Індустрія програмного забезпечення штучного інтелекту переживає зміни з появою генеративних моделей штучного інтелекту, таких як ChatGPT. Ці моделі можуть реагувати на запити мовою повсякденного спілкування та надавати несподівані результати, відкриваючи нові можливості для застосувань штучного інтелекту. Проте, зі зростаючими можливостями моделей штучного інтелекту управління підказками стає складнішим, ніж коли-небудь раніше.
Управління підказками передбачає створення чітких інструкцій, які ефективно керують моделями штучного інтелекту для отримання бажаних результатів. Важливо формулювати точні команди, чи то компіляція недоліків концепції політики, чи написання дружнього маркетингового листа. Крім того, підказки, що стимулюють модель думати крок за кроком та розкладати інструкції на логічні завдання, показали свою ефективність. Ця техніка, відома як «ланцюг думки», розкриває внутрішню роботу моделі.
Прозорість надзвичайно важлива при використанні моделей штучного інтелекту. Включення авторитетних текстів у підказки може бути корисним для тренування штучного інтелекту, оскільки великі моделі тренуються на широкому спектрі інформації. Направлення моделі на пріоритетні джерела або запит на перелік джерел може підвищити довіру до згенерованого контенту. Важливо зауважити, що у багатьох моделей штучного інтелекту є налаштування температури, яка впливає на випадковість результатів. Висока температура підсилює творчість, але також збільшує ймовірність фактичних помилок.
Рольова гра є ще однією ефективною технікою в управлінні підказками. Наприклад, при розробці копірайту для реклами маркетологи налаштовують моделі штучного інтелекту на переписування та захист тексту з різних точок зору, таких як директор з продажу, начальник маркетингу та творча особистість. Цей підхід приносить людські відповіді на передній план і може бути вдосконалений співробітниками, що призводить до більш якісного результату.
Достатньо детально складені підказки мають велику цінність. Компанії, як Crispy Content, розробляють шаблони, за допомогою яких моделі штучного інтелекту генерують статті на 1,000 слів для клієнтів. Користувачі вводять конкретні ключові слова та бажаний тон, у той час як шаблони розроблені на значні кошти приблизно в €25,000 ($27,000) вартості робочої сили людей. Результат потім переглядається людським редактором. Порівняно з попередньою вартістю приблизно в €400 за статтю від людського письменника, статті на основі підказок генеруються за символічну вартість всього €4 за кожну.
Агенції і онлайн-курси з управління підказками, які навчають цьому навичанню, процвітають. Попит на інженерів підказок зростає з кінця 2022 року і продовжує збільшуватися. Випускники гуманітарних спеціальностей з мовою або гуманітарним в навантаженням дуже популярні для цих посад. Хоча вдосконалення штучного інтелекту може в кінці кінців зробити інженерію підказок застарілою, оскільки моделі поліпшують свою здатність передбачати потреби користувачів, наразі ті, хто може оволодіти мистецтвом управління підказками, матимуть конкурентну перевагу.
The source of the article is from the blog meltyfan.es