Что такое оперативный инжиниринг? Комплексное руководство по искусственному интеллекту

Что такое оперативный инжиниринг? Комплексное руководство по искусственному интеллекту

Отметка времени: 20 января 2024 г., 10:45
Исходный узел: 3073985

Введение

Оперативное проектирование по своей сути — это искусство диалоговой алхимии с искусственным интеллектом. Именно здесь тщательная разработка вопросов или инструкций встречается с миром генеративных моделей искусственного интеллекта, преобразуя базовые запросы в целевые, конкретные и невероятно полезные ответы. Думайте об этом как о языковом мосте, соединяющем человеческие намерения с возможностями ИИ. Эта стратегическая дисциплина заключается не только в том, чтобы задавать вопросы; речь идет о том, чтобы спросить правую вопросы в правую способ получить Наиболее эффективный ответы.

Оперативное проектирование происходит из области обработки естественного языка (НЛП), цель которой — раскрыть те волшебные слова или фразы, которые вызывают наиболее желательную реакцию ИИ. Это все равно, что знать точный способ потереть волшебную лампу — в данном случае лампа представляет собой продвинутый искусственный интеллект, такой как DALL-E, запрограммированный на создание любого изображения, которое вы можете придумать. Но дело не только в изображениях. Будь то преобразование текста в текст, текст в изображение или даже преобразование текста в аудио, искусство оперативного проектирования включает в себя настройку, уточнение и оптимизацию входных данных для достижения результатов, которые не только точны, но и тесно соответствуют нашим сложные человеческие потребности и бизнес-цели.

Что такое Промпт Инжиниринг?

Быстрое проектирование похоже на использование чит-кода в видеоигре, но для взаимодействия с искусственным интеллектом. Речь идет о создании подсказок (мысленных инструкций или запросов) с такой точностью и ясностью, что ИИ не только понимает, но и дает ответы, которые попадают в самую точку. Именно здесь проводят свои дни профессиональные инженеры, экспериментируя, анализируя и выясняя, что заставляет ИИ работать в соответствии с намерениями человека. Но эй, это не эксклюзивный клуб! Любой, кто когда-либо просил Siri установить будильник или использовал Google Assistant для поиска рецепта, по сути, немного практиковался в быстром проектировании.

В области моделей искусственного интеллекта, таких как большие языковые модели или модели преобразования текста в изображение, оперативное проектирование может варьироваться от простых запросов типа «Что такое малая теорема Ферма?» на творческие команды типа «Напиши стихотворение об осенних листьях». Речь идет о формулировке, определении стиля, контекста или даже назначении роли ИИ. Вы когда-нибудь видели подсказки по изучению языка, в которых нужно заполнить последовательность слов? Это быстрая инженерия в действии, в которой используются такие методы, как обучение за несколько шагов, для обучения ИИ на примерах.

Разница между хорошей и плохой подсказкой может быть различна с точки зрения качества ответов ИИ. Хорошо составленная подсказка может привести к быстрым, точным и релевантным ответам, тогда как плохо составленная подсказка может привести к расплывчатым, нецелевым или даже бессмысленным ответам. Это различие имеет решающее значение в профессиональных условиях, где эффективность, скорость и точность имеют первостепенное значение.

Преимущества оперативного проектирования

Эффективные подсказки — это не просто получение правильного ответа; речь идет также о том, чтобы добраться туда быстрее. В бизнес-контексте, где время — деньги, оперативное проектирование может значительно сократить время, необходимое для извлечения полезной информации из моделей ИИ. Эта эффективность меняет правила игры для компаний, интегрирующих искусственный интеллект в срочные приложения.

Более того, оперативное проектирование – это не задача одного действия. Одна, хорошо продуманная подсказка может быть универсальной, адаптируемой к различным сценариям, повышая масштабируемость моделей ИИ. Такая адаптивность важна для компаний, стремящихся расширить свои возможности искусственного интеллекта без необходимости изобретать велосипед для каждого нового приложения.

И последнее, но не менее важное: индивидуализация — это то, где действительно проявляется быстрая инженерия. Адаптируя реакцию ИИ к конкретным потребностям бизнеса или предпочтениям пользователей, оперативное проектирование обеспечивает уникальный персонализированный опыт. Такая настройка имеет неоценимое значение для организаций, стремящихся согласовать результаты ИИ со своими конкретными бизнес-целями.

Итак, готовы ли мы углубиться в этот увлекательный мир оперативного проектирования? Давайте рассмотрим, как этот метод меняет наше взаимодействие с ИИ, делая его более эффективным, действенным и адаптированным к нашим потребностям.

История двух подсказок: пример чат-бота для электронной коммерции

Представьте, что вы управляете бизнесом электронной коммерции, специализирующимся на товарах для активного отдыха. Вы решили интегрировать чат-бота с генеративным искусственным интеллектом, чтобы помочь клиентам находить товары на вашем веб-сайте. Этот сценарий прекрасно иллюстрирует важность хорошо составленных подсказок по сравнению с плохо составленными в оперативном проектировании.

Сценарий 1: Ошибочная подсказка

Допустим, чат-бот запрограммирован с плохо спроектированной подсказкой. Клиент спрашивает: «Как мне согреться во время похода?» Теперь идеально продуманная подсказка должна побудить чат-бота предложить такие продукты, как утепленные спальные мешки, портативные обогреватели или термобелье. Однако из-за расплывчатого и неверного характера подсказки ИИ может интерпретировать «согреваться» в более общем смысле. В результате чат-бот отвечает общими советами о том, как согреться, например, передвигаться или пить горячие напитки, но на самом деле не удовлетворяет потребность клиента в поиске подходящих продуктов на вашем сайте.

Это классический пример того, как подсказка пошла не так. Он не только не удовлетворяет конкретные потребности клиента, но и упускает возможность направить его к потенциальной покупке.

Сценарий 2: Неожиданная подсказка

Теперь давайте перевернем сценарий и представим, что подсказка хорошо продумана. Тот же клиент задает тот же вопрос, но на этот раз ИИ руководствуется подсказкой, точно настроенной для интерпретации и ответа на запросы, связанные с продуктом. Понимая контекст и настройки электронной коммерции, чат-бот отвечает рекомендациями относительно высококачественного теплоизолированного туристического снаряжения, доступного на вашем сайте, возможно, даже ссылаясь на страницы конкретных продуктов.

Этот ответ напрямую отвечает потребностям клиента, улучшает его впечатления от покупок и увеличивает вероятность продажи. Он демонстрирует, как хорошо продуманная подсказка может привести к эффективному, актуальному и продуктивному взаимодействию, принося пользу как клиенту, так и вашему бизнесу.

Контекстуализация сценария:

Представьте, что вы управляете интернет-магазином электроники. Клиент отправляет сообщение: «Я получил неправильную модель наушников. Могу ли я получить правильные ответы?» Это типичный сценарий, когда оперативное проектирование может изменить правила игры для вашего отдела удовлетворенности клиентов.

Создание подсказки

Во-первых, нам нужно подготовить почву для нашей модели ИИ. Мы говорим ему: «Это разговор между растерянным клиентом и отзывчивым, ориентированным на решение агентом по обслуживанию клиентов». Затем мы представляем запрос клиента как есть. Это задаёт ИИ четкий контекст относительно характера взаимодействия и роли, которую он должен играть.

Теперь давайте подскажем ИИ, как начать реагировать. Мы могли бы сказать: «Ответ агента по обслуживанию клиентов: Здравствуйте, спасибо, что связались с нами по поводу вашего заказа. Нам очень жаль, что произошла путаница. Да, мы можем», указывая на то, что ответ должен признавать проблему, выражать сочувствие и двигаться к положительному решению.

Ответ модели

Введя это приглашение в хорошо настроенную модель ИИ, вы можете получить такие ответы:

  • «Да, мы определенно можем с этим помочь. Не могли бы вы подтвердить номер вашего заказа, чтобы мы могли организовать отправку вам нужных наушников?»
  • «Да, мы можем разобраться с этим за вас. Мы сразу же отправим вам подходящую модель, а вот этикетка с предоплатой для возврата неправильного товара».

Сила хорошо составленных подсказок

Этот пример демонстрирует силу точности в оперативном проектировании. Четко определив роли, контекст и желаемый результат, ИИ способен генерировать ответы, которые не только актуальны и полезны, но и соответствуют стандартам обслуживания клиентов вашей компании.

Более того, этот подход можно корректировать с учетом конкретной политики компании и стилей взаимодействия с клиентами. При дальнейшем усовершенствовании эти ответы, генерируемые искусственным интеллектом, могут стать еще более соответствующими духу вашего бренда и обслуживанию клиентов.

Что такое подсказки?

Подсказки в сфере ИИ подобны чертежам: точные, поучительные и направленные. Они действуют как мост между человеческим намерением и исполнением ИИ, переводя наши желания и вопросы в задачи, которые модели ИИ могут понять и решить.

Проще говоря, подсказка — это инструкция или вопрос, адресованный модели ИИ. Но это нечто большее, чем кажется на первый взгляд. Подсказки — это секретный соус, который определяет, насколько эффективно модель ИИ может выполнять свою задачу, будь то ответы на вопросы, генерация текста или даже создание изображений.

Инструкция: суть подсказки

Инструкция — это пульс подсказки. Он сообщает ИИ, чего именно мы от него ожидаем. Например: «Обобщите основные выводы в прилагаемом отчете». Здесь инструкция ясная, прямая и не оставляет места для двусмысленности.

Контекст: подготовка почвы

Контекст — это фон, на котором ИИ выполняет свою задачу. Он определяет реакцию ИИ, обеспечивая актуальность и соответствие текущему сценарию. Например, добавление к нашей инструкции «учитывая недавние исследования изменения климата» помещает задачу ИИ в конкретную область, заостряя ее фокус.

Входные данные: топливо для ИИ

Входные данные — это сырье, с которым работает ИИ. В нашем примере это «прикрепленный отчет». Этот компонент имеет решающее значение, поскольку он предоставляет конкретный контент, который ИИ должен обрабатывать и на который реагировать.

Индикатор выхода: определение стиля ответа

Индикатор вывода определяет формат или стиль ответа ИИ. В нашем случае «представьте свое резюме в журналистском стиле» предписывает ИИ принять определенный тон и формат, гарантируя, что результат будет соответствовать нашим стилистическим потребностям.

Технические концепции, которые следует знать о оперативном проектировании

Оперативное проектирование немного похоже на работу языкового повара: речь идет не только о смешивании ингредиентов; Речь идет о создании рецепта, который раскрывает лучшие вкусы. Чтобы сделать это правильно, вам необходимо понять некоторые основные технические концепции. Давайте углубимся в эти основополагающие компоненты оперативного проектирования.

Обработка естественного языка (НЛП)

В основе оперативного проектирования лежит обработка естественного языка (NLP). Представьте себе НЛП как языковую школу ИИ, где машины учатся не просто «слышать» человеческий язык, но и понимать его и реагировать на него контекстуально. Это специализированная область ИИ, которая превращает язык в формат, который компьютеры могут переваривать и понимать. Без НЛП наши друзья-ИИ сильно запутались бы в переводе!

Большие языковые модели (LLM)

Далее идут модели больших языков (LLM). Это тяжелоатлеты в мире языков искусственного интеллекта, обученные на огромных наборах данных предсказывать последовательности слов. Они похожи на писателей из области искусственного интеллекта, пытающихся найти следующее слово в предложении на основе того, что было сказано ранее. LLM играют решающую роль в понимании контекста и создании текста, который имеет смысл и актуален.

Трансформаторы

Трансформаторы – нет, не замаскированные роботы – являются двигателями многих LLM, включая знаменитую серию GPT. Это особые типы глубоких нейронных сетей, адаптированные для языка. Представьте их как фокусирующие линзы ИИ, помогающие ему сконцентрироваться на разных частях предложения и понять, как слова связаны друг с другом. Механизмы внимания трансформера подобны прожектору, выделяющему в море слов самое важное.

параметры

Параметры — это ручки и регуляторы модели ИИ, точно настроенные в ходе ее обучения. Хотя инженеры подсказок не настраивают их напрямую, знание о них помогает понять, почему модель ИИ может определенным образом реагировать на ваши подсказки. Это основные правила, которые управляют языковой игрой ИИ.

Лексемы

Токены — это основа языковых моделей ИИ — это единицы текста, которые модель читает и понимает. Думайте о токенах как об отдельных ингредиентах вашего языкового рецепта. Они могут варьироваться от одной буквы, например «а», до целого слова, например «яблоко». При составлении подсказок важно знать, что LLM могут обрабатывать только определенное количество токенов, которое соответствует размеру вашей миски.

Мультимодальность

Наконец, есть мультимодальность. Именно здесь модели ИИ становятся сверхуниверсальными, работая не только с текстом, но и с изображениями, звуками или даже кодом. В разработке подсказок это означает, что вы можете составлять подсказки, которые генерируют целый массив выходных данных, в зависимости от того, что может делать модель ИИ. Это похоже на кухню, где можно приготовить что угодно, от торта до запеканки!

Вооружившись этими концепциями, вы теперь лучше подготовлены к погружению в мир оперативного проектирования. Понимание этих технических аспектов похоже на наличие правильных кухонных инструментов: они делают вас более эффективным и действенным в создании идеальных подсказок ИИ.

Веса в оперативном проектировании

В оперативном проектировании концепция «весов» играет ключевую роль в определении фокуса модели ИИ и влиянии на тип ответа или генерируемого контента. Думайте о весах как о прожекторе, который ярче освещает определенные части подсказки, чтобы сделать их более заметными в «разуме» ИИ.

Как веса влияют на реакцию ИИ

Вес в подсказках не является единой функцией для всех моделей ИИ, но часто встречается на платформах, которые предлагают определенную степень настройки подсказок. Эти веса могут быть реализованы с помощью специального синтаксиса или символов, указывающих, каким терминам или элементам в подсказке следует уделить больше внимания.

Взвешивание в различных контекстах

Хотя взвешивание часто обсуждается в задачах генерации изображений (например, в DALL-E или Midjourney), где небольшие изменения могут привести к совершенно другим результатам, эта концепция в равной степени применима и к другим генеративным моделям, например, к тем, которые имеют дело с текстом или кодом.

Практические примеры взвешивания

Рассмотрим эти гипотетические примеры, чтобы понять, как веса влияют на результаты:

  1. Генерация изображений с помощью Midjourney:В первом запросе ИИ может создать изображение, на котором одинаково представлены и океан, и закат. Однако, добавив вес «::» рядом с «океаном», фокус ИИ смещается, и он может создать изображение, в котором океан является доминирующим элементом, а закат потенциально играет более второстепенную роль.
    • Подсказка: «океан, закат».
    • Измененная подсказка с весами: «океан::, закат»
  2. Текстовая модель:В взвешенной подсказке ИИ подталкивают больше сосредоточиться на точке зрения или роли волшебника в истории, что, возможно, приводит к повествованию, в котором действия, мысли или предыстория волшебника более детализированы, чем у дракона.
    • Подсказка: «Напишите рассказ о волшебнике и драконе».
    • Измененная подсказка с весами: «Напишите историю о волшебнике:: и драконе».

Влияние взвешивания

Добавление весов может существенно изменить результат. Например, в контексте генераторов изображений регулировка веса может превратить сцену из мирного заката на пляже в драматический пейзаж с преобладанием океана и закатом на заднем плане. Аналогичным образом, при создании текста это может изменить фокус повествования или глубину деталей, касающихся определенных персонажей или тем.

Теперь давайте углубимся в разнообразный мир техник подсказок, каждый из которых представляет собой уникальный подход к формированию ответов ИИ.

Список методов подсказок

#1: Подсказка с нулевым выстрелом

Прелесть подсказки с нулевым выстрелом заключается в ее простоте и универсальности. Это все равно, что задать вопрос эксперту без необходимости предоставления дополнительной информации. Обширность знаний и опыта экспертов позволяет им понимать и реагировать точно на основе того, что они уже знают.

Применение в анализе настроений

Давайте углубимся в практический пример: анализ настроений. Предположим, вы анализируете отзывы клиентов и натыкаетесь на отзыв, в котором говорится: «Я провел потрясающий день в парке». При подсказке с нулевым выстрелом вы бы прямо спросили модель ИИ: «Какова тональность следующего предложения: «У меня был потрясающий день в парке»?»

Языковая модель, используя свою обширную подготовку в понимании чувств, может точно классифицировать это утверждение как положительное, даже несмотря на то, что ей не были предоставлены какие-либо конкретные обучающие примеры для этой конкретной задачи. Эта способность точно определять настроение по одному предложению демонстрирует присущее модели понимание языковых нюансов.

Универсальность подсказок с нулевым выстрелом

Подсказки с нулевым выстрелом не ограничиваются анализом настроений. Он одинаково эффективен в ряде задач, включая классификацию (например, обнаружение спама), преобразование текста (например, перевод или обобщение) и простое создание текста. Этот подход особенно полезен для получения быстрых и оперативных ответов на широкий спектр запросов.

Другой пример: анализ смешанных настроений

Рассмотрим другой сценарий, в котором вы оцениваете отзыв об отеле: «Номер был просторный, но обслуживание было ужасным». Используя подсказку с нулевым результатом, вы просите модель «Извлечь настроение из следующего обзора». Без предварительного обучения этой конкретной задаче модель все равно может обработать подсказку и определить, что отзыв имеет смешанное мнение: положительное в отношении простора помещения, но отрицательное в отношении обслуживания.

Эта способность, которая людям может показаться простой, весьма примечательна для ИИ. Он демонстрирует не только понимание языка, но и способность анализировать сложные, тонкие чувства.

№ 2: Подсказка с несколькими кадрами

Кратковременные подсказки обогащают понимание ИИ, предоставляя несколько примеров (обычно от двух до пяти), которые определяют результаты модели. Этот метод особенно полезен для задач, требующих определенного контекста или стиля, позволяя модели более точно адаптировать свои ответы.

Применение в создании рифмованных куплетов

Применение в создании рифмованных куплетов

Рассмотрим задачу создания рифмованного куплета о лунной ночи — задачу, более зависящую от контекста. Вот как будут работать подсказки в несколько кадров:

Введите приглашение в модель:

«Напишите рифмованное двустишие о подсолнухе:
Пример 1:
«Подсолнух с яркими лепестками,
С удовольствием греемся в лучах солнца.
Пример 2:
«Подсолнух высокий в летнем сиянии,
Киваю, когда дует ветерок.
А теперь напиши рифмованный куплет о лунной ночи».

В этом сценарии модели даны два примера куплетов о подсолнухах. Они служат основой, обучающей ИИ стилю и структуре ожидаемых результатов. Когда ее просят написать о лунной ночи, модель использует эти примеры для создания двустишия в похожем стиле.

Ожидаемый ответ:

«Лунный свет распространяет свой серебряный свет,
Окуная мир в спокойную ночь».

Модель использует структуру и схему рифм из примеров, применяя их к новой теме. Это показывает, как подсказки, состоящие из нескольких кадров, могут эффективно управлять творческим процессом модели.

Кратковременные подсказки в разных контекстах

Кратковременные подсказки универсальны и выходят за рамки творческих задач, таких как поэзия. Он одинаково эффективен в более структурированных и технических областях. Например, в таком бизнес-контексте, как управление доходами в сфере гостеприимства, краткая подсказка может выглядеть так:

Подсказка: «Я даю вам тему «Управление доходами в сфере гостеприимства», а вы предоставляете мне список стратегий в таком формате:
Стратегия 1: Динамическое ценообразование
Стратегия 2: Управление доходностью
Стратегия 3: Овербукинг
Пожалуйста, продолжайте список».

Получив это приглашение, модель ИИ продолжит перечислять стратегии в том же формате, возможно, включая такие параметры, как скидки на продолжительность пребывания или управление каналами. Первоначальные примеры действуют как план, направляя модель для создания контента, соответствующего указанному формату и тематике.

№3: Цепочка мыслей

Подсказки по цепочке мыслей (ЦП) революционизируют то, как модели ИИ решают сложные, многоэтапные проблемы, имитируя процессы рассуждения, подобные человеческим. Этот метод разбивает сложные проблемы на более простые компоненты, позволяя моделям ИИ логически проходить каждый этап, прежде чем прийти к окончательному ответу. Это особенно полезно в задачах, требующих детального рассуждения, таких как математические задачи или сложные сценарии принятия решений.

Применение в решении проблем

Рассмотрим другую многоэтапную математическую задачу, чтобы лучше понять подсказки CoT:

Подсказка: «У Алисы 15 апельсинов. Она съедает 2 апельсина, а затем ее друг дает ей еще 5 апельсинов. Сколько апельсинов сейчас у Алисы?»

Используя подсказки ЦТ, мы разбиваем проблему на более мелкие и более решаемые вопросы:

  1. Начальная подсказка: «У Алисы 15 апельсинов».
  2. Подсказка среднего уровня: «Сколько апельсинов осталось у Алисы после того, как она съела 2?»
  3. Промежуточный ответ: «У Алисы 13 апельсинов».
  4. Следующая подсказка: «У Алисы 13 апельсинов».
  5. Промежуточная подсказка: «Сколько апельсинов будет у Алисы после того, как она получит еще 5?»
  6. Окончательный ответ: «У Алисы сейчас 18 апельсинов».

Этот метод проводит ИИ на каждом этапе решения проблемы, очень напоминая, как к ней подошел бы человек. Тем самым это расширяет возможности модели по решению проблем и углубляет понимание сложных задач.

Цепочка мыслей при принятии решений

Давайте применим подсказки CoT к сценарию принятия бизнес-решений:

Подсказка: «Вы управляете книжным магазином, в инвентаре которого имеется 200 книг. Вы продаете 40 книг во время распродажи, а затем приобретаете еще 70 книг. Сколько книг сейчас в твоем инвентаре?»

Используя подсказки CoT, проблема делится следующим образом:

  1. Начальная подсказка: «Вы начинаете с 200 книгами».
  2. Промежуточный запрос: «Сколько книг останется после продажи 40?»
  3. Промежуточный ответ: «У вас 160 книг».
  4. Следующая подсказка: «У вас 160 книг».
  5. Подсказка среднего уровня: «Сколько книг у вас будет, если прибавить 70?»
  6. Окончательный ответ: «Сейчас у вас в инвентаре 230 книг».

Улучшение подсказок CoT

Подсказки по цепочке мыслей можно усилить, включив фразу «Давайте подумаем шаг за шагом», которая доказала свою эффективность даже без множества конкретных примеров вопросов и ответов. Такой подход делает подсказки CoT масштабируемыми и более удобными для пользователя, поскольку не требует формулирования многочисленных подробных примеров.

Влияние на большие языковые модели

Подсказки CoT оказались особенно эффективными при применении к большим языковым моделям, таким как PaLM от Google. Это значительно повышает способность модели выполнять сложные задачи, иногда даже превосходя по производительности точно настроенные модели для конкретных задач. Этот метод можно дополнительно улучшить за счет точной настройки моделей на основе наборов данных для рассуждений CoT, что повышает интерпретируемость и возможности рассуждения.

#4: Итеративные подсказки

Итеративные подсказки — это динамичная и эффективная стратегия в разработке подсказок, особенно полезная для сложных или тонких задач, где первая попытка может не дать желаемых результатов. Этот подход предполагает уточнение и расширение результатов модели с помощью серии последующих подсказок, что позволяет более глубоко изучить рассматриваемую тему.

Применение в исследованиях в области здравоохранения

Давайте применим итеративные подсказки к исследовательскому проекту в области здравоохранения:

Начальная подсказка: «Я исследую влияние медитации на снижение стресса. Можете ли вы представить обзор текущих результатов?»

Предположим, что выходные данные модели включают в себя такие показатели, как снижение уровня кортизола, улучшение качества сна и улучшение когнитивных функций.

Дополнительный вопрос 1: «Интересно, не могли бы вы рассказать подробнее о том, как медитация влияет на уровень кортизола?»

Затем модель может углубиться в биологические механизмы, такие как активация парасимпатической нервной системы, снижающая выработку гормона стресса.

Последующий вопрос 2: «Как улучшение качества сна способствует снижению стресса у людей, практикующих медитацию?»

Здесь модель может расширить взаимосвязь между сном и стрессом, обсуждая, как медитация способствует улучшению гигиены сна и, следовательно, снижению уровня стресса.

Этот итеративный процесс позволяет постепенно и более тщательно изучить сложную тему медитации и снижения стресса.

Итеративные подсказки при разработке продукта

Другой пример может быть в контексте разработки продукта:

Начальная подсказка: «Я работаю над разработкой нового экологически чистого упаковочного материала. Каковы ключевые соображения?»

В модели могут быть отражены такие факторы, как биоразлагаемость, экономическая эффективность и признание потребителями.

Последующий вопрос 1: «Можете ли вы подробнее объяснить проблемы, связанные с обеспечением баланса между биоразлагаемостью и экономической эффективностью?»

Затем модель может дать представление о выборе материалов, производственных процессах и компромиссах между воздействием на окружающую среду и производственными затратами.

Последующая подсказка 2: «Какие стратегии можно использовать для повышения признания потребителями экологически чистой упаковки?»

Здесь модель может обсуждать маркетинговые стратегии, просвещение потребителей и важность демонстрации экологических преимуществ новой упаковки.

Итеративный процесс быстрой разработки

Итеративные подсказки – это не просто задавание дополнительных вопросов; это методический процесс, включающий:

  1. Генерация идей: Начните с общей концепции или вопроса.
  2. Реализация: Создайте первоначальную подсказку на основе вашей идеи.
  3. Экспериментальный результат: Проанализируйте выходные данные модели ИИ.
  4. Анализ ошибок: Определите области, в которых результат не соответствует ожиданиям.
  5. Итерация: Уточните подсказку, включив в нее конкретные инструкции или дополнительный контекст.
  6. Репетиция: Повторяйте процедуру до тех пор, пока не будет достигнут желаемый результат.

Например, если вы суммируете описания продуктов для определенной аудитории, ваше первоначальное приглашение может быть слишком широким. Проанализировав результаты, вы можете осознать необходимость указать аудиторию, желаемую длину или формат. Последующие подсказки могут включать эти детали, постепенно доводя до идеального резюме.

№ 5: Подсказка сгенерированных знаний

Подсказки, основанные на генерируемых знаниях, используют обширный информационный резервуар больших языковых моделей для создания более информированных и контекстуально релевантных ответов. Он включает в себя сначала побуждение модели генерировать фундаментальные знания по теме, которые затем служат основой для более конкретных последующих запросов.

Применение в историческом анализе

Рассмотрим сценарий, в котором мы хотим понять влияние исторического события, такого как промышленная революция.

Начальная подсказка: «Представьте краткое описание промышленной революции».

Модель может дать ответ, описывающий ключевые аспекты промышленной революции, включая технологические достижения, изменения в производстве и социальные последствия.

Последующий вопрос: «Как этот период повлиял на современные технологии производства, учитывая технологические достижения промышленной революции?»

Опираясь на знания, полученные из первой подсказки, модель может дать более подробный и контекстно-зависимый ответ о влиянии промышленной революции на современное производство.

#6: Подсказка направленного стимула

Подсказки направленного стимула включают в себя предоставление ИИ конкретных подсказок или сигналов, часто в форме ключевых слов, чтобы направить его к желаемому результату. Этот метод особенно полезен в задачах, где включение определенных элементов или тем имеет решающее значение.

Применение в создании контента

Представьте, что вы создаете публикацию в блоге о возобновляемых источниках энергии и хотите, чтобы в нее были включены определенные ключевые слова.

Начальная подсказка: «Напишите краткий обзор возобновляемых источников энергии».

Допустим, модель дает общий обзор возобновляемых источников энергии.

Последующая подсказка для направленного стимула: «Теперь включите ключевые слова «солнечная энергия», «устойчивое развитие» и «углеродный след» в краткое изложение статьи из 2–4 предложений».

Это приглашение побуждает модель включать в свое резюме определенные ключевые слова, гарантируя, что контент соответствует определенным тематическим или SEO-целям.

#7: Автоматическое создание подсказок

Автоматическое создание подсказок — это передовой подход в области искусственного интеллекта, при котором система сама создает подсказки или вопросы. Подумайте об этом так: вместо того, чтобы человеку приходилось придумывать конкретные вопросы или инструкции для ИИ, ИИ генерирует эти подсказки самостоятельно. Это все равно, что научить ИИ задавать собственные вопросы, основываясь на наборе принципов или целей. Этот метод особенно полезен, поскольку он экономит время, уменьшает человеческие ошибки и может привести к более точным и релевантным ответам ИИ.

Как это работает

Автоматическое создание подсказок обычно включает в себя несколько ключевых шагов:

  1. Постановка задач: Сначала определяем, что нам нужно от ИИ — это может быть ответ на вопрос, формирование отчета и т. д.
  2. Первоначальный ввод данных: Мы предоставляем ИИ некоторую базовую информацию или данные в качестве отправной точки.
  3. Быстрое создание AI: Используя исходные данные, ИИ генерирует собственный набор подсказок или вопросов для сбора дополнительной информации или уточнения цели.
  4. Ответ и уточнение: Затем ИИ использует эти самостоятельно сгенерированные подсказки для получения ответов. При необходимости он может уточнить или создать новые подсказки на основе предыдущих ответов для большей точности.

Применение в здравоохранении

Теперь давайте применим эту концепцию к медицинским учреждениям и посмотрим, как она может изменить уход за пациентами.

Шаг 1: Постановка цели

В сценарии здравоохранения целью может быть диагностика состояния пациента на основе его симптомов. Первоначальными входными данными может быть список симптомов, описанных пациентом.

Шаг 2. ИИ генерирует диагностические подсказки

Используя первоначальный список симптомов, ИИ автоматически генерирует конкретные подсказки или вопросы для сбора более подробной информации. Например, если пациент упоминает боль в груди и одышку, ИИ может генерировать подсказки типа «Спросите, усиливается ли боль в груди при физической активности» или «Узнайте о продолжительности одышки».

Шаг 3: Сбор информации и формирование гипотез

Получив ответы на самостоятельно сгенерированные подсказки, ИИ начинает формировать гипотезы о состоянии пациента. Например, на основе ответов он может учитывать проблемы, связанные с сердцем или респираторными инфекциями.

Шаг 4: Уточнение и подтверждение диагноза

ИИ продолжает совершенствовать свои подсказки на основе меняющейся информации. Если он подозревает проблемы с сердцем, он может генерировать подсказки, связанные с другими симптомами, такими как головокружение или усталость. Этот итерационный процесс помогает сузить круг возможных диагнозов и предложить наиболее вероятные.

Заключение: повышение эффективности диагностики

Таким образом, автоматическое создание подсказок в здравоохранении может значительно повысить эффективность и точность диагностики пациентов. Это позволяет медицинским работникам быстро сосредоточиться на наиболее вероятных причинах симптомов пациента и принимать обоснованные решения о дальнейшем обследовании или лечении. Этот подход, основанный на искусственном интеллекте, не только оптимизирует процесс диагностики, но и помогает медицинским работникам оказывать более эффективный уход за пациентами.

#8: Генерация с расширенным поиском

Поисково-дополненная генерация (RAG) — это сложная технология искусственного интеллекта, которая сочетает в себе мощь языковых моделей с возможностью извлекать соответствующую информацию из внешних баз данных или баз знаний. Этот метод особенно полезен при работе с запросами, требующими актуальной информации или конкретных знаний, на которых модель ИИ не обучалась.

Как работает генерация с расширенным поиском

  1. Обработка запросов: Когда запрос получен, он сначала кодируется в векторное представление.
  2. Поиск документа: Используя этот вектор, система осуществляет поиск в базе данных (часто с использованием базы данных векторов), чтобы найти наиболее релевантные документы. Этот поиск обычно основан на близости векторов документа к вектору запроса.
  3. Информационная интеграция: Полученные документы затем используются как часть запроса языковой модели.
  4. Генерация ответа: Языковая модель генерирует ответ на основе исходного запроса и информации из полученных документов.

Практическое применение: медицинские исследования

Представьте себе сценарий в контексте медицинских исследований:

Исследователь спрашивает: «Какие новейшие методы лечения диабета 2 типа были открыты после 2020 года?»

  1. Кодировка запроса: Вопрос трансформируется в вектор.
  2. Поиск из медицинских баз данных: Система ищет в медицинских журналах и базах данных последние результаты лечения диабета 2 типа, извлекая соответствующие статьи и исследования.
  3. Дополнение подсказки: Затем ИИ использует полученную информацию вместе с исходным вопросом, чтобы лучше понять контекст.
  4. Создание информированного ответа: Наконец, ИИ дает ответ, включающий в себя выводы из самых последних исследований, предлагая исследователю актуальную и исчерпывающую информацию.

Преимущества генерации с расширенным поиском

  • Актуальная информация: Особенно полезно для таких областей, как медицина или технологии, где часто возникают новые разработки.
  • Глубина знаний: Позволяет ИИ давать более подробные и конкретные ответы, получая доступ к широкому спектру внешних источников.
  • Уменьшенное смещение: Полагаясь на внешние источники данных, на ответы ИИ с меньшей вероятностью будут влиять какие-либо предвзятости, присутствующие в его обучающих данных.

Генерация с расширенным поиском представляет собой значительный прогресс в возможностях ИИ предоставлять точные, информированные и контекстуально релевантные ответы, особенно в сценариях, где крайне важно оставаться в курсе самой последней информации. Этот метод гарантирует, что ответы ИИ не просто основаны на уже существующих знаниях, но и дополнены новейшими данными из внешних источников.

Вы можете прочитать больше на нашем запись в блоге о поисково-дополненной генерации.

Технические навыки, необходимые для оперативных инженеров

Чтобы стать опытным инженером быстрого реагирования или нанять его, необходимо понять уникальное сочетание технических и нетехнических навыков. Эти навыки имеют решающее значение для использования всего потенциала искусственного интеллекта и генеративных моделей в различных приложениях.

  1. Глубокое понимание НЛП: Знание алгоритмов и методов обработки естественного языка имеет важное значение. Это включает в себя понимание нюансов языка, синтаксиса и семантики, которые имеют решающее значение для создания эффективных подсказок.
  2. Знакомство с большими языковыми моделями: Необходимо знание таких моделей, как GPT-3.5, GPT-4, BERT и т. д. Понимание возможностей и ограничений этих моделей позволяет оперативным инженерам полностью использовать их потенциал.
  3. Навыки программирования и системной интеграции: Навыки работы с файлами JSON и базовое понимание Python необходимы для интеграции моделей ИИ в системы. Эти навыки помогают манипулировать и обрабатывать данные для решения оперативных инженерных задач.
  4. API-взаимодействие: Знание API имеет основополагающее значение для интеграции и взаимодействия с генеративными моделями искусственного интеллекта, обеспечивая бесперебойную связь между различными программными компонентами.
  5. Анализ и интерпретация данных: Умение анализировать ответы моделей ИИ, выявлять закономерности и вносить корректировки в подсказки на основе данных имеет жизненно важное значение. Этот навык имеет решающее значение для совершенствования подсказок и повышения их эффективности.
  6. Экспериментирование и итерация: Ключевыми обязанностями являются проведение A/B-тестирования, отслеживание показателей производительности и постоянная оптимизация подсказок на основе отзывов и результатов работы оборудования.

Нетехнические обязанности в оперативном проектировании

  1. Эффективное общение: Четкое формулирование идей и эффективное сотрудничество с межфункциональными командами имеют важное значение. Это включает в себя сбор и учет отзывов пользователей для оперативного доработки.
  2. Этический надзор: Крайне важно обеспечить, чтобы подсказки не вызывали вредных или предвзятых ответов. Эта ответственность соответствует этическим практикам ИИ и обеспечивает целостность взаимодействия ИИ.
  3. Экспертиза домена: Специализированные знания в конкретных областях, в зависимости от применения, могут существенно повысить актуальность и точность подсказок.
  4. Креативное решение проблем: Творческое и инновационное мышление необходимо для разработки новых решений, которые расширяют границы обычного взаимодействия ИИ и человека.

Упрощение сложных методов подсказок с помощью наносетей

По мере того, как мы углубляемся в мир оперативного проектирования, становится очевидным, что сложность оперативных методов может стать весьма технической, особенно при решении сложных задач. Именно здесь Nanonets меняет правила игры, устраняя разрыв между расширенными возможностями искусственного интеллекта и удобными для пользователя приложениями.

Nanonets: ваш упроститель рабочего процесса ИИ

Компания Nanonets разработала инновационный подход, позволяющий максимально эффективно использовать эти сложные методы подсказок, не перегружая пользователей их сложностью. Понимая, что не все являются экспертами в области искусственного интеллекта или оперативного проектирования, Nanonets предлагает комплексное решение.

Оптимизация бизнес-процессов с легкостью

Nanonets Workflow Builder — это выдающаяся функция, предназначенная для преобразования естественного языка в эффективные рабочие процессы. Этот инструмент невероятно удобен и интуитивно понятен, позволяя предприятиям легко автоматизировать и оптимизировать свои процессы. Будь то управление данными, автоматизация повторяющихся задач или понимание сложных подсказок искусственного интеллекта, Nanonets упрощает задачу. Посетите нас на нашей платформе автоматизации рабочих процессов.

Взгляд на эффективность наносетей

Чтобы по-настоящему оценить мощь и простоту Nanonets, у нас есть короткое видео, демонстрирующее Nanonets Workflow Builder в действии. В этом видео показано, как легко можно превратить инструкции на естественном языке в эффективные и оптимизированные рабочие процессы. Это практическая иллюстрация превращения сложных процессов искусственного интеллекта в удобные для пользователя приложения.

[Встраиваемое содержимое]

Индивидуальные решения с использованием наносетей

У каждого бизнеса есть уникальные потребности, и компания Nanonets готова удовлетворить эти конкретные требования. Если вас заинтриговал потенциал ИИ в улучшении ваших бизнес-процессов, но вас пугают технические детали, Nanonets предлагает идеальное решение. Мы приглашаем вас запланировать звонок с нашей командой, чтобы узнать больше о том, как Nanonets может преобразовать ваши бизнес-операции. Это возможность понять, как можно использовать передовой ИИ простым, эффективным и доступным способом.

Благодаря Nanonets технические сложности оперативного проектирования становятся доступными и применимыми к потребностям вашего бизнеса. Наша цель — предоставить вам расширенные возможности искусственного интеллекта, упакованные таким образом, чтобы их было легко понять и внедрить, чтобы ваш бизнес оставался впереди в быстро развивающемся мире технологий.

Заключение

В этом сообщении блога мы путешествовали по сложному миру разработки подсказок, раскрывая его основы — от базового понимания подсказок до сложных методов, таких как генерация с расширенным поиском и автоматическое проектирование подсказок. Мы увидели, что оперативное проектирование подразумевает не только техническую хватку, но также творческие и этические соображения. Nanonets становится ключевым игроком, устраняя разрыв между этими сложными функциями искусственного интеллекта и практическими бизнес-приложениями. Это упрощает процесс использования этих передовых методов оперативного реагирования, позволяя предприятиям эффективно интегрировать ИИ в свои рабочие процессы, не запутываясь в технических сложностях.

Отметка времени:

Больше от ИИ и машинное обучение