第一に、将来の世代の AI システムはより直観的になり、自然言語の理解が向上し、慎重に作成されたプロンプトの必要性が減ります。 GPT4 などの新しい人工知能言語モデルは、即時生産の大きな可能性を実証したため、即時エンジニアリングは時代遅れになりました。
ヒント エンジニアリングは、大規模な言語モデルと効率的に通信するためにテキスト入力を最適化するプロセスです。問題を定式化するには、特定の AI ツールと言語機能をしっかりと把握する必要があります。
チップ エンジニアリングは近年人気が高まっていますが、一部の専門家は、その卓越性は一時的なものに過ぎないと考えています。データ科学者のキールタナ・ゴパラクリシュナン氏は、プロンプトエンジニアリングは今後も存在し続けるが、将来的には繁栄しない可能性があると考えています。
非常に正確にヒントを作成できる新しい人工知能言語モデル (GPT4 など) の台頭は、ヒント エンジニアリングが時代遅れになりつつある可能性を示唆しています。
さらに、AI システムがより直観的になり、自然言語の理解に熟達するにつれて、慎重に設計されたプロンプトの必要性は減少します。
プロンプト エンジニアリングは生成人工知能の分野で注目を集めましたが、その卓越性は急速に消えつつあるかもしれません。特定の AI ツールと言語機能をしっかりと把握する必要がありますが、GPT4 のような新しい AI 言語モデルは、プロンプトの作成においてすでに大きな期待を示しています。 AI システムがより直観的になり、自然言語をよりよく理解できるようになると、慎重に設計されたプロンプトの必要性は減少します。
エンジニアリングの将来は不確実かもしれませんが、人工知能が進化し続け、テクノロジーとの関わり方を変えていくことは明らかです。
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