Latviešu

Atklājiet MI spēku! Apgūstiet uzdevumu inženieriju, lai radītu kvalitatīvus rezultātus no ChatGPT, Bard un citiem MI modeļiem. Apgūstiet efektīvas tehnikas labākiem rezultātiem.

MI uzdevumu inženierija: kā iegūt labākus rezultātus no ChatGPT un citiem MI rīkiem

Mākslīgais intelekts (MI) strauji pārveido nozares visā pasaulē, un lieli valodu modeļi (LLM), piemēram, ChatGPT, Bard un citi, ir šīs revolūcijas priekšgalā. Tomēr šo MI rīku rezultātu kvalitāte ir ļoti atkarīga no jūsu sniegtās ievades. Tieši šeit parādās MI uzdevumu inženierija. Šis visaptverošais ceļvedis sniegs jums zināšanas un metodes, lai izveidotu efektīvus uzdevumus, kas atklāj šo jaudīgo MI rīku pilno potenciālu.

Kas ir MI uzdevumu inženierija?

MI uzdevumu inženierija ir māksla un zinātne, kas nodarbojas ar efektīvu uzdevumu (vai instrukciju) izstrādi MI modeļiem, lai ģenerētu vēlamos rezultātus. Tā ietver izpratni par to, kā šie modeļi interpretē valodu, un uzdevumu veidošanu, kas ir skaidri, specifiski un kontekstuāli atbilstoši. Iedomājieties to kā efektīvu saziņu ar ļoti inteliģentu, bet dažkārt burtisku asistentu.

Tā vietā, lai vienkārši lūgtu "Uzraksti dzejoli", uzdevumu inženierija māca, kā vadīt MI, sniedzot kontekstu, stila preferences, garuma ierobežojumus un pat piemērus. Jo labāks uzdevums, jo labāks rezultāts.

Kāpēc uzdevumu inženierija ir svarīga?

Uzdevumu inženierija ir izšķiroši svarīga vairāku iemeslu dēļ:

Efektīvas uzdevumu inženierijas pamatprincipi

Lai gan nepastāv universāla pieeja, šeit ir daži pamatprincipi, kas vadīs jūsu uzdevumu inženierijas centienus:

1. Esiet skaidrs un specifisks

Neskaidrība ir labu uzdevumu ienaidnieks. Neskaidras vai vispārīgas instrukcijas var novest pie neparedzamiem un bieži vien neapmierinošiem rezultātiem. Tā vietā tiecieties pēc skaidrības un specifikas savos uzdevumos. Jo vairāk detaļu jūs sniedzat, jo labāk MI modelis var saprast jūsu vajadzības.

Piemērs:

Slikts uzdevums: "Uzraksti stāstu." Labs uzdevums: "Uzraksti īsu stāstu par jaunu sievieti Tokijā, kura atklāj slēptu ziņu vecā grāmatā un dodas meklēt pazudušu dārgumu. Stāstam jābūt spriedzes pilnam un ar pārsteidzošu beigu pavērsienu."

2. Nodrošiniet kontekstu

Konteksta sniegšana MI modelim ir būtiska, lai radītu atbilstošus un jēgpilnus rezultātus. Paskaidrojiet sava pieprasījuma fonu, mērķi un mērķauditoriju. Tas palīdz MI saprast kopainu un atbilstoši pielāgot savu atbildi.

Piemērs:

Slikts uzdevums: "Apkopo šo rakstu." Labs uzdevums: "Apkopo šo akadēmisko rakstu par klimata pārmaiņu ietekmi uz kafijas ražošanu Kolumbijā. Kopsavilkumam jābūt īsam un piemērotam kafijas nozares profesionāļu auditorijai."

3. Norādiet vēlamo formātu

Skaidri norādiet vēlamo rezultāta formātu. Vai vēlaties sarakstu ar aizzīmēm, rindkopu, tabulu vai ko citu? Formāta norādīšana palīdz MI modelim atbilstoši strukturēt savu atbildi.

Piemērs:

Slikts uzdevums: "Salīdzini Ķīnas un Amerikas Savienoto Valstu ekonomiskās sistēmas." Labs uzdevums: "Salīdzini Ķīnas un Amerikas Savienoto Valstu ekonomiskās sistēmas. Sniedz savu atbildi tabulas veidā ar šādām kolonnām: Galvenā iezīme, Ķīna, Amerikas Savienotās Valstis."

4. Definējiet toni un stilu

Ģenerētā teksta tonis un stils var būtiski ietekmēt tā efektivitāti. Vai vēlaties formālu, neformālu, humoristisku vai nopietnu toni? Vēlamā toņa norādīšana palīdz MI modelim pielāgot savu valodu jūsu paredzētajam vēstījumam.

Piemērs:

Slikts uzdevums: "Uzraksti produkta aprakstu mūsu jaunajam mobilajam tālrunim." Labs uzdevums: "Uzraksti pārliecinošu produkta aprakstu mūsu jaunajam mobilajam tālrunim, izceļot tā galvenās funkcijas un priekšrocības. Tonim jābūt entuziastiskam un saistošam, mērķējot uz jauniem pieaugušajiem, kurus interesē tehnoloģijas un sociālie mediji."

5. Izmantojiet piemērus

Vēlamā rezultāta piemēru sniegšana var būt spēcīgs veids, kā vadīt MI modeli. Piemēri palīdz MI saprast jūsu cerības un atdarināt vēlamo stilu un saturu.

Piemērs:

Slikts uzdevums: "Izdomā saukli mūsu jaunajai kafejnīcai." Labs uzdevums: "Izdomā saukli mūsu jaunajai kafejnīcai, līdzīgi šiem piemēriem: 'Labākā daļa pamošanās', 'Domā citādi', 'Vienkārši dari to'. Sauklim jābūt īsam, atmiņā paliekošam un jāatspoguļo mūsu kafijas kvalitāte."

6. Atkārtojiet un uzlabojiet

Uzdevumu inženierija ir iteratīvs process. Negaidiet perfektus rezultātus ar pirmo mēģinājumu. Eksperimentējiet ar dažādiem uzdevumiem, analizējiet rezultātus un uzlabojiet savu pieeju, pamatojoties uz rezultātiem. Jo vairāk praktizēsieties, jo labāk jums veiksies efektīvu uzdevumu izstrādē.

7. Apsveriet domu ķēdes uzdevumu veidošanu

Sarežģītiem uzdevumiem sadaliet problēmu mazākos, vieglāk pārvaldāmos soļos. Izmantojiet uzdevumus, kas vada MI modeli domāt soli pa solim, paskaidrojot savu argumentāciju. Šī tehnika, kas pazīstama kā domu ķēdes uzdevumu veidošana, var ievērojami uzlabot rezultāta precizitāti un saskaņotību.

Piemērs:

Slikts uzdevums: "Atrisini šo matemātikas uzdevumu: 23 + 45 * 2 - 10 / 5." Labs uzdevums: "Atrisināsim šo matemātikas uzdevumu soli pa solim. Vispirms aprēķini 45 * 2. Pēc tam aprēķini 10 / 5. Tad pieskaiti 23 pie 45 * 2 rezultāta. Visbeidzot, no iepriekšējā rezultāta atņem 10 / 5 rezultātu. Kāda ir gala atbilde?"

Padziļinātas uzdevumu inženierijas metodes

Kad esat apguvis pamatprincipus, varat izpētīt sarežģītākas metodes, lai vēl vairāk uzlabotu savas uzdevumu inženierijas prasmes:

1. Mācīšanās ar dažiem piemēriem (Few-Shot Learning)

Mācīšanās ar dažiem piemēriem ietver neliela skaita vēlamās ievades-izvades attiecības piemēru sniegšanu MI modelim. Tas ļauj modelim iemācīties modeli un vispārināt to jaunām, neredzētām ievadēm.

2. Mācīšanās bez piemēriem (Zero-Shot Learning)

Mācīšanās bez piemēriem mērķis ir radīt rezultātus, nesniedzot nekādus skaidrus piemērus. Tas prasa, lai MI modelis paļautos uz savām jau esošajām zināšanām un izpratni par pasauli.

3. Uzdevumu ķēdēšana

Uzdevumu ķēdēšana ietver viena uzdevuma rezultāta izmantošanu kā ievadi citam uzdevumam. Tas ļauj jums izveidot sarežģītas darbplūsmas un radīt daudzpusīgus rezultātus.

4. Uzdevumu ansamblēšana

Uzdevumu ansamblēšana ietver vairāku uzdevumu izmantošanu, lai radītu vairākus rezultātus un pēc tam tos apvienotu, lai izveidotu galīgo rezultātu. Tas var palīdzēt uzlabot rezultātu noturību un uzticamību.

Uzdevumu inženierija dažādiem MI rīkiem

Lai gan uzdevumu inženierijas pamatprincipi attiecas uz lielāko daļu MI rīku, ir dažas nianses, kas jāņem vērā atkarībā no konkrētās platformas, kuru izmantojat:

ChatGPT

ChatGPT ir daudzpusīgs valodu modelis, ko var izmantot plašam uzdevumu klāstam, tostarp rakstīšanai, tulkošanai, kopsavilkumu veidošanai un atbildēšanai uz jautājumiem. Veidojot uzdevumus ChatGPT, koncentrējieties uz skaidrību, kontekstu un vēlamo formātu. Eksperimentējiet ar dažādiem toņiem un stiliem, lai atrastu to, kas vislabāk atbilst jūsu vajadzībām. ChatGPT atceras iepriekšējos sarunas pagriezienus, tāpēc varat balstīties uz iepriekšējiem uzdevumiem, lai precizētu rezultātu.

Bard

Bard ir vēl viens jaudīgs valodu modelis, kas izceļas ar radošiem uzdevumiem, piemēram, dzejoļu rakstīšanu, koda ģenerēšanu un ideju ģenerēšanu. Veidojot uzdevumus Bard, veiciniet radošumu un eksperimentēšanu. Sniedziet skaidrus ierobežojumus un vadlīnijas, lai virzītu modeli vēlamajā virzienā. Bard ir labi piemērots atvērtiem uzdevumiem, kur vēlaties izpētīt dažādas iespējas.

Attēlu ģenerēšanas modeļi (piem., DALL-E 2, Midjourney, Stable Diffusion)

Uzdevumu inženierija attēlu ģenerēšanas modeļiem ietver vēlamā attēla detalizētu aprakstīšanu. Izmantojiet aprakstošu valodu, lai norādītu attēla priekšmetu, vidi, stilu un noskaņu. Eksperimentējiet ar dažādiem atslēgvārdiem un frāzēm, lai redzētu, kā tie ietekmē rezultātu. Apsveriet iespēju izmantot negatīvos uzdevumus, lai izslēgtu nevēlamus elementus no attēla.

Piemērs:

Uzdevums: "Fotoreālistisks attēls ar rosīgu tirgus laukumu Marrākešā, Marokā, saulrietā. Aina ir pilna ar spilgtām krāsām, eksotiskām garšvielām un cilvēkiem, kas kaulējas par precēm. Stilam jābūt līdzīgam National Geographic fotogrāfijai."

Ētiskie apsvērumi uzdevumu inženierijā

Tā kā MI kļūst arvien integrētāks mūsu dzīvē, ir ļoti svarīgi apsvērt uzdevumu inženierijas ētiskās sekas. Esiet uzmanīgs pret neobjektivitātes, dezinformācijas un ļaunprātīgas izmantošanas potenciālu. Centieties radīt uzdevumus, kas ir godīgi, precīzi un atbildīgi.

Uzdevumu inženierijas piemēri dažādās nozarēs

Uzdevumu inženierija ir pielietojama dažādās nozarēs un sektoros. Šeit ir daži piemēri, kā to var izmantot dažādos kontekstos:

Mārketings

Uzdevums: Ģenerēt mārketinga tekstu jaunam produktam.

Uzdevums: "Uzraksti trīs dažādas mārketinga teksta versijas mūsu jaunajai organisko ādas kopšanas produktu līnijai. Katrai versijai jābūt mērķētai uz atšķirīgu auditoriju: tūkstošgades paaudzi, kas interesējas par ilgtspējību, Z paaudzes patērētājiem, kas koncentrējas uz pieejamību, un pēckara paaudzi, kas uztraucas par novecošanos. Izcel produktu galvenās priekšrocības un izmanto pārliecinošu valodu, lai veicinātu pirkumus."

Izglītība

Uzdevums: Izveidot stundas plānu vēstures stundai.

Uzdevums: "Izveido stundas plānu 90 minūšu garai vēstures stundai par Francijas revolūciju. Stundas plānā jāiekļauj mācību mērķi, aktivitātes, diskusiju jautājumi un vērtēšanas metodes. Mērķauditorija ir vidusskolēni ar ierobežotām iepriekšējām zināšanām par šo tēmu. Iekļauj primāros un sekundāros avotus, ko skolēni var analizēt."

Klientu apkalpošana

Uzdevums: Ģenerēt atbildes uz klientu jautājumiem.

Uzdevums: "Jūs esat globāla e-komercijas uzņēmuma klientu apkalpošanas pārstāvis. Atbildiet uz šādu klienta jautājumu pieklājīgā un izpalīdzīgā veidā: 'Mans pasūtījums vēl nav pienācis. Ko man darīt?' Sniedziet skaidras instrukcijas, kā klients var izsekot savu pasūtījumu un nepieciešamības gadījumā sazināties ar klientu atbalstu."

Veselības aprūpe

Uzdevums: Apkopot medicīnas pētījumu rakstus.

Uzdevums: "Apkopo šo pētījumu par jauna medikamenta efektivitāti Alcheimera slimības ārstēšanā. Kopsavilkumam jābūt īsam un piemērotam veselības aprūpes profesionāļiem. Izcel galvenos atklājumus, ierobežojumus un pētījuma sekas."

Juridiskā joma

Uzdevums: Sastādīt juridiskus dokumentus.

Uzdevums: "Sastādi vienkāršu neizpaušanas līgumu (NDA) starp diviem uzņēmumiem. NDA jāaizsargā konfidenciāla informācija, kas tiek kopīgota biznesa sarunu laikā. Iekļauj punktus par konfidenciālās informācijas definīciju, saņēmējas puses pienākumiem un līguma termiņu."

Uzdevumu inženierijas nākotne

Tā kā MI turpina attīstīties, uzdevumu inženierija kļūs par arvien svarīgāku prasmi. Nākotnes MI modeļi, visticamāk, būs sarežģītāki un spējīgāki saprast sarežģītākus uzdevumus. Tomēr nepieciešamība pēc skaidriem, specifiskiem un kontekstuāli atbilstošiem uzdevumiem paliks būtiska. Mēs varam sagaidīt, ka parādīsies progresīvākas uzdevumu inženierijas metodes, piemēram, automatizēta uzdevumu optimizācija un uz uzdevumiem balstīta programmēšana.

Turklāt uzdevumu inženierijas loma, visticamāk, paplašināsies ārpus teksta MI modeļiem. Mēs varam paredzēt uzdevumu inženierijas metožu izstrādi citiem MI veidiem, piemēram, robotikai, datorredzei un audio apstrādei.

Noslēgums

MI uzdevumu inženierija ir kritiski svarīga prasme ikvienam, kas vēlas izmantot tādu MI rīku kā ChatGPT un Bard spēku. Apgūstot šajā rokasgrāmatā izklāstītos principus un metodes, jūs varat atraisīt šo jaudīgo modeļu pilno potenciālu un radīt augstas kvalitātes rezultātus, kas atbilst jūsu specifiskajām vajadzībām. Atcerieties būt skaidrs, specifisks un kontekstuāli atbilstošs savos uzdevumos, un nebaidieties eksperimentēt un atkārtot. Ar praksi un centību jūs varat kļūt par prasmīgu MI uzdevumu inženieri un izmantot MI, lai sasniegtu savus mērķus.

MI uzdevumu inženierijas apguves ceļš ir nepārtraukts process. Sekojiet līdzi jaunākajiem sasniegumiem MI jomā un turpiniet pilnveidot savas prasmes. MI nākotne ir gaiša, un uzdevumu inženierijai būs būtiska loma šīs nākotnes veidošanā.

Papildu mācību resursi: