人工智能提示工程如何增強(qiáng)機(jī)器人技術(shù)和自動(dòng)化？

　　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(yǔ)句、代碼塊和字符串只是多個(gè)提示的幾個(gè)示例。人們開(kāi)發(fā)了這種提示技術(shù)來(lái)喚起人工智能模型的回復(fù)。其充當(dāng)指示模型提供適合特定目的的輸出的起點(diǎn)。有趣的是，這些問(wèn)題的作用與對(duì)人的作用類(lèi)似，如鼓勵(lì)寫(xiě)一篇文章。

　　同樣，人工智能可以利用這些提示來(lái)生成專(zhuān)門(mén)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(shí)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(yǔ)言模型可能會(huì)使用從簡(jiǎn)單的問(wèn)題到復(fù)雜的證明的任何內(nèi)容，并在提示符周?chē)⒉荚S多細(xì)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(kāi)發(fā)和生成提示(輸入數(shù)據(jù))的完整過(guò)程，人工智能模型可以使用提示來(lái)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(lèi)型和格式。通過(guò)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(zhǔn)確的預(yù)測(cè)和判斷。

　　GPT-2和GPT-3等語(yǔ)言模型被用于人工智能提示工程的許多重大進(jìn)展中。隨著使用自然語(yǔ)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(dāng)添加“逐步思考”等提示時(shí)，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(guò)語(yǔ)言模型得到了改進(jìn)，這些模型可以恰當(dāng)?shù)孛枋鲞壿嬎季S過(guò)程。大型開(kāi)源筆記本和社區(qū)驅(qū)動(dòng)的圖像合成項(xiàng)目在小規(guī)模和大規(guī)模上都提供了更容易的訪問(wèn)。

　　還發(fā)生了其他重大變化。2022年，通過(guò)機(jī)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(gè)充滿機(jī)遇的世界成為可能。有了這項(xiàng)技術(shù)，人們可以單獨(dú)用語(yǔ)言表達(dá)自己的想法。最近，ChatGPT向公眾開(kāi)放，并迅速傳播開(kāi)來(lái)。迄今為止，我們遇到的最優(yōu)秀的人工智能語(yǔ)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(guò)大量文本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，因此可以對(duì)各種文本問(wèn)題提供類(lèi)似人類(lèi)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(kāi)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(xún)。如今，計(jì)算機(jī)可以在廣泛的領(lǐng)域創(chuàng)造內(nèi)容，包括藝術(shù)、設(shè)計(jì)和計(jì)算機(jī)代碼，幾乎不需要人類(lèi)的幫助。

　　其甚至可以針對(duì)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)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?yàn)槠浠诖笠?guī)模深度學(xué)習(xí)模型。開(kāi)發(fā)人員可以訪問(wèn)的應(yīng)用范圍有所增加，無(wú)論其技術(shù)專(zhuān)業(yè)知識(shí)或機(jī)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(lái)開(kāi)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(shí)間，實(shí)現(xiàn)了前所未有的可訪問(wèn)性。這些發(fā)展不可避免地創(chuàng)造了有趣的未來(lái)可能性。

　　這些方法有一個(gè)共同點(diǎn)：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(gè)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(kāi)始認(rèn)真關(guān)注，并考慮將提示工程驅(qū)動(dòng)的最具創(chuàng)新性和最有前景的人工智能模型納入其運(yùn)營(yíng)中。

　　來(lái)源:千家網(wǎng)