Что такое промпт-инжиниринг и почему он важен для взаимодействия с AI узнать больше про Нейросети на Workspace

В будущем промпт-инжиниринг столкнется с рядом вопросов, таких как этическое использование ИИ, предотвращение предвзятости в результатах и защита конфиденциальных данных. С ростом популярности ИИ-инструментов появляются новые возможности для автоматизации и улучшения работы с запросами. Уже сегодня существуют системы, которые помогают автоматически оптимизировать промпты, делая их более эффективными. Ученые могут использовать ИИ для анализа больших данных, написания отчетов и генерации гипотез.

Как компании используют AI для улучшения кибербезопасности

Промпт-инжиниринг — это искусство и наука разработки запросов  (или «промптов»), которые управляют поведением генеративных моделей искусственного интеллекта (ИИ). Если проще, то это процесс, который помогает взаимодействовать с ИИ максимально эффективно, формируя запросы так, чтобы получать нужный результат. Промпт может быть коротким вопросом, сложной инструкцией или даже многоуровневым сценарием, включающим примеры, контекст и предполагаемые ответы. Промпт-инжиниринг — это процесс создания, настройки и оптимизации текстовых запросов (промптов) для взаимодействия с языковыми моделями, такими как ChatGPT. Одним из направлений развития промпт-инжиниринга может стать создание специализированных инструментов, которые будут не только анализировать качество запросов, но и давать рекомендации по их улучшению. Например, такие инструменты могут предлагать изменения в запросах, чтобы добиться более точных и релевантных ответов от ИИ. В медицинской практике промпт-инжиниринг помогает составлять запросы для анализа данных пациентов. Например, запросы для ИИ, который помогает диагностировать заболевания, должны быть детализированными, чтобы избежать ошибки в интерпретации. Некорректно составленные запросы — это не просто неудобство, а реальные убытки времени и ресурсов. Например, если маркетолог пытается создать рекламный текст с помощью ИИ, но формулирует запрос слишком абстрактно, полученный результат может оказаться бесполезным.

• Попутно весь этот процесс ставит под угрозу ранние этапы формирования кадрового резерва, что чревато утратой квалификации авторами контента, создающими исходный материал, от которого зависит ИИ.
• Чтение документации позволило мне гораздо лучше оценить качество исходного проекта ИИ, а также другие альтернативные варианты и соображения для адаптации решения к производственной системе.
• Также существуют другие необычные приёмы, как например подкуп, угрозы и прочие объяснения почему ИИ нужно сделать что-то качественно.
• Для юристов промпт-инжиниринг становится инструментом, упрощающим анализ сложных правовых текстов и поиска решений на основе ИИ.

Роль в создании контента и маркетинге

Это может включать как обучение пользователей, так и внедрение ограничений на уровне самих технологий. ИИ-модели должны иметь встроенные механизмы, которые предотвращают злоупотребления и помогают минимизировать риски. Например, виртуальные ассистенты для врачей, юристов или преподавателей смогут предлагать заранее обученные сценарии взаимодействия с ИИ, значительно упрощая процесс составления запросов. На мой взгляд, именно сейчас важно сделать срез по рынку и начать за ним наблюдать. Сейчас AI стартапы подходят к релизам своих продуктов и крупные компании начинают массово релизить свои ИИ фичи - это уже начинает влиять на рынок и разные отрасли. Также ИИ становится для многих в нашей сфере ежедневным инструментом, который повышает производительность, в некоторых случаях оптимизируя бизнес процессы. Это может включать как обучение пользователей, так и внедрение ограничений на уровне самих технологий. Появление специализированных ИИ-помощников, адаптированных под определенные задачи, также будет способствовать развитию промпт-инжиниринга. Например, виртуальные ассистенты для врачей, юристов или преподавателей смогут предлагать заранее обученные сценарии взаимодействия с ИИ, значительно упрощая процесс составления запросов.

Кто такие промпт-инженеры и можно ли освоить эту специальность, не зная языков программирования

На составление промпта для ИИ мне пришлось потратить времени больше, чем  обычно у меня уходит на написание поискового запроса.  http://king-wifi.win//index.php?title=penningtonashley9421 Но это нельзя назвать дополнительной затратой времени, если учитывать объем всей деятельности. Я попросил ИИ создать сценарий оболочки, автоматизирующий действия, связанные с Keycloak. Он создал приличную серию команд сценария оболочки, основанных на низкоуровневых утилитах, таких как «curl» и «jq». С другой стороны, ИИ жестко закодировал все URL-адреса и заполнители для учетных данных в скрипте, что было бы непростительно для разработчика-человека. При решении этой задачи я следовал пошаговому алгоритму, который впоследствии использовал для оценки работы ИИ. Сейчас в России минимальный уровень безработицы, ~2.3% по официальным источникам и есть кадровый голод в некоторых отраслях. Максимальная нехватка кандидатов наблюдается в розничной торговле, медицине, производстве, продажах и рабочем персонале. В информационных технологиях высокий уровень конкуренции соискателей за рабочие места по данным из https://aihealthalliance.org   hh. Илон Маск называет AI самой разрушительной силой в истории, которая может привести к исчезновению целых профессий. Ramesh Parthasarathy, старший вице-президент по технологии в Freshworks, подчеркивает, что в точной настройке промптов можно максимально повысить производительность ИИ, учитывая нюансы подлежащих моделей. Небольшие изменения в промпте могут привести к значительно различающимся ответам. Включение контекста в запрос помогает модели сосредоточиться на специфических характеристиках и выдать более точный и полезный ответ. Одной из самых распространенных ошибок является создание слишком общих вопросов. https://bbs.pku.edu.cn/v2/jump-to.php?url=https://auslander.expert/ Даже в первых версиях чат-ботов, таких как ELIZA в 1960-х годах, уже существовало понимание, что точность ответа напрямую связана с формулировкой вопроса. С развитием алгоритмов машинного обучения стало ясно, что моделям необходима четкая структура для правильной интерпретации задач. Даже в первых версиях чат-ботов, таких как ELIZA в 1960-х годах, уже существовало понимание, что точность ответа напрямую связана с формулировкой вопроса. Это делает искусственный интеллект не просто инструментом, а важной частью нашей жизни. Благодаря этому подходу внедрение искусственного интеллекта в бизнес становится проще, что позволяет компаниям автоматизировать процессы, улучшать финансовые результаты и сокращать издержки. Для этого важно использовать правильно структурированные запросы, которые помогут модели интерпретировать информацию, а затем выдать ожидаемый результат. Например, промпт может быть простым («Составь список лучших книг по бизнесу») или сложным («Сравни эффективность маркетинговых стратегий в разных отраслях с указанием метрик»). ИИ изначально допустил серьезное «белое пятно» и галлюцинировал по поводу нескольких параметров. Однако он исправил свои ошибки в областях естественного языка, связанных с выявлением полезных документов и написанием драфтов документации. Не стоит жалеть сил на выполнение итераций, чтобы получить окончательную версию инструкций. Этот опыт совпадает с рассказами других старших инженеров о том, что чаты ИИ имеют тенденцию затухать и даже сходить на нет, как только вы начинаете добавлять больше деталей в свой запрос. Стоит отметить, что традиционный метод имеет преимущества в долгосрочной перспективе (о них расскажу позже). В данном случае я учитываю исключительно затраченное время и немедленные результаты.