İstem Mühendisliği

Bilgi istemi mühendisliği, bilgi istemleri olarak bilinen giriş metninin etkili bir şekilde yapılandırılması ve optimize edilmesine yönelik stratejik bir süreçtir rehber Yapay Zeka (AI) modelleri belirli, yüksek kaliteli çıktılar üretmeye yöneliktir. İlk başlarda, Türkiye'de Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) gibi GPT-4, bu disiplin, aşağıdakiler için kritik bir beceri haline gelmiştir çeşitli üretken sistemlerle etkileşim. Bir modelin dili nasıl yorumladığına dair nüansları anlamayı içerir, bağlamı ve talimatları insan niyeti ile makine uygulaması arasındaki boşluğu doldurmak için kullanır. Kelimeleri dikkatlice seçerek, kısıtlamaları biçimlendirerek ve bağlam sağlayarak, kullanıcılar aşağıdakilerin doğruluğunu ve alaka düzeyini önemli ölçüde artırabilir değiştirmeye gerek kalmadan üretken YZ yanıtları modelin altında yatan parametreler.

Etkili İpuçlarının Mekaniği

İstem mühendisliği özünde, yapay zeka modellerinin ifadeye ve yapısına duyarlı olması ilkesine dayanır. Girdiler. İyi tasarlanmış bir bilgi istemi genellikle belirsizliği azaltmak için tasarlanmış belirli bileşenler içerir. Bunlar aşağıdakileri içerir açık talimatlar, ilgili arka plan bilgileri (bağlam) ve format gibi çıktı özellikleri Örneğin, JSON veya madde işaretli bir listede bir yanıt istemek gibi. Gelişmiş teknikler arasında birkaç vuruşlu öğrenme yer alır, Burada kullanıcı, modelin muhakemesini yönlendirmek için bilgi istemi içinde istenen girdi-çıktı çiftlerinin örneklerini sağlar. Bir diğer güçlü yöntem ise düşünce zinciri yönlendirmesi, ki modeli karmaşık problemleri ara muhakeme adımlarına ayırmaya teşvik ederek, aşağıdaki konularda performansı artırır ayrıntılı olarak açıklandığı gibi mantık ağırlıklı görevler Google Araştırma yayınlar.

Bilgisayar Görüntüsünde Alaka

Genellikle metin üretimi ile ilişkilendirilse de, hızlı mühendislik Bilgisayarla Görme (CV). Modern çok modlu modeller ve açık kelime dedektörleri, YOLO gibi, kullanıcıların algılama tanımlamasına izin verir önceden tanımlanmış sınıf kimlikleri yerine doğal dil kullanarak hedefler. Bu bağlamda, "istem" şu metindir Nesnenin tanımı (örneğin, "kırmızı kask" vs. "kask"). Genellikle şu şekilde adlandırılan bu yetenek sıfır vuruşlu öğrenme, modellerin üzerinde açıkça eğitilmedikleri nesneleri, sadece metin istemi arasındaki anlamsal ilişkiyi işleyerek ve görsel özellikler.

Aşağıdaki örnekte istem mühendisliğinin programlı olarak nasıl uygulandığı gösterilmektedir ultralytics için sınıfları dinamik olarak tanımlamak için nesne algılama:

from ultralytics import YOLO

# Load a YOLO-World model capable of interpreting text prompts
model = YOLO("yolo-world.pt")

# Use prompt engineering to define custom classes without retraining
# The model aligns these text descriptions with visual features
model.set_classes(["person in safety vest", "forklift", "cardboard box"])

# Run inference on an image to detect the prompted objects
results = model.predict("warehouse.jpg")

Gerçek Dünya Uygulamaları

Hızlı mühendisliğin faydası, otomasyonu ve yaratıcılığı geliştirerek çeşitli sektörlere yayılır:

• Otomatik İçerik Üretimi: Pazarlama ve medya alanında, profesyoneller aşağıdaki konularda rehberlik etmek için ayrıntılı ipuçları kullanırlar gibi metinden görüntüye oluşturucular Yolculuğun ortasında veya Kararlı Difüzyon. Açıklayan özel bir istem aydınlatma, sanatsal stil ve kompozisyon, tasarımcıların görsel varlıkları hızla prototip haline getirmesine olanak tanıyarak zamandan tasarruf sağlar geleneksel işleme yöntemlerine.
• Akıllı Müşteri Desteği: Şirketler konuşlandırıyor Müşteri sorularını ele almak için LLM'ler tarafından desteklenen sohbet robotları. Mühendisler, botun kişiliğini tanımlayan "sistem istemleri" hazırlar (örneğin, "Sen yardımcı bir teknik destek asistanı"), halüsinasyonu önlemek için sınırlar belirleyin ve yapay zekaya bir özel bilgi tabanı.

İlgili Kavramları Ayırt Etme

İstem mühendisliğini makine öğrenimi alanındaki benzer terimlerden ayırmak önemlidir:

• İstem Mühendisliği ve İstem Ayarlama: İstem mühendisliği, doğal dil sorgularının manuel olarak hazırlanmasını içerir. Buna karşılık, hızlı ayarlama bir yumuşak öğrenen parametre-etkin mekanizma bir eğitim aşaması sırasında katıştırmalar (sayısal vektörler) genellikle insan kullanıcı tarafından görülemeyen model girdilerini optimize etmek için kullanılır.
• Hızlı Mühendislik ve İnce Ayar: İnce ayar kalıcı olarak güncellenir Özel bir veri kümesi üzerinde eğitim vererek model ağırlıklarını belirler. İstemi mühendisliği modelin kendisini değiştirmez; yalnızca eğitim sırasında girdiyi optimize eder. gerçek zamanlı çıkarım.
• İstemi Mühendislik vs. RAG: Retrieval-Augmented Generation (RAG), modelin temelini oluşturmak için harici verileri getiren bir sistem mimarisidir. Yanıt. İstem mühendisliği , alınan verileri doğru bir şekilde biçimlendirmek için RAG içinde kullanılan tekniktir ve işlenmesi için LLM'ye sunar.