul.

Această capacitate, care ar putea părea simplă pentru oameni, este destul de remarcabilă pentru o IA. Demonstrează nu doar înțelegerea limbajului, ci și capacitatea de a analiza sentimente complexe și nuanțate.

#2: Îndemnarea cu câteva lovituri

Îndemnarea cu puține fotografii îmbogățește înțelegerea AI, oferind mai multe exemple, de obicei două până la cinci, care ghidează rezultatul modelului. Această tehnică este utilă în special pentru sarcinile care necesită un context sau un stil specific, permițând modelului să își adapteze răspunsurile mai precis.

Aplicație în generarea de cuplete rimate

Aplicație în generarea de cuplete rimate

Luați în considerare sarcina de a genera un cuplet rimat despre o noapte cu lună, o provocare mai specifică contextului. Iată cum ar funcționa solicitarea cu câteva lovituri:

Prompt de introducere a modelului:

„Scrie un cuplet rimat despre o floarea soarelui:
Exemplu 1:
„Floarea soarelui cu petale strălucitoare,
Se bucură de lumina soarelui.
Exemplu 2:
„Floarea-soarelui înalt în strălucirea verii,
Dând din cap în timp ce sufla briza.
Acum, scrie un cuplet rimat despre o noapte cu lună.”

În acest scenariu, modelului i se oferă două exemple de cuplete despre floarea-soarelui. Acestea servesc ca un cadru, învățând AI stilul și structura așteptate în rezultat. Când i se cere să scrie despre o noapte cu lună, modelul folosește aceste exemple pentru a genera un cuplet cu stil similar.

Răspuns așteptat:

„Lumina lunii își răspândește lumina argintie,
Scăldând lumea într-o noapte liniștită.”

Modelul folosește structura și schema rimei din exemple, aplicându-le noului subiect. Acest lucru ilustrează cât de puține solicitări pot conduce în mod eficient procesul creativ al modelului.

Îndemnări cu câteva lovituri în diferite contexte

Îndemnarea cu câteva fotografii este versatilă, extinzându-se dincolo de sarcinile creative, cum ar fi poezia. Este la fel de eficient în domenii mai structurate sau tehnice. De exemplu, într-un context de afaceri cum ar fi gestionarea veniturilor în sectorul ospitalității, o solicitare de câteva fotografii ar putea arăta astfel:

Solicitare: „Vă ofer subiectul „gestionarea veniturilor în ospitalitate” și îmi oferiți o listă de strategii în acest format:
Strategia 1: Prețuri dinamice
Strategia 2: Managementul randamentului
Strategia 3: Overbooking
Vă rugăm să continuați lista.”

Cu această solicitare, modelul AI va continua să listeze strategiile în același format, incluzând posibil opțiuni precum reduceri pe durata șederii sau gestionarea canalului. Exemplele inițiale acționează ca un plan, ghidând modelul pentru a produce conținut care se aliniază cu formatul și subiectul specificat.

#3: Lanț de gândire Prompting

Impulsarea lanțului de gândire (CoT) revoluționează modul în care modelele AI abordează probleme complexe, în mai mulți pași, imitând procesele de raționament asemănătoare omului. Această tehnică descompune problemele complicate în componente mai simple, permițând modelelor AI să navigheze prin fiecare etapă în mod logic înainte de a ajunge la răspunsul final. Este util în special în sarcinile care necesită raționament detaliat, cum ar fi probleme matematice sau scenarii complexe de luare a deciziilor.

Aplicație în rezolvarea problemelor

Luați în considerare o altă problemă de matematică în mai mulți pași pentru a înțelege mai bine solicitarea CoT:

Solicitare: „Alice are 15 portocale. Ea mănâncă 2 portocale și apoi prietena ei îi mai dă 5 portocale. Câte portocale are Alice acum?

Folosind sugestia CoT, disecționăm problema în întrebări mai mici și mai ușor de gestionat:

  1. Solicitare inițială: „Alice are 15 portocale”.
  2. Prompt intermediar: „Câte portocale are Alice după ce a mâncat 2?”
  3. Răspuns intermediar: „Alice are 13 portocale”.
  4. Următorul prompt: „Alice are 13 portocale”.
  5. Prompt intermediar: „Câte portocale va avea Alice după ce a primit încă 5?”
  6. Răspuns final: „Alice are 18 portocale acum.”

Această metodă ghidează AI prin fiecare pas al problemei, asemănând foarte mult cu modul în care o abordează un om. Procedând astfel, îmbunătățește capacitățile modelului de rezolvare a problemelor și aprofundează înțelegerea sarcinilor complexe.

Lanțul de gândire în luarea deciziilor

Să aplicăm indicarea CoT într-un scenariu de luare a deciziilor de afaceri:

Solicitare: „Administrați o librărie cu 200 de cărți în inventar. Vindeți 40 de cărți în timpul unei vânzări și ulterior achiziționați încă 70 de cărți. Câte cărți sunt acum în inventarul tău?”

Folosind solicitarea CoT, problema este împărțită după cum urmează:

  1. Solicitare inițială: „Începeți cu 200 de cărți.”
  2. Solicitare intermediară: „Câte cărți rămân după ce s-au vândut 40?”
  3. Răspuns intermediar: „Ai 160 de cărți”.
  4. Următorul prompt: „Ai 160 de cărți”.
  5. Prompt intermediar: „Câte cărți vei avea după ce ai adăugat 70?”
  6. Răspuns final: „Aveți 230 de cărți în inventar acum.”

Îmbunătățirea CoT Prompting

Îndemnarea în lanț de gândire poate fi îmbunătățită prin includerea expresiei „Să gândim pas cu pas”, care s-a dovedit eficientă chiar și fără mai multe exemple specifice de întrebări și răspunsuri. Această abordare face ca solicitarea CoT să fie scalabilă și mai ușor de utilizat, deoarece nu necesită formularea a numeroase exemple detaliate.

Impactul asupra modelelor lingvistice mari

Incitarea CoT a fost deosebit de eficientă atunci când este aplicată modelelor de limbi mari, cum ar fi PaLM de la Google. Îmbunătățește semnificativ capacitatea modelului de a efectua sarcini complexe, uneori chiar depășind modelele ajustate specifice sarcinilor. Tehnica poate fi îmbunătățită în continuare prin reglarea fină a modelelor pe seturile de date de raționament CoT, ceea ce îmbunătățește interpretabilitatea și capacitățile de raționament.

#4: Prompting iterativ

Solicitarea iterativă este o strategie dinamică și eficientă în inginerie promptă, deosebit de utilă pentru sarcini complexe sau nuanțate în care prima încercare poate să nu dea rezultatele dorite. Această abordare implică rafinarea și extinderea rezultatelor modelului printr-o serie de instrucțiuni ulterioare, permițând o explorare mai aprofundată a subiectului în cauză.

Aplicație în cercetarea în domeniul sănătății

Să aplicăm sugestii iterative unui proiect de cercetare în domeniul sănătății:

Solicitare inițială: „Cercedez efectele meditației asupra reducerii stresului. Puteți oferi o prezentare generală a constatărilor actuale?”

Să presupunem că rezultatul modelului include puncte precum niveluri reduse de cortizol, calitate îmbunătățită a somnului și funcție cognitivă îmbunătățită.

Prompt de urmărire 1: „Interesant, ați putea oferi mai multe detalii despre modul în care meditația influențează nivelurile de cortizol?”

Modelul ar putea apoi să aprofundeze mecanismele biologice, cum ar fi activarea sistemului nervos parasimpatic, reducând producția de hormoni de stres.

Îndemnul de urmărire 2: „Cum contribuie îmbunătățirea calității somnului la reducerea stresului la persoanele care practică meditația?”

Aici, modelul ar putea extinde relația dintre somn și stres, discutând despre modul în care meditația contribuie la o mai bună igienă a somnului și, în consecință, la scăderea nivelului de stres.

Acest proces iterativ permite o explorare treptată și mai aprofundată a subiectului complex al meditației și al reducerii stresului.

Prompting iterativ în dezvoltarea produsului

Un alt exemplu ar putea fi în contextul dezvoltării produsului:

Solicitare inițială: „Lucrez la dezvoltarea unui nou material de ambalare ecologic. Care sunt considerentele cheie?”

Modelul ar putea sublinia factori precum biodegradabilitatea, rentabilitatea și acceptarea consumatorilor.

Îndemnul de urmărire 1: „Puteți explica mai multe despre provocările în echilibrarea biodegradabilității cu eficiența costurilor?”

Modelul ar putea oferi informații despre alegerile materialelor, procesele de fabricație și compromisurile dintre impactul asupra mediului și costurile de producție.

Prompt 2: „Ce strategii pot fi folosite pentru a spori acceptarea de către consumatori a ambalajelor ecologice?”

Aici, modelul ar putea discuta strategiile de marketing, educația consumatorilor și importanța de a demonstra beneficiile ecologice ale noului ambalaj.

Procesul iterativ de dezvoltare promptă

Îndemnul iterativ nu se referă doar la a pune întrebări ulterioare; este un proces metodic care implică:

  1. Generarea de idei: Începeți cu un concept sau o întrebare amplă.
  2. Implementare: Creați o solicitare inițială bazată pe ideea dvs.
  3. Rezultat experimental: Analizați rezultatul modelului AI.
  4. Analiza erorilor: Identificați zonele în care rezultatul nu corespunde așteptărilor.
  5. Repetare: Rafinați promptul, încorporând instrucțiuni specifice sau context suplimentar.
  6. Repetiţie: Repetați procesul până când se obține rezultatul dorit.

De exemplu, dacă rezumați descrierile produselor pentru un anumit public, solicitarea inițială ar putea fi prea largă. După analizarea rezultatelor, vă puteți da seama de necesitatea de a specifica publicul, lungimea dorită sau formatul. Solicitările ulterioare pot încorpora apoi aceste detalii, perfecționând treptat la rezumatul perfect.

#5: Generarea de cunoștințe prompte

Stimularea de cunoștințe generată valorifică vastul rezervor de informații al modelelor mari de limbaj pentru a crea răspunsuri mai informate și mai relevante din punct de vedere contextual. Ea implică mai întâi determinarea modelului să genereze cunoștințe fundamentale despre un subiect, care apoi servește drept bază pentru investigații ulterioare mai specifice.

Aplicație în analiza istorică

Luați în considerare un scenariu în care dorim să înțelegem impactul unui eveniment istoric, cum ar fi Revoluția Industrială.

Solicitare inițială: „Oferiți un rezumat al revoluției industriale.”

Modelul ar putea genera un răspuns care să sublinieze aspectele cheie ale revoluției industriale, inclusiv progresele tehnologice, schimbările în producție și implicațiile sociale.

Solicitare de urmărire: „Pe baza progreselor tehnologice din timpul Revoluției Industriale, cum a modelat această perioadă tehnicile moderne de fabricație?”

Bazându-se pe cunoștințele generate de la primul prompt, modelul poate oferi un răspuns mai detaliat și mai specific contextului despre influența revoluției industriale asupra producției moderne.

#6: Stimulul direcțional

Stimularea direcțională implică oferirea de indicii sau indicii specifice AI, adesea sub formă de cuvinte cheie, pentru a o ghida către rezultatul dorit. Această tehnică este deosebit de utilă în sarcinile în care încorporarea anumitor elemente sau teme este crucială.

Aplicație în crearea de conținut

Imaginați-vă că creați o postare pe blog despre energia regenerabilă și doriți să vă asigurați că sunt incluse anumite cuvinte cheie.

Solicitare inițială: „Scrieți o scurtă prezentare generală a surselor de energie regenerabilă.”

Să presupunem că modelul oferă o privire de ansamblu asupra energiei regenerabile.

Solicitare de urmărire a stimulului direcțional: „Acum, includeți cuvintele cheie „energie solară”, „sustenabilitate” și „amprentă de carbon” într-un rezumat de 2-4 propoziții al articolului.”

Acest prompt ghidează modelul să includă anumite cuvinte cheie în rezumatul său, asigurându-se că conținutul se aliniază cu anumite obiective tematice sau SEO.

#7: Generare automată a promptului

Generarea automată de prompturi este o abordare de ultimă oră în AI, în care sistemul însuși creează solicitări sau întrebări. Gândiți-vă la asta astfel: în loc ca o persoană să fie nevoită să vină cu întrebări sau instrucțiuni specifice pentru AI, AI generează aceste solicitări pe cont propriu. Este ca și cum ai învăța AI să-și pună propriile întrebări, pe baza unui set de linii directoare sau obiective. Această metodă este deosebit de utilă deoarece economisește timp, reduce erorile umane și poate duce la răspunsuri mai precise și mai relevante din partea AI.

Cum funcționează

Generarea automată a promptului implică de obicei câțiva pași cheie:

  1. Setarea obiectivelor: În primul rând, definim de ce avem nevoie de la AI – acesta ar putea fi răspunsul la o întrebare, generarea unui raport etc.
  2. Intrare inițială a datelor: Oferim câteva informații de bază sau date AI ca punct de plecare.
  3. Creare promptă de către AI: Folosind datele inițiale, IA generează propriul set de solicitări sau întrebări pentru a aduna mai multe informații sau a clarifica obiectivul.
  4. Răspuns și rafinament: AI folosește apoi aceste prompturi autogenerate pentru a produce răspunsuri. Dacă este necesar, poate rafina sau crea solicitări noi pe baza răspunsurilor anterioare pentru mai multă acuratețe.

Aplicație în domeniul sănătății

Acum, să aplicăm acest concept într-un cadru medical pentru a vedea cum poate transforma îngrijirea pacientului.

Pasul 1: Stabilirea obiectivului

Într-un scenariu de asistență medicală, obiectivul ar putea fi acela de a diagnostica starea unui pacient pe baza simptomelor acestuia. Intrarea inițială ar putea fi o listă de simptome descrise de un pacient.

Pasul 2: AI generează solicitări de diagnosticare

Folosind lista inițială de simptome, AI generează automat solicitări sau întrebări specifice pentru a aduna informații mai detaliate. De exemplu, dacă un pacient menționează durere în piept și dificultăți de respirație, AI-ul poate genera indicații precum „Întrebați dacă durerea în piept se agravează cu activitatea fizică” sau „Intreabați-vă despre durata dificultății de respirație”.

Pasul 3: Colectarea informațiilor și formarea ipotezelor

Pe măsură ce AI primește răspunsuri la solicitările sale autogenerate, începe să formeze ipoteze despre starea pacientului. S-ar putea, de exemplu, să ia în considerare problemele legate de inimă sau infecțiile respiratorii pe baza răspunsurilor.

Pasul 4: Rafinarea și confirmarea diagnosticului

Inteligența artificială continuă să își rafineze solicitările pe baza informațiilor în evoluție. Dacă suspectează o problemă cardiacă, ar putea genera indicații legate de alte simptome, cum ar fi amețeli sau oboseală. Acest proces iterativ ajută la restrângerea posibilelor diagnostice și la sugerarea celor mai probabile.

Concluzie: Creșterea eficienței diagnosticului

În acest fel, generarea automată a promptului în asistența medicală poate îmbunătăți semnificativ eficiența și acuratețea diagnosticului pacientului. Permite furnizorilor de servicii medicale să se concentreze rapid asupra cauzelor cele mai probabile ale simptomelor unui pacient și să ia decizii informate cu privire la teste sau tratament ulterioare. Această abordare bazată pe inteligență artificială nu numai că simplifică procesul de diagnosticare, ci și sprijină profesioniștii din domeniul sănătății în furnizarea de îngrijiri mai eficiente a pacienților.

#8: Generație sporită de recuperare

Retrieval-Augmented Generation (RAG) este o tehnică AI sofisticată care combină puterea modelelor de limbaj cu capacitatea de a prelua informații relevante din baze de date externe sau baze de cunoștințe. Această metodă este deosebit de utilă atunci când se ocupă de interogări care necesită informații actualizate sau cunoștințe specifice pentru care modelul AI nu a fost instruit.

Cum funcționează Retrieval-Augmented Generation

  1. Procesarea interogărilor: Când se primește o interogare, aceasta este mai întâi codificată într-o reprezentare vectorială.
  2. Preluare document: Folosind acest vector, sistemul caută într-o bază de date (folosind adesea o bază de date vectorială) pentru a găsi cele mai relevante documente. Această recuperare se bazează de obicei pe apropierea vectorilor documentului de vectorul de interogare.
  3. Integrarea informațiilor: Documentele preluate sunt apoi utilizate ca parte a solicitării la modelul de limbă.
  4. Generarea răspunsului: Modelul de limbaj generează un răspuns bazat atât pe interogarea inițială, cât și pe informațiile din documentele preluate.

Aplicație practică: Cercetare medicală

Imaginați-vă un scenariu într-un context de cercetare medicală:

Un cercetător întreabă: „Care sunt cele mai recente tratamente pentru diabetul de tip 2 descoperite după 2020?”

  1. Codificarea interogărilor: Întrebarea este transformată într-un vector.
  2. Preluare din baze de date medicale: Sistemul caută prin reviste medicale și baze de date descoperiri recente privind tratamentele diabetului de tip 2, regăsind articole și studii relevante.
  3. Creșterea promptului: AI utilizează apoi aceste informații preluate, împreună cu întrebarea inițială, pentru a înțelege mai bine contextul.
  4. Generarea unui răspuns informat: În cele din urmă, AI oferă un răspuns care include perspective din cele mai recente cercetări, oferind cercetătorului informații actualizate și cuprinzătoare.

Avantajele generației Retrieval-Augmented

  • Informații la zi: Util în special pentru domenii precum medicina sau tehnologia în care noile dezvoltări sunt frecvente.
  • Profunzime de cunoștințe: Permite AI să ofere răspunsuri mai detaliate și mai specifice, accesând o gamă largă de surse externe.
  • Prejudecată redusă: Bazându-se pe surse de date externe, este mai puțin probabil ca răspunsurile AI să fie influențate de orice prejudecăți prezente în datele sale de antrenament.

Retrieval-Augmented Generation reprezintă un progres semnificativ în capacitatea AI de a oferi răspunsuri precise, informate și relevante din punct de vedere contextual, în special în scenariile în care este crucial să rămâneți la curent cu cele mai recente informații. Această tehnică asigură că răspunsurile AI nu se bazează doar pe cunoștințe preexistente, ci sunt completate cu cele mai recente date din surse externe.

Puteți citi mai multe pe site-ul nostru postare pe blog despre Retrieval-Augmented Generation.

Abilități tehnice necesare pentru inginerii prompti

A deveni un inginer adept prompt sau a angaja unul implică înțelegerea unui amestec unic de abilități tehnice și abilități non-tehnice. Aceste abilități sunt cruciale în valorificarea întregului potențial al AI și al modelelor generative în diverse aplicații.

  1. Înțelegerea profundă a NLP: Cunoașterea algoritmilor și tehnicilor de procesare a limbajului natural este esențială. Aceasta include înțelegerea nuanțelor limbajului, sintaxei și semanticii, care sunt esențiale în elaborarea prompturilor eficiente.
  2. Familiaritate cu modelele mari de limbaj: Este necesară cunoașterea cu modele precum GPT-3.5, GPT-4, BERT etc. Înțelegerea capacităților și limitărilor acestor modele le permite inginerilor prompti să își valorifice întregul potențial.
  3. Abilități de programare și integrare a sistemelor: Abilitățile de lucru cu fișiere JSON și o înțelegere de bază a Python sunt necesare pentru integrarea modelelor AI în sisteme. Aceste abilități ajută la manipularea și procesarea datelor pentru sarcini de inginerie prompte.
  4. Interacțiune API: Cunoașterea API-urilor este fundamentală pentru integrarea și interacțiunea cu modelele AI generative, facilitând comunicarea fără întreruperi între diferite componente software.
  5. Analiza și interpretarea datelor: Capacitatea de a analiza răspunsurile de la modelele AI, de a identifica tipare și de a face ajustări în funcție de date la solicitări este vitală. Această abilitate este crucială pentru perfecționarea indicațiilor și pentru creșterea eficacității acestora.
  6. Experimentare și iterație: Efectuarea testării A/B, urmărirea valorilor de performanță și optimizarea continuă a solicitărilor bazate pe feedback și rezultate ale mașinii sunt responsabilități cheie.

Responsabilități non-tehnice în inginerie promptă

  1. Comunicare efectiva: Articularea clară a ideilor și colaborarea eficientă cu echipele interfuncționale sunt esențiale. Aceasta include colectarea și încorporarea feedback-ului utilizatorilor în rafinarea promptă.
  2. Supraveghere etică: Este crucial să ne asigurăm că solicitările nu generează răspunsuri dăunătoare sau părtinitoare. Această responsabilitate se aliniază cu practicile etice AI și menține integritatea interacțiunilor AI.
  3. Expertiza domeniului: Cunoștințele specializate în domenii specifice, în funcție de aplicație, pot spori semnificativ relevanța și acuratețea solicitărilor.
  4. Rezolvarea creativă a problemelor: Gândirea creativă și inovatoare este necesară pentru dezvoltarea de noi soluții care depășesc granițele interacțiunilor convenționale AI-om.

Simplificarea tehnicilor complexe de promptare cu Nanonets

Pe măsură ce ne adâncim în lumea ingineriei prompte, este evident că complexitatea tehnicilor prompte poate deveni destul de tehnică, mai ales atunci când abordăm probleme complexe. Aici intervine Nanonets ca un schimbător de joc, reducând decalajul dintre capabilitățile AI avansate și aplicațiile ușor de utilizat.

Nanonets: simplificatorul dvs. de flux de lucru AI

Nanonets a dezvoltat o abordare inovatoare pentru a profita la maximum de aceste tehnici sofisticate prompte, fără a copleși utilizatorii cu complexitatea lor. Înțelegând că nu toată lumea este expertă în AI sau inginerie promptă, Nanonets oferă o soluție perfectă.

Eficientizarea proceselor de afaceri cu ușurință

Nanonets Workflow Builder este o caracteristică remarcabilă, concepută pentru a converti limbajul natural în fluxuri de lucru eficiente. Acest instrument este incredibil de ușor de utilizat și intuitiv, permițând companiilor să-și automatizeze și să eficientizeze procesele fără efort. Fie că este vorba despre gestionarea datelor, automatizarea sarcinilor repetitive sau sensul solicitărilor AI complexe, Nanonets simplifică. Vizitați-ne pe platforma noastră de automatizare a fluxului de lucru.

O privire asupra eficienței Nanonets

Pentru a aprecia cu adevărat puterea și simplitatea Nanonets, avem un scurt videoclip care demonstrează Nanonets Workflow Builder în acțiune. Acest videoclip arată cât de ușor puteți transforma instrucțiunile în limbaj natural în fluxuri de lucru eficiente și simplificate. Este o ilustrare practică a transformării proceselor complexe de IA în aplicații ușor de utilizat.

[Conținutul încorporat]

Soluții personalizate cu Nanonets

Fiecare companie are nevoi unice, iar Nanonets este aici pentru a răspunde acestor cerințe specifice. Dacă ești intrigat de potențialul AI în îmbunătățirea proceselor tale de afaceri, dar te simți descurajat de aspecte tehnice, Nanonets oferă soluția perfectă. Vă invităm să programați un apel cu echipa noastră pentru a explora mai multe despre modul în care Nanonets vă poate transforma operațiunile de afaceri. Este o oportunitate de a înțelege modul în care IA avansată poate fi valorificată într-un mod simplu, eficient și accesibil.

Cu Nanonets, complexitățile tehnice ale ingineriei prompte devin accesibile și aplicabile nevoilor dvs. de afaceri. Scopul nostru este de a vă împuternici cu capacitățile avansate ale AI, ambalate într-un mod ușor de înțeles și implementat, asigurându-vă că afacerea dvs. rămâne în fruntea lumii în evoluție rapidă a tehnologiei.

Concluzie

În această postare pe blog, am călătorit prin lumea complicată a ingineriei prompte, dezvăluind elementele fundamentale ale acesteia, de la înțelegerea de bază a prompturilor până la tehnici sofisticate, cum ar fi generarea îmbunătățită cu recuperare și proiectarea automată a promptului. Am văzut cum ingineria promptă nu se referă doar la perspicacitatea tehnică, ci implică și considerații creative și etice. Reducend decalajul dintre aceste funcționalități complexe de AI și aplicațiile practice de afaceri, Nanonets apare ca un jucător cheie. Simplifică procesul de valorificare a acestor tehnici avansate de prompt, permițând companiilor să integreze eficient AI în fluxurile lor de lucru fără a se implica în complexități tehnice.

Timestamp-ul:

Mai mult de la AI și învățarea automată