
 
 Zabudnuté komunikačné zručnosti, ktoré rozhodujú o tom, či AI funguje vo veľkom meradle. Zabudnuté komunikačné zručnosti, ktoré rozhodujú o tom, či AI funguje vo veľkom meradle. Dobré výzvy pochádzajú z jasného zámeru, štruktúrovaného testovania a neustáleho zdokonaľovania prostredníctvom organizovaného inžinierskeho a testovacieho procesu. Počiatočná práca s veľkými jazykovými modelmi závisela od pokusu a omylu. Vyzývanie teraz vyžaduje rovnaké štruktúrované myslenie, ktoré by ste použili na navrhovanie akéhokoľvek systému.Musíte pochopiť, ako modely interpretujú jazyk a ako vyjadriť zámer spôsobom, ktorý môžu nasledovať. Silní rýchli inžinieri premýšľajú v krokoch, merajú výsledky, sledujú zmeny, testujú A / B a zlepšujú sa v priebehu času. Strávil som viac ako 15 rokov budovaním systémov umelej inteligencie a strojového učenia pre začínajúce a globálne podniky.Moja práca začala v spoločnosti Microsoft, kde som sa zameriaval na rozsiahle systémy odporúčaní a vyhľadávacie algoritmy, aby som slúžil stovkám miliónov zákazníkov v rozsahu V tomto blogu budem zdieľať praktické metódy, ktoré používam na navrhovanie, testovanie a zdokonaľovanie príkazov, ktoré dôsledne dodávajú presné a užitočné výstupy. Core Techniques for Better Results Základné techniky pre lepšie výsledky Základné princípy efektívneho vyzývania sa uplatňujú v rôznych odvetviach. Tieto techniky poskytujú kontrolu, presnosť a opakovateľnosť. Jasne definujte úlohu modelu, ako je stratég, výskumník alebo analytik, s jasnými charakteristikami. Role Assignment Stanovte hranice pre tón, formát a dĺžku.Jasné hranice znižujú nejednoznačnosť a usmerňujú odpovede. Constraints Rozdeľte úlohy na definované kroky alebo sekcie.To zlepšuje logiku modelu a pomáha mu zvládnuť zložité pokyny. Delimiters and Structure Zahrňte vzorkové výstupy, ktoré demonštrujú, ako vyzerá dobrý výkon. Príklady učia tón a presnosť rýchlejšie ako písomné vysvetlenie. Few-Shot Examples Tiež zobrazujú formát, v ktorom by ste chceli, aby sa výstup držal, čo je veľmi dôležité, pretože LLM môžu hrať "jazz" častejšie ako nie a dodávať odpovede vo formátoch, ktoré by ste neočakávali. Každá z týchto metód podporuje konzistenciu a efektívnosť.Spoločne vytvárajú základ pre spoľahlivé, opakovateľné výsledky AI. Advanced Strategies for Complex Work Pokročilé stratégie pre komplexnú prácu Akonáhle sú na mieste základy, pokročilé techniky vyzývania pomáhajú modelovému rozumu a výkonu efektívnejšie. Tento prístup zlepšuje presnosť a transparentnosť a poskytuje objektív do toho, ako bola odpoveď zostavená, čo je kľúčová potreba pre auditovateľnosť a dlhodobú udržateľnosť. Chain of Thought Prompting To posilňuje analýzu a kreativitu súčasne, často prehliadanú metódu, aby sa zabezpečilo, že odpovede pokrývajú svoje základy a opakujú sa viacerými perspektívami predtým, než LLM pristane na tom, čo sa domnieva, že je najlepšie. Tree of Thought Prompting Táto štruktúra je užitočná pre viacstupňové úlohy a procesy, ktoré si vyžadujú prísne dodržiavanie plus kontroly zhody na každom kroku pred prechodom na ďalší Prompt Chaining Zahrňte faktické údaje alebo kontextuálne podrobnosti na zdôvodnenie modelu.Toto znižuje chyby a posilňuje dôveryhodnosť. Data-Driven Prompting Keď sa výkon zastaví, môžete použiť nástroje ako NotebookLM, ktorý používa najnovšie modely Google Gemini na preskúmanie všetkých výziev spoločne a vylepšenie samotného výzvy. Meta Prompting NotebookLM a iné nástroje LLM založené na projektoch, ktoré umožňujú nahrávanie a preskúmanie viacerých súborov, môžu často identifikovať štrukturálne alebo frázové zlepšenia. Tieto metódy presahujú interakciu na úrovni povrchu a pomáhajú vytvárať rámce uvažovania, ktoré sa rozširujú na komplexné výzvy. Spolu s pravidelným, iteratívnym audítorským procesom, možno dokonca pomocou GitHub na sledovanie zmien, tieto stratégie premieňajú „čiernu skrinku“ vyzývania z mágie na niečo organizovanejšie a predvídateľnejšie, s lepším a presnejším výstupom z LLM. Avoiding Common Pitfalls Vyhnite sa bežným nástrahám Rýchle inžinierstvo funguje najlepšie, keď sa zameriava na jasnosť a dohľad. LLMs simulujú uvažovanie vzorovým zhodovaním v údajoch. vyžadujú preskúmanie a kontext, aby sa zabezpečila presnosť. Silné výzvy sa podobajú stručným profesionálnym listom. Jasne a efektívne komunikujú úmysel. Podnecujú k odmeňovaniu disciplíny. Čím viac smerujú pokyny, tým konzistentnejší je výstup. To znamená, že príklady alebo šablóny v príkaze nemusia byť stručné, pretože kontextové okná sú extrémne veľké. Neváhajte poskytnúť desať alebo dvadsaťstránkový príkladový výstup kanonického pracovného produktu, ktorý pomôže usmerniť LLM ako severnú hviezdu s kľúčovými detailmi. Principles That Endure Princípy, ktoré vydržia Základné princípy rýchleho inžinierstva zostávajú konštantné, aj keď sa technológia AI vyvíja.Ak chcete dosiahnuť konzistentné a škálovateľné výsledky AI, zamerajte sa na tri kľúčové princípy: jasnosť, štruktúru a konzistenciu. Keď sú výzvy nejasné alebo nejednoznačné, odpovede AI to odrážajú, čo môže viesť k plytvaniu úsilím. Presná výzva s kľúčovými príkladmi, bez ohľadu na to, ako dlho, je rozhodujúca pre zabezpečenie toho, aby AI dodala to, čo je potrebné. Pamätajte si, že LLM získavajú jasnosť prostredníctvom kontextu a poskytovanie viac z toho, v rámci rozumu, môže pomôcť podporiť konzistentnejšie, predvídateľné a presnejšie implementáciu. Rovnako dôležitá je aj štruktúra.Dobre organizovaná výzva zlepšuje schopnosť AI poskytovať spoľahlivé a relevantné výstupy.Či už implementujete AI v zákazníckych službách alebo operačných úlohách, štruktúrované výzvy znižujú riziko chýb a zlepšujú efektívnosť. Dôslednosť je dôležitá pri škálovaní riešení AI. Udržiavanie výzvy jasné a štruktúrované po celej doske umožňuje AI prispôsobiť a vykonávať konzistentne, aj keď sa potreby podnikania vyvíjajú. Pravidelné zdokonaľovanie zabezpečuje, že systémy AI zostanú v súlade s obchodnými cieľmi a naďalej sa vyvíjajú s technologickým pokrokom. Uistite sa, že vaše tímy majú proces a systém na mieste na pravidelné QA testovanie a iteráciu, plus auditné výzvy s podrobným záznamom o zmenách. Final Perspective Konečná perspektíva Dobre navrhnuté výzvy vedú AI k efektívnemu dosiahnutiu obchodných cieľov, čím sa AI stáva cenným nástrojom a nie len rýchlym riešením. Efektívne používanie AI začína jasným pochopením požadovaného výsledku. Definujte kľúčové ciele a nuansy a zdieľajte svoje kľúčové perspektívy na úlohu vopred, aby ste zabezpečili, že AI je v súlade s obchodnými potrebami. Premýšľajte o tom, ako viesť predčasného študenta k vhodnej oblasti knižnice, aby sa mohli pozrieť na správne miesto. vaša perspektíva a profesionálny názor to zakladajú a zabezpečujú, že LLM neustále vyhľadáva v správnom priestore. Pravidelné testovanie AI je nevyhnutné. Hodnotením jeho výkonu môžete identifikovať oblasti na zlepšenie a vykonať úpravy na zlepšenie výsledkov. Tento proces zabezpečuje, že AI zostane spoľahlivá a efektívna v priebehu času. Implementácie umelej inteligencie, od najsofistikovanejšieho až po jednoduché vyzývanie, sa musia neustále zdokonaľovať. Neustále zdokonaľovanie zaručuje, že umelá inteligencia naďalej spĺňa meniace sa potreby a prináša skutočnú a trvalú hodnotu. Bez neho, vaše výstupy budú drift, chýbať očakávania, a dokonca hanbiť váš tím.

This story contains AI-generated text. The author has used AI either for research, to generate outlines, or write the text itself. 

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

Read My Stories

Tento zvuk je vyrobený v pôvodnom jazyku príbehu!

Praktický sprievodca rýchlym inžinierstvom pre dnešné LLM

About Author

KOMENTÁRE

ZAVISTE ŠTÍTKY

TENTO ČLÁNOK BOL PREDSTAVENÝ V

Related Stories

Mutmut: a Python mutation testing system

Behavior of a shapely Spider

16 Best Sklearn Datasets for Building Machine Learning Models

112 Stories To Learn About Hackernoon Community

Mutmut: a Python mutation testing system

Behavior of a shapely Spider

16 Best Sklearn Datasets for Building Machine Learning Models

112 Stories To Learn About Hackernoon Community

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps