而“文本特征”取决于您想要的结果

你正在为此做好哪些准备？ 您想知道如何充分利用AI 生成的内容和  等工具为您的业务带来的潜力吗？观看由 t 首席执行官  需求生成经理 Garrett Sussman 主持的网络研讨会，了解 AI 内容如何以及应该如何用于 SEO，以及如何避免陷阱并取得成功。 简而言之，什么是提示？ 提示是传递给生成模型的文本指令的组合，生成模型使用这些输入来生成输出，也称为完成。您描述您想要从系统中获得什么的方式始终是文本，对于生成文本-2-文本模型来说是这样，对于文本-2-图像或图像-2-文本模型也是如此。为什么？因为艺术生成模型是在数十亿图像数据集及其各自的文本描述（替代文本或从图像本身提取的其他元数据）上进行训练的。该模型分析图像与其各自图像描述之间的联系以及它们之间的相似性，并使用这些信息生成相似的图像或文本结果。

什么是快速工程及其工作原理？它被认为是“真正的”工程吗？ 即时工程与上下文 手机号码数据 学习相关这是机器学习中使用的一种技术，为模型提供附加信息或见解以改进其预测。此信息可以包含在训练期间或微调过程中使用的提示中。编写提示意味着我们正在为模型提供我们想要获得的输出类型的最重要特征的信息。 随着这项技术的普及，我们看到了职位的出现：即时工程师！在理想的世界中，他们需要知道如何使用模型、数据和实验。Scale AI 和 Anthropic AI 为提示工程师和图书馆员开设了第一个职位，帮助他们设计有效的提示。瑞士苏黎世联邦理工学院的一些计算机科学家甚至会辩称“提示就是编程，代表大型语言模型的查询语言”。 我向  询问了它如何定义工程。我得到了这个输出： “工程是应用科学、数学和技术知识来设计、建造和维护结构、机器、系统和流程，以解决实际问题并满足人类需求。



它涉及运用批判性思维、解决问题和创造力来开发创新的解决方案来应对复杂的挑战。” 考虑到以下输出，我重复一遍，“工程是科学、数学和技术知识的应用”， 得出即时工程不是真正的工程的结论是有道理的。 “我再说一遍，工程学是科学、数学和技术知识的应用” 虽然它有助于理解大型语言模型的工作原理，但不要用自然语言提示它们，而是用自然语言保留“使用 X 个神经元、Y 个层数、优化激活函数 Z”等行话。但事实并非如此。 尝试这些法学硕士系统的进入门槛相对较低，不一定需要计算机科学或工程学位。相反的情况会发生：你将需要忽略你对法学硕士如何工作的理解的某些部分（我之前展示过一个书面示例），并使用特定的、直截了当的自然语言提示来精确定义你想要从系统中得到什么。即时工程不是一项工程任务，而是更多的是即时设计和有效沟通。