Овладение искусством точной настройки подсказки для генеративного ИИ раскройте полный потенциал
Реализуйте полный потенциал генеративного ИИ через искусное настраивание подсказки
Мы живем в эпоху, когда генеративные модели искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, Midjourney и Google’s Bard, расширяют границы того, что машины могут делать с помощью людей. Поэтому неудивительно, что умение эффективно настраивать подсказки стало ценным навыком. Создание правильной подсказки может открыть мир творчества, продуктивности и решения проблем. Итак, давайте рассмотрим некоторые стратегии настройки подсказок для генеративных AI-программ, которые помогут вам полностью использовать их потенциал.
Будьте ясны и конкретны
Ясность очень важна при общении с моделью искусственного интеллекта. Кто-то называет это “держать за руку”, но как бы вы ни называли это, вы должны быть ясными в том, что вы хотите, чтобы модель делала, иначе результаты могут быть неудовлетворительными. Начните с четкой и краткой инструкции или вопроса в своей подсказке. Укажите формат или тип ответа, который вы ищете. Например, если вы хотите получить краткое изложение исторического события, вы можете начать с фразы “Предоставьте краткое изложение Гражданской войны в США в трех предложениях”. Быть конкретным направляет AI на производство желаемого результата и минимизирует риск появления несвязанных или неуместных ответов.
Экспериментируйте с открытыми подсказками
Хотя конкретность имеет большое значение, не бойтесь использовать открытые подсказки, когда требуется творчество. Для задач творческого письма или мозгового штурма используйте подсказки, которые побуждают AI свободно исследовать. Например, “Напишите короткую историю о необычной дружбе между человеком и искусственным интеллектом в футуристическом городе”. Такие подсказки позволяют AI использовать свой творческий потенциал и удивлять вас воображаемыми ответами. Оттуда вы можете вносить корректировки в сгенерированный текст и просить AI сфокусироваться или игнорировать сгенерированные элементы. Такая обратная связь может быть очень полезной и давать интересные результаты.
- 4 способа кодирования категориальных признаков с высокой кардинальностью – с реализацией на Python
- 3 лучших (часто лучше) альтернативы гистограммам
- Один маленький шаг для художников, один гигантский прыжок для творческого рода
Настройка температуры и максимального количества токенов
Многие модели искусственного интеллекта, такие как Midjourney, предлагают параметры, такие как “температура” и “максимальное количество токенов”, которые влияют на случайность и длину ответов. Однако имейте в виду, что каждая модель имеет свой способ изменения этих параметров. Температура контролирует степень случайности в сгенерированном тексте. Низкое значение, например 0,2, производит более детерминированные ответы, в то время как высокое значение, например 0,8, вводит случайность. Максимальное количество токенов ограничивает длину ответов. Экспериментируйте с этими параметрами, чтобы настроить вывод AI по своему вкусу.
Как уже упоминалось, при создании моделей, которые создают произведения искусства, изменение температуры может приводить к большому разнообразию результатов в случае изображений.
Итеративное усовершенствование
Рассматривайте настройку подсказок как итеративный процесс. Если первый ответ не соответствует вашим ожиданиям, уточните подсказку и попробуйте еще раз. Повторяйте этот процесс, пока не достигнете желаемого результата. Постепенное корректирование подсказок позволяет обучить AI лучше понимать ваши конкретные требования.
Используйте предварительное обучение
Большинство моделей искусственного интеллекта, включая ChatGPT и Bard, проходят предварительное обучение на огромных наборах данных. Используйте это предварительное обучение, предоставляя контекст в своих подсказках. Упоминайте конкретную информацию или сценарии, связанные с вашим запросом. Например, если вы обсуждаете медицинскую тему, вы можете начать с фразы “Учитывая последние достижения в медицинском исследовании, объясните потенциальные преимущества генной терапии для наследственных заболеваний”. Этот контекст помогает AI генерировать более соответствующие и информированные ответы.
Используйте демонстрации человека
Некоторые модели искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, могут получить пользу от демонстраций человека. Вместо простого вопроса продемонстрируйте желаемый ответ в своей подсказке. Например, если вы хотите, чтобы AI генерировала код, вы можете начать с фрагмента правильного кода и указать ей продолжить или объяснить код дальше. Этот метод направляет AI на примере и приводит к более точным результатам. Или вы можете попросить AI принять персонажи на основе темы, с которой вы работаете. Если вы хотите писать код, пусть AI принимает на себя роль преподавателя по компьютерным наукам и начните задавать ему вопросы.
Заключение
Таким образом, как видите, овладение искусством настройки подсказок – это мощный навык, который позволяет полностью использовать потенциал генеративных AI-программ. Будь то поиск творческой вдохновляющей, решение сложных задач или генерация контента, эти стратегии помогут вам создавать подсказки, которые приводят к желаемым результатам, обеспечивая ответственное и этичное использование искусственного интеллекта.
Теперь, если вы хотите поднять свое побуждение на новый уровень, то вам не следует упустить LLM-трек ODSC West. Учитесь у ведущих умов, которые пионерят в последних достижениях в области больших языковых моделей. С полным треком, посвященным NLP и LLM, вы сможете насладиться докладами, сессиями, мероприятиями и многим другим, которые полностью сосредоточены на этой быстроразвивающейся области.
Подтвержденные сессии включают:
- Персонализация LLM с помощью хранилища функций
- Понимание ландшафта больших моделей
- Построение LLM-силовых знаний над вашими данными с помощью LlamaIndex
- Общее и эффективное самообучение с помощью data2vec
- К экспланации и языконезависимых LLM
- Настройка LLM на сообщениях в Slack
- За пределами демонстраций и прототипов: как создавать готовые к производству приложения с использованием открытых LLM-моделей
- Автоматизация бизнес-процессов с использованием LangChain
- Соединение больших языковых моделей – распространенные проблемы и вызовы
Чего вы ждете? Получите ваш пропуск сегодня!
