Apakah rantaian simbol dalam kejuruteraan segera? - Analytics Vidhya
Kejuruteraan segera dengan rantaian kaedah simbol: panduan komprehensif
Bekerja dengan model bahasa yang besar (LLMS) seperti GPT-3 atau GPT-4 sering mendapat manfaat daripada kejuruteraan segera yang canggih. Kaedah simbol rantaian menawarkan pendekatan berstruktur untuk meningkatkan interaksi dengan AI, membolehkan output yang lebih terperinci dan teratur. Panduan ini meneroka konsep kaedah, pelaksanaan, faedah, cabaran, dan aplikasi lanjutan.
Konsep utama
Rangkaian struktur teknik simbol mendorong menggunakan urutan perwakilan simbolik untuk membimbing AI melalui proses pelbagai langkah. Ini membolehkan kawalan yang lebih tepat dan memudahkan tugas penalaran yang kompleks. Idea teras adalah untuk memecahkan tugas yang kompleks ke dalam sub-tugas yang lebih kecil, terkawal, masing-masing diwakili oleh simbol yang unik. Simbol -simbol ini berfungsi sebagai pusat pemeriksaan dalam proses, membimbing proses kognitif AI.
Komponen teras
- Simbol: Pengenal pasti unik untuk setiap peringkat atau konsep dalam proses.
- Arahan: Arahan jelas yang berkaitan dengan setiap simbol, menyatakan sub-tugas.
- Konteks: Maklumat latar belakang atau kekangan yang berkaitan dengan setiap langkah.
- Output tempat letak: Kawasan yang ditetapkan di mana AI memasukkan responsnya.
Pelaksanaan Praktikal (Python dan Openai API)
Bahagian ini menunjukkan pelaksanaan Python menggunakan model GPT OpenAI untuk menghasilkan cerita menggunakan rantaian kaedah simbol. (NOTA: Gantikan "Your open-API-Key"
dengan kunci API sebenar anda.)
! Pip memasang terbuka --upgrade Import OS Import Openai dari paparan import ipython.display, markdown, imej sebagai ipimage Dari Imej Import PIL, ImageDraw, ImageFont Import Textwrap os.environ ["openai_api_key"] = "Open-api-Key anda" pelanggan = openai.openai () cerita_chain = { "Ω": { "Arahan": "Menjana premis asas untuk cerita fiksyen sains.", "Konteks": "Fikirkan konsep unik yang melibatkan penerokaan ruang angkasa atau teknologi canggih.", "Output": "" }, "Δ": { "Arahan": "Membangunkan watak utama berdasarkan premis.", "Konteks": "Pertimbangkan latar belakang, motivasi, dan cabaran mereka.", "Output": "" }, "Φ": { "Arahan": "Buat garis besar plot.", "Konteks": "Termasuk permulaan, pertengahan, dan akhir. Memperkenalkan konflik dan resolusi.", "Output": "" }, "Ψ": { "Arahan": "Tulis perenggan pembukaan.", "Konteks": "Tetapkan nada dan memperkenalkan unsur -unsur utama cerita.", "Output": "" } } def penjana_story_element (prompt): respons = client.chatcompletion.create ( Model = "GPT-3.5-Turbo", Mesej = [ {"Peranan": "Sistem", "Kandungan": "Anda adalah pembantu penulisan kreatif. Format respons anda di Markdown."}, {"peranan": "pengguna", "kandungan": prompt "Berikan respons anda dalam format markdown."} ] ) Kembali Response.Choices [0] .message.content.strip () # ... (fungsi penjanaan imej tetap sama) ... # ... (selebihnya kod tetap sama, menyesuaikan diri dengan panggilan API OpenAI yang dikemas kini) ...
Penjelasan output dan kod
Kod ini melangkah melalui story_chain
, menghasilkan elemen cerita berdasarkan arahan dan konteks untuk setiap simbol. Output akan menjadi satu siri bahagian markdown, masing -masing sepadan dengan langkah dalam proses penciptaan cerita, bersama -sama dengan imej yang dihasilkan memvisualisasikan setiap langkah. Unsur -unsur cerita terakhir disusun dan dipaparkan. (Oleh kerana sifat dinamik tindak balas API OpenAI, output yang tepat tidak dapat ditentukan dan akan berubah.)
Kelebihan Rantai Kaedah Simbol
- Penalaran berstruktur: Memudahkan pemikiran sistematik dalam AI, memecahkan tugas -tugas yang kompleks.
- Kawalan yang dipertingkatkan: Menyediakan kawalan halus ke atas output AI pada setiap langkah.
- Pemeliharaan Konteks: Mengekalkan konteks merentasi pelbagai langkah, memastikan koheren.
- Fleksibiliti dan Kesesuaian: Mudah diubahsuai untuk menampung pelbagai tugas dan kerumitan.
- Debugging yang lebih baik: Memudahkan mengenal pasti dan membetulkan kesilapan dalam proses.
Aplikasi lanjutan
- Rantai bersarang: Membuat struktur tugas hierarki dengan simbol yang mewakili sub-rantaian.
- Cawangan bersyarat: Melaksanakan logik bersyarat untuk mewujudkan rantai dinamik berdasarkan output perantaraan.
- Rantai rekursif: Merancang rantai yang memanggil diri mereka untuk penghalusan berulang.
- Sistem multi-agen: Menggunakan simbol untuk mewakili agen AI yang berbeza dengan kepakaran khusus.
Cabaran dan pertimbangan
- Panjang Prompt: Rantai kompleks mungkin melebihi had token beberapa model AI.
- Tafsiran Simbol: Definisi simbol yang jelas dan tidak jelas adalah penting.
- Penyebaran ralat: Kesilapan pada peringkat awal dapat menguatkan pada peringkat kemudian.
- Lebih-kejuruteraan: Penstrukturan yang berlebihan boleh menghalang kreativiti AI.
Kesimpulan
Rantaian Kaedah Simbol adalah teknik kejuruteraan yang kuat untuk menguruskan interaksi AI yang kompleks. Dengan memecahkan tugas ke dalam langkah -langkah simbolik, ia membolehkan lebih banyak penalaran berstruktur, kawalan yang tepat, dan koheren yang lebih baik dalam output AI. Walaupun cabaran wujud, manfaat kaedah ini adalah penting, terutamanya apabila keupayaan AI terus maju.
Soalan Lazim (Soalan Lazim)
S1: Apakah rangkaian teknik simbol? Kaedah untuk penstrukturan meminta menggunakan urutan perwakilan simbolik untuk membimbing respons AI melalui penalaran pelbagai langkah.
S2: Bagaimanakah ia berbeza daripada kejuruteraan tradisional? Ia menyediakan pendekatan yang lebih berstruktur dan terkawal kepada tugas -tugas yang kompleks dengan memecahkannya ke langkah -langkah simbolik yang lebih kecil.
S3: Apakah komponen utama? Simbol, arahan, konteks, dan ruang letak output.
S4: Bolehkah ia digunakan dengan mana -mana model AI? Walaupun berkenaan dengan banyak LLM, had token perlu dipertimbangkan.
S5: Apakah beberapa aplikasi lanjutan? Rantai bersarang, cawangan bersyarat, rantai rekursif, dan sistem multi-agen.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah rantaian simbol dalam kejuruteraan segera? - Analytics Vidhya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Artikel ini mengkaji semula penjana seni AI atas, membincangkan ciri -ciri mereka, kesesuaian untuk projek kreatif, dan nilai. Ia menyerlahkan Midjourney sebagai nilai terbaik untuk profesional dan mengesyorkan Dall-E 2 untuk seni berkualiti tinggi dan disesuaikan.

Meta's Llama 3.2: Lompat ke hadapan dalam Multimodal dan Mobile AI META baru -baru ini melancarkan Llama 3.2, kemajuan yang ketara dalam AI yang memaparkan keupayaan penglihatan yang kuat dan model teks ringan yang dioptimumkan untuk peranti mudah alih. Membina kejayaan o

Artikel ini membandingkan chatbots AI seperti Chatgpt, Gemini, dan Claude, yang memberi tumpuan kepada ciri -ciri unik mereka, pilihan penyesuaian, dan prestasi dalam pemprosesan bahasa semula jadi dan kebolehpercayaan.

CHATGPT 4 kini tersedia dan digunakan secara meluas, menunjukkan penambahbaikan yang ketara dalam memahami konteks dan menjana tindak balas yang koheren berbanding dengan pendahulunya seperti ChATGPT 3.5. Perkembangan masa depan mungkin merangkumi lebih banyak Inter yang diperibadikan

Artikel ini membincangkan pembantu penulisan AI terkemuka seperti Grammarly, Jasper, Copy.ai, WriteSonic, dan Rytr, yang memberi tumpuan kepada ciri -ciri unik mereka untuk penciptaan kandungan. Ia berpendapat bahawa Jasper cemerlang dalam pengoptimuman SEO, sementara alat AI membantu mengekalkan nada terdiri

2024 menyaksikan peralihan daripada menggunakan LLMS untuk penjanaan kandungan untuk memahami kerja dalaman mereka. Eksplorasi ini membawa kepada penemuan agen AI - sistem pengendalian sistem autonomi dan keputusan dengan intervensi manusia yang minimum. Buildin

Artikel ini mengulas penjana suara AI atas seperti Google Cloud, Amazon Polly, Microsoft Azure, IBM Watson, dan Descript, memberi tumpuan kepada ciri -ciri mereka, kualiti suara, dan kesesuaian untuk keperluan yang berbeza.

Landskap AI minggu ini: Badai kemajuan, pertimbangan etika, dan perdebatan pengawalseliaan. Pemain utama seperti Openai, Google, Meta, dan Microsoft telah melepaskan kemas kini, dari model baru yang terobosan ke peralihan penting di LE
