生成式人工智能 (AI) 系统旨在根据已提供提示的质量生成特定输出。提示工程有助于生成式 AI 模型更好地理解和响应从简单到技术性极强的各种查询。
提示工程的基本原则是,好的提示等于好的结果。生成式 AI 依靠不同提示工程技术的迭代完善,有效地从不同的输入数据中学习并进行调整,以最大限度地减少偏见和混乱,并产生更准确的响应。
提示工程师在制作查询方面发挥着关键作用,这些查询不仅有助于生成式 AI 模型理解的语言,还有助于理解查询背后的细微差别和意图。反之,知识丰富而全面的高质量提示也会影响 AI 生成的内容的质量,无论是图像、代码、数据摘要还是文本。
若要在原始查询和 AI 生成的富有意义的回复之间架起一座桥梁,就必须采用深思熟虑的方法来创建提示。通过微调有效提示,提示工程师可以显著优化输出的质量和相关性,以解决特定问题和一般问题。提示工程这一流程可减少手动审查和后期编辑的需要,并最终节省实现预期结果所需的时间和精力。
生成式 AI 模型建立在转换器架构之上,使得其能够掌握语言的复杂性,并通过神经网络处理大量数据。AI 提示工程有助于塑造模型的输出,确保人工智能做出有意义且连贯的响应。有几种提示工程技术可确保 AI 模型生成有用的回复,这包括标记化、模型参数调整和 top-k 采样。
事实证明,提示工程对于充分发挥生成式 AI 基础模型的潜力至关重要。基础模型是建立在转换器架构上的大型语言模型 (LLM),其中包含生成式 AI 系统所需的所有信息。
生成式 AI 模型基于自然语言处理 (NLP) 运行,并使用自然语言输入来生成复杂的结果。底层数据科学准备、转换器架构和机器学习算法可支持这些模型理解语言,然后使用海量数据集创建文本或图像输出。
类似 DALL-E 和 Midjourney 这样的文本到图像生成式 AI 将 LLM 与稳定扩散结合使用,后者是一款擅长从文本描述生成图像的模型。有效的提示工程将技术知识与对自然语言、词汇和上下文的深刻理解相结合,只需少量修改就能产生最优输出。
提示工程的主要好处是能够以最少的生成后工作量实现优化输出。生成式 AI 输出的质量参差不齐,通常需要熟练的从业者进行审查和修改。通过制作精确的提示,提示工程师可确保 AI 生成的输出符合预期目标和标准,从而降低大量后期处理的需求。
了解如何从市场上的各种生成式 AI 模型中获得最佳结果也是提示工程师的职责范围。例如为 Open AI 的 GPT-3 或 GPT-4 编写提示与为 Google Bard 编写提示不同。Bard 可以通过 Google 搜索访问信息,因此可以指示它将更多最新信息集成到其结果中。然而 ChatGPT 是更好的文本提取和摘要工具,因为这是其主要设计功能。精心设计的提示可指导 AI 模型创建更相关、更准确和个性化的响应。由于 AI 系统会随着使用而不断发展,高度工程化的提示会使 AI 的长期互动更加高效和令人满意。
在开源环境中工作的聪明的提示工程师正在推动生成式 AI 做一些不可思议的事情,这些事情不一定是它们最初设计范围的一部分,并且将产生一些令人惊讶的真实结果。例如研究人员开发了一种新的 AI 系统,无需接受平行文本训练即可翻译语言;提示工程师们正在将生成式 AI 嵌入游戏中,让人类玩家参与到真正的响应式故事讲述中,甚至获得对黑洞天文现象的准确新见解。随着生成式 AI 系统的范围和复杂性不断增加,提示工程将变得更加重要。
大型技术组织正在招聘提示工程师来开发新的创意内容、回答复杂问题并改进机器翻译和 NLP 任务。提示工程师应具备的技能包括熟悉大型语言模型、较强的沟通技巧、阐述技术概念的能力、编程专业知识(尤其是 Python)以及对数据结构和算法的牢固掌握。创造力和对新技术效益与风险的真实评估也是这个角色的宝贵财富。
虽然模型采用多种语言进行训练,但英语通常是用于训练生成式 AI 的主要语言。提示工程师需要对词汇、细微差别、措辞、上下文和语言学有深入的了解,因为提示中的每个单词都会影响结果。
提示工程师还应该了解如何向 AI 模型有效传达必要的上下文、指令、内容或数据。
如果目标是生成代码,提示工程师必须了解编码原理和编程语言。使用图像生成器的工程师应该了解艺术史、摄影和电影术语。生成语言上下文的工程师可能需要了解各种叙事风格或文学理论。
除了广博的沟通技巧外,提示工程师还需要了解生成式 AI 工具,以及指导其决策的深度学习框架。提示工程师可以采用以下高级技术来提高对模型的理解和输出质量。
随着生成式 AI 可及性的提升,组织正在挖掘新的创新方法,以便使用提示工程来解决现实世界的问题。
提示工程是一种强大的工具,可帮助 AI 聊天机器人在实时对话过程中生成上下文相关且连贯的响应。聊天机器人开发人员可以确保 AI 理解用户查询,并通过制作有效的提示来提供有意义的答案。
在医疗保健领域,提示工程师可指示 AI 系统汇总医疗数据,并制定治疗建议。有效的提示可帮助 AI 模型处理患者数据,并提供准确的洞察和建议。
提示工程在软件开发中发挥着重要作用,可使用 AI 模型生成代码片段,或提供编程难题的解决方案。在软件开发中使用提示工程,可以节省时间,并帮助开发人员完成编码任务。
由于生成式 AI 系统能够通过各种编程语言进行训练,提示工程师可以简化代码片段的生成,并简化复杂的任务。通过制作特定的提示,开发人员可以自动编码、调试错误、设计 API 集成,以减少体力劳动,并创建基于 API 的工作流程,以便管理数据管道并优化资源分配。
采用提示工程来开发和测试安全机制。研究人员和从业者可利用生成式 AI 来模拟网络攻击,并设计更好的防御策略。此外,为 AI 模型制作提示有助于发现软件中的漏洞。
了解 CEOs 如何在生成式 AI 所能创造的价值与其所需的投资和带来的风险之间取得平衡。
学习基本概念并通过亲手实验、课程、指导项目、试用等方式培养您的技能。
了解如何自信地将生成式 AI 和机器学习融入您的业务中。
想要从 AI 投资中获得更好的回报吗?了解如何通过帮助您最优秀的人才构建和提供创新的新解决方案,在关键领域扩展生成式人工智能来推动变革。
我们对 2,000 家组织进行了调查,旨在了解他们的 AI 计划,以发现哪些方法有效、哪些方法无效,以及如何才能取得领先。
IBM Granite 是我们开放式、性能优异、值得信赖的 AI 模型系列,专门为企业量身定制,并经过优化,可以帮助您扩展 AI 应用。深入了解语言、代码、时间序列和防护措施选项。
了解如何为您的用例选择最合适的 AI 基础模型。
深入了解强大 AI 战略的 3 个关键要素:创造竞争优势、在整个企业中扩展 AI 以及推进值得信赖的 AI。