(资料图)

人工智能提示工程如何增强机器人技术和自动化？

同样，人工智能可以利用这些提示来生成专门满足其需求的内容。因此，提示工程已成为使用人工智能解决方案的关键策略。现在，文本是人和人工智能之间关于真实提示的主要沟通方式。可以使用文本命令指示模型做什么。DALL-E 2和Stable Diffusion等领先人工智能模型的基本提示是指定预期结果。另一方面，像全新的ChatGPT这样的语言模型可能会使用从简单的问题到复杂的证明的任何内容，并在提示符周围散布许多细节。在极少数情况下，输入可能只是包含原始数据的CSV文件。人工智能提示工程是开发和生成提示（输入数据）的完整过程，人工智能模型可以使用提示来训练和学习如何执行特定任务。为了让人工智能解释数据，必须选择正确的数据类型和格式。通过高效的人工智能提示工程产生的高质量训练数据，使人工智能模型能够做出准确的预测和判断。GPT-2和GPT-3等语言模型被用于人工智能提示工程的许多重大进展中。随着使用自然语言处理（NLP）数据集的多任务提示工程的出现，创新任务在2021年产生了出色的成果。当添加“逐步思考”等提示时，已经使用了零样本学习，提高了任务的成功率。多步骤推理尝试。零样本学习学习通过语言模型得到了改进，这些模型可以恰当地描述逻辑思维过程。大型开源笔记本和社区驱动的图像合成项目在小规模和大规模上都提供了更容易的访问。还发生了其他重大变化。2022年，通过机器学习模型DALL-E、Stable Diffusion和Midjourney，文本到图像提示成为可能，一个充满机遇的世界成为可能。有了这项技术，人们可以单独用语言表达自己的想法。最近，ChatGPT向公众开放，并迅速传播开来。迄今为止，我们遇到的最优秀的人工智能语言模型是ChatGPT。其使用深度学习算法根据所提供的信息生成文本。由于该技术经过大量文本数据的训练，因此可以对各种文本问题提供类似人类的答复。支持人工智能产品的模型为发明和创新开辟了全新的可能性，从根本上改变了IT行业。ChatGPT等模型使人工智能能够利用数据在一系列领域提供原创想法，并回复用户查询。如今，计算机可以在广泛的领域创造内容，包括艺术、设计和计算机代码，几乎不需要人类的帮助。其甚至可以针对具有挑战性的问题提出想法和假设。最新的人工智能系统可以处理和分析各种非结构化数据，包括文本和图片，因为其基于大规模深度学习模型。开发人员可以访问的应用范围有所增加，无论其技术专业知识或机器学习能力如何。例如，基于GPT-3.5的ChatGPT已应用于文本翻译，研究人员利用该模型的旧版本来开发新的蛋白质序列。这些技术的使用减少了构建新人工智能应用所需的时间，实现了前所未有的可访问性。这些发展不可避免地创造了有趣的未来可能性。这些方法有一个共同点：都需要高效的人工智能提示工程。随着人工智能的发展，提示工程将继续在几乎每个行业发挥重要作用，包括商业、研究等。企业高管必须开始认真关注，并考虑将提示工程驱动的最具创新性和最有前景的人工智能模型纳入其运营中。