什么是AI中的即时工程及其重要性

ChatGPT和DALL-E 2（文本到文本或文本到图像的AI工具）等工具如今风靡一时。但是要使它们有效地工作，您需要提出正确的问题以获得您想要的结果。随着这些工具在各个行业中的集成度越来越高，了解如何对这些工具说些什么只会变得更加重要。

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什么是AI中的即时工程？

AI提示工程是使用AI工具获得所需输出的有效方法。提示有多种形式，例如语句、代码块和字符串。这种利用提示的方法是由人们发明的，目的是从 AI 模型中引出响应。它作为教导模型开发适合给定任务的输出的起点。

有趣的是，这些提示的工作方式与对人的工作方式相同——提示他们写一篇文章——同样，人工智能应用程序可以使用这些提示来制作为其目的量身定制的作品。通过这种方式，即时工程已成为利用 AI 工具不可或缺的策略。

就实际提示而言，文本是目前人与AI之间的主要交流方式。使用文本命令可以让您告诉模型要执行什么。DALLE-E 2和Stable Diffusion等顶级 AI 模型要求您描述所需的输出，这是它们的主要提示。另一方面，像新的 ChatGPT 这样的语言模型可以使用任何东西，从简单的查询到在提示中放置的各种事实的复杂证明。在某些情况下，您甚至可以使用包含原始数据的CSV文件作为输入的一部分。

AI提示工程的整个过程涉及设计和创建提示（输入数据），以便 AI 模型可以对其进行训练以学习如何执行特定任务。在此过程中，您必须选择合适的数据类型和格式，以便 AI 能够理解。有效的 AI 提示工程带来高质量的训练数据，使 AI 模型能够准确地做出预测和决策。

图片：cohere ai

人工智能提示工程的兴起

AI 提示工程的许多顶级发展都是通过 GPT-2 和 GPT-3 等语言模型实现的。2021 年，由于引入了带有自然语言处理(NLP) 数据集的多任务提示工程，新任务取得了令人瞩目的成果。通过能够准确描述逻辑思维过程的语言模型进行改进，当提示中包含“让我们逐步思考”等提示时，应用了零样本学习；这进一步提高了多步推理的成功率。通过广泛的开源笔记本和社区驱动的图像合成企业，可以更轻松地访问小型和大型。

2022 年，机器学习模型 DALL-E、Stable Diffusion 和 Midjourney 出现了一些更大的发展，通过文本到图像提示打开了一个充满可能性的世界。这项技术使人们只需将自己的话语作为输入，就可以将他们的想法变为现实。

最近，ChatGPT 向公众开放并风靡全球。ChatGPT 是迄今为止我们所见过的最令人印象深刻的 AI 语言模型。它依靠深度学习技术根据您提供给它的输入生成文本。该工具在大量文本数据集上进行了训练，这使其能够对各种文本提示生成类似人类的响应。

AI 提示工程的最佳实践

有一些最佳实践可以真正帮助 AI 促使工程产生准确有效的输出。

第一步是了解提示可以包括说明、问题、输入数据、示例、事实等。关键是要结合所有这些不同的元素来实现最佳输出。

在设计 AI 提示时，您应该遵循以下步骤：

• 输入清晰具体的提示：AI 提示工程最重要的方面之一是为 AI 模型提供定义明确的提示。这将确保模型理解您的要求。
• 使用简洁的语言：您应该始终在提示中尽可能简洁，保持简短和切题。
• 提供尽可能多的上下文：人工智能模型有时会与上下文作斗争，这就是为什么你应该在输入中包含尽可能多的特定上下文信息。
• 确保语法正确：您不希望 AI 提示中出现任何语法错误，因此请始终仔细检查所有内容是否拼写正确。
• 测试各种输出：这些模型可以提供多少输出没有限制，因此您应该测试多个，直到找到最好的。
• 尽可能微调模型：某些 AI 模型，例如 ChatGPT，可以使用您自己的数据进行微调。这对于特定的用例要求特别有用，并会导致更准确的输出。

快速工程师的崛起

随着越来越多的公司采用 AI 技术，大门为在机器学习和提示工程方面拥有丰富知识的专业人士开启了职业生涯。对精通该领域的工程师和数据科学家的需求不断增加——随着时间的推移，这一机会似乎将继续扩大。

提示工程师是专门制定精确提示、规则和指令以帮助 AI 工具实现特定结果的专业人员。通过对他们所使用模型的能力和局限性的深刻理解，这些专家拥有通过巧妙设计的输入文本（可能包括标签或措辞复杂的策略）有效地将输出引导至预期目标所需的技能。

提示工程师在 NLP 项目中扮演着关键且经常被忽视的角色。他们的任务是设计和创建模型将响应的提示，根据输出微调模型，并对模型性能进行持续分析以确定改进机会。

他们还与数据科学家和 NLP 研究人员合作，评估模型的性能，并确保他们的提示与项目目标保持一致。通过承担多项职责并利用他们跨多个学科的专业知识，提示工程师在塑造我们今天所知的 NLP 发展方面发挥了不可或缺的作用。

随着 ChatGPT 等 AI 模型越来越受欢迎，对提示工程师的需求将越来越大。对于希望利用这些人工智能模型的公司来说，它们将发挥重要作用。

人工智能提示工程如何影响业务

人工智能产品，以及为它们提供动力的底层模型，通过向我们展示全新的创造和创新途径，正在迅速改变技术格局。通过利用数据，ChatGPT 等模型有助于 AI 生成对用户查询和各个领域独特想法的响应的能力。计算机现在可以在从艺术到设计再到计算机编码的各个领域产生内容，而无需人类的帮助。此外，他们甚至可以发展出与复杂问题相关的假设和理论。

最新的人工智能系统建立在大规模深度学习模型的基础上，能够处理和分析大量非结构化数据，如文本和图像。这扩大了开发人员可访问的应用程序范围，无论他们的机器学习能力和技术背景如何。

例如，基于 GPT-3.5 构建的 ChatGPT 已被用于翻译文本，科学家们利用该模型的早期版本创建了新的蛋白质序列。这些系统的使用减少了新 AI 应用程序所需的开发时间，提供了以前很少建立的可访问性级别。这些进步不可避免地为未来开辟了令人兴奋的前景。

所有这些不同模型的共同点是它们需要有效的 AI 提示工程。随着 AI 的不断发展，我们将继续看到即时工程在从商业到科学等几乎所有领域都发挥着重要作用。由即时工程支持的 AI 模型是我们所见过的最令人兴奋和最有前途的模型，因此企业领导者必须开始密切关注并考虑将它们实施到他们的流程中。