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。可以使用文本命令指示模型做什么。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,并在提示符周圍散布許多細(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(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。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。
- 蜜度索驥:以跨模態(tài)檢索技術(shù)助力“企宣”向上生長(zhǎng)
- 美的樓宇科技美控智慧建筑:空間場(chǎng)景智能低碳方案實(shí)踐與革新
- 沃達(dá)豐完成80億歐元意大利子公司出售 重塑歐洲業(yè)務(wù)又進(jìn)一步
- 之江實(shí)驗(yàn)室公開(kāi)一項(xiàng)量子糾錯(cuò)專利
- 沃達(dá)豐完成80億歐元意大利子公司出售 重塑歐洲業(yè)務(wù)又進(jìn)一步
- 12種最常用的物聯(lián)網(wǎng)協(xié)議和標(biāo)準(zhǔn)
- 關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的10個(gè)常見(jiàn)問(wèn)題:您需要了解的一切
- 2025年及以后值得關(guān)注的7大物聯(lián)網(wǎng)趨勢(shì)
- 2025年的云計(jì)算:我們是在構(gòu)建未來(lái)還是重復(fù)過(guò)去?
- 什么是LoRaWAN資產(chǎn)跟蹤
- 如何利用API市場(chǎng)加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型?
免責(zé)聲明:本網(wǎng)站內(nèi)容主要來(lái)自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿,凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息,均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性,但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性,讀者在使用前請(qǐng)進(jìn)一步核實(shí),并對(duì)任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對(duì)有關(guān)資料所引致的錯(cuò)誤、不確或遺漏,概不負(fù)任何法律責(zé)任。任何單位或個(gè)人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁(yè)或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識(shí)產(chǎn)權(quán)或存在不實(shí)內(nèi)容時(shí),應(yīng)及時(shí)向本網(wǎng)站提出書(shū)面權(quán)利通知或不實(shí)情況說(shuō)明,并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實(shí)情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后,將會(huì)依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實(shí),溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開(kāi)相關(guān)鏈接。