Kỹ thuật nhắc nhở AI đòi hỏi phải hiểu cách đặt câu hỏi phù hợp để hệ thống AI cung cấp kết quả phù hợp trên các loại dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như văn bản hoặc hình ảnh. Trò chuyệnGPT hoặc DALL-E 2 Tiềm năng của những công cụ như vậy dự kiến sẽ còn trở nên quan trọng hơn khi những câu hỏi như vậy trở thành thông lệ tiêu chuẩn trong lĩnh vực thương mại.
Vì vậy, trong tương laikỹ thuật nhanh chóng” hoặc “kỹ thuật nhanh chóngNgười ta mong đợi rằng một nghề mang tên ” sẽ xuất hiện. Nghề này sẽ thu hút các chuyên gia có thể quản lý hiệu quả hệ thống trí tuệ nhân tạo và đặt những câu hỏi phù hợp để đạt được kết quả hiệu quả.
Kỹ thuật nhanh chóng: Kỹ thuật nhanh chóng là gì?
Kỹ thuật nhắc nhở trí tuệ nhân tạo là quá trình xác định và thực hiện các lệnh và hướng dẫn cần thiết để thực hiện một thao tác trong hệ thống trí tuệ nhân tạo. Quá trình này được thực hiện thông qua việc phát triển và đào tạo mô hình AI tùy chỉnh. Lời nhắc cung cấp hướng dẫn về cách hoạt động của mô hình AI và giúp mô hình đó tạo ra kết quả chính xác. Kỹ thuật kịp thời có tầm quan trọng rất lớn, đặc biệt là để các doanh nghiệp hoạt động hiệu quả và hiệu quả hơn. Vì vậy, Rapid Engineering đóng vai trò quan trọng trong việc thiết kế và phát triển hệ thống trí tuệ nhân tạo.
Nhắc nhở là gì?
Điều đáng chú ý là giao diện văn bản là công cụ cơ bản để giao tiếp giữa các mô hình AI và người dùng. Người dùng sử dụng giao diện văn bản bằng cách nhập lệnh để chỉ định mô hình sẽ làm gì. được sử dụng để kết xuất DALL-E 2 Và khuếch tán ổn định Hai mô hình trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như . Cả GPT-3 cũng như Trò chuyệnGPTlà những ví dụ về lời nhắc có thể là bất cứ điều gì, từ một câu hỏi đơn giản được gọi là ví dụ LLM đến một câu hỏi khó có nhiều dữ kiện. Họ cũng có thể nhận thông tin đầu vào như tệp CSV có dữ liệu thô. “kể cho tôi một câu chuyện cườiCác biểu thức như ” cũng có thể được coi là một lời nhắc rất chung chung.
Kỹ thuật nhắc nhở bao gồm việc thiết kế và tạo dữ liệu đào tạo cần thiết cho các mô hình AI để tìm hiểu cách thực hiện một hoạt động cụ thể. Dữ liệu này được sử dụng trong quá trình học tập của mô hình và điều rất quan trọng là nó phải được định dạng chính xác và có chất lượng cao. Dữ liệu chất lượng cao giúp các mô hình AI đưa ra những dự đoán và phán đoán đáng tin cậy hơn, cho phép sử dụng công nghệ AI trong cuộc sống hàng ngày.
GPT-2 và GPT-3 Họ đã đạt được những bước tiến lớn trong các mô hình ngôn ngữ như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và kỹ thuật nhanh chóng. Những mô hình này có tỷ lệ chính xác cao hơn vì chúng được phát triển bằng cách sử dụng bộ dữ liệu lớn hơn và đa dạng hơn. Ngoài ra, khả năng đa nhiệm cùng lúc của những mẫu máy này rất hữu ích. Nhờ những tính năng này, GPT-2 và GPT-3 Chúng có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực ứng dụng, chẳng hạn như dịch máy, tóm tắt văn bản, tạo văn bản và hệ thống hộp thoại.
Vào năm 2022, nhiều mô hình học máy như DALL-E, Stable Diffusion và Midjourney đã được công bố. Các mô hình này lấy lời nhắc làm hình ảnh liên quan đến đầu vào và đầu ra, tạo ra một ngành mới về kỹ thuật lời nhắc bằng trí tuệ nhân tạo được gọi là kỹ thuật lời nhắc chuyển văn bản thành hình ảnh. Bất chấp việc sử dụng rộng rãi công nghệ này, nhiều người dùng vẫn phải đối mặt với những thách thức cản trở thành công của họ. Vì vậy, chúng tôi có một vài gợi ý cho những người dùng này.
Kỹ sư nhắc nhở kiếm được bao nhiêu?
Kỹ thuật nhanh chóng ngày càng trở nên quan trọng hơn với sự lan rộng của công nghệ trí tuệ nhân tạo. Nhiều công ty ở Mỹ và trên thế giới đang phát triển hệ thống trí tuệ nhân tạo thông qua các Kỹ sư và Thủ thư nhanh chóng.
Cụ thể, các công ty được Google hậu thuẫn như Anthropic ở San Francisco đang tìm kiếm Kỹ sư khách hàng và Thủ thư có thể kiếm được tới 335.000 USD một năm. Ngoài ra, một công ty có trụ sở tại California có tên Klarity sẵn sàng trả tới 230.000 USD cho các kỹ sư máy học muốn đạt được kết quả tốt nhất khi sử dụng AI để đánh giá tài liệu.
Xu hướng này không chỉ giới hạn ở ngành CNTT. Ví dụ, các tổ chức như Bệnh viện Nhi Boston và công ty luật Mishcon de Reya ở London cũng đăng tin tuyển dụng các kỹ sư nhanh. Vì vậy, chuyên ngành Kỹ thuật nhanh chóng mang đến cơ hội tuyệt vời cho một sự nghiệp với nhiều cơ hội việc làm và mức lương cao.
Hướng dẫn kỹ thuật nhắc nhở trí tuệ nhân tạo
Một lời nhắc thường bao gồm các thành phần sau:
- Dữ liệu đầu vào: Dữ liệu hoặc lệnh được nhập theo lời nhắc của người dùng.
- Phân tích: Nhắc xử lý dữ liệu đầu vào và biến nó thành một lệnh có ý nghĩa.
- Quá trình: Nhắc thực hiện một hành động cụ thể dựa trên dữ liệu đầu vào đã được xử lý.
- đầu ra: Nhắc xuất kết quả thao tác cho người dùng.
Các thành phần này cho phép người dùng thực hiện một hành động nhất định bằng cách ra lệnh cho máy tính của họ thông qua lời nhắc.
Dưới đây là một số đề xuất để cải thiện kỹ thuật nhắc nhở AI:
- Biết đối tượng mục tiêu của bạn: Xác định mục đích bạn đang nhập lời nhắc, người dùng nào sẽ sử dụng lời nhắc này và loại hành động nào sẽ được thực hiện.
- Hãy rõ ràng và mô tả: Nêu rõ ràng, rõ ràng để người dùng nhanh chóng và xác định rõ ràng hành động dự kiến.
- Cung cấp dữ liệu ở định dạng chính xác: Cung cấp định dạng dữ liệu chính xác mà mô hình AI của bạn có thể hiểu được. Điều này có thể bao gồm việc sắp xếp, định dạng và cấu hình dữ liệu chính xác.
- Nhắc đa dạng: Thiết kế nhiều lời nhắc khác nhau có thể được sử dụng trong các tình huống và tình huống khác nhau. Điều này sẽ phù hợp hơn với nhu cầu của người dùng và mang đến cho người dùng nhiều lựa chọn hơn.
- Hãy cởi mở với phản hồi: Nhận phản hồi từ người dùng nhanh chóng và cải thiện dựa trên phản hồi đó. Vì vậy, bạn có thể phát triển nó phù hợp với nhu cầu thực sự của người dùng nhanh chóng.
- Cung cấp đủ dữ liệu đào tạo: Cung cấp đủ dữ liệu huấn luyện cho mô hình nhắc nhở của bạn để tạo ra kết quả chính xác. Chất lượng và sự đa dạng của dữ liệu cũng rất quan trọng.
- tiếp tục được cập nhật: Công nghệ trí tuệ nhân tạo không ngừng phát triển, vì vậy hãy nhớ cập nhật. Theo dõi những phát triển mới và cập nhật các mô hình nhắc nhở của bạn cho phù hợp.
Vì vậy, làm thế nào để viết một lời nhắc tốt? Dưới đây bạn có thể xem một số ví dụ:
- Đảm bảo dấu # hoặc ” được sử dụng để phân tách các hướng dẫn khỏi ngữ cảnh của lời nhắc.
- Để cung cấp thông tin cụ thể, mô tả và chuyên sâu nhất có thể về chủ đề hiện tại, tùy thuộc vào mục tiêu, độ dài, cấu trúc, phong cách, v.v. rất quan trọng để đạt được.
- Sử dụng một ví dụ để giải thích mục tiêu của bạn.
- Hãy chính xác trong việc nêu rõ nhu cầu của bạn và đơn giản hóa ngôn ngữ của bạn.
- Điều quan trọng là phải mô tả càng nhiều càng tốt và chọn chủ đề/định dạng phù hợp, đặc biệt khi sử dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo từ văn bản đến hình ảnh.
- Thêm một số hình ảnh mẫu vào chương trình AI chuyển văn bản thành hình ảnh.
Ví dụ kỹ thuật nhanh chóng
Dưới đây là một số ví dụ về kỹ thuật nhanh chóng:
Như bạn có thể thấy từ ví dụ trên, chúng tôi có một bài luận cố gắng làm rõ vấn đề bằng cách giải quyết các vấn đề khác nhau với sự thay đổi nhanh chóng.
Như bạn có thể thấy, trong ví dụ thứ hai, chúng ta có thể nhận được kết quả bằng cách lấy mẫu tại dấu nhắc; nhưng trong ví dụ đầu tiên, chúng tôi thậm chí không thể có được tên miền.
Lời nhắc là “vẽ một người trong văn phòng” trong ví dụ bên trái và “vẽ một người trong văn phòng trong khi nhìn vào máy tính” trong ví dụ bên phải. Như bạn có thể thấy, mặc dù ví dụ bên trái cung cấp ít thông tin về môi trường văn phòng nhưng việc xác định lời nhắc đã giúp chúng tôi đạt được kết quả tốt hơn.
Viết một lời nhắc hay có thể khó khăn vì nó đòi hỏi ngôn ngữ rõ ràng, ngắn gọn và hiểu được mục đích của lời nhắc. Một lời nhắc tốt phải rõ ràng, ngắn gọn và cởi mở; Nó phải cung cấp đủ chi tiết để người trả lời hiểu được những gì được hỏi và câu trả lời dự kiến. Nó cũng nên chừa chỗ cho việc giải thích và suy nghĩ ban đầu.
Lời nhắc tốt cũng cần phải thú vị, phù hợp và hấp dẫn đối tượng mục tiêu.
Nói chung, nó phụ thuộc vào độ khó của công việc hoặc thông điệp bạn đang muốn truyền tải, nhưng chỉ cần một chút kinh nghiệm và sự chú ý đến từng chi tiết, bất kỳ ai cũng có thể tạo ra một lời nhắc mạnh mẽ.
Lời nhắc cần phải tương thích với công việc, chủ đề hoặc mục tiêu học tập hiện tại. Nó nên được lập kế hoạch để thu thập dữ liệu cần thiết để đạt được kết quả dự kiến. Hướng dẫn cẩn thận có thể đảm bảo rằng thông tin được thu thập là phù hợp và hữu ích cho mục đích đã định.
