ChatGPT和DALL-E 2（文本到文本或文本到圖像的AI工具）等工具如今風(fēng)靡一時(shí)。但是要使它們有效地工作，您需要提出正確的問題以獲得您想要的結(jié)果。隨著這些工具在各個(gè)行業(yè)中的集成度越來越高，了解如何對(duì)這些工具說些什么只會(huì)變得更加重要。

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什么是AI中的即時(shí)工程？

AI提示工程是使用AI工具獲得所需輸出的有效方法。提示有多種形式，例如語句、代碼塊和字符串。這種利用提示的方法是由人們發(fā)明的，目的是從 AI 模型中引出響應(yīng)。它作為教導(dǎo)模型開發(fā)適合給定任務(wù)的輸出的起點(diǎn)。

有趣的是，這些提示的工作方式與對(duì)人的工作方式相同——提示他們寫一篇文章——同樣，人工智能應(yīng)用程序可以使用這些提示來制作為其目的量身定制的作品。通過這種方式，即時(shí)工程已成為利用 AI 工具不可或缺的策略。

就實(shí)際提示而言，文本是目前人與AI之間的主要交流方式。使用文本命令可以讓您告訴模型要執(zhí)行什么。DALLE-E 2和Stable Diffusion等頂級(jí) AI 模型要求您描述所需的輸出，這是它們的主要提示。另一方面，像新的 ChatGPT 這樣的語言模型可以使用任何東西，從簡單的查詢到在提示中放置的各種事實(shí)的復(fù)雜證明。在某些情況下，您甚至可以使用包含原始數(shù)據(jù)的CSV文件作為輸入的一部分。

AI提示工程的整個(gè)過程涉及設(shè)計(jì)和創(chuàng)建提示（輸入數(shù)據(jù)），以便 AI 模型可以對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練以學(xué)習(xí)如何執(zhí)行特定任務(wù)。在此過程中，您必須選擇合適的數(shù)據(jù)類型和格式，以便 AI 能夠理解。有效的 AI 提示工程帶來高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，使 AI 模型能夠準(zhǔn)確地做出預(yù)測(cè)和決策。

圖片：cohere ai

人工智能提示工程的興起

AI 提示工程的許多頂級(jí)發(fā)展都是通過 GPT-2 和 GPT-3 等語言模型實(shí)現(xiàn)的。2021 年，由于引入了帶有自然語言處理(NLP) 數(shù)據(jù)集的多任務(wù)提示工程，新任務(wù)取得了令人矚目的成果。通過能夠準(zhǔn)確描述邏輯思維過程的語言模型進(jìn)行改進(jìn)，當(dāng)提示中包含“讓我們逐步思考”等提示時(shí)，應(yīng)用了零樣本學(xué)習(xí)；這進(jìn)一步提高了多步推理的成功率。通過廣泛的開源筆記本和社區(qū)驅(qū)動(dòng)的圖像合成企業(yè)，可以更輕松地訪問小型和大型。

2022 年，機(jī)器學(xué)習(xí)模型 DALL-E、Stable Diffusion 和 Midjourney 出現(xiàn)了一些更大的發(fā)展，通過文本到圖像提示打開了一個(gè)充滿可能性的世界。這項(xiàng)技術(shù)使人們只需將自己的話語作為輸入，就可以將他們的想法變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。

最近，ChatGPT 向公眾開放并風(fēng)靡全球。ChatGPT 是迄今為止我們所見過的最令人印象深刻的 AI 語言模型。它依靠深度學(xué)習(xí)技術(shù)根據(jù)您提供給它的輸入生成文本。該工具在大量文本數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了訓(xùn)練，這使其能夠?qū)Ω鞣N文本提示生成類似人類的響應(yīng)。

AI 提示工程的最佳實(shí)踐

有一些最佳實(shí)踐可以真正幫助 AI 促使工程產(chǎn)生準(zhǔn)確有效的輸出。

第一步是了解提示可以包括說明、問題、輸入數(shù)據(jù)、示例、事實(shí)等。關(guān)鍵是要結(jié)合所有這些不同的元素來實(shí)現(xiàn)最佳輸出。

在設(shè)計(jì) AI 提示時(shí)，您應(yīng)該遵循以下步驟：

• 輸入清晰具體的提示：AI 提示工程最重要的方面之一是為 AI 模型提供定義明確的提示。這將確保模型理解您的要求。
• 使用簡潔的語言：您應(yīng)該始終在提示中盡可能簡潔，保持簡短和切題。
• 提供盡可能多的上下文：人工智能模型有時(shí)會(huì)與上下文作斗爭，這就是為什么你應(yīng)該在輸入中包含盡可能多的特定上下文信息。
• 確保語法正確：您不希望 AI 提示中出現(xiàn)任何語法錯(cuò)誤，因此請(qǐng)始終仔細(xì)檢查所有內(nèi)容是否拼寫正確。
• 測(cè)試各種輸出：這些模型可以提供多少輸出沒有限制，因此您應(yīng)該測(cè)試多個(gè)，直到找到最好的。
• 盡可能微調(diào)模型：某些 AI 模型，例如 ChatGPT，可以使用您自己的數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)。這對(duì)于特定的用例要求特別有用，并會(huì)導(dǎo)致更準(zhǔn)確的輸出。

快速工程師的崛起

隨著越來越多的公司采用 AI 技術(shù)，大門為在機(jī)器學(xué)習(xí)和提示工程方面擁有豐富知識(shí)的專業(yè)人士開啟了職業(yè)生涯。對(duì)精通該領(lǐng)域的工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求不斷增加——隨著時(shí)間的推移，這一機(jī)會(huì)似乎將繼續(xù)擴(kuò)大。

提示工程師是專門制定精確提示、規(guī)則和指令以幫助 AI 工具實(shí)現(xiàn)特定結(jié)果的專業(yè)人員。通過對(duì)他們所使用模型的能力和局限性的深刻理解，這些專家擁有通過巧妙設(shè)計(jì)的輸入文本（可能包括標(biāo)簽或措辭復(fù)雜的策略）有效地將輸出引導(dǎo)至預(yù)期目標(biāo)所需的技能。

提示工程師在 NLP 項(xiàng)目中扮演著關(guān)鍵且經(jīng)常被忽視的角色。他們的任務(wù)是設(shè)計(jì)和創(chuàng)建模型將響應(yīng)的提示，根據(jù)輸出微調(diào)模型，并對(duì)模型性能進(jìn)行持續(xù)分析以確定改進(jìn)機(jī)會(huì)。

他們還與數(shù)據(jù)科學(xué)家和 NLP 研究人員合作，評(píng)估模型的性能，并確保他們的提示與項(xiàng)目目標(biāo)保持一致。通過承擔(dān)多項(xiàng)職責(zé)并利用他們跨多個(gè)學(xué)科的專業(yè)知識(shí)，提示工程師在塑造我們今天所知的 NLP 發(fā)展方面發(fā)揮了不可或缺的作用。

隨著 ChatGPT 等 AI 模型越來越受歡迎，對(duì)提示工程師的需求將越來越大。對(duì)于希望利用這些人工智能模型的公司來說，它們將發(fā)揮重要作用。

人工智能提示工程如何影響業(yè)務(wù)

人工智能產(chǎn)品，以及為它們提供動(dòng)力的底層模型，通過向我們展示全新的創(chuàng)造和創(chuàng)新途徑，正在迅速改變技術(shù)格局。通過利用數(shù)據(jù)，ChatGPT 等模型有助于 AI 生成對(duì)用戶查詢和各個(gè)領(lǐng)域獨(dú)特想法的響應(yīng)的能力。計(jì)算機(jī)現(xiàn)在可以在從藝術(shù)到設(shè)計(jì)再到計(jì)算機(jī)編碼的各個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)生內(nèi)容，而無需人類的幫助。此外，他們甚至可以發(fā)展出與復(fù)雜問題相關(guān)的假設(shè)和理論。

最新的人工智能系統(tǒng)建立在大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型的基礎(chǔ)上，能夠處理和分析大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如文本和圖像。這擴(kuò)大了開發(fā)人員可訪問的應(yīng)用程序范圍，無論他們的機(jī)器學(xué)習(xí)能力和技術(shù)背景如何。

例如，基于 GPT-3.5 構(gòu)建的 ChatGPT 已被用于翻譯文本，科學(xué)家們利用該模型的早期版本創(chuàng)建了新的蛋白質(zhì)序列。這些系統(tǒng)的使用減少了新 AI 應(yīng)用程序所需的開發(fā)時(shí)間，提供了以前很少建立的可訪問性級(jí)別。這些進(jìn)步不可避免地為未來開辟了令人興奮的前景。

所有這些不同模型的共同點(diǎn)是它們需要有效的 AI 提示工程。隨著 AI 的不斷發(fā)展，我們將繼續(xù)看到即時(shí)工程在從商業(yè)到科學(xué)等幾乎所有領(lǐng)域都發(fā)揮著重要作用。由即時(shí)工程支持的 AI 模型是我們所見過的最令人興奮和最有前途的模型，因此企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者必須開始密切關(guān)注并考慮將它們實(shí)施到他們的流程中。