Human-in-the-Loop und Adaptive Prompting sind die Zukunft der KI-Entwicklung

KI liefert nicht immer optimale Ergebnisse. Das sehen wir ständig. Und entgegen der landläufigen Meinung liegt es nicht daran, dass das KI-System fehlerhaft ist. Das Downside ist, dass KI jetzt für jeden zugänglich ist und nur ChatGPThat 180 Millionen aktive Benutzer. Erstellen Sie ein ChatGPT-Konto und Sie können auf ein System zugreifen, das Ihnen praktisch alles sagt, was Sie wissen müssen … aber es ergibt nicht immer Sinn.

Die gewünschten Ergebnisse zu erzielen ist eine Wissenschaft und eine Kunst. Dzone-Autor und Entwickler-Evangelist Pavan Belagatti lieferte einen aufschlussreichenÜberblick über Immediate Engineering in diesem ArtikelWie er betont, gibt es mehrere Ansätze für Immediate Engineering.

Adaptives Prompting und Human-in-the-Loop-Prompting sind zwei der effektivsten Ansätze. Huixue Zhou und seine Kollegen am Huixue Zhou und seine Kollegen am Institute for Well being Informatics der College of Minnesota haben einen Artikel veröffentlicht, der zeigt, dass adaptives Prompting besonders nützlich für die Extraktion biomedizinischer Beziehungen sein kann und sogar F1-Werte von 95,13 erreichen kann. Es gibt viele andere großartige Anwendungen für adaptives Prompting.

Was sind die besten Immediate-Engineering-Techniken?

Matthew McMullen hat einen weiteren Artikel auf Dzone geschrieben, der beschreibt, wie promptes Engineeringist der Schlüssel zur Beherrschung der KI. Eine der besten Möglichkeiten, ideale Ergebnisse zu erzielen, besteht darin, sich auf adaptive Eingabeaufforderungen zu konzentrieren. Im Folgenden geben wir einige Einblicke in dieses Thema. Zunächst werden wir jedoch die führenden Eingabeaufforderungstechniken identifizieren und uns dann darauf konzentrieren, wie adaptive Eingabeaufforderungen zu ihnen passen.

Stellen Sie sich KI wie ein Kleinkind vor. Manchmal müssen Sie Dinge etwas anders erklären, um das optimale Ergebnis zu erzielen. Und wenn Sie ihr die richtigen Hinweise geben, erhalten Sie das beste Ergebnis.

Es gibt verschiedene Techniken, mit denen Sie die richtigen Ergebnisse erzielen können. Dazu gehören die folgenden:

• Zero-Shot-Aufforderung. Beim Zero-Shot-Prompting wird eine einzelne Eingabeaufforderung ohne zusätzlichen Kontext erstellt, um die richtige Ausgabe zu erhalten.
• One-Shot-Aufforderung.One-Shot-Prompting ähnelt der Zero-Shot-Programmierung, mit dem Unterschied, dass hierbei ein Beispiel einer gewünschten Ausgabe verwendet wird, um das beste Ergebnis zu erzielen.
• Gedankenketten-Anregung.Bei diesem Eingabeaufforderungsansatz wird der Vorgang in mehrere Schritte unterteilt und zur Durchführung jedes Schritts eine oder mehrere Eingabeaufforderungen verwendet.
• Mensch im Spiel.Bei Human-In-The-Loop gibt der Ingenieur während des gesamten Prozesses Suggestions, um die Ergebnisse zu optimieren.

Alle diese Techniken haben ihre eigenen Vorteile und Zwecke.

Es ist interessant zu sehen, wie man die KI beeinflussen undoptimale Suchergebnisse mit dem neuen Phänomen des Immediate Engineering. Tatsächlich würden wir sagen, dass es wenig Sinn macht, KI einzusetzen, wenn man Immediate Engineering nicht versteht. Es ist zu einer solchen Notwendigkeit geworden, dass man sogar eine Karriere im Immediate Engineering machen kann, wenn man intestine genug weiß, wie man es macht. Das Lustige ist, dass Immediate Engineering nur den besten Weg findet, KI anzuweisen, das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Wie wird es richtig gemacht?

Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren.

Warum schnelles Engineering so wichtig ist

Die Frage sollte lauten: Warum ist Immediate Engineering nicht unerlässlich? Wenn Sie schon einmal KI eingesetzt haben, wissen Sie, dass sie Ihnen nicht immer gleich beim ersten Mal genau das sagt, was Sie wissen müssen. Hier ist ein einfaches Beispiel:

Erste Eingabeaufforderung:Können Sie mir sagen, wie ich schnell Geld sparen kann?

Technische Eingabeaufforderung:Können Sie mir sagen, wie ich in 6 Monaten 1.000 $ sparen kann, wenn mein monatliches Einkommen 1.200 $ und meine Ausgaben 500 $ betragen?

Es geht darum, der Frage mehr Particulars, Tiefe und Relevanz zu verleihen, um das optimale Ergebnis zu erzielen. Und es geht um mehr als nur darum, die besten Antworten zu erhalten. Immediate Engineering kann dazu beitragen, Voreingenommenheit zu verringern und das allgemeine Benutzererlebnis zu verbessern.

Aber es ist nicht alles einfach. Etwasbekannt als sofortige Injektion ist eine Sicherheitslücke, die KI-Modelle betrifft, wenn ein Angreifer versucht, unbeabsichtigte Reaktionen von KI-Instruments aufzudecken. Folgen Sie dem freigegebenen Hyperlink, um mehr zu erfahren.

Adaptive Eingabeaufforderung

Adaptive Prompting ist einer der spannendsten Developments. Es ist eine unglaubliche Möglichkeit, KI zu optimieren, um eine für jeden Benutzer passende Antwort zu erhalten. Dabei werden Benutzerfeedback und -präferenzen ständig analysiert, sodass KI immer weiter verbessert werden kann, um die Benutzerbedürfnisse besser zu „verstehen“.

Adaptive Eingabeaufforderungen ähneln weitgehend dem oben genannten Beispiel. Sie sollten über einen statischen Eingabeaufforderungsansatz hinausgehen und einen Lerndialog erstellen, um das Verständnis der KI für unsere genauen Fragen zu verbessern.

Schauen Sie sich das obige Beispiel noch einmal an. Ein statischer Befehl fordert die KI auf, Ihnen beim Sparen zu helfen. Eine adaptive Eingabeaufforderung passt sich Ihren spezifischen Anforderungen an – Sie teilen der KI mit, wie viel Geld Sie einnehmen, welche Ausgaben Sie haben und in welchem ​​Zeitraum Sie das Geld sparen müssen. Sie haben die Eingabeaufforderung an Ihre spezifischen Anforderungen angepasst und das Verständnis des KI-Techniques verbessert.

Es handelt sich um einen der einfachsten Developments in der KI-Sofortentwicklung, den jeder nutzen kann.

Mensch im Spiel

Einer der Kritikpunkte an der KI ist, dass sie manchmal, wenn man sich zu sehr auf sie verlässt, ohne menschliche Einsicht und Aufsicht, einen sinnlosen Weg einschlägt. Trotz ihrer Zukunftsambitionen kommt die KI noch lange nicht an menschliches Verständnis und kognitive Fähigkeiten heran, sie kennt nur eine Menge Informationen und kann sie einem auf Nachfrage ausspucken. Und selbst dann macht sie es nicht immer richtig.

Der Human-in-the-Loop-Ansatz erkennt den Nutzen menschlicher Aufsicht an. Immediate-Ingenieure verwenden den Human-in-the-Loop-Ansatz, um sicherzustellen, dass die Antworten den menschlichen Erwartungen entsprechen. Dies geschieht auf verschiedene Weise:

• Rückmeldung:Von der KI generierte Antworten gelangen in eine menschliche Feedbackschleife. Ein schneller Ingenieur kann der KI sagen: „Nein, das hast du falsch beantwortet. Du hättest dich darauf konzentrieren sollen.“ Das Ergebnis ist eine verbesserte Leistung des KI-Modells.
• Anpassungsfähigkeit:KI-Systeme müssen sich ständig an neue Informationen, Developments, Eingaben usw. anpassen. Durch menschliche Aufsicht wird sichergestellt, dass KI-Systeme related und reaktionsfähig bleiben.
• Qualitätskontrolle:Wie gesagt, KI ist nicht auf dem Niveau des menschlichen Verständnisses und Denkens; sie verfügt nur über eine Menge Daten. Qualitätskontrolle sorgt für Relevanz, Genauigkeit und verbesserte Ergebnisse.

Domänenorientiertes Immediate Engineering

Domänenorientiertes Immediate Engineering ist ein wachsender Pattern, da KI allgemein ist, zumindest bis man sie fokussiert. Domänenorientiertes Immediate Engineering stellt sicher, dass Antworten auf bestimmte Branchen zugeschnitten sind und eine spezifische Sprache und Terminologie verwendet wird, die mit diesem Bereich zusammenhängt. Zum Beispiel:

Erste Eingabeaufforderung:Können Sie mir sagen, wie search engine marketing das Rating meines Unternehmens verbessern kann?

Domänenbezogene Eingabeaufforderung:Können Sie mir etwas über search engine marketing im Zusammenhang mit dem Rating in den SERPs und die Pattern-Key phrases erzählen, auf die ich mich beim Verkauf von Sonnenbrillen konzentrieren sollte?

Es ist spezifisch, domänenorientiert und garantiert genauere Ergebnisse. Wenn überhaupt, würden wir sagen, dass es der adaptiven Eingabeaufforderung ähnelt, außer dass es sich auf bestimmte Branchen und Domänen konzentriert.

Wenn Sie sich auf Immediate Engineering konzentrieren, können Sie KI-Plattformen optimum nutzen. Und wenn Sie nicht wissen, wie das geht, können Sie anscheinend einen KI-Immediate-Ingenieur beauftragen, der das für Sie erledigt.

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