Что такое инженерия подсказок в ИИ и почему она важна

Инструменты, такие как ChatGPT и DALL-E 2 (инструменты ИИ для текста и изображений), сейчас очень популярны. Но для того, чтобы они работали эффективно, вам нужно задавать правильные вопросы, чтобы получить желаемые результаты. Изучение того, что сказать этим инструментам, станет только более важным, когда они станут более интегрированными в различных отраслях.

Что такое инженерия подсказок в ИИ?

Инженерия подсказок в ИИ – это эффективный способ получить желаемый результат с помощью инструмента ИИ. Подсказки бывают различных форм, таких как утверждения, блоки кода и строки слов. Этот метод использования подсказок был изобретен людьми с целью получения ответов от моделей ИИ. Он служит начальной точкой для обучения модели разработке результатов, соответствующих данной задаче.

Интересно, что эти подсказки работают так же, как и на человека – побуждая его создать эссе – и аналогично, приложение ИИ может использовать эти подсказки для производства работы, адаптированной для своей цели. Таким образом, инженерия подсказок стала незаменимой стратегией для использования инструментов ИИ.

Когда речь идет о самой подсказке, текст в настоящее время является основным средством общения между человеком и ИИ. Использование текстовых команд позволяет вам сказать модели, что выполнить. Лучшие модели ИИ, такие как DALLE-E 2 и Stable Diffusion, требуют от вас описания желаемого результата, который служит их основной подсказкой. С другой стороны, языковые модели, такие как новый ChatGPT, могут использовать все, от простого запроса до сложного доказательства с различными фактами, размещенными на протяжении всей подсказки. В некоторых случаях вы даже можете использовать файл CSV с сырыми данными в качестве части входных данных.

Целый процесс инженерии подсказок ИИ включает в себя проектирование и создание подсказок (входных данных), чтобы модели ИИ могли обучаться на них, чтобы научиться выполнять конкретные задачи. В этом процессе вам необходимо выбрать подходящий тип данных и форматирование, чтобы ИИ мог понять его. Эффективная инженерия подсказок ИИ приводит к высококачественным данным для обучения, которые позволяют модели ИИ точно делать прогнозы и принимать решения.

Изображение: cohere.ai

Рост инженерии подсказок ИИ

Многие из лучших разработок в области инженерии подсказок ИИ произошли с языковыми моделями, такими как GPT-2 и GPT-3. В 2021 году новые задачи дали впечатляющие результаты благодаря введению многозадачной инженерии подсказок с наборами данных обработки естественного языка (NLP). Уточненные языковыми моделями, которые могут точно изображать логический процесс мышления, нулевое обучение было применено, когда подсказки, такие как “Давайте подумаем шаг за шагом”, включены в подсказки; это еще больше укрепило успех многоступенчатых рассуждений. Более легкий доступ как на небольших, так и на больших масштабах был возможен благодаря обширным открытым ноутбукам и общественным проектам синтеза изображений.

Некоторые другие крупные разработки произошли в 2022 году, когда модели машинного обучения DALL-E, Stable Diffusion и Midjourney открыли мир возможностей с помощью текстово-изображенных подсказок. Эта технология позволяет людям оживлять свои идеи, используя только слова в качестве входных данных.

Более недавно ChatGPT стал доступен публике и потряс мир. ChatGPT – это наиболее впечатляющая языковая модель ИИ, которую мы видели на сегодняшний день. Он использует методы глубокого обучения для генерации текста на основе входных данных, которые вы предоставляете ему. Инструмент был обучен на огромной коллекции текстовых данных, что позволяет ему генерировать человеческие ответы на широкий спектр текстовых подсказок.

Лучшие практики инженерии подсказок ИИ

Существуют несколько лучших практик, которые могут действительно помочь инженерии подсказок ИИ дать точные и эффективные результаты.

Первый шаг – понять, что подсказка может включать инструкции, вопросы, входные данные, примеры, факты и многое другое. Ключевым моментом является объединение всех этих различных элементов, чтобы достичь лучшего результата.

При проектировании подсказки ИИ вы должны следовать этим шагам:

• Введите четкую и конкретную подсказку: Одним из наиболее важных аспектов инженерии подсказок ИИ является предоставление хорошо определенной подсказки модели ИИ. Это обеспечит понимание модели того, о чем вы спрашиваете.
• Используйте краткий язык: Вы всегда должны быть как можно более краткими в подсказке, делая ее короткой и по существу.
• Предоставьте как можно больше контекста: Модели ИИ иногда могут испытывать трудности с контекстом, поэтому вы должны включить как можно больше конкретной контекстной информации в входные данные.
• Обеспечьте правильную грамматику: Вы не хотите иметь грамматических ошибок в подсказке ИИ, поэтому всегда проверяйте, что все написано правильно.
• Тестируйте различные результаты: Нет ограничений на количество результатов, которые эти модели могут предоставить, поэтому вы должны тестировать несколько результатов, пока не найдете лучший.
• Настройте модель, когда это возможно: Некоторые модели ИИ, такие как ChatGPT, могут быть настроены с вашими собственными данными. Это особенно полезно для конкретных требований использования и приводит к более точным результатам.

Рост инженера подсказок

По мере того, как все больше компаний принимают технологию ИИ, открывается дверь для профессионалов с сложными знаниями в области машинного обучения и инженерии подсказок, чтобы построить карьеру. Растущий спрос наблюдается на инженеров, имеющих навыки в этой области, а также на ученых-данных – возможность, которая, кажется, будет продолжать расширяться со временем.

Инженер подсказок – это профессионал, который специализируется на создании точных подсказок, правил и директив, чтобы помочь инструментам ИИ достичь конкретных результатов. С глубоким пониманием возможностей и ограничений модели, которую они используют, эти эксперты обладают необходимым набором навыков для эффективного руководства результатами через умно созданные входные тексты, которые могут включать метки или стратегии с сложной формулировкой.

Инженеры подсказок играют решающую и часто упускаемую из виду роль в проектах NLP. Они отвечают за проектирование и создание подсказок, на которые будут реагировать модели, настройку моделей на основе результатов и постоянный анализ производительности модели, чтобы выявить возможности для улучшения.

Они также работают в тандеме с учеными-данными и исследователями NLP, чтобы оценить производительность моделей и убедиться, что их подсказки правильно выровнены с целями проекта. Выполняя ряд обязанностей и используя свой опыт в нескольких дисциплинах, инженеры подсказок играют важную роль в формировании развития NLP, как мы его знаем сегодня.

С ростом популярности моделей ИИ, таких как ChatGPT, инженеры подсказок будут все больше востребованы. Они сыграют большую роль для компаний, стремящихся использовать эти модели ИИ.

Как инженерия подсказок ИИ влияет на бизнес

Продукты ИИ и лежащие в их основе модели быстро меняют технологический ландшафт, предлагая нам совершенно новые пути создания и инноваций. Используя данные, модели, такие как ChatGPT, облегчают способность ИИ генерировать ответы на запросы пользователей и уникальные идеи в различных областях. Компьютеры теперь могут производить контент в областях, от искусства до дизайна и программирования, с минимальной помощью человека. Кроме того, они могут даже разработать гипотезы и теории, связанные с сложными проблемами.

Последние системы ИИ, построенные на основе крупномасштабных моделей глубокого обучения, могут обрабатывать и анализировать огромный объем неструктурированных данных, таких как текст и изображения. Это расширяет сферу применения, доступную разработчикам, независимо от их опыта в машинном обучении и технического фона.

Например, ChatGPT, построенный на основе GPT-3.5, был использован для перевода текста, и ученые использовали более раннюю версию модели для создания новых последовательностей белков. Использование этих систем позволило сократить время разработки новых приложений ИИ, сделав доступным уровень доступности, который редко устанавливался ранее. Такие достижения неизбежно открыли интересные перспективы для будущего.

Единственное, что у всех этих различных моделей общего, – это их необходимость в эффективной инженерии подсказок ИИ. По мере того, как ИИ продолжает развиваться, мы будем продолжать видеть, как инженерия подсказок играет важную роль почти в каждой области, от бизнеса до науки и многого другого. Модели ИИ, работающие на основе инженерии подсказок, – это наиболее интересные и перспективные, которые мы видели, поэтому лидеры бизнеса должны начать обращать на них пристальное внимание и рассматривать возможность их внедрения в свои процессы.