Conseils sur dix modèles de conception en ingénierie

Nous pouvons fournir des détails, des règles et des conseils pour obtenir des résultats plus ciblés. En fournissant des détails, des règles et des conseils détaillés, nous pouvons améliorer les performances d'un modèle et influencer son résultat. Nous pouvons rendre les mots d'invite plus spécifiques en fournissant des détails, des règles et des conseils pour un résultat plus précis.

Les modèles de conception sont des solutions générales et reproductibles à des problèmes courants. Chaque modèle de conception n'est en aucun cas une solution complète pouvant être directement appliquée à un problème, mais plutôt un modèle ou un cadre qui peut être utilisé pour mieux créer des solutions appliquant les meilleures pratiques. Les modèles de conception sont largement utilisés dans le domaine de la programmation orientée objet. Le codeur chevronné a tenté de résumer 10 modèles de conception courants dans les projets d'amélioration.

1. Mode Persona

Le mode Persona est implémenté en saisissant une personnalité ou un ton spécifique dans le modèle de langage. En définissant différents rôles, nous pouvons contrôler le style et la manière de générer du texte pour l'adapter à différents scénarios d'application. Voici quelques exemples :

• Support client : dans le monde du support client, un rôle amical et patient peut être plus efficace pour communiquer avec les clients, résoudre les problèmes et fournir une assistance. Par exemple, lorsqu'un client pose une question, le modèle linguistique peut répondre sur un ton poli et accessible et fournir une solution claire et concise, améliorant ainsi la satisfaction du client.
• Nature : Dans les histoires de fiction ou dans l'écriture créative, différents personnages peuvent avoir besoin d'avoir des tons et des expressions émotionnelles différents. Par exemple, un personnage humoristique peut utiliser l’humour et l’exagération pour raconter une histoire, tandis qu’un personnage sérieux peut utiliser un ton sérieux et calme.
• Contenu pédagogique : Dans le domaine de l'éducation, les modèles linguistiques peuvent jouer différents rôles pour mieux s'adapter aux besoins et aux styles d'apprentissage des différents apprenants. Par exemple, pour le contenu éducatif destiné aux enfants, le modèle peut utiliser un ton détendu et vivant pour attirer leur attention, tandis que pour les cours professionnels et techniques, le modèle peut utiliser un ton plus formel et rigoureux pour transmettre des connaissances.

Grâce à différents modèles de caractères et modèles de langage, la flexibilité et l'expression personnalisée peuvent être augmentées, améliorant ainsi l'expérience interactive avec les utilisateurs et jouant un rôle plus important dans divers scénarios d'application.

2. Mode Recette

Le mode Recette fournit une méthode précieuse pour les tâches qui nécessitent des instructions détaillées et séquentielles. Il peut générer du texte pour des modèles volumineux, tels que des didacticiels, de la documentation sur les processus ou des guides d'installation. Ce modèle nécessite des instructions détaillées et séquentielles, telles que des didacticiels, une documentation de processus ou des guides d'installation. Par exemple, vous pouvez utiliser ce modèle pour générer des didacticiels, une documentation procédurale ou des guides de configuration.

• Tutoriel : Imaginez que vous écrivez un article de didacticiel pour présenter aux lecteurs comment acquérir une certaine compétence, comme apprendre à programmer ou apprendre à dessiner. Avec le mode recette, vous pouvez fournir des étapes et des conseils clairs afin que les lecteurs puissent progressivement comprendre et mettre en pratique ce qu'ils apprennent, facilitant ainsi la maîtrise de nouvelles compétences.
• Documentation des processus : dans la production industrielle ou dans les expériences scientifiques, il est souvent nécessaire de rédiger des documents de processus détaillés pour enregistrer et partager les étapes de fonctionnement. Avec le mode recette, vous pouvez décrire chaque étape étape par étape, garantissant ainsi que les lecteurs peuvent reproduire avec précision le processus, augmentant ainsi l'efficacité du travail et réduisant le risque d'erreurs.
• Création de guides d'assemblage : Dans le secteur manufacturier, la création de guides d'assemblage est cruciale pour les ouvriers d'usine. Vous pouvez fournir des instructions détaillées pour chaque étape d'assemblage, y compris les outils, matériaux et procédures requis pour garantir que le produit s'assemble correctement et répond aux normes de qualité.

Grâce à ce mode, les grands modèles peuvent fournir une sortie de texte cohérente et structurée, permettant aux lecteurs de comprendre et de mettre en pratique facilement les conseils, obtenant ainsi un travail et un apprentissage plus efficaces dans divers scénarios d'application.

3. Mode de requête inversée

En mode de requête inversée, il est demandé au grand modèle de fonctionner d'une manière particulière : d'abord, il reçoit une entrée ou une réponse comme condition de départ, puis il lui est demandé de produire la plus appropriée. Requête ou entrée pour produire une sortie spécifique. Cette technologie peut être utilisée non seulement dans des scénarios de questions et réponses, mais également dans diverses autres situations. Par exemple, dans le domaine des moteurs de recherche, les grands modèles peuvent transformer le contenu de recherche des utilisateurs en résultats de recherche les plus appropriés grâce à des requêtes inversées. Cette technologie a de nombreuses applications dans la génération de texte, le traitement du langage naturel et d'autres domaines.

• Assistant intelligent : disons que vous parlez à un assistant intelligent et que vous posez une question, mais que vous souhaitez approfondir pour en savoir plus. Dans ce cas, le mode de requête inversée peut être appliqué. Votre assistant intelligent peut générer une réponse basée sur votre question, puis vous demander si vous souhaitez en savoir plus, conduisant ainsi à des enquêtes plus approfondies.
• Optimisation des moteurs de recherche : lors de la création de contenu Web, le mode de requête inversée peut être utilisé pour optimiser les résultats des moteurs de recherche. Disons que vous êtes un webmaster et que vous souhaitez que votre site Web soit mieux classé pour une requête de recherche spécifique. Vous pouvez utiliser des modèles de recherche inversée pour créer du contenu garantissant que votre site Web apparaît dans les résultats de requête pertinents des moteurs de recherche.
• Système de recommandation personnalisé : Dans le domaine du e-commerce ou de la recommandation de contenus, le mode de requête inversée peut être utilisé pour les systèmes de recommandation personnalisés. Le système peut générer certaines sorties sur la base du comportement et des préférences de l'utilisateur, puis générer des requêtes correspondantes sur la base de ces sorties pour fournir des recommandations plus personnalisées et plus précises.

Grâce au mode de requête inversée, les grands modèles peuvent générer des requêtes ou des entrées correspondantes en fonction d'entrées et de sorties spécifiques, répondant ainsi mieux aux besoins des utilisateurs tout en améliorant les performances du système et l'expérience utilisateur.

4. Mode d'automatisation de sortie

Le mode d'automatisation est un moyen d'utiliser des mots indicateurs pour normaliser de grands modèles afin de générer une sortie structurée ou formatée afin d'automatiser les tâches répétitives. Par exemple, il peut être utilisé dans les scénarios suivants :

• Génération de rapports : dans un environnement d'entreprise, des rapports de ventes doivent être générés quotidiennement. Grâce au mode d'automatisation de la sortie, les données de vente peuvent être saisies dans le modèle de langage, puis un rapport dans un format prédéfini peut être généré, éliminant ainsi le temps et le travail de rédaction manuelle du rapport.
• Génération de résumés : Dans la recherche universitaire, il est nécessaire d'extraire des informations d'une grande quantité de littérature et de générer des résumés. Grâce au mode d'automatisation de la sortie, les grands modèles peuvent générer automatiquement des résumés de documents basés sur des mots-clés ou des sujets donnés par l'utilisateur, améliorant ainsi considérablement l'efficacité du traitement de grandes quantités de texte.
• Génération de réponses : dans le domaine du service client, il est souvent nécessaire de répondre rapidement aux questions fréquemment posées par les clients. Grâce au mode d'automatisation de la sortie, le modèle linguistique peut générer automatiquement des réponses appropriées basées sur les mots-clés ou la classification de la question, améliorant ainsi l'efficacité et la précision du service client.
• Écriture de code : l'écriture de code répétitif est une tâche courante pour les développeurs. Le mode d'automatisation de sortie peut être utilisé pour demander au modèle de langage de générer automatiquement des extraits de code en fonction du langage de codage préféré sélectionné par l'utilisateur, accélérant ainsi le processus de développement et réduisant les erreurs de codage.

Le mode automatisé peut grandement améliorer l'efficacité et la précision du travail, en particulier dans les domaines de l'exploitation minière et de l'analyse de données, de la génération de contenu et du développement de logiciels.

5. Modèle de chaîne de pensée

Le modèle de chaîne de pensée (CoT) est une technique qui guide la génération de grands modèles selon un chemin de raisonnement ou d'argumentation spécifique. Ce mode est extrêmement utile pour créer des articles, des critiques ou des discussions complexes convaincants, car le flux logique est un élément clé pour renforcer sa crédibilité et sa compréhensibilité. Voici quelques exemples :

• Article d'opinion : Lorsque vous rédigez un article d'opinion, vous devez vous assurer de la cohérence logique et de la rigueur de vos arguments. Le modèle de chaîne de pensée peut guider le modèle linguistique pour générer des arguments, des réfutations et des conclusions selon la structure logique du débat, rendant ainsi l'article plus convaincant et logique.
• Articles scientifiques : Dans le domaine scientifique, les articles doivent être basés sur un raisonnement scientifique pour garantir la crédibilité et la répétabilité des résultats et conclusions expérimentaux. Le modèle de chaîne de pensée peut aider les modèles de langage à suivre la chaîne logique du raisonnement scientifique, de l'énoncé du problème à la conception expérimentale en passant par l'analyse des résultats, pour générer des articles répondant aux normes scientifiques.
• Défense : Dans les scénarios juridiques, les avocats doivent fournir une défense solide pour soutenir leurs clients. Le modèle de chaîne de réflexion peut guider le modèle linguistique pour générer des mots de défense selon la logique juridique, notamment en énonçant des faits, en citant des dispositions juridiques, en présentant des arguments et en réfutant les points de vue de l'adversaire, fournissant ainsi une défense solide pour l'affaire.

Grâce au modèle de chaîne de pensée, le grand modèle peut générer du texte selon le chemin de la pensée logique, le rendant plus cohérent, convaincant et compréhensible, jouant ainsi un rôle important dans divers domaines.

6 Mode assisté par graphique

Le mode assisté par graphique est une méthode qui utilise les connaissances existantes pour améliorer les invites, aidant ainsi les grands modèles de langage à générer des résultats de sortie plus précis. Ce modèle améliore la compréhension du modèle et la qualité des résultats en combinant un graphe de connaissances ou une expertise de domaine avec le modèle pour fournir plus d'informations de base et de contexte. Voici quelques exemples :

• Diagnostic médical : Dans le domaine médical, le mode assisté par graphique peut être utilisé pour aider les modèles de langage à mieux comprendre les cas cliniques ou les rapports médicaux. En combinant le graphique des connaissances médicales et l’historique du patient, le modèle peut générer des recommandations diagnostiques ou des plans de traitement plus précis.
• Service client intelligent : dans le domaine du service client, le mode d'assistance graphique peut être utilisé pour améliorer la qualité de réponse du système de service client intelligent. Les modèles peuvent utiliser des graphiques de connaissances du domaine industriel pour fournir aux clients des solutions plus professionnelles et plus précises, améliorant ainsi la satisfaction des clients.
• Consultation juridique : dans le domaine juridique, le mode assisté par graphique peut aider les modèles de langage à mieux comprendre les documents juridiques ou les détails d'un dossier. En intégrant le graphique des connaissances juridiques et les réglementations relatives aux affaires, le modèle peut fournir des conseils juridiques ou une analyse juridique plus précises, aidant ainsi les avocats et les professionnels du droit à mieux gérer les affaires.

Grâce au mode assisté par graphique, les grands modèles peuvent utiliser de riches ressources de connaissances pour améliorer la précision et la fiabilité de leur sortie, jouant ainsi un rôle plus important dans divers scénarios d'application.

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7. Mode de vérification des faits

Pour réduire le risque de produire des informations fausses ou trompeuses, le mode de vérification des faits invite les grands modèles de langage à valider leur sortie par rapport à des sources ou bases de données externes fiables. Ce modèle encourage les grands modèles à fournir des preuves à l'appui pour prouver la crédibilité de leurs réponses, favorisant ainsi des résultats précis. Voici quelques exemples :

• Reportages d'actualité : dans le domaine du journalisme, les modèles de vérification des faits peuvent aider les modèles de langage à vérifier l'exactitude des événements d'actualité. Les modèles peuvent citer des agences de presse fiables ou des sources officielles pour étayer les faits qu'ils rapportent, réduisant ainsi la propagation de fausses informations.
• Articles académiques : dans la rédaction académique, le mode de vérification des faits garantit que le modèle linguistique cite des recherches évaluées par des pairs ou des données faisant autorité pour étayer son argument. Cela permet de garantir l’exactitude et la crédibilité de votre article.
• Consultation médicale : dans le domaine médical, le mode vérification des faits peut aider les modèles linguistiques à vérifier l'exactitude des informations médicales. Les modèles peuvent citer des revues médicales ou des bases de données médicales faisant autorité pour étayer les conseils médicaux ou les explications qu'ils fournissent, réduisant ainsi le risque d'informations trompeuses.

Avec le mode de vérification des faits, les grands modèles peuvent fournir des résultats plus fiables et plus précis, améliorant ainsi leur crédibilité et leur praticité dans divers scénarios d'application.

8. Mode réfléchissant

Le mode réfléchissant encourage les grands modèles à évaluer de manière critique le texte qu'ils génèrent. Cette tendance incite les grands modèles à examiner les biais potentiels ou les incertitudes dans leurs résultats. Voici quelques exemples :

• Commentaires sur les réseaux sociaux : sur les réseaux sociaux, des modèles linguistiques peuvent être utilisés pour générer des commentaires ou des réponses. En mode réflexion, le modèle doit se demander si les commentaires qu'il génère contiennent des remarques discriminatoires ou des informations trompeuses, et éviter autant que possible ces problèmes.
• Reportages d'actualités : dans les reportages d'actualités, des modèles linguistiques peuvent être utilisés pour rédiger des articles ou fournir des commentaires. En mode réflexif, le modèle doit vérifier si le contenu qu'il génère est précis, objectif et potentiellement influencé par des facteurs externes.
• Matériel pédagogique : Dans le domaine de l'éducation, les modèles linguistiques peuvent être utilisés pour générer du matériel pédagogique ou répondre à des questions. En mode réflexif, le modèle doit déterminer si le contenu qu’il génère est utile à l’apprentissage, s’il contient des erreurs ou des biais subjectifs, et s’il nécessite une vérification ou une correction plus approfondie.

Grâce au mode réflexion, les grands modèles peuvent évaluer plus consciemment leur production, éviter les remarques inappropriées ou les informations trompeuses et fournir des réponses plus responsables et crédibles.

9. Mode d'affinement des questions

Le mode d'affinement des questions est une approche itérative dans laquelle une requête ou une invite d'entrée est continuellement affinée en fonction des commentaires du modèle de langage. En analysant la réponse du modèle à différentes invites, les développeurs peuvent affiner les requêtes pour améliorer les performances du modèle. Voici quelques exemples :

• Optimisation des moteurs de recherche : Supposons que vous soyez un webmaster et que vous souhaitiez améliorer le classement de votre site Web dans les résultats de recherche grâce au référencement. Vous pouvez utiliser le mode d'affinement des questions pour optimiser en permanence vos requêtes de recherche, en ajustant les mots-clés, la structure des phrases, etc. en fonction des commentaires du modèle linguistique afin d'améliorer la visibilité de votre site Web dans les moteurs de recherche.
• Assistant vocal : dans une application d'assistant vocal, les utilisateurs peuvent poser diverses questions ou instructions. Le mode d'affinement des questions permet aux développeurs d'analyser la réponse du modèle de langage à différentes requêtes, puis d'ajuster l'interface utilisateur ou les paramètres du système pour améliorer la précision et la réactivité de l'assistant vocal.
• Applications de traitement du langage naturel : dans les applications de traitement du langage naturel, telles que les chatbots ou les systèmes de service client intelligents, le mode d'affinement des questions peut être utilisé pour optimiser en continu la réponse du modèle. Les développeurs peuvent analyser les réponses du modèle aux différentes questions des utilisateurs, puis affiner le modèle pour le rendre plus intelligent et plus adaptable.

Grâce au mode d'affinement des questions, les développeurs peuvent interagir avec le modèle de langage et améliorer continuellement les performances et l'effet du modèle, offrant ainsi une meilleure expérience utilisateur et des résultats plus précis.

10. Mode de rejet partiel

Parfois, un modèle d'IA peut répondre « Je ne sais pas » ou refuser de générer une sortie lorsqu'il est confronté à une requête complexe. Pour gérer cette situation plus efficacement, le « Mode de refus de coupure de circuit » a été introduit. L'objectif de ce modèle est de former le modèle pour qu'il soit capable de fournir des réponses utiles ou des réponses partielles lorsqu'il est confronté à des situations difficiles ou incapables de répondre avec précision, plutôt qu'un rejet pur et simple. Voici quelques exemples :

• Chatbot : lorsqu'un utilisateur pose à un chatbot une question qui dépasse ses connaissances, l'approche traditionnelle pourrait consister simplement à répondre par "Je ne sais pas". Cependant, avec le mode de rejet du disjoncteur, le chatbot peut essayer de fournir des informations ou des suggestions pertinentes basées sur des informations ou un contexte existants, et même des réponses partielles peuvent apporter une certaine aide à l'utilisateur.
• Moteur de recherche : lorsqu'un moteur de recherche ne parvient pas à trouver une correspondance exacte pour la requête d'un utilisateur, il affiche généralement un message indiquant qu'aucun résultat n'a été trouvé. Cependant, avec ce modèle, le moteur de recherche peut essayer de fournir un contenu pertinent en fonction de l'intention de la requête de l'utilisateur, en fournissant des informations ou des conseils pertinents même s'il ne dispose pas d'une réponse complète.
• Assistant vocal : dans une application d'assistant vocal, lorsque l'utilisateur pose une question qui dépasse la portée des connaissances de l'assistant vocal, celui-ci peut adopter un mode de rejet du disjoncteur et essayer de fournir des conseils ou des suggestions utiles pour aider l'utilisateur à mieux comprendre ou résoudre le problème au lieu de simplement répondre « Je ne sais pas ».

Grâce à ce mode, le modèle d'intelligence artificielle peut gérer des situations complexes de manière plus flexible et intelligente, améliorant ainsi son adaptabilité et son expérience utilisateur.

Ce n'est pas fini

Conseils Les modèles de conception technique sont un outil puissant qui peut mieux exploiter les capacités des grands modèles. Les modèles présentés dans cet article peuvent contribuer à améliorer la qualité globale d'un grand modèle donné. En tirant parti de ces modèles, nous pouvons adapter le résultat à des cas d'utilisation spécifiques, identifier et corriger les erreurs et optimiser les invites pour des réponses plus précises et plus perspicaces. Alors que la technologie de l’IA continue d’évoluer et que de nouveaux modèles émergent, l’ingénierie rapide peut encore être l’un des facteurs clés dans la création de systèmes conversationnels d’IA plus fiables et plus intelligents.

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