Prompt Engineering - Strateško svetovanje na področju umetne inteligence
Podjetja B2B se bodo pri izboljšanju svojih procesov in pridobivanju konkurenčne prednosti vedno bolj zanašala na umetno inteligenco (AI)! Učinkovita in uspešna uporaba umetne inteligence je zato ključnega pomena. Koncept Prompt Engineering je bil razvit, da bi podjetjem pomagal izkoristiti vso moč umetne inteligence in optimizirati njihove poslovne procese. V tem članku bomo opredelili pojem "hitriinženiring", obravnavali izzive pri uvajanju UI v podjetja, navedli 20 primerov s podrobnimi navodili in razpravljali o posledicah za delovno mesto. Na koncu bo podan izčrpen zaključek.
| Opredelitev pojma "inženiring spodbud": razvoj in optimizacija besedilnih spodbud za izboljšanje delovanja modelov umetne inteligence. | Pomen za digitalno preobrazbo: Izboljšanje interakcije s strankami in podpora razvoju digitalne strategije. | Storitve podjetja mprofi AG: Podpora pri izbiri tehnologij, strateško svetovanje in zagotavljanje rešitev za digitalno preobrazbo. |
Promptni inženiring in zakaj je pomemben za revolucijo umetne inteligence
Prompt Engineering je pristop k razvoju modelov umetne inteligence, katerega cilj je poenostaviti in povečati učinkovitost izvajanja in vzdrževanja modelov umetne inteligence. Vključuje uporabo preprostih in jasnih vmesnikov za interakcijo med modelom umetne inteligence in drugimi sistemi ter vključevanje umetne inteligence v obstoječo infrastrukturo IT podjetja. Vključuje tudi uporabo robustnih in skalabilnih arhitektur za modele UI, ki lahko obdelujejo velike količine podatkov in izpolnjujejo zahteve po visoki hitrosti obdelave.
Razlaga izraza "Prompt Engineering
Promptni inženiring se nanaša na pristop, ki se uporablja pri razvoju modelov umetne inteligence. S tem se zagotovi, da jih je mogoče izvajati hitro in učinkovito. Koncept temelji na ideji, da model umetne inteligence ne sme zagotavljati le dobrih rezultatov, temveč ga je treba tudi enostavno izvajati in vzdrževati, da bi organizacijam prinesel resnično dodano vrednost.
Hitra izvedba vključuje uporabo preprostih in jasnih vmesnikov za interakcijo med modelom UI in drugimi sistemi ter integracijo UI v obstoječo infrastrukturo IT podjetja. Vključuje tudi uporabo robustnih in skalabilnih arhitektur za modele UI, ki lahko obdelujejo velike količine podatkov in izpolnjujejo zahteve po visoki hitrosti obdelave.
Pregled
Uvajanje umetne inteligence v podjetju je zapletena naloga, ki prinaša številne izzive. Nekateri od največjih izzivov so:
- Pomanjkanje strokovnega znanja
UI je razmeroma novo in hitro razvijajoče se področje, ki zahteva globoko razumevanje matematike, statistike in programiranja. Številna podjetja nimajo dovolj usposobljenega osebja za razvoj in izvajanje modelov umetne inteligence.
- Kakovost podatkov
Modeli umetne inteligence so tako dobri, kot so dobri podatki, na katerih so usposobljeni. Če podatki niso kakovostni, tudi modeli umetne inteligence ne bodo dobri.
- Integracija v obstoječo infrastrukturo IT
Vključevanje umetne inteligence v obstoječo infrastrukturo IT podjetja je lahko težavno, zlasti če gre za starejše sisteme, ki niso zasnovani za umetno inteligenco.
- Zasebnost in varnost
Modeli umetne inteligence lahko vsebujejo občutljive informacije, zato morajo podjetja zagotoviti, da so sposobna zaščititi podatke in zavarovati modele pred napadi.
- Upravljanje sprememb
Uvedba umetne inteligence lahko zahteva spremembe delovnih postopkov in kulture podjetja, zato je potrebna celovita strategija upravljanja sprememb, ki zagotavlja, da so vsi v organizaciji pripravljeni.
Na prvi pogled je težko razumeti motivacijo za hitri inženiring, zato idejo opišimo s primerom.
Predstavljajte si, da ste ustanovili spletno platformo za dostavo hrane in imate na voljo na tisoče slik različne zelenjave, ki jih želite objaviti na spletnem mestu.
Težava je le v tem, da med metapodatki slik ni opisa, katera zelenjava je na kateri sliki.
Na tej točki bi lahko dolgočasno razvrščali slike tako, da bi slike krompirja dali v mapo Krompir, slike brokolija v mapo Brokoli in tako naprej.
Vse slike bi lahko obdelali tudi s klasifikatorjem, da bi bilo razvrščanje lažje. Kot vidite, so za usposabljanje klasifikatorja še vedno potrebni označeni podatki.
Z uporabo tehnike pozivov lahko napišete besedilni poziv, za katerega menite, da bo dal najboljše rezultate pri razvrščanju slik.
To je lahko na primer spodbuda Pokaži model "slika krompirja". Za hitro inženirstvo je ključnega pomena struktura te spodbude - ali navodilo, ki določa, kako model prepoznava slike.
Pogosto je treba poskusiti in napako, da se napiše najboljša spodbuda. Pravzaprav se poziv "slika krompirja" zelo razlikuje od poziva "fotografija krompirja" ali "zbirka krompirja".
Spodaj je 20 primerov, kako lahko podjetja uporabijo hitri inženiring za učinkovitejše in uspešnejše izvajanje modelov umetne inteligence.
1. Izvajanje klepetalnih robotov:
Z uvedbo klepetalnih robotov lahko podjetja izboljšajo svoje storitve za stranke in hkrati prihranijo stroške. Klepetalni roboti so lahko na voljo 24 ur na dan in 7 dni v tednu ter samodejno odgovarjajo na poizvedbe. To je mogoče izvesti z vključitvijo programske opreme za prepoznavanje govora in besedila ter algoritmov strojnega učenja.
2.Analiza podatkov z umetno inteligenco:
Podjetja lahko z metodami umetne inteligence učinkoviteje analizirajo svoje podatke in iz njih pridobijo dragocene informacije. Z uporabo algoritmov strojnega učenja je mogoče podatke analizirati hitreje in natančneje, kar vodi do bolj informiranih odločitev.
3. Uvajanje personalizacije:
Personalizacija je pomemben trend v trženju in jo je mogoče izvajati z metodami umetne inteligence. Podjetja lahko z algoritmi strojnega učenja ustvarijo personalizirane ponudbe in priporočila za stranke na podlagi njihovih preferenc in vedenja.
4. Avtomatizacija procesov:
Metode umetne inteligence se lahko uporabljajo tudi za avtomatizacijo in optimizacijo poslovnih procesov. Z avtomatizacijo procesov lahko podjetja povečajo učinkovitost in zmanjšajo stroške.
5. Uvedba napovednega vzdrževanja:
Z uporabo metod umetne inteligence, kot je strojno učenje, lahko podjetja uvedejo napovedno vzdrževanje. To pomeni, da se vzdrževalna dela na strojih in opremi izvajajo samodejno, preden pride do okvare.
6. Prepoznavanje slik:
Podjetja lahko z uporabo metod umetne inteligence, kot so algoritmi globokega učenja, uporabljajo prepoznavanje slik. To omogoča samodejno kategoriziranje in označevanje slik, kar omogoča učinkovitejše upravljanje slik.
7.Uporaba prepoznavanja govora:
Z uporabo tehnologij za prepoznavanje govora lahko podjetja optimizirajo svoje delovne procese. Prepoznavanje govora se lahko uporablja za prepisovanje diktatov, obdelavo klicev in samodejno odgovarjanje na vprašanja strank.
8. Uvedba virtualnih pomočnikov:
Virtualni pomočniki lahko podjetjem pomagajo racionalizirati delovne procese in izboljšati storitve za stranke. Razvijemo jih lahko z uporabo metod umetne inteligence, kot sta obdelava naravnega jezika in algoritmi strojnega učenja.
9. Odkrivanje goljufij:
Z uporabo metod umetne inteligence, kot je strojno učenje, lahko podjetja uvedejo odkrivanje goljufij. To se lahko na primer uporablja v sektorju e-trgovine za prepoznavanje in preprečevanje poskusov goljufij pri spletnih naročilih.
10. Razvoj robotskih rešitev:
Podjetja lahko metode umetne inteligence, kot je strojno učenje, uporabijo za razvoj robotskih rešitev. Te se lahko na primer uporabljajo v proizvodni industriji za avtomatizacijo in optimizacijo delovnih procesov.
Pospešen inženiring:
- Celovit vodnik: https: //github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
- E-knjiga na to temo: https: //prompt.mba
- Tečaji Udemy: https: //www.udemy.com/course/chat-gpt/
- Naučite se promptinga: https: //learnprompting.org/
- Pregled pozivnikov: https: //prompts.chat
ChatGTP:
- Zbirka pozivov: https: //github.com/f/awesome-chatgpt-prompts/
- Navdihujoči primeri: https: //mpost.io/100-best-chatgpt-prompts-to-unleash-ais-potential/
Sredi poti:
- Umetniški slogi: https: //medium.com/mlearning-ai/32-art-styles-on-midjourney-v4-you-must-try-e1844e75daf3
- Napredne spodbude: https: //medium.com/mlearning-ai/an-advanced-guide-to-writing-prompts-for-midjourney-text-to-image-aa12a1e33b6
Naša ponudba umetne inteligence
Vpliv na prihodnji svet dela
Hitri inženiring in umetna inteligenca na splošno bosta temeljito spremenila način dela v podjetjih. Pričakujemo lahko avtomatizacijo številnih ročnih in ponavljajočih se opravil, pojav novih poklicev in delovnih profilov, učinkovitejše delovne procese, boljše sodelovanje s strankami in večjo dobičkonosnost podjetij. Da bi se podjetja spopadla s temi spremembami, morajo zagotoviti, da bodo njihovi zaposleni znali ravnati z modeli umetne inteligence in delati z njimi.
Hitro inženirstvo kot ključni element
V biologiji je pojavljanje neverjetna lastnost, pri kateri deli, ki se združujejo zaradi medsebojnega delovanja, kažejo novo vedenje (imenovano pojavljanje), ki ga ni mogoče opaziti v manjšem merilu.
Še bolj neverjetno je, da čeprav se zdi, da je različica v manjšem merilu podobna različici v večjem merilu , se zaradi dejstva, da je večje merilo sestavljeno iz več delov in interakcij, na koncu pokaže povsem drugačno vedenje.
In ni mogoče predvideti, kako bi to lahko izgledalo ali kako bo izgledalo.
V tem je lepota (v dobrem in slabem) skaliranja!
Najbolj vznemirljiv vidik trenutne revolucije umetne inteligence je, da se pojavljajo nove lastnosti modelov strojnega učenja, ki se uporabljajo v velikem obsegu.
Vse skupaj pa se je začelo, ko je postalo mogoče, da se ti modeli umetne inteligence usposabljajo brez nadzora. Nenadzorovano učenje je bilo dejansko eno od ključnih načel te revolucije umetne inteligence in je bilo tudi rešitev za napredek umetne inteligence v zadnjih letih.
Pred letom 2017 je večina sistemov umetne inteligence delovala z nadzorovanim učenjem. Pri tem so se uporabljali majhni, strukturirani nabori podatkov, ki jih je bilo mogoče uporabiti za usposabljanje modelov strojnega učenja za zelo omejene naloge.
Po letu 2017, z uvedbo nove arhitekture, imenovane Transformer, so se stvari začele spreminjati.
To novo arhitekturo je bilo mogoče uporabljati s pristopom nenadzorovanega strojnega učenja. Model strojnega učenja je bilo mogoče predhodno usposobiti na zelo velikem, nestrukturiranem naboru podatkov z zelo preprosto ciljno funkcijo: Napovedovanje med besedili.
Zanimivo je, da se je model strojnega učenja, da bi se naučil, kako napovedovati med besedili (kar se morda sliši kot zelo preprosta naloga), začel učiti številne vzorce in hevristike v zvezi s podatki, na katerih je bil usposobljen.
To je modelu strojnega učenja omogočilo učenje različnih nalog.
Veliki jezikovni model je začel sklepati o vzorcih iz podatkov in jih ponovno uporabljati pri opravljanju novih nalog, namesto da bi poskušal opraviti eno samo nalogo.
To je bil temeljni preobrat. Druga revolucija, ki jo je prinesel sistem GPT-3, je bila zmožnost sprožitve teh modelov.
Na kratko, tem modelom omogoča, da se z učenjem naravnega jezika dodatno učijo uporabnikovega konteksta. To lahko bistveno spremeni rezultate modela.
Tudi ta drugi vidik je bil posledica dejstva, da ga nihče ni izrecno zahteval. Na ta način smo dobili kontekstno učenje na podlagi pozivov kot osrednjo značilnost trenutnih modelov strojnega učenja.
Hitro inženirstvo je eden ključnih elementov trenutne paradigme umetne inteligence.
Eden od najzanimivejših vidikov inženiringa pozivov je, da se je kot novost izkazala skalabilnost arhitekture Transformer za usposabljanje velikih jezikovnih modelov.
Tako kot se lahko zahteve, ki jih izrečete, obrnejo proti vam, lahko način, kako izrazite, kaj želite, da stroj stori, dramatično spremeni to, kar se izkaže.
In kaj je pri tem najbolj zanimivo?
Funkcija Prompting ni bila funkcija, ki so jo razvili strokovnjaki na področju umetne inteligence. To je bila funkcija v nastajanju. Skratka, z razvojem teh ogromnih modelov strojnega učenja je pozivanje postalo način, kako prisiliti stroj, da naredi, kar ste od njega zahtevali.
Nihče ni zahteval te funkcije, preprosto se je zgodila!
V zgodovini umetne inteligence (UI) se je UI razvijala in homogenizirala. Z uvedbo strojnega učenja se na podlagi primerov samodejno ugotovi, kako opraviti nalogo. Globoko učenje se uporablja za razvoj funkcij na visoki ravni, ki se uporabljajo za napovedovanje, osnovni modeli pa se uporabljajo za razvoj še naprednejših funkcij, kot je kontekstualno učenje. Hkrati strojno učenje homogenizira učne algoritme (npr. logistično regresijo). Globoko učenje homogenizira arhitekture modelov (npr. konvolucijske nevronske mreže), osnovni modeli pa homogenizirajo sam model (npr. GPT-3).
Pospeševalni inženiring je postopek, ki se uporablja v umetni inteligenci. Vključuje pretvorbo ene ali več nalog v nabor podatkov na podlagi pozivov, ki predstavljajo jezikovni model, ki se nato usposobi za učenje.
Posodobitev: 05.10.2023: Uvod: Kaj je Prompt Engineering in zakaj je pomemben?
Promptni inženiring ni le tehnični izraz v svetu umetne inteligence (UI); je oblika umetnosti, ki nam omogoča, da izkoristimo celoten potencial generativnih tehnologij UI. V tem vodniku raziskujemo, kako lahko s pomočjo promptnega inženiringa dosežete učinkovitejše in kakovostnejše rezultate pri svojem vsakdanjem delu.
Ključna sporočila
- Spodbudni inženiring kot sredstvo za optimizacijo generativne umetne inteligence.
- Uporabnost v različnih sektorjih, kot sta trženje in podatkovna analitika.
- Večja učinkovitost in kakovost generirane vsebine.
Postopek hitrega inženiringa: temeljit pristop
Mehanizem, ki stoji za hitrim inženiringom
Postopek promptnega inženiringa nam omogoča, da navodila ali "pozive" oblikujemo tako, da z njimi dosežemo želene rezultate tehnologije umetne inteligence. Za razliko od tradicionalnih metod, ki pogosto dajejo naključne rezultate, Prompt Engineering zagotavlja sistematičen pristop k pridobivanju natančnih in uporabnih odgovorov.
Analogija z gradnjo legokock: razumevanje z delovanjem
Najboljše analogije so pogosto najpreprostejše. O inženiringu Prompt Engineering razmišljajte kot o gradnji s kompletom Lego. Gre za združevanje posameznih "gradnikov" v obliki pozivov, da bi ustvarili uporabno in celovito sliko. Bolje kot so gradniki združeni, bolj impresiven je končni rezultat.
Pomembne točke
- Sistematičen pristop za natančne rezultate.
- Podobnost z gradnjo lego: sestavljanje posameznih elementov za celovit rezultat.
Sedem osnov za učinkovit hitri inženiring
Usmerjenost k cilju, jasnost in kontekst
Eden od prvih korakov pri promptnem inženiringu je jasna opredelitev ciljev. Kaj želimo doseči? Jasno razumevanje ciljev vodi do ciljno usmerjene uporabe orodij umetne inteligence, bodisi ChatGPT za generiranje besedila bodisi Midjourney za aplikacije za pretvorbo slik v besedilo.
Jezikovne finese: Dolžina, ton in slog
Razumevanje jezika je bistvenega pomena pri oblikovanju hitrih sporočil. Izbira pravih besed, tona in sloga lahko močno pripomore k izboljšanju kakovosti ustvarjene vsebine. Seznaniti se morate z različnimi slogi in pisci, ki so implementirani v orodjih umetne inteligence.
Ključne točke
- Pomen jasnega cilja.
- Pomen jezikovnih elementov pri ustvarjanju pozivov.
Iterativno izboljševanje z nadaljnjimi pozivi
Nenehno izboljševanje kot ključ do uspeha
Nadaljnje spodbude so napredna tehnika oblikovanja spodbud. Omogočajo nam iterativno izpopolnjevanje in izboljševanje vsebine, ki jo ustvari umetna inteligenca. Ta metoda omogoča boljši nadzor in predvidljivost rezultatov.
Najboljše prakse za uporabo pozivov Follow-Up
Obstaja več najboljših praks za učinkovito uporabo pozivov Follow-Up Prompts. Te segajo od ožjega konteksta do natančne določitve želenega rezultata.
Ključne točke
- Vloga pozivov za nadaljnje ukrepanje pri izboljševanju kakovosti.
- Najboljše prakse za učinkovito uporabo pozivov za nadaljnje ukrepanje.
Zaključek: Moč inženiringa pozivov za vašo učinkovitost
Inženiring spodbud je več kot le orodje; je veščina, ki se je lahko nauči vsakdo, da izkoristi celoten potencial umetne inteligence na različnih področjih. S sistematičnim pristopom in stalnimi izboljšavami lahko znatno povečate kakovost in učinkovitost svojega dela.
Ključne točke
- Sprotno inženirstvo kot bistvena spretnost za povečanje učinkovitosti.
- Sistematične in iterativne metode za nenehno izboljševanje.
Upamo, da vam bo ta izčrpen vodnik omogočil dragocen vpogled v svet sprotnega inženiringa in vas spodbudil k uporabi teh zmogljivih tehnik pri vsakdanjem delu.
Storitve in kako vam lahko pomagamo?
POGOSTA VPRAŠANJA
Napredek na področju hitrega inženiringa lahko koristi različnim panogam, zlasti tistim, ki temeljijo na odločanju na podlagi podatkov in avtomatizaciji. V finančnem sektorju lahko na primer hitri inženiring izkoristi izboljšane sisteme umetne inteligence za preprečevanje goljufij, storitve za stranke in analizo tveganj. V zdravstvenem sektorju lahko izboljšani sistemi umetne inteligence pomagajo pri diagnostični podpori, vključevanju bolnikov in upravljanju zdravstvenih podatkov. Tudi logistični sektor ima lahko koristi od uporabe sistemov AI, optimiziranih s hitrim inženiringom, za načrtovanje poti, upravljanje skladišč in napovedovanje povpraševanja3.
Za začetek poklicne poti na področju hitrega inženiringa je običajno potrebno dobro predznanje s področja računalništva, strojnega učenja in/ali obdelave naravnega jezika. Dober začetek je lahko dodiplomski ali magistrski študij na ustreznem področju. Poleg tega so ključnega pomena praktične izkušnje z ustreznimi orodji in tehnologijami. Obstajajo tudi posebni tečaji in certifikati s področja strojnega učenja in NLP, ki lahko pomagajo pri pridobivanju in dokazovanju potrebnih spretnosti.
Z razvojem umetne inteligence in strojnega učenja se razvija tudi hitri inženiring. Uvedba novih tehnologij in metod, kot so napredne tehnike NLP, lahko izboljša učinkovitost strategij hitrega inženiringa in ustvari nove priložnosti za inovativne aplikacije. Poleg tega napredek tehnologije umetne inteligence omogoča učinkovitejšo analizo in obdelavo podatkov, kar posledično izboljšuje sposobnost oblikovanja in optimizacije učinkovitih pozivov.
Zaključek
Hitro inženirstvo je pomemben pristop za učinkovitejše in uspešnejše izvajanje modelov umetne inteligence. Z uporabo hitrega inženiringa lahko podjetja zagotovijo, da so njihovi modeli UI prilagojeni njihovim posebnim zahtevam in delujejo učinkovito.
Izvajanje modelov umetne inteligence bo spremenilo svet dela: Veliko ročnih in ponavljajočih se opravil bo avtomatiziranih, spremenil pa se bo tudi način dela v podjetjih. Da bi izkoristila prednosti UI in se pripravila na spremembe v svetu dela, morajo podjetja izvajati celovito strategijo upravljanja sprememb, ki zagotavlja, da so vse zainteresirane strani pripravljene na spremembe.
