Что такое оперативное проектирование в ИИ и почему это важно

Такие инструменты, как ChatGPT и DALL-E 2 (инструменты искусственного интеллекта, преобразующие текст в текст или текст в изображение), в наши дни очень популярны. Но чтобы они работали эффективно, вам нужно задавать правильные вопросы, чтобы получить желаемые результаты. Изучение того, что сказать этим инструментам, будет становиться все более важным, поскольку они становятся все более интегрированными в различные отрасли.

Что такое оперативное проектирование в ИИ?

Инжиниринг подсказок ИИ — это эффективный способ получить желаемый результат с помощью инструмента ИИ. Подсказки бывают разных форм, таких как операторы, блоки кода и строки слов. Этот метод использования подсказок был изобретен людьми с целью получения ответов от моделей ИИ. Он служит отправной точкой для обучения модели выработке выходных данных, соответствующих данной задаче.

Интересно, что эти подсказки работают так же, как и для человека — побуждая его создать эссе — и аналогичным образом приложение ИИ может использовать эти подсказки для создания работы, адаптированной для его цели. Таким образом, оперативное проектирование стало незаменимой стратегией использования инструментов ИИ.

Когда дело доходит до фактической подсказки, текст в настоящее время является основным средством связи между человеком и ИИ. Использование текстовых команд позволяет указать модели, что следует выполнять. Лучшие модели искусственного интеллекта, такие как DALLE-E 2 и Stable Diffusion, требуют, чтобы вы описали желаемый результат, который действует как их основная подсказка. С другой стороны, языковые модели, такие как новый ChatGPT, могут использовать что угодно, от простого запроса до сложного, проверенного с помощью различных фактов, размещенных в подсказке. В некоторых случаях вы даже можете использовать CSV-файл с необработанными данными как часть входных данных.

Весь процесс разработки подсказок ИИ включает в себя разработку и создание подсказок (входных данных), чтобы модели ИИ могли обучаться на них, чтобы научиться выполнять определенные задачи. В этом процессе вы должны выбрать соответствующий тип данных и форматирование, чтобы ИИ мог их понять. Эффективное оперативное проектирование ИИ приводит к получению высококачественных обучающих данных, которые позволяют модели ИИ точно делать прогнозы и принимать решения.

Изображение: cohere.ai

Расцвет искусственного интеллекта

Многие из лучших разработок в области разработки ИИ были связаны с такими языковыми моделями, как GPT-2 и GPT-3. В 2021 году новые задачи дали впечатляющие результаты благодаря внедрению многозадачной оперативной разработки с наборами данных обработки естественного языка (NLP). Обучение с нулевым выстрелом, усовершенствованное языковыми моделями, которые могут точно отображать логический мыслительный процесс, применяется, когда в подсказки включаются такие подсказки, как «Давайте подумаем шаг за шагом»; это еще больше повысило вероятность успеха многоэтапных рассуждений. Более легкий доступ как в малых, так и в больших масштабах стал возможен благодаря обширным блокнотам с открытым исходным кодом и инициативам сообщества по синтезу изображений.

Еще несколько важных событий произошли в 2022 году, когда модели машинного обучения DALL-E, Stable Diffusion и Midjourney открыли мир возможностей посредством преобразования текста в изображение. Эта технология позволяет людям воплощать свои идеи в жизнь, используя только слова.

Совсем недавно ChatGPT стал общедоступным и покорил мир. ChatGPT — самая впечатляющая языковая модель ИИ, которую мы когда-либо видели. Он использует методы глубокого обучения для создания текста на основе введенных вами данных. Инструмент был обучен на большом наборе текстовых данных, что позволяет ему генерировать человеческие ответы на широкий спектр текстовых подсказок.

Лучшие практики для разработки подсказок ИИ

Есть несколько передовых практик, которые действительно могут помочь ИИ-инженеру привести к точным и эффективным результатам.

Первый шаг — понять, что приглашение может включать инструкции, вопросы, входные данные, примеры, факты и многое другое. Ключ в том, чтобы объединить все эти различные элементы для достижения наилучшего результата.

При разработке подсказки AI вы должны выполнить следующие шаги:

• Введите четкую и конкретную подсказку: Одним из наиболее важных аспектов разработки подсказок ИИ является предоставление четко определенной подсказки для модели ИИ. Это гарантирует, что модель понимает, что вы просите.
• Используйте краткий язык: Вы всегда должны быть как можно более краткими в подсказке, делая ее короткой и по существу.
• Дайте как можно больше контекста: Модели ИИ иногда могут иметь проблемы с контекстом, поэтому вы должны включать как можно больше конкретной контекстной информации во входные данные.
• Убедитесь в правильности грамматики: Вам не нужны грамматические ошибки в вашей подсказке ИИ, поэтому всегда дважды проверяйте правильность написания.
• Протестируйте различные выходы: Количество выходных данных, которые могут предоставить эти модели, не ограничено, поэтому вам следует протестировать несколько моделей, пока не будет найден лучший.
• Настройте модель, когда это возможно: Некоторые модели ИИ, такие как ChatGPT, можно настроить с помощью ваших собственных данных. Это особенно полезно для конкретных требований варианта использования и приводит к более точным результатам.

Восстание быстрого инженера

По мере того, как все больше компаний используют технологию искусственного интеллекта, открываются двери для профессионалов, обладающих глубокими знаниями в области машинного обучения и помогающих инженерам построить карьеру. Наблюдается растущий спрос на инженеров, квалифицированных в этой области, а также на специалистов по обработке и анализу данных, и эта возможность, похоже, со временем будет расширяться.

Инженер подсказок — это профессионал, который специализируется на разработке точных подсказок, правил и директив, помогающих инструментам ИИ достигать определенных результатов. Благодаря глубокому пониманию возможностей и ограничений модели, которую они используют, эти эксперты обладают набором навыков, необходимых для эффективного направления результатов к желаемым целям с помощью искусно составленного входного текста, который может включать ярлыки или стратегии со сложными формулировками.

Инженеры подсказок берут на себя критическую и часто упускаемую из виду роль в проектах НЛП. Им поручено разработать и создать подсказки, на которые модели будут реагировать, настроить модели на основе выходных данных и выполнять постоянный анализ производительности моделей для выявления возможностей для улучшения.

Они также работают в тандеме с исследователями данных и исследователями НЛП, чтобы оценить производительность моделей и убедиться, что их подсказки должным образом соответствуют целям проекта. Выполняя ряд обязанностей и используя свой опыт в различных дисциплинах, специалисты по подсказкам играют неотъемлемую роль в формировании НЛП в том виде, в каком мы его знаем сегодня.

С ростом популярности моделей искусственного интеллекта, таких как ChatGPT, спрос на оперативных инженеров будет возрастать. Они будут играть большую роль для компаний, которые хотят использовать эти модели ИИ.

Как AI Prompt Engineering влияет на бизнес

Продукты искусственного интеллекта и лежащие в их основе модели быстро меняют технический ландшафт, предоставляя нам совершенно новые возможности для творчества и инноваций. Используя данные, такие модели, как ChatGPT, облегчают способность ИИ генерировать ответы на запросы пользователей и уникальные идеи в различных областях. Компьютеры теперь могут создавать контент в самых разных областях, от искусства до дизайна и компьютерного кодирования, практически без помощи человека. Более того, они могут даже дойти до разработки гипотез и теорий, связанных со сложными проблемами.

Новейшие системы искусственного интеллекта, построенные на основе крупномасштабных моделей глубокого обучения, способны обрабатывать и анализировать широкий спектр неструктурированных данных, таких как текст и изображения. Это расширяет спектр приложений, доступных разработчикам независимо от их способностей к машинному обучению и технического образования.

Например, ChatGPT, созданный на основе GPT-3.5, использовался для перевода текста, а ученые использовали более раннюю версию модели для создания новых последовательностей белков. Использование этих систем позволило сократить время разработки, необходимое для новых приложений ИИ, сделав доступным уровень доступности, редко существовавший ранее. Такие достижения неизбежно открывают захватывающие перспективы на будущее.

Единственное, что объединяет все эти разные модели, — это потребность в эффективной разработке подсказок ИИ. По мере того, как ИИ продолжает развиваться, мы по-прежнему будем видеть, как быстрое проектирование играет большую роль практически во всех областях, от бизнеса до науки и многих других. Модели искусственного интеллекта, основанные на быстром инжиниринге, являются самыми захватывающими и многообещающими, которые мы видели, поэтому бизнес-лидеры должны обратить пристальное внимание и подумать о внедрении их в свои процессы.