Karaniwang tumutukoy ang "prompt engineering" sa proseso ng pagdidisenyo at pagbuo ng mga prompt o input para sa isang modelo ng wika ng AI. Sa konteksto ng modelo ng GPT-3.5 ng OpenAI, ang mabilis na engineering ay nagsasangkot ng paggawa ng mga epektibong tagubilin, tanong, o konteksto upang gabayan ang henerasyon ng modelo at makamit ang mga ninanais na output.
Ang mabilis na engineering ay mahalaga para sa pagbuo ng tumpak at nauugnay na mga tugon mula sa modelo ng wika. Sa pamamagitan ng maingat na pagdidisenyo ng mga senyas, makokontrol ng mga developer ang output at mapatnubayan ang modelo patungo sa ninanais na mga resulta. Ito ay nagsasangkot ng pag-unawa sa mga lakas at limitasyon ng modelo at pagbabalangkas ng mga senyas na nakakakuha ng nais na impormasyon o mga tugon.
Ang mabisang maagang engineering ay maaaring may kasamang mga diskarte gaya ng pagbibigay ng mga tahasang tagubilin, pagtukoy sa format o istruktura ng nais na output, o pagbibigay ng konteksto at background na impormasyon upang gabayan ang pag-unawa ng modelo. Maaari rin itong kasangkot sa pag-eksperimento at pag-ulit upang pinuhin ang mga senyas at pagbutihin ang kalidad ng nabuong nilalaman.
Sa pangkalahatan, ang mabilis na engineering ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa paggamit ng mga kakayahan ng mga modelo ng wika ng AI at paggamit ng kanilang potensyal na magbigay ng kapaki-pakinabang at makabuluhang mga output sa iba't ibang mga application, tulad ng mga chatbot, pagbuo ng nilalaman, pagsasalin ng wika, at higit pa.
Na-update noong
Hun 14, 2023