成都軟件開發(fā)的及時工程師正在通過將技術專長與人類語言洞察力相結合來釋放人工智能的潛力。讓我們深入探討及時工程領域成功的關鍵要素。
提示工程是一個快速發(fā)展的領域，但它到底是什么？提示工程最簡單的形式是設計和優(yōu)化提示，以有效地訓練和使用人工智能模型。
現(xiàn)在，想象一下你正在嘗試教你的寵物一項新技巧。你不會在沒有任何指導的情況下把它們?nèi)舆M深淵。你會給它們明確的指示或“提示”，幫助它們了解它們需要做什么。同樣的原則也適用于人工智能模型。
當這些人工智能模型無法像我們一樣理解語境或細微差別時，就會出現(xiàn)復雜性。因此，創(chuàng)建有效的提示需要對機器學習原理和人類語言結構有扎實的理解。這就像擁有雙語能力，但你不是說法語和英語，而是精通人類和人工智能。
讓我們舉個例子來說明一下。假設我們希望我們的AI模型生成關于貓的笑話。一個設計不佳的提示可能是“講個笑話”。這可能會產(chǎn)生從敲門笑話到黑色幽默的任何內(nèi)容——太模糊了！更好的提示可能是“生成一個涉及貓的輕松笑話”。這為AI模型提供了更具體的參數(shù)。
你可能認為擅長提示很容易，但事實證明，提示本身就是一門科學。提示工程師在軟件開發(fā)、人工智能和機器學習方面擁有專業(yè)技能和知識。隨著對這些新興技術的需求不斷增長，提示工程師正迅速成為高收入職位，平均年薪為六位數(shù)。
隨著我們對人工智能的理解日漸成熟，我們意識到“垃圾輸入，垃圾輸出”原則也適用于此。輸入（提示）的質量直接影響輸出的質量。我們已經(jīng)從簡單的基于規(guī)則的系統(tǒng)發(fā)展到可以生成類似人類文本的復雜機器學習模型。這不僅僅是為了創(chuàng)建更好的提示。它還涉及優(yōu)化它們以提高效率和有效性。
以OpenAI開發(fā)的GPT-4為例。該語言預測模型能夠根據(jù)給定的提示生成連貫且上下文相關的句子。然而，即使擁有大量參數(shù)，它仍然需要精心設計的提示才能發(fā)揮最佳性能。
如果你給GPT-4（或不久的將來的5）一個模糊的提示，比如“寫一篇文章”，它可能會寫出一篇關于量子物理或存在主義哲學的雄辯文章——確實是有趣的話題，但可能不是你想的那樣！
隨著人工智能不斷滲透到從醫(yī)療保健到金融等各個領域，對精細提示的需求正在飆升。讓我們來看看客戶服務聊天機器人。它們旨在高效處理一系列客戶查詢。如果沒有精心設計的提示，它們很快就會從有用的助手變成令人沮喪的根源。
假設客戶詢問他們的訂單狀態(tài)。編寫不當?shù)奶崾究赡軙е聶C器人回復不相關的信息，例如促銷優(yōu)惠或產(chǎn)品詳情。優(yōu)化的提示可確保機器人正確理解查詢并提供準確的訂單狀態(tài)詳情。
在人工智能驅動的世界里，及時的工程設計確實至關重要。其重要性只會繼續(xù)增強。
這個領域是多學科的。雖然有一些課程和證書可以幫助人們?yōu)檫@一特定的職業(yè)道路做好準備，但還有幾個相關的研究領域也可以提供堅實的基礎。我們談論的是計算機科學、數(shù)據(jù)科學、語言學，甚至心理學。
制作有效的提示不僅需要了解人工智能算法和編程語言，還需要了解人類語言模式和認知過程（提示語言學和心理學）。數(shù)據(jù)科學技能同樣重要，它使我們能夠分析用戶響應并相應地改進我們的提示。
假設我們正在為醫(yī)療聊天機器人設計提示。計算機科學背景使我們能夠有效地對機器人進行編程，醫(yī)學術語（語言學的一個子集）的知識將確保我們的機器人與用戶準確溝通。心理學可以幫助我們了解患者通常如何表達他們的癥狀或擔憂，使我們能夠定制提示以獲得最大的清晰度和同理心。最后，數(shù)據(jù)科學技能將使我們能夠評估機器人隨時間的表現(xiàn)并做出必要的調整。
在設計提示時，我們需要考慮幾個關鍵要素：上下文（相關背景信息）、任務規(guī)范（我們到底想讓模型做什么）和約束（任何限制或規(guī)則）。例如，如果我們要求對文本進行總結，我們的提示可能看起來像這樣：“用3-4句話總結以下段落。”一清二楚，對吧？
但不要誤以為創(chuàng)建有效的提示只需要簡潔和精確。成都軟件開發(fā)還需要了解具體情況，并準備好根據(jù)模型的響應測試和迭代我們的設計。這與培訓新員工沒有什么不同——你提供明確的指示，觀察他們的表現(xiàn)，然后根據(jù)他們的結果改進你的方法。
文章均為京上云專業(yè)成都軟件開發(fā)公司，專注于成都軟件開發(fā)服務原創(chuàng)，轉載請注明來自http://hyd365.cn/news/3032.html
