Nem titok, hogy az olyan generatív mesterséges intelligencia robbanásszerű térnyerése, mint a generatív mesterséges intelligencia, bizonyos munkákat elavulttá tesz; ugyanakkor ez néhány új munkahelyet is teremt. Az egyik ilyen új izgalmas szerep, amely lassan lendületet kapott, a „prompt engineering”.
Az azonnali tervezés az AI rendszerekkel, például a ChatGPT-vel való interakciók finomításának folyamata az optimális válaszok elérése érdekében. A gyors mérnök elkészíti a megfelelő kérdést vagy parancsot, amely a mesterséges intelligencia számára a legpontosabb és leghasznosabb válasz megadásához vezeti.
Ebben a cikkben az azonnali tervezés lenyűgöző világát fedezzük fel. Megvitatjuk az azonnali tervezés folyamatát, kiemeljük valós alkalmazásait és hatásait, valamint megvizsgálunk néhány kihívást és korlátot.
Menjünk bele!
Tartalomjegyzék
Mi az a Prompt Engineering?
Ha figyelmet szentel a mesterséges intelligenciával kapcsolatos híreknek , akkor gyakran találkozik a „prompt engineering” kifejezéssel. De mit is jelent ez pontosan?
Egyszerűen fogalmazva, az azonnali tervezés olyan hatékony lekérdezések vagy bemenetek létrehozásának gyakorlata, amelyeket promptoknak neveznek, hogy az AI nyelvi modellt a kívánt válaszok generálása felé irányítsák.
A nagy nyelvi modellek, mint például a nagyon fejlett beszélgetőpartnerek, amelyek természetes nyelvi feldolgozást használnak az emberszerű szöveg megértéséhez és létrehozásához; azonban felszólításokra támaszkodnak a beszélgetés elindításához. A kérdés vagy parancs megfogalmazásának módja jelentős hatással van a kapott válaszra.
Vegyünk például egy olyan forgatókönyvet, amelyben egy nyelvi modell alapján szeretné megismerni Franciaország fővárosát. Ha homályos bevitelt ad meg, például „Franciaország”, akkor előfordulhat, hogy az AI-modell nem érti, milyen konkrét információkat keres.
Különféle eredményeket adhat, például Franciaország földrajzáról, történelméről vagy gazdaságáról szóló információkat.
Ha azonban konkrétabbra szabja az üzenetet, például „Mi Franciaország fővárosa?”, a modell valószínűleg pontosan a kívánt választ fogja adni: „Párizs”.
Az azonnali tervezés nem korlátozódik az egyszerű tényfeltáró lekérdezésekre. Alkalmazások széles skálájára vonatkozik, a kreatív tartalom generálásától és a személyre szabott ajánlások nyújtásáig az ügyfélszolgálat automatizálásáig és a tudományos kutatások segítéséig.
Ezekben a bonyolultabb helyzetekben az azonnali tervezéshez több kontextus hozzáadását, a megfogalmazás finomhangolását vagy más olyan tényezőkkel való kísérletezést kell végezni, amelyek befolyásolhatják a modell kimenetét.
Az azonnali tervezés jelentősége az erősebb nyelvi modellek megjelenésével felerősödött. Ezek a modellek a képzési adataik és a kapott konkrét felszólítás alapján generálnak válaszokat, ami azt jelenti, hogy a felszólítások elkészítése kritikus fontosságú a bennük rejlő lehetőségek teljes kihasználásához.
Ez egy művészet és egy tudomány, amely egyesíti a nyelvi árnyalatokat a technikai megértéssel, és elengedhetetlen készséggé válik, ahogy elmélyítjük az AI-rendszerekkel való interakciónkat.
A következő részben megnézzük, hogyan néz ki az azonnali tervezési folyamat.
Mi az az azonnali tervezési folyamat?
Az azonnali tervezés világában merülve elgondolkodhat az ember, hogyan is néz ki a folyamat valójában.
Bár egyszerű feladatnak tűnhet kérdések vagy állítások megfogalmazása egy AI-modellhez, a valóság egy jól strukturált, iteratív folyamatot foglal magában.
Bontsuk fel, és fedezzünk fel néhány kézzelfogható példát, hogy jobban megértsük a folyamatot.
1. A cél meghatározása : A mesterséges intelligencia azonnali tervezési folyamatának első lépése egy világos cél kitűzése. Mit szeretnél, hogy az AI generáljon? Ha Ön tartalomkészítő, aki blogötleteket keres a megújuló energiával kapcsolatban, akkor az lehet a cél, hogy a mesterséges intelligencia összeállítson egy listát a lehetséges blogcímekről vagy témákról.
2. Kezdő prompt készítése : A célt szem előtt tartva itt az ideje megírni a kezdeti promptot. Ez a céltól függően kérdés, parancs vagy akár forgatókönyv formájában is megjelenhet. Az előző példát követve a kezdeti felszólítás a következő lehet: „Javasljon öt blogbejegyzéstémát a megújuló energiáról”.
3. A prompt tesztelése : A kezdeti prompt ezután bekerül a nyelvi modellbe, és elemzi a választ. Itt a modell létrehozhat egy listát a megújuló energiával kapcsolatos általános témákról. Bár ezek relevánsak lehetnek, hiányozhat belőlük a remélt egyedi szög vagy konkrétság.
4. A válasz elemzése : Ez a lépés magában foglalja az AI által generált kimenet gondos felülvizsgálatát. Ez összhangban van a céloddal? Ha nem felel meg teljesen az elvárásainak, jegyezze fel azokat a területeket, ahol elmaradt. A blogtémák létrehozására vonatkozó példánkban előfordulhat, hogy a témák nem konkrétak, vagy túl általánosak.
5. A prompt finomítása : A tesztelésből és elemzésből nyert betekintések alapján itt az ideje, hogy felülvizsgáljuk a promptot. Ez magában foglalhatja a pontosítást, további kontextus hozzáadását vagy a megfogalmazás megváltoztatását. Finomíthatja például a kezdeti felszólítást a következőképpen: „Javasljon öt blogtémát, amelyek a megújuló energiaágazat innovatív megoldásaira összpontosítanak.”
6. A folyamat iterálása : A tesztelési, elemzési és finomítási lépéseket addig ismételjük, amíg meg nem győződik arról, hogy a felszólítás következetesen a kívánt válasz generálása felé irányítja a modellt. A blogtémagenerálási példában ez több iterációt is magában foglalhat, amíg a modell egyedi, specifikus és az Ön igényeihez igazodó témákat javasol.
7. Megvalósítás : Ha a felszólítás következetesen meghozza a kívánt eredményt, készen áll a valós alkalmazásokban való bevezetésre, legyen szó chatbot-beszélgetésről, AI-alapú kutatóeszközről, tartalomgenerátorról vagy bármilyen más alkalmazásról.
A gyors tervezés az analitikus gondolkodás, a kreativitás és a technikai hozzáértés lenyűgöző keveréke. Ez nem csak a kérdések feltevéséről szól, hanem arról, hogy megtanuljuk a megfelelő kérdéseket a megfelelő módon feltenni, hogy a leghasznosabb válaszokat kapjuk.
Ahogy tovább finomítjuk a nyelvi modellek megértését, és fejlettebb azonnali tervezési technikákat fejlesztünk, gyakorlatilag korlátlanok a lehetőségek arra vonatkozóan, hogy mit érhetünk el az AI-val.
Ezt szem előtt tartva, vessünk egy pillantást néhány olyan projektre, amelyeken a mérnökök a következő részben dolgoznának.
Mit csinál egy azonnali mérnök?
Tehát mit csinál pontosan egy gyors mérnök?
Lényegében egy azonnali mérnök kihasználja az AI és a nyelvi modellek ismeretét, hogy hatékony utasításokat készítsen, amelyek az AI-rendszereket a kívánt válaszok generálása felé irányítják.
Nézzünk meg néhány példát arra, hogyan működik egy gyors mérnök különféle forgatókönyvekben:
1. példa: Ügyfélszolgálati Chatbot
Képzeljen el egy vállalatot, amely chatbotot szeretne bevezetni az ügyfelek gyakori kérdéseinek kezelésére. Az azonnali mérnök azon dolgozik, hogy olyan utasításokat tervezzen, amelyek a szükséges információkat kinyerhetik az ügyfelektől, hogy jobban segítsék őket.
Például, ha egy ügyfél azt állítja, hogy „nem tudok bejelentkezni”, a felszólító mérnök megtervezheti a chatbotot, hogy válaszoljon: „Sajnálattal hallom, hogy problémái vannak. Kap valamilyen hibaüzenetet, amikor megpróbál bejelentkezni?” Ez az üzenet arra szolgál, hogy pontosabb információkat nyerjen ki a probléma megoldása érdekében.
2. példa: AI-asszisztált tartalomgenerálás
Egy másik forgatókönyv szerint tegyük fel, hogy egy író mesterséges intelligencia eszközt használ tartalomötletek generálására. Egy rosszul megtervezett felszólítás, mint például az „ötletek”, egy sor független témát eredményezne.
Egy azonnali mérnök pontosabb felszólítást készít, például: „Generáljon öt blogtémaötletet a fenntartható divattrendekkel kapcsolatban 2023-ban”. Ez a felszólítás nagyobb valószínűséggel hozza meg a célzott eredményeket, amelyekre az írónak szüksége van.
3. példa: AI a tudományos kutatásban
Vegyünk egy olyan kutatót, aki mesterséges intelligenciát használ hatalmas mennyiségű adat elemzésére és hipotézisek generálására. A kutató először az „Adatok elemzése” kifejezéssel kérheti a modellt. Ez a homályos felszólítás azonban töménytelen elemzéshez vezethet.
A kérdőíves mérnök ehelyett segít finomítani a felszólítást, hogy pontosabb legyen, például: „Adatok elemzése az A és a B változó közötti lehetséges korrelációk azonosításához”.
A prompt mérnök szerepének egyik kulcsfontosságú eleme az iteratív folyamat, amely során a promptokat a modell válaszai alapján tesztelik és finomítják. Ez gyakran több beállítási ciklust igényel, hogy az AI-rendszert a lehető legjobb válasz generálása felé irányítsák.
Összefoglalva, egy gyors mérnök ötvözi a technikai megértést a nyelvi finomsággal, hogy alakítsa az AI-val való interakciónkat.
Alapvető részét képezik minden olyan csapatnak, amely az AI nyelvi modellek erejét kívánja kihasználni, és munkájuk kulcsfontosságú abban, hogy ezeket az összetett eszközöket elérhetővé, hasznossá és hatékonyan tegyék számos alkalmazáshoz.
Az azonnali tervezéshez kódolás szükséges?
Gyakori kérdés az azonnali tervezéssel kapcsolatban, hogy szükséges-e kódolási készség. A rövid válasz: nem feltétlenül, de segíthet .
Lényegében az azonnali tervezés sokkal inkább a nyelvi modellek működésének megértését és hatékony promptok létrehozását jelenti, amelyek egy adott kimenet felé irányítják őket.
Noha nem kell informatikus végzettséggel vagy gépi tanulási mérnöknek lenni, a munkához a nyelv alapelveinek szilárd ismerete, analitikus és kreatív gondolkodás képessége, valamint az AI modellek és AI-rendszerek ismerete szükséges. dolgozom.
Ennek ellenére a programozás némi ismerete előnyös lehet, különösen az azonnali tervezés technikai vagy fejlettebb alkalmazásaiban.
Például amikor olyan nyelvi modellekkel dolgozik, mint a GPT-4 , általában egy API-n keresztül lép kapcsolatba velük, és ennek kritikus aspektusa a kód írása.
Ezen túlmenően, ha összetettebb felszólítási stratégiákat szeretne megvalósítani, például dinamikusan módosítani kívánja a promptokat a modell korábbi válaszai vagy a felhasználó bemenetei alapján, akkor technikai háttérre van szükség.
Ezen túlmenően, ha érdekli az erősítő tanulás a nyelvi modell finomhangolására, hogy jobban reagáljon bizonyos típusú, összetettebb feladatokra vonatkozó felszólításokra, ehhez kódolási készségekre, valamint a gépi tanulási elvek mélyebb megértésére is szükség van.
Összefoglalva, bár kódolási ismeretek nélkül is elkezdheti az azonnali tervezést, a programozásban szerzett jártasság több lehetőséget nyit meg, és lehetővé teszi, hogy mélyebb szinten foglalkozzon a területtel.
A jó hír az, hogy rengeteg program áll rendelkezésre a kódolás megtanulása iránt érdeklődők számára, amelyek közül sok ingyenesen elérhető az interneten.
Hogyan lehetsz azonnali mérnök?
Tekintettel az azonnali tervezés növekvő fontosságára a mesterséges intelligencia világában, nem meglepő, hogy sokan érdeklődnek az iránt, hogy karrierként folytassák, vagy integrálják meglévő szerepkörükbe. De hogyan lehetsz gyors mérnök?
Íme néhány lépés a professzionális mérnököktől:
1. Ismerkedjen meg a mesterséges intelligenciával és a gépi tanulással : Az AI és a gépi tanulás alapelveinek megértése elengedhetetlen mindenki számára, aki azonnali mérnöki állást fontolgat. Számos online tanfolyam és forrás áll rendelkezésre, amelyek szilárd alapot nyújthatnak ezeken a területeken.
2. Ismerje meg a nyelvi modelleket : Mivel az azonnali tervezés elsősorban a nyelvi modellekkel való interakciót jelenti, ezeknek a modelleknek a mély ismerete elengedhetetlen. Ismerje meg a különböző mesterséges intelligencia-rendszereket és -modelleket, például a BERT-et, a GPT-3-at, a GPT-4-et és másokat, és ismerje meg, hogyan képezték ki őket, és hogyan generálnak válaszokat.
3. Kísérletezzen nagy nyelvi modellekkel : A gyakorlati tapasztalat az egyik legjobb módja a tanulásnak, ha érdeklik a gyors mérnöki munkák. Számos mesterséges intelligenciakutató szervezet, köztük az OpenAI, olyan API-kat biztosít, amelyek lehetővé teszik a nyelvi modellekkel való interakciót. Próbáljon különböző felszólításokat létrehozni, és figyelje meg, hogyan reagál a modell.
4. Ismerje meg a felszólítási technikákat : A nyelvi és gépi tanulási modellekkel való kísérletezés során észreveszi majd, hogyan reagálnak a különböző felszólításokra. Kutasson és ismerjen meg különböző felszólítási technikákat, hogy jobban megértse, hogyan irányíthatja hatékonyan a modell kimenetét.
5. Erős nyelvi készségekkel kell rendelkeznie vagy fejlesztenie kell : A jó gyorsvezetőnek erős nyelvtudással kell rendelkeznie, és képesnek kell lennie arra, hogy kreatívan és elemzően gondolkodjon arról, hogy a különböző felszólítások hogyan befolyásolhatják a modell válaszait.
6. Tanuljon meg kódolni (opcionális, de ajánlott) : Bár nem feltétlenül szükséges, a kódolási ismeretek nagymértékben javíthatják a gyors mérnök képességeit. Különösen hasznos lehet egy olyan programozási nyelv elsajátítása, mint a Python, amelyet gyakran használnak az AI-ban és a gépi tanulásban.
7. Maradjon naprakész : A mesterséges intelligencia területe gyorsan fejlődik, és folyamatosan új technikákat és modelleket fejlesztenek ki. Legyen naprakész a legújabb kutatásokkal és fejlesztésekkel, hogy készségei továbbra is relevánsak maradjanak.
8. Gyűjtsön tapasztalatot : Végül a tapasztalatszerzés a legjobb módja annak, hogy az azonnali tervezésben jártasságot szerezzen. Függetlenül attól, hogy saját projektjein dolgozik, másokkal együttműködik, vagy olyan munkakörben dolgozik, amely gyors tervezést igényel, a folyamatos gyakorlás kulcsfontosságú.
Gyors mérnökké válni inkább utazás, mint cél. Ez magában foglalja a folyamatos tanulást és gyakorlást, de azok számára, akiket érdekel a nyelv, a kreativitás és a mesterséges intelligencia találkozása, ez egy kifizetődő és kielégítő út lehet.
Hogyan lehet pénzt keresni a gyors tervezéssel?
Ahogy a mesterséges intelligencia továbbra is áthatja életünk minden területét, az azonnali tervezés szerepe egyre fontosabbá és jövedelmezőbbé vált. De hogyan lehet pénzt keresni ezen a feltörekvő területen? Íme néhány lehetséges lehetőség a gyors mérnöki képességek bevételszerzésére.
1. Teljes munkaidős foglalkoztatás : Ahogy a mesterséges intelligencia nyelvi modelljei egyre több vállalkozás és szolgáltatás szerves részévé válnak, sok vállalat teljes munkaidőben alkalmaz mérnököket, hogy segítsenek finomítani mesterséges intelligencia interakcióikat. Ezek a szerepek számos iparágban megtalálhatók, a technológiai cégektől és a mesterséges intelligencia induló vállalkozásaitól a nagyvállalatokig, amelyek integrálják az AI-t szolgáltatásaikba. Figyelje a mesterséges intelligencia, a gépi tanulás és az adattudományi ágazatok álláshirdetéseit, hogy megtalálja ezeket a lehetőségeket.
2. Szabadúszó : Ha a rugalmasabb munkaelosztást részesíti előnyben, a szabadúszó mérnök, mint azonnali mérnök kiváló választás lehet. Sok vállalkozás igényli a mesterséges intelligencia optimalizálását, de nincs szükségük vagy erőforrásuk teljes munkaidős alkalmazottra. Felajánlhatja szolgáltatásait olyan szabadúszó platformokon, mint az Upwork vagy a PromptBase, vagy létrehozhatja saját webhelyét az ügyfelek vonzására.
3. Tanácsadás : Ha jó hírnevet szerzett magának, és széleskörű tapasztalattal rendelkezik az azonnali tervezésben, fontolja meg tanácsadói szolgáltatások felajánlását. Sok szervezet csak most kezdi felfedezni az AI-alkalmazásokat, és nagyra értékelné a szakértői útmutatást az AI-modellekkel való hatékony interakcióhoz.
4. Képzés és oktatás : Feltörekvő területként egyre nagyobb az igény a gyorsmérnöki oktatás iránt. Létrehozhat egy online tanfolyamot, kínálhat személyre szabott képzéseket, vagy akár könyvet is írhat a témáról.
5. AI-tartalom létrehozása : Az azonnali mérnökök pénzt is kereshetnek, ha készségeiket AI által létrehozott tartalom létrehozására használják. Ez magában foglalhatja a mesterséges intelligencia által generált cikkek, könyvek vagy egyéb olyan tartalom megírását, amely értékesíthető vagy marketing célra használható.
6. MI-eszközök készítése és értékesítése : Ha rendelkezik a műszaki ismeretekkel és tapasztalattal rendelkezik a programozási nyelvek használatában, olyan AI-eszközöket építhet, amelyek kihasználják a hatékony azonnali tervezést. Ezeket az eszközöket azután eladhatják vállalkozásoknak vagy magánszemélyeknek.
Mint minden más területen, az Ön pénzkereseti képessége gyors mérnökként számos tényezőtől függ, beleértve a szaktudás szintjét, a hírnevét és a szolgáltatásai iránti piaci keresletet.
Ez egy gyorsan fejlődő terület is, ezért a sikerhez elengedhetetlen lesz az AI és a gépi tanulás legújabb fejlesztéseinek naprakészen tartása.
A megfelelő készségekkel és proaktív hozzáállással a lehetőségeknek nincs határa az azonnali tervezés izgalmas világában!
Végső gondolatok
Amint azt ebben az útmutatóban feltártuk, a gyors tervezés a nyelv, a technológia és a kreativitás izgalmas metszéspontjában áll.
Ez a feltörekvő terület a mesterséges intelligencia gépezetének alapvető fogaskerekévé válik, segítve hatékonyabban kommunikálni a mesterséges intelligenciával, és elérhetőbbé és praktikusabbá teszi ezeket a hatékony eszközöket.
Noha az azonnali tervezés lényege az AI nyelvi és gépi tanulási modellek irányításához szükséges bemenetek kialakítása, ez sokkal több, mint pusztán kérdések feltevése vagy parancsok kiadása. Arról van szó, hogy megértsük, hogyan reagálnak ezek a modellek a különböző felszólításokra, ismételjük és finomítsuk ezeket a felszólításokat, hogy a modell kimenetét a céljainkhoz igazítsuk.
Az azonnali tervezés már számos ágazatban talál alkalmazást – a tartalomgenerálástól az ügyfélszolgálatig, az adatelemzéstől az oktatásig. És ahogy a mesterséges intelligencia folyamatosan fejlődik és érik, valószínű, hogy az azonnali tervezés jelentősége és hatása csak nőni fog.
Legyen szó mesterséges intelligencia-rajongóról, fejlesztőről, tartalomkészítőről, vagy csak kíváncsi a technológia jövőjére, az azonnali tervezés megértése értékes készségkészlettel ruház fel!
Ha többet szeretne megtudni arról, hogy a ChatGPT és a generatív AI hogyan változtatja meg a világot, nézze meg az alábbi videót:
Ismerje meg, hogyan töltheti le és telepítheti a DAX Studio és a Tabular Editor 3 alkalmazást, és hogyan konfigurálhatja őket a LuckyTemplates és az Excel programban való használatra.
Ez a blog tartalmazza a Shape Map vizualizációt a LuckyTemplates térbeli elemzéséhez. Megmutatom, hogyan használhatja hatékonyan ezt a vizualizációt annak funkcióival és elemeivel.
Ebben az oktatóanyagban egy egyedülálló ötletet mutatok be a pénzügyi jelentésekkel kapcsolatban, amely az eredmények hozzárendelését jelenti a LuckyTemplates-en belüli táblázatsablonok előre meghatározásához.
Hozzon létre DAX-mértékeket a LuckyTemplates alkalmazásban meglévő mértékek vagy képletek használatával. Ezt nevezem mértékelágazási technikának.
Ebben a blogban fedezze fel a LuckyTemplates adatkészletet, a leghatékonyabb függvényhívást, amely M- és DAX-függvények ezreit juttatja a keze ügyébe.
A mai oktatóanyagban megosztok néhány adatmodellezési technikát a DAX-mérések jobb rendszerezéséhez a hatékonyabb munkafolyamat érdekében.
A LuckyTemplates egy nagyszerű eszköz a pénzügyi jelentésekhez. Itt található egy oktatóanyag, amely bemutatja, hogyan hozhat létre személyre szabott táblázatokat a LuckyTemplates pénzügyi irányítópultjához.
Ez az oktatóanyag megvitatja a Power Query nyelvi folyamatot, és azt, hogyan segíthet zökkenőmentes és hatékony adatjelentések létrehozásában.
Az egyik kedvenc technikámról fogok beszélni a LuckyTemplates egyéni ikonok körül, amely dinamikusan használja az egyéni ikonokat a LuckyTemplates vizualizációkban.
Ebben a blogban megmutatom, hogyan hozhat létre LuckyTemplates táblázatokat olyan képlet segítségével, amely egyesíti az UNION és a ROW függvényt.
