Çfarë është nxitja e inteligjencës artificiale?

Nëse ndonjëherë keni shkruar një pyetje në një chatbot dhe keni menduar se kjo nuk është pikërisht ajo që doja , atëherë keni hasur në artin e nxitjes me anë të inteligjencës artificiale. Arritja e rezultateve të shkëlqyera nuk ka të bëjë aq shumë me magjinë, por më shumë me mënyrën se si pyetni. Me disa modele të thjeshta, mund t'i drejtoni modelet për të shkruar, arsyetuar, përmbledhur, planifikuar ose edhe kritikuar punën e tyre. Dhe po, ndryshime të vogla në formulim mund të ndryshojnë gjithçka. 😄

Artikuj që mund t'ju pëlqejnë të lexoni pas këtij:

🔗 Çfarë është etiketimi i të dhënave të inteligjencës artificiale
Shpjegon se si grupet e të dhënave të etiketuara trajnojnë modele të sakta të të mësuarit automatik.

🔗 Çfarë është etika e inteligjencës artificiale
Mbulon parimet që udhëheqin përdorimin e përgjegjshëm dhe të drejtë të inteligjencës artificiale.

🔗 Çfarë është MCP në IA?
Prezanton Protokollin e Kontekstit të Modelit dhe rolin e tij në komunikimin e IA-së.

🔗 Çfarë është inteligjenca artificiale në skaj
Përshkruan ekzekutimin e llogaritjeve të inteligjencës artificiale direkt në pajisjet lokale skajore.

Çfarë është nxitja e inteligjencës artificiale? 🤖

Nxitja me anë të inteligjencës artificiale është praktika e krijimit të të dhënave hyrëse që udhëzojnë një model gjenerues drejt prodhimit të rezultatit që dëshironi në të vërtetë. Kjo mund të nënkuptojë udhëzime të qarta, shembuj, kufizime, role apo edhe një format të synuar. Me fjalë të tjera, ju e hartoni bisedën në mënyrë që modeli të ketë një shans për të ofruar pikërisht atë që ju nevojitet. Udhëzuesit autoritarë e përshkruajnë inxhinierinë e të dhënave hyrëse si hartimin dhe rafinimin e të dhënave hyrëse për të drejtuar modele të mëdha gjuhësore, duke theksuar qartësinë, strukturën dhe rafinimin përsëritës. [1]

Le të jemi të sinqertë - ne shpesh e trajtojmë IA-në si një kuti kërkimi. Por këto modele funksionojnë më mirë kur u tregoni atyre detyrën, audiencën, stilin dhe kriteret e pranimit. Kjo është nxitja e IA-së me pak fjalë.

Çfarë e bën të mirë nxitjen e inteligjencës artificiale ✅

• Qartësia e mposht zgjuarsinë - udhëzimet e thjeshta dhe të qarta zvogëlojnë paqartësinë. [2]

• Konteksti është mbret - jepni sfondin, qëllimet, audiencën, kufizimet, madje edhe një shembull shkrimi.

• Trego, mos trego vetëm - disa shembuj mund të përcaktojnë stilin dhe formatin. [3]

• Struktura ndihmon - titujt, pikat, hapat e numëruar dhe skemat e daljes udhëzojnë modelin.

• Përsërite shpejt - përsos kërkesën bazuar në atë që ke marrë, pastaj testo përsëri. [2]

• Shqetësime të ndara - kërkoni së pari analizën, pastaj përgjigjen përfundimtare.

• Lejoni ndershmërinë - ftojeni modelin të thotë se nuk e di ose të kërkojë informacionin që mungon kur është e nevojshme. [4]

Asnjë nga këto nuk është shkencë raketash, por efekti i përzierjes është real.

Blloqet kryesore të ndërtimit të nxitjes së inteligjencës artificiale 🧩

1. Udhëzime
   Shprehni qartë punën: shkruani një njoftim për shtyp, analizoni një kontratë, kritikoni kodin.

2. Konteksti
   Përfshi audiencën, tonin, fushën, qëllimet, kufizimet dhe çdo pengesë të ndjeshme.

3. Shembuj
   Shtoni 1–3 mostra me cilësi të lartë për të formësuar stilin dhe strukturën.

4. Formati i daljes
   Kërkoni JSON, një tabelë ose një plan të numëruar. Jini specifik në lidhje me fushat.

5. Shiriti i cilësisë
   Përcaktoni "e përfunduar": kriteret e saktësisë, citimet, gjatësia, stili, grackat që duhen shmangur.

6. Këshilla për rrjedhën e punës
   Sugjeroni arsyetim hap pas hapi ose një cikli draft-pastaj redaktim.

7. Leje
   për të thënë " nuk e di" ose për të bërë pyetje sqaruese më parë. [4]

Mini para/pas
Para: “Shkruaj tekst marketingu për aplikacionin tonë të ri.”
Pas: “Ju jeni një tekstshkrues i vjetër i reklamave të markës. Shkruani 3 tituj faqesh uljeje për punonjës të pavarur të zënë që vlerësojnë kursimin e kohës. Toni: konciz, i besueshëm, pa reklamë. 5–7 fjalë. Krijoni një tabelë me Titullin dhe Arsyen Pse Funksionon . Përfshini një opsion kundërshtues.”

Llojet kryesore të nxitjes së inteligjencës artificiale që do të përdorni në të vërtetë 🧪

• Nxitje e drejtpërdrejtë
  Një udhëzim i vetëm me kontekst minimal. I shpejtë, ndonjëherë i brishtë.

• Nxitje me pak hapa
  Jepni disa shembuj për të mësuar modelin. I shkëlqyer për formatet dhe tonin. [3]

• Nxitja e rolit
  Caktoni një personazh si redaktor i lartë, mësues privat i matematikës ose recensues i sigurisë për të formësuar sjelljen.

• Nxitje zinxhir.
  Kërkojini modelit të mendojë në faza: planifiko, skico, kritiko, rishiko.

• Nxitja e vetëkritikës.
  Bëni që modeli të vlerësojë rezultatin e vet kundrejt kritereve dhe të rregullojë problemet.

• Nxitje e ndërgjegjshme për mjetet
  Kur modeli mund të shfletojë ose ekzekutojë kodin, tregojini atij se kur dhe si t'i përdorë ato mjete. [1]

• Nxitje me kangjella mbrojtëse.
  Vendosni kufizime sigurie dhe rregulla zbulimi për të zvogëluar rezultatet e rrezikshme - si korsitë e parakolpit në sallën e boulingut: paksa të zhurmshme, por të dobishme. [5]

Modele praktike të nxitjes që funksionojnë 🧯

• Sanduiçi i Detyrave
  Filloni me detyrën, shtoni kontekstin dhe shembujt në mes, përfundoni duke ripërcaktuar formatin e daljes dhe shiritin e cilësisë.

• Kritik Pastaj Krijues.
  Kërko së pari analizë ose kritikë, pastaj kërko produktin përfundimtar që përfshin atë kritikë.

• I drejtuar nga lista e kontrollit
  Jepni një listë kontrolli dhe kërkoni që modeli të konfirmojë çdo kuti para finalizimit.

• Skema-Fillimisht
  Jepni një skemë JSON, kërkojini modelit ta plotësojë atë. Perfekte për të dhëna të strukturuara.

• Cikli i bisedës
  Ftojeni modelin të bëjë 3 pyetje sqaruese, pastaj vazhdoni. Disa shitës e rekomandojnë në mënyrë të qartë këtë lloj qartësie dhe specifikimi të strukturuar. [2]

Një ndryshim i vogël, një lëvizje e madhe. Do ta shohësh.

Nxitja e IA-së kundrejt rregullimit të imët kundrejt ndërrimit të thjeshtë të modeleve 🔁

Ndonjëherë mund ta përmirësoni cilësinë me një kërkesë më të mirë. Herë të tjera, rruga më e shpejtë është zgjedhja e një modeli të ndryshëm ose shtimi i disa rregullimeve të vogla për domenin tuaj. Udhëzuesit e mirë të shitësve shpjegojnë se kur duhet të bëhet inxhinierimi i kërkesave dhe kur duhet të ndryshohet modeli ose qasja. Versioni i shkurtër: përdorni kërkesën për hartimin dhe qëndrueshmërinë e detyrave, dhe merrni në konsideratë rregullimin e imët për stilin e domenit ose rezultatet e qëndrueshme në shkallë të gjerë. [4]

Shembuj të kërkesave sipas domenit 🎯

• Marketing
  Ju jeni një tekstshkrues i markës me përvojë. Shkruani 5 rreshta subjekti për një email drejtuar punonjësve të pavarur të zënë që vlerësojnë kursimin e kohës. Mbajini ato tërheqëse, nën 45 karaktere dhe shmangni pikëçuditëset. Prodhimi si një tabelë me 2 kolona: Subjekti, Arsyetimi. Përfshini 1 opsion surprizues që thyen një normë.

• Produkti
  Ju jeni një menaxher produkti. Shndërroni këto shënime të papërpunuara në një deklaratë të qartë të problemit, histori përdoruesish në "Dhënë-Kur-Atëherë" dhe një plan lançimi me 5 hapa. Shënoni supozimet e paqarta.

• Mbështetje.
  Shndërrojeni këtë mesazh të klientit të frustruar në një përgjigje qetësuese që shpjegon zgjidhjen dhe përcakton pritjet. Ruani empatinë, shmangni fajësimin dhe përfshini një lidhje të dobishme.

• Të dhënat
  Së pari renditni supozimet statistikore në analizë. Pastaj kritikojini ato. Së fundmi, propozoni një metodë më të sigurt me një plan të numëruar dhe një shembull të shkurtër pseudokodi.

• Përmbledhni
  këtë kontratë për një person që nuk është avokat. Vetëm pika, pa këshilla ligjore. Përmendni çdo klauzolë për dëmshpërblim, përfundim ose pronësi intelektuale në anglisht të thjeshtë.

Këto janë shabllone që mund t’i modifikoni, jo rregulla të ngurta. Mendoj se kjo është e qartë, por prapëseprapë.

Tabela Krahasuese - Opsionet e Nxitjeve të IA-së dhe ku shkëlqejnë ato 📊

Po, tavolina është pak e pabarabartë. Edhe jeta reale është gjithashtu.

Gabime të zakonshme në nxitjen e inteligjencës artificiale dhe si t'i rregulloni ato 🧹

1. Pyetje të paqarta
   Nëse kërkesa juaj tingëllon si një ngritje supesh, edhe rezultati do të tingëllojë si i tillë. Shtoni audiencën, qëllimin, gjatësinë dhe formatin.

2. Pa shembuj
   Kur dëshironi një stil shumë specifik, jepni një shembull. Edhe një shembull shumë të vogël. [3]

3. Mbingarkesa e pyetjes.
   Pyetjet e gjata pa strukturë i ngatërrojnë modelet. Përdorni seksione dhe pika.

4. Anashkalimi i vlerësimit
   Kontrolloni gjithmonë për pretendime faktike, paragjykime dhe lëshime. Kërkoni citime kur është e përshtatshme. [2]

5. Injorimi i sigurisë
   Kini kujdes me udhëzimet që mund të tërheqin përmbajtje të pabesueshme. Injektimi i shpejtë dhe sulmet e lidhura me to janë rreziqe reale kur shfletoni ose tërhiqni nga faqet e jashtme; hartoni mbrojtje dhe testojini ato. [5]

Vlerësim i shpejtë i cilësisë pa hamendje 📏

• Përcaktoni suksesin që në fillim
  Saktësia, plotësia, toni, përputhshmëria me formatin dhe koha deri në rezultatin e përdorshëm.

• Përdorni lista kontrolli ose rubrika.
  Kërkojini modelit të vlerësojë vetë kriteret përpara se të kthejë rezultatin përfundimtar.

• Ablatoni dhe krahasoni.
  Ndryshoni një element të kërkesës në të njëjtën kohë dhe matni ndryshimin.

• Provoni një model ose temperaturë tjetër
  Ndonjëherë fitorja më e shpejtë është ndërrimi i modeleve ose rregullimi i parametrave. [4]

• Gjurmimi i modeleve të gabimeve
  Halucinacione, zvarritje e fushëveprimit, audiencë e gabuar. Shkruani kundër-prompte që i bllokojnë ato në mënyrë të qartë.

Siguria, etika dhe transparenca në nxitjen e inteligjencës artificiale 🛡️

Një nxitje e mirë përfshin kufizime që zvogëlojnë rrezikun. Për tema të ndjeshme, kërkoni citime nga burime autoritare. Për çdo gjë që prek politikën ose pajtueshmërinë, kërkoni që modeli ose të citojë ose të shtyjë. Udhëzuesit e vendosur promovojnë vazhdimisht udhëzime të qarta dhe specifike, rezultate të strukturuara dhe rafinim përsëritës si parazgjedhje më të sigurta. [1]

Gjithashtu, kur integroni shfletim ose përmbajtje të jashtme, trajtojini faqet e panjohura të internetit si të pabesueshme. Përmbajtja e fshehur ose kundërshtuese mund t'i shtyjë modelet drejt deklaratave të rreme. Ndërtoni pyetje dhe teste që i rezistojnë këtyre trukeve dhe mbajeni një njeri të informuar për përgjigje me rrezikshmëri të lartë. [5]

Lista e kontrollit për fillim të shpejtë për nxitje të fortë të inteligjencës artificiale ✅🧠

• Shpreh detyrën me një fjali.

• Shtoni audiencën, tonin dhe kufizimet.

• Përfshini 1-3 shembuj të shkurtër.

• Specifikoni formatin ose skemën e daljes.

• Kërko hapat së pari, përgjigjen përfundimtare më pas.

• Kërkon një autokritikë të shkurtër dhe korrigjime.

• Le të bëjë pyetje sqaruese nëse është e nevojshme.

• Përsëriteni bazuar në boshllëqet që shihni… pastaj ruani kërkesën fituese.

Ku të mësoni më shumë pa u mbytur në zhargon 🌊

Burimet autoritare të shitësve e kalojnë zhurmën. OpenAI dhe Microsoft mirëmbajnë udhëzues praktikë për nxitje me shembuj dhe këshilla për skenarë. Anthropic shpjegon kur nxitja është mjeti i duhur dhe kur duhet të provoni diçka tjetër. Shfletojini shpejt këto kur dëshironi një mendim të dytë që nuk është vetëm entuziazëm. [1][2][3][4]

Shumë kohë pa e lexuar dhe mendime përfundimtare 🧡

Nxitja me anë të inteligjencës artificiale është mënyra se si e shndërroni një makinë inteligjente, por të drejtpërdrejtë në një bashkëpunëtor të dobishëm. Tregojini punën, tregoni modelin, fiksoni formatin dhe vendosni një standard cilësie. Përsëriteni pak. Kaq. Pjesa tjetër është praktikë dhe shije, me një dozë të vogël kokëfortësie. Ndonjëherë do ta mendoni shumë, ndonjëherë do ta nën-specifikoni dhe herë pas here do të shpikni ndonjë metaforë të çuditshme për pistat e boulingut që pothuajse funksionon. Vazhdo. Dallimi midis rezultateve mesatare dhe atyre të shkëlqyera zakonisht është vetëm një nxitje më e mirë.

Referencat

1. OpenAI - Udhëzues i shpejtë inxhinierik: lexoni më shumë

2. Qendra e Ndihmës OpenAI - Praktikat më të mira të inxhinierisë së shpejtë për ChatGPT: lexoni më shumë

3. Microsoft Learn - Teknikat e inxhinierisë së shpejtë (Azure OpenAI): lexoni më shumë

4. Anthropic Docs - Përmbledhje e shpejtë e inxhinierisë: lexoni më shumë

5. OWASP GenAI - LLM01: Injeksion i menjëhershëm: lexoni më shumë

Gjeni IA-në më të fundit në Dyqanin Zyrtar të Asistentëve të IA-së

Rreth Nesh