Kaj je Prompt Engineering? Obsežen vodnik za AI

Kaj je Prompt Engineering? Obsežen vodnik za AI

Časovni žig: 20. januar 2024 10
Izvorno vozlišče: 3073985

Predstavitev

Hitro inženirstvo je v svojem bistvu umetnost pogovorne alkimije z AI. Tam se natančno oblikovanje vprašanj ali navodil sreča s svetom generativnih modelov umetne inteligence, ki osnovne poizvedbe spreminjajo v ciljane, specifične in neverjetno uporabne odgovore. Razmišljajte o tem kot o jezikovnem mostu, ki povezuje človeške namene z zmogljivostmi AI. Ta strateška disciplina ni samo postavljanje vprašanj; gre za vprašanje Pravica vprašanja v Pravica način za pridobitev najučinkovitejši odgovori.

Hitro inženirstvo izhaja iz področja obdelave naravnega jezika (NLP), kjer je cilj odkriti tiste čarobne besede ali fraze, ki sprožijo najbolj želene odzive AI. To je tako, kot če bi vedeli natančen način drgnjenja s čarobno svetilko – v tem primeru je svetilka napredna umetna inteligenca, kot je DALL-E, programirana za ustvarjanje kakršne koli slike, ki si jo zamislite. Vendar ne gre samo za slike. Ne glede na to, ali gre za pretvorbo besedila v besedilo, besedilo v sliko ali celo besedilo v zvok, obrt hitrega inženiringa vključuje prilagajanje, izboljšanje in optimizacijo vnosov za doseganje izhodov, ki niso le natančni, ampak so tudi tesno usklajeni z našimi kompleksne človeške potrebe in poslovne cilje.

Kaj je Prompt Engineering?

Hitro inženirstvo je podobno goljufivi kodi v videoigri, vendar za interakcije z umetno inteligenco. Gre za konstruiranje pozivov (navodil za razmišljanje ali poizvedb) s tako natančnostjo in jasnostjo, da AI ne le razume, ampak tudi poda odgovore, ki zadenejo žebljico na glavico. To je kraj, kjer profesionalni hitri inženirji preživljajo svoje dneve – eksperimentirajo, analizirajo in ugotavljajo, kaj naredi umetno inteligenco v skladu s človeškimi nameni. Ampak hej, to ni ekskluziven klub! Vsakdo, ki je kdaj prosil Siri, naj nastavi alarm ali uporabil Google Assistant za iskanje recepta, je v bistvu vadil malo hitrega inženiringa.

Na področju modelov umetne inteligence, kot so veliki jezikovni modeli ali modeli besedila v sliko, lahko hitro inženirstvo obsega preproste poizvedbe, kot je "Kaj je Fermatov mali izrek?" do ustvarjalnih ukazov, kot je "Napiši pesem o jesenskem listju." Gre za fraziranje, določanje sloga, konteksta ali celo dodelitev vloge AI. Ste že kdaj videli tiste pozive za učenje jezika, kjer dokončate zaporedje besed? To je takojšen inženiring v akciji, ki uporablja tehnike, kot je nekajkratno učenje, za poučevanje umetne inteligence s primeri.

Razlika med dobrim in slabim pozivom je lahko noč in dan v smislu kakovosti odzivov AI. Dobro oblikovan poziv lahko vodi do hitrih, natančnih in ustreznih odgovorov, medtem ko lahko slabo sestavljen povzroči nejasne, neustrezne ali celo nesmiselne odgovore. To razlikovanje je ključnega pomena v profesionalnih okoljih, kjer so učinkovitost, hitrost in natančnost najpomembnejši.

Prednosti hitrega inženiringa

Učinkovito spodbujanje ni samo pridobivanje pravega odgovora; gre tudi za hitrejši doseg. V poslovnem kontekstu, kjer je čas denar, lahko hitro inženirstvo dramatično skrajša čas, potreben za pridobivanje uporabnih informacij iz modelov AI. Ta učinkovitost je sprememba igre za podjetja, ki integrirajo AI v časovno občutljive aplikacije.

Poleg tega hitro inženirstvo ni poni z enim trikom. En sam, dobro premišljen poziv je lahko vsestranski, prilagodljiv v različnih scenarijih, kar izboljša razširljivost modelov AI. Ta prilagodljivost je bistvenega pomena za podjetja, ki želijo razširiti svoje zmogljivosti umetne inteligence, ne da bi jim bilo treba znova izumljati kolo za vsako novo aplikacijo.

Nenazadnje je prilagajanje tisto, kjer hiter inženiring resnično blesti. S prilagajanjem odzivov umetne inteligence specifičnim poslovnim potrebam ali preferencam uporabnika hitro inženirstvo zagotavlja edinstveno prilagojeno izkušnjo. Ta prilagoditev je neprecenljiva za organizacije, ki želijo rezultate umetne inteligence uskladiti s svojimi natančnimi poslovnimi cilji.

Torej, ali smo pripravljeni poglobiti se v ta fascinanten svet hitrega inženiringa? Raziščimo, kako ta tehnika preoblikuje naše interakcije z umetno inteligenco, jih naredi učinkovitejše, učinkovitejše in prilagojene našim potrebam.

Zgodba o dveh pozivih: primer e-trgovinskega klepetalnika

Predstavljajte si, da vodite e-trgovinsko podjetje, specializirano za opremo za uporabo na prostem. Odločili ste se za integracijo generativnega klepetalnega robota z umetno inteligenco, ki bo strankam pomagal pri iskanju izdelkov na vašem spletnem mestu. Ta scenarij odlično ponazarja pomen dobro izdelanih in slabo izdelanih pozivov pri hitrem inženiringu.

Scenarij 1: Zgrešen poziv

Recimo, da je chatbot programiran s slabo zasnovanim pozivom. Stranka vpraša: "Kako naj ostanem topel med kampiranjem?" Zdaj bi moral idealno oblikovan poziv voditi chatbota, da predlaga izdelke, kot so izolirane spalne vreče, prenosni grelniki ali toplotna oblačila. Vendar pa lahko zaradi nejasne in napačno usmerjene narave poziva umetna inteligenca razlaga »ostani na toplem« v bolj splošnem smislu. Posledično se klepetalni robot odzove s splošnimi nasveti o ohranjanju toplote, na primer o gibanju ali pitju toplih napitkov – v resnici ne obravnava potrebe stranke po iskanju ustreznih izdelkov na vašem spletnem mestu.

To je klasičen primer napačnega poziva. Ne samo, da ne izpolnjuje strankine posebne potrebe, ampak tudi zamudi priložnost, da bi jo usmeril k potencialnemu nakupu.

Scenarij 2: Poziv Spot-On

Zdaj pa obrnimo scenarij in si zamislimo, da je poziv dobro zasnovan. Ista stranka zastavi isto vprašanje, vendar tokrat AI vodi takojšnja natančno nastavljena razlaga in odgovarjanje na poizvedbe, povezane z izdelkom. Klepetalni robot ob razumevanju konteksta in nastavitve e-trgovine odgovori s priporočili za visokokakovostno, toplotno izolirano opremo za kampiranje, ki je na voljo na vašem spletnem mestu, morda celo s povezavami do strani z določenimi izdelki.

Ta odziv neposredno obravnava potrebe stranke, izboljša njihovo nakupovalno izkušnjo in poveča verjetnost prodaje. Prikazuje, kako lahko dobro oblikovan poziv vodi do učinkovitih, ustreznih in produktivnih interakcij, kar koristi tako stranki kot vašemu podjetju.

Kontekstualizacija scenarija:

Predstavljajte si, da vodite spletno trgovino z elektroniko. Stranka pošlje sporočilo: »Prejel sem napačen model slušalk. Ali mi lahko pošljejo prave?« To je tipičen scenarij, kjer lahko hitro inženirstvo spremeni igro za vaš oddelek za zadovoljstvo strank.

Gradnja poziva

Najprej moramo pripraviti temelje za naš model AI. Povemo mu: "To je pogovor med zmedeno stranko in odzivnim, k rešitvam usmerjenim agentom za pomoč strankam." Nato strankino poizvedbo predstavimo tako, kot je. To postavlja jasen kontekst za AI o naravi interakcije in vlogi, ki jo mora odigrati.

Zdaj pa usmerjajmo AI, kako naj začne svoj odziv. Lahko rečemo: »Odgovor agenta za pomoč uporabnikom: Pozdravljeni, hvala, da ste nas kontaktirali glede svojega naročila. Resnično se opravičujemo za zmedo. Da, lahko,« kar kaže, da bi moral odgovor priznati težavo, izraziti empatijo in se usmeriti k pozitivni rešitvi.

Odziv modela

Če ta poziv vnesete v dobro nastavljen model AI, boste morda prejeli odgovore, kot so:

  • »Da, zagotovo lahko pomagamo pri tem. Ali lahko prosim potrdite svojo številko naročila, da lahko poskrbimo, da vam pošljemo prave slušalke?«
  • »Da, to lahko rešimo namesto vas. Takoj vam bomo poslali pravi model, tukaj pa je predplačniška nalepka za vračilo napačnega izdelka.«

Moč dobro sestavljenih pozivov

Ta primer prikazuje moč natančnosti pri hitrem inženiringu. Z jasno opredelitvijo vlog, konteksta in želenega rezultata lahko umetna inteligenca ustvari odgovore, ki niso samo ustrezni in koristni, temveč tudi usklajeni s standardi storitev za stranke vašega podjetja.

Poleg tega je ta pristop mogoče natančno prilagoditi na podlagi posebnih politik podjetja in stilov interakcije s strankami. Z nadaljnjim izpopolnjevanjem lahko ti odzivi, ki jih ustvari umetna inteligenca, postanejo še bolj usklajeni z glasom vaše blagovne znamke in etosom storitev za stranke.

Kaj so pozivi?

Pozivi na področju umetne inteligence so podobni načrtom: natančni, poučni in usmerjeni. Delujejo kot most med človeškimi nameni in izvajanjem umetne inteligence ter prevajajo naše želje in vprašanja v naloge, ki jih modeli umetne inteligence lahko razumejo in nanje delujejo.

Najenostavneje je poziv navodilo ali vprašanje, usmerjeno k modelu AI. Toda na tem je več, kot se zdi na prvi pogled. Pozivi so skrivna omaka, ki določa, kako učinkovito lahko model AI služi svojemu namenu, pa naj gre za odgovarjanje na vprašanja, ustvarjanje besedila ali celo ustvarjanje slik.

Navodilo: Jedro poziva

Navodilo je srčni utrip poziva. Umetni inteligenci pove točno to, kar od nje pričakujemo. Na primer, "Povzemite glavne ugotovitve v priloženem poročilu." Tukaj je navodilo jasno, neposredno in pušča malo prostora za dvoumnost.

Kontekst: Postavitev odra

Kontekst je ozadje, na katerem AI opravlja svojo nalogo. Oblikuje odziv umetne inteligence ter zagotavlja ustreznost in usklajenost z obravnavanim scenarijem. Če našim navodilom na primer dodamo »ob upoštevanju nedavnih raziskav o podnebnih spremembah«, nalogo umetne inteligence umestimo v določeno domeno in izostrimo njen fokus.

Vhodni podatki: gorivo za AI

Vhodni podatki so surovina, s katero dela AI. V našem primeru je to »priloženo poročilo«. Ta komponenta je ključnega pomena, saj zagotavlja specifično vsebino, ki jo mora AI obdelati in se nanjo odzvati.

Indikator izhoda: Določitev sloga odziva

Indikator izhoda oblikuje obliko ali slog odziva AI. V našem primeru »predstavite svoj povzetek v novinarskem slogu« usmerja AI, da sprejme določen ton in obliko, kar zagotavlja, da rezultat ustreza našim slogovnim potrebam.

Tehnični koncepti, ki bi jih morali poznati o hitrem inženiringu

Hitro inženirstvo je podobno kot jezikovni kuhar – ne gre le za mešanje sestavin; gre za pripravo recepta, ki prinaša najboljše okuse. Če želite to narediti pravilno, morate razumeti nekaj temeljnih tehničnih konceptov. Poglobimo se v te temeljne sestavine hitrega inženiringa.

Obdelava naravnega jezika (NLP)

V središču hitrega inženiringa je obdelava naravnega jezika (NLP). Predstavljajte si NLP kot jezikovno šolo umetne inteligence, kjer se stroji ne naučijo samo "slišati" človeški jezik, ampak tudi razumeti in se nanj kontekstualno odzvati. To je specializirano področje znotraj umetne inteligence, ki spremeni jezik v obliko, ki jo lahko računalniki prebavijo in razumejo. Brez NLP-ja bi bili naši prijatelji AI precej izgubljeni pri prevodu!

Veliki jezikovni modeli (LLM)

Sledijo veliki jezikovni modeli (LLM). To so težki dvigovalci jezikovnega sveta umetne inteligence, usposobljeni na obsežnih zbirkah podatkov za napovedovanje zaporedij besed. So kot romanopisci na področju umetne inteligence, ki poskušajo ugotoviti naslednjo besedo v stavku na podlagi prej povedanega. LLM so ključni pri dojemanju konteksta in ustvarjanju besedila, ki je smiselno in relevantno.

transformatorji

Transformerji – ne, ne roboti v preobleki – so motorji, ki poganjajo številne LLM-je, vključno s slavno serijo GPT. To so posebne vrste globokih nevronskih mrež, prilagojenih jeziku. Predstavljajte si jih kot fokusne leče umetne inteligence, ki mu pomagajo, da se osredotoči na različne dele stavka, da razume, kako so besede povezane med seboj. Transformerjevi mehanizmi pozornosti so kot žaromet, ki poudarja tisto, kar je ključnega pomena v morju besed.

parametri

Parametri so gumbi in številčnice modela z umetno inteligenco, natančno nastavljeni med njegovim usposabljanjem. Medtem ko jih inženirji za pozive ne prilagodijo neposredno, poznavanje njih pomaga razumeti, zakaj se lahko model AI na določen način odzove na vaše pozive. So temeljna pravila, ki vodijo jezikovno igro AI.

Boni

Žetoni so kruh in maslo jezikovnih modelov AI – so enote besedila, ki jih model bere in razume. Pomislite na žetone kot na posamezne sestavine v vašem jezikovnem receptu. Lahko segajo od ene črke, kot je "a", do cele besede, kot je "jabolko". Pri oblikovanju pozivov je ključnega pomena vedeti, da LLM-ji lahko obravnavajo samo določeno število žetonov, ki je kot velikost vaše posode za mešanje.

Multimodalnost

Končno je tu še multimodalnost. Tu postanejo modeli umetne inteligence izjemno vsestranski, saj se ukvarjajo ne le z besedilom, ampak tudi s slikami, zvoki ali celo kodo. Pri hitrem inženiringu to pomeni, da lahko sestavite pozive, ki ustvarijo celotno paleto rezultatov, odvisno od tega, kaj zmore model AI. Kot bi imeli kuhinjo, kjer lahko pripravite karkoli, od torte do enolončnice!

Oboroženi s temi koncepti ste zdaj bolje opremljeni, da se potopite v svet hitrega inženiringa. Razumevanje teh tehničnih vidikov je kot imeti prava kuhinjska orodja – z njimi ste učinkovitejši in uspešnejši pri oblikovanju tistih popolnih pozivov AI.

Uteži v hitrem inženirstvu

Pri hitrem inženiringu ima koncept "uteži" ključno vlogo pri usmerjanju fokusa modela AI in vplivanju na vrsto odziva ali ustvarjene vsebine. Zamislite si uteži kot žaromet, ki svetleje osvetli določene dele poziva, da postanejo vidnejši v »zavesti« umetne inteligence.

Kako uteži vplivajo na odzive umetne inteligence

Uteži v pozivih niso enotna funkcija za vse modele umetne inteligence, vendar jih pogosto vidimo na platformah, ki ponujajo določeno stopnjo prilagajanja v svojih pozivih. Te uteži je mogoče implementirati s posebno sintakso ali simboli, ki kažejo, katerim izrazom ali elementom v pozivu je treba dati večji poudarek.

Ponderiranje v različnih kontekstih

Medtem ko se o tehtanju pogosto razpravlja pri nalogah generiranja slik (na primer pri DALL-E ali Midjourney), kjer lahko rahle prilagoditve privedejo do zelo različnih rezultatov, je koncept enako uporaben za druge generativne modele, kot so tisti, ki se ukvarjajo z besedilom ali kodo.

Praktični primeri ponderiranja

Razmislite o teh hipotetičnih primerih, da boste razumeli, kako uteži spreminjajo rezultate:

  1. Ustvarjanje slike z Midjourney:V prvem pozivu lahko AI ustvari sliko, kjer sta ocean in sončni zahod enako zastopana. Vendar pa se z dodajanjem teže »::« poleg »oceana« fokus umetne inteligence premakne in lahko ustvari sliko, kjer je ocean prevladujoč element, potencialno pa ima sončni zahod bolj stransko vlogo.
    • Poziv: "ocean, sončni zahod"
    • Spremenjen poziv z utežmi: "ocean::, sončni zahod"
  2. Besedilni model:V uteženem pozivu je umetna inteligenca potisnjena, da se bolj osredotoči na čarovnikovo perspektivo ali vlogo v zgodbi, kar lahko vodi do pripovedi, kjer so čarovnikova dejanja, misli ali ozadje podrobnejši od zmajevih.
    • Poziv: "Napiši zgodbo o čarovniku in zmaju."
    • Spremenjen poziv z utežmi: "Napišite zgodbo o čarovniku:: in zmaju."

Vpliv ponderiranja

Dodatek uteži lahko bistveno spremeni rezultat. V kontekstu generatorjev slik bi na primer prilagoditev teže lahko spremenila prizor iz mirnega sončnega zahoda na plaži v dramatično pokrajino, v kateri prevladuje ocean, s sončnim zahodom v ozadju. Podobno lahko pri ustvarjanju besedila premakne fokus pripovedi ali globino podrobnosti o določenih likih ali temah.

Zdaj pa se poglobimo v raznolik svet tehnik spodbujanja, od katerih je vsaka edinstven pristop k oblikovanju odzivov umetne inteligence.

Seznam tehnik spodbujanja

#1: Zero-Shot Pozivi

Lepota nagovarjanja brez strela je v njegovi preprostosti in vsestranskosti. To je tako, kot če bi strokovnjaku postavili vprašanje, ne da bi mu bilo treba posredovati osnovne informacije. Strokovnjakova širina znanja in izkušenj jim omogoča, da razumejo in se natančno odzovejo na podlagi tega, kar že vedo.

Uporaba v analizi razpoloženja

Poglobimo se v praktični primer: analizo razpoloženja. Recimo, da analizirate povratne informacije strank in naletite na oceno, ki pravi: "V parku sem imel čudovit dan." Pri pozivih z ničelnim strelom bi neposredno vprašali model AI: »Kakšen je občutek naslednjega stavka: 'Imel sem čudovit dan v parku'?«

Jezikovni model, ki izkorišča svoje obsežno usposabljanje za razumevanje čustev, lahko to izjavo natančno razvrsti kot pozitivno, čeprav ni prejel nobenih posebnih primerov usposabljanja za to posebno nalogo. Ta zmožnost natančnega sklepanja o čustvih iz enega samega stavka prikazuje modelovo inherentno razumevanje jezikovnih nians.

Vsestranskost Zero-Shot sumptinga

Zero-shot nagovarjanje ni omejeno na analizo razpoloženja. Enako učinkovit je pri številnih opravilih, vključno z razvrščanjem (kot je zaznavanje neželene pošte), preoblikovanjem besedila (kot je prevajanje ali povzemanje) in preprostim ustvarjanjem besedila. Ta pristop je še posebej uporaben za ustvarjanje hitrih, sprotnih odgovorov na širok spekter poizvedb.

Še en primer: analiza mešanega občutka

Razmislite o drugem scenariju, v katerem ocenjujete oceno hotela: "Soba je bila prostorna, vendar je bila storitev grozna." Z uporabo zero-shot pozivanja bi morali modelu naročiti, naj »izvleče občutek iz naslednjega pregleda«. Brez predhodnega usposabljanja za to posebno nalogo lahko model še vedno obdela poziv in ugotovi, da ima pregled mešano mnenje: pozitivno glede prostornosti sobe, vendar negativno glede storitve.

Ta zmožnost, ki se ljudem morda zdi enostavna, je za AI precej izjemna. Ne dokazuje le razumevanja jezika, ampak tudi sposobnost razčlenitve kompleksnih, niansiranih čustev.

#2: Nagovarjanje z nekaj posnetki

Pozivi z nekaj posnetki obogatijo razumevanje umetne inteligence z zagotavljanjem več primerov, običajno dva do pet, ki usmerjajo rezultate modela. Ta tehnika je še posebej uporabna za naloge, ki zahtevajo poseben kontekst ali slog, kar omogoča modelu, da natančneje prilagodi svoje odzive.

Uporaba pri ustvarjanju rimanih sklopov

Uporaba pri ustvarjanju rimanih sklopov

Razmislite o nalogi ustvarjanja rimanega kupleta o mesečni noči, ki je bolj specifičen izziv glede na kontekst. Takole bi delovalo pozivanje z nekaj streli:

Poziv za vnos v model:

»Napiši rimani kuplet o sončnici:
Primer 1:
"Sončnica s svetlimi cvetnimi listi,
Rad se nastavlja sončni svetlobi.«
Primer 2:
"Sončnica visoka v poletnem žaru,
Prikimavanje, ko pihajo vetrci.«
Zdaj pa napiši rimani kuplet o mesečni noči.«

V tem scenariju ima model dva primera kupletov o sončnicah. Ti služijo kot okvir, ki umetno inteligenco uči sloga in strukture, ki se pričakujeta v izhodu. Na vprašanje, naj napiše o noči, obsijani z mesečino, model uporabi te primere, da ustvari podoben slogovni kuplet.

Pričakovan odgovor:

"Mesečina širi svojo srebrno svetlobo,
Kopati svet v mirni noči.”

Model izkorišča strukturo in shemo rim iz primerov ter ju uporablja za novo temo. To ponazarja, kako lahko pozivi z nekaj posnetki učinkovito usmerjajo ustvarjalni proces modela.

Nekajkratno nagovarjanje v različnih kontekstih

Nekajkratno sufliranje je vsestransko in presega ustvarjalne naloge, kot je poezija. Enako učinkovito je na bolj strukturiranih ali tehničnih področjih. Na primer, v poslovnem kontekstu, kot je upravljanje prihodkov v gostinstvu, bi lahko nekajkratni poziv izgledal takole:

Poziv: »Dam vam temo 'upravljanje prihodkov v gostinstvu', vi pa mi posredujete seznam strategij v tej obliki:
Strategija 1: dinamično določanje cen
Strategija 2: Upravljanje donosa
3. strategija: preveliko število rezervacij
Prosim, nadaljujte seznam.”

S tem pozivom bi model AI nadaljeval s seznamom strategij v enakem formatu, po možnosti vključno z možnostmi, kot so popusti za dolžino bivanja ali upravljanje kanalov. Začetni primeri delujejo kot načrt, ki vodi model za izdelavo vsebine, ki je usklajena z določeno obliko in temo.

#3: Veriga razmišljanja

Spodbujanje po verigi misli (CoT) spremeni način, kako se modeli umetne inteligence lotevajo zapletenih problemov v več korakih s posnemanjem človeških procesov sklepanja. Ta tehnika razčleni zapletene probleme na enostavnejše komponente, kar omogoča modelom AI, da logično krmarijo skozi vsako stopnjo, preden pridejo do končnega odgovora. Še posebej je uporaben pri nalogah, ki zahtevajo podrobno razmišljanje, kot so matematični problemi ali zapleteni scenariji odločanja.

Uporaba pri reševanju problemov

Razmislite o drugačnem večstopenjskem matematičnem problemu, da boste bolje razumeli pozivanje CoT:

Poziv: »Alice ima 15 pomaranč. Poje 2 pomaranči, nato pa ji prijatelj da še 5 pomaranč. Koliko pomaranč ima zdaj Alice?"

Pri uporabi nagovarjanja CoT razčlenimo problem na manjša, bolj obvladljiva vprašanja:

  1. Začetni poziv: "Alice ima 15 pomaranč."
  2. Vmesni poziv: "Koliko pomaranč ima Alice, ko poje 2?"
  3. Vmesni odgovor: "Alice ima 13 pomaranč."
  4. Naslednji poziv: "Alice ima 13 pomaranč."
  5. Vmesni poziv: "Koliko pomaranč bo imela Alice, ko bo prejela še 5?"
  6. Končni odgovor: "Alice ima zdaj 18 pomaranč."

Ta metoda vodi AI skozi vsak korak težave in je zelo podobna temu, kako bi se je lotil človek. S tem izboljša zmožnosti modela za reševanje problemov in poglobi njegovo razumevanje zapletenih nalog.

Veriga razmišljanja pri odločanju

Uporabimo poziv CoT za scenarij poslovnega odločanja:

Poziv: »Upravljate knjigarno z 200 knjigami v zalogi. Med razprodajo prodate 40 knjig in pozneje pridobite še 70 knjig. Koliko knjig je zdaj v vašem inventarju?«

Z uporabo poziva CoT je težava razdeljena na naslednji način:

  1. Začetni poziv: "Začnete z 200 knjigami."
  2. Vmesni poziv: "Koliko knjig ostane po prodaji 40?"
  3. Vmesni odgovor: "Imate 160 knjig."
  4. Naslednji poziv: "Imate 160 knjig."
  5. Vmesni poziv: "Koliko knjig boste imeli po dodajanju 70?"
  6. Končni odgovor: "Zdaj imate na zalogi 230 knjig."

Izboljšanje pozivanja CoT

Nagovarjanje v verigi razmišljanja je mogoče izboljšati z vključitvijo izraza »Razmišljajmo korak za korakom«, ki se je izkazal za učinkovitega tudi brez številnih konkretnih primerov vprašanj in odgovorov. S tem pristopom je poziv CoT razširljiv in uporabniku prijaznejši, saj ne zahteva oblikovanja številnih podrobnih primerov.

Vpliv na velike jezikovne modele

Pozivi CoT so bili še posebej učinkoviti pri uporabi velikih jezikovnih modelov, kot je Googlov PaLM. Znatno poveča sposobnost modela za izvajanje zapletenih nalog, včasih celo prekaša natančno nastavljene modele, specifične za nalogo. Tehniko je mogoče dodatno izboljšati s fino nastavitvijo modelov na naborih podatkov o sklepanju CoT, kar izboljša razlage in zmožnosti sklepanja.

#4: Ponavljajoče se pozivanje

Iterativno pozivanje je dinamična in učinkovita strategija pri hitrem inženiringu, še posebej uporabna za zapletene ali niansirane naloge, kjer prvi poskus morda ne bo prinesel želenih rezultatov. Ta pristop vključuje izpopolnjevanje in razširitev rezultatov modela s pomočjo niza nadaljnjih pozivov, kar omogoča bolj poglobljeno raziskovanje obravnavane teme.

Uporaba v zdravstvenih raziskavah

Uporabimo iterativne pozive za raziskovalni projekt zdravstvenega varstva:

Začetni poziv: »Raziskujem učinke meditacije na zmanjšanje stresa. Ali lahko ponudite pregled trenutnih ugotovitev?«

Predpostavimo, da rezultati modela vključujejo točke, kot so znižana raven kortizola, izboljšana kakovost spanja in izboljšana kognitivna funkcija.

Nadaljnji poziv 1: "Zanimivo, ali lahko navedete več podrobnosti o tem, kako meditacija vpliva na raven kortizola?"

Model bi se lahko nato poglobil v biološke mehanizme, kot je aktivacija parasimpatičnega živčnega sistema, zmanjšanje proizvodnje stresnega hormona.

Nadaljnji poziv 2: "Kako izboljšana kakovost spanja prispeva k zmanjšanju stresa pri posameznikih, ki izvajajo meditacijo?"

Tukaj bi lahko model razširil na razmerje med spanjem in stresom, razpravljal o tem, kako meditacija prispeva k boljši higieni spanja in posledično nižji ravni stresa.

Ta ponavljajoči se proces omogoča postopno in bolj temeljito raziskovanje kompleksne teme meditacije in zmanjševanja stresa.

Ponavljajoče se spodbujanje pri razvoju izdelkov

Drug primer bi lahko bil v kontekstu razvoja izdelka:

Začetni poziv: »Delam na razvoju novega okolju prijaznega embalažnega materiala. Kateri so ključni vidiki?«

Model bi lahko orisal dejavnike, kot so biorazgradljivost, stroškovna učinkovitost in sprejemanje potrošnikov.

Nadaljnji poziv 1: "Ali lahko pojasnite več o izzivih pri usklajevanju biorazgradljivosti s stroškovno učinkovitostjo?"

Model bi nato lahko zagotovil vpogled v izbiro materialov, proizvodne procese in kompromise med vplivom na okolje in proizvodnimi stroški.

Nadaljnji poziv 2: "Katere strategije je mogoče uporabiti za izboljšanje potrošnikovega sprejemanja okolju prijazne embalaže?"

Tu bi lahko model razpravljal o tržnih strategijah, izobraževanju potrošnikov in pomembnosti prikazovanja okoljskih koristi nove embalaže.

Iterativni hitri razvojni proces

Pri ponavljajočem se spodbujanju ne gre le za postavljanje dodatnih vprašanj; to je metodični proces, ki vključuje:

  1. Ustvarjanje idej: Začnite s širokim konceptom ali vprašanjem.
  2. Izvajanje: Ustvarite začetni poziv na podlagi svoje ideje.
  3. Eksperimentalni rezultat: Analizirajte rezultat modela AI.
  4. Analiza napak: Ugotovite področja, kjer rezultati ne izpolnjujejo pričakovanj.
  5. Iteracija: Izboljšajte poziv tako, da vključite posebna navodila ali dodaten kontekst.
  6. Ponavljanje: Postopek ponavljajte, dokler ne dosežete želenega rezultata.

Če na primer povzemate opise izdelkov za določeno ciljno skupino, bo vaš začetni poziv morda preširok. Po analizi rezultatov boste morda ugotovili, da je treba določiti občinstvo, želeno dolžino ali obliko. Naslednji pozivi lahko nato vključujejo te podrobnosti in postopoma izpopolnijo popoln povzetek.

#5: Ustvarjeno spodbujanje znanja

Ustvarjeno spodbujanje k znanju izkorišča obsežen informacijski rezervoar velikih jezikovnih modelov za ustvarjanje bolj ozaveščenih in kontekstualno ustreznih odzivov. Vključuje najprej spodbudo modela, da ustvari temeljno znanje o temi, ki nato služi kot podlaga za natančnejša, kasnejša poizvedovanja.

Uporaba v zgodovinski analizi

Razmislite o scenariju, v katerem želimo razumeti vpliv zgodovinskega dogodka, kot je industrijska revolucija.

Začetni poziv: »Navedite povzetek industrijske revolucije.«

Model lahko ustvari odgovor, ki opisuje ključne vidike industrijske revolucije, vključno s tehnološkim napredkom, spremembami v proizvodnji in družbenimi posledicami.

Nadaljnji poziv: "Kako je to obdobje oblikovalo sodobne proizvodne tehnike glede na tehnološki napredek med industrijsko revolucijo?"

Z nadgrajevanjem ustvarjenega znanja iz prvega poziva lahko model zagotovi podrobnejši in kontekstualno specifičen odgovor o vplivu industrijske revolucije na sodobno proizvodnjo.

#6: Usmerjevalno spodbujanje dražljajev

Spodbujanje usmerjenih dražljajev vključuje dajanje posebnih namigov ali iztočnic AI, pogosto v obliki ključnih besed, ki jo vodijo k želenemu rezultatu. Ta tehnika je še posebej uporabna pri nalogah, kjer je vključevanje določenih elementov ali tem ključnega pomena.

Uporaba pri ustvarjanju vsebin

Predstavljajte si, da ustvarjate objavo v spletnem dnevniku o obnovljivi energiji in želite zagotoviti, da so vključene določene ključne besede.

Začetni poziv: "Napišite kratek pregled obnovljivih virov energije."

Recimo, da model ponuja splošen pregled obnovljive energije.

Nadaljevanje usmerjevalnega dražljaja: »Zdaj vključite ključne besede 'sončna energija', 'trajnost' in 'ogljični odtis' v 2-4 stavčni povzetek članka.«

Ta poziv usmerja model, da v svoj povzetek vključi določene ključne besede, s čimer zagotovi, da je vsebina usklajena z določenimi tematskimi ali SEO cilji.

#7: Samodejno ustvarjanje poziva

Samodejno ustvarjanje pozivov je vrhunski pristop v AI, kjer sistem sam ustvari pozive ali vprašanja. Pomislite na to takole: namesto da bi oseba morala pripraviti posebna vprašanja ali navodila za umetno inteligenco, umetna inteligenca ustvari te pozive sama. To je tako, kot bi umetno inteligenco učili postavljati lastna vprašanja na podlagi nabora smernic ali ciljev. Ta metoda je še posebej uporabna, ker prihrani čas, zmanjša število človeških napak in lahko vodi do natančnejših in ustreznih odzivov AI.

Kako deluje

Samodejno ustvarjanje poziva običajno vključuje nekaj ključnih korakov:

  1. Nastavitev cilja: Najprej določimo, kaj potrebujemo od umetne inteligence – to je lahko odgovor na vprašanje, ustvarjanje poročila itd.
  2. Začetni vnos podatkov: Umetni inteligenci zagotovimo nekaj osnovnih informacij ali podatkov kot izhodišče.
  3. Hitro ustvarjanje z AI: Z uporabo začetnih podatkov AI ustvari lasten nabor pozivov ali vprašanj za zbiranje več informacij ali razjasnitev cilja.
  4. Odziv in izboljšanje: AI nato uporabi te samoustvarjene pozive za ustvarjanje odgovorov. Po potrebi lahko izboljša ali ustvari nove pozive na podlagi prejšnjih odgovorov za večjo natančnost.

Uporaba v zdravstvu

Zdaj pa uporabimo ta koncept v zdravstvenem okolju, da vidimo, kako lahko spremeni oskrbo pacientov.

1. korak: Določanje cilja

V scenariju zdravstvenega varstva je lahko cilj diagnosticirati bolnikovo stanje na podlagi njegovih simptomov. Začetni vnos je lahko seznam simptomov, ki jih je opisal bolnik.

2. korak: AI ustvari diagnostične pozive

Z uporabo začetnega seznama simptomov AI samodejno ustvari posebne pozive ali vprašanja za zbiranje podrobnejših informacij. Če pacient na primer omeni bolečino v prsnem košu in težko dihanje, lahko umetna inteligenca ustvari pozive, kot je "Vprašaj, ali se bolečina v prsnem košu poslabša s telesno aktivnostjo" ali "Vprašaj o trajanju kratkega dihanja."

3. korak: Zbiranje informacij in oblikovanje hipotez

Ko umetna inteligenca prejme odgovore na svoje lastne pozive, začne oblikovati hipoteze o pacientovem stanju. Na podlagi odgovorov lahko na primer razmisli o težavah, povezanih s srcem, ali okužbah dihal.

4. korak: izboljšanje in potrditev diagnoze

AI še naprej izpopolnjuje svoje pozive na podlagi razvijajočih se informacij. Če sumi na težave s srcem, lahko ustvari pozive, povezane z drugimi simptomi, kot sta omotica ali utrujenost. Ta ponavljajoči se postopek pomaga zožiti možne diagnoze in predlagati najverjetnejše.

Zaključek: izboljšanje diagnostične učinkovitosti

Na ta način lahko samodejno ustvarjanje hitrih sporočil v zdravstvu znatno poveča učinkovitost in natančnost diagnoze pacientov. Ponudnikom zdravstvenega varstva omogoča hitro ugotavljanje najverjetnejših vzrokov bolnikovih simptomov in sprejemanje informiranih odločitev o nadaljnjem testiranju ali zdravljenju. Ta pristop, ki ga vodi umetna inteligenca, ne le poenostavi diagnostični proces, ampak tudi podpira zdravstvene delavce pri zagotavljanju učinkovitejše oskrbe bolnikov.

#8: Generiranje z razširjenim iskanjem

Retrieval-Augmented Generation (RAG) je sofisticirana tehnika umetne inteligence, ki združuje moč jezikovnih modelov z zmožnostjo pridobivanja ustreznih informacij iz zunanjih baz podatkov ali baz znanja. Ta metoda je še posebej uporabna pri obravnavanju poizvedb, ki zahtevajo posodobljene informacije ali posebno znanje, na katerem model AI ni bil usposobljen.

Kako deluje generiranje z razširjenim iskanjem

  1. Obdelava poizvedbe: Ko je poizvedba prejeta, je najprej kodirana v vektorsko predstavitev.
  2. Pridobivanje dokumenta: Z uporabo tega vektorja sistem išče zbirko podatkov (pogosto uporablja vektorsko zbirko podatkov), da bi našel najpomembnejše dokumente. To iskanje običajno temelji na bližini vektorjev dokumenta vektorju poizvedbe.
  3. Integracija informacij: Pridobljeni dokumenti se nato uporabijo kot del poziva jezikovnemu modelu.
  4. Generiranje odziva: Jezikovni model generira odgovor na podlagi prvotne poizvedbe in informacij iz pridobljenih dokumentov.

Praktična uporaba: medicinske raziskave

Predstavljajte si scenarij v kontekstu medicinskih raziskav:

Raziskovalec sprašuje: "Katera so najnovejša zdravljenja sladkorne bolezni tipa 2, odkrita po letu 2020?"

  1. Kodiranje poizvedbe: Vprašanje se spremeni v vektor.
  2. Pridobivanje iz medicinskih baz podatkov: Sistem po medicinskih revijah in zbirkah podatkov išče nedavna dognanja o zdravljenju sladkorne bolezni tipa 2 ter pridobiva ustrezne članke in študije.
  3. Povečanje poziva: Umetna inteligenca nato te pridobljene informacije skupaj z izvirnim vprašanjem uporabi za boljše razumevanje konteksta.
  4. Ustvarjanje informiranega odziva: Končno umetna inteligenca nudi odgovor, ki vključuje vpoglede iz najnovejših raziskav, raziskovalcu pa ponuja posodobljene in celovite informacije.

Prednosti Retrieval-Augmented Generation

  • Najnovejše informacije: Še posebej uporabno za področja, kot sta medicina ali tehnologija, kjer so novi razvoji pogosti.
  • Globina znanja: Omogoča AI, da zagotovi podrobnejše in specifične odgovore z dostopom do številnih zunanjih virov.
  • Zmanjšana pristranskost: Z zanašanjem na zunanje vire podatkov je manj verjetno, da bodo na odzive umetne inteligence vplivale morebitne pristranskosti v podatkih o usposabljanju.

Retrieval-Augmented Generation predstavlja pomemben napredek v zmožnosti umetne inteligence za zagotavljanje natančnih, informiranih in kontekstualno ustreznih odzivov, zlasti v scenarijih, kjer je bistvenega pomena biti na tekočem z najnovejšimi informacijami. Ta tehnika zagotavlja, da odzivi umetne inteligence ne temeljijo le na že obstoječem znanju, ampak so nadgrajeni z najnovejšimi podatki iz zunanjih virov.

Več si lahko preberete na našem objava v spletnem dnevniku o pridobivanju razširjenega pridobivanja.

Za hitre inženirje so potrebne tehnične spretnosti

Če želite postati spreten hitri inženir ali ga najeti, morate razumeti edinstveno mešanico tehničnih in netehničnih veščin. Te veščine so ključne pri izkoriščanju celotnega potenciala umetne inteligence in generativnih modelov v različnih aplikacijah.

  1. Globoko razumevanje NLP-ja: Nujno je poznavanje algoritmov in tehnik obdelave naravnega jezika. To vključuje razumevanje odtenkov jezika, sintakse in semantike, ki so ključni pri oblikovanju učinkovitih pozivov.
  2. Poznavanje velikih jezikovnih modelov: Potrebno je znanje z modeli, kot so GPT-3.5, GPT-4, BERT itd. Razumevanje zmogljivosti in omejitev teh modelov omogoča hitrim inženirjem, da izkoristijo njihov polni potencial.
  3. Veščine programiranja in sistemske integracije: Spretnosti dela z datotekami JSON in osnovno razumevanje Pythona so potrebne za integracijo modelov AI v sisteme. Te veščine pomagajo pri manipulaciji in obdelavi podatkov za hitre inženirske naloge.
  4. Interakcija API-ja: Poznavanje API-jev je temeljnega pomena za integracijo in interakcijo z generativnimi modeli umetne inteligence, kar omogoča brezhibno komunikacijo med različnimi komponentami programske opreme.
  5. Analiza in interpretacija podatkov: Sposobnost analiziranja odzivov iz modelov AI, prepoznavanja vzorcev in prilagajanja pozivov na podlagi podatkov je ključnega pomena. Ta veščina je ključnega pomena za izboljšanje namigov in povečanje njihove učinkovitosti.
  6. Eksperimentiranje in ponavljanje: Izvajanje A/B testiranja, sledenje meritvam uspešnosti in nenehno optimiziranje pozivov na podlagi povratnih informacij in rezultatov stroja so ključne odgovornosti.

Netehnične odgovornosti pri hitrem inženiringu

  1. Učinkovita komunikacija: Bistvenega pomena je jasna artikulacija idej in učinkovito sodelovanje z medfunkcionalnimi ekipami. To vključuje zbiranje in vključitev povratnih informacij uporabnikov v hitro izboljšavo.
  2. Etični nadzor: Ključnega pomena je zagotoviti, da pozivi ne ustvarjajo škodljivih ali pristranskih odzivov. Ta odgovornost je usklajena z etičnimi praksami umetne inteligence in ohranja celovitost interakcij umetne inteligence.
  3. Strokovno znanje o domeni: Specializirano znanje na določenih področjih, odvisno od aplikacije, lahko znatno poveča ustreznost in natančnost pozivov.
  4. Ustvarjalno reševanje problemov: Ustvarjalno in inovativno razmišljanje je potrebno za razvoj novih rešitev, ki premikajo meje običajnih interakcij umetne inteligence in človeka.

Poenostavitev zapletenih hitrih tehnik z nanoneti

Ko se poglobimo v svet hitrega inženiringa, je očitno, da kompleksnost hitrih tehnik lahko postane precej tehnična, zlasti pri reševanju zapletenih problemov. Tu nastopi Nanonets kot sprememba igre, ki premosti vrzel med naprednimi zmogljivostmi umetne inteligence in uporabniku prijaznimi aplikacijami.

Nanoneti: vaš poenostavitev poteka dela z umetno inteligenco

Podjetje Nanonets je razvilo inovativen pristop, s katerim kar najbolje izkoristijo te sofisticirane hitre tehnike, ne da bi uporabnike preobremenili z njihovo kompleksnostjo. Ker razumemo, da niso vsi strokovnjaki za AI ali hiter inženiring, Nanonets zagotavlja brezhibno rešitev.

Enostavna racionalizacija poslovnih procesov

Nanonets Workflow Builder je izjemna funkcija, zasnovana za pretvorbo naravnega jezika v učinkovite poteke dela. To orodje je neverjetno uporabniku prijazno in intuitivno ter podjetjem omogoča avtomatizacijo in racionalizacijo svojih procesov brez napora. Ne glede na to, ali gre za upravljanje podatkov, avtomatizacijo ponavljajočih se opravil ali osmišljanje zapletenih pozivov AI, Nanonets to poenostavi. Obiščite nas na naši platformi za avtomatizacijo poteka dela.

Vpogled v učinkovitost nanonetov

Da bi resnično cenili moč in preprostost Nanonetov, imamo kratek video, ki prikazuje Nanonets Workflow Builder v akciji. Ta videoposnetek prikazuje, kako enostavno lahko navodila naravnega jezika spremenite v učinkovite, poenostavljene poteke dela. Je praktična ilustracija spreminjanja zapletenih procesov umetne inteligence v uporabniku prijazne aplikacije.

[Vgrajeni vsebina]

Prilagojene rešitve z nanoneti

Vsako podjetje ima edinstvene potrebe in Nanonets je tukaj, da poskrbi za te posebne zahteve. Če vas navdušuje potencial umetne inteligence pri izboljšanju vaših poslovnih procesov, vendar se počutite prestrašeni zaradi tehničnih podrobnosti, ponuja Nanonets popolno rešitev. Vabimo vas, da se dogovorite za klic z našo ekipo, da raziščete več o tem, kako lahko Nanonets spremenijo vaše poslovne operacije. To je priložnost za razumevanje, kako je mogoče napredno umetno inteligenco izkoristiti na preprost, učinkovit in dostopen način.

Z Nanoneti postanejo tehnične zapletenosti hitrega inženiringa dostopne in uporabne za vaše poslovne potrebe. Naš cilj je, da vas opolnomočimo z naprednimi zmogljivostmi umetne inteligence, zapakiranimi na način, ki ga je enostavno razumeti in implementirati, s čimer zagotovimo, da bo vaše podjetje ostalo v prednosti v hitro razvijajočem se svetu tehnologije.

zaključek

V tej objavi v spletnem dnevniku smo potovali skozi zapleten svet hitrega inženiringa in razkrili njegove temelje od osnovnega razumevanja pozivov do prefinjenih tehnik, kot sta generiranje z razširjenim iskanjem in samodejno načrtovanje pozivov. Videli smo, kako hitro inženirstvo ni samo tehnična bistrost, ampak vključuje tudi ustvarjalne in etične vidike. S premostitvijo vrzeli med temi zapletenimi funkcionalnostmi umetne inteligence in praktičnimi poslovnimi aplikacijami se Nanonets pojavi kot ključni igralec. Poenostavlja postopek izkoriščanja teh naprednih hitrih tehnik, kar podjetjem omogoča učinkovito integracijo umetne inteligence v njihove poteke dela, ne da bi se zapletla v tehnične zapletenosti.

Časovni žig:

Več od AI in strojno učenje