Co to są monity?
Monity odgrywają kluczową rolę w komunikowaniu się i kierowaniu zachowaniem sztucznej inteligencji dużych modeli językowych (LLM). Służą one jako dane wejściowe lub zapytania, które użytkownicy mogą udostępniać w celu wywołania określonych odpowiedzi z modelu.
Subtelności monitowania
Skuteczne projektowanie monitów jest niezbędne do osiągnięcia pożądanych wyników za pomocą modeli sztucznej inteligencji LLM. Inżynieria monitów, znana również jako projekt monitu, to nowe pole, które wymaga kreatywności i uwagi na szczegóły. Obejmuje to wybranie odpowiednich słów, fraz, symboli i formatów, które prowadzą model do generowania wysokiej jakości i odpowiednich tekstów.
Jeśli już eksperymentujesz z chatGPT, możesz zobaczyć, jak zachowanie modelu zmienia się znacząco na podstawie danych wejściowych, które podajesz. Na przykład następujące monity generują bardzo różne dane wyjściowe:
Please give me the history of humans.
Please give me the history of humans in 3 sentences.
Pierwszy monit generuje długi raport, a drugi monit generuje zwięzłą odpowiedź. Jeśli tworzysz interfejs użytkownika z ograniczoną ilością miejsca, drugi monit będzie bardziej odpowiedni dla Twoich potrzeb. Dalsze wyrafinowane zachowanie można osiągnąć, dodając jeszcze więcej szczegółów do monitu, ale jego możliwe jest przejście zbyt daleko i wygenerowanie nieistotnych danych wyjściowych. Jako inżynier monitu musisz znaleźć właściwą równowagę między specyfiką a istotnością.
Podczas bezpośredniej pracy z modelami LLM można również użyć innych kontrolek, aby wpłynąć na zachowanie modelu. Na przykład można użyć parametru temperature do kontrolowania losowości danych wyjściowych modelu. Inne parametry, takie jak top-k, top-p, kara częstotliwości i kara obecności również wpływają na zachowanie modelu.
Monituj inżynierię: nowa kariera
Ze względu na ilość kontroli, która istnieje, inżynieria monitu jest krytyczną umiejętnością dla każdego, kto pracuje z modelami sztucznej inteligencji LLM. Jest to również umiejętność, która jest w dużym zapotrzebowaniu, ponieważ coraz więcej organizacji wdraża modele sztucznej inteligencji LLM w celu automatyzowania zadań i zwiększania produktywności. Dobry inżynier monitu może pomóc organizacjom w jak największym wykorzystać swoje modele sztucznej inteligencji LLM, projektując monity, które generują żądane dane wyjściowe.
Bycie doskonałym inżynierem monitu za pomocą jądra semantycznego
Semantyczne jądro to cenne narzędzie do tworzenia monitów inżynieryjnych, ponieważ umożliwia eksperymentowanie z różnymi monitami i parametrami w wielu różnych modelach przy użyciu wspólnego interfejsu. Umożliwia to szybkie porównywanie danych wyjściowych różnych modeli i parametrów oraz iterowanie po wyświetleniu monitów w celu uzyskania pożądanych wyników.
Po zapoznaniu się z inżynierią monitów możesz również użyć semantycznego jądra, aby zastosować swoje umiejętności do rzeczywistych scenariuszy. Łącząc monity z funkcjami natywnymi i łącznikami, możesz tworzyć zaawansowane aplikacje oparte na sztucznej inteligencji.
Ponadto dzięki głębokiej integracji z programem Visual Studio Code semantic kernel ułatwia również integrowanie monitów inżynieryjnych z istniejącymi procesami deweloperskich.
- Utwórz monity bezpośrednio w preferowanym edytorze kodu.
- Pisanie testów dla nich przy użyciu istniejących struktur testowania.
- Wdróż je w środowisku produkcyjnym przy użyciu istniejących potoków ciągłej integracji/ciągłego wdrażania.
Dodatkowe porady dotyczące monitowania inżynieryjnego
Bycie wykwalifikowanym inżynierem monitu wymaga kombinacji wiedzy technicznej, kreatywności i eksperymentowania. Poniżej przedstawiono kilka wskazówek dotyczących programu Excel w zakresie inżynierii monitów:
- Omówienie modeli sztucznej inteligencji w usłudze LLM: uzyskaj szczegółowe informacje na temat sposobu działania modeli sztucznej inteligencji w usłudze LLM, w tym ich architektury, procesów trenowania i zachowania.
- Wiedza na temat domeny: Uzyskaj wiedzę specyficzną dla domeny, aby zaprojektować monity, które są zgodne z żądanymi danymi wyjściowymi i zadaniami.
- Eksperymentowanie: Eksploruj różne parametry i ustawienia, aby dostosować monity i zoptymalizować zachowanie modelu pod kątem określonych zadań lub domen.
- Opinie i iteracja: ciągła analiza danych wyjściowych wygenerowanych przez model i iteracja na podstawie monitów opartych na opiniach użytkowników w celu poprawy ich jakości i istotności.
- Bądź na bieżąco: bądź na bieżąco z najnowszymi postępami w zakresie technik inżynieryjnych, badań i najlepszych rozwiązań, aby zwiększyć swoje umiejętności i kontynuować pracować w terenie.
Inżynieria monitu jest dynamicznym i ewoluującym polem, a wykwalifikowani inżynierowie monitujący odgrywają kluczową rolę w efektywnej wykorzystaniu możliwości modeli sztucznej inteligencji LLM.