Оперативное проектирование

Роль подсказок

Подсказка служит инструкцией или запросом, который направляет поведение модели ИИ. Эффективная разработка подсказок предполагает понимание того, как модель интерпретирует язык, и итеративное тестирование различных формулировок, контекста и ограничений. Этот процесс часто требует ясности, конкретности и предоставления достаточного контекста или примеров в самой подсказке. Техники варьируются от простых инструкций до более сложных методов, таких как предоставление примеров(Few-Shot Learning) или руководство процессом рассуждений модели(Chain-of-Thought Prompting). Цель состоит в том, чтобы преодолеть разрыв между намерениями человека и возможностями модели по созданию выходных данных, которые часто исследуются в таких областях, как обработка естественного языка (NLP).

Основные отличия от других техник

Prompt Engineering принципиально отличается от других методов оптимизации Machine Learning (ML):

• Тонкая настройка: Тонкая настройка подразумевает дальнейшее обучение предварительно обученной модели на определенном наборе данных, чтобы адаптировать внутренние веса модели для решения специализированной задачи. Оперативное проектирование, наоборот, работает с существующей моделью без переобучения, фокусируясь исключительно на доработке входных данных.
• Настройка гиперпараметров: Это включает в себя оптимизацию параметров, которые управляют самим процессом обучения (например, скорость обучения или размер партии) во время обучения модели. Оперативное проектирование происходит во время вывода, оптимизируя входные данные для уже обученной модели. Ты можешь изучить руководства по настройке гиперпараметров, чтобы узнать больше подробностей об этом процессе.
• Feature Engineering: Обычно используется в традиционном ML и включает в себя выбор, преобразование или создание признаков из необработанных данных для улучшения работы модели. Инженерия признаков связана с созданием входных данных на естественном языке для генеративных моделей, а не с манипуляциями с табличными характеристиками данных.

Применение в реальном мире

Оперативное проектирование критически важно для различных приложений ИИ:

1. Создание контента: Маркетологи используют подсказки для создания конкретных типов креативных текстов, таких как наброски постов в блогах, варианты рекламных копий или подписи в социальных сетях, задавая тон, стиль, целевую аудиторию и ключевые слова. Например, запрос модели "Напишите три броских заголовка для маркетинговой кампании по электронной почте, ориентированной на владельцев малого бизнеса, об управлении запасами на основе искусственного интеллекта" дает более целенаправленные результаты, чем общий запрос "Напишите заголовки для электронной почты". Это позволяет использовать возможности LLM по созданию текстов.
2. Чатботы для поддержки клиентов: Разработчики проектируют подсказки, чтобы определить личность чатбота (например, дружелюбный, формальный), объем знаний и конкретные рабочие процессы для обработки запросов пользователей. Подсказка может говорить боту: "Ты - полезный агент поддержки Ultralytics. Вежливо отвечай на вопросы пользователей о лицензиях на программное обеспечение Ultralytics YOLO . Если тебя спрашивают о ценах, направь их на страницу с ценами". Это обеспечивает последовательное и полезное взаимодействие, потенциально используя такие техники, как Retrieval-Augmented Generation (RAG), для доступа к конкретной информации. Ты можешь узнать больше о том , как работают LLM, чтобы понять технологию, лежащую в их основе.

Важность и будущее

По мере того как модели ИИ интегрируются во все более сложные системы, от создания кода до научных исследований, способность эффективно направлять их через оперативное проектирование становится все более жизненно важной. Для этого требуется сочетание лингвистических навыков, знания домена и понимания возможностей и ограничений модели ИИ. Фреймворки вроде LangChain и ресурсы вроде документации OpenAI API предоставляют инструменты и лучшие практики для этой развивающейся области. Обеспечение ответственного использования также включает в себя рассмотрение этики ИИ и смягчение потенциальной предвзятости в ИИ с помощью тщательного оперативного проектирования. Изучение Ultralytics HUB может дать представление об управлении моделями ИИ и проектами, в которых могут возникнуть вопросы, связанные с подсказками. Дальнейшие исследования продолжают изучать более продвинутые стратегии подсказок, включая автоматическую оптимизацию подсказок и понимание нюансов взаимодействия человека и ИИ.