人工智能提示工程是一種使用人工智能工具產(chǎn)生所需結果的有效方法。語句、代碼塊和字符串只是多個提示的幾個示例。人們開發(fā)了這種提示技術來喚起人工智能模型的回復。其充當指示模型提供適合特定目的的輸出的起點。有趣的是，這些問題的作用與對人的作用類似，如鼓勵寫一篇文章。

同樣，人工智能可以利用這些提示來生成專門滿足其需求的內(nèi)容。因此，提示工程已成為使用人工智能解決方案的關鍵策略?，F(xiàn)在，文本是人和人工智能之間關于真實提示的主要溝通方式?？梢允褂梦谋久钪甘灸Ｐ妥鍪裁?。DALL-E 2和Stable Diffusion等領先人工智能模型的基本提示是指定預期結果。

另一方面，像全新的ChatGPT這樣的語言模型可能會使用從簡單的問題到復雜的證明的任何內(nèi)容，并在提示符周圍散布許多細節(jié)。在極少數(shù)情況下，輸入可能只是包含原始數(shù)據(jù)的CSV文件。人工智能提示工程是開發(fā)和生成提示(輸入數(shù)據(jù))的完整過程，人工智能模型可以使用提示來訓練和學習如何執(zhí)行特定任務。為了讓人工智能解釋數(shù)據(jù)，必須選擇正確的數(shù)據(jù)類型和格式。通過高效的人工智能提示工程產(chǎn)生的高質(zhì)量訓練數(shù)據(jù)，使人工智能模型能夠做出準確的預測和判斷。

GPT-2和GPT-3等語言模型被用于人工智能提示工程的許多重大進展中。隨著使用自然語言處理(NLP)數(shù)據(jù)集的多任務提示工程的出現(xiàn)，創(chuàng)新任務在2021年產(chǎn)生了出色的成果。當添加“逐步思考”等提示時，已經(jīng)使用了零樣本學習，提高了任務的成功率。多步驟推理嘗試。零樣本學習學習通過語言模型得到了改進，這些模型可以恰當?shù)孛枋鲞壿嬎季S過程。大型開源筆記本和社區(qū)驅(qū)動的圖像合成項目在小規(guī)模和大規(guī)模上都提供了更容易的訪問。

還發(fā)生了其他重大變化。2022年，通過機器學習模型DALL-E、Stable Diffusion和Midjourney，文本到圖像提示成為可能，一個充滿機遇的世界成為可能。有了這項技術，人們可以單獨用語言表達自己的想法。最近，ChatGPT向公眾開放，并迅速傳播開來。迄今為止，我們遇到的最優(yōu)秀的人工智能語言模型是ChatGPT。其使用深度學習算法根據(jù)所提供的信息生成文本。由于該技術經(jīng)過大量文本數(shù)據(jù)的訓練，因此可以對各種文本問題提供類似人類的答復。

支持人工智能產(chǎn)品的模型為發(fā)明和創(chuàng)新開辟了全新的可能性，從根本上改變了IT行業(yè)。ChatGPT等模型使人工智能能夠利用數(shù)據(jù)在一系列領域提供原創(chuàng)想法，并回復用戶查詢。如今，計算機可以在廣泛的領域創(chuàng)造內(nèi)容，包括藝術、設計和計算機代碼，幾乎不需要人類的幫助。

其甚至可以針對具有挑戰(zhàn)性的問題提出想法和假設。最新的人工智能系統(tǒng)可以處理和分析各種非結構化數(shù)據(jù)，包括文本和圖片，因為其基于大規(guī)模深度學習模型。開發(fā)人員可以訪問的應用范圍有所增加，無論其技術專業(yè)知識或機器學習能力如何。例如，基于GPT-3.5的ChatGPT已應用于文本翻譯，研究人員利用該模型的舊版本來開發(fā)新的蛋白質(zhì)序列。這些技術的使用減少了構建新人工智能應用所需的時間，實現(xiàn)了前所未有的可訪問性。這些發(fā)展不可避免地創(chuàng)造了有趣的未來可能性。

這些方法有一個共同點：都需要高效的人工智能提示工程。隨著人工智能的發(fā)展，提示工程將繼續(xù)在幾乎每個行業(yè)發(fā)揮重要作用，包括商業(yè)、研究等。企業(yè)高管必須開始認真關注，并考慮將提示工程驅(qū)動的最具創(chuàng)新性和最有前景的人工智能模型納入其運營中。