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AI提示工程：引領機器人與自動化技術的下一波革命
AI提示工程：引領機器人與自動化技術的下一波革命
August 28, 2023
重點摘要：
這些先進的AI模型整合到他們的業務運營中，以保持競爭力和創新性。
這篇文章詳細探討了AI提示工程在機器人和自動化技術中的應用和影響，強調了其在多個領域中的創新潛力，以及如何選擇和處理數據以實現最佳效果。文章最後呼籲企業高層積極考慮這些先進技術的業務應用。
新聞內文：
「AI提示工程」是一種使用AI工具產生所需結果的有效方法。陳述、程式塊和詞語串僅僅是幾個範例。人們開發了這種提示詞技術，以引出AI模型的回覆。它作為一個起點，指導模型提供適合與特定目的的結果。有趣的是，這些問題的功能與它們在人身上的功能相似，鼓勵他們寫一篇文章。
同樣地，AI程式可以使用這些提示來生成特定於其需求的內容。因此，提示工程已成為使用AI解決方案的一個重要策略。文本現在是人與AI之間關於真實提示的主要通訊。您可以使用文本命令指示模型做些什麼。像DALL-E 2和Stable Diffusion等領先的AI模型的基本提示是指定預期的結果。
在極少數情況下，輸入可能只是包含原始數據的CSV文件。AI提示工程是開發和生成AI模型中可以用來訓練並學習如何執行特定任務的提示（輸入數據）的完整過程。為了使AI能夠解釋數據，您必須選擇正確的數據類型和格式。通過有效的AI快速工程產生的高品質訓練數據使AI模型能夠產生準確的預測和判斷。
像GPT-2和GPT-3這樣的語言模型在AI提示工程的許多重大進展中得到了應用。隨著使用自然語言處理（NLP）數據庫的多重任務提示工程的出現，創新任務在2021年取得了優秀的成果。當添加了像「讓我們一步一步來思考」這樣的提示詞時，零樣本學習被使用，提高了多推理嘗試的成功率。語言模型已經改進了可以正確描述邏輯思維過程的能力，進一步提升了零樣本學習的效果。大型開源筆記本和區域驅動的圖像合成項目在大小規模上都提供了更簡便的參考性。
另外，還有其他重大變化。機器學習模型像DALL-E、Stable Diffusion和Midjourney於2022年實現了文生圖提示。有了這種技術，人們可以僅僅通過文字表達他們的想法。最近，ChatGPT向公眾開放並迅速傳播。到目前為止，我們所見過的最優秀的AI語言模型是ChatGPT。它使用深度學習算法根據您提供的訊息生成文本。由於它是在大量文本數據的基礎上進行訓練的，所以這項技術可以對各種文本問題提供類似人類的回答。
支撐AI產品的模型正在從根本上改變IT行業，為創新開闢全新的可能性。像ChatGPT這樣的模型使AI能夠根據數據在各個領域為用戶提供原創的思想和回答。今天，電腦可以在各個領域創建內容，包括藝術、設計和計算機代碼，幾乎不需要人類的幫助。
它們甚至可以進一步創造關於棘手問題的想法和假設。最新的AI系統可以處理和分析各式各樣的非結構化數據，包括文本和圖像，因為它們是基於大規模的深度學習模型的基礎上建立的。無論他們的技術專長或機器學習能力如何，開發人員可以參考的應用範圍增加。例如，基於GPT-3.5的ChatGPT已應用於文本翻譯，研究人員已使用該模型較舊的版本開發新的蛋白質序列。這些技術的使用減少了構建新的AI應用所需的時間，實現了以前從未實現過的可參考性程度。這樣的發展必然會創造出有趣的未來可能性。
這些方法有一個共同點：它們都需要高效的AI提示工程。隨著AI的發展，提示工程將在所有行業中扮演重要角色，包括企業、研究等。企業高層必須開始注意並考慮將由快速工程驅動的最具創新和前景的AI模型納入其業務運營中。
新聞原址： https://www.analyticsinsight.net/how-ai-prompt-engineering-enhances-robotics-and-automation/?ref=futurepedia
這些先進的AI模型整合到他們的業務運營中，以保持競爭力和創新性。
這篇文章詳細探討了AI提示工程在機器人和自動化技術中的應用和影響，強調了其在多個領域中的創新潛力，以及如何選擇和處理數據以實現最佳效果。文章最後呼籲企業高層積極考慮這些先進技術的業務應用。
- 1. 多功能應用與創新：
- AI提示工程不僅改進了自然語言處理（NLP）和零樣本學習，還在藝術、設計和計算機代碼等多個領域中實現了創新。模型如ChatGPT和DALL-E已經能夠生成接近人類水平的內容。
- 2. 數據類型與格式的重要性：
- 為了使AI模型能夠準確地解釋和預測，選擇正確的數據類型和格式是關鍵。這也涉及到非結構化數據的處理，如文本和圖像。
- 3. 業務運營與前景：
- 隨著AI技術的快速發展，企業高層需要考慮如何將了解AI提示工程如何改進自動化和機器人技術
新聞內文：
「AI提示工程」是一種使用AI工具產生所需結果的有效方法。陳述、程式塊和詞語串僅僅是幾個範例。人們開發了這種提示詞技術，以引出AI模型的回覆。它作為一個起點，指導模型提供適合與特定目的的結果。有趣的是，這些問題的功能與它們在人身上的功能相似，鼓勵他們寫一篇文章。
同樣地，AI程式可以使用這些提示來生成特定於其需求的內容。因此，提示工程已成為使用AI解決方案的一個重要策略。文本現在是人與AI之間關於真實提示的主要通訊。您可以使用文本命令指示模型做些什麼。像DALL-E 2和Stable Diffusion等領先的AI模型的基本提示是指定預期的結果。
在極少數情況下，輸入可能只是包含原始數據的CSV文件。AI提示工程是開發和生成AI模型中可以用來訓練並學習如何執行特定任務的提示（輸入數據）的完整過程。為了使AI能夠解釋數據，您必須選擇正確的數據類型和格式。通過有效的AI快速工程產生的高品質訓練數據使AI模型能夠產生準確的預測和判斷。
像GPT-2和GPT-3這樣的語言模型在AI提示工程的許多重大進展中得到了應用。隨著使用自然語言處理（NLP）數據庫的多重任務提示工程的出現，創新任務在2021年取得了優秀的成果。當添加了像「讓我們一步一步來思考」這樣的提示詞時，零樣本學習被使用，提高了多推理嘗試的成功率。語言模型已經改進了可以正確描述邏輯思維過程的能力，進一步提升了零樣本學習的效果。大型開源筆記本和區域驅動的圖像合成項目在大小規模上都提供了更簡便的參考性。
另外，還有其他重大變化。機器學習模型像DALL-E、Stable Diffusion和Midjourney於2022年實現了文生圖提示。有了這種技術，人們可以僅僅通過文字表達他們的想法。最近，ChatGPT向公眾開放並迅速傳播。到目前為止，我們所見過的最優秀的AI語言模型是ChatGPT。它使用深度學習算法根據您提供的訊息生成文本。由於它是在大量文本數據的基礎上進行訓練的，所以這項技術可以對各種文本問題提供類似人類的回答。
支撐AI產品的模型正在從根本上改變IT行業，為創新開闢全新的可能性。像ChatGPT這樣的模型使AI能夠根據數據在各個領域為用戶提供原創的思想和回答。今天，電腦可以在各個領域創建內容，包括藝術、設計和計算機代碼，幾乎不需要人類的幫助。
它們甚至可以進一步創造關於棘手問題的想法和假設。最新的AI系統可以處理和分析各式各樣的非結構化數據，包括文本和圖像，因為它們是基於大規模的深度學習模型的基礎上建立的。無論他們的技術專長或機器學習能力如何，開發人員可以參考的應用範圍增加。例如，基於GPT-3.5的ChatGPT已應用於文本翻譯，研究人員已使用該模型較舊的版本開發新的蛋白質序列。這些技術的使用減少了構建新的AI應用所需的時間，實現了以前從未實現過的可參考性程度。這樣的發展必然會創造出有趣的未來可能性。
這些方法有一個共同點：它們都需要高效的AI提示工程。隨著AI的發展，提示工程將在所有行業中扮演重要角色，包括企業、研究等。企業高層必須開始注意並考慮將由快速工程驅動的最具創新和前景的AI模型納入其業務運營中。
新聞原址： https://www.analyticsinsight.net/how-ai-prompt-engineering-enhances-robotics-and-automation/?ref=futurepedia