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人工智能提示工程是一種使用人工智能工具產(chǎn)生所需結(jié)果的有效方法。語句、代碼塊和字符串只是多個提示的幾個示例。人們開發(fā)了這種提示技術(shù)來喚起人工智能模型的回復(fù)。其充當指示模型提供適合特定目的的輸出的起點。有趣的是，這些問題的作用與對人的作用類似，如鼓勵寫一篇文章。
同樣，人工智能可以利用這些提示來生成專門滿足其需求的內(nèi)容。因此，提示工程已成為使用人工智能解決方案的關(guān)鍵策略?，F(xiàn)在，文本是人和人工智能之間關(guān)于真實提示的主要溝通方式?？梢允褂梦谋久钪甘灸Ｐ妥鍪裁?。DALL-E 2和Stable Diffusion等領(lǐng)先人工智能模型的基本提示是指定預(yù)期結(jié)果。
另一方面，像全新的ChatGPT這樣的語言模型可能會使用從簡單的問題到復(fù)雜的證明的任何內(nèi)容，并在提示符周圍散布許多細節(jié)。在極少數(shù)情況下，輸入可能只是包含原始數(shù)據(jù)的CSV文件。人工智能提示工程是開發(fā)和生成提示(輸入數(shù)據(jù))的完整過程，人工智能模型可以使用提示來訓(xùn)練和學(xué)習(xí)如何執(zhí)行特定任務(wù)。為了讓人工智能解釋數(shù)據(jù)，必須選擇正確的數(shù)據(jù)類型和格式。通過高效的人工智能提示工程產(chǎn)生的高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，使人工智能模型能夠做出準確的預(yù)測和判斷。
GPT-2和GPT-3等語言模型被用于人工智能提示工程的許多重大進展中。隨著使用自然語言處理(NLP)數(shù)據(jù)集的多任務(wù)提示工程的出現(xiàn)，創(chuàng)新任務(wù)在2021年產(chǎn)生了出色的成果。當添加“逐步思考”等提示時，已經(jīng)使用了零樣本學(xué)習(xí)，提高了任務(wù)的成功率。多步驟推理嘗試。零樣本學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)通過語言模型得到了改進，這些模型可以恰當?shù)孛枋鲞壿嬎季S過程。大型開源筆記本和社區(qū)驅(qū)動的圖像合成項目在小規(guī)模和大規(guī)模上都提供了更容易的訪問。
還發(fā)生了其他重大變化。2022年，通過機器學(xué)習(xí)模型DALL-E、Stable Diffusion和Midjourney，文本到圖像提示成為可能，一個充滿機遇的世界成為可能。有了這項技術(shù)，人們可以單獨用語言表達自己的想法。最近，ChatGPT向公眾開放，并迅速傳播開來。迄今為止，我們遇到的最優(yōu)秀的人工智能語言模型是ChatGPT。其使用深度學(xué)習(xí)算法根據(jù)所提供的信息生成文本。由于該技術(shù)經(jīng)過大量文本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，因此可以對各種文本問題提供類似人類的答復(fù)。
支持人工智能產(chǎn)品的模型為發(fā)明和創(chuàng)新開辟了全新的可能性，從根本上改變了IT行業(yè)。ChatGPT等模型使人工智能能夠利用數(shù)據(jù)在一系列領(lǐng)域提供原創(chuàng)想法，并回復(fù)用戶查詢。如今，計算機可以在廣泛的領(lǐng)域創(chuàng)造內(nèi)容，包括藝術(shù)、設(shè)計和計算機代碼，幾乎不需要人類的幫助。
其甚至可以針對具有挑戰(zhàn)性的問題提出想法和假設(shè)。最新的人工智能系統(tǒng)可以處理和分析各種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括文本和圖片，因為其基于大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型。開發(fā)人員可以訪問的應(yīng)用范圍有所增加，無論其技術(shù)專業(yè)知識或機器學(xué)習(xí)能力如何。例如，基于GPT-3.5的ChatGPT已應(yīng)用于文本翻譯，研究人員利用該模型的舊版本來開發(fā)新的蛋白質(zhì)序列。這些技術(shù)的使用減少了構(gòu)建新人工智能應(yīng)用所需的時間，實現(xiàn)了前所未有的可訪問性。這些發(fā)展不可避免地創(chuàng)造了有趣的未來可能性。
這些方法有一個共同點：都需要高效的人工智能提示工程。隨著人工智能的發(fā)展，提示工程將繼續(xù)在幾乎每個行業(yè)發(fā)揮重要作用，包括商業(yè)、研究等。企業(yè)高管必須開始認真關(guān)注，并考慮將提示工程驅(qū)動的最具創(chuàng)新性和最有前景的人工智能模型納入其運營中。
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