Mitä on nopea suunnittelu? Selitys esimerkein

Ei ole mikään salaisuus, että generatiivisen tekoälyn kaltaisen räjähdysmäisen kasvun on määrä tehdä joistakin työpaikoista vanhentuneita; Se luo kuitenkin myös uusia työpaikkoja. Yksi tällainen uusi jännittävä rooli, joka on vähitellen noussut vauhtiin, on "nopea suunnittelu".

Nopea suunnittelu on prosessi, jossa jalostetaan vuorovaikutusta tekoälyjärjestelmien, kuten ChatGPT:n, kanssa optimaalisten vastausten tuottamiseksi. Nopea insinööri laatii oikean kysymyksen tai komennon, joka ohjaa tekoälyä antamaan tarkimman ja hyödyllisimmän vastauksen.

Tässä artikkelissa tutkimme nopean suunnittelun kiehtovaa maailmaa. Keskustelemme nopean suunnittelun prosessista, korostamme sen todellisia sovelluksia ja vaikutuksia sekä tutkimme joitakin sen haasteita ja rajoituksia.

Mennään asiaan!

Sisällysluettelo

• Mitä on nopea suunnittelu?
• Mikä on nopea suunnitteluprosessi?
• Mitä nopea insinööri tekee?
  • Esimerkki 1: Asiakastuen chatbot
  • Esimerkki 2: AI-avusteisen sisällön luominen
  • Esimerkki 3: AI tieteellisessä tutkimuksessa
• Edellyttääkö nopea suunnittelu koodausta?
• Kuinka sinusta tulee nopea insinööri?
• Kuinka ansaita rahaa nopealla suunnittelulla?
• Lopulliset ajatukset

Mitä on nopea suunnittelu?

Jos kiinnität huomiota tekoälyä koskeviin uutisiin , törmäät usein termiin "nopea suunnittelu". Mutta mitä tämä tarkalleen ottaen tarkoittaa?

Yksinkertaisesti sanottuna nopea suunnittelu on käytäntöä luoda tehokkaita kyselyitä tai syötteitä – joita kutsutaan kehotteiksi – ohjaamaan tekoälyn kielimallia luomaan haluttuja vastauksia.

Suuret kielimallit, kuten ovat erittäin edistyneitä keskustelukumppaneita, jotka käyttävät luonnollisen kielen prosessointia ymmärtääkseen ja luodakseen ihmisen kaltaista tekstiä; He kuitenkin luottavat kehotteisiin aloittaakseen keskustelun. Tapa, jolla muotoilet kysymyksen tai komennon, vaikuttaa merkittävästi saamaasi vastaukseen.

Otetaan esimerkiksi skenaario, jossa pyrit tuntemaan Ranskan pääkaupungin kielimallin avulla. Jos annat epämääräisen syötteen, kuten "Ranska", tekoälymalli ei ehkä ymmärrä, mitä tietoja etsit.

Se voi palauttaa erilaisia ​​tuloksia, kuten tietoja Ranskan maantiedosta, historiasta tai taloudesta.

Jos kuitenkin räätälöit kehotteen tarkemmaksi, kuten "Mikä on Ranskan pääkaupunki?", malli antaa sinulle todennäköisesti tarkan tarvitsemasi vastauksen: "Pariisi".

Nopea suunnittelu ei rajoitu yksinkertaisiin tiedonhakukyselyihin. Se koskee monenlaisia ​​sovelluksia luovan sisällön tuottamisesta ja henkilökohtaisten suositusten antamisesta asiakaspalvelun automatisoimiseen ja tieteellisen tutkimuksen avustamiseen.

Näissä monimutkaisemmissa tilanteissa nopea suunnittelu vaatii kontekstin lisäämistä, muotoilun hienosäätöä tai kokeilua muiden tekijöiden kanssa, jotka voivat vaikuttaa mallin tuottoon.

Nopean suunnittelun merkitys on vahvistunut tehokkaampien kielimallien myötä. Nämä mallit luovat vastauksia koulutustietojensa ja niille annettujen erityisten kehotteiden perusteella, mikä tarkoittaa, että kehotteiden laatiminen on ratkaisevan tärkeää niiden täyden potentiaalin hyödyntämiseksi.

Se on taidetta ja tiedettä, joka yhdistää kielelliset vivahteet tekniseen ymmärrykseen, ja siitä on tulossa olennainen taito, kun syvennämme vuorovaikutusta tekoälyjärjestelmien kanssa.

Seuraavassa osiossa tarkastelemme, miltä nopea suunnitteluprosessi näyttää.

Mikä on nopea suunnitteluprosessi?

Sukeltaessaan nopean suunnittelun maailmaan voi ihmetellä, miltä prosessi todellisuudessa näyttää.

Vaikka kysymysten tai lausuntojen muotoileminen tekoälymallille saattaa tuntua yksinkertaiselta tehtävältä, todellisuuteen liittyy hyvin jäsennelty, iteratiivinen prosessi.

Puretaan se ja tutkitaan joitain konkreettisia esimerkkejä saadaksemme paremman käsityksen prosessista.

1. Tavoitteen määrittäminen : Ensimmäinen askel tekoälyn suunnitteluprosessissa on selkeän tavoitteen asettaminen. Mitä haluat tekoälyn tuottavan? Jos olet sisällöntuottaja ja etsit blogiideoita uusiutuvasta energiasta, tavoitteesi saattaa olla, että tekoäly luo luettelon mahdollisista blogien otsikoista tai aiheista.

2. Alkukehotteen laatiminen : Kun tavoite mielessä, on aika laatia ensimmäinen kehote. Tämä voi olla kysymyksen, käskyn tai jopa skenaarion muodossa tavoitteesta riippuen. Edellisen esimerkin mukaisesti ensimmäinen kehote voisi olla "Ehdota viittä blogiviestin aihetta uusiutuvasta energiasta."

3. Kehotteen testaus : Alkukehote syötetään sitten kielimalliin ja vastaus analysoidaan. Täällä malli saattaa luoda luettelon yleisistä uusiutuvan energian aiheista. Vaikka nämä saattavat olla merkityksellisiä, niistä saattaa puuttua toivomaasi ainutlaatuinen kuvakulma tai spesifisyys.

4. Vastauksen analysointi : Tämä vaihe sisältää tekoälyn tuottaman tulosteen huolellisen tarkistamisen. Onko se linjassa tavoitteesi kanssa? Jos se ei täysin vastaa odotuksiasi, merkitse muistiin alueet, joissa se jäi alle. Blogiaiheiden luontiesimerkissämme saatat huomata, että aiheet ovat puutteellisia tai ovat liian yleisiä.

5. Kehotteen tarkentaminen : Testauksesta ja analysoinnista saatujen oivallusten perusteella on aika tarkistaa kehote. Tämä voi sisältää sen tarkentamisen, kontekstin lisäämisen tai sanamuodon muuttamisen. Voit esimerkiksi tarkentaa aloituskehotetta seuraavasti: "Ehdota viittä blogiaihetta, jotka keskittyvät uusiutuvan energian alan innovatiivisiin ratkaisuihin."

6. Prosessin iterointi : Testaus-, analysointi- ja tarkennusvaiheita toistetaan, kunnes olet varma, että kehote ohjaa mallia johdonmukaisesti kohti halutun vastauksen luomista. Blogiaiheiden luontiesimerkissä tämä saattaa sisältää useita iteraatioita, kunnes malli ehdottaa aiheita, jotka ovat ainutlaatuisia, erityisiä ja tarpeidesi mukaisia.

7. Toteutus : Kun kehote tuottaa johdonmukaisesti halutut tulokset, se on valmis käytettäväksi tosimaailman sovelluksissa, olipa kyseessä sitten chatbot-keskustelu, tekoälypohjainen tutkimustyökalu, sisällöntuottaja tai mikä tahansa muu sovellus.

Nopea suunnittelu on kiehtova sekoitus analyyttistä ajattelua, luovuutta ja teknistä taitoa. Kyse ei ole vain kysymysten esittämisestä – se on oppimista kysymään oikeita kysymyksiä oikealla tavalla, jotta saadaan hyödyllisimpiä vastauksia.

Jatkaessamme kielimallien ymmärryksemme parantamista ja edistyneempien nopean suunnittelun tekniikoiden kehittämistä mahdollisuudet siihen, mitä voimme saavuttaa tekoälyllä, ovat käytännössä rajattomat.

Tässä mielessä katsotaanpa joitain projekteja, joiden parissa insinöörit työskentelevät seuraavassa osiossa.

Mitä nopea insinööri tekee?

Mitä nopea insinööri sitten tarkalleen tekee?

Pohjimmiltaan nopea insinööri hyödyntää tietämystään tekoälystä ja kielimalleista luodakseen tehokkaita kehotteita, jotka ohjaavat tekoälyjärjestelmiä luomaan haluttuja vastauksia.

Käydään läpi muutamia esimerkkejä siitä, kuinka nopea insinööri toimii eri skenaarioissa:

Esimerkki 1: Asiakastuen chatbot

Kuvittele yritys, joka haluaa ottaa käyttöön chatbotin käsitelläkseen yleisiä asiakkaiden kyselyitä. Pikainsinööri pyrkii suunnittelemaan kehotteita, jotka voivat poimia asiakkailta tarvittavat tiedot auttamaan heitä paremmin.

Jos asiakas esimerkiksi ilmoittaa: "En voi kirjautua sisään", kehotusinsinööri saattaa suunnitella chatbotin vastaamaan seuraavasti: "Ikävä kuulla, että sinulla on ongelmia. Saatko virheilmoituksia yrittäessäsi kirjautua sisään?" Tämä kehote on suunniteltu poimimaan tarkempia tietoja ongelman ratkaisemiseksi.

Esimerkki 2: AI-avusteisen sisällön luominen

Toisessa skenaariossa oletetaan, että kirjoittaja käyttää tekoälytyökalua sisältöideoiden luomiseen. Huonosti suunniteltu kehote, kuten "ideat", tuottaisi joukon toisiinsa liittymättömiä aiheita.

Nopea insinööri laatisi tarkemman kehotteen, kuten "Luo viisi blogiaiheideaa, jotka liittyvät kestävään muotitrendeihin vuonna 2023". Tämä kehote tuottaa todennäköisemmin kohdistettuja tuloksia, joita kirjoittaja tarvitsee.

Esimerkki 3: AI tieteellisessä tutkimuksessa

Harkitse tutkijaa, joka käyttää tekoälyä analysoimaan valtavan määrän dataa ja luomaan hypoteeseja. Tutkija saattaa aluksi kehottaa mallia sanomalla "Analysoi tiedot". Mutta tämä epämääräinen kehote voi johtaa keskittämättömään analyysiin.

Kehotusinsinööri auttaisi sen sijaan tarkentamaan kehotetta tarkemmaksi, kuten "Analysoi tiedot tunnistaakseen mahdolliset korrelaatiot muuttujan A ja muuttujan B välillä."

Keskeinen osa kehotteen insinöörin roolia on iteratiivinen prosessi, jossa kehotteita testataan ja jalostetaan mallin vastausten perusteella. Tämä vaatii usein useita säätöjaksoja ohjatakseen tekoälyjärjestelmää luomaan parhaan mahdollisen vasteen.

Yhteenvetona voidaan todeta, että nopea insinööri yhdistää teknisen ymmärryksen kielelliseen hienostuneisuuteen muokatakseen vuorovaikutustamme tekoälyn kanssa.

He ovat olennainen osa tiimiä, joka pyrkii hyödyntämään tekoälyn kielimallien tehoa, ja heidän työnsä on keskeistä tehtäessä näistä monimutkaisista työkaluista saatavia, hyödyllisiä ja tehokkaita erilaisissa sovelluksissa.

Edellyttääkö nopea suunnittelu koodausta?

Yleinen kysymys nopeasta suunnittelusta on, vaatiiko se koodaustaitoja. Lyhyt vastaus on: ei välttämättä, mutta se voi auttaa .

Pohjimmiltaan nopea suunnittelu on enemmän kielimallien toiminnan ymmärtämistä ja tehokkaiden kehotteiden luomista, jotka ohjaavat heitä kohti tiettyä tulosta.

Vaikka sinulla ei tarvitse olla tietojenkäsittelytieteen tutkintoa tai olla koneoppimisen insinööri, työ edellyttää vankkaa käsitystä kielen periaatteista, kykyä ajatella analyyttisesti ja luovasti sekä ymmärrystäsi tekoälymalleista ja tekoälyjärjestelmistä. kanssa työskentelen.

Ohjelmoinnin tuntemus voi kuitenkin olla hyödyllistä, erityisesti teknisemmässä tai edistyneemmässä nopean suunnittelun sovelluksissa.

Esimerkiksi, kun työskentelet kielimallien, kuten GPT-4:n , kanssa , olet yleensä vuorovaikutuksessa niiden kanssa API:n kautta, ja sen kriittinen osa on koodin kirjoittaminen.

Lisäksi, jos haluat toteuttaa monimutkaisempia kehotusstrategioita, kuten dynaamisesti säädettäviä kehotteita mallin aiempien vastausten tai käyttäjän syötteiden perusteella, tekninen tausta on välttämätön.

Lisäksi, jos olet kiinnostunut käyttämään vahvistusoppimista hienosäätämään kielimallia vastaamaan paremmin tietyntyyppisiin kehotteisiin monimutkaisempia tehtäviä varten, tämä edellyttää myös koodaustaitoja sekä syvällisempää koneoppimisen periaatteiden ymmärtämistä.

Yhteenvetona voidaan todeta, että vaikka voit aloittaa nopean suunnittelun ilman koodaustaitoja, ohjelmoinnin osaaminen voi avata enemmän mahdollisuuksia ja antaa sinun osallistua alan kanssa syvemmällä tasolla.

Hyvä uutinen on, että koodaamisesta kiinnostuneille on tarjolla paljon ohjelmia, joista monet ovat vapaasti saatavilla verkossa.

Kuinka sinusta tulee nopea insinööri?

Kun otetaan huomioon nopean suunnittelun kasvava merkitys tekoälyn maailmassa, ei ole yllätys, että monet ihmiset ovat kiinnostuneita jatkamaan sitä urana tai integroimaan sen olemassa oleviin tehtäviinsä. Mutta miten sinusta tulee nopea insinööri?

Tässä on joitain ohjeita ammattimaisista insinööreistä:

1. Tutustu tekoälyyn ja koneoppimiseen : Tekoälyn ja koneoppimisen perusperiaatteiden ymmärtäminen on välttämätöntä kaikille, jotka harkitsevat nopeaa insinöörityötä. Saatavilla on monia verkkokursseja ja -resursseja, jotka voivat tarjota vankan perustan näille aloille.

2. Opi kielimalleista : Koska nopea suunnittelu on ensisijaisesti vuorovaikutusta kielimallien kanssa, näiden mallien syvällinen ymmärtäminen on ratkaisevan tärkeää. Opi erilaisista tekoälyjärjestelmistä ja tekoälymalleista, kuten BERT, GPT-3, GPT-4 ja muista, ja ymmärrä, miten heitä koulutetaan ja miten ne tuottavat vastauksia.

3. Kokeile suuria kielimalleja : Käytännön kokemus on yksi parhaista tavoista oppia, jos olet kiinnostunut nopeista insinööritöistä. Monet tekoälytutkimusorganisaatiot, mukaan lukien OpenAI, tarjoavat sovellusliittymiä, joiden avulla voit olla vuorovaikutuksessa heidän kielimalliensa kanssa. Kokeile luoda erilaisia ​​kehotteita ja tarkkaile, kuinka malli reagoi.

4. Ymmärrä kehotustekniikat : Kun kokeilet kieli- ja koneoppimismalleja, alat huomata malleja, kuinka ne reagoivat erilaisiin kehotteisiin. Tutki ja opi erilaisista kehotustekniikoista saadaksesi paremman käsityksen siitä, kuinka mallin tulosta ohjataan tehokkaasti.

5. Omistaa vahvat kielitaidot tai kehittää niitä : Hyvällä insinöörillä on oltava vahva kielitaito ja kyettävä ajattelemaan luovasti ja analyyttisesti siitä, kuinka erilaiset kehotukset voivat vaikuttaa mallin reaktioihin.

6. Opi koodaamaan (valinnainen, mutta suositeltavaa) : Vaikka koodaustaidot eivät ole ehdottoman välttämättömiä, ne voivat parantaa huomattavasti valmiuksiasi nopeana insinöörinä. Ohjelmointikielen, kuten Pythonin, jota käytetään yleisesti tekoälyssä ja koneoppimisessa, oppiminen voi olla erityisen hyödyllistä.

7. Pysy ajan tasalla : AI-ala kehittyy nopeasti, ja uusia tekniikoita ja malleja kehitetään jatkuvasti. Pysy ajan tasalla uusimmasta tutkimuksesta ja kehityksestä varmistaaksesi, että taitosi pysyvät ajan tasalla.

8. Hanki kokemusta : Lopuksi paras tapa päästä nopeaan suunnitteluun on kokemuksen kautta. Työskenteletpä sitten omissa projekteissasi, yhteistyössä muiden kanssa tai työtehtävissä, joihin liittyy nopeaa suunnittelua, jatkuva harjoittelu on avainasemassa.

Nopeaksi insinööriksi tuleminen on enemmän matkaa kuin määränpää. Se sisältää jatkuvaa oppimista ja harjoittelua, mutta niille, joita kiehtovat kielen, luovuuden ja tekoälyn risteys, se voi olla palkitseva ja tyydyttävä polku.

Kuinka ansaita rahaa nopealla suunnittelulla?

Tekoälyn tunkeutuessa elämäämme kaikilla osa-alueilla, nopean suunnittelun roolista on tullut entistä tärkeämpi ja tuottoisampi. Mutta kuinka ansaita rahaa tällä nousevalla alalla? Tässä on joitain mahdollisia tapoja ansaita rahaa ripeästi insinööritaitosi.

1. Kokopäivätyö : Koska tekoälyn kielimalleista tulee olennainen osa yhä useampia yrityksiä ja palveluita, monet yritykset palkkaavat kokopäiväisiä insinöörejä auttamaan tekoälyvuorovaikutuksensa hiomisessa. Näitä rooleja löytyy useilta eri toimialoilta teknologiayrityksistä ja tekoälyn startupeista suurempiin yrityksiin, jotka integroivat tekoälyä palveluihinsa. Pidä silmällä tekoälyn, koneoppimisen ja datatieteen työpaikkailmoituksia löytääksesi nämä mahdollisuudet.

2. Freelancerina : Jos haluat joustavamman työjärjestelyn, freelancerina toimiminen nopeana insinöörinä voisi olla erinomainen vaihtoehto. Monet yritykset vaativat tekoälyn optimointia, mutta niillä ei ole tarvetta tai resursseja kokopäiväiselle työntekijälle. Voit tarjota palveluitasi freelance-alustoilla, kuten Upwork tai PromptBase, tai luoda oman verkkosivustosi houkutellaksesi asiakkaita.

3. Konsultointi : Jos olet rakentanut vahvan maineen ja sinulla on laaja kokemus nopeasta suunnittelusta, voit harkita konsultointipalvelujen tarjoamista. Monet organisaatiot ovat vasta alkamassa tutkia tekoälysovelluksia ja arvostavat asiantuntijoiden neuvoja tehokkaaseen vuorovaikutukseen tekoälymallien kanssa.

4. Koulutus : Nousevana alana nopean tekniikan koulutukselle on kasvava kysyntä. Voit luoda verkkokurssin, tarjota henkilökohtaisia ​​koulutustilaisuuksia tai jopa kirjoittaa aiheesta kirjan.

5. Tekoälysisällön luominen : Nopeat insinöörit voivat myös ansaita rahaa käyttämällä taitojaan tekoälyn luoman sisällön luomiseen. Tämä saattaa sisältää tekoälyn luomien artikkeleiden, kirjojen tai muun sellaisen sisällön kirjoittamista, jota voidaan myydä tai käyttää markkinointiin.

6. Tekoälytyökalujen rakentaminen ja myynti : Jos sinulla on tekniset taidot ja sinulla on kokemusta ohjelmointikielistä, voit rakentaa tekoälytyökaluja, jotka hyödyntävät tehokasta nopeaa suunnittelua. Nämä työkalut voitaisiin sitten myydä yrityksille tai yksityishenkilöille.

Kuten millä tahansa alalla, kykysi ansaita rahaa nopeana insinöörinä riippuu useista tekijöistä, kuten asiantuntemuksen tasosta, mainestasi ja palvelujesi kysynnästä markkinoilla.

Se on myös nopeasti kehittyvä ala, joten pysyminen ajan tasalla uusimmista tekoälyn ja koneoppimisen kehityksestä on menestyksen kannalta välttämätöntä.

Oikeilla taidoilla ja ennakoivalla lähestymistavalla mahdollisuuksilla ei ole rajaa nopean suunnittelun jännittävässä maailmassa!

Lopulliset ajatukset

Kuten olemme tutkineet tässä oppaassa, nopea suunnittelu on kielen, teknologian ja luovuuden jännittävässä risteyksessä.

Tästä nousevasta kentästä on tulossa olennainen hammaspyörä tekoälykoneistossa, mikä auttaa meitä kommunikoimaan tehokkaammin tekoälyn kanssa ja tekee näistä tehokkaista työkaluista helpommin saavutettavia ja käytännöllisempiä.

Vaikka nopean suunnittelun ytimessä onkin tekoälyn kieli- ja koneoppimismallien ohjaamiseen tarvittavien syötteiden luominen, se on paljon muutakin kuin kysymysten esittämistä tai komentojen antamista. Kyse on sen ymmärtämisestä, kuinka nämä mallit vastaavat erilaisiin kehotteisiin, sekä toistamalla ja tarkentamalla näitä kehotteita mallin tulosten mukauttamiseksi tavoitteidemme kanssa.

Nopea suunnittelu löytää jo sovelluksia useilta aloilta – sisällöntuotannosta asiakaspalveluun, data-analyysistä koulutukseen. Tekoälyn kehittyessä ja kypsyessä on todennäköistä, että nopean suunnittelun merkitys ja vaikutus vain kasvaa.

Olitpa tekoälyharrastaja, kehittäjä, sisällöntuottaja tai vain utelias teknologian tulevaisuudesta, nopean suunnittelun ymmärtäminen voi antaa sinulle arvokkaan taidon!

Jos haluat oppia lisää siitä, kuinka ChatGPT ja generatiivinen tekoäly muuttavat maailmaa, katso alla oleva video: