


AI petua jurutera tentang tiga cara untuk mendapatkan hasil terbaik menggunakan ChatGPT
Anna Bernstein ialah jurutera gesaan AI di Copy.ai, sebuah syarikat yang membangunkan alatan AI yang menjana siaran dan e-mel.
Tugas utama Bernstein ialah menulis perkataan pantas untuk melatih robot kecerdasan buatan untuk menjana artikel yang berkualiti tinggi dan dinyatakan dengan tepat. Berikut ialah tiga petua tentang cara menulis perkataan pantas dan mendapatkan hasil terbaik daripada AI.
Semasa Anna Bernstein menjadi penulis bebas dan pembantu penyelidik sejarah, dia menghabiskan banyak masa di perpustakaan untuk menyemak maklumat Kini dia seorang jurutera segera kecerdasan buatan, membantu mengoptimumkan ChatGPT, teknologi canggih terbesar di dunia. .
Bernstein berkata perjalanannya untuk menjadi jurutera pantas AI bermula pada musim panas 2021, apabila dia bertemu dengan salah seorang pengasas Copy.ai di bar jazz. Menurutnya, syarikat itu telah membangunkan alat kecerdasan buatan yang boleh menjana skrip untuk blog, e-mel jualan dan siaran media sosial.
Dia berkata bahawa kecerdasan buatan yang dijalankan pada model bahasa GPT-3 OpenAI menghadapi beberapa masalah dengan kualiti output, dan bertanya kepada Bernstein sama ada dia mahu mencuba menjadi jurutera segera kecerdasan buatan. Walaupun dia seorang graduan bahasa Inggeris dan tidak mempunyai latar belakang teknikal, dia berkata ya kerana dia tidak menyukai tekanan kewangan sebagai pekerja bebas dan jawatan itu kelihatan menarik baginya.
Tidak lama selepas itu, Bernstein ditawarkan kontrak selama sebulan untuk melaraskan nada AI untuk pelbagai jenis nada. Pada mulanya, dia tidak tahu apa yang dia lakukan, dan pengasas kemudian menjelaskan kepadanya bahawa gesaannya berfungsi sedikit seperti menulis mantra: jika ejaan itu dituturkan dengan salah, AI akan membuat sedikit kesilapan, dan sebaliknya. Selepas menerima nasihatnya, Bernstein berjaya menghasilkan penyelesaian yang lebih baik untuk padang, kejayaan yang memberikannya pekerjaan sepenuh masa.
Sejak itu, Bernstein telah meluaskan skop kerjanya. Kini dia sedang berusaha untuk menambah baik alatan AI sedia ada dan membantu syarikat mencipta alat baharu, dengan matlamat menjadikan AI sebagai respons terbaik kepada pengguna.
Malah, Bernstein menulis gesaan berasaskan teks setiap hari (dia tidak mendedahkan kandungan gesaannya kerana perjanjian kerahsiaan) dan menyuapkannya ke bahagian belakang alat AI supaya mereka boleh melakukan Perkara seperti menghasilkan catatan blog yang berkualiti tinggi, betul dari segi tatabahasa, tepat fakta.
Bernstein melakukan ini dengan mereka bentuk teks mengikut permintaan pengguna. Ringkasnya, pengguna memasukkan sesuatu seperti "perihalan produk untuk sepasang kasut", dan dia menerimanya di bahagian belakang. Tugasnya, kemudian, menulis gesaan yang membolehkan pertanyaan menghasilkan output yang optimum melalui:
- Penerangan atau "Tulis penerangan tentang produk ini." atau "Berikut ialah beberapa huraian produk yang bagus, tulis satu seperti ini
- Selain bahagian kejuruteraan yang pantas dalam kerja Bernstein, dia juga menasihati tentang cara model berkelakuan dan mengapa mereka berkelakuan sedemikian. .
Bernstein berkata dia menikmati bahagian "saintis gila" dalam kerja itu, kerana dia boleh menghasilkan idea bodoh dan melihat cara ia berfungsi sebenarnya. Seorang pencinta puisi, peranan pekerjaan ini juga menyemarakkan daya tarikannya dengan bahasa, persimpangan pelik latar belakang sastera dan minda analitikalnya.
Walau bagaimanapun, pekerjaan ini tidak dapat diramalkan. Model bahasa baharu muncul sepanjang masa, yang bermaksud Bernstein sentiasa perlu menyesuaikan semula isyaratnya. Kerja itu sendiri boleh membosankan. Terdapat hari apabila dia secara taksub mengubah suai dan menguji gesaan selama berjam-jam, kadangkala berminggu-minggu, hanya untuk membuat mereka bekerja.
Sementara itu, tiada perkara menarik yang akan berlaku seterusnya. Sebagai tambahan kepada sesetengah orang yang tidak memahami kerjanya, Bernstein menyatakan bahawa salah tanggapan besar orang ramai tentang kecerdasan buatan ialah sistem AI berperasaan sedangkan sebenarnya tidak. Orang ramai mungkin terkejut apabila AI cuba bercakap, melihat terlalu banyak ketakutan mereka dalam apa yang dikatakan, tetapi itu kerana ia telah dilatih tentang ketakutan orang ramai dan penerangan sci-fi tentang AI.
Petua untuk menulis dengan baik mudah dipelajari tetapi sukar untuk dikuasai. Mendapatkan sistem AI untuk melakukan perkara yang orang mahu ia lakukan memerlukan percubaan dan kesilapan, dan lama kelamaan Bernstein belajar menggunakan beberapa strategi pelik, dan beberapa struktur pantasnya menjadi rumit.
Berikut ialah beberapa petua yang boleh membantu membangunkan gesaan AI yang lebih baik:
(1) Gunakan tesaurus
Jangan biarkan gesaan pertama tidak memberikan hasil yang anda inginkan Dan melepaskan satu konsep. Dalam kebanyakan kes, mencari perkataan atau frasa yang betul akan mencapai apa yang anda lakukan.
(2) Perhatikan kata kerja
Jika anda mahu AI memahami sepenuhnya permintaan itu, pastikan gesaan mengandungi kata kerja yang menyatakan maksud dengan jelas. Contohnya, "Kondensat ini" lebih berkuasa daripada "Tulis semula ini lebih pendek."
(3)ChatGPT hebat dalam mengenal pasti niat, jadi gunakannya
Perkenalkan dengan jelas perkara yang perlu dilakukan dari awal, dan bijak tentang perkataan, tegang dan pendekatan Pelarasan. Cuba tulis, "Hari ini, kami akan menulis tentang XYZ," atau, "Kami akan menulis tentang XYZ, dan kami memerlukan input anda Mencuba pendekatan yang berbeza untuk perkara yang anda lakukan boleh membuat perubahan."
Atas ialah kandungan terperinci AI petua jurutera tentang tiga cara untuk mendapatkan hasil terbaik menggunakan ChatGPT. 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

DALL-E 3 telah diperkenalkan secara rasmi pada September 2023 sebagai model yang jauh lebih baik daripada pendahulunya. Ia dianggap sebagai salah satu penjana imej AI terbaik setakat ini, mampu mencipta imej dengan perincian yang rumit. Walau bagaimanapun, semasa pelancaran, ia adalah tidak termasuk

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G

Dalam dunia pembangunan bahagian hadapan, VSCode telah menjadi alat pilihan untuk banyak pembangun dengan fungsi yang berkuasa dan ekosistem pemalam yang kaya. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, pembantu kod AI pada VSCode telah muncul, meningkatkan kecekapan pengekodan pembangun. Pembantu kod AI pada VSCode telah muncul seperti cendawan selepas hujan, meningkatkan kecekapan pengekodan pembangun. Ia menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk menganalisis kod secara bijak dan menyediakan penyiapan kod yang tepat, pembetulan ralat automatik, semakan tatabahasa dan fungsi lain, yang mengurangkan kesilapan pembangun dan kerja manual yang membosankan semasa proses pengekodan. Hari ini, saya akan mengesyorkan 12 pembantu kod AI pembangunan bahagian hadapan VSCode untuk membantu anda dalam perjalanan pengaturcaraan anda.
