提示工程 - 什麼是生成式 AI？

在本章中，我們將深入探討生成式 AI 的世界及其在提示工程中的作用。生成式 AI 指的是一類人工智慧技術，其重點是建立資料（例如影像、文字或音訊），而不是處理現有資料。

我們將探討生成式 AI 模型（特別是生成式語言模型）如何在提示工程中發揮至關重要的作用，以及如何針對各種 NLP 任務對其進行微調。

生成式語言模型

生成式語言模型（如 GPT-3 及其其他變體）因其生成連貫且上下文相關的文字的能力而獲得了極大的普及。

生成式語言模型可用於廣泛的任務，包括文字生成、翻譯、摘要等。它們透過為自定義提示提供上下文感知的響應，為提示工程奠定了基礎。

微調生成式語言模型

微調是使用特定於任務的資料將預訓練的語言模型適應特定任務或領域的過程。

提示工程師可以使用特定於領域的的資料集對生成式語言模型進行微調，從而建立基於提示的語言模型，並在特定任務中表現出色。

自定義模型響應

• 自定義提示工程 - 提示工程師可以透過使用定製的提示和指令靈活地自定義模型響應。

• 生成式 AI 的作用 - 生成式 AI 模型允許更動態和互動式的互動，其中模型響應可以透過在提示中加入使用者指令和約束來修改。

創意寫作和講故事

• 創意寫作應用 - 生成式 AI 模型廣泛用於創意寫作任務，例如生成詩歌、短篇故事，甚至互動講故事體驗。

• 與使用者的共同創作 - 透過在互動式提示中讓使用者參與寫作過程，生成式 AI 可以促進共同創作，允許使用者在講故事的努力中與模型合作。

語言翻譯

• 多語言提示 - 生成式語言模型可以針對多語言翻譯任務進行微調，使提示工程師能夠構建基於提示的翻譯系統。

• 即時翻譯 - 互動式翻譯提示允許使用者從模型中獲得即時翻譯響應，使其成為多語言交流的寶貴工具。

多模態提示

• 整合不同的模態 - 生成式 AI 模型可以擴充套件到多模態提示，使用者可以組合文字、影像、音訊和其他形式的輸入來從模型中獲取響應。

• 增強的上下文理解 - 多模態提示使生成式 AI 模型能夠提供更全面和上下文感知的響應，從而增強使用者體驗。

倫理考量

• 負責任地使用生成式 AI - 與任何 AI 技術一樣，提示工程師必須考慮倫理影響、潛在偏差以及負責任地使用生成式 AI 模型。

• 解決潛在風險 - 提示工程師應警惕監控和減輕與內容生成相關的風險，並確保模型得到負責任地部署。

未來方向

• 持續發展 - 生成式 AI 是一個活躍的研究領域，提示工程師可以期待模型架構和訓練技術的持續進步。

• 與其他 AI 技術整合 - 生成式 AI 與其他 AI 技術（如強化學習和多模態融合）的整合，有望帶來更復雜的基於提示的語言模型。

結論

在本章中，我們探討了生成式 AI 在提示工程中的作用，以及生成式語言模型如何為上下文感知的響應提供強大的基礎。透過微調生成式語言模型並透過定製的提示自定義模型響應，提示工程師可以為各種應用程式建立互動式和動態語言模型。

從創意寫作和語言翻譯到多模態互動，生成式 AI 在增強使用者體驗和實現使用者與語言模型之間的共同創作方面發揮著重要作用。隨著提示工程的不斷發展，生成式 AI 無疑將在塑造人機互動和 NLP 應用程式的未來中發揮核心作用。