Table des matières
Introduction
Instructions claires
Paramètres contextuels
Conseils Conseils et bonnes pratiques
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Libérer le potentiel de l'intelligence artificielle grâce à une ingénierie rapide

Nov 29, 2023 am 11:03 AM
人工智能

Dans le monde technologique en évolution rapide, l’intelligence artificielle (IA) est à l’avant-garde, remodelant constamment nos interactions avec les systèmes numériques. Un aspect clé de cette évolution a été le développement et le perfectionnement de grands modèles de langage (LLM), devenus indispensables dans des applications allant des robots de service client à l'analyse avancée des données. AstuceL'art et la science de l'ingénierie, un domaine qui mélange la linguistique, la psychologie et l'informatique afin de communiquer efficacement avec l'intelligence artificielle, sont essentiels pour exploiter le potentiel de ces LL.M.s.

Introduction

ConseilsL'ingénierie est la compétence consistant à élaborer des requêtes concises et riches en contexte qui guident l'intelligence artificielle pour produire les réponses les plus pertinentes et les plus précises. Le cœur de cette pratique implique la capacité à comprendre les nuances du traitement du langage naturel et du LL.M. Ce processus complexe repose sur deux piliers fondamentaux : le contexte et les instructions claires, qui jouent tous deux un rôle clé dans l’élaboration des résultats de l’IA.

Instructions claires

Les instructions claires sont des instructions contenues dans une invite qui spécifient exactement ce que l'IA est censée faire. Ces instructions aident à façonner les réponses de l’IA en termes de contenu, de structure et de détails. En articulant clairement vos besoins, l’IA peut générer des réponses plus ciblées et plus pertinentes.

Paramètres contextuels

AstuceLes paramètres contextuels en ingénierie impliquent des scénarios spécifiques qui fournissent un contexte au modèle d'IA ou guident sa réponse. Cela revient à jeter les bases de la conversation, en fournissant à l'IA les informations nécessaires pour comprendre l'intention et la portée de la requête.

Voici quelques façons d'enrichir le contexte des invites :

Contexte historique ou temporel

Utilisation : utilisé dans des domaines tels que l'analyse, la recherche ou l'agrégation d'actualités.

Exemple : Au lieu de demander « Analyser les tendances boursières », précisez « Analyser les tendances boursières après l'épidémie de 2020, en vous concentrant sur le secteur technologique ». Ce contexte temporel aide l’IA à se concentrer sur des périodes de temps spécifiques, fournissant ainsi des informations plus pertinentes.

Environnement géographique

Utilisation : Indispensable dans des applications telles que l'analyse de marché, les recommandations de voyages ou l'actualité régionale.

Exemple : Pour une invite telle que « Évaluer l'adoption des énergies renouvelables », l'ajout de « en Asie du Sud-Est » peut fournir une spécificité géographique pour des informations centrées sur la région.

Contexte démographique

Utilisations : Important dans les applications de marketing, de soins de santé ou éducatives.

Exemple : Remplacer « Stratégies de marketing recommandées » par « Stratégies de marketing recommandées pour les consommateurs de la génération Z dans les zones urbaines » réduit le groupe cible pour une stratégie plus ciblée.

Contexte technique ou spécifique à un domaine

Utilisation : Utilisé dans des domaines professionnels tels que la médecine, le droit ou l'ingénierie.

Exemple : Au lieu d'une invite générale telle que « Expliquez les algorithmes d'apprentissage automatique », une invite plus spécifique pourrait être « Expliquez les algorithmes d'apprentissage automatique utilisés dans la navigation des véhicules autonomes ».

Contexte émotionnel ou culturel

Utilisation : Pour la création de contenu, l'analyse des réseaux sociaux ou le service client.

Exemple : Transformez « Écrire une annonce de produit » en « Écrire une annonce de produit qui plaît aux consommateurs soucieux de l'environnement », en incorporant une perspective émotionnelle/culturelle.

Contexte axé sur les données ou orienté vers la recherche

Utilisation : Pour l'analyse de données, la recherche scientifique ou la recherche universitaire.

Exemple : Remplacez « Analyser les commentaires des clients » par « Analyser les données des commentaires des clients collectées à partir des enquêtes en ligne menées au premier trimestre 2023 ».

Public cible ou parcours utilisateur

Utilisation : Pour la génération de contenu, la conception UX/UI ou le matériel pédagogique.

Exemple : remplacez « Créer un didacticiel sur l'utilisation des médias sociaux » par « Créer un didacticiel pour les propriétaires de petites entreprises sur l'utilisation des médias sociaux ».

Les paramètres contextuels et les instructions claires forment ensemble l'épine dorsale du projet Tips. Ils travaillent ensemble pour guider l'IA, garantissant que chaque requête est non seulement comprise littéralement, mais également interprétée dans le cadre de référence et d'intention correct, ce qui aboutit à un résultat plus conforme aux attentes et aux besoins des utilisateurs.

Conseils Conseils et bonnes pratiques

ConseilsL'ingénierie utilise diverses techniques pour optimiser les interactions avec les modèles d'IA. Chaque technique a son objectif spécifique, qui peut être illustré par des exemples concrets :

Conseils sans échantillon

Cette technique ne nécessite pas d'exemples ni de formation préalables pour que l'IA réponde aux requêtes. L’intelligence artificielle s’appuie uniquement sur ses connaissances et formations préexistantes.

Utilisation : Idéal pour les demandes générales ou les situations où une réponse rapide est requise sans formation spécifique au contexte.

Exemple : Demandez à l'IA « Quelle est la capitale de la France ? » L'IA utilise sa base de connaissances existante pour fournir la réponse.

Invite en un clic

Il s'agit de fournir à l'IA un exemple pour guider sa réponse. Cela aide l’IA à comprendre le type de réponse ou de contenu à attendre.

Utilisation : utile lorsqu'un seul exemple peut améliorer considérablement la pertinence ou la précision d'une réponse de l'IA.

Exemple : fournissez à l'IA un exemple de réponse par e-mail, puis demandez-lui de rédiger une réponse similaire à un autre e-mail.

Tip Moins

Cette approche donne à l'IA quelques exemples pour établir des modèles ou un contexte pour l'aider à comprendre le type de réponse requis.

Utilisation : Efficace lorsqu'une IA a besoin de plusieurs exemples pour maîtriser une tâche, notamment pour des requêtes plus complexes.

Exemple : montrez à l'IA plusieurs exemples d'avis clients et leurs étiquettes de sentiment, puis demandez-lui de marquer les nouveaux avis.

Les invites de chaîne de pensée

consistent à guider l'IA à travers une série d'étapes ou de pensées logiques pour résoudre un problème ou répondre à une question.

Utilisation : Idéal pour les problèmes complexes en plusieurs étapes qui doivent être décomposés en composants plus simples.

Exemple : Demandez à l'IA de résoudre une équation algébrique complexe en décrivant chaque étape du processus de résolution. Les

Conseils d'itération

consistent notamment à poser des questions de suivi basées sur les réponses précédentes de l'IA, à affiner la requête ou à approfondir le sujet.

Utilisation : Utile pour explorer un sujet en profondeur ou clarifier des points précis.

Exemple : Après avoir obtenu un aperçu du changement climatique, posez des questions de suivi ciblées sur son impact sur le niveau de la mer.

Invites situationnelles

incluent l'ajout d'informations de fond ou de paramètres spécifiques aux invites pour guider l'IA à réagir dans une certaine direction.

Objectif : Crucial pour apporter des réponses nuancées et pertinentes, notamment dans des domaines complexes.

Exemple : demandez « Expliquez le processus de photosynthèse dans les plantes de haute altitude » pour obtenir une réponse à des conditions environnementales spécifiques.

Invites négatives

indiquent à l'IA ce qu'elle ne doit pas inclure dans ses réponses, en fixant des limites ou des limites.

Objectif : Aide à concentrer les réponses de l'IA et à éviter les informations non pertinentes ou indésirables.

Exemple : "Écrivez un résumé de la Seconde Guerre mondiale, mais excluez la stratégie militaire."

Invite conditionnelle

Définissez une condition ou une situation hypothétique dans l'invite et demandez à l'IA de répondre en fonction de cette situation.

Utilisation : peut être utilisé pour planifier, prédire ou créer des réponses basées sur des scénarios de simulation.

Exemple : « Quels sont les impacts environnementaux potentiels si les températures mondiales augmentent de 2 degrés ? »

Conseils créatifs

Encouragez l'IA à générer du contenu ou des idées originales et imaginatives.

Utilisation : Idéal pour l'écriture créative, les séances de brainstorming ou la génération de solutions innovantes.

Exemple : "Inventez un nouveau gadget qui peut aider à réduire la consommation d'énergie dans votre maison." .

Utilisation : Efficace dans les simulations, les scénarios de formation ou lorsqu'une expertise est requise. Exemple : « En tant que nutritionniste, recommandez des plans de repas sains aux patients malades. »

Invites multimodales

Combinez des invites textuelles avec d'autres types de données, telles que des images ou de l'audio, pour fournir un contexte plus riche.

Utilisation : convient aux scénarios dans lesquels plusieurs types de données peuvent conduire à une compréhension ou une réponse plus complète. Exemple : « Décrire des environnements et des activités urbains possibles sur la base d'un extrait sonore d'une rue de la ville. »

Chacune de ces technologies améliore la capacité de l'IA à produire des réponses plus précises, pertinentes et complexes, démontrant la flexibilité et la profondeur de l'ingénierie Cue.

Conclusion

Cet article se penche sur les principes fondamentaux, les stratégies, les utilisations pratiques et les tendances émergentes de l'ingénierie

Conseils

. AstuceL'ingénierie transcende la simple capacité technique et devient un domaine dynamique où le langage, la technologie et la compréhension cognitive fusionnent. Cela nécessite de comprendre les forces et les faiblesses de l’intelligence artificielle et de combiner créativité et compétences analytiques en communication. À mesure que l’IA continue de progresser, les méthodes et les utilisations de l’ingénierie

TIP

continueront également de progresser, ce qui en fera une compétence essentielle pour ceux qui souhaitent utiliser efficacement la technologie de l’IA.

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Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

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Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

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L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

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