Mi az azonnali tervezés az AI-ban és miért számít?

Az olyan eszközök, mint a ChatGPT és a DALL-E 2 (szöveg-szöveg vagy szöveg-kép AI eszközök) divatosak manapság. De ahhoz, hogy hatékonyan működjenek, fel kell tennie a megfelelő kérdéseket, hogy elérje a kívánt eredményt. Az, hogy megtanuljuk, mit mondjunk ezekről az eszközökről, egyre fontosabbá válik, ahogy egyre jobban integrálódnak a különböző iparágakba.

Mi az a Prompt Engineering az AI-ban?

Az AI prompt tervezés hatékony módja annak, hogy egy mesterséges intelligencia eszközzel elérjük a kívánt kimenetet. A promptok különféle formákban jelennek meg, például utasítások, kódblokkok és szavak karakterláncai. A felszólítások használatának ezt a módszerét emberek találták ki azzal a szándékkal, hogy válaszokat váltsanak ki az AI modellekből. Kiindulópontul szolgál a modell megtanításához, hogy az adott feladatnak megfelelő kimeneteket dolgozzon ki.

Érdekes módon ezek a felszólítások ugyanúgy működnek, mint egy személynél – esszé elkészítésére késztetve őket –, és ehhez hasonlóan egy AI-alkalmazás is felhasználhatja ezeket az utasításokat a céljára szabott munka elkészítésére. Ily módon az azonnali tervezés az AI-eszközök kihasználásának elengedhetetlen stratégiájává vált.

Ami a tényleges felszólítást illeti, jelenleg a szöveg az elsődleges kommunikációs eszköz az ember és a mesterséges intelligencia között. A szöveges parancsok használatával megmondhatja a modellnek, hogy mit kell végrehajtania. A legnépszerűbb mesterséges intelligencia modellek, mint például a DALLE-E 2 és a Stable Diffusion, megkövetelik a kívánt kimenet leírását, amely elsődleges felszólításként működik. Másrészt az olyan nyelvi modellek, mint az új ChatGPT, bármit használhatnak az egyszerű lekérdezésektől a bonyolult, a promptban elhelyezett tényekkel bizonyított összetettekig. Bizonyos esetekben akár nyers adatokat tartalmazó CSV-fájlt is használhat a bemenet részeként.

Az AI prompt tervezés teljes folyamata magában foglalja a promptok (bemeneti adatok) tervezését és létrehozását, így az AI-modellek oktathatják őket, hogy megtanulják, hogyan kell végrehajtani bizonyos feladatokat. Ebben a folyamatban ki kell választania a megfelelő adattípust és formázást, hogy az AI megértse azt. A hatékony mesterségesintelligencia-tervezés kiváló minőségű képzési adatokhoz vezet, amelyek lehetővé teszik az AI-modell számára, hogy pontosan előrejelzéseket és döntéseket hozzon.

Kép: cohere.ai

A mesterséges intelligencia fellendülése

A mesterséges intelligencia azonnali tervezésének legfontosabb fejlesztései közül sok olyan nyelvi modellekkel valósult meg, mint a GPT-2 és a GPT-3. 2021-ben az újszerű feladatok lenyűgöző eredményeket hoztak a természetes nyelvi feldolgozási (NLP) adatkészletekkel rendelkező többfeladatos azonnali tervezés bevezetésének köszönhetően. A logikus gondolkodási folyamatot pontosan leképező nyelvi modellekkel finomított, nullapontos tanulást alkalmaztak, amikor olyan jelzéseket tartalmaznak, mint például a „Gondolkodjunk lépésről lépésre”; ez tovább erősítette a többlépcsős érvelési erőfeszítések sikerarányát. A kis és nagy léptékű könnyebb hozzáférést a kiterjedt nyílt forráskódú notebookok és a közösség által vezérelt képszintézis-vállalkozások tették lehetővé.

Néhány további nagy fejlesztés történt 2022-ben, amikor a DALL-E, a Stable Diffusion és a Midjourney gépi tanulási modellek a lehetőségek világát nyitották meg a szövegről képre történő felszólítás révén. Ez a technológia lehetővé teszi, hogy az emberek életre keltsék ötleteiket pusztán szavaikkal.

A közelmúltban a ChatGPT nyilvánossá vált, és meghódította a világot. A ChatGPT a leglenyűgözőbb mesterséges intelligencia nyelvi modell, amelyet eddig láttunk. A mélytanulási technikákra támaszkodik a szöveg létrehozásához az Ön által megadott bemenet alapján. Az eszközt szöveges adatok hatalmas gyűjteményére képezték ki, amely lehetővé teszi, hogy emberszerű válaszokat generáljon a szöveges felszólítások széles skálájára.

Az AI Prompt Engineering legjobb gyakorlatai

Van néhány bevált gyakorlat, amelyek valóban segíthetnek az AI azonnali tervezésében pontos és hatékony eredmények elérésében.

Az első lépés annak megértése, hogy a felszólítás tartalmazhat utasításokat, kérdéseket, bemeneti adatokat, példákat, tényeket és egyebeket. A legfontosabb az, hogy ezeket a különböző elemeket kombináljuk a legjobb eredmény elérése érdekében.

A mesterséges intelligencia kérésének tervezésekor kövesse az alábbi lépéseket:

• Írjon be egy világos és konkrét felszólítást: Az AI prompt tervezés egyik legfontosabb szempontja, hogy jól definiált promptot biztosítson az AI-modellhez. Ez biztosítja, hogy a modell megértse, mit kér.
• Használjon tömör nyelvezetet: Mindig a lehető legtömörebbnek kell lennie a felszólításban, röviden és lényegre törően.
• Adjon meg minél több kontextust: Az AI-modellek néha megküzdhetnek a kontextussal, ezért érdemes a lehető legtöbb konkrét kontextuális információt belefoglalni a bemenetbe.
• Ügyeljen a megfelelő nyelvtanra: Nem szeretne nyelvtani hibákat az AI promptban, ezért mindig ellenőrizze, hogy minden helyesen van-e írva.
• Tesztelje a különböző kimeneteket: Nincs korlátozva, hogy ezek a modellek hány kimenetet biztosítanak, ezért érdemes többször is tesztelni, amíg meg nem találja a legjobbat.
• Ha lehetséges, finomítsa a modellt: Néhány mesterséges intelligencia modell, például a ChatGPT, finomhangolható saját adataival. Ez különösen hasznos speciális használati esetekre, és pontosabb kimenetekhez vezet.

A gyors mérnök felemelkedése

Ahogy egyre több vállalat alkalmazza a mesterséges intelligencia technológiát, megnyílik az ajtó a gépi tanulás terén kifinomult tudással és gyors mérnöki ismeretekkel rendelkező szakemberek előtt a karrierépítéshez. Egyre nagyobb kereslet mutatkozik az ezen a területen jártas mérnökök és adattudósok iránt – ez a lehetőség úgy tűnik, idővel tovább bővül.

Az azonnali mérnök olyan szakember, aki precíz utasítások, szabályok és utasítások kidolgozására specializálódott, hogy segítse az AI-eszközöket konkrét eredmények elérésében. Az általuk használt modell kapacitásának és korlátainak mély megértésével ezek a szakértők rendelkeznek azokkal a készségekkel, amelyek szükségesek ahhoz, hogy ügyesen kialakított beviteli szöveggel, amely kifinomult megfogalmazású címkéket vagy stratégiákat tartalmazhat, hatékonyan irányítsák a kimenetet a kívánt célok felé.

A gyors mérnökök kritikus és gyakran figyelmen kívül hagyott szerepet töltenek be az NLP-projektekben. Feladatuk, hogy megtervezzék és elkészítsék azokat az utasításokat, amelyekre a modellek reagálni fognak, a modellek kimenet alapján történő finomhangolása, valamint a modell teljesítményének folyamatos elemzése a fejlesztési lehetőségek azonosítása érdekében.

Emellett adattudósokkal és NLP-kutatókkal együtt dolgoznak, hogy felmérjék a modellek teljesítményét, és megbizonyosodjanak arról, hogy felszólításaik megfelelően illeszkednek a projekt céljaihoz. Azáltal, hogy számos felelősséget vállalnak és szakértelmüket több tudományterületen is kiaknázzák, a gyors mérnökök szerves szerepet játszanak az NLP fejlesztésének formálásában, ahogyan azt ma ismerjük.

Az olyan mesterséges intelligencia modellek, mint a ChatGPT, népszerűségének növekedésével az azonnali mérnökök iránti kereslet egyre nagyobb. Nagy szerepet fognak játszani azoknál a cégeknél, amelyek ezeket az AI-modelleket szeretnék kihasználni.

Hogyan hat az AI Prompt Engineering az üzletre

Az AI-termékek és a mögöttes modellek, amelyek a működésüket biztosítják, gyorsan megváltoztatják a technológiai környezetet azáltal, hogy teljesen új utakat tárnak elénk az alkotás és az innováció terén. Az adatok hasznosításával az olyan modellek, mint a ChatGPT, megkönnyítik a mesterséges intelligencia azon képességét, hogy válaszokat generáljon a felhasználói lekérdezésekre és egyedi ötletekre számos területen. A számítógépek ma már a művészettől a tervezésen át a számítógépes kódolásig terjedő területeken tudnak tartalmat előállítani, kevés emberi segítséggel. Sőt, odáig is eljuthatnak, hogy komplex problémákkal kapcsolatos hipotéziseket és elméleteket dolgoznak ki.

A legújabb mesterséges intelligencia rendszerek, amelyek nagy léptékű, mély tanulási modellekre épülnek, képesek feldolgozni és elemezni a strukturálatlan adatok, például szövegek és képek széles körét. Ez kibővíti a fejlesztők számára elérhető alkalmazások körét, függetlenül a gépi tanulási képességeiktől és műszaki hátterüktől.

Például a GPT-3.5-re épülő ChatGPT-t használták szöveg fordítására, és a tudósok a modell korábbi verzióját használták új fehérjeszekvenciák létrehozására. Ezeknek a rendszereknek a használata lehetővé tette az új mesterségesintelligencia-alkalmazásokhoz szükséges fejlesztési idő csökkentését, így elérhetővé téve a korábban ritkán megállapított akadálymentesítési szintet. Az ilyen előrelépések elkerülhetetlenül izgalmas távlatokat nyitottak a jövőre nézve.

Az egyetlen dolog, ami ezekben a különböző modellekben közös, az az, hogy hatékony mesterségesintelligencia-tervezésre van szükségük. Ahogy a mesterséges intelligencia folyamatosan halad előre, továbbra is látni fogjuk, hogy a gyors tervezés szinte minden területen nagy szerepet játszik, az üzleti élettől a tudományig és még sok más területen. Az azonnali tervezéssel hajtott mesterséges intelligencia modellek a legizgalmasabbak és a legígéretesebbek, amelyeket láttunk, ezért az üzleti vezetőknek nagyon oda kell figyelniük, és meg kell fontolniuk, hogy beépítsék őket folyamataikba.