Nie zadzwoniłbyś do pizzerii i nie złożył zamówienia na "pizzę" Aby otrzymać wymarzoną kolację, należy określić wybór skórki, dodatków, przypraw, napoju towarzyszącego i wszystkiego, na co można być uczulonym.
Morał z tej historii jest następujący: Im bardziej szczegółowe są twoje instrukcje, tym pizza jest bliższa twoim preferencjom. Odnosi się to również do korzystania z generatywnych narzędzi AI, takich jak Open AI's ChatGPT lub Gemini Google'a .
W tym wpisie na blogu pokazujemy, jak wydawać jasne instrukcje i zadawać konkretne pytania narzędziom AI - proces znany również jako inżynieria podpowiedzi.
Czym jest inżynieria podpowiedzi?
Inżynieria podpowiedzi to proces projektowania i udoskonalania tekstu wejściowego podawanego modelom AI, zwłaszcza modelom językowym, w celu uzyskania najbardziej dokładnych, trafnych i kreatywnych odpowiedzi.
Dlaczego warto nauczyć się inżynierii podpowiedzi
Generatywna sztuczna inteligencja staje się jednym z najpotężniejszych i najbardziej wpływowych narzędzi w szerokim zakresie zastosowań - od pisania zawartości po modelowanie architektoniczne. McKinsey znajduje że nawet 30% godzin obecnie przepracowanych w amerykańskiej gospodarce może zostać zautomatyzowanych do 2030 r. dzięki technologiom opartym na sztucznej inteligencji.
Aby jak najlepiej wykorzystać Gen AI, należy opanować inżynierię podpowiedzi.
Przyspieszanie interakcji: Inżynieria podpowiedzi służy jako główny interfejs między intencjami człowieka a wynikami maszyny. Aby model uczenia maszynowego (ML) mógł zrozumieć zapytanie w języku naturalnym, musisz znać inżynierię podpowiedzi.
Wspieranie kreatywności AI: Czynnikiem wyróżniającym generatywną sztuczną inteligencję jest to, że "generuje" ona tekst, obrazy lub dane w odpowiedzi na podpowiedzi. Aby uzyskać kreatywne odpowiedzi, należy wprowadzać wyczyszczone podpowiedzi.
Uzyskanie dokładnych odpowiedzi: Dużym wyzwaniem w Gen AI jest halucynacja - zjawisko, w którym model AI wytwarza nieprawidłowe lub wprowadzające w błąd informacje w oparciu o błędne założenia lub nieodłączne uprzedzenia. Aby to wyeliminować, potrzebne są dobre umiejętności inżynierii podpowiedzi.
Maksymalizacja zwrotów: Generatywna AI składa się z dużych modeli językowych, przetwarzających niezwykłe ilości danych. Aby wykorzystać najlepsze możliwości modelu - i obejść jego limity - dobra inżynieria podpowiedzi ma fundamentalne znaczenie.
Poprawa trafności: Wszystko generowane przez AI musi być istotne dla zamierzonych odbiorców. Na przykład, można zwiększyć trafność postów w mediach społecznościowych generowanych przez AI dla odbiorców, określając ich dane demograficzne, odsetki, potrzeby, wyzwania itp.
Aby czerpać te korzyści, musisz zrozumieć, w jaki sposób możesz wykorzystać inżynierię podpowiedzi, aby uzyskać pożądane wyniki z generatywnej sztucznej inteligencji. Zacznijmy od kilku przykładów
Przykłady inżynierii podpowiedzi
Istnieje wiele "do zrobienia" i "nie do zrobienia", najlepszych praktyk i Szablony podpowiedzi AI aby pomóc ci zrobić to dobrze. Ale zanim przejdziemy do któregokolwiek z AI hacks najlepszym sposobem na nauczenie się tak praktycznej umiejętności jak inżynieria podpowiedzi jest zobaczenie jej w akcji.
Oto kilka przykładów inżynierii podpowiedzi w różnych obszarach pracy.
Inżynieria podpowiedzi dla rozwoju oprogramowania
Niezależnie od tego, czy programujesz, naprawiasz błędy, czy piszesz dokumentację, Narzędzia AI dla programistów mogą znacznie uprościć moją pracę. Oto jak.
Pomoc w przeglądaniu kodu
"Wygeneruj listę kontrolną przeglądu kodu dla aplikacji do zrobotyzowanej automatyzacji procesów (RPA) zbudowanej przy użyciu języka Python. Szczególnie skup się na czytelności i bezpieczeństwie Enterprise."
Dokumentacja techniczna
"Napisanie kompleksowego przewodnika na temat wdrażania Uwierzytelniania OA 2.0 w aplikacji internetowej przy użyciu Node.js. Dołącz instrukcje krok po kroku i fragmenty kodu dla każdej sceny."
Usuwanie błędów
"Opisz systematyczne podejście do identyfikowania i naprawiania wycieków pamięci w aplikacji Java, w tym narzędzia do użycia i typowe obszary do sprawdzenia." Jeśli jesteś początkującym, który uważa to za zbyt skomplikowane, przynieśliśmy pomoc. Użyj Podpowiedzi ChatGPT firmy ClickUp dla inżynierów do generowania pomysłów, planów procesów i wielu innych.
ponad 200 gotowych do użycia podpowiedzi ChatGPT dla inżynierów_
Podpowiedzi Gen AI dla zarządzania produktem
W zwinnych zespołach rozwoju oprogramowania często brakuje menedżerów produktu, którzy mogliby wyjaśnić mapę drogową i napędzać postęp. The Narzędzia AI takie jak ChatGPT mogą być pomocne.
Priorytetyzacja funkcji
"Korzystając z modelu punktacji RICE (Zasięg, Wpływ, Zaufanie, Wysiłek), ustal priorytety następujących funkcji dla naszego nadchodzącego narzędzia do zarządzania projektami: Tablice Kanban, współpraca w czasie rzeczywistym, automatyczne raportowanie i integracje z innymi firmami"
Data powstania persony użytkownika
"Opracuj szczegółową personę użytkownika dla aplikacji do śledzenia kondycji fizycznej, skierowanej do zapracowanych profesjonalistów, którzy są początkujący w dziedzinie fitnessu. Uwzględnij dane demograficzne, cele, wyzwania i sposób, w jaki mogą korzystać z aplikacji"
Opracowanie mapy drogowej produktu
"Nakreśl 6-miesięczną mapę drogową produktu dla ekspansji platformy e-commerce, koncentrując się na integracji AI dla spersonalizowanych doświadczeń zakupowych. Określ fazy, kluczowe kamienie milowe i oczekiwane wyniki." Lub wybierz jedną z ponad 130 opcji Podpowiedzi ClickUp ChatGPT dotyczące zarządzania produktem i zacznij od razu.
130+ Podpowiedzi ChatGPT do zarządzania produktem przy użyciu ClickUp
Przykłady inżynierii podpowiedzi w zarządzaniu projektami
Możesz poprosić Gen AI o stworzenie planu projektu, który możesz niestandardowo dostosować. Lub po prostu skorzystać z pomocy w optymalizacji jego części. Poniżej przedstawimy oba rozwiązania.
Dane powstania planu projektu
"Opracuj szczegółowy plan projektu uruchomienia nowego rynku online, w tym etapy takie jak badania rynku, projektowanie i rozwój, testowanie i strategia uruchomienia. Określ kluczowe działania, potrzebne zasoby i oś czasu dla każdej fazy"
Optymalizacja zasobów
"Przeanalizuj bieżącą alokację zasobów dla projektu rozwoju oprogramowania i zasugeruj optymalizacje, aby zapewnić terminową dostawę bez obniżania jakości. Weź pod uwagę takie czynniki, jak ustawienia umiejętności, obciążenie pracą i zadania na ścieżce krytycznej. "190+ Podpowiedzi ChatGPT dotyczące zarządzania projektami przygotowane wyłącznie dla Ciebie przez ClickUp.
ClickUp Brain dla natychmiastowych, dokładnych odpowiedzi opartych na kontekście z dowolnej pracy w ramach i połączeniu z ClickUp
Podpowiedzi dotyczące danych powstania zawartości
The najlepsze narzędzia AI do tworzenia zawartości mogą znacznie poprawić wyniki marketingowe. Wypróbuj poniższe, aby przekonać się samemu.
Kampania w mediach społecznościowych
"Zaprojektuj kampanię w mediach społecznościowych dla nadchodzącej premiery ekologicznego szamponu. Uwzględnij 3 różne posty na Instagramie i 3 różne posty na Twitterze. Dodaj odpowiednie hashtagi dla każdej platformy"
Zawartość newslettera e-mail
"Stwórz angażującą zawartość do comiesięcznego newslettera dla startupu technologicznego, który zawiera aktualizację produktu, wyróżnienie członka zespołu, nadchodzące wydarzenia i wezwanie do działania zachęcające czytelników do wypróbowania nowej funkcji"
Możesz również podać więcej szczegółów na temat aktualizacji produktu lub członka zespołu, aby uzyskać precyzyjną wydajność. Przykład poniżej.
"Utwórz spotlight na temat członka zespołu. Ma na imię Jake i jest wspaniałym deweloperem. W tym miesiącu zakończy rok pracy. W tym czasie pomógł rozwiązać niektóre z największych problemów klientów. Jeden z klientów powiedział kiedyś: "Bez Jake'a utknęlibyśmy w pętli zamieszania. Wykonał świetną robotę, pomagając nam upiec dwie pieczenie na jednym ogniu"
Generuj dokładne notatki ze spotkań bez wysiłku dzięki ClickUp brain
Użycie ClickUp Brain jako asystent pisania, sprawdzaj pisownię, streszczaj dłuższe dokumenty, twórz tabele, szablony, transkrypcje i nie tylko.
Należy jednak pamiętać, że większość Business nie jest jeszcze zwolennikami zawartości generowanej przez AI, co dało początek kilku Narzędzi do wykrywania AI . Najlepszym sposobem wykorzystania Gen AI do tworzenia zawartości byłaby burza mózgów lub punkt wyjścia, który eliminuje problem pustych stron.
Inżynieria podpowiedzi w aplikacjach typu chatbot
Technicznie rzecz biorąc, ChatGPT lub Google Gemini to chatbot, z którym rozmawiamy. Rozumie on nasze dane wejściowe i generuje odpowiedzi. Jest szkolony na dużych modelach językowych z dużą ilością danych.
Możesz wykorzystać te modele i dalej trenować je z zastrzeżonymi lub specyficznymi dla branży informacjami, aby umożliwić zniuansowane, kontekstowe, spersonalizowane rozmowy z użytkownikiem. W tym przypadku klient może po prostu zadać pytanie typu "ile kosztuje ten plecak?"
Jednak dobry chatbot do obsługi klienta może czerpać z danych organizacyjnych dotyczących historii zakupów, lokalizacji, preferencji, wcześniejszych skarg itp. w celu udzielenia odpowiedzi i sprzedaży produktów, znacznie poprawiając komfort użytkowania.
Podpowiedź inżynieryjna dla programowania komputerowego i systemów kontroli wersji
Inżynieria podpowiedzi może pomóc programiście w generowaniu określonych fragmentów kodu w różnych językach programowania.
"Napisz funkcję Pythona, aby połączyć się z bazą danych SQL i wykonać zapytanie SELECT na podstawie parametrów przekazanych do funkcji"
Integracja AI z cyklami pracy kontroli wersji zapewnia rekomendacje dotyczące przeglądu kodu na podstawie historii commitów, sugeruje obszary bazy kodu, które mogą wymagać refaktoryzacji, i automatyzuje rutynowe zadania kontroli wersji, poprawiając jakość kodu i wydajność zespołu.
Podpowiedzi kreatywnych technologii AI
Inżynieria podpowiedzi, zwłaszcza w przypadku modeli takich jak DALL-E, uwalnia bezprecedensowe możliwości generowania pomysłowych i skomplikowanych wizualizacji z opisów tekstowych.
Na przykład, twórca gry może użyć podpowiedzi typu "Wygeneruj obraz głównej ulicy, ze sklepami odzieżowymi po obu stronach, o zmierzchu, w nowoczesnych stylach architektonicznych i chłodnych kolorach" Wyniki umożliwiają szybką wizualizację środowiska gry bez konieczności rozszerzenia ręcznego rysowania.
Obraz stworzony przez DALL-E dla powyższego podpowiedzi
Inżynieria podpowiedzi dla analizy bazy danych
Zazwyczaj wyodrębnianie informacji z baz danych wymaga od osoby ze znajomością SQL pisania złożonych zapytań w języku programowania. Generatywna AI zmieniła to, umożliwiając pisanie zapytań w języku naturalnym w celu pobierania danych z nieustrukturyzowanych lub częściowo ustrukturyzowanych źródeł danych.
Przetwarzanie danych
"Zostań analitykiem danych i napisz kod, aby oczyścić i wstępnie przetworzyć moje dane do analizy. Mój zbiór danych zawiera informacje o zakupach wszystkich klientów z ostatnich 30 dni."
Tutaj możesz poprosić Gen AI do zrobienia konkretnych zadań czyszczenia, takich jak wyeliminowanie pustych wierszy, usunięcie wierszy z wartościami koszyka mniejszymi niż $$$a itd.
Wizualizacja danych
"Napisz kod w Pythonie, aby zwizualizować mój zbiór danych. Mój zbiór danych zawiera informacje o zakupach wszystkich klientów w wieku powyżej 50 lat w ciągu ostatnich 30 dni"
Podaj dodatkowe specyfikacje dotyczące wizualizacji i dostrajania, takie jak "pokaż mi trendy zakupowe" lub "organizuj według kategorii"
Analiza nastrojów z podpowiedziami Gen AI
Analiza nastrojów jest niezwykle popularna w treściach generowanych przez użytkowników online, zwłaszcza w postach w mediach społecznościowych. Podpowiedź mająca na celu zrozumienie opinii klientów na temat produktu może wyglądać następująco.
"Na podstawie mojego zbioru danych zawierającego pozycje w mediach społecznościowych zawierające wzmianki o marce, sklasyfikuj je jako pozytywne, negatywne lub neutralne. Określ konkretne funkcje/aspekty związane z każdą opinią."
Jeśli poznałeś już podstawy działania inżynierii podpowiedzi, nadszedł czas, aby zobaczyć jej szersze zastosowania i implikacje.
Rola inżynierii podpowiedzi w sektorach opartych na danych
Z powyższych przykładów widać, że można do zrobienia podstawowej analizy danych lub analizy nastrojów we wszystkich branżach. Jednak generatywne AI i inżynieria podpowiedzi zapewniają szczególną wartość w sektorach i aplikacjach opartych na danych. Oto w jaki sposób.
Edukacja
Dobra inżynieria podpowiedzi pomaga nauczycielom tworzyć dokładną, trafną, angażującą i spersonalizowaną zawartość na dużą skalę. Niektóre z najbardziej potencjalnych przypadków użycia Gen AI w edukacji to:
Spersonalizowane doświadczenia edukacyjne: Tworzenie lekcji i planów w oparciu o preferencje, umiejętności i odsetki każdego ucznia w ułamku czasu.
Automatyzacja tworzenia zawartości: Szybkie generowanie materiałów pomocniczych, takich jak streszczenia, quizy i pytania sprawdzające umiejętność czytania ze zrozumieniem.
Nauka i praktyka językowa: Generowanie scenariuszy konwersacji, ćwiczeń gramatycznych i ćwiczeń słownictwa dostosowanych do aktualnego poziomu ucznia.
Korepetycje i wsparcie: Korepetycje oparte na sztucznej inteligencji, aby odpowiedzieć na konkretne pytania uczniów lub obszary trudności, oferując wyjaśnienia, zasoby i problemy praktyczne.
Badania i rozwój
Tworząc precyzyjne i kontekstowo istotne podpowiedzi, naukowcy wykorzystują modele AI do przesiewania ogromnych ilości danych, generowania nowych hipotez, a nawet symulowania wyników eksperymentów.
Inżynierowie podpowiedzi mogą pomóc naukowcom zaprojektować odpowiednie dane wejściowe, aby uzyskać dokładne wyniki na dużą skalę. Niektóre scenariusze, w których może to być cenne, to:
Przegląd literatury: Przeprowadzanie kompleksowych przeglądów literatury, identyfikacja istotnych badań, kluczowych ustaleń i luk w obecnej bazie wiedzy.
Eksploracja danych: Odkrywanie wzorców, korelacji i anomalii w dużych zbiorach danych.
Generowanie hipotez: Generowanie wielu hipotez w ramach tego samego obszaru badawczego w celu zbadania wielu ścieżek.
Symulacja eksperymentów: Symulacja eksperymentów lub wyników modeli, zmniejszająca potrzebę kosztownych i czasochłonnych eksperymentów fizycznych.
Opieka zdrowotna
Podpowiedź inżynieryjna poprawia zdolność modeli AI do interpretacji złożonych danych medycznych, zapewnienia wsparcia diagnostycznego, personalizacji opieki nad pacjentem oraz ułatwienia badań i szkoleń.
Inżynierowie Prompt mogą pomóc specjalistom medycznym uzyskać lepszy wgląd w dane w następujących scenariuszach.
- Wsparcie diagnostyczne na podstawie testów, wyników badań laboratoryjnych, raportowania i obrazowania medycznego
- Spersonalizowane plany leczenia: Analiza historii medycznej pacjentów, danych genetycznych i aktualnego statusu zdrowia w celu zasugerowania niestandardowych planów leczenia, takich jak przewidywanie odrzucenia przeszczepu narządu
- Odkrywanie leków: Przeszukiwanie rozszerzonych baz danych artykułów naukowych i danych z prób klinicznych w celu zidentyfikowania potencjalnych kandydatów na leki na określone choroby, jak npMIT do zrobienia z antybiotykami ## Praktyczne przypadki użycia inżynierii podpowiedzi
W swej istocie, generatywna AI może tworzyć zawartość w trzech formularzach: Tekstu, obrazu i audio/wideo. Niektóre z najbardziej skutecznych Przypadki użycia AI w tych trzech formularzach są następujące.
Inżynieria podpowiedzi w generowaniu tekstu
Jest to obecnie najpopularniejszy przypadek użycia generatywnego AI. Od dziennikarzy i marketerów po nieśmiałych programistów, użytkownicy z całego spektrum używają Generatory tekstu AI dla ich potrzeb.
Popularne przypadki użycia to:
- Zawartość marketingowa, taka jak blogi i whitepapers
- Zawartość mediów społecznościowych, taka jak aktualizacje Instagrama lub Twittera
- Dokumentacja techniczna
- Przemówienia i prezentacje
- Alternatywne / przyciągające wzrok nagłówki artykułów
- Podsumowania i streszczenia ułatwiające czytanie
Dostępne są również Narzędzia AI do notatek ze spotkań które mogą transkrybować rozmowy wideo na notatki tekstowe lub podsumowywać notatki tekstowe w celu zidentyfikowania kluczowych punktów, elementów działań itp.
Podpowiedź inżynieryjna w generowaniu obrazów
Generowanie obrazów, choć wciąż nie tak powszechnie wykorzystywane jak tekst, daje niesamowite możliwości kreatywności. Popularne przypadki użycia obejmują:
- Sztuka cyfrowa
- Projektowanie graficzne na potrzeby marketingu/mediów społecznościowych
- Projektowanie koncepcji wydarzeń i konferencji
- Projektowanie wnętrz i prototypowanie architektury
- Okładki magazynów i inne materiały wizualne
Podpowiedź inżynieryjna w zakresie generowania audio i wideo
Generowanie audio i wideo za pomocą inżynierii podpowiedzi ma znaczące zastosowania w rozrywce, edukacji i wirtualnej pomocy. Niektóre praktyczne przypadki użycia narzędzi AI do tworzenia zawartości obejmują:
- Niestandardowe ścieżki muzyczne lub efekty dźwiękowe do gier wideo i projektów multimedialnych
- Muzyka spełniająca wymagania tematyczne i emocjonalne projektu
- Rzadkie nawoływania zwierząt/ptaków
- Krótkie wideo promocyjne/animacyjne z dźwiękiem
- Zwiastuny filmowe
- Prototypy audio i wideo
Wpływ generatywnego AI jest niezwykły - wpływa na każdy sektor, branżę, geografię i rodzaj biznesu. W ciągu następnej dekady inżynieria podpowiedzi może zdefiniować zdolność uczenia się i rozumienia rzeczy w taki sposób, jak dziś "Google".
Mimo że generatywna sztuczna inteligencja szybko ewoluuje, oto kilka podstawowych metod, których można użyć, aby rozpocząć pracę z inżynierią podpowiedzi.
Metody podpowiedzi
Zanim przejdziemy do terminów technicznych, pamiętaj, że główną zaletą generatywnego AI jest to, że możesz podawać swoje dane wejściowe w języku naturalnym. Możesz więc śmiało rozmawiać z ChatGPT, Google Gemini lub Microsoft Copilot w naturalny sposób.
Obserwuj odpowiedzi i dostosowuj swoje dane wejściowe na bieżąco. Oto kilka koncepcji, które mogą ci pomóc.
Uczenie się od zera
Dostarczenie AI zadania bez wcześniejszych przykładów lub kontekstu nazywa się podpowiedzią zerową. Charakteryzuje się ono następującymi cechami.
- Podpowiedzi są zrozumiałe same przez się
- Model może zrozumieć i wykonać żądanie wyłącznie na podstawie wstępnego szkolenia
- Najlepsze jako początkowe podpowiedzi dla nowych użytkowników, aby zrozumieć duże modele językowe
Przykład podpowiedzi: "Zidentyfikuj podstawowy język programowania użyty w następującym fragmencie kodu: print('Hello, World!')."
Uczenie kilkukrotne
Podanie modelowi AI kilku przykładów danego zadania przed przedstawieniem rzeczywistego zadania nazywa się podpowiedzią typu "few-shot".
- Podpowiedzi mają charakter normatywny
- Pomagają modelowi zrozumieć kontekst i oczekiwany format danych wyjściowych
- Najlepsze w przypadku złożonych zadań, w których zero-shot może nie zapewnić wystarczających wskazówek
Przykład podpowiedzi: "Biorąc pod uwagę pary danych wejściowych i wyjściowych: Wejście: 5 * 5, Output: 25; Wejście: 8 + 2, Wyjście: 10; oblicz wyjście dla Wejścia: 7 - 4."
Podpowiedź łańcuchowa
Podpowiedź modelowi do wygenerowania pośrednich kroków lub ścieżek rozumowania prowadzących do ostatecznej odpowiedzi lub pożądanego wyniku nazywana jest podpowiedzią łańcucha myśli (COT).
- Podpowiedzi dotyczą jednego kroku na raz
- Prowadzi model do ostatecznego wyniku
- Najlepsze dla złożonych zadań rozwiązywania problemów, w których model ma "pokazać swoją pracę"
Przykład podpowiedzi: "Aby odwrócić dany ciąg 'hello', najpierw podziel ciąg na poszczególne znaki. Następnie odwróć kolejność tych znaków. Na koniec połącz te znaki z powrotem w ciąg. Jaki jest ostateczny wynik?"
Zaawansowane techniki podpowiedzi
Przejdźmy do kilku bardziej złożonych i zaawansowanych technik tworzenia podpowiedzi.
Zero-shot CoT
Zero-shot chain-of-thought (COT) łączy te dwie metody w celu rozwiązywania złożonych problemów bez wcześniejszych przykładów w danych szkoleniowych.
Wyobraź sobie, że używasz generatywnego modelu AI do debugowania fragmentu kodu oprogramowania, z którym nigdy wcześniej się nie spotkał.
Wykorzystując metodę zero-shot COT, model wyartykułowałby swoje zrozumienie problemu, logicznie wydedukował przyczyny i krok po kroku wyartykułował potencjalne rozwiązania, mimo że nie został przeszkolony w zakresie tego konkretnego problemu.
Automatyczny inżynier podpowiedzi (APE)
Co by było, gdyby AI mogła podpowiedzieć AI, jak znaleźć właściwe odpowiedzi? Cóż, to automatyzacja inżynierii podpowiedzi.
Wykorzystanie algorytmów i technik do automatycznego generowania lub optymalizacji podpowiedzi do interakcji z modelami AI nazywa się APE. W tym modelu algorytm analizuje korpus udanych i nieudanych prób automatyzacji podobnych zadań.
Następnie uwzględnia słowa kluczowe, struktury i instrukcje zidentyfikowane jako najbardziej prawdopodobne w wyniku powodzenia. Gdy AI generuje skrypty, system APE ocenia ich skuteczność, udoskonala podpowiedź w oparciu o to, czego się nauczył i iteracyjnie usprawnia proces.
Niezależnie od stosowanej metody, na drodze do skutecznej inżynierii podpowiedzi prawdopodobnie stanie kilka wyzwań.
Limity i wyzwania związane z inżynierią podpowiedzi
Jako rozwijające się pole, Gen AI przechodzi swoje wzloty i upadki. Z drugiej strony, użytkownicy próbują różnych podpowiedzi i stylów, aby uzyskać potrzebne im wyniki. Technologia w tak szybkim tempie musi stawiać czoła wyzwaniom.
Oto niektóre z największych limitów inżynierii podpowiedzi i sposoby ich przezwyciężenia.
Zależność od modelu: Podpowiedź, która działa dobrze z jednym modelem, może nie dać takich samych wyników z innym.
zwracaj uwagę na różnice w modelu. Wprowadzaj poprawki i optymalizacje na bieżąco
Złożoność i specyficzność: Skuteczne podpowiedzi często wymagają głębokiego zrozumienia języka i możliwości modelu.
znajdź równowagę między zbyt ogólnikowymi i zbyt szczegółowymi podpowiedziami, aby w pełni wykorzystać swoje duże modele językowe
Uprzedzenia i wrażliwość: Modele AI mogą dziedziczyć uprzedzenia z danych treningowych, które można nieumyślnie wzmocnić poprzez podpowiedź inżynieryjną. Co więcej, halucynacje, stronniczość, niewrażliwość itp. mogą prowadzić do szkodliwych, wprowadzających w błąd lub nieetycznych wyników.
zbuduj systemy umożliwiające staranne rozważenie i etyczny nadzór nad wykorzystaniem AI
Skalowalność: Wraz ze wzrostem zakresu zadań, ręczne podpowiedzi inżynieryjne dla każdego unikalnego scenariusza stają się niepraktyczne.
rozważ automatyczne generowanie podpowiedzi lub ich optymalizację pod kątem przyszłych potrzeb
Interpretowalność: Brak możliwości interpretacji może utrudniać iteracyjne ulepszanie podpowiedzi lub diagnozowanie problemów.
_Używaj metod łańcucha myślowego i nalegaj, aby zobaczyć logiczne rozumowanie AI dla ważnych wyników
Overfitting i underfitting: Nadmierne dopasowanie ma miejsce, gdy podpowiedź jest zbyt dostosowana do konkretnych przykładów, przez co jest mniej skuteczna w ogólnych przypadkach. Niedopasowanie ma miejsce, gdy podpowiedź jest zbyt szeroka, co prowadzi do ogólnych lub nieistotnych wyników.
znajdź równowagę
Ograniczenia kosztów i zasobów: Wysokiej jakości inżynieria podpowiedzi, szczególnie w ustawieniach komercyjnych, może wymagać znacznych zasobów obliczeniowych i czasu ekspertów.
skup się na praktycznych zastosowaniach i zwrocie z inwestycji
Excel w inżynierii podpowiedzi z ClickUp
Jak nazywa się piosenka Taylor Swift? Ile sera powinienem dodać do makaronu? Czy ten zestaw danych jest czysty do analizy? Na jaki lek jest uczulony ten pacjent? Jakie zadania z tego sprintu nie zostały jeszcze przydzielone?
Zakres generatywnych modeli AI stale się rozszerza. W wyniku tego inżynieria podpowiedzi staje się niezbędną umiejętnością wśród profesjonalistów z różnych branż.
Umiejętność posługiwania się językiem LLM decyduje o powodzeniu w uzyskiwaniu najlepszych wyników - jest to umiejętność określana mianem "inżynierii podpowiedzi"
Możesz spróbować swoich sił w inżynierii podpowiedzi za pomocą dowolnego z Free LLM, takich jak ChatGPT, Google Gemini, DALL-E itp. Spróbuj poprosić go o stworzenie remiksu twoich ulubionych piosenek na następne przyjęcie urodzinowe lub przejrzyj wyciągi z karty kredytowej, aby zwizualizować swoje największe wydatki.
Spraw, by praca była szybsza i bardziej efektywna dzięki ClickUp Brain. ClickUp integruje AI z platformą do zarządzania wiedzą, zarządzania projektami i pisania.
Co więcej? ClickUp Brain zawiera również wbudowane podpowiedzi i setki szablonów, aby upewnić się, że zaczynasz od właściwej stopy.Zobacz, co generatywna sztuczna inteligencja może zrobić dla zarządzania projektami. Wypróbuj ClickUp za darmo już dziś !
Najczęściej zadawane pytania dotyczące Prompt Engineering
1. Co to jest inżynieria podpowiedzi na przykładzie?
Tworzenie danych wejściowych dla generatywnych modeli AI, takich jak ChatGPT, w celu kierowania nimi w celu uzyskania określonych lub pożądanych wyników, nazywa się inżynierią podpowiedzi.
Przykład inżynierii podpowiedzi
Gdy programista chce użyć modelu językowego, takiego jak GPT-4, do wygenerowania skryptu Python dla skrobaka internetowego, który zbiera nagłówki wiadomości z określonej witryny internetowej.
Podpowiedź: "Wygeneruj skrypt Pythona przy użyciu biblioteki Beautiful Soup, aby zeskrobać najnowsze nagłówki wiadomości z 'example-news-site.com' Skrypt powinien obsługiwać paginację i przechowywać nagłówki na liście"
2. Jaki jest przykład podpowiedzi?
Podpowiedzią jest każde dane wejściowe przekazywane do generatywnego modelu AI. Dzięki dobrej inżynierii podpowiedzi można znacznie poprawić wyniki, czyniąc je bardziej użytecznymi, trafnymi, dokładnymi i angażującymi.
Dobrym przykładem podpowiedzi jest: "Wygeneruj 150-wyrazowy opis produktu dla zestawu ręczników z włókna bambusowego, który podkreśli jego ekologiczne zalety, wydajność i miękkość. Dołącz wezwanie do działania zachęcające do ekologicznego stylu życia i promujące zaangażowanie marki w zrównoważony rozwój"
3. Jak przystąpić do zrobienia podpowiedzi?
Najlepszym sposobem na rozpoczęcie inżynierii podpowiedzi jest wypróbowanie jej samemu. Interakcja z nim w języku naturalnym i zrozumienie modelu. Równolegle możesz:
- Zapisać się na kursy certyfikacyjne online
- Czytać dokumentację specyficzną dla używanego modelu AI
- Śledzić społeczności i fora omawiające duże modele językowe
- Regularnie ćwiczyć i wyciągać wnioski z każdej interakcji
- Analizuj skuteczne i nieskuteczne podpowiedzi, aby zrozumieć, co działa dobrze
Bądź na bieżąco z postępami w technologiach AI i przetwarzania języka naturalnego, ponieważ mogą one wpływać na strukturę podpowiedzi.