ChatGPT 和 DALL-E 2（文本到文本或文本到圖像 AI 工具）等工具如今風靡一時。但是要使它們有效地工作，您需要提出正確的問題以獲得您想要的結果。隨著這些工具在各個行業中的集成度越來越高，學習如何使用這些工具只會變得更加重要。
AI 中的提示工程是什麼?
AI提示工程是使用 AI 工具獲得所需輸出的有效方法。提示有多種形式，例如語句、代碼塊和字符串。這種利用提示的方法是由人們發明的，目的是從 AI 模型中引出響應。它是教導模型開發適合給定任務的輸出的起點。
有趣的是，這些提示的工作方式與在人身上的工作方式相同——提示他們創建一個論文——同樣，人工智能應用程序可以使用這些提示來生成為其目的量身定制的作品。因此，提示工程已成為利用 AI 工具不可或缺的策略。
就實際提示而言，文本是目前人與 AI 之間的主要交流方式。使用文本命令可以讓您告訴模型要執行什麼。 DALLE-E 2 和 Stable Diffusion 等頂級 AI 模型要求您描述所需的輸出，這是它們的主要提示。另一方面，像新的 ChatGPT 這樣的語言模型可以使用任何東西，從簡單的查詢到在提示中放置的各種事實的複雜證明。在某些情況下，您甚至可以使用包含原始數據的 CSV 文件作為輸入的一部分。
AI 提示工程的整個過程涉及設計和創建提示（輸入數據），以便 AI 模型可以訓練他們學習如何執行特定任務。在此過程中，您必須選擇合適的數據類型和格式，以便 AI 能夠理解。有效的 AI 提示工程帶來高質量的訓練數據，使 AI 模型能夠準確地做出預測和決策。
圖片:cohere.ai
AI 提示的興起工程
AI 提示工程中的許多頂級開發都是通過 GPT-2 和 GPT-3 等語言模型實現的。 2021 年，由於引入了帶有自然語言處理 (NLP) 數據集的多任務提示工程，新任務取得了令人矚目的成果。通過能夠準確描述邏輯思維過程的語言模型進行改進，當提示中包含“讓我們逐步思考”等提示時，應用了零樣本學習；這進一步提高了多步推理的成功率。通過廣泛的開源筆記本和社區驅動的圖像合成企業，可以更輕鬆地在小型和大型規模上進行訪問。
2022 年機器學習模型 DALL-E、Stable Diffusion 和 Midjourney 開放時出現了一些更大的發展通過文本到圖像的提示創造一個充滿可能性的世界。這項技術讓人們只需將自己的文字作為輸入，就可以將他們的想法變為現實。
最近，ChatGPT 向公眾開放並風靡全球。 ChatGPT 是迄今為止我們所見過的最令人印象深刻的 AI 語言模型。它依靠深度學習技術根據您提供給它的輸入生成文本。該工具在大量文本數據集上進行了訓練，這使其能夠對范圍廣泛的文本提示生成類似人類的響應。
AI 提示工程的最佳實踐
有一些最佳實踐可以真正幫助 AI 提示工程產生準確有效的輸出。
第一步是了解提示可以包括說明、問題、輸入數據、示例、事實等。關鍵是要結合所有這些不同的元素以實現最佳輸出。
在設計 AI 提示時，您應該遵循以下步驟:
輸入清晰且具體的提示: AI 提示工程最重要的方面之一是為 AI 模型提供定義明確的提示。這將確保模型理解您的要求。使用簡潔的語言:您應該始終在提示中盡可能簡潔，保持簡短和切題。提供盡可能多的上下文盡可能:AI 模型有時會在上下文中掙扎，這就是為什麼您應該在輸入中包含盡可能多的特定上下文信息。確保語法正確:您不需要任何語法AI 提示中的錯誤，因此請始終仔細檢查所有內容是否拼寫正確。測試各種輸出:這些模型可以提供多少輸出沒有限制，因此您應該測試多個，直到找到最好。盡可能微調模型:某些 AI 模型（例如 ChatGPT）可以使用您自己的數據進行微調。這對於特定的用例要求特別有用，可以帶來更準確的輸出。
提示工程師的崛起
隨著越來越多的公司採用 AI 技術，大門打開了適用於在機器學習和提示工程方面擁有豐富知識的專業人士，以建立職業生涯。對精通該領域的工程師和數據科學家的需求不斷增加——隨著時間的推移，這一機會似乎將繼續擴大。
提示工程師是專門製作精確提示、規則的專業人員和指令來幫助人工智能工具實現特定的結果。憑藉對他們所使用模型的能力和局限性的深刻理解，這些專家擁有通過巧妙設計的輸入文本（可能包括標籤或措辭複雜的策略）有效地將輸出引導至預期目標所需的技能。
提示工程師在 NLP 項目中扮演著關鍵且經常被忽視的角色。他們的任務是設計和創建模型將響應的提示，根據輸出微調模型，並對模型性能進行持續分析以確定改進機會。
他們還協同工作與數據科學家和 NLP 研究人員一起評估模型的性能，並確保他們的提示與項目目標正確對齊。通過承擔多項職責並利用他們在多個學科的專業知識，提示工程師在塑造我們今天所知的 NLP 開發方面發揮了不可或缺的作用。
隨著 ChatGPT 等人工智能模型的普及，提示工程師的需求量將越來越大。對於希望利用這些 AI 模型的公司，它們將發揮重要作用。
AI Prompt Engineering 如何影響業務
AI 產品和基礎模型為他們提供動力的公司正在通過向我們展示全新的創造和創新途徑來迅速改變技術格局。通過利用數據，ChatGPT 等模型有助於 AI 生成對用戶查詢和各個領域獨特想法的響應的能力。計算機現在可以在從藝術到設計再到計算機編碼的各個領域產生內容，而無需人類的幫助。此外，他們甚至可以發展與復雜問題相關的假設和理論。
最新的人工智能係統建立在大規模深度學習模型的基礎上，能夠處理和分析大量非結構化數據，如文本和圖像。這拓寬了開發人員可訪問的應用程序範圍，無論他們的機器學習能力和技術背景如何。
例如，基於 GPT-3.5 構建的 ChatGPT 已被用於翻譯文本，科學家們利用早期版本的模型來創建新的蛋白質序列。這些系統的使用減少了新 AI 應用程序所需的開發時間，提供了以前很少建立的可訪問性級別。這些進步不可避免地為未來開闢了令人興奮的前景。
所有這些不同模型的一個共同點是它們都需要有效的 AI 提示工程。隨著 AI 的不斷發展，我們將繼續看到即時工程在從商業到科學等幾乎所有領域都發揮著重要作用。由即時工程提供支持的 AI 模型是我們所見過的最令人興奮和最有前途的模型，因此企業領導者必須開始密切關注並考慮將它們實施到他們的流程中。