Що таке інженерія запитів у штучному інтелекті та чому це має значення

Інструменти, такі як ChatGPT і DALL-E 2 (інструменти штучного інтелекту для тексту чи зображень), зараз дуже популярні. Але щоб вони працювали ефективно, вам потрібно задавати правильні питання, щоб отримувати бажані результати. Навчання того, що потрібно сказати цим інструментам, стане ще важливішим, оскільки вони будуть все більше інтегровані в різні галузі.

Що таке інженерія запитів у штучному інтелекті?

Інженерія запитів у штучному інтелекті – це ефективний спосіб отримувати бажаний результат з інструментом штучного інтелекту. Запити можуть мати різні форми, такі як вислови, блоки коду та рядки слів. Цей метод використання запитів був винайдений людьми з метою отримання відповідей від моделей штучного інтелекту. Він служить початковою точкою для навчання моделі розробляти результати, які відповідають заданому завдання.

Цікаво, що ці запити працюють так само, як і на людину – запрошуючи її створити есею – і подібним чином, застосунок штучного інтелекту може використовувати ці запити для створення роботи, яка підходить для його мети.

Коли мова йде про сам запит, зараз текст є основним засобом спілкування між людиною та штучним інтелектом. Використання текстових команд дозволяє вам вказувати моделі, що потрібно зробити. Найкращі моделі штучного інтелекту, такі як DALLE-E 2 і Stable Diffusion, вимагають від вас описати бажаний результат, який слугує їхнім основним запитом. З іншого боку, мовні моделі, такі як новий ChatGPT, можуть використовувати все, від простого запитання до складного доведення з різними фактами, розміщеними по всьому запиту. У деяких випадках ви навіть можете використовувати файл CSV з сирими даними як частину вхідних даних.

Цілий процес інженерії запитів у штучному інтелекті полягає у розробці та створенні запитів (вхідних даних), щоб моделі штучного інтелекту могли навчатися на них та вивчати виконання конкретних завдань. У цьому процесі вам потрібно вибрати відповідний тип даних та форматування, щоб штучний інтелект міг зрозуміти це. Ефективна інженерія запитів у штучному інтелекті призводить до високоякісних навчальних даних, які дозволяють моделі штучного інтелекту точно робити передбачення та приймати рішення.

Image: cohere.ai

Рост інженерії запитів у штучному інтелекті

Багато з найкращих розробок у сфері інженерії запитів у штучному інтелекті відбулися з мовними моделями, такими як GPT-2 і GPT-3. У 2021 році нові завдання дали вражаючі результати завдяки введенню багатозадачної інженерії запитів з наборами даних обробки природної мови (NLP). Удосконалені мовними моделями, які можуть точно зображати логічний процес мислення, нульове навчання було застосовано, коли такі підказки, як “Давайте подумаємо крок за кроком”, були включені до запитів; це ще більше посилило успішність багатокрокових зусиль з висновків. Легше доступність на малих і великих масштабах стала можливою завдяки обширним відкритим блокнотам та спільним проектам синтезу зображень.

Деякі великі розробки відбулися у 2022 році, коли моделі машинного навчання DALL-E, Stable Diffusion і Midjourney відкрили світ можливостей за допомогою текстово-зображеневого запиту. Ця технологія дозволяє людям втілювати свої ідеї в життя лише за допомогою слів у якості вхідних даних.

Нещодавно ChatGPT став доступним для публіки та завоював світ. ChatGPT – це найвражаюча модель мови штучного інтелекту, яку ми бачили на сьогодні. Він використовує техніки глибокого навчання для генерації тексту на основі вхідних даних, які ви йому надаєте. Інструмент був навчений на величезній колекції текстових даних, що дозволяє йому генерувати людські відповіді на широкий спектр текстових запитів.

Найкращі практики інженерії запитів у штучному інтелекті

Є кілька найкращих практик, які можуть суттєво допомогти інженерії запитів у штучному інтелекті давати точні та ефективні результати.

Перший крок – зрозуміти, що запит може включати інструкції, запитання, вхідні дані, приклади, факти та інше. Ключ – поєднати всі ці різні елементи, щоб досягти найкращого результату.

Коли ви інженеруєте запит у штучному інтелекті, слідуйте цим крокам:

• Введіть чіткий і конкретний запит: Одним з найважливіших аспектів інженерії запитів у штучному інтелекті є надання добре визначеного запиту моделі штучного інтелекту. Це гарантує, що модель зрозуміє, про що ви запитуєте.
• Використовуйте лаконічну мову: Ви повинні бути якомога лаконічнішим у запиту, тримаючи його коротким і по суті.
• Надайте якомога більше контексту: Моделі штучного інтелекту іноді можуть мати труднощі з контекстом, тому ви повинні включити якомога більше конкретної контекстної інформації в вхідних даних.
• Забезпечте правильну граматику: Ви не хочете жодних граматичних помилок у вашому запиту штучного інтелекту, тому завжди перевіряйте, щоб все було написано правильно.
• Тестуйте різні результати: Не існує обмежень на кількість результатів, які ці моделі можуть надати, тому ви повинні тестувати кілька результатів, поки не знайдете найкращий.
• Дофільтруйте модель, коли це можливо: Деякі моделі штучного інтелекту, такі як ChatGPT, можуть бути дофільтровані вашими власними даними. Це особливо корисно для конкретних вимог до випадків використання та призводить до більш точних результатів.

Рост інженера запиту

Когда все більше компаній приймають технологію штучного інтелекту, відкриваються двері для фахівців з високим рівнем знань у сфері машинного навчання та інженерії запитів, щоб будувати кар’єру. Збільшений попит спостерігається на інженерів, які володіють знаннями в цій галузі, а також на вчених-даних – можливість, яка, як очікується, буде продовжувати розширюватися з часом.

Інженер запиту – це фахівець, який спеціалізується на створенні точних запитів, правил та директив, щоб допомогти інструментам штучного інтелекту досягти конкретних результатів. З глибоким розумінням можливостей та обмежень моделі, яку вони використовують, ці експерти володіють набором навичок, необхідних для ефективного керівництва результатами до бажаних об’єктів через розумно створені вхідні тексти, які можуть включати мітки або стратегії з складним слововживанням.

Інженери запиту займають критичну та часто невидиму роль у проектах обробки природної мови. Їм доручено розробляти та створювати запити, на які моделі будуть реагувати, дофільтровувати моделі на основі результатів та проводити постійний аналіз продуктивності моделі для визначення можливостей покращення.

Вони також працюють у тандемі з вченими-даними та дослідниками обробки природної мови для оцінки продуктивності моделей та забезпечення того, щоб їхні запити були правильно пов’язані з цілями проекту. Виконуючи ряд обов’язків та використовуючи свій досвід у декількох дисциплінах, інженери запиту відіграють інтегральну роль у формуванні розвитку обробки природної мови, яким ми його знаємо сьогодні.

З ростом популярності моделей штучного інтелекту, таких як ChatGPT, інженери запиту будуть все більше затребувані. Вони відіграють велику роль для компаній, які хочуть використовувати ці моделі штучного інтелекту.

Як інженерія запитів у штучному інтелекті впливає на бізнес

Продукти штучного інтелекту та моделі, які їх підтримують, швидко змінюють ландшафт технологій, представляючи нам зовсім нові шляхи створення та інновацій. Використовуючи дані, моделі, такі як ChatGPT, забезпечують можливість штучного інтелекту генерувати відповіді на запити користувачів та унікальні ідеї в різних галузях. Комп’ютери тепер можуть створювати контент у галузях від мистецтва до дизайну та програмування з мінімальною допомогою людей. Крім того, вони можуть навіть розвивати гіпотези та теорії, пов’язані з складними проблемами.

Останні системи штучного інтелекту, побудовані на основі великомасштабних моделей глибокого навчання, можуть обробляти та аналізувати великий обсяг неструктурованих даних, таких як текст та зображення. Це розширює сферу застосування програм для розробників незалежно від їхнього рівня володіння машинним навчанням та технічної підготовки.

Наприклад, ChatGPT, який був побудований на основі GPT-3.5, був використаний для перекладу тексту, а вчені використали ранішу версію моделі для створення нових білкових послідовностей. Використання цих систем дозволило скоротити час розробки нових застосунків штучного інтелекту, зробивши доступним рівень доступності, який рідко встановлювався раніше. Такі досягнення неминуче відкрили перспективи для майбутнього.

Одна річ, яку всі ці різні моделі мають спільним, – це їхня потреба в ефективній інженерії запитів у штучному інтелекті. Коли штучний інтелект продовжує розвиватися, ми будемо продовжувати бачити інженерію запитів у майже кожній галузі, від бізнесу до науки та більшого. Моделі штучного інтелекту, які працюють на основі інженерії запитів, – це найцікавіші та найперспективніші, які ми бачили, тому керівники бізнесу повинні почати звертати увагу на них та розглянути можливість їхнього впровадження у свої процеси.