suggerimento

ChatGPT

Tecnologia ingegneristica

Tieni presente che la tecnologia ingegneristica è un mezzo importante per implementare ChatGPT.

Quali sono i componenti prompt standard per l'impostazione dei ruoli con cui ChatGPT può interagire?

Come costruire un ambiente interattivo autocoerente per migliorare l'effetto interattivo di ChatGPT?

Avere:

Tieni presente che la tecnologia ingegneristica è un mezzo importante per implementare ChatGPT.

Componenti delle istruzioni standard per l'impostazione dei ruoli per l'interazione di ChatGPT. Utilizza istruzioni standard per migliorare gli effetti dell'interazione.

Come costruire un ambiente interattivo autocoerente per migliorare l'effetto interattivo di ChatGPT potrebbe essere al centro dell'attenzione degli attuali ingegneri.

Questo schema copre più campi e menziona anche le tecnologie di prompt per altri compiti specifici come la generazione di testo e la classificazione del testo. La discussione di altre tecnologie di prompt aiuterà a promuovere lo sviluppo della tecnologia di ingegneria dei prompt e a migliorare ulteriormente le prestazioni di ChatGPT. Pertanto, sulla base dell’analisi di cui sopra, l’applicazione completa di queste tecnologie tempestive diventerà il fulcro del futuro sviluppo di ChatGPT.

Suggerimenti per l'introduzione al programma di ingegneria tecnologica

La tecnologia Hint Engineering è una tecnologia importante nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), che svolge un ruolo chiave nei modelli linguistici su larga scala come ChatGPT. Attraverso l'uso completo di molteplici tecnologie rapide, ChatGPT può comprendere e generare contenuti testuali ricchi e diversificati, raggiungendo così l'obiettivo dell'interazione del linguaggio naturale con gli esseri umani.

1. Panoramica e classificazione della tecnologia rapida

La tecnologia dei prompt è principalmente suddivisa in prompt dei comandi, impostazione dei ruoli, prompt standard, prompt con zero e pochi campioni, prompt autocoerenti, prompt di parole iniziali, prompt di generazione e integrazione della conoscenza, prompt a scelta multipla, prompt di apprendimento per rinforzo, prompt di apprendimento del corso ed emozioni. Prompt di analisi, prompt di riconoscimento di entità denominate e molti altri tipi.

2. Definizione e utilizzo dei prompt dei comandi

I suggerimenti di istruzioni sono un tipo comune di suggerimenti, che di solito vengono forniti sotto forma di istruzioni chiare, come "Descrivi in ​​prima persona", "Descrivi il tuo animale preferito", ecc. Utilizzando correttamente i prompt dei comandi, ChatGPT può essere guidato a generare contenuto testuale che soddisfi i requisiti.

3. E i suoi ruoli applicativi in ​​diversi compiti

I prompt delle istruzioni sono ampiamente utilizzati in varie attività, come domande e risposte, generazione di testo, dialogo, ecc. Nelle attività di domande e risposte, i prompt di istruzioni possono essere utilizzati per guidare il modello a rispondere a domande specifiche; nei compiti di generazione di testo, i prompt di istruzioni possono essere utilizzati per generare contenuto testuale che soddisfi i requisiti nelle attività di dialogo, i prompt di istruzioni possono aiutare a mantenere il flusso la conversazione.

4. Definizione dei ruoli e suggerimenti standard

L'impostazione dei ruoli è una parte importante della tecnologia di prompt engineering Impostando ruoli diversi, ChatGPT può essere guidato per mostrare comportamenti e atteggiamenti diversi nelle interazioni con gli utenti. I prompt standard sono una forma specifica di impostazione del ruolo, che include componenti come tono, parole, ecc. Utilizzando razionalmente i prompt standard, l'effetto dell'interazione può essere migliorato.

5. Implementazione dell'apprendimento a campione zero e a campione ridotto in ChatGPT

L'apprendimento zero-shot significa che il modello può apprendere da solo e adattarsi a nuove attività senza richiedere una grande quantità di dati etichettati. In ChatGPT, utilizzando tecniche di apprendimento zero-shot o many-shot, la capacità di generalizzazione del modello può essere ulteriormente migliorata, consentendogli di adattarsi a una gamma più ampia di contenuti testuali.

6. Principi e vantaggi dei prompt autoconsistenti

I prompt autocoerenti sono una tecnologia in grado di migliorare l'autocoerenza dei modelli Costruendo un ambiente di interazione autoconsistente, il modello può comprendere meglio le intenzioni dell'utente, migliorando così la qualità dell'interazione. Il vantaggio dei suggerimenti autocoerenti è che possono ridurre le incomprensioni e le barriere comunicative e migliorare la fluidità e l’accuratezza delle interazioni.

7. Selezione e applicazione dei suggerimenti delle parole seme

Le parole seme sono una parte importante della tecnologia di ingegneria rapida. Di solito sono alcune parole chiave o frasi. Selezionando le parole seme appropriate, ChatGPT può essere guidato a generare contenuto testuale che soddisfi i requisiti. Il ruolo delle parole seme nella generazione del testo si riflette principalmente nel miglioramento della diversità e dell'accuratezza della generazione.

8. Applicazione dell'apprendimento per rinforzo in ChatGPT

L'apprendimento per rinforzo è una tecnica che apprende come completare le attività lasciando che il modello interagisca in un ambiente e riceva feedback. In ChatGPT, utilizzando la tecnologia di apprendimento per rinforzo, la capacità adattiva del modello può essere ulteriormente migliorata, consentendogli di comprendere e generare meglio contenuti testuali in linguaggio naturale.

9. Promuovere la tecnologia per altri compiti specifici

Oltre alle tecnologie di prompt sopra menzionate, esistono anche tecnologie di prompt per altre attività specifiche come prompt di classificazione del testo, prompt di analisi del sentiment e prompt di riconoscimento di entità denominate. Queste tecnologie svolgono un ruolo importante rispettivamente in attività quali la classificazione del testo, l'analisi del sentiment e il riconoscimento delle entità denominate.

Riassumere:

La tecnologia di prompt engineering è una delle tecnologie chiave nei modelli linguistici su larga scala. Raggiunge l'obiettivo dell'interazione del linguaggio naturale con gli esseri umani attraverso l'uso completo di molteplici tecnologie di prompt. Diverse tecnologie rapide hanno le loro caratteristiche e vantaggi in ChatGPT e le loro prospettive di sviluppo futuro sono ampie.

Suggerimenti sull'importanza della tecnologia ingegneristica in ChatGPT:

La tecnologia dell'ingegneria di punta è fondamentale per ottenere la generazione e la comprensione del linguaggio naturale. In ChatGPT, la tecnologia di ingegneria dei suggerimenti viene utilizzata per guidare il processo di formazione e ottimizzazione del modello per migliorare la qualità e l'efficienza della generazione del modello. Utilizzando diverse tecniche di prompt, il modello può comprendere meglio le informazioni semantiche e contestuali del testo di input, generando così risposte più accurate e fluide.

Molteplici tecniche di suggerimento:

1. Approccio basato su regole: questo approccio utilizza un insieme predefinito di regole per guidare il processo di generazione del modello. Ad esempio, puoi utilizzare regole grammaticali o un vocabolario per limitare ciò che genera il modello. Il vantaggio di questo metodo è che può implementare rapidamente alcune funzioni di base, ma lo svantaggio è che richiede la scrittura manuale di un gran numero di regole ed è difficile da adattare ad ambienti linguistici complessi.

2. Metodo basato sull'apprendimento automatico: questo metodo utilizza algoritmi di apprendimento statistico per addestrare il modello in modo che possa apprendere automaticamente modelli linguistici da grandi quantità di dati. Gli algoritmi comuni di machine learning includono reti neurali, alberi decisionali, ecc. Il vantaggio di questo metodo è che può apprendere automaticamente le regole della lingua senza scriverle manualmente, ma lo svantaggio è che richiede una grande quantità di dati di addestramento e risorse di calcolo.

3. Metodo basato sull'apprendimento profondo: questo metodo utilizza una rete neurale profonda per addestrare il modello e può estrarre automaticamente rappresentazioni di caratteristiche di alto livello. Negli ultimi anni, il deep learning ha ottenuto un grande successo nel campo dell’elaborazione del linguaggio naturale. Modelli come BERT e GPT hanno adottato la tecnologia del deep learning. Il vantaggio di questo metodo è che può gestire compiti linguistici complessi, ma lo svantaggio è che richiede una grande quantità di risorse di calcolo e dati.

Come impostare un ruolo con cui ChatGPT interagisce:

Affinché ChatGPT possa interagire meglio con gli utenti, è necessario impostarne un ruolo adeguato. Questo personaggio può essere un personaggio virtuale o una persona reale. Ci sono diversi aspetti da considerare quando si imposta il proprio personaggio:

1. Gruppo utenti target: chi è il gruppo utenti target di ChatGPT? Sono utenti comuni o persone del settore professionale? Diversi gruppi di utenti possono avere esigenze e abitudini diverse e i ruoli devono essere stabiliti in base alle situazioni reali.

2. Caratteristiche del ruolo: Quali caratteristiche deve avere il ruolo di ChatGPT? Ad esempio, personalità allegra, umorismo, competente, ecc. Queste funzionalità possono aiutare ChatGPT a comunicare meglio con gli utenti.

3. Scenari di conversazione: quali sono gli scenari applicativi di ChatGPT? È nei centri di assistenza clienti, nella formazione online, nei social media, ecc.? Scenari diversi richiedono strategie e tecniche di conversazione diverse.

Punti di output del brainstorming:

Di seguito sono riportati alcuni piccoli punti relativi a "CHatGPT Prompt Word Project.docx":

1. Come valutare l'efficacia della tecnologia di pronta ingegneria? La valutazione può essere effettuata simulando esperimenti di conversazione o raccogliendo il feedback degli utenti. Allo stesso tempo, alcuni indicatori possono essere utilizzati anche per quantificare la performance del modello, come BLEU, ROUGE, ecc.

2. Come bilanciare la diversità e la coerenza della tecnologia dei suggerimenti nelle applicazioni pratiche? È possibile garantire la diversità mantenendo una certa coerenza progettando un insieme unificato di specifiche tempestive. Inoltre, è possibile utilizzare anche un metodo adattivo per adattare dinamicamente il contenuto del prompt in base all'input dell'utente.