Teekose inseneri juhend tehisintellekti parima saamiseks
Süüvides tehisintellekti (AI) valdkonda, on tekkinud uus kutse: Teekose insener. See roll ei lähtu tavapärastest akadeemilistest erialadest, vaid pigem soovist valdada oskuslikult AI-st soovitud tulemusi välja pumbata, pakkudes täpseid suuniseid. Veebifoorumid on tulvil anekdoote selle kohta, kuidas tagada paremad vastused vestlusintellekti süsteemidelt.
Kristallselge juhendamine AI-le
Üks selge suunis on pakkuda vestlusrobotitele üheselt mõistetavaid ja põhjalikke käsklusi. Näiteks, kui paluda AI-l kirjutada tekst, aitab sihtrühma, soovitud pikkuse ja tooni üksikasjade esitamine saavutada täpsemaid tulemusi. Vastupidiselt võivad eitused anda ootamatuid tulemusi. AI-le juhise andmine joonistada “valge tuba ilma elevantideta” võib panna selle elevandi lisama, kuna on treenitud piltide ja pealkirjade paaride järgi, kus elevandid tavaliselt mainimisel kujutatakse.
Samm-sammuline arutlemine ei pruugi alati lahendusi pakkuda
Uuringud näitavad, et AI-lt nõutakse samm-sammult mõtlemist või kava esmalt koostamist enne elluviimist võib anda paremaid tulemusi. See juurdub idees, et see simuleerib mõtlemisprotsessi. Siiski ei taga see meetod õigeid vastuseid kõigis olukordades. Näiteks kui küsida AI-lt mõistatust kolmanda venna nime kohta, võib see hoolimata juhise stiilist pidevalt anda vale vastuse.
Rollimängu jõud AI-vastustes kujundamisel
Vestlusrobotitele identiteetide määramine, näiteks “Kujutlege, et olete saksa õpetaja” või “Olete osav ajakirjanik”, võib mõjutada nende vastuseid. Need suunised töötavad tõenäoliselt sellepärast, et AI on koolitatud mitmesuguste isiksuste simuleerimiseks või selleks, et nad on konkreetsetes kontekstides reageerimiseks programmeeritud, võimaldades neil vastata kindlas kontekstis.
Kulisside taga koos AI-vestlusrobotitega
Colin Fraser Meta ettevõttest postuleeris, et meie suhtlemine vestlusrobotitega on sarnane fiktiivsete karakterite koostöölise loomisega nii kasutajate kui ka arendajate poolt. Vestlusrobotid saab jaotada kolmeks komponendiks: aluseks olevad närvivõrgud, järgmise sõna ennustamine, kasutajaliides sisendi lihtsustamiseks ja fiktiivne karakter, mis võimaldab dünaamilist suhtlust. Vesteldes vestlusrobotiga, ei jätka kasutajad pelgalt teksti, vaid osalevad loojutustuse dialoogis virtuaalse karakteriga, mille on loonud programmeerijate arenenud suunised.
Olulised kaalutlused AI käsu andmisel
AI jaoks suuniste koostamisel on olulised konkreetsed kaalutlused. Tuleb arvestada AI õppe struktuuri ja sellega, millisele andmestikule see on koolitatud, et mõista, kuidas see võib tõlgendada ja vastata suunistele. On oluline vältida mitmetähenduslikkust, kuna AI võib anda ootamatuid tulemusi, kui juhendid pole selged.
Põhilised väljakutsed AI suuniste koostamisel
Üks väljakutse AI suunamisel on leida tasakaal konkreetsuse ja paindlikkuse vahel. Liiga konkreetsed suunised võivad piirata AI vastuseid, samas kui liiga ulatuslikud suunised võivad anda ebaolulisi tulemusi. Teine väljakutse on kõrvaldada AI süsteemidega seotud eelarvamused, kuna AI koolitamiseks kasutatav andmete kogum võib sisaldada loomuomaseid eelarvamusi, mis võivad mõjutada nende vastuseid.
Kontroversiaalsused AI käsuandmises
Eetilised ja ühiskondlikud küsimused tekkivad sellest, kuidas AI-d tõlgendab ja täidab käskusid. On murekohad kahjuliku või ebasobiva sisu loomise osas, eriti kui AI-d julgustatakse looma sisu tundlike teemade kohta. AI kuritarvitamine sügavate fotode või valeinformatsiooni loomiseks on ka arutelude all.
Efektiivse AI käsuandmise eelised
Selgus: Selged ja hästi koostatud suunised saavad suurendada AI võimet pakkuda asjakohast ja täpset väljundit.
Tõhusus: Õige juhendamine võib aega säästa, vähendades vajadust mitmeks korraks ja täiendavate selgituste järele.
Kohandamine: Võime suuniseid kohandada võimaldab kasutajatel juhtida AI-d sisu loomisel vastavalt konkreetsetele vajadustele või eesmärkidele.
AI suunamise puudused
Ka keerukus: Täiusliku suunise koostamine nõuab arusaamist nii AI süsteemi võimetest kui ka keele nüanssidest.
Piirang: AI vastuste kvaliteet ja ulatus on piiratud andmetega, millel AI-i treeniti, ja mudeli kujundusega.
Sõltuvus: Liigne sõltuvus AI-st sisu loomisel võib teatud valdkondades kahjustada loovust või kriitilist mõtlemist.
Seotud teabe ja parema arusaamise saamiseks AI-st, külasta järgmisi linke:
– OpenAI
– DeepMind
– Google AI
The source of the article is from the blog papodemusica.com