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人工知能言語モデルの迅速なエンジニアリングをマスターする

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リリース： 2023-11-22 10:36:38

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迅速なエンジニアリングは、人工知能言語モデルの可能性を最大限に発揮するために重要な側面です。これらのモデルに与えられる指示を改良し、最適化することで、より正確で状況に応じた応答を実現できます。この記事では、ジャストインタイムエンジニアリングの原理と手法、その制限と潜在的なアプリケーションについて説明します。

ラピッドエンジニアリングの原則

1. 明確かつ具体的な指示を作成する

ジャストインタイムエンジニアリングの開始で成功を収める明確かつ具体的な指示を提供して指示します。明確さは必ずしも短い説明を意味するわけではありません。必要な出力について明確にすると、モデルがタスクをより正確に理解するのに役立ちます。たとえば、LLA に、あなたが求めている分野の専門家であることを伝えます。

2. 区切り文字と構造化形式を使用する

区切り文字 (三重引用符など) を使用すると、ヒントの挿入が防止され、AI モデルが意図したタスクのみに焦点を当てることが保証されます。。 JSON や XML などの構造化された応答形式は、モデルを効率的にガイドするのに役立ちます。

3. 少数サンプルおよび単一サンプルの推論テクノロジー

1 回または複数回の推論テクノロジーを使用して、人工知能モデルは限られた数の推論から学習できます。関連する応答を生成する際に、より汎用性が高くなります。アイデアは、タスクを完了した成功例を示し、モデルにそのタスクを実行するように依頼することです。

ゼロサンプル推論: 例はありません。直接答えを求めます。
ワンショット推論: IA に回答方法の例を示します。

人工知能言語モデルの迅速なエンジニアリングをマスターする

#4. モデルについて考える時間を確保する

モデルを徹底的に検討するのに必要な時間を与えます。目の前にある問題について考えるタスク。

戦略 2: 独立した問題解決を奨励する: 結論に飛びつく前に、独立して解決策を導き出すようにモデルに指示します。このテクニックは、推論ステップによる思考連鎖プロンプトと呼ばれます。
質問する: まず、具体的な質問や質問をします。
初期モデル計算のリクエスト: AI に初期計算または推論ステップの実行を依頼します。
ユーザーとモデルの応答を比較する: 最後に、ユーザーの応答を AI の初期出力と比較して評価し、その正しさを判断します。

このアプローチにより、問題が完全に解決され、モデルのパフォーマンスが向上します。

5. 反復的な迅速な開発を使用して問題を解決する

モデルの応答を反復的に分析し、プロンプトを改良することで、より望ましい出力を効果的に取得できます。

モデルの制限と解決策

1. もっともらしいが誤ったステートメントの錯覚と処理

人工知能モデルは、時々、合理的に聞こえますが、実際には間違っている応答。この問題を解決するには、まず関連情報を提供し、この情報に基づいて対応する必要があります。

2. 古い情報の処理

システムは特定の日付を基準にトレーニングされるため、日付や人物に関する情報は正確ではない可能性があります。

3. 複雑な数学的演算

複雑な計算の実行を要求された場合、人工知能モデルは近似的な結果を提供することがあります。正確な数学的演算を実行するための特定の命令を提供すると、この問題を軽減できます。

4. 温度パラメータを使用して出力を制御する

温度パラメーターを調整することで、モデル出力のランダム性のレベルに影響を与えることができ、その結果、より焦点が絞られた、またはより創造的な応答が得られます。

ジャストインタイムエンジニアリングの応用

1. テキストの要約

人工知能モデルに次の生成を指示することで、簡潔なテキストの要約により、長い文書から重要な情報を効果的に抽出できます。

2. 感情や感情の推測

ジャストインタイムエンジニアリングにより、AI モデルがテキストで表現された感情や感情を正確に識別できるようになります。

3. テキスト形式の変換

人工知能モデルは、テキスト形式の翻訳、口調の変更、変換を行うことができるため、さまざまなアプリケーションが容易になります。

4. テキストコンテンツの展開

提供されたコンテキストに基づいて、特定のトピックや完全なストーリーを展開するように AI モデルに指示できます。

出力の安全性と信頼性の確保

1. 有害なコンテンツの監査とチェック

AI モデル責任ある倫理的な使用を保証するために、応答に潜在的な有害なコンテンツがないかチェックする必要があります。

2.事実確認と正確性の確保

AI が生成した応答を事実情報と照合して、虚偽または誤解を招くデータの拡散を防ぎます。

3. スコア基準と専門家のフィードバックを使用してモデルの応答を評価する

スコア基準と専門家のフィードバックを使用して、モデルが継続的に学習して応答を改善できるようにします。

#結論

効果的なヒントエンジニアリングは、人工知能言語モデルの真の可能性を引き出す強力なツールです。この記事で概説した原則と手法に従うことで、責任を持って人工知能の力を活用し、より正確で状況に応じた結果を達成することができます。ジャストインタイムエンジニアリングにおける継続的な学習と改善は、間違いなく人工知能テクノロジーとそのさまざまな分野での応用の未来を形作るでしょう。

以上が人工知能言語モデルの迅速なエンジニアリングをマスターするの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。