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主要な取り組み

  1. GPT-3.5 のような生成 AI モデルの力を活用するには、迅速なエンジニアリングが重要です。
  2. 生成 AI は、創造性と問題解決の新時代をもたらしました。
  3. プロンプト エンジニアリングでは、コンテンツ生成の精度と具体性が重視され、最新性が重要なタスクに適しています。同時に、Generative AI は高い適応性と柔軟性を提供するため、コンテンツの多様性が求められるクリエイティブな仕事に最適です。

プロンプトエンジニアリングとは?

GPT 3.5 のような生成 AI モデルの力を活用するには、迅速なエンジニアリングが重要です。これには、モデルから目的の出力を引き出すための明確に定義された入力クエリまたはプロンプトを作成することが含まれます。効果的かつ迅速なエンジニアリングを行うには、モデルの機能と制限を深く理解する必要があります。

これは、AI モデルから特定の望ましい応答を引き出すために入力クエリやプロンプトを設計する技術です。これは、モデルのアーキテクチャと動作を深く理解し、パフォーマンスを最適化するための科学的アプローチを必要とする微妙な芸術です。

プロンプトエンジニアリングには反復プロセスが含まれます。さまざまな表現やテクニックを試して、最適な結果が得られるようにプロンプ​​トを調整してください。

ジェネレーティブ AI とは

生成 AI は、創造性と問題解決の新時代をもたらしました。これらのモデルは、入力プロンプトに基づいて人間のようなテキストを生成するように設計されており、信じられないほど多用途で、さまざまなドメインに適用できます。

生成 AI は、記事、物語、詩などの高品質のコンテンツを自律的に作成できます。これにより、コンテンツ制作を合理化し、パーソナライズされたコンテンツを大規模に生成できます。これらのモデルはテキストをある言語から別の言語に翻訳し、言語の壁を打ち破り、グローバルなコミュニケーションを促進します。

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これは、自然で人間のような会話を実現するチャットボットや仮想アシスタントの開発に使用され、顧客サポートとユーザー エクスペリエンスを向上させます。また、機械学習モデルをトレーニングするための合成データを作成して、開発者のコ​​ーディング タスクを支援し、開発時間を短縮することもできます。

プロンプトエンジニアリングと生成AIの違い

  1. プロンプト エンジニアリングには、AI の出力をガイドする特定のプロンプトや指示を作成し、生成されたコンテンツをより詳細に制御することが含まれます。同時に、Generative AI はより創造的なアプローチを採用しており、AI が明示的な指示なしでコンテンツを生成できるため、より多様な出力が得られる可能性があります。
  2. プロンプト エンジニアリングでは、コンテンツ生成の精度と具体性が重視され、最新性が重要なタスクに適しています。同時に、Generative AI は高い適応性と柔軟性を提供するため、コンテンツの多様性が求められるクリエイティブな仕事に最適です。
  3. プロンプトエンジニアリングは、公平で公平な応答を促すプロンプトと指示を設計することでバイアスを軽減できます。同時に、生成 AI はトレーニング データのバイアスを継承する可能性があり、生成されたコンテンツの差別に対処するために追加の対策が必要になる可能性があります。
  4. プロンプト エンジニアリングは、質問への回答や言語翻訳など、明確に定義された特定のタスクでよく使用されます。同時に、Generative AI は、クリエイティブライティング、コンテンツ生成、芸術的アプリケーションなど、より幅広い機能に適用されます。
  5. 迅速なエンジニアリングでは、事前トレーニングされたモデルの指示に重点を置くため、必要な計算リソースが少なくなります。同時に、生成 AI は大規模な言語モデルのトレーニングと微調整が複雑であるため、より多くの計算能力を必要とします。

プロンプトエンジニアリングと生成AIの比較

Parametersプロンプトエンジニアリング生成AI
コントロール VS 創造性作成されたコンテンツの制御を採用より創造的なアプローチを使用する
精度 VS 柔軟性精度と具体性を重視優れた適応性と柔軟性を提供します
バイアスの軽減プロンプトと指示を慎重に設計して、公平で公平な応答を促すトレーニング データのバイアスを継承するため、バイアスに対処するための追加の対策が必要です。
使用法明確に定義された特定のタスクでよく使用されますクリエイティブライティング、コンテンツ生成など、より幅広いタスクに適用されます。
リソース要件必要な計算リソースが少なくて済むトレーニングの複雑さにより、より多くの計算能力が必要になります
参考情報
  1. https://arxiv.org/abs/2204.13988
  2. http://www.asianjde.com/ojs/index.php/AsianJDE/article/view/718
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By サンディープ・バンダリ

Sandeep Bhandari は、Thapar University (2006) でコンピューター工学の学士号を取得しています。 彼はテクノロジー分野で 20 年の経験があります。 彼は、データベース システム、コンピュータ ネットワーク、プログラミングなど、さまざまな技術分野に強い関心を持っています。 彼の詳細については、彼のウェブサイトで読むことができます バイオページ.