Prompt Engineering - stratēģiskās konsultācijas mākslīgā intelekta jomā
B2B uzņēmumi arvien vairāk paļausies uz mākslīgo intelektu (AI), lai uzlabotu savus procesus un iegūtu konkurences priekšrocības! Tāpēc ir ļoti svarīgi efektīvi un lietderīgi izmantot mākslīgo intelektu. Prompt Engineering koncepcija tika izstrādāta, lai palīdzētu uzņēmumiem pilnībā izmantot mākslīgā intelekta sniegtās iespējas un optimizēt uzņēmējdarbības procesus. Šajā rakstā tiks definēts jēdziens "ātrāinženierija", aplūkotas problēmas, kas saistītas ar AI ieviešanu uzņēmumā, sniegti 20 piemēri ar detalizētiem norādījumiem un apspriesta ietekme uz darba vietu. Visbeidzot, tiks izdarīti visaptveroši secinājumi.
| Tekstapamudinājumu inženierijas definīcija: teksta pamudinājumu izstrāde un optimizācija, lai uzlabotu mākslīgā intelekta modeļu veiktspēju. | Atbilstība digitālajai transformācijai: mijiedarbības ar klientiem uzlabošana un atbalsts digitālās stratēģijas izstrādei. | Uzņēmuma mprofi AG pakalpojumi: atbalsts tehnoloģiju izvēlē, stratēģijas konsultēšana un digitālās pārveides risinājumu nodrošināšana. |
Prompt Engineering un kāpēc tas ir svarīgi mākslīgā intelekta revolūcijai
Prompt Engineering ir pieeja mākslīgā intelekta modeļu izstrādei, kuras mērķis ir vienkāršot un padarīt efektīvāku mākslīgā intelekta modeļu ieviešanu un uzturēšanu. Tā ietver vienkāršu un skaidru saskarņu izmantošanu AI modeļa un citu sistēmu mijiedarbībai, kā arī AI integrēšanu uzņēmuma esošajā IT infrastruktūrā. Tas ietver arī stabilu un mērogojamu AI modeļu arhitektūru izmantošanu, kas spēj apstrādāt lielus datu apjomus un atbilst augstām apstrādes ātruma prasībām.
Termina "Prompt Engineering" skaidrojums
Prompt inženierija ir pieeja, ko izmanto mākslīgā intelekta modeļu izstrādē. Tas tiek darīts, lai nodrošinātu to ātru un efektīvu ieviešanu. Šī koncepcija balstās uz ideju, ka AI modelim ir ne tikai jāsniedz labi rezultāti, bet arī jābūt viegli īstenojamam un uzturējamam, lai tas uzņēmumiem radītu reālu pievienoto vērtību.
Ātra inženierija ietver vienkāršu un skaidru saskarņu izmantošanu AI modeļa un citu sistēmu mijiedarbībai, kā arī AI integrēšanu uzņēmuma esošajā IT infrastruktūrā. Tā ietver arī stabilu un mērogojamu AI modeļu arhitektūru izmantošanu, kas spēj apstrādāt lielus datu apjomus un atbilst augstām apstrādes ātruma prasībām.
Pārskats
Mākslīgā intelekta ieviešana uzņēmumā ir sarežģīts uzdevums, kas rada daudz izaicinājumu. Daži no lielākajiem izaicinājumiem ir šādi:
- Zināšanu trūkums
Mākslīgais intelekts ir salīdzinoši jauna un strauji augoša joma, kurā nepieciešama dziļa izpratne par matemātiku, statistiku un programmēšanu. Daudzos uzņēmumos nav pietiekami daudz kvalificētu darbinieku, lai izstrādātu un ieviestu mākslīgā intelekta modeļus.
- Datu kvalitāte
Mākslīgā intelekta modeļi ir tik labi, cik labi ir dati, ar kuriem tie ir apmācīti. Ja datu kvalitāte nav laba, arī AI modeļi nebūs labi.
- Integrācija esošajā IT infrastruktūrā
AI integrēšana uzņēmuma esošajā IT infrastruktūrā var būt sarežģīta, jo īpaši, ja runa ir par vecākām sistēmām, kas nav paredzētas AI.
- Konfidencialitāte un drošība
AI modeļi var saturēt sensitīvu informāciju, un uzņēmumiem ir jānodrošina, ka tie spēj aizsargāt datus un pasargāt modeļus no uzbrukumiem.
- Izmaiņu pārvaldība
AI ieviešana var prasīt izmaiņas darba plūsmā un uzņēmuma kultūrā, tādēļ ir nepieciešama visaptveroša pārmaiņu pārvaldības stratēģija, lai nodrošinātu, ka visi organizācijas darbinieki ir sagatavoti.
No pirmā acu uzmetiena var būt grūti izprast, kādēļ šo ideju var būt grūti saprast, tāpēc raksturosim to ar piemēru.
Iedomājieties, ka izveidojat tiešsaistes pārtikas piegādes platformu un jums ir tūkstošiem dažādu dārzeņu attēlu, ko ievietot vietnē.
Vienīgā problēma ir tā, ka nevienā no attēlu metadatiem nav apraksta par to, kurš dārzenis ir kurā attēlā.
Šobrīd jūs varētu apnicīgi šķirot attēlus, ievietojot kartupeļu attēlus mapē Kartupeļi, brokoļu attēlus mapē Brokoļi utt.
Varētu arī palaist visus attēlus caur klasifikatoru, lai atvieglotu šķirošanu. Bet, kā redzat, joprojām ir nepieciešami marķēti dati, lai apmācītu klasifikatoru.
Izmantojot pamudinājuma metodi, varat uzrakstīt uz tekstu balstītu pamudinājumu, kas, jūsuprāt, sniegs vislabākos rezultātus attēlu klasificēšanā.
Piemēram, tas varētu būt pamudinājums Rādīt modeli "kartupeļu attēls". Izšķiroša nozīme ātrai inženierijai ir šīs pamudinājuma struktūra jeb instrukcija, kas nosaka, kā modelis atpazīst attēlus.
Lai uzrakstītu vislabāko pamudinājumu, bieži vien ir jāizmēģina un jāizdara kļūdas. Patiesībā pamudinājums "kartupeļu attēls" ļoti atšķiras no pamudinājuma "kartupeļu fotoattēls" vai "kartupeļu kolekcija".
Turpmāk ir 20 piemēri, kā uzņēmumi var izmantot tūlītēju inženieriju, lai efektīvāk un lietderīgāk ieviestu mākslīgā intelekta modeļus.
1. Tērzēšanas robotu ieviešana:
Ieviešot čatbotus, uzņēmumi var uzlabot klientu apkalpošanu un vienlaikus ietaupīt izmaksas. Čatboti var būt pieejami 24 stundas diennaktī, 7 dienas nedēļā un automātiski atbildēt uz jautājumiem. To var īstenot, integrējot runas un teksta atpazīšanas programmatūru un mašīnmācīšanās algoritmus.
2.Datu analīze ar mākslīgo intelektu:
Uzņēmumi var izmantot mākslīgā intelekta metodes, lai efektīvāk analizētu savus datus un gūtu no tiem vērtīgu ieskatu. Piemērojot mašīnmācīšanās algoritmus, datus var analizēt ātrāk un precīzāk, un tas ļauj pieņemt pamatotākus lēmumus.
3. Personalizācijas ieviešana:
Personalizācija ir svarīga tendence mārketingā, un to var īstenot, izmantojot mākslīgā intelekta metodes. Uzņēmumi var izmantot mašīnmācīšanās algoritmus, lai izveidotu personalizētus piedāvājumus un ieteikumus klientiem, pamatojoties uz viņu vēlmēm un uzvedību.
4. Procesu automatizācija:
AI metodes var izmantot arī, lai automatizētu un optimizētu uzņēmējdarbības procesus. Automatizējot procesus, uzņēmumi var palielināt efektivitāti un samazināt izmaksas.
5. Prognozējamās tehniskās apkopes ieviešana:
Izmantojot AI metodes, piemēram, mašīnmācīšanos, uzņēmumi var ieviest prognozējamo apkopi. Tas nozīmē, ka mašīnu un iekārtu tehniskās apkopes darbi tiek veikti automātiski, pirms notiek bojājums.
6. Attēlu atpazīšana:
Uzņēmumi var izmantot attēlu atpazīšanu, izmantojot AI metodes, piemēram, dziļās mācīšanās algoritmus. Tas ļauj automātiski kategorizēt un marķēt attēlus, tādējādi nodrošinot efektīvāku attēlu pārvaldību.
7.Runas atpazīšanas izmantošana:
Izmantojot runas atpazīšanas tehnoloģijas, uzņēmumi var optimizēt savus darba procesus. Runas atpazīšanu var izmantot diktātu pārrakstīšanai, zvanu apstrādei un automātiskai atbildēšanai uz klientu jautājumiem.
8. Virtuālo asistentu ieviešana:
Virtuālie asistenti var palīdzēt uzņēmumiem racionalizēt darba procesus un uzlabot klientu apkalpošanu. Tos var izstrādāt, izmantojot mākslīgā intelekta metodes, piemēram, dabiskās valodas apstrādi un mašīnmācīšanās algoritmus.
9. Krāpšanas atklāšana:
Izmantojot AI metodes, piemēram, mašīnmācīšanos, uzņēmumi var ieviest krāpšanas atklāšanu. To var izmantot, piemēram, e-komercijas nozarē, lai identificētu un novērstu krāpšanas mēģinājumus tiešsaistes pasūtījumos.
10. Robotikas risinājumu izstrāde:
Uzņēmumi var izmantot AI metodes, piemēram, mašīnmācīšanos, lai izstrādātu robotikas risinājumus. Tos var izmantot, piemēram, ražošanas nozarē, lai automatizētu un optimizētu darba procesus.
Inženiertehniskā palīdzība:
- Visaptverošs ceļvedis: https: //github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
- E-grāmata par šo tēmu: https: //prompt.mba
- Udemy kursi: https: //www.udemy.com/course/chat-gpt/
- Mācīties Prompting: https: //learnprompting.org/
- Pārskats par pamudinājumiem: https: //prompts.chat
ChatGTP:
- Pamudinājumu kolekcija: https: //github.com/f/awesome-chatgpt-prompts/
- Iedvesmojoši piemēri: https: //mpost.io/100-best-chatgpt-prompts-to-unleash-ais-potential/
Ceļojuma vidū:
- Mākslas stili: https: //medium.com/mlearning-ai/32-art-styles-on-midjourney-v4-you-must-try-e1844e75daf3
- Padziļināti pamudinājumi: https: //medium.com/mlearning-ai/an-advanced-guide-to-writing-prompts-for-midjourney-text-to-image-aa12a1e33b6
Mūsu AI piedāvājums
Ietekme uz nākotnes darba pasauli
Prompt inženierija un mākslīgais intelekts kopumā būtiski mainīs uzņēmumu darbības veidu. Mēs varam sagaidīt, ka daudzi manuāli un atkārtojošies uzdevumi tiks automatizēti, parādīsies jaunas profesijas un darba profili, darba plūsmas kļūs efektīvākas, uzlabosies mijiedarbība ar klientiem un palielināsies uzņēmuma rentabilitāte. Lai tiktu galā ar šīm pārmaiņām, uzņēmumiem ir jānodrošina, ka to darbinieki spēj rīkoties un strādāt ar mākslīgā intelekta modeļiem.
Būtisks elements ir ātra inženierija
Bioloģijā parādīšanās ir neticama īpašība, kad daļas, kas mijiedarbības dēļ apvienojas, uzrāda jaunu uzvedību (ko sauc par parādīšanos), ko nevar novērot mazākā mērogā.
Vēl neticamāk ir tas, ka, lai gan mazāka mēroga versija šķiet līdzīga lielāka mēroga versijai , tas, ka lielāka mēroga versiju veido vairāk daļu un mijiedarbības, galu galā parāda pilnīgi atšķirīgu uzvedību.
Un nav iespējams paredzēt, kā tas varētu izskatīties vai izskatīsies.
Tas ir mērogošanas skaistums (labā vai sliktā nozīmē)!
Pašreizējās mākslīgā intelekta revolūcijas visaizraujošākais aspekts ir mērogā izvērstu mašīnmācīšanās modeļu jaunu funkciju parādīšanās.
Un tas viss sākās, kad kļuva iespējams šos mākslīgā intelekta modeļus apmācīt bez uzraudzības. Neuzraudzīta mācīšanās patiešām bija viens no šīs mākslīgā intelekta revolūcijas galvenajiem principiem, un tas arī bija risinājums mākslīgā intelekta sasniegumiem pēdējos gados.
Pirms 2017. gada lielākā daļa mākslīgā intelekta sistēmu strādāja ar uzraudzītu mācīšanos. Tā izmantoja nelielas, strukturētas datu kopas, kuras varēja izmantot mašīnmācīšanās modeļu apmācībai ļoti ierobežotiem uzdevumiem.
Pēc 2017. gada, kad tika ieviesta jauna arhitektūra ar nosaukumu Transformer, situācija sāka mainīties.
Šo jauno arhitektūru varēja izmantot ar neuzraudzītu mašīnmācīšanās pieeju. Mašīnmācīšanās modeli varēja iepriekš apmācīt ļoti lielā, nestrukturētā datu kopā ar ļoti vienkāršu mērķa funkciju: Teksta-teksta prognozēšana.
Aizraujoši, ka, lai iemācītos veikt teksta-teksta prognozēšanu (kas var šķist ļoti vienkāršs uzdevums), mašīnmācīšanās modelis sāka apgūt vairākus modeļus un heiristikas ap datiem, uz kuriem tas tika apmācīts.
Tas ļāva mašīnmācīšanās modelim apgūt dažādus uzdevumus.
Lielais valodas modelis sāka no datiem atvasināt modeļus un atkārtoti izmantot tos, veicot jaunus uzdevumus, nevis mēģināt veikt tikai vienu uzdevumu.
Tā bija fundamentāla revolūcija. Otra revolūcija, kas radās ar GPT-3, bija iespēja iniciēt šos modeļus.
Īsāk sakot, tas ļāva šiem modeļiem tālāk apgūt lietotāja kontekstu, izmantojot dabiskās valodas mācīšanos. Tas var būtiski mainīt modeļa rezultātus.
Arī šis otrs aspekts radās tāpēc, ka neviens to nebija skaidri pieprasījis. Šādā veidā mēs ieguvām uz kontekstu balstītu uzvedinošu mācīšanos kā pašreizējo mašīnmācīšanās modeļu pamatīpašību.
Viens no pašreizējās mākslīgā intelekta paradigmas galvenajiem elementiem ir ātra inženierija.
Viens no interesantākajiem pamudinājumu inženierijas aspektiem ir tas, ka Transformatora arhitektūras mērogojamība, lai apmācītu lielus valodas modeļus, ir izrādījusies jauna iezīme.
Tāpat kā pieprasījumi, ko jūs izsakāt, var atkāpties, veids, kā jūs izsakāt to, ko vēlaties, lai mašīna dara, var būtiski mainīt to, kas iznāk.
Un kas ir pats interesantākais?
Promptēšana nebija mākslīgā intelekta jomas ekspertu izstrādāta funkcija. Tā bija funkcija, kas tika radīta. Īsāk sakot, izstrādājot šos milzīgos mašīnmācīšanās modeļus, pamudināšana kļuva par veidu, kā likt mašīnai darīt to, ko jūs tai lūdzāt.
Šo funkciju neviens nelūdza, tā vienkārši radās!
Mākslīgā intelekta (AI) vēsturē AI ir attīstījies un homogenizējies. Līdz ar mašīnmācīšanās ieviešanu no piemēriem tiek automātiski secināts, kā veikt uzdevumu. Dziļā mācīšanās tiek izmantota, lai izstrādātu augsta līmeņa funkcijas, ko izmanto prognozēšanai, un bāzes modeļi tiek izmantoti, lai izstrādātu vēl progresīvākas funkcijas, piemēram, kontekstuālo mācīšanos. Tajā pašā laikā mašīnmācīšanās viendabīgi izmanto mācīšanās algoritmus (piemēram, loģistisko regresiju). Dziļā mācīšanās homogenizē modeļu arhitektūras (piemēram, konvolūcijas neironu tīkli), bet bāzes modeļi homogenizē pašu modeli (piemēram, GPT-3).
Prompt inženierija ir process, ko izmanto mākslīgajā intelektā. Tas ietver viena vai vairāku uzdevumu pārveidošanu uz pamudinājumiem balstītā datu kopā, kas atspoguļo valodas modeli, kurš pēc tam tiek apmācīts mācīties.
Atjauninājums: 05.10.2023: Ievads: Kas ir Prompt Engineering un kāpēc tas ir svarīgi?
Prompt inženierija nav tikai tehnisks termins mākslīgā intelekta (AI) pasaulē; tā ir mākslas forma, kas ļauj mums pilnībā izmantot ģeneratīvo AI tehnoloģiju potenciālu. Šajā rokasgrāmatā mēs aplūkojam, kā jūs varat izmantot prompt engineering, lai ikdienas darbā sasniegtu efektīvākus un kvalitatīvākus rezultātus.
Galvenie vēstījumi
- Impulsu inženierija kā veids, kā optimizēt ģeneratīvo AI.
- Pielietojamība dažādās nozarēs, piemēram, mārketingā un datu analīzē.
- Lielāka ģenerētā satura efektivitāte un kvalitāte.
Stimulēšanas inženierijas process: pamatīga pieeja
Impulsu inženierijas mehānisms
Sūdu inženierijas process ļauj formulēt norādījumus jeb "pamudinājumus" tā, lai tie radītu vēlamos rezultātus no mākslīgā intelekta tehnoloģijas. Atšķirībā no tradicionālajām metodēm, kas bieži rada nejaušus rezultātus, Prompt engineering nodrošina sistemātisku pieeju, lai iegūtu precīzas un noderīgas atbildes.
Lego būvēšanas analoģija: izpratne caur darbību
Labākās analoģijas bieži vien ir visvienkāršākās. Domājiet par Prompt Engineering kā par būvniecību ar Lego komplektu. Tā ir par atsevišķu "celtniecības klucīšu" kombinēšanu pamudinājumu veidā, lai izveidotu noderīgu, pilnīgu attēlu. Jo labāk ir apvienoti pamācības elementi, jo iespaidīgāks ir galarezultāts.
Svarīgi punkti
- Sistemātiska pieeja precīziem rezultātiem.
- Līdzība ar Lego būvniecību: atsevišķu elementu salikšana kopā, lai iegūtu pabeigtu rezultātu.
Septiņi pamati efektīvai tūlītējai inženierijai
Mērķorientācija, skaidrība un konteksts
Viens no pirmajiem soļiem ātrās reaģēšanas inženierijā ir skaidri definēt mērķus. Ko mēs vēlamies sasniegt? Skaidra izpratne par mērķiem ļauj mērķtiecīgi izmantot mākslīgā intelekta rīkus, piemēram, ChatGPT teksta ģenerēšanai vai Midjourney attēlu pārvēršanai tekstā.
Lingvistiskās nianses: Garums, tonis un stils
Valodas izpratne ir ļoti svarīga ātrās saziņas inženierijā. Izvēloties pareizos vārdus, toni un stilu, var ievērojami uzlabot ģenerētā satura kvalitāti. Jums vajadzētu iepazīties ar dažādiem stiliem un rakstītājiem, kas ieviesti mākslīgā intelekta rīkos.
Galvenie punkti
- Skaidra mērķa nozīme.
- Lingvistisko elementu nozīme pamudinājuma izveidē.
Iteratīva uzlabošana, izmantojot turpmākus pamudinājumus
Nepārtraukta uzlabošana kā panākumu atslēga
Turpmāki pamudinājumi ir progresīva pamudinājumu izstrādes metode. Tie ļauj mums iteratīvi uzlabot un pilnveidot mākslīgā intelekta radīto saturu. Šī metode nodrošina labāku kontroli un rezultātu paredzamību.
Labākā prakse, kā izmantot "Follow-Up Prompts" ieteikumus
Ir vairākas labākās prakses, kā efektīvi izmantot Follow-Up Prompts. Tās ietver gan konteksta sašaurināšanu, gan precīzu vēlamā rezultāta norādīšanu.
Galvenie punkti
- Uzraudzības ieteikumu nozīme kvalitātes uzlabošanā.
- Labākā prakse, kā efektīvi izmantot turpmākos ieteikumus.
Secinājums: pamudinājumu inženierzinātnes spēks jūsu efektivitātei
Uzaicinājumu inženierija ir kas vairāk nekā tikai rīks; tā ir prasme, ko ikviens var apgūt, lai pilnībā izmantotu mākslīgā intelekta potenciālu dažādās jomās. Izmantojot sistemātisku pieeju un nepārtrauktu pilnveidošanu, jūs varat ievērojami uzlabot sava darba kvalitāti un efektivitāti.
Galvenie punkti
- Progresīvā inženierija kā būtiska prasme, lai maksimāli palielinātu efektivitāti.
- Sistemātiskas un iteratīvas metodes nepārtrauktai uzlabošanai.
Mēs ceram, ka šis visaptverošais ceļvedis sniegs jums vērtīgu ieskatu straujās inženierijas pasaulē un mudinās jūs izmantot šīs spēcīgās metodes savā ikdienas darbā.
Pakalpojumi un Kā mēs varam jums palīdzēt?
BIEŽĀK UZDOTIE JAUTĀJUMI
Dažādas nozares var gūt labumu no ātrās inženierijas sasniegumiem, jo īpaši tās, kurās lēmumu pieņemšana un automatizācija balstās uz datiem. Piemēram, finanšu nozarē ātrā inženierija var izmantot uzlabotas mākslīgā intelekta sistēmas krāpšanas novēršanai, klientu apkalpošanai un riska analīzei. Veselības aprūpes nozarē uzlabotas mākslīgā intelekta sistēmas var palīdzēt diagnostikas atbalsta, pacientu iesaistīšanas un veselības datu pārvaldības jomā. Arī loģistikas nozare var gūt labumu, izmantojot AI sistēmas, kas optimizētas ar ātrās inženierijas palīdzību, maršrutu plānošanai, noliktavu pārvaldībai un pieprasījuma prognozēšanai3.
Lai sāktu karjeru ātrās reaģēšanas inženierijas jomā, parasti ir nepieciešama laba priekšzināšanas datorzinātnēs, mašīnmācīšanās un/vai dabiskās valodas apstrādē. Labs sākumpunkts var būt bakalaura vai maģistra grāds attiecīgajā jomā. Turklāt būtiska ir praktiskā pieredze ar attiecīgajiem rīkiem un tehnoloģijām. Pastāv arī īpaši kursi un sertifikāti mašīnmācīšanās un NLP jomā, kas var palīdzēt apgūt un pierādīt nepieciešamās prasmes.
Līdz ar mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās sasniegumiem attīstās arī ātrās reaģēšanas inženierija. Jaunu tehnoloģiju un metožu, piemēram, progresīvu NLP metožu, ieviešana var uzlabot uzvedinošās inženierijas stratēģiju efektivitāti un radīt jaunas inovatīvu lietojumu iespējas. Turklāt mākslīgā intelekta tehnoloģiju attīstība ļauj efektīvāk analizēt un apstrādāt datus, kas savukārt uzlabo spēju izstrādāt un optimizēt efektīvus pamudinājumus.
Secinājums
Svarīga pieeja, lai efektīvāk un lietderīgāk ieviestu mākslīgā intelekta modeļus, ir ātrāka inženierija. Izmantojot tūlītēju inženieriju, uzņēmumi var nodrošināt, ka to AI modeļi ir pielāgoti konkrētām prasībām un darbojas efektīvi.
Mākslīgā intelekta modeļu ieviešana mainīs darba pasauli: Daudzi manuāli veicami un atkārtojošies uzdevumi tiks automatizēti, un mainīsies uzņēmumu darba veids. Lai izmantotu mākslīgā intelekta priekšrocības un sagatavotos izmaiņām darba pasaulē, uzņēmumiem ir jāīsteno visaptveroša pārmaiņu pārvaldības stratēģija, kas nodrošina, ka visas ieinteresētās personas ir sagatavotas pārmaiņām.
