关于即时工程您需要了解的事情

生成式人工智能正在蓬勃发展，它是每个人都在学习和掌握的技能或工具。如果你是一个没有技术背景的人，你一定听说过这个词——即时工程。这是因为你需要编写提示来命令生成式人工智能完成任务。但事实上，提示工程远不仅仅是一段文字的书写

那么在这篇文章中，我们将简单谈谈即时工程，您可以进一步深入了解它是什么。我们走吧！

目录：关于即时工程您需要了解的事情

• 什么是即时工程
• 即时工程的好处
• 即时工程的挑战
• 快速工程最佳实践

什么是即时工程

即时工程是一种具有多种用途的人工智能工程技术。它包括通过特定提示和推荐输出来完善大型语言模型（LLM）的过程，以及完善各种生成式人工智能服务的输入以生成文本或图像的过程。随着生成式人工智能工具的改进，即时工程对于生成其他类型的内容也很重要，包括机器人流程自动化机器人、3D 资产、脚本、机器人指令以及其他类型的内容和数字工件。

这种 AI 工程技术有助于针对特定用例调整 LLM，并使用零样本学习示例，结合特定数据集来衡量和提高 LLM 性能。然而，各种生成式人工智能工具的即时工程往往是更广泛的用例，仅仅是因为现有工具的用户远多于开发新工具的开发人员。

即时工程结合了逻辑、编码、艺术以及（在某些情况下）特殊修饰符的元素。提示可以包括自然语言文本、图像或其他类型的输入数据。尽管最常见的生成式人工智能工具可以处理自然语言查询，但相同的提示可能会在人工智能服务和工具中产生不同的结果。同样重要的是要注意，每个工具都有自己的特殊修饰符，以便更容易地描述所需响应的单词、样式、视角、布局或其他属性的权重。

即时工程的好处

即时工程具有多种优势，使其成为 NLP 领域各个利益相关者的宝贵工具。

首先，它可以对语言模型进行微调，使它们能够在特定任务或领域中表现出色。通过提供定制的提示，开发人员可以利用模型的功能来实现预期的结果。

其次，及时的工程简化了开发流程，减少了部署语言模型所需的时间和精力。它允许开发人员尝试不同的提示，以确定最有效的提示，从而无需进行大量代码更改。

第三，即时工程增强了语言模型的可解释性，使人们更容易理解其行为及其预测背后的基本原理。通过检查所使用的提示，开发人员可以深入了解模型的决策过程。

最后，及时的工程促进了 NLP 社区内的协作和知识共享。研究人员和从业者可以分享和讨论有效的提示，为该领域的持续改进和创新铺平道路。

即时工程的挑战

即时工程尽管具有变革潜力，但也带来了一些重大挑战。一个主要障碍在于难以制作有效捕捉所需意图并从人工智能模型产生预期输出的提示。在特异性和通用性之间找到最佳平衡至关重要，因为过于具体的提示可能会限制模型的灵活性，而过于宽泛的提示可能会导致输出不明确。

此外，了解人工智能模型固有的技术限制和偏见对于设计有效的提示至关重要。确保提示符合道德和社会价值观是另一个需要考虑的重要方面。此外，评估和测试提示的性能可能是一个复杂的过程，需要细致的实验来不断完善和优化其功效。

总体而言，快速工程需要自然语言处理和人工智能模型能力方面的专业知识，并且需要持续研究来克服这些挑战。

快速工程的最佳实践

在人工智能 (AI) 领域，即时工程在指导 AI 模型获得有效且准确的结果方面发挥着至关重要的作用。为了充分发挥即时工程的潜力，遵守最佳实践至关重要。这些最佳实践包括了解所使用的人工智能模型的具体功能和限制，考虑人工智能生成内容的目标受众，以及在提示中使用清晰简洁的语言。

此外，彻底评估 AI 生成内容的结果以确保其满足所需的质量和准确性标准也很重要。通过遵循这些最佳实践，及时的工程不仅可以增强人工智能模型的有效性，而且还有助于人工智能负责任和道德的发展。