category
随着人工智能工具的日益普及，快速工程正成为开发人员需要掌握的技能。大型语言模型（LLM）和其他生成基础模型需要上下文、特定和定制的自然语言指令来生成所需的输出。这意味着开发人员需要编写清晰、简洁和信息丰富的提示。
在本博客中，我们将探讨六种最佳实践，这些实践将使您成为一名更高效的快速工程师。通过遵循我们的建议，您可以开始创建更个性化、更准确、更符合上下文的应用程序。那么，让我们开始吧！
提示#1：了解模型的优缺点
随着人工智能模型的发展和变得越来越复杂，开发人员必须了解它们的能力和局限性。作为一名开发人员，了解这些优缺点可以帮助您避免犯错，并创建更安全、更可靠的应用程序。
例如，经过训练以识别蓝莓图像的AI模型可能无法识别草莓图像。为什么？因为该模型仅在蓝莓图像的数据集上训练。如果开发人员使用此模型构建一个应该同时识别蓝莓和草莓的应用程序，该应用程序可能会出错，导致无效的结果和糟糕的用户体验。
值得注意的是，人工智能模型具有偏见的能力。这是由于人工智能模型是基于从现实世界收集的数据进行训练的，因此它可以反映出我们社会等级制度中固有的不公平权力动态。如果用于训练AI模型的数据有偏差，那么模型也会有偏差。如果该模型用于通过强化社会偏见来影响人们的决策，这可能会导致问题。解决这些偏见对于确保数据公平、促进平等和确保人工智能技术的责任非常重要。快速的工程师应该意识到培训的局限性或偏见，以便他们能够更有效地制定提示，并了解给定模型可能出现的提示类型。
提示#2：尽可能具体
人工智能模型能够理解各种提示。例如，谷歌的PaLM 2可以理解自然语言提示、多语言文本，甚至Python和JavaScript等编程代码。尽管人工智能模型可能非常有知识，但它们仍然不完美，并且有能力误解不够具体的提示。为了让人工智能模型能够驾驭模糊性，重要的是要根据你想要的结果量身定制你的提示。
假设你想让你的人工智能模型生成50个纯素蓝莓松饼的食谱。如果你向模型提示“蓝莓松饼的食谱是什么？”，模型不知道你需要做50个松饼。因此，它不太可能列出你需要的更多配料，也不太可能包括帮助你更有效地烤这么多松饼的技巧。该模型只能脱离所提供的上下文。一个更有效的提示是“我将接待50位客人。生成50个蓝莓松饼的食谱。”该模型更有可能生成与您的请求相关并满足您特定要求的回复。
提示#3：利用上下文提示
在提示中利用上下文信息来帮助模型深入理解您的请求。上下文提示可以包括您希望模型执行的特定任务、您正在寻找的输出的副本或要模仿的角色，从营销人员或工程师到高中教师。为人工智能模型定义基调和视角，可以为其提供基调、风格和专注专业知识的蓝图，以提高输出的质量、相关性和有效性。
以蓝莓松饼为例，重要的是使用情境来提示模型。该模型可能需要更多的上下文，而不是为50人生成食谱。如果它需要意识到食谱必须对素食主义者友好，你可以通过模仿一位熟练的素食厨师来要求它回答来提示模型。
通过提供上下文提示，您可以帮助确保您的AI交互尽可能无缝和高效。该模型将能够更快地理解您的请求，并能够生成更准确和相关的响应。
提示#4：为AI模型提供示例
在为AI模型创建提示时，提供示例是有帮助的。这是因为提示充当模型的指令，示例可以帮助模型理解您的要求。提供一个示例提示如下：“这里有几个我喜欢的食谱——根据我提供的食谱创建一个新的食谱。”模型现在可以了解你制作这种糕点的能力和需求，
提示#5：尝试提示和角色
构建提示的方式会影响模型的输出。通过创造性地探索不同的请求，您很快就会了解模型如何权衡其答案，以及当您将您的领域知识、专业知识和生活经验与数十亿参数的大型语言模型的力量相结合时会发生什么。
尝试尝试不同的关键字、句子结构和提示长度，以发现完美的公式。让自己站在各种角色的角度，从“产品工程师”或“客户服务代表”等工作角色，到父母或名人，如你的祖母、名厨，探索从烹饪到编码的一切！
通过精心制作充满您的专业知识和经验的独特、创新的请求，您可以了解哪些提示为您提供了理想的输出。进一步细化您的提示，称为“调优”，可以让模型对您的下一个输出有更深入的理解和框架。
提示#6：尝试思维链提示
思维链提示是一种提高大型语言模型推理能力的技术。它的工作原理是将复杂的问题分解为更小的步骤，然后提示LLM为每个步骤提供中间推理。这有助于LLM更深入地理解问题，并生成更准确和信息丰富的答案。这将帮助你更好地理解答案，并确保法学硕士实际上理解了问题。
结论
随着人工智能工具的日益普及，快速工程是各行各业和组织中所有工人都需要的技能。下次与人工智能模型交流时，记住要结合这五个基本技巧，这样你就可以生成你想要的准确输出。人工智能将永远继续发展，在我们使用它的过程中不断完善自己，所以我鼓励你记住，对于大脑和机器来说，学习是一个永无止境的旅程。快乐提示！
- 登录 发表评论