什麼是即時工程？舉例說明

眾所周知，像ChatGPT這樣的生成式人工智能的爆炸式增長將使一些工作過時；但是，它也會創造一些新的就業機會。一個這樣令人興奮的新角色一直在慢慢獲得動力，那就是“及時工程”。

提示工程是改進與 AI 系統（例如 ChatGPT）交互以產生最佳響應的過程。及時的工程師會設計出正確的問題或命令，以引導 AI 提供最準確和有用的答案。

在本文中，我們將探索提示工程的迷人世界。我們將討論提示工程的過程，強調它在現實世界中的應用和影響，並研究它的一些挑戰和局限性。

讓我們開始吧！

目錄

• 什麼是即時工程？
• 什麼是即時工程流程？
• 提示工程師做什麼？
  • 示例 1：客戶支持聊天機器人
  • 示例 2：AI 輔助內容生成
  • 示例 3：人工智能在科學研究中的應用
• 提示工程是否需要編碼？
• 你如何成為一名及時的工程師？
• 如何通過快速工程賺錢？
• 最後的想法

什麼是即時工程？

如果您關注有關人工智能的新聞，那麼您會經常遇到“即時工程”一詞。但這到底是什麼意思呢？

簡而言之，提示工程是製作有效查詢或輸入（稱為提示）以引導 AI 語言模型生成所需響應的實踐。

像OpenAI 的 GPT-4這樣的大型語言模型是非常先進的對話夥伴，它們使用自然語言處理來理解和生成類似人類的文本；但是，他們依靠提示來啟動對話。您表達問題或命令的方式對您收到的回復有重大影響。

舉個例子，您要通過語言模型了解法國的首都。如果您提供諸如“法國”之類的模糊輸入，AI 模型可能無法理解您正在尋找的具體信息。

它可以返回各種結果，例如有關法國地理、歷史或經濟的信息。

但是，如果您將提示定制得更具體，例如“法國的首都是什麼？”，該模型可能會為您提供所需的確切答案：“巴黎”。

提示工程不僅限於簡單的事實調查查詢。它適用於廣泛的應用，從生成創意內容和提供個性化推薦，到自動化客戶服務和輔助科學研究。

在這些更複雜的情況下，提示工程需要添加更多上下文、微調措辭或試驗可能影響模型輸出的其他因素。

隨著更強大的語言模型的出現，提示工程的重要性得到了放大。這些模型根據他們的訓練數據和給出的特定提示生成響應，這意味著提示的製作對於充分發揮其潛力至關重要。

它是一門藝術和一門科學，將語言的細微差別與技術理解相結合，並且隨著我們加深與 AI 系統的交互，它正在成為一項基本技能。

在下一節中，我們將了解一下提示工程過程是什麼樣的。

什麼是即時工程流程？

深入到即時工程的世界，人們可能想知道這個過程到底是什麼樣子的。

雖然為 AI 模型製定問題或陳述似乎是一項簡單的任務，但實際情況涉及一個結構良好的迭代過程。

讓我們對其進行分解並探索一些有形的示例，以更好地掌握該過程。

1. 定義目標：人工智能提示工程過程的第一步涉及設定明確的目標。你想讓人工智能產生什麼？如果您是尋找有關可再生能源的博客創意的內容創建者，您的目標可能是讓 AI 生成潛在博客標題或主題的列表。

2. 起草初始提示：考慮到目標，是時候起草初始提示了。這可以採用問題、命令甚至場景的形式，具體取決於目標。按照前面的示例，初始提示可能是“建議五個關於可再生能源的博客文章主題。”

3. 測試提示：然後將初始提示輸入到語言模型中，並對響應進行分析。在這裡，該模型可能會生成一個一般可再生能源主題列表。儘管這些可能相關，但它們可能缺乏您希望的獨特角度或特異性。

4. 分析響應：此步驟涉及仔細審查 AI 生成的輸出。它符合你的目標嗎？如果它不完全符合您的期望，請記下它不足的地方。在我們的博客主題生成示例中，您可能會發現主題缺乏特異性或過於籠統。

5. 改進提示：根據測試和分析收集的見解，是時候修改提示了。這可能涉及使其更具體、添加更多上下文或更改措辭。例如，您可以將初始提示細化為：“建議五個博客主題，重點關注可再生能源領域的創新解決方案。”

6. 迭代過程：重複測試、分析和優化步驟，直到您對提示始終如一地引導模型生成所需響應感到滿意為止。在博客主題生成示例中，這可能涉及多次迭代，直到模型建議的主題是獨特的、具體的並且符合您的需求。

7. 實施：一旦提示持續產生預期結果，就可以將其部署到實際應用程序中，無論是聊天機器人對話的一部分、AI 驅動的研究工具、內容生成器還是任何其他應用程序。

及時工程是分析思維、創造力和技術敏銳度的迷人結合。這不僅僅是問問題——而是學習以正確的方式提出正確的問題，以獲得最有用的回答。

隨著我們不斷完善對語言模型的理解並開發更高級的提示工程技術，我們可以通過 AI 實現幾乎無限的可能性。

考慮到這一點，讓我們看一下提示工程師將在下一節中處理的一些項目。

提示工程師做什麼？

那麼，提示工程師到底是做什麼的呢？

從本質上講，提示工程師利用他們對 AI 和語言模型的理解來製作有效的提示，引導 AI 系統生成所需的響應。

讓我們通過幾個示例來了解提示工程師如何在各種情況下進行操作：

示例 1：客戶支持聊天機器人

想像一家公司想要實施聊天機器人來處理常見的客戶查詢。提示工程師將致力於設計可以從客戶那裡提取必要信息以更好地幫助他們的提示。

例如，如果客戶說“我無法登錄”，提示工程師可能會設計聊天機器人來回應，“很抱歉聽到你遇到了麻煩。您嘗試登錄時是否收到任何錯誤消息？” 此提示旨在提取更具體的信息以幫助解決問題。

示例 2：AI 輔助內容生成

在另一種情況下，假設作家正在使用 AI 工具來生成內容創意。像“想法”這樣設計不當的提示會產生一系列不相關的主題。

提示工程師會製作更精確的提示，例如“生成與 2023 年可持續時尚趨勢相關的五個博客主題創意”。此提示更有可能產生作者需要的目標結果。

示例 3：人工智能在科學研究中的應用

考慮一位研究人員使用 AI 分析大量數據並生成假設。研究人員最初可能會提示模型“分析數據”。但這種模糊的提示可能會導致分析不集中。

相反，提示工程師會幫助改進提示以使其更具體，例如“分析數據以識別變量 A 和變量 B 之間的潛在相關性”。

提示工程師角色的一個關鍵方面是根據模型的響應測試和改進提示的迭代過程。這通常需要多個調整週期來引導 AI 系統產生最佳響應。

總而言之，及時的工程師將技術理解與語言技巧相結合，以塑造我們與 AI 的交互。

他們是任何尋求利用 AI 語言模型強大功能的團隊的重要組成部分，他們的工作對於使這些複雜工具可訪問、有用且高效地用於一系列應用程序至關重要。

提示工程是否需要編碼？

關於提示工程的一個常見問題是它是否需要編碼技能。簡短的回答是：不一定，但它會有所幫助。

從本質上講，提示工程更多的是理解語言模型是如何工作的，並製作有效的提示來引導他們獲得特定的輸出。

雖然你不需要擁有計算機科學學位或成為機器學習工程師，但這份工作需要紮實掌握語言原則、分析和創造性思考的能力，以及對你所使用的 AI 模型和 AI 系統的理解正在與。

也就是說，熟悉編程可能會有所幫助，尤其是在提示工程的更多技術或高級應用程序中。

例如，在使用GPT-4等語言模型時，您通常會通過 API 與它們交互，其中一個關鍵方面是編寫代碼。

此外，如果您想實現更複雜的提示策略，例如根據模型之前的響應或用戶的輸入動態調整提示，則需要技術背景。

此外，如果您有興趣使用強化學習來微調語言模型以更好地響應某些類型的更複雜任務的提示，這也需要編碼技能以及對機器學習原理的更深入理解。

總之，雖然您可以在沒有任何編碼技能的情況下開始進行快速工程，但熟練掌握編程可以帶來更多機會，並讓您更深入地參與該領域。

好消息是，有大量可供有興趣學習編碼的人使用，其中許多資源都可以在線免費訪問。

你如何成為一名及時的工程師？

鑑於即時工程在 AI 領域的重要性與日俱增，許多人有興趣將其作為職業或將其融入現有角色也就不足為奇了。但是你如何成為一名及時的工程師呢？

以下是專業提示工程師的一些步驟：

1.熟悉人工智能和機器學習：了解人工智能和機器學習的基本原理對於任何考慮快速工程師工作的人來說都是必不可少的。有許多可用的在線課程和資源可以為這些領域打下堅實的基礎。

2.了解語言模型：由於提示工程主要是與語言模型交互，因此深入了解這些模型至關重要。了解不同的 AI 系統和 AI 模型，例如 BERT、GPT-3、GPT-4 等，並了解它們的訓練方式和生成響應的方式。

3.嘗試使用大型語言模型：如果您對即時工程工作感興趣，那麼實踐經驗是最好的學習方式之一。包括 OpenAI 在內的許多 AI 研究組織都提供 API，允許您與他們的語言模型進行交互。嘗試製作不同的提示並觀察模型如何響應。

4.了解提示技巧：當您嘗試使用語言和機器學習模型時，您會開始注意到它們如何響應不同提示的模式。研究和學習不同的提示技術，以更好地了解如何有效地指導模型的輸出。

5.擁有或發展強大的語言技能：一個好的提示工程師需要有很強的語言能力，並且能夠創造性地和分析性地思考不同的提示可能如何影響模型的響應。

6.學習編碼（可選但推薦）：雖然不是絕對必要的，但編碼技能可以極大地提高您作為快速工程師的能力。學習像 Python 這樣常用於 AI 和機器學習的編程語言可能特別有益。

7.與時俱進：人工智能領域發展迅速，新的技術和模型一直在發展。隨時了解最新的研究和發展，以確保您的技能與時俱進。

8.獲得經驗：最後，精通提示工程的最好方法是通過經驗。無論您是從事自己的項目、與他人合作，還是受僱於涉及快速工程的角色，持續練習都是關鍵。

成為一名及時的工程師更像是一段旅程，而不是目的地。它涉及持續學習和實踐，但對於那些對語言、創造力和人工智能的交叉感興趣的人來說，它可能是一條有益而充實的道路。

如何通過快速工程賺錢？

隨著人工智能繼續滲透到我們生活的方方面面，及時工程的作用變得更加重要和有利可圖。但是如何在這個新興領域賺錢呢？以下是將您的即時工程技能貨幣化的一些潛在途徑。

1. 全職工作：隨著 AI 語言模型成為更多業務和服務不可或缺的一部分，許多公司正在招聘全職提示工程師來幫助改進他們的 AI 交互。這些角色可以在廣泛的行業中找到，從科技公司和 AI 初創公司到將 AI 集成到其服務中的大公司。密切關注人工智能、機器學習和數據科學領域的職位列表，以找到這些機會。

2. 自由職業：如果您更喜歡更靈活的工作安排，作為快速工程師的自由職業可能是一個很好的選擇。許多企業需要 AI 優化，但沒有全職員工的需求或資源。您可以在 Upwork 或 PromptBase 等自由平台上提供服務，或創建自己的網站來吸引客戶。

3. 諮詢：如果您已經建立了良好的聲譽並且在提示工程方面擁有豐富的經驗，您可以考慮提供諮詢服務。許多組織剛剛開始探索 AI 應用程序，並且會重視有關如何有效地與 AI 模型交互的專家指導。

4. 培訓與教育：作為一個新興領域，對即時工程的教育需求越來越大。您可以創建一個在線課程，提供個性化的培訓課程，甚至可以寫一本關於這個主題的書。

5. AI 內容創作：提示工程師也可以通過使用他們的技能生成 AI 創作的內容來賺錢。這可能涉及編寫 AI 生成的文章、書籍或其他形式的可以出售或用於營銷的內容。

6. 構建和銷售 AI 工具：如果您具備技術技能並且熟悉編程語言，則可以構建利用有效提示工程的 AI 工具。然後可以將這些工具出售給企業或個人。

與任何領域一樣，作為一名快速工程師，你賺錢的能力取決於幾個因素，包括你的專業水平、你的聲譽和市場對你服務的需求。

這也是一個快速發展的領域，因此了解 AI 和機器學習的最新發展對於成功至關重要。

憑藉正確的技能和積極主動的方法，在令人興奮的快速工程世界中，機會是無限的！

最後的想法

正如我們在本指南中探討的那樣，提示工程處於語言、技術和創造力的激動人心的交叉點。

這個新興領域正在成為人工智能機器中不可或缺的一個齒輪，幫助我們更有效地與人工智能交流，並使這些強大的工具更容易獲得和實用。

即時工程的核心是設計輸入來指導 AI 語言和機器學習模型，而不僅僅是提出問題或發出命令。它是關於了解這些模型如何響應不同的提示，迭代和改進這些提示以使模型的輸出與我們的目標保持一致。

提示工程已經在各個領域找到應用——從內容生成到客戶服務，從數據分析到教育。隨著人工智能的不斷發展和成熟，提示工程的重要性和影響力可能只會越來越大。

無論您是 AI 愛好者、開發人員、內容創建者，還是只是對技術的未來感到好奇，了解提示工程都可以為您提供寶貴的技能組合！

如果您想詳細了解 ChatGPT 和生成式 AI 將如何改變世界，請觀看以下視頻：