¿Qué son las solicitudes?
Los avisos desempeñan un papel fundamental en la comunicación y dirigir el comportamiento de la inteligencia artificial de modelos de lenguaje grande (LLM). Sirven como entradas o consultas que los usuarios pueden proporcionar para obtener respuestas específicas de un modelo.
Las sutilezas de preguntar
El diseño eficaz de la solicitud es esencial para lograr los resultados deseados con los modelos de IA de LLM. La ingeniería de avisos, también conocida como diseño de avisos, es un campo emergente que requiere creatividad y atención a los detalles. Implica seleccionar las palabras, frases, símbolos y formatos adecuados que guían el modelo para generar textos de alta calidad y relevantes.
Si ya ha experimentado con ChatGPT, puede ver cómo cambia drásticamente el comportamiento del modelo en función de las entradas que proporcione. Por ejemplo, las siguientes indicaciones generan salidas muy diferentes:
Please give me the history of humans.
Please give me the history of humans in 3 sentences.
El primer mensaje genera un informe largo, mientras que el segundo mensaje genera una respuesta concisa. Si estuviera creando una interfaz de usuario con espacio limitado, el segundo mensaje sería más adecuado para sus necesidades. Se puede lograr un comportamiento más refinado agregando aún más detalles al mensaje, pero es posible ir demasiado lejos y producir salidas irrelevantes. Como ingeniero de petición, debe encontrar el equilibrio adecuado entre la especificidad y la relevancia.
Al trabajar directamente con modelos LLM, también puede usar otros controles para influir en el comportamiento del modelo. Por ejemplo, puede usar el temperature parámetro para controlar la aleatoriedad de la salida del modelo. Otros parámetros como top-k, top-p, penalización de frecuencia y penalización de presencia también influyen en el comportamiento del modelo.
Ingeniería rápida: una nueva carrera
Debido a la cantidad de control que existe, la ingeniería rápida es una aptitud crítica para cualquier persona que trabaje con modelos de INTELIGENCIA ARTIFICIAL LLM. También es una aptitud que está en alta demanda a medida que más organizaciones adoptan modelos de INTELIGENCIA artificial llm para automatizar tareas y mejorar la productividad. Un buen ingeniero de mensajes puede ayudar a las organizaciones a sacar el máximo partido de sus modelos de INTELIGENCIA artificial llm mediante el diseño de avisos que producen las salidas deseadas.
Convertirse en un gran ingeniero de mensajes con kernel semántico
El kernel semántico es una herramienta valiosa para la ingeniería de mensajes, ya que permite experimentar con diferentes avisos y parámetros en varios modelos diferentes mediante una interfaz común. Esto le permite comparar rápidamente las salidas de diferentes modelos y parámetros, e iterar en las indicaciones para lograr los resultados deseados.
Una vez que esté familiarizado con la ingeniería de mensajes, también puede usar kernel semántico para aplicar sus aptitudes a escenarios reales. Al combinar las indicaciones con funciones nativas y conectores, puede crear aplicaciones eficaces con tecnología de inteligencia artificial.
Por último, al integrar profundamente con Visual Studio Code, el kernel semántico también facilita la integración de la ingeniería rápida en los procesos de desarrollo existentes.
- Cree solicitudes directamente en el editor de código preferido.
- Escriba pruebas para ellos mediante los marcos de pruebas existentes.
- E impleméntelos en producción mediante las canalizaciones de CI/CD existentes.
Sugerencias adicionales para la ingeniería de avisos
Convertirse en ingeniero experto requiere una combinación de conocimientos técnicos, creatividad y experimentación. Estas son algunas sugerencias para destacar en la ingeniería de avisos:
- Descripción de los modelos de IA de LLM: obtenga una comprensión profunda de cómo funcionan los modelos de IA de LLM, incluida su arquitectura, los procesos de entrenamiento y el comportamiento.
- Conocimientos de dominio: adquiera conocimientos específicos del dominio para diseñar avisos que se alineen con las salidas y tareas deseadas.
- Experimentación: explore diferentes parámetros y configuraciones para ajustar las indicaciones y optimizar el comportamiento del modelo para tareas o dominios específicos.
- Comentarios e iteración: analice continuamente las salidas generadas por el modelo e itera en las solicitudes basadas en los comentarios del usuario para mejorar su calidad y relevancia.
- Manténgase actualizado: manténgase al día con los últimos avances en técnicas de ingeniería rápidas, investigación y procedimientos recomendados para mejorar sus habilidades y mantenerse al día en el campo.
La ingeniería de avisos es un campo dinámico y en evolución, y los ingenieros de petición cualificados desempeñan un papel fundamental en aprovechar las capacidades de los modelos de INTELIGENCIA ARTIFICIAL LLM de forma eficaz.