Industrija programske opreme za umetno inteligenco doživlja preobrat z nastopom generativnih modelov umetne inteligence, kot je ChatGPT. Ti modeli imajo sposobnost odzivanja na zahteve v vsakdanjem jeziku in posledično ponujajo presenetljive rezultate, odpirajo nove možnosti za uporabo umetne inteligence. Vendar pa so s povečanimi zmogljivostmi modelov umetne inteligence, inženiring odziva postal zahtevnejši kot kdajkoli prej.
Odzivni inženiring vključuje oblikovanje jasnih navodil, ki bodo učinkovito vodile modele umetne inteligence k ustvarjanju želenih rezultatov. Ključno je oblikovati natančne ukaze, ali gre za sestavljanje pomanjkljivosti predlogov politike ali pisanje prijaznega marketinškega sporočila. Poleg tega so se pokazali boljši rezultati pri odzivnih, ki spodbujajo model k razmišljanju korak za korakom in razgradnji navodil na logične naloge. Ta tehnika, znana kot “veriga misli”, ponuja vpogled v notranje delovanje modela.
Transparentnost je ključnega pomena pri uporabi modelov umetne inteligence. Vključevanje avtoritativnih besedil v odzive vprašanj je koristno za usposabljanje umetne inteligence, saj so veliki modeli usposobljeni na širokem spektru informacij. Napotitev modela za dajanje prednosti določenim virom ali zahtevo po seznamu virov lahko okrepi verodostojnost ustvarjenega vsebina. Pomembno je poudariti, da imajo mnogi modeli umetne inteligence nastavitve temperature, ki vplivajo na naključnost rezultatov. Višje temperature sprostijo ustvarjalnost, vendar tudi povečajo verjetnost faktičnih napak.
Odzivno igranje je še ena učinkovita tehnika v inženiringu odziva. Na primer, pri oblikovanju oglaševalskega besedila, tržniki navodijo modele umetne inteligence, da prepišejo in branijo vzorec iz različnih perspektiv, kot so vodja prodaje, šef za marketing in kreativna oseba. Ta pristop pripelje do bolj človeških odgovorov in jih je mogoče izpopolniti s strani človeškega osebja, kar rezultira v boljših…
FAQ:
Q: Kaj je odzivni inženiring?
A: Odzivni inženiring vključuje oblikovanje jasnih navodil in usmerjanje modelov umetne inteligence k ustvarjanju želenih rezultatov.
Q: Kako lahko odzivi izboljšajo rezultate umetne inteligence?
A: Odzivi, ki spodbujajo razmišljanje korak za korakom in razgradnjo navodil na logične naloge, lahko izboljšajo ustvarjeno vsebino umetne inteligence.
Q: Zakaj je transparentnost pomembna pri odzivih umetne inteligence?
A: Vključevanje avtoritativnih besedil, dajanje prednosti določenim virom ali zahteva, da model navede vire, lahko izboljša verodostojnost.
Q: Kako lahko igranje vlog koristi pri ustvarjanju vsebine?
A: Navodila modelom umetne inteligence, da prepišejo in branijo besedilo iz več perspektiv, lahko proizvedejo bolj človeške odgovore.
Q: Kako lahko etiketa umetne inteligence vpliva na rezultate odziva?
A: Vljudno izražanje in izražanje hvale lahko oblikuje odziv umetne inteligence, vendar prekomerna hvaležnost lahko ovira učinkovitost odziva.
Q: Kako dragoceni so dobro oblikovani odzivi?
A: Dobro razviti odzivi lahko pomembno zmanjšajo stroške, hkrati pa ustvarjajo kakovostno vsebino po delu v ceni v primerjavi s človeškimi pisci.
Q: Kaj je prihodnost delovnih mest odzivnega inženiringa?
A: Delovna mesta odzivnega inženiringa so trenutno v povpraševanju, vendar bi napredki v umetni inteligenci lahko sčasoma naredili ta vrsta dela zastarelega, ko modeli postanejo bolj sposobni predvidevati potrebe uporabnika.
The source of the article is from the blog tvbzorg.com