Jadual Kandungan
Pengenalan
Arahan Jelas
Tetapan konteks
Petua Petua dan Amalan Terbaik
Rumah Peranti teknologi AI Melepaskan potensi kecerdasan buatan melalui kejuruteraan segera

Melepaskan potensi kecerdasan buatan melalui kejuruteraan segera

Nov 29, 2023 am 11:03 AM
AI

Dalam dunia teknologi yang berkembang pesat, kecerdasan buatan (AI) berada di barisan hadapan, sentiasa membentuk semula interaksi kita dengan sistem digital. Aspek utama evolusi ini ialah pembangunan dan penghalusan model bahasa besar (LLM), yang telah menjadi sangat diperlukan dalam aplikasi daripada robot perkhidmatan pelanggan kepada analisis data lanjutan. Pusat untuk memanfaatkan potensi LL.M.s ini ialah TipSeni dan sains kejuruteraan – bidang yang menggabungkan linguistik, psikologi dan sains komputer untuk berkomunikasi secara berkesan dengan kecerdasan buatan.

Pengenalan

PetuaKejuruteraan ialah kemahiran mencipta pertanyaan ringkas dan kaya konteks yang membimbing kecerdasan buatan untuk menghasilkan respons yang paling relevan dan tepat. Teras amalan ini melibatkan keupayaan untuk memahami nuansa pemprosesan bahasa semula jadi dan LL.M. Proses kompleks ini bergantung pada dua tiang asas: konteks dan arahan yang jelas, kedua-duanya memainkan peranan penting dalam membentuk output AI.

Arahan Jelas

Arahan Jelas ialah arahan dalam gesaan yang menyatakan dengan tepat apa yang diharapkan oleh AI. Arahan ini membantu membentuk respons AI dari segi kandungan, struktur dan perincian. Dengan menyatakan keperluan anda dengan jelas, AI boleh menjana lebih banyak respons yang disasarkan dan berkaitan.

Tetapan konteks

PetuaTetapan konteks dalam kejuruteraan melibatkan senario khusus yang menyediakan konteks untuk model AI atau membimbing tindak balasnya. Ini seperti meletakkan asas untuk perbualan, menyediakan AI dengan maklumat yang diperlukan untuk memahami maksud dan skop pertanyaan.

Berikut ialah beberapa cara untuk memperkayakan konteks gesaan:

Konteks sejarah atau temporal

Penggunaan: Digunakan dalam bidang seperti analisis, penyelidikan atau pengagregatan berita.

Contoh: Daripada bertanya "Analisis arah aliran pasaran saham", nyatakan "Analisis aliran pasaran saham selepas wabak pada tahun 2020, memfokuskan pada sektor teknologi." Konteks temporal ini membantu AI memfokuskan pada tempoh masa tertentu, memberikan cerapan yang lebih berkaitan.

Persekitaran geografi

Penggunaan: Penting dalam aplikasi seperti analisis pasaran, pengesyoran perjalanan atau berita serantau.

Contoh: Untuk gesaan seperti "Menilai penggunaan tenaga boleh diperbaharui", menambah "di Asia Tenggara" boleh memberikan kekhususan geografi untuk cerapan tertumpu wilayah.

Latar Belakang Demografi

Kegunaan: Penting dalam pemasaran, penjagaan kesihatan atau aplikasi pendidikan.

Contoh: Menukar "Strategi Pemasaran Disyorkan" kepada "Strategi Pemasaran Disyorkan untuk Pengguna Gen Z di Kawasan Bandar" mengecilkan kumpulan sasaran untuk strategi yang lebih disasarkan.

Latar belakang teknikal atau bidang khusus

Penggunaan: Digunakan dalam bidang profesional seperti perubatan, undang-undang atau kejuruteraan.

Contoh: Daripada gesaan yang luas seperti "Terangkan algoritma pembelajaran mesin", gesaan yang lebih khusus boleh menjadi "Terangkan algoritma pembelajaran mesin yang digunakan dalam navigasi kenderaan autonomi."

Konteks emosi atau budaya

Gunakan: Untuk penciptaan kandungan, analisis media sosial atau perkhidmatan pelanggan.

Contoh: Ubah "Tulis iklan produk" kepada "Tulis iklan produk yang menarik minat pengguna yang mementingkan alam sekitar", dengan menggabungkan perspektif emosi/budaya.

Latar belakang berasaskan data atau berorientasikan penyelidikan

Penggunaan: Untuk analisis data, penyelidikan saintifik atau penyelidikan akademik.

Contoh: Tukar "Analisis maklum balas pelanggan" kepada "Analisis data maklum balas pelanggan yang dikumpulkan daripada tinjauan dalam talian yang dijalankan pada S1 2023."

Sasarkan khalayak atau latar belakang pengguna

Penggunaan: Untuk penjanaan kandungan, reka bentuk UX/UI atau bahan pendidikan.

Contoh: Tukar "Buat tutorial menggunakan media sosial" kepada "Buat tutorial untuk pemilik perniagaan kecil tentang menggunakan media sosial."

Tetapan konteks dan arahan yang jelas bersama-sama membentuk tulang belakang projek Tips. Mereka bekerjasama untuk membimbing AI, memastikan setiap pertanyaan bukan sahaja difahami secara literal tetapi juga ditafsirkan dalam rangka rujukan dan niat yang betul, menghasilkan output yang lebih selaras dengan jangkaan dan keperluan pengguna.

Petua Petua dan Amalan Terbaik

PetuaKejuruteraan menggunakan pelbagai teknik untuk mengoptimumkan interaksi dengan model AI. Setiap teknik mempunyai tujuan tertentu, yang boleh digambarkan dengan contoh kehidupan sebenar:

Sifar Petua Sampel

Teknik ini tidak memerlukan contoh atau latihan terdahulu untuk AI ​​untuk menjawab pertanyaan. Kecerdasan buatan bergantung semata-mata pada pengetahuan dan latihan sedia adanya.

Penggunaan: Terbaik untuk pertanyaan am atau situasi di mana respons pantas diperlukan tanpa latihan khusus konteks.

Contoh: Tanya AI "Apakah ibu kota Perancis?" AI menggunakan pangkalan pengetahuan sedia ada untuk memberikan jawapan.

Segera satu klik

Melibatkan penyediaan AI dengan contoh untuk membimbing tindak balasnya. Ini membantu AI memahami jenis jawapan atau kandungan yang diharapkan.

Gunakan: Berguna apabila satu contoh boleh meningkatkan perkaitan atau ketepatan respons AI dengan ketara.

Contoh: Berikan AI ​​dengan contoh respons e-mel dan kemudian minta ia mendraf respons yang serupa kepada e-mel lain.

Tip Kurang

Pendekatan ini memberikan AI beberapa contoh untuk mewujudkan corak atau konteks untuk membantunya memahami jenis tindak balas yang diperlukan.

Penggunaan: Berkesan apabila AI memerlukan berbilang contoh untuk menguasai tugas, terutamanya untuk pertanyaan yang lebih kompleks.

Contoh: Tunjukkan AI beberapa contoh ulasan pelanggan dan label sentimen mereka, kemudian minta ia menandai ulasan baharu.

Gesaan rantaian pemikiran

melibatkan membimbing AI melalui satu siri langkah atau pemikiran logik untuk menyelesaikan masalah atau menjawab soalan.

Penggunaan: Sesuai untuk masalah kompleks, pelbagai langkah yang perlu dipecahkan kepada komponen yang lebih mudah.

Contoh: Minta AI untuk menyelesaikan persamaan algebra kompleks dengan menggariskan setiap langkah dalam proses penyelesaian.

Petua lelaran

termasuk bertanya soalan susulan berdasarkan jawapan AI sebelumnya, memperhalusi pertanyaan atau menyelidiki topik dengan lebih mendalam.

Gunakan: Berguna untuk meneroka topik secara mendalam atau menjelaskan perkara tertentu.

Contoh: Selepas mendapat gambaran keseluruhan tentang perubahan iklim, tanya soalan susulan yang disasarkan tentang kesannya terhadap paras laut.

Gesaan situasi

termasuk menambah maklumat latar belakang atau tetapan khusus pada gesaan untuk membimbing AI bertindak balas ke arah tertentu.

Tujuan: Penting untuk memberikan respons yang bernuansa dan relevan, terutamanya dalam bidang subjek yang kompleks.

Contoh: Tanya "Terangkan proses fotosintesis dalam tumbuhan altitud tinggi" untuk mendapatkan tindak balas bagi keadaan persekitaran tertentu.

Gesaan negatif

arahkan AI apa yang tidak sepatutnya disertakan dalam responsnya, menetapkan sempadan atau had.

Tujuan: Membantu memfokuskan respons AI dan mengelakkan maklumat yang tidak berkaitan atau tidak diingini.

Contoh: "Tulis ringkasan Perang Dunia II, tetapi kecualikan strategi ketenteraan."

Penggunaan: Boleh digunakan untuk merancang, meramal atau mencipta respons berdasarkan senario bagaimana jika. Contoh: "Apakah kesan alam sekitar yang berpotensi jika suhu global meningkat sebanyak 2 darjah?"

Gunakan: Bagus untuk penulisan kreatif, sesi sumbangsaran atau menjana penyelesaian inovatif.

Contoh: "Cipta alat baharu yang boleh membantu mengurangkan penggunaan tenaga di rumah anda." .

Penggunaan: Berkesan dalam simulasi, senario latihan atau apabila kepakaran diperlukan.

Contoh: “Sebagai pakar pemakanan, cadangkan rancangan makan sihat untuk pesakit yang sakit.”

Gesaan berbilang mod

Gabungkan gesaan teks dengan jenis data lain, seperti imej atau audio, untuk menyediakan konteks yang lebih kaya.

Penggunaan: Sesuai untuk senario di mana berbilang jenis data boleh membawa kepada pemahaman atau respons yang lebih komprehensif.

Contoh: "Huraikan kemungkinan persekitaran dan aktiviti bandar berdasarkan klip bunyi jalan bandar." Setiap teknologi ini meningkatkan keupayaan AI untuk menghasilkan respons yang lebih tepat, relevan dan kompleks, menunjukkan fleksibiliti dan kedalaman kejuruteraan Cue.

Kesimpulan

Artikel ini menyelidiki asas, strategi, kegunaan praktikal dan trend baru

Tips

kejuruteraan. TipKejuruteraan melangkaui keupayaan teknikal semata-mata dan menjadi bidang dinamik di mana bahasa, teknologi dan pemahaman kognitif bergabung. Ia memerlukan pemahaman tentang kekuatan dan kelemahan kecerdasan buatan, dan gabungan kreativiti dan analisis dalam komunikasi. Memandangkan AI terus maju, kaedah dan penggunaan

TIP

kejuruteraan juga akan terus maju, menjadikannya kecekapan kritikal bagi mereka yang menyasarkan untuk menggunakan teknologi AI dengan berkesan.

Atas ialah kandungan terperinci Melepaskan potensi kecerdasan buatan melalui kejuruteraan segera. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

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

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

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

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

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

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

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

Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Jul 15, 2024 pm 12:21 PM

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

See all articles