Kỹ thuật nhanh chóng

Vai trò của lời nhắc

Lời nhắc đóng vai trò là hướng dẫn hoặc truy vấn hướng dẫn hành vi của mô hình AI. Kỹ thuật nhắc nhở hiệu quả liên quan đến việc hiểu cách mô hình diễn giải ngôn ngữ và kiểm tra lặp đi lặp lại các cách diễn đạt, ngữ cảnh và ràng buộc khác nhau. Quá trình này thường đòi hỏi sự rõ ràng, cụ thể và cung cấp đủ ngữ cảnh hoặc ví dụ trong chính lời nhắc. Các kỹ thuật bao gồm từ hướng dẫn đơn giản đến các phương pháp phức tạp hơn như cung cấp ví dụ ( Học ít lần ) hoặc hướng dẫn quá trình lập luận của mô hình ( Nhắc nhở chuỗi suy nghĩ ). Mục tiêu là thu hẹp khoảng cách giữa ý định của con người và khả năng tạo đầu ra của mô hình, thường được khám phá trong các lĩnh vực như Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) .

Sự khác biệt chính so với các kỹ thuật khác

Prompt Engineering khác biệt cơ bản so với các kỹ thuật tối ưu hóa Học máy (ML) khác:

• Tinh chỉnh : Tinh chỉnh liên quan đến việc đào tạo thêm một mô hình được đào tạo trước trên một tập dữ liệu cụ thể để điều chỉnh trọng số mô hình nội bộ của nó cho một nhiệm vụ chuyên biệt. Ngược lại, kỹ thuật nhanh chóng hoạt động với mô hình hiện có mà không cần đào tạo lại, chỉ tập trung vào việc chế tạo đầu vào.
• Điều chỉnh siêu tham số : Điều này liên quan đến việc tối ưu hóa các tham số kiểm soát quá trình học (như tốc độ học hoặc kích thước lô ) trong quá trình đào tạo mô hình . Kỹ thuật nhanh xảy ra trong thời gian suy luận, tối ưu hóa đầu vào cho mô hình đã được đào tạo. Bạn có thể khám phá hướng dẫn điều chỉnh siêu tham số để biết thêm chi tiết về quá trình đó.
• Kỹ thuật tính năng : Thường được sử dụng trong ML truyền thống, bao gồm việc lựa chọn, chuyển đổi hoặc tạo các tính năng từ dữ liệu thô để cải thiện hiệu suất mô hình. Kỹ thuật nhanh chóng liên quan đến việc tạo đầu vào ngôn ngữ tự nhiên cho các mô hình tạo sinh, không phải thao tác các tính năng dữ liệu dạng bảng.

Ứng dụng trong thế giới thực

Kỹ thuật nhanh chóng đóng vai trò quan trọng trong nhiều ứng dụng AI khác nhau:

1. Tạo nội dung: Các nhà tiếp thị sử dụng kỹ thuật nhắc nhở để tạo ra các loại văn bản sáng tạo cụ thể, chẳng hạn như phác thảo bài đăng trên blog, các biến thể bản sao quảng cáo hoặc chú thích phương tiện truyền thông xã hội, bằng cách chỉ định tông điệu, phong cách, đối tượng mục tiêu và từ khóa. Ví dụ, nhắc nhở một mô hình với "Viết ba tiêu đề hấp dẫn cho chiến dịch tiếp thị qua email nhắm mục tiêu đến các chủ doanh nghiệp nhỏ về quản lý hàng tồn kho hỗ trợ AI" mang lại kết quả có mục tiêu hơn so với "Viết tiêu đề email" chung chung. Điều này tận dụng khả năng tạo văn bản của LLM.
2. Chatbot hỗ trợ khách hàng: Các nhà phát triển thiết kế lời nhắc để xác định tính cách của chatbot (ví dụ: thân thiện, trang trọng), phạm vi kiến thức và quy trình làm việc cụ thể để xử lý các truy vấn của người dùng. Một lời nhắc có thể hướng dẫn bot: "Bạn là một nhân viên hỗ trợ hữu ích cho Ultralytics . Trả lời lịch sự các câu hỏi của người dùng về Ultralytics YOLO giấy phép phần mềm. Nếu được hỏi về giá cả, hãy hướng dẫn họ đến trang giá cả." Điều này đảm bảo các tương tác nhất quán và hữu ích, có khả năng sử dụng các kỹ thuật như Retrieval-Augmented Generation (RAG) để truy cập thông tin cụ thể. Bạn có thể tìm hiểu thêm về cách thức hoạt động của LLM để hiểu công nghệ cơ bản.

Tầm quan trọng và tương lai

Khi các mô hình AI được tích hợp vào các hệ thống phức tạp hơn, từ việc tạo mã đến nghiên cứu khoa học, khả năng hướng dẫn chúng hiệu quả thông qua kỹ thuật nhắc nhở ngày càng trở nên quan trọng. Nó đòi hỏi sự kết hợp giữa kỹ năng ngôn ngữ, kiến thức chuyên ngành và hiểu biết về khả năng và hạn chế của mô hình AI. Các khuôn khổ như LangChain và các tài nguyên như tài liệu API OpenAI cung cấp các công cụ và phương pháp hay nhất cho lĩnh vực đang phát triển này. Đảm bảo sử dụng có trách nhiệm cũng bao gồm việc xem xét đạo đức AI và giảm thiểu sự thiên vị tiềm ẩn trong AI thông qua thiết kế nhắc nhở cẩn thận. Khám phá Ultralytics HUB có thể cung cấp thông tin chi tiết về việc quản lý các mô hình và dự án AI nơi có thể phát sinh các cân nhắc nhắc nhở. Các nghiên cứu sâu hơn tiếp tục khám phá các chiến lược nhắc nhở tiên tiến hơn, bao gồm tối ưu hóa nhắc nhở tự động và hiểu các sắc thái của tương tác giữa con người và AI .