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人工智能提示工程是一種使用人工智能工具產生所需結果的有效方法。語句、代碼塊和字符串只是多個提示的幾個示例。人們開發了這種提示技術來喚起人工智能模型的回復。其充當指示模型提供適合特定目的的輸出的起點。有趣的是，這些問題的作用與對人的作用類似，如鼓勵寫一篇文章。
同樣，人工智能可以利用這些提示來生成專門滿足其需求的內容。因此，提示工程已成為使用人工智能解決方案的關鍵策略。現在，文本是人和人工智能之間關于真實提示的主要溝通方式。可以使用文本命令指示模型做什么。DALL-E 2和Stable Diffusion等領先人工智能模型的基本提示是指定預期結果。
另一方面，像全新的ChatGPT這樣的語言模型可能會使用從簡單的問題到復雜的證明的任何內容，并在提示符周圍散布許多細節。在極少數情況下，輸入可能只是包含原始數據的CSV文件。人工智能提示工程是開發和生成提示(輸入數據)的完整過程，人工智能模型可以使用提示來訓練和學習如何執行特定任務。為了讓人工智能解釋數據，必須選擇正確的數據類型和格式。通過高效的人工智能提示工程產生的高質量訓練數據，使人工智能模型能夠做出準確的預測和判斷。
GPT-2和GPT-3等語言模型被用于人工智能提示工程的許多重大進展中。隨著使用自然語言處理(NLP)數據集的多任務提示工程的出現，創新任務在2021年產生了出色的成果。當添加“逐步思考”等提示時，已經使用了零樣本學習，提高了任務的成功率。多步驟推理嘗試。零樣本學習學習通過語言模型得到了改進，這些模型可以恰當地描述邏輯思維過程。大型開源筆記本和社區驅動的圖像合成項目在小規模和大規模上都提供了更容易的訪問。
還發生了其他重大變化。2022年，通過機器學習模型DALL-E、Stable Diffusion和Midjourney，文本到圖像提示成為可能，一個充滿機遇的世界成為可能。有了這項技術，人們可以單獨用語言表達自己的想法。最近，ChatGPT向公眾開放，并迅速傳播開來。迄今為止，我們遇到的最優秀的人工智能語言模型是ChatGPT。其使用深度學習算法根據所提供的信息生成文本。由于該技術經過大量文本數據的訓練，因此可以對各種文本問題提供類似人類的答復。
支持人工智能產品的模型為發明和創新開辟了全新的可能性，從根本上改變了IT行業。ChatGPT等模型使人工智能能夠利用數據在一系列領域提供原創想法，并回復用戶查詢。如今，計算機可以在廣泛的領域創造內容，包括藝術、設計和計算機代碼，幾乎不需要人類的幫助。
其甚至可以針對具有挑戰性的問題提出想法和假設。最新的人工智能系統可以處理和分析各種非結構化數據，包括文本和圖片，因為其基于大規模深度學習模型。開發人員可以訪問的應用范圍有所增加，無論其技術專業知識或機器學習能力如何。例如，基于GPT-3.5的ChatGPT已應用于文本翻譯，研究人員利用該模型的舊版本來開發新的蛋白質序列。這些技術的使用減少了構建新人工智能應用所需的時間，實現了前所未有的可訪問性。這些發展不可避免地創造了有趣的未來可能性。
這些方法有一個共同點：都需要高效的人工智能提示工程。隨著人工智能的發展，提示工程將繼續在幾乎每個行業發揮重要作用，包括商業、研究等。企業高管必須開始認真關注，并考慮將提示工程驅動的最具創新性和最有前景的人工智能模型納入其運營中。
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