Komunikacja ze sztuczną inteligencją jest trudniejsza, niż mogłoby się wydawać osobom niezaznajomionym z takimi modelami. Pisanie poleceń do złożonych, wieloetapowych zadań wymaga dobrych umiejętności komunikacyjnych i dogłębnej znajomości dużych modeli językowych (LLM). Sztuczna inteligencja opiera się wyłącznie na dostarczonych danych wejściowych. Nie wygeneruje optymalnych wyników, jeśli podasz jej niejasne, losowe instrukcje.
Naucz się pisać jasne i zwięzłe polecenia. Oto kilka umiejętności miękkich i technicznych, na których inżynierowie ds. poleceń tekstowych powinni się skupić, rozwijając swoje umiejętności.
Szybkie linki
1. Myślenie krytyczne
Systemy AI potrafią szybko analizować dane wejściowe. Potrzebują zaledwie kilku minut, aby odkryć wzorce, cechy i niespójności ukryte w dużych wolumenach danych. Tymczasem ręczne przeszukiwanie tych samych liczb może zająć dni.
Pomimo swojej szybkości, nie należy polegać wyłącznie na narzędziach AI do analizy i oceny. Ich raporty ograniczają się do zestawów danych. Model AI dostarcza wyniki na podstawie tego, na czym został wytrenowany – nie analizuje i nie wykrywa problemów tak, jak robią to ludzie. Surowe dane mogą prowadzić do błędów.
Aby uzyskać najlepsze rezultaty, dostarczaj swoim narzędziom precyzyjne i szczegółowe podpowiedzi. Wykorzystuj swoje umiejętności krytycznego myślenia, aby od samego początku rozwiązywać potencjalne przeszkody. Nie pozostawiaj miejsca na błędy – sztuczna inteligencja traktuje dane wejściowe jedynie jako coś oczywistego.
2. Konto
Systemy wykorzystujące zaawansowane modele językowe są trenowane na dużych zbiorach danych, w tym formułach matematycznych. Rozwiązują podstawowe i średnio zaawansowane równania arytmetyczne w ciągu kilku minut.
Poniższy przykład pokazuje, jak ChatGPT poprawnie odpowiada na pytania z algebry na poziomie średnio zaawansowanym.
Chociaż narzędzia sztucznej inteligencji (AI) rozwiązują również złożone równania, takie jak te z zakresu statystyki, rachunku różniczkowego i całkowego czy fizyki, nie zawsze są one dokładne. AI korzysta tylko ze wzorów, które rozumie. Może wprowadzać błędy, jeśli model użyje niewłaściwego równania lub błędnie odczyta wzorce liczbowe.
Ten przykład pokazuje, że ChatGPT niepoprawnie odpowiada na proste pytanie statystyczne. Odpowiedź powinna wynosić 50 procent.
Aby zrekompensować niedokładności sztucznej inteligencji, inżynier skryptów musi mieć doskonałe umiejętności arytmetyczne. Samodzielnie wykrywaj błędy obliczeniowe. Większość narzędzi sztucznej inteligencji zwiększa swoją dokładność, jeśli zapewnisz im więcej kontekstu w komunikatach. Twoje instrukcje powinny odwoływać się do prawidłowych wzorów lub wzorców.
3. Dobra komunikacja
Modele językowe wykorzystują składnię języka naturalnego. Niezależnie od tego, czy formułujesz dane generowane przez użytkownika, czy predefiniowane instrukcje, dobre umiejętności komunikacyjne pomogą Ci przekazać komunikaty. Proste zadania są łatwe do wykonania. Możesz zadawać pytania z zakresu wiedzy ogólnej i wykonywać proste polecenia jednoetapowe. Wystarczy wskazać je w monicie.
Z kolei złożone, wieloetapowe projekty wymagają bardziej szczegółowych instrukcji. Aby zwiększyć dokładność, należy jasno i krok po kroku wyjaśniać swoje prośby. Niejasne prośby dezorientują sztuczną inteligencję.
Jeśli sztuczna inteligencja błędnie zinterpretuje Twój komunikat, spróbuj zmienić dobór słów i sformułowania. Zmniejsz niejednoznaczność, zastępując słabe czasowniki, rozkładając instrukcje na czynniki pierwsze, przewidując wzorce i przypisując frazy wyzwalające.
Weźmy ten monit jako przykład. Jasno definiuje on polecenia, które mają zapewnić, że ChatGPT dostarczy oczekiwany wynik, nawet jeśli musi on przekroczyć ograniczenia.
4. Dbałość o szczegóły
Inżynier skryptów musi mieć wyczucie szczegółu. Pomijanie literówek i pominięć obniża dokładność, zwłaszcza podczas pracy nad projektami wieloetapowymi. Dopóki nie poprawisz szczegółów, wyniki będą nadal słabe.
Chociaż dokładność jest cechą wrodzoną i nieuchwytną, ludzie nadal mogą ją rozwijać. Istnieje kilka sposobów na ćwiczenie umiejętności interpersonalnych online. Aby opracować podpowiedzi, zacznij od edycji krótkich podpowiedzi, liczących mniej niż 100 słów – z uwzględnieniem możliwych literówek, niejasnych terminów i niejednoznacznych sformułowań.
Pracuj nad dłuższymi, bardziej złożonymi roszczeniami w miarę rozwoju umiejętności. Aby uprościć analizę, przekształć swoje recenzje i ich wyniki w wykresy. W przeciwnym razie stracisz wiele szczegółów.
Należy również pamiętać, że modele językowe reagują inaczej na monity. Jeśli planujesz zintegrować wiele platform w ramach jednego złożonego zadania, może być konieczne przerobienie poszczególnych instrukcji. Należy wziąć pod uwagę zestawy danych, ograniczenia i możliwości swoich narzędzi.
5. Pomysłowość
Sztuczna inteligencja znacząco rozwinęła się w ciągu ostatnich kilku lat. Globalne firmy technologiczne, takie jak Google, Microsoft i OpenAI, opublikowały już swoje modele językowe i nadal pracują nad nowymi projektami. Można się spodziewać, że wkrótce na rynku pojawią się kolejne narzędzia AI.
Choć ekscytujący i innowacyjny, szybki rozwój sztucznej inteligencji może być dla niektórych dezorientujący. Nawet Elon Musk wzywa do wstrzymania rozwoju AI. Nowo wprowadzone modele prześcignęły bardziej uznanych konkurentów już po kilku tygodniach dobrej wydajności.
Dla inżynierów dowodzenia najlepszym podejściem jest studiowanie wielu modeli. Oprócz nadążania za nowymi narzędziami AI, naucz się pisać polecenia dla swoich modeli językowych. Nie skupiaj się na jednym modelu – każdy produkt AI może stać się przestarzały.
6. Praca zespołowa
Oprócz doskonalenia umiejętności technicznych, inżynierowie skryptów muszą nauczyć się pracy zespołowej. Tworzenie sztucznej inteligencji (AI) nie jest zadaniem dla jednej osoby. Większość projektów będzie wymagała współpracy z innymi specjalistami, takimi jak programiści, trenerzy AI i projektanci UX.
Poznaj różne obszary sztucznej inteligencji. Znajomość ról i obowiązków członków zespołu pozwoli Ci zapewnić lepsze wsparcie. Pomóż im osiągnąć cele. Stwórz usprawniony system, w którym będą mogli przeglądać Twoje zgłoszenia i proponować ulepszenia.
Zamiast wysyłać powtarzające się e-maile, rozważ skorzystanie z narzędzi do zarządzania projektami. Pozwalają one śledzić, przypisywać i edytować zgłoszenia na jednej platformie. To bardziej zorganizowane podejście niż przekierowywanie recenzji i wysyłanie kopii do osób trzecich. Sprawdź Najlepsze narzędzia do zarządzania firmą dla freelancerów.
7. Kodowanie i programowanie
Inżynierowie skryptów powinni posiadać co najmniej podstawową wiedzę programistyczną. Znajomość języków programowania używanych przez programistów AI pomoże Ci tworzyć skuteczniejsze i dokładniejsze komunikaty. Upewnij się, że Twoje instrukcje są dostosowane do unikalnych możliwości każdego modelu.
Użyj również Otwarty plac zabaw AI Aby zbadać zastosowanie języków programowania za pomocą LLM, możesz przetestować różne modele GPT-3. Zrozumienie sposobu przetwarzania danych wejściowych przez sztuczną inteligencję pozwoli Ci wydajniej konstruować komunikaty.
8. Testowanie A/B
Na szybkość i dokładność wpływa kilka czynników. Zmiana tonu, języka, sformułowań i spójności danych może prowadzić do różnych rezultatów. Niestety, sztuczna inteligencja wykona powierzone jej zadania tylko wtedy, gdy zostaną użyte prawidłowe formuły.
Weźmy na przykład tę rozmowę. ChatGPT odrzuciło nasze proste żądanie, ponieważ naruszało ono warunki korzystania.
Po zmodyfikowaniu żądania otrzymaliśmy oczekiwaną odpowiedź. ChatGPT zignorował swoje ograniczenia i nadał naszym żądaniom priorytet – mimo że naruszało to zasady OpenAI.
Ten przykład pokazuje, co mogą dać drobne zmiany w krótkich podpowiedziach. Proste zmiany można wprowadzić szybko. Jeśli jednak musisz zmodyfikować złożone podpowiedzi, obejmujące tysiące słów, przygotuj się na poświęcenie więcej czasu na testy A/B. Dowiedz się, które zmienne mają największy wpływ na dokładność wyników.
Rada: Śledź wszystkie swoje wyniki. Testy A/B zajmują dużo czasu i zasobów – unikaj powtarzania testów porównawczych, kiedy tylko jest to możliwe. Sprawdź Jak różne zawody wykorzystują technologie sztucznej inteligencji.
Budowanie zestawu umiejętności profesjonalnego inżyniera zamówień
Powyższe umiejętności pomogą Ci formułować bardziej szczegółowe i precyzyjne instrukcje dla projektów wieloetapowych. Każdy może poprosić ChatGPT o udzielenie odpowiedzi na ogólne pytania, ale dostosowywanie modeli językowych do generowania konkretnych wyników i rozpoznawanie wzorców wymaga precyzji.
Pamiętaj, że inżynieria zamówień to coś więcej niż tylko rozwijanie umiejętności. Gdy już zdobędziesz niezbędne umiejętności, zacznij szukać ofert pracy, sprawdzaj odpowiednie stawki i śledź trendy w branży. Upewnij się, że potrafisz korzystać z najnowszych trendów w branży. Możesz już teraz sprawdzić Jak generatywna sztuczna inteligencja zmieni rynek pracy.
