Как технический энтузиаст с многолетним опытом приручения зверей искусственного интеллекта и навигации по сложному миру языковых моделей, я заинтригован последним предложением от WiseOx — Pronto, талисманом искусственного интеллекта. Потратив бесчисленное количество часов на создание идеальных подсказок для получения желаемых результатов от чат-ботов, я могу оценить необходимость в инструменте, который поможет уточнить эти инструкции.
Компания WiseOx, занимающаяся чат-ботами в области искусственного интеллекта, представила новый ресурс искусственного интеллекта, получивший название Pronto, предназначенный для улучшения взаимодействия человека и искусственного интеллекта. По существу функционируя как «ИИ-компаньон», Pronto тщательно обучен создавать подсказки, позволяющие пользователям более эффективно взаимодействовать с системами искусственного интеллекта и потенциально более успешно достигать желаемых результатов.
Общеизвестно, что кодирование — это метод, используемый для передачи команд компьютерам, позволяющий им понимать и выполнять намеченные результаты. Интересно, что даже при использовании продвинутых языковых моделей способ подачи инструкций не всегда оптимален. Есть методы, которые работают хорошо, и есть методы, которые не дают желаемых результатов.
Использование LLM (модели изучения языка) может привести к неожиданным результатам, если ваши инструкции расплывчаты или не содержат очевидных шагов, поскольку модель может с трудом понять, что вы действительно намереваетесь сделать. Чтобы внести ясность, позвольте мне перефразировать, используя более простые термины: если вы не предоставите ИИ четкие и полные инструкции, он может не обеспечить желаемый результат из-за потенциальной путаницы в отношении ваших намерений. Вот объяснение Пронто своими словами: Модель может запутаться, если инструкции неясны или отсутствуют очевидные шаги, что приведет к результатам, которые не соответствуют вашим ожиданиям.
Действительно, модели искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, не могут по-настоящему понимать или сознательно интерпретировать человеческий язык. Они не понимают своих собственных ответов; вместо этого они генерируют ответы на основе закономерностей, извлеченных из огромных объемов данных. Для достижения наилучших результатов важно четко и точно общаться, чтобы максимизировать точность и достоверность ответов ИИ.
«Быстрое проектирование имеет важное значение для повышения качества ответов. Используя простой язык, предоставляя краткие указания и разделяя сложные задачи на выполнимые части, вы можете ожидать более частых улучшений результатов. Хотя иногда могут возникать сбои, в целом это значительно улучшить ваше взаимодействие.
Если вам сложно создать мощную подсказку для вашей модели, подумайте о том, чтобы скопировать свои усилия в Pronto и запросить расширенную версию. Этот инструмент новый, поэтому нам нужно будет наблюдать за его работой с течением времени. Если он будет эффективно уточнять подсказки, это потенциально может сэкономить время людям, которые часто корректируют свои подсказки при использовании моделей изучения языка (LLM).
Смотрите также
- Концовка «Субстанции» объясняет: что происходит со Сью и Элизабет?
- Huawei Watch GT 5 против GT 4: стоит ли обновлять свое носимое устройство?
- Обзор Beyerdynamic DT 770 Pro X Limited Edition – 100 лет звука
- Обзор саундбара LG S95TR: наконец-то хорошо
- 7 лучших чехлов для Apple iPhone 16 Pro Max 2024 года
- Z от HP Boost разделяет графические процессоры для ускорения рабочих нагрузок ИИ
- Милые обманщицы: Краткое содержание второго эпизода Летней школы: Это восхитительно медленное лето
- Как вы можете сами опробовать новую модель o1-preview от OpenAI
- Apple Mac Mini (M4) против Mac Studio: как сравниваются настольные предложения Apple?
- Обзор Amazon Kindle Colorsoft: волшебная и красочная электронная книга
2024-10-03 21:57