Привет, ребята, я Луга. Сегодня мы поговорим о технологиях, связанных с экологической областью искусственного интеллекта (ИИ) - AI Prompt, что означает «слово-подсказка искусственного интеллекта».

По мере того, как инструменты искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, становятся все более популярными, растет интерес к способности искусственного интеллекта создавать креативный контент. Однако для того, чтобы инструмент ИИ дал ожидаемый результат, ему необходимо предоставить необходимую информацию. Именно здесь в игру вступают подсказки ИИ.

AI Prompt использует искусственный интеллект для разработки подсказок для различных проектов, включая письмо, художественные работы, музыку, программирование и многое другое. Эти инструменты помогают пользователям улучшить свое творческое мышление и за короткое время создавать высококачественный креативный контент.

В этой статье мы углубимся в концепцию подсказок ИИ, покажем, как они работают, и представим некоторые из основных способов использования подсказок ИИ, которые могут помочь улучшить нашу креативность.

— 01 —

Что такое подсказки ИИ?

Подсказка ИИ — это «метод ввода», обычно фрагмент текста или информации, который помогает модели ИИ генерировать желаемый результат. Подобно тому, как задать вопрос поисковой системе или дать соответствующую команду для получения желаемого ответа или результата. Предоставляя действительные подсказки, мы можем использовать генеративные модели искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, Google Bard, Midjourney и Bing AI, для генерации высококачественных ответов или ответов.

Подсказки ИИ играют ключевую роль в нашем общении с системами ИИ. Независимо от того, задаете ли вы вопросы, вводите данные или направляете системы ИИ для выполнения конкретных задач, подсказки являются ключевым элементом, позволяющим нам сообщать машинам о наших намерениях.

Вообще говоря, подсказки являются основным средством связи для взаимодействия между пользователями и моделями ИИ, а структура и контент, которые они создают, имеют решающее значение для способности модели успешно выполнять необходимые задачи. Важно отметить, что модели ИИ, как правило, бывают разных типов, каждая из которых специально обучена обрабатывать определенные типы входных и выходных данных. Поэтому важно понимать различные типы моделей ИИ и уникальные методы подсказок, необходимые для получения желаемого результата.

Мы можем привести пример, например, для генеративных моделей ИИ, таких как модели генерации изображений и модели большого языка (LLM), Prompt предоставляет информацию, необходимую для генерации требуемого ответа. Для моделей генерации изображений подсказки обычно представляют собой описания изображений, которые необходимо сгенерировать, тогда как для моделей LLM подсказки могут варьироваться от простых задач до сложных задач, включающих множественный ввод данных. Поэтому правильное создание и проектирование подсказок имеет решающее значение для управления моделями ИИ для создания точного и полезного контента. В конце концов, эффективные подсказки могут помочь модели лучше понять намерения пользователя и сгенерировать ожидаемый ответ, тем самым обеспечивая важные рекомендации и основу для взаимодействия с системой искусственного интеллекта и выполнения задач.

— 02 —

Зачем нужны подсказки при создании контента с помощью ИИ?

ИИ произвел революцию в способах создания контента, но качество вывода зависит от качества подсказок. Хорошо продуманная подсказка может помочь модели искусственного интеллекта генерировать интересный, актуальный и точный контент, в то время как плохо продуманная подсказка приведет к скучному и скучному результату, далекому от ожидаемого.

При создании контента искусственного интеллекта (ИИ) в качестве инструкции или команды для модели ИИ роль подсказки в создании контента ИИ в основном отражается в следующих аспектах:

1. Помогите моделям искусственного интеллекта понять намерения пользователей.

Подсказка — это важная среда для взаимодействия пользователей с моделями ИИ. С помощью Prompt пользователи могут сообщать модели ИИ, какой контент они хотят создавать, например статьи, стихи, код и т. д. Качество подсказки напрямую влияет на качество контента, генерируемого моделью ИИ.

Например, если пользователь хочет, чтобы модель ИИ создала статью об облачных технологиях, подсказка может быть такой: «Напишите статью об облачных технологиях, рассказывая об основных концепциях и приложениях облачных технологий». Если приглашение недостаточно ясное, например «написать статью», модель ИИ может сгенерировать статью на любую безобидную тему, а не статью о облачных нативных технологиях, которую ожидал пользователь.

2. Помогите модели ИИ генерировать ожидаемый результат.

Помимо понимания намерений пользователя, подсказки могут помочь моделям ИИ избежать создания бессмысленного или нерелевантного контента. Явно информируя модель ИИ о цели создания контента, подсказки могут помочь модели ИИ сосредоточить свое внимание на получении ожидаемого результата.

Например, если пользователь хочет, чтобы модель ИИ создала стихотворение о «свободе», подсказка может быть такой: «Напишите стихотворение о свободе и выразите сильное стремление к свободе». Если подсказка недостаточно конкретна, например «написать стихотворение», модель ИИ может сгенерировать стихотворение на любую тему, а не стихотворение, связанное со свободой, которое задумал пользователь.

3. Помогите моделям искусственного интеллекта создавать более креативный контент.

В дополнение к двум основным функциям, упомянутым выше, Prompt играет ключевую роль, помогая моделям ИИ создавать более креативный контент. Разъясняя намерения, обеспечивая контекст, направляя мышление, комбинируя мультимодальные входные данные, а также постоянно экспериментируя и повторяя, Prompt может вдохновлять модели на творчество и направлять их для получения уникальных и инновационных результатов.

Хорошая подсказка четко передает ожидания, помогает модели понять контекст и условия, а также содержит познавательные вопросы и подсказки. Предлагая модели подумать о различных творческих путях и комбинируя мультимедийные данные, такие как изображения и аудио, Prompt предоставляет модели больше источников вдохновения и творчества. Постоянно экспериментируя и улучшая дизайн подсказок, вы сможете обнаружить, какие подсказки лучше стимулируют творческое мышление вашей модели, что приведет к созданию удивительного и творческого контента.

— 03 —

Как работают подсказки AI?

AI Prompt использует алгоритмы обработки естественного языка (NLP) для генерации ответов на основе конкретных подсказок или входных данных. Они работают, изучая большие наборы текстовых данных, таких как социальные сети или новостные статьи, для выявления закономерностей и ассоциаций в данных, при этом глубокое обучение играет ключевую роль.

При задании слова-подсказки модель AI-подсказки использует изученные шаблоны для генерации ответов, контекстуально релевантных вводу. Этот процесс называется «выводом», и он вычисляет вероятности различных последовательностей слов на основе подсказок и данных обучения.

Затем модель AI Prompt выбирает наиболее вероятную последовательность слов и генерирует ответ, аналогичный ответу других людей. Анализируя большие объемы текстовых данных, модели могут изучать закономерности и использование языка и генерировать плавные, последовательные ответы на основе этих знаний.

Цель модели AI Prompt — генерировать осмысленные и контекстуальные ответы, имитирующие речевые способности человека. Используя данные глубокого обучения и крупномасштабного обучения, эти модели способны понимать сложную семантику и контекст и генерировать соответствующие им ответы.

Вообще говоря, процесс внедрения AI Prompt включает в себя следующие ссылки, а именно:‍‍‍‍‍‍

1. Ввод требований

Подсказки AI анализируются с помощью NLU (понимание естественного языка). NLU — это подзадача обработки естественного языка (NLP), цель которой — помочь инструментам понять контекст запроса, чтобы другие задачи искусственного интеллекта и машинного обучения могли предпринять необходимые шаги для генерации правильного ответа.

Технология NLU использует алгоритмы глубокого обучения и обработки естественного языка для анализа и понимания текстовой информации. Обычно можно определить структуру, синтаксис и семантику предложения и извлечь ключевую информацию и контекст. Таким образом, подсказки ИИ могут более точно понять намерения и потребности пользователя, предоставляя ценные данные для последующих задач по формированию ответов.

После завершения анализа NLU другие задачи искусственного интеллекта и машинного обучения могут использовать эту контекстную информацию для выработки правильного ответа. Эти задачи могут включать в себя генерацию текста, автоматические ответы, языковой перевод и т. д. Объединив результаты анализа NLU, можно учитывать больше семантических и контекстуальных факторов при формировании ответов, повышая точность и качество ответов.

2. Обработка информации

Модель ИИ сканирует доступные данные, используя такие подзадачи, как NER (распознавание именованных объектов) и распознавание намерений, для поиска соответствующей информации. Экстракторы сущностей и тегеры частей речи в этих инструментах могут идентифицировать ключевые слова и детали, такие как задача (например, написание сообщения в блоге и т. д.), стиль (например, творческий или формальный и т. д.) или количество слов (например, 800 слов, и т. д.).

Алгоритмы, основанные на вышеупомянутых функциях, позволяют модели ИИ более полно понимать входные данные и генерировать соответствующие выходные данные в соответствии с намерениями пользователя. Идентифицируя именованные сущности и ключевые слова, модель может предоставить информацию, соответствующую задаче. Анализируя настроения и тон, модель может корректировать доставку ответа, чтобы сделать его более соответствующим ожиданиям и потребностям пользователя.

3. Обратная связь по результатам

В этом сеансе различные точки данных на основе строки вопроса объединяются для генерации ответа с использованием технологии NLG (генерация естественного языка). А за кулисами NN (нейронные сети) помогают модели сохранять контекст запроса на протяжении всего разговора, что позволяет модели запоминать предыдущие сигналы и генерировать ответы, имеющие отношение к текущему взаимодействию.

Благодаря технологии NLG модели могут генерировать наиболее точные ответы на основе обучения и стиля подсказок ИИ (например, креатив, контрольный список, ключевые слова и т. д.). Это значит, что стиль и структуру ответа можно адаптировать к требованиям контекста и подсказки.

NN (нейронная сеть) играет ключевую роль в этом процессе, способная улавливать связь между вопросами и подсказками и генерировать последовательные ответы на основе содержания предыдущего разговора. Благодаря обучению и обучению нейронные сети способны запоминать и понимать контекст запроса, чтобы генерировать более точные и целевые ответы.

В конечном итоге с помощью технологии NLG и нейронных сетей генерируется наиболее точный и соответствующий ответ на основе обучения и стиля подсказки ИИ.

— 04 —

Как создавать хорошие подсказки ИИ?

Вообще говоря, хорошая подсказка ИИ должна не только соответствовать намерениям пользователя, но и превосходить его ожидания и создавать контент, превосходящий ожидания. В то же время оно должно открывать новые возможности и вдохновлять пользователей на создание уникального и персонализированного контента. Кроме того, отличные подсказки искусственного интеллекта практически не требуют постобработки, что делает вывод более эффективным и действенным.

Ниже приведены несколько советов по предоставлению правильных подсказок для таких моделей, как ChatGPT, чтобы помочь вам получить более качественные отзывы о результатах:

1. Глубоко понимать намерения пользователей

Если слово «Подсказка» точно передает цели и намерения, которых мы хотим достичь, это поможет модели лучше понять и удовлетворить наши предполагаемые потребности.

2. Думайте творчески

Постарайтесь предлагать инновационные и творческие подсказки, которые вдохновляют моделей на создание контента, выходящего за рамки обычного и уникального. Направляйте модель за пределы базовых ответов, чтобы исследовать более глубокие и интересные идеи.

3. Предоставьте подробный контекст

Чтобы помочь модели лучше понять вопрос или задачу, функция «Подсказка» по возможности предоставляет соответствующую справочную информацию и контекст, что помогает модели генерировать более точные и релевантные ответы.

4. Избегайте двусмысленности и двусмысленных формулировок.

Используйте ясный и недвусмысленный язык, чтобы выразить наши вопросы или инструкции, и избегайте расплывчатых или двусмысленных слов, чтобы избежать путаницы в модели.

5. Научите модель думать. Попробуйте использовать «Подсказку», чтобы научить модель рассуждать и думать, чтобы побудить ее дать более глубокий и логичный ответ. Предоставьте разумные подсказки и рекомендации, которые помогут модели сформулировать последовательные ответы.

6. Проверьте и исправьте: прочитайте сгенерированный ответ и выполните соответствующие проверки, внося необходимые исправления по мере необходимости, помогая тем самым обеспечить точность и понятность выходных данных.

Следуя этим подсказкам, мы можем помочь таким моделям, как ChatGPT, генерировать более качественные ответы. Важно отметить, что взаимодействие с моделью — это непрерывный процесс, и постоянно пробуя и улучшая подсказки, мы можем добиться более качественных результатов и создать уникальный и приятный контент.

— 05 —

Список распространенных примеров лучших подсказок ИИ

Далее давайте рассмотрим некоторые различные типы генераторов ИИ и основанные на них подсказки ИИ. Приведите наглядные примеры для каждого генератора, чтобы помочь вам понять, как они работают и процесс разработки. Подробности следующие:

1. Пример подсказки искусственного интеллекта в визуальном искусстве

2. AI Подскажите примеры сюжетной линии и персонажей

3. AI Подскажите пример креативных иконок

4. Примеры подсказок AI по рецептам и планированию еды.

Поэтому в реальных бизнес-сценариях, когда мы создаем подсказки ИИ, мы стараемся избегать использования двусмысленных формулировок или терминов, которые могут иметь различную интерпретацию. В то же время нам также необходимо убедиться, что мы включили в подсказку достаточно информации, чтобы четко понять ожидаемый результат работы ИИ.

Reference ：

[1] https://10web.io/blog/ai-prompt-generators/

Adiós !