什麼是即時工程？

當今的技術為我們的生活帶來了數百萬種變化。 一個這樣的變化是提示工程的出現。 對我們大多數人來說，這是一個新術語。 如果您還沒有聽說過它，那麼您來對地方了。 本文將成為您了解什麼是提示工程的完美指南。 除此之外，您還將了解有關提示工程的更多信息，例如提示工程如何工作以及提示工程示例。

什麼是即時工程？

閱讀本文直到最後，詳細了解什麼是提示工程。

快速回答

提示工程是設計和改進可以輸入機器學習模型或自然語言處理系統的提示或輸入的過程。 提示工程的目標是生成高質量和有效的提示，這些提示可以從這些系統中產生準確和理想的輸出。

什麼是即時工程？

提示工程也稱為提示。 該術語用於定義與 AI 系統（如 ChatGPT 或 DALL-E）對話並獲得所需響應的概念。 提示可以是語句、代碼塊或只是一串單詞。

• 這是為 AI 模型設計和創建提示或輸入數據以指示它們執行給定任務的過程。
• 這涉及創建適當的數據集並以模型可以理解和學習的方式對其進行格式化。
• AI提示工程開發最成功的包括語言模型GPT-2和GPT-3 。

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提示工程如何工作？

如前所述，提示工程與指令遵循模型一起工作。 他們接受了預定義的提示格式的培訓，該格式運行良好並且與任務執行更好地保持一致。 提示可以包含說明、問題、輸入數據或示例。 當所有這些元素以正確的方式組合在一起時，一個成功的 AI 提示就會起作用。 下面列出的是及時的工程指南，可以幫助您了解它的工作原理。

• 使用盡可能多的特定的、描述性的和微小的細節來格式化結構，以獲得預期的結果。 例如，與其寫——寫一篇關於 AI 的文章，你可以把提示寫成——正式寫一篇 500 字的文章，重點是它對商業的影響。
• 通過示例詳細說明您的期望。 例如，如果你想寫關於微處理器的文章，不要只是輸入——給我微處理器的定義，相反你可以把提示寫成——給我微處理器的定義、它的類型、優缺點。
• 提示應清晰簡潔，不使用任何不必要的詞語。 例如，打字——用例子簡要解釋 IPv4 和 IPv6 之間的區別比打字——解釋 IPv4 和 IPv6 之間的區別、它的歷史、數據包結構和例子效果更好。
• 根據文本到圖像 AI 工具的需要上傳圖像。
• 在使用文本到圖像的 AI 工具時，請特別注意您的內容，並選擇正確的主題。
• 確保指令寫在上下文之前，並用#或“分隔它們。 例如，鍵入如下提示：

 “”“

{文字輸入}

“”“

我們希望這個解釋和提示和技巧一定能消除您對提示工程指南以及提示工程如何工作的所有疑慮。 繼續，讓我們看看為什麼提示工程對 AI 革命很重要。

為什麼提示工程對 AI 革命很重要？

我們已經寫下了一些很好地解釋了為什麼即時工程對 AI 革命很重要的原因。

• 避免意外結果：根據設計不當的提示訓練的 AI 系統可能會導致意外後果。 例如，經過訓練識別鋼筆圖像的 AI 系統可能會將所有不同顏色的鋼筆歸類為鋼筆，因此給我們的結果不太準確。
• 提高效率和準確性：它幫助人工智能係統在多個有代表性的數據集上進行訓練。 這導致克服了過度擬合等情況，在這種情況下，人工智能係統在訓練數據方面表現出色，但在測試數據方面表現不佳。
• 鼓勵負責任的 AI ：這個概念讓 AI 系統將道德原則和人類價值觀放在一起。

這些是我們為回答為什麼它對 AI 革命很重要的問題而匯總的一些要點。 繼續閱讀以了解此概念的示例和優勢。

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提示工程實例

在快速工程的幫助下，人工智能模型的進步令人嘆為觀止。 我們為您提供了下面列出的一些示例。

• 首先是使用BERT、GPT-3等語言模型的文本到文本。
• 其次是文本到圖像的 AI 模型，如MidJourney、DALL-E、Imagen和StableDiffusion 。
• 下一個例子是谷歌開發的Imagen Video 和 Meta 的 Make-A-Video 的文本到視頻 AI 模型。
• 谷歌研究實驗室樹立了另一個例子，使用名為DreamFusion的 2D 擴散構建文本到 3D。

這些是一些及時的工程示例。 讓我們繼續討論提示工程的優勢。

即時工程的優勢

下面列出了提示工程在以下領域的優勢：

• 金融：它被金融機構用於他們的聊天機器人，以提供賬戶更新、幫助金融交易和處理賬戶查詢。
• 電子商務：就像金融部門一樣，它在這裡也扮演著重要的角色。 在線購物網站利用聊天機器人來響應客戶、根據搜索歷史推薦他們的偏好並處理訂單。
• 醫療保健：許多醫療保健組織使用聊天機器人作為一種手段，使患者能夠訪問他們的健康信息、獲得查詢的答案以及進行預約。
• 客戶服務：各個領域的大多數公司都使用聊天機器人來處理客戶查詢，提供即時支持並減少等待時間。

這就是這個概念在很多方面都具有優勢的原因。 我們只是列出了一些供您理解。

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我們希望您了解什麼是提示工程。 如果您有任何疑問和建議，請隨時通過下面的評論部分與我們聯繫。 另外，讓我們知道您想在下一篇文章中了解的主題。