什么是人工智能快速工程及其重要性

ChatGPT 和 DALL-E 2（文本到文本或文本到图像的 AI 工具）等工具如今非常流行。 但为了让它们有效地工作，您需要提出正确的问题以获得您想要的结果。 随着这些工具在各个行业中的融合程度越来越高，了解如何使用这些工具只会变得更加重要。

什么是人工智能中的即时工程？

AI提示工程是利用AI工具获得所需输出的有效方法。 提示有多种形式，例如语句、代码块和字符串。 这种利用提示的方法是人们发明的，目的是引出人工智能模型的反应。 它作为教学模型开发适合给定任务的输出的起点。

有趣的是，这些提示的工作方式与对人的作用相同——提示他们写一篇文章——同样，人工智能应用程序可以使用这些提示来制作为其目的量身定制的作品。 这样，快速工程就成为利用人工智能工具不可或缺的策略。

就实际提示而言，文本目前是人类与人工智能之间沟通的主要方式。 使用文本命令可以让您告诉模型要执行什么操作。 像 DALLE-E 2 和 Stable Diffusion 这样的顶级 AI 模型要求您描述所需的输出，这是它们的主要提示。 另一方面，像新的 ChatGPT 这样的语言模型可以使用从简单查询到在整个提示中放置各种事实的复杂证明的任何内容。 在某些情况下，您甚至可以使用包含原始数据的 CSV 文件作为输入的一部分。

AI 提示工程的整个过程涉及设计和创建提示（输入数据），以便 AI 模型可以对其进行训练以学习如何执行特定任务。 在此过程中，您必须选择适当的数据类型和格式，以便人工智能能够理解它。 有效的人工智能提示工程可以产生高质量的训练数据，使人工智能模型能够准确地做出预测和决策。

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人工智能快速工程的兴起

AI 提示工程的许多顶级发展都是通过 GPT-2 和 GPT-3 等语言模型实现的。 2021 年，由于引入了自然语言处理 (NLP) 数据集的多任务提示工程，新颖的任务产生了令人印象深刻的结果。通过能够准确描述逻辑思维过程的语言模型进行改进，当提示中包含“让我们一步一步思考”等提示时，就可以应用零样本学习；这进一步提高了多步推理工作的成功率。通过广泛的开源笔记本和社区驱动的图像合成企业，可以更轻松地实现小规模和大规模的访问。

2022 年出现了一些更大的发展，机器学习模型 DALL-E、Stable Diffusion 和 Midjourney 通过文本到图像提示开辟了一个充满可能性的世界。这项技术使人们只需输入言语即可将他们的想法变为现实。

最近，ChatGPT 向公众开放并风靡全球。 ChatGPT 是我们迄今为止见过的最令人印象深刻的人工智能语言模型。 它依靠深度学习技术根据您提供的输入生成文本。 该工具接受了大量文本数据的训练，这使其能够对各种文本提示生成类似人类的响应。

AI 快速工程最佳实践

有一些最佳实践可以真正帮助人工智能促进工程结果准确有效的输出。

第一步是了解提示可以包括说明、问题、输入数据、示例、事实等。 关键是将所有这些不同的元素结合起来以实现最佳输出。

设计 AI 提示时，应遵循以下步骤：

• 输入清晰具体的提示： AI 提示工程最重要的方面之一是为 AI 模型提供明确定义的提示。 这将确保模型理解您的要求。
• 使用简洁的语言： 提示中的内容应尽可能简洁，简明扼要。
• 提供尽可能多的上下文： 人工智能模型有时会与上下文发生冲突，这就是为什么您应该在输入中包含尽可能多的特定上下文信息。
• 确保语法正确： 您不希望 AI 提示中出现任何语法错误，因此请务必仔细检查所有内容是否拼写正确。
• 测试各种输出： 这些模型可以提供的输出数量没有限制，因此您应该测试多个，直到找到最佳的。
• 尽可能微调模型： 某些 AI 模型（例如 ChatGPT）可以使用您自己的数据进行微调。 这对于特定用例要求特别有用，并且可以产生更准确的输出。

即时工程师的崛起

随着越来越多的公司采用人工智能技术，拥有机器学习和快速工程知识的专业人士开启职业生涯的大门。 人们对这一领域的工程师和数据科学家的需求不断增加——随着时间的推移，这个机会似乎将继续扩大。

提示工程师是专门设计精确的提示、规则和指令以帮助人工智能工具实现特定结果的专业人员。 通过深入了解他们所使用的模型的能力和局限性，这些专家拥有所需的技能，可以通过巧妙设计的输入文本（其中可能包括带有复杂措辞的标签或策略）有效地引导输出实现预期目标。

提示工程师在 NLP 项目中扮演着至关重要且经常被忽视的角色。 他们的任务是设计和创建模型将响应的提示，根据输出微调模型，并对模型性能进行持续分析以识别改进机会。

他们还与数据科学家和自然语言处理研究人员合作，评估模型的性能，并确保他们的提示与项目目标正确一致。 通过承担多项职责并利用跨多个学科的专业知识，即时工程师在塑造我们今天所知的 NLP 发展方面发挥着不可或缺的作用。

随着 ChatGPT 等人工智能模型的流行，对即时工程师的需求将会越来越大。 它们将为寻求利用这些人工智能模型的公司发挥重要作用。

人工智能即时工程如何影响业务

人工智能产品以及为其提供动力的基础模型，为我们提供了全新的创造和创新途径，正在迅速改变技术格局。 通过利用数据，ChatGPT 等模型增强了人工智能对用户查询和各个领域的独特想法生成响应的能力。 现在，计算机可以在几乎不需要人类帮助的情况下生成从艺术到设计再到计算机编码等领域的内容。 此外，他们甚至可以提出与复杂问题相关的假设和理论。

最新的人工智能系统建立在大规模深度学习模型的基础上，能够处理和分析文本和图像等大量非结构化数据。这扩大了开发人员可以访问的应用程序的范围，无论他们的机器学习能力和技术背景如何。

例如，基于 GPT-3.5 构建的 ChatGPT 已用于翻译文本，科学家们利用该模型的早期版本来创建新的蛋白质序列。 这些系统的使用可以减少新人工智能应用程序所需的开发时间，从而提供以前很少建立的可访问性级别。 这些进步不可避免地为未来开辟了令人兴奋的前景。

所有这些不同模型的共同点是它们需要有效的人工智能提示工程。 随着人工智能不断向前发展，我们将继续看到即时工程在从商业到科学等几乎所有领域发挥着重要作用。 由即时工程驱动的人工智能模型是我们所见过的最令人兴奋和最有前途的模型，因此企业领导者必须开始密切关注并考虑将其实施到他们的流程中。