Prompt Engineering - strateegiline nõustamine tehisintellekti valdkonnas
B2B ettevõtted hakkavad üha enam toetuma tehisintellektile (AI ), et parandada oma protsesse ja saavutada konkurentsieeliseid! Seetõttu on tehisintellekti tõhus ja tulemuslik kasutamine ülioluline. Prompt Engineering'i kontseptsioon töötati välja selleks, et aidata ettevõtetel kasutada tehisintellekti kõiki võimalusi ja optimeerida oma äriprotsesse. Selles artiklis määratletakse mõiste "promptengineering", arutatakse tehisintellekti rakendamisega seotud probleeme ettevõttes, tuuakse 20 näidet koos üksikasjalike juhistega ja arutatakse selle mõju töökohale. Lõpuks tehakse põhjalik järeldus.
| Prompt Engineering'i määratlus: tekstikõne väljatöötamine ja optimeerimine, et parandada tehisintellekti mudelite tulemuslikkust. | Asjakohasus digitaalsele ümberkujundamisele: Klientidega suhtlemise parandamine ja digitaalstrateegia arendamise toetamine. | mprofi AG teenused: Toetus tehnoloogiate valikul, strateegiakoolitus ja lahenduste pakkumine digitaalseks ümberkujundamiseks. |
Prompt Engineering ja miks see on oluline tehisintellekti revolutsiooni jaoks
Prompt Engineering on lähenemine tehisintellekti mudelite arendamisele, mille eesmärk on muuta tehisintellekti mudelite rakendamine ja hooldus lihtsamaks ja tõhusamaks. See hõlmab lihtsate ja selgete liideste kasutamist tehisintellekti mudeli ja teiste süsteemide vaheliseks suhtlemiseks ning tehisintellekti integreerimist ettevõtte olemasolevasse IT-infrastruktuuri. Samuti hõlmab see tehisintellekti mudelite jaoks töökindlate ja skaleeritavate arhitektuuride kasutamist, mis suudavad töödelda suuri andmehulki ja vastata suurtele töötlemiskiiruse nõuetele.
Mõiste "Prompt Engineering" selgitamine
Prompt engineering viitab lähenemisviisile, mida kasutatakse tehisintellekti mudelite arendamisel. Selle eesmärk on tagada nende kiire ja tõhus rakendamine. Kontseptsioon põhineb ideel, et tehisintellekti mudel peab mitte ainult andma häid tulemusi, vaid olema ka hõlpsasti rakendatav ja hooldatav, et anda organisatsioonidele tõelist lisaväärtust.
Kiire projekteerimine hõlmab lihtsate ja selgete liideste kasutamist tehisintellekti mudeli ja teiste süsteemide vaheliseks suhtlemiseks ning tehisintellekti integreerimist ettevõtte olemasolevasse IT-infrastruktuuri. Samuti hõlmab see tehisintellekti mudelite jaoks töökindlate ja skaleeritavate arhitektuuride kasutamist, mis suudavad töödelda suuri andmehulki ja vastata suurtele töötlemiskiiruse nõuetele.
Ülevaade
Tehisintellekti rakendamine ettevõttes on keeruline ülesanne, millega kaasneb palju väljakutseid. Mõned suurimad väljakutsed on järgmised:
- Asjatundlikkuse puudumine
Tehisintellekt on suhteliselt uus ja kiiresti arenev valdkond, mis nõuab põhjalikke teadmisi matemaatikast, statistikast ja programmeerimisest. Paljudel ettevõtetel ei ole piisavalt kvalifitseeritud töötajaid tehisintellekti mudelite arendamiseks ja rakendamiseks.
- Andmete kvaliteet
Tehisintellekti mudelid on ainult nii head kui andmed, mille põhjal neid treenitakse. Kui andmete kvaliteet ei ole hea, ei ole ka tehisintellekti mudelid head.
- Integreerimine olemasolevasse IT-infrastruktuuri
Tehisintellekti integreerimine ettevõtte olemasolevasse IT-infrastruktuuri võib olla keeruline, eriti kui tegemist on vanemate süsteemidega, mis ei ole tehisintellekti jaoks loodud.
- Privaatsus ja turvalisus
Tehisintellekti mudelid võivad sisaldada tundlikku teavet ja ettevõtted peavad tagama, et nad suudavad andmeid kaitsta ja kindlustada mudelid rünnakute eest.
- Muudatuste juhtimine
Tehisintellekti kasutuselevõtt võib nõuda muudatusi tööprotsessides ja ettevõtte kultuuris, mis nõuab põhjalikku muudatuste juhtimise strateegiat, et tagada kõigi organisatsiooni liikmete valmisolek.
Motivatsiooni, mis on ajendiks kiireloomulisele insenerile, võib olla esmapilgul raske mõista, seega kirjeldame ideed ühe näite abil.
Kujutage ette, et te asutate veebipõhise toidu tarneplatvormi ja teil on tuhandeid pilte erinevatest köögiviljadest, mida veebisaidile panna.
Ainus probleem on see, et piltide metaandmetest ei ole ühtegi kirjeldust selle kohta, milline köögivili millisel pildil on.
Siinkohal võiksite pilte tüütult sorteerida, pannes kartulite pildid kausta "Potatoes", brokoli pildid kausta "Broccoli" jne.
Samuti võiksite kõik pildid läbi ajada läbi klassifikaatori, et sorteerimine oleks lihtsam. Kuid nagu näete, on klassifikaatori treenimiseks ikkagi vaja märgistatud andmeid.
Kasutades käsklustehnikat, võite kirjutada tekstipõhise käsu, mis teie arvates annab piltide klassifitseerimisel parimaid tulemusi.
Näiteks võiks see olla käsklus Näita mudelit "kartulipilt". Kiiretehnika jaoks on oluline selle üleskutse struktuur ehk juhis, mis määrab, kuidas mudel pilte ära tunneb.
Sageli on parima üleskutse kirjutamine katse ja eksituse küsimus. Tegelikult on üleskutse "kartulipilt" väga erinev üleskutsest "kartulifoto" või "kartulikogumik".
Järgnevalt on toodud 20 näidet, kuidas ettevõtted saavad rakendada kiiret insenerilahendust, et rakendada tehisintellekti mudeleid tõhusamalt ja tulemuslikumalt.
1. Vestlusrobotite rakendamine:
Rakendades juturobotid, saavad ettevõtted parandada oma klienditeenindust ja samal ajal kulusid kokku hoida. Vestlusrobotid võivad olla kättesaadavad 24/7 ja vastata päringutele automaatselt. Seda saab rakendada, integreerides kõne- ja tekstituvastustarkvara ning masinõppe algoritme.
2.Andmeanalüüs koos tehisintellekti abil:
Ettevõtted saavad kasutada tehisintellekti meetodeid, et analüüsida oma andmeid tõhusamalt ja saada neist väärtuslikke teadmisi. Masinõppe algoritme rakendades saab andmeid kiiremini ja täpsemalt analüüsida, mis viib teadlikumate otsuste tegemiseni.
3. Isikupärastamise kasutuselevõtt:
Personaliseerimine on turunduses oluline suundumus ja seda saab rakendada tehisintellekti meetodite abil. Ettevõtted saavad kasutada masinõppe algoritme, et luua klientidele nende eelistuste ja käitumise põhjal personaliseeritud pakkumisi ja soovitusi.
4. Protsesside automatiseerimine:
Tehisintellekti meetodeid saab kasutada ka äriprotsesside automatiseerimiseks ja optimeerimiseks. Protsesside automatiseerimisega saavad ettevõtted suurendada tõhusust ja vähendada kulusid.
5. Ennustava hoolduse kasutuselevõtt:
Rakendades tehisintellekti meetodeid, näiteks masinõpet, saavad ettevõtted võtta kasutusele prognoosiva hoolduse. See tähendab, et masinate ja seadmete hooldustöid tehakse automaatselt enne rikke tekkimist.
6. Piltide tuvastamine:
Ettevõtted saavad kasutada pildituvastust, kasutades tehisintellekti meetodeid, näiteks süvaõppe algoritme. See võimaldab pilte automaatselt kategoriseerida ja märgistada, mis võimaldab piltide tõhusamat haldamist.
7.Kõnetuvastuse rakendamine:
Kõnetuvastustehnoloogiaid rakendades saavad ettevõtted optimeerida oma tööprotsesse. Kõnetuvastust saab kasutada diktatsioonide transkribeerimiseks, kõnede töötlemiseks ja klientide päringutele automaatseks vastamiseks.
8. Virtuaalsete assistentide kasutuselevõtt:
Virtuaalsed assistendid võivad aidata ettevõtetel oma tööprotsesse tõhustada ja klienditeenindust parandada. Neid saab arendada, kasutades tehisintellekti meetodeid, näiteks loomuliku keele töötlemist ja masinõppe algoritme.
9. Pettuste tuvastamine:
Rakendades tehisintellekti meetodeid, nagu masinõpe, saavad ettevõtted rakendada pettuste tuvastamist. Seda saab kasutada näiteks e-kaubanduse sektoris, et tuvastada ja ennetada pettusekatseid online-tellimustes.
10. Robootikalahenduste väljatöötamine:
Ettevõtted saavad kasutada tehisintellekti meetodeid, näiteks masinõpet, robootikalahenduste väljatöötamiseks. Neid saab kasutada näiteks töötlevas tööstuses tööprotsesside automatiseerimiseks ja optimeerimiseks.
Prompt Engineering:
- H ttps://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
- Teemakohane e-raamat: https://prompt.mba
- Udemy kursused: https://www.udemy.com/course/chat-gpt/
- Promptimise õppimine: https://learnprompting.org/
- Promptide ülevaade: https://prompts.chat
ChatGTP:
- Promptide kogumik: https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts/
- Inspireerivad näited: https://mpost.io/100-best-chatgpt-prompts-to-unleash-ais-potential/
Midjourney:
Meie AI pakkumine
Mõju tuleviku töömaailmale
Prompt engineering ja tehisintellekt üldiselt muudavad põhjalikult ettevõtete töökorraldust. Võib oodata paljude käsitsi tehtavate ja korduvate ülesannete automatiseerimist, uute ametite ja tööprofiilide tekkimist, töövoogude tõhustamist, kliendisuhtluse paranemist ja ettevõtte kasumlikkuse suurenemist. Et nende muutustega toime tulla, peavad ettevõtted tagama, et nende töötajad suudavad AI-mudelitega toime tulla ja nendega töötada.
Kiire insener-tehnoloogia kui võtmeelement
Bioloogias on esilekerkimine uskumatu omadus, kus osad, mis saavad kokku, sest nad suhtlevad, näitavad uut käitumist (mida nimetatakse esilekerkimiseks), mida väiksemas mastaabis ei ole võimalik näha.
Veelgi uskumatum on see, et kuigi väiksema skaala versioon näib olevat sarnane suurema skaala versiooniga , siis asjaolu, et suurem skaala koosneb rohkematest osadest ja vastastikmõjudest, näitab see lõpuks täiesti teistsugust käitumist.
Ja ei ole võimalik ennustada, kuidas see võib või hakkab välja nägema.
See ongi skaalamise ilu (nii heas kui halvas mõttes)!
Praeguse tehisintellekti revolutsiooni kõige põnevam aspekt on mastaabis rakendatavate masinõppe mudelite uute funktsioonide tekkimine.
Ja see kõik sai alguse sellest, kui sai võimalikuks, et neid tehisintellekti mudeleid koolitatakse järelevalveta. Järelevalveta õppimine oli tõepoolest selle tehisintellekti revolutsiooni üks peamisi põhimõtteid ja see oli ka lahendus tehisintellekti edusammudele viimastel aastatel.
Enne 2017. aastat töötas enamik tehisintellekti süsteeme juhitava õppega. See kasutas väikeseid, struktureeritud andmekogumeid, mida sai kasutada masinõppe mudelite treenimiseks väga piiratud ülesannete jaoks.
Pärast 2017. aastat, kui võeti kasutusele uus arhitektuur nimega Transformer, hakkasid asjad muutuma.
Seda uut arhitektuuri sai kasutada järelevalveta masinõppe lähenemisega. Masinõppe mudelit sai eelnevalt treenida väga suurel, struktureerimata andmestikul, millel oli väga lihtne objektiivne funktsioon: Tekstist teksti ennustamine.
Põnev on see, et selleks, et õppida, kuidas teha tekstist tekstini ennustamist (mis võib tunduda väga lihtsa ülesandena), hakkas masinõppe mudel õppima mitmeid mustreid ja heuristikat nende andmete ümber, millel seda treeniti.
See võimaldas masinõppe mudelil õppida erinevaid ülesandeid.
Suur keelemudel hakkas andmetest tuletama mustreid ja neid uute ülesannete täitmisel uuesti kasutama, selle asemel, et püüda täita ühte ülesannet.
See oli põhimõtteline revolutsioon. Teine revolutsioon, mis tuli koos GPT-3-ga, oli võime neid mudeleid käivitada.
Lühidalt öeldes võimaldab see neil mudelitel kasutaja konteksti täiendavalt õppida loomulikus keeles õppimise kaudu. See võib mudeli väljundit oluliselt muuta.
See teine aspekt tulenes samuti sellest, et keegi ei olnud seda selgesõnaliselt küsinud. Sel viisil saime kontekstipõhise üleskutseõppe praeguste masinõppemudelite põhifunktsiooniks.
Kiire tehnika on praeguse tehisintellekti paradigma üks põhielemente.
Üheks kõige huvitavamaks aspektiks prompt engineeringi puhul on osutunud Transformeri arhitektuuri skaleeritavus suurte keelemudelite treenimiseks.
Nii nagu teie poolt esitatud taotlused võivad tagasilöögi anda, võib viis, kuidas te väljendate seda, mida te soovite, et masin teeks, oluliselt muuta seda, mis välja tuleb.
Ja mis on selles kõige huvitavam?
Prompting ei olnud tehisintellekti ekspertide poolt välja töötatud funktsioon. See oli välja töötatud funktsioon. Lühidalt öeldes, nende tohutute masinõppe mudelite väljatöötamise kaudu sai viipamisest viis, kuidas panna masinat tegema seda, mida te palusite tal teha.
Keegi ei küsinud seda funktsiooni, see lihtsalt juhtus!
Tehisintellekti (AI) ajaloos on AI arenenud ja ühtlustunud. Masinõppe kasutuselevõtuga järeldatakse automaatselt näidete põhjal, kuidas mingit ülesannet teha. Prognoosimiseks kasutatavate kõrgetasemeliste tunnuste väljatöötamiseks kasutatakse süvaõpet ja baasmudelite abil arendatakse veelgi täiustatud funktsioone, näiteks kontekstipõhist õppimist. Samal ajal ühtlustab masinõpe õppimisalgoritme (nt logistiline regressioon). Sügavõpe homogeniseerib mudelite arhitektuurid (nt konvolutsioonilised närvivõrgud) ja baasmudelid homogeniseerivad mudelit ennast (nt GPT-3).
Prompt engineering on protsess, mida kasutatakse tehisintellektis. See hõlmab ühe või mitme ülesande teisendamist ülesandel põhinevaks andmestikuks, mis kujutab endast keelemudelit, mida seejärel treenitakse õppima.
Uuendus: 05.10.2023: Mis on Prompt Engineering ja miks see on oluline?
Prompt engineering ei ole lihtsalt tehniline termin tehisintellekti (AI) maailmas; see on kunstivorm, mis võimaldab meil realiseerida genereerivate AI-tehnoloogiate kogu potentsiaali. Selles juhendis uurime, kuidas saate kasutada prompt engineeringi, et saavutada oma igapäevatöös tõhusamaid ja kvaliteetsemaid tulemusi.
Peamised sõnumid
- Prompt engineering kui vahend generatiivse tehisintellekti optimeerimiseks.
- Rakendatavus erinevates sektorites, näiteks turunduses ja andmeanalüüsis.
- Suurem tõhusus ja genereeritud sisu kvaliteet.
Prompt engineeringi protsess: põhjalik lähenemine
Prompt engineeringi taga olev mehhanism
Prompt engineeringi protsess võimaldab meil sõnastada juhiseid või "prompte" nii, et need annavad AI-tehnoloogia abil soovitud tulemused. Erinevalt traditsioonilistest meetoditest, mis annavad sageli juhuslikke tulemusi, pakub Prompt Engineering süsteemset lähenemist täpsete ja kasulike vastuste saamiseks.
Lego ehitamise analoogia: mõistmine läbi tegevuse
Parimad analoogiad on sageli kõige lihtsamad. Mõelge Prompt Engineeringist kui Lego-komplektiga ehitamisest. Tegemist on üksikute "ehitusklotside" kombineerimisega prompti kujul, et luua kasulik, terviklik pilt. Mida paremini on ehitusklotsid kombineeritud, seda muljetavaldavam on lõpptulemus.
Olulised punktid
- Süsteemne lähenemine täpsete tulemuste saavutamiseks.
- Sarnasus Lego ehitusega: üksikute elementide kokku panemine tervikliku tulemuse saavutamiseks.
Seitsme põhitõde tõhusaks kiireteks ehitustöödeks
Eesmärgile orienteeritus, selgus ja kontekst
Üks esimesi samme kiiret projekteerimistegevust silmas pidades on eesmärkide selge määratlemine. Mida me tahame saavutada? Selge arusaam eesmärkidest viib tehisintellekti vahendite sihipärasele kasutamisele, olgu selleks siis ChatGPT teksti genereerimiseks või Midjourney pildist tekstiks muutmise rakenduste jaoks.
Keelelised nüansid: Pikkus, toon ja stiil
Keele mõistmine on kiiret tehnikat silmas pidades väga oluline. Õigete sõnade, toonide ja stiili valimine võib aidata oluliselt parandada loodud sisu kvaliteeti. Te peaksite tutvuma erinevate tehisintellekti vahenditega rakendatud stiilide ja kirjutajatega.
Põhipunktid
- Selge eesmärgi tähtsus.
- Keeleliste elementide tähtsus üleskutse loomisel.
Iteratiivne täiustamine järelpäringute abil
Pidev täiustamine kui edu võti
Follow-Up Prompts on edasijõudnud tehnika promptide väljatöötamisel. Need võimaldavad meil tehisintellekti loodud sisu iteratiivselt täiustada ja parandada. See meetod viib parema kontrolli ja tulemuste prognoositavuse juurde.
Parimad tavad Follow-Up Prompts'i kasutamiseks
Follow-Up Prompts'i tõhusaks kasutamiseks on mitmeid parimaid tavasid. Need ulatuvad konteksti piiritlemisest kuni soovitud tulemuse täpse määratlemiseni.
Põhipunktid
- Follow-Up Prompti roll kvaliteedi parandamisel.
- Parimad tavad Follow-Up Prompti tõhusaks kasutamiseks.
Kokkuvõte: Järelkontrollsõnumite võimsus teie tõhususe suurendamiseks
Prompt engineering on rohkem kui lihtsalt tööriist; see on oskus, mida igaüks saab õppida, et kasutada tehisintellekti kogu potentsiaali erinevates valdkondades. Süstemaatilise lähenemisviisi ja pideva täiustamise abil saate oma töö kvaliteeti ja tõhusust märkimisväärselt suurendada.
Põhipunktid
- Prompt engineering kui oluline oskus tõhususe maksimeerimiseks.
- Süstemaatilised ja iteratiivsed meetodid pidevaks täiustamiseks.
Loodame, et see põhjalik juhend annab teile väärtusliku ülevaate prompt engineeringi maailmast ja julgustab teid neid võimsaid tehnikaid oma igapäevatöös rakendama.
Teenused ja kuidas me saame teid aidata?
KKK
Erinevad tööstusharud võivad saada kasu edusammudest kiiretehnoloogias, eriti need, mis tuginevad andmepõhisele otsuste tegemisele ja automatiseerimisele. Näiteks finantssektoris saab kiiret inseneriabi kasutada täiustatud tehisintellekti süsteeme pettuste ennetamiseks, klienditeeninduseks ja riskianalüüsiks. Tervishoiusektoris võivad täiustatud tehisintellekti süsteemid aidata kaasa diagnostika toetamisele, patsientide kaasamisele ja terviseandmete haldamisele. Ka logistikasektor võib saada kasu, kui ta kasutab kiirete insenerilahenduste abil optimeeritud tehisintellekti süsteeme marsruutide planeerimiseks, laohalduseks ja nõudluse prognoosimiseks3.
Karjääri alustamine kiirkorralduse valdkonnas eeldab tavaliselt tugevat tausta arvutiteaduse, masinõppe ja/või loomuliku keele töötlemise alal. Hea lähtepunkt võib olla bakalaureuse- või magistrikraad asjakohases valdkonnas. Lisaks on oluline praktiline kogemus asjakohaste vahendite ja tehnoloogiatega. Samuti on olemas spetsiaalsed kursused ja sertifikaadid masinõppe ja NLP valdkonnas, mis aitavad vajalikke oskusi omandada ja näidata.
Tänu tehisintellekti ja masinõppe arengule areneb ka kiiret inseneriabi. Uute tehnoloogiate ja meetodite, näiteks täiustatud NLP-meetodite kasutuselevõtt võib parandada kiireloomulise inseneri strateegiate tõhusust ja luua uusi võimalusi uuenduslikeks rakendusteks. Lisaks võimaldab tehisintellekti tehnoloogia areng andmete tõhusamat analüüsi ja töötlemist, mis omakorda parandab võimet kavandada ja optimeerida tõhusaid juhiseid.
Kokkuvõte
Kiireloomuline projekteerimine on oluline lähenemisviis tehisintellekti mudelite tõhusamaks ja tulemuslikumaks rakendamiseks. Kasutades kiiret projekteerimist, saavad ettevõtted tagada, et nende tehisintellekti mudelid on kohandatud nende konkreetsetele nõuetele ja töötavad tõhusalt.
Tehisintellekti mudelite rakendamine muudab töömaailma: Paljud manuaalsed ja korduvad ülesanded automatiseeritakse ning ettevõtete tööviis muutub. Et saada kasu AI-st ja valmistuda töömaailma muutusteks, peavad ettevõtted rakendama terviklikku muudatuste juhtimise strateegiat, mis tagab, et kõik sidusrühmad on muutusteks valmis.
