人工智能中的提示工程是什么以及为什么它很重要

像ChatGPT和DALL-E 2（文本到文本或文本到图像的人工智能工具）这样的工具现在非常流行。但是，要使它们有效地工作，您需要问正确的问题以获得所需的结果。学习如何与这些工具交谈以获得所需的结果的重要性将会随着人工智能在各个行业中变得更加普遍而日益增加。

什么是人工智能中的提示工程？

人工智能提示工程是一种有效的方法，可以使用人工智能工具获得所需的输出。提示可以是语句、代码块或一串单词。这种利用提示的方法是由人们发明的，目的是从人工智能模型中引出响应。它作为一个起点，教导模型开发出适合特定任务的输出。

有趣的是，这些提示的工作方式与对人一样 – 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生成适合其目的的工作。在这种方式下，提示工程已经成为利用人工智能工具的必不可少的策略。

当谈到实际提示时，文本目前是人工智能和人类之间的主要通信方式。使用文本命令可以告诉模型要执行什么操作。像DALLE-E 2和Stable Diffusion这样的顶级人工智能模型需要您描述所需的输出，这作为它们的主要提示。另一方面，像新版ChatGPT这样的语言模型可以使用从简单查询到复杂的证明，证明中包含各种事实的提示。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。

人工智能提示工程的整个过程涉及设计和创建提示（输入数据），以便人工智能模型可以在这些数据上进行训练，以学习如何执行特定任务。在此过程中，您必须选择合适的数据类型和格式，以便人工智能可以理解它。有效的人工智能提示工程会导致高质量的训练数据，从而使人工智能模型能够准确地做出预测和决策。

图片：cohere.ai

人工智能提示工程的崛起

许多人工智能提示工程的顶级发展都发生在像GPT-2和GPT-3这样的语言模型中。2021年，多任务提示工程的引入和自然语言处理（NLP）数据集使得新任务取得了令人印象深刻的结果。通过语言模型精炼，语言模型可以准确地描绘逻辑思维过程，当提示中包含诸如“让我们一步一步思考”的线索时，零次学习得到了应用，这进一步提高了多步骤推理工作的成功率。通过广泛的开源笔记本和社区驱动的图像合成项目，实现了小规模和大规模的易用性。

2022年，机器学习模型DALL-E、Stable Diffusion和Midjourney通过文本到图像提示开启了一个全新的可能性世界。这种技术允许人们仅通过输入文字来将自己的想法变为现实。

最近，ChatGPT向公众开放，并引起了轰动。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。它依赖于深度学习技术，根据输入生成文本。该工具是在大量文本数据上进行训练的，这使得它能够对广泛的文本提示生成类似人类的响应。

人工智能提示工程的最佳实践

有几种最佳实践可以真正帮助人工智能提示工程产生准确和有效的输出。

第一步是了解提示可以包括指令、问题、输入数据、示例、事实等。关键是将这些不同的元素组合起来以实现最佳输出。

在设计人工智能提示时，应遵循以下步骤：

• 输入明确和具体的提示： 人工智能提示工程中最重要的方面之一是向人工智能模型提供明确定义的提示。这将确保模型了解您要问什么。
• 使用简洁的语言： 您应该在提示中尽可能简洁，保持简短和简洁。
• 提供尽可能多的上下文： 人工智能模型有时会难以理解上下文，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的原因。
• 确保正确的语法： 您不希望在人工智能提示中出现任何语法错误，因此请始终检查是否拼写正确。
• 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输出，直到找到最好的一个。
• 在可能的情况下对模型进行微调： 一些人工智能模型，例如ChatGPT，可以使用您自己的数据进行微调。这对于特定的用例要求特别有用，并且可以带来更准确的输出。

提示工程师的崛起

随着更多公司采用人工智能技术，对具有机器学习和提示工程专业知识的专业人员的需求日益增长。随着时间的推移，对这些领域的工程师和数据科学家的需求将继续增加。

提示工程师是一位专门从事精确提示、规则和指令的专业人员，以帮助人工智能工具实现特定结果。凭借对所使用模型的能力和局限性的深入理解，这些专家拥有指导输出以实现所需目标的技能，方法是巧妙地设计输入文本，包括标签或具有复杂措辞的策略。

提示工程师在NLP项目中扮演着至关重要且常被忽视的角色。他们负责设计和创建模型将响应的提示，根据输出对模型进行微调，并不断分析模型的性能以确定改进的机会。

他们还与数据科学家和NLP研究人员合作，以确保他们的提示与项目目标保持一致。通过承担多项职责并利用他们在多个学科的专业知识，提示工程师在塑造我们今天所知的NLP开发方面发挥着至关重要的作用。

随着像ChatGPT这样的AI模型的流行，提示工程师将变得越来越受欢迎。他们将在公司利用这些AI模型方面发挥重要作用。

人工智能提示工程如何影响商业

人工智能产品及其底层模型正在通过提供全新的创造和创新途径来快速改变技术格局。通过利用数据，像ChatGPT这样的模型可以根据用户查询和各个领域中的独特想法生成响应。计算机现在可以在艺术、设计、计算机编码等领域生成内容，几乎不需要人类的帮助。另外，它们甚至可以开发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，能够处理和分析大量无结构数据，如文本和图像。这扩大了开发人员可以访问的应用范围，无论他们的机器学习技能或技术背景如何。

例如，ChatGPT曾被用于翻译文本，科学家们利用模型的早期版本创建了新的蛋白质序列。这些系统的使用使得开发新的人工智能应用程序所需的时间大大减少，使其比以往任何时候都更容易访问。这些进步无疑为未来带来了令人兴奋的前景。

所有这些不同模型都有一个共同点，即它们都需要有效的人工智能提示工程。随着人工智能的不断发展，我们将继续看到提示工程在几乎每个领域中发挥重要作用，从商业到科学等。由提示工程驱动的人工智能模型是我们迄今为止见过的最令人兴奋和最有前途的模型，因此，商业领袖必须开始密切关注并考虑将它们融入他们的流程中。人工智能将继续看到提示工程在几乎每个领域中发挥重要作用，从商业到科学等。由提示工程驱动的人工智能模型是我们迄今为止见过的最令人兴奋和最有前途的模型，因此，商业领袖必须开始密切关注并考虑将它们融入他们的流程中。