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.
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 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.
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.
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 modGabungkan 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.
KesimpulanArtikel ini menyelidiki asas, strategi, kegunaan praktikal dan trend baru
Tipskejuruteraan. 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
TIPkejuruteraan 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!
![[Web front-end] Permulaan pantas Node.js](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
