Какво е бързо инженерство в AI и защо има значение

Инструменти като ChatGPT и DALL-E 2 (инструменти за AI текст към текст или текст към изображение) са на мода в наши дни. Но за да работят ефективно, трябва да задавате правилните въпроси, за да получите желаните резултати. Да научите какво да кажете на тези инструменти ще става все по-важно, тъй като те стават по-интегрирани в различни индустрии.

Какво е бързо инженерство в AI?

AI бързото инженерство е ефективен начин да получите желания резултат с AI инструмент. Подканите идват в различни форми, като изрази, блокове от код и низове от думи. Този метод за използване на подкани е изобретен от хора с намерението да предизвикат отговори от AI модели. Той служи като отправна точка за обучение на модела за разработване на резултати, които са подходящи за дадена задача.

Интересното е, че тези подкани работят по същия начин, както биха действали върху човек – подтиквайки го да създаде есе – и по подобен начин приложение с изкуствен интелект може да използва тези подкани, за да произведе работа, която е пригодена за неговата цел. По този начин бързото инженерство се превърна в незаменима стратегия за използване на AI инструменти.

Що се отнася до действителната подкана, текстът в момента е основното средство за комуникация между човека и ИИ. Използването на текстови команди ви позволява да кажете на модела какво да изпълни. Най-добрите AI модели като DALLE-E 2 и Stable Diffusion изискват да опишете желания резултат, който действа като тяхна основна подкана. От друга страна, езикови модели като новия ChatGPT могат да използват всичко - от проста заявка до сложна доказана с различни факти, разположени в подканата. В някои случаи можете дори да използвате CSV файл със сурови данни като част от входа.

Целият процес на проектиране на подкани за AI включва проектиране и създаване на подкани (входни данни), така че моделите на AI да могат да се обучават върху тях, за да се научат как да изпълняват конкретни задачи. В този процес трябва да изберете подходящия тип данни и форматиране, така че AI да може да ги разбере. Ефективното бързо инженерство на AI води до висококачествени данни за обучение, които позволяват на AI модела да прави прецизни прогнози и решения.

Изображение: cohere.ai

Възходът на AI бързото инженерство

Много от най-добрите разработки в бързото инженерство на AI се случиха с езикови модели като GPT-2 и GPT-3. През 2021 г. новите задачи дадоха впечатляващи резултати благодарение на въвеждането на многозадачно бързо инженерство с набори от данни за обработка на естествен език (NLP). Усъвършенствано от езикови модели, които могат точно да изобразят логически мисловен процес, обучението с нулев изстрел е приложено, когато сигнали като „Да мислим стъпка по стъпка“ са включени в подканите; това допълнително подсили степента на успех на многоетапните разсъждения. По-лесният достъп както в малки, така и в големи мащаби стана възможен чрез обширни преносими компютри с отворен код и начинания за синтез на изображения, управлявани от общността.

През 2022 г. се появиха някои по-големи разработки, когато моделите за машинно обучение DALL-E, Stable Diffusion и Midjourney отвориха свят от възможности чрез подсказване от текст към изображение. Тази технология позволява на хората да вдъхнат живот на идеите си само с думите си като вход.

Съвсем наскоро ChatGPT стана отворен за обществеността и превзе света като буря. ChatGPT е най-впечатляващият модел на AI език, който сме виждали досега. Той разчита на техники за задълбочено обучение, за да генерира текст въз основа на входа, който му предоставяте. Инструментът е обучен на масивна колекция от текстови данни, което му позволява да генерира човешки отговори на широк набор от текстови подкани.

Най-добри практики за бързо инженерство с изкуствен интелект

Има няколко най-добри практики, които наистина могат да помогнат на AI бързото инженерство да доведе до точни и ефективни резултати.

Първата стъпка е да разберете, че подканата може да включва инструкции, въпроси, входни данни, примери, факти и др. Ключът е да комбинирате всички тези различни елементи, за да постигнете най-добрия резултат.

Когато проектирате подкана за AI, трябва да следвате следните стъпки:

• Въведете ясна и конкретна подкана: Един от най-важните аспекти на проектирането на подсказки за AI е да се осигури добре дефинирана подкана към модела на AI. Това ще гарантира, че моделът разбира какво искате.
• Използвайте кратък език: Винаги трябва да бъдете възможно най-кратки в подканата, като я поддържате кратка и по същество.
• Дайте възможно най-много контекст: AI моделите понякога могат да имат проблеми с контекста, поради което трябва да включите възможно най-много специфична контекстуална информация във входа.
• Осигурете правилна граматика: Не искате никакви граматически грешки във вашата подкана за AI, така че винаги проверявайте отново дали всичко е изписано правилно.
• Тествайте различни резултати: Няма ограничение за това колко изхода могат да предоставят тези модели, така че трябва да тествате няколко, докато намерите най-добрия.
• Настройте фино модела, когато е възможно: Някои AI модели, като ChatGPT, могат да бъдат фино настроени с вашите собствени данни. Това е особено полезно за специфични изисквания за използване и води до по-точни резултати.

Възходът на бързия инженер

Тъй като все повече компании приемат AI технологията, вратата се отваря за професионалисти със сложни познания в областта на машинното обучение и бързото инженерство за изграждане на кариера. Наблюдава се нарастващо търсене на инженери, квалифицирани в тази област, както и специалисти по данни – възможност, която изглежда ще продължи да се разширява с течение на времето.

Инженерът за подсказки е професионалист, който е специализиран в изработването на точни подкани, правила и директиви, за да помогне на AI инструментите да постигнат конкретни резултати. С дълбоко разбиране на капацитета и ограниченията на модела, който използват, тези експерти притежават набор от умения, необходими за ефективно насочване на продукцията към желаните цели чрез умело изработен входен текст, който може да включва етикети или стратегии със сложни формулировки.

Бързите инженери поемат критична и често пренебрегвана роля в НЛП проектите. Те имат за задача да проектират и създават подканите, на които моделите ще отговарят, да прецизират моделите въз основа на изхода и да извършват текущ анализ на представянето на модела, за да идентифицират възможности за подобрение.

Те също така работят в тандем с учени по данни и изследователи на НЛП, за да оценят ефективността на моделите и да се уверят, че техните указания са правилно приведени в съответствие с целите на проекта. Като се ангажират с редица отговорности и използват своя опит в множество дисциплини, бързите инженери играят неразделна роля в оформянето на развитието на НЛП, каквото го познаваме днес.

С нарастването на популярността на AI модели като ChatGPT, бързите инженери ще стават все по-търсени. Те ще играят голяма роля за компаниите, които искат да използват тези AI модели.

Как AI Prompt Engineering влияе върху бизнеса

AI продуктите и основните модели, които ги захранват, бързо променят технологичния пейзаж, като ни представят напълно нови пътища за създаване и иновации. Използвайки данни, модели като ChatGPT улесняват способността на AI да генерира отговори на потребителски запитвания и уникални идеи в различни области. Компютрите вече могат да произвеждат съдържание в области, простиращи се от изкуство до дизайн до компютърно кодиране с малко помощ от хората. Освен това, те дори могат да стигнат дотам, че да развият хипотези и теории, свързани със сложни проблеми.

Най-новите AI системи, изградени на основата на широкомащабни модели за задълбочено обучение, са в състояние да обработват и анализират широк набор от неструктурирани данни като текст и изображения. Това разширява обхвата на приложенията, достъпни за разработчиците, независимо от тяхната способност за машинно обучение и технически опит.

Например ChatGPT, който е изграден върху GPT-3.5, е използван за превод на текст и учените са използвали по-ранна версия на модела, за да създадат нови протеинови последователности. Използването на тези системи позволи намаляване на времето за разработка, необходимо за нови AI приложения, предоставяйки ниво на достъпност, рядко установено преди. Такива постижения неизбежно откриват вълнуващи перспективи за бъдещето.

Единственото общо нещо, което всички тези различни модели имат, е нуждата им от ефективно бързо инженерство с изкуствен интелект. Тъй като ИИ продължава да се движи напред, ще продължим да виждаме бързото инженерство да играе голяма роля в почти всяка област, от бизнеса до науката и др. Моделите на AI, задвижвани от бързо инженерство, са най-вълнуващите и обещаващи, които сме виждали, така че бизнес лидерите трябва да започнат да обръщат голямо внимание и да обмислят внедряването им в своите процеси.