Rapid Engineering hat sich zu einer wirksamen Methode zur Verbesserung von Sprachmodellen in der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) entwickelt. Dabei geht es darum, wirksame Eingabeaufforderungen zu erstellen, die oft als Anweisungen oder Fragen bezeichnet werden, um das Verhalten und die Ausgabe von KI-Modellen zu steuern.
Aufgrund der Fähigkeit des Rapid Engineering, die Funktionalität und Verwaltung von Sprachmodellen zu verbessern, hat es große Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Dieser Artikel befasst sich eingehender mit dem Konzept des agilen Engineerings, seiner Bedeutung und seiner Funktionsweise.
Agile Engineering verstehen
Beim Rapid Engineering geht es darum, genaue und informative Fragen oder Anweisungen zu erstellen, die es Benutzern ermöglichen, die gewünschten Ergebnisse aus KI-Modellen zu erhalten. Diese Eingabeaufforderungen fungieren als präzise Eingaben, die das Verhalten der Sprachmodellierung und Textgenerierung steuern. Benutzer können die Ausgabe von KI-Modellen durch sorgfältige Strukturierung von Ansprüchen ändern und steuern, was deren Nützlichkeit und Zuverlässigkeit erhöht.
Verwandte Themen: So schreiben Sie effektive ChatGPT-Eingabeaufforderungen, um bessere Ergebnisse zu erzielen
Schnelle technische Geschichte
Als Reaktion auf die Komplexität und Erweiterung der Fähigkeiten von Sprachmodellen hat sich die schnelle Architektur im Laufe der Zeit verändert. Auch wenn die Geschichte des Agile Engineering noch nicht lange zurückliegt, sind seine Grundlagen in der frühen NLP-Forschung und der Erstellung von KI-Sprachmodellen zu sehen. Hier ein kurzer Überblick über die Geschichte des Rapid Engineering:
Die Zeit vor „Transformers“ (vor 2017)
Rapid Engineering war vor transformatorbasierten Modellen wie z. B. weniger verbreitet OpenAI Generative Pre-Trained (GPT)-Konverter. Das Kontextwissen und die Anpassungsfähigkeit früherer Sprachparadigmen wie rekurrente neuronale Netze (RNN) und Faltungs-neuronale Netze (CNNs) fehlen, was die Möglichkeit eines schnellen Engineerings einschränkt.
Transformers-Vorschulung und Debüt (2017)
Einführung von Adaptern, insbesondere mit dem Artikel „Attention is All You Need“ von Vaswani et al. Im Jahr 2017 revolutionierte es den Bereich NLP. Transformer ermöglichten es, Sprachmodelle umfassend vorab zu trainieren und ihnen beizubringen, wie Wörter und Sätze im Kontext dargestellt werden. Allerdings war Rapid Engineering in all dieser Zeit noch eine relativ unerforschte Technologie.
Verfeinerung und Entstehung von GPT (2018)
Ein wichtiger Wendepunkt für agiles Engineering ereignete sich mit der Einführung der GPT-Modelle von OpenAI. GPT-Modelle haben sich als wirksam für das Vortraining und die Feinabstimmung spezifischer Aufgaben in den nachgelagerten Phasen erwiesen. Für eine Vielzahl von Zwecken haben Forscher und Praktiker damit begonnen, agile Engineering-Techniken zu nutzen, um das Verhalten und die Ausgabe von GPT-Modellen zu steuern.
Entwicklungen in Rapid Engineering-Technologien (seit 2018)
Da das Verständnis der Geometrie schnell zugenommen hat, haben Forscher begonnen, mit verschiedenen Ansätzen und Strategien zu experimentieren. Dazu gehörte die Gestaltung kontextreicher Eingabeaufforderungen, die Verwendung regelbasierter Vorlagen, die Einbindung von System- oder Benutzerhilfe und die Erkundung von Techniken wie der Präfixeinstellung. Ziel war es, die Kontrolle zu verbessern, Vorurteile abzumildern und die Gesamtleistung der Sprachmodelle zu verbessern.
Community-Beiträge und Erkundung (seit 2018)
Da Rapid Engineering bei NLP-Experten immer beliebter wird, haben Akademiker und Programmierer begonnen, Ideen, gewonnene Erkenntnisse und Best Practices auszutauschen. Online-Diskussionsforen, wissenschaftliche Veröffentlichungen und Open-Source-Bibliotheken haben alle wesentlich zur Entwicklung agiler Engineering-Methoden beigetragen.
Laufende Forschung und zukünftige Richtungen (gegenwärtig und darüber hinaus)
Rapid Engineering bleibt ein aktiver Forschungs- und Entwicklungsbereich. Forscher erforschen Möglichkeiten, agiles Engineering effizienter, interpretierbarer und benutzerfreundlicher zu machen. Techniken wie regelbasierte Belohnungen, Belohnungsmodelle und Human-in-the-Loop-Ansätze werden untersucht, um agile Engineering-Strategien zu verbessern.
Die Bedeutung des agilen Engineerings
Agile Engineering ist unerlässlich, um die Benutzerfreundlichkeit und Interpretation von KI-Systemen zu verbessern. Es bietet eine Reihe von Vorteilen, darunter:
Verbessern Sie die Kontrolle
Benutzer können das Sprachmodell anweisen, die gewünschten Antworten zu generieren, indem sie durch Eingabeaufforderungen klare Anweisungen geben. Dieses Maß an Kontrolle kann dazu beitragen, sicherzustellen, dass KI-Modelle Ergebnisse liefern, die vordefinierten Standards oder Anforderungen entsprechen.
Reduzieren Sie Voreingenommenheit in Systemen der künstlichen Intelligenz
Agile Engineering kann als Werkzeug zur Reduzierung von Voreingenommenheit in KI-Systemen eingesetzt werden. Vorurteile können im generierten Text gefunden und durch sorgfältige Gestaltung der Ansprüche reduziert werden, was zu faireren und gerechteren Ergebnissen führt.
Ändern Sie das Verhalten des Formulars
Mithilfe von Rapid Engineering können Sprachmodelle geändert werden, um gewünschte Verhaltensweisen anzuzeigen. Dadurch können KI-Systeme zu Experten für bestimmte Aufgaben oder Domänen werden, was ihre Genauigkeit und Zuverlässigkeit in bestimmten Anwendungsfällen erhöht.
Verwandte Themen: So verwenden Sie ChatGPT wie ein Profi
Wie funktioniert agiles Engineering?
Rapid Engineering verwendet einen systematischen Prozess, um belastbare Ansprüche zu erstellen. Hier sind einige wichtige Maßnahmen:
Allgemeine GPT-4-Richtlinien
Die folgenden Tipps helfen Ihnen, sich mit der neuesten Version von ChatGPT einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen:
→ Übernehmen Sie Ihren Schreibstil
Geben Sie GPT einige Beispiele Ihrer Texte und lassen Sie einen Styleguide für zukünftige Ausgaben erstellen.Beispielaufforderung: … pic.twitter.com/JWYYLV4ZLS
– Chase Curtis (@realchasecurtis) 2. April 2023
Wählen Sie die Aufgabe aus
Definieren Sie das genaue Ziel, das das Sprachmodell erreichen soll. NLP kann jede Aufgabe umfassen, einschließlich Textvervollständigung, Übersetzung und Zusammenfassung.
Bestimmen Sie die Ein- und Ausgänge
Definieren Sie klar die vom Sprachmodell benötigten Eingaben und die gewünschten Ausgaben, die Sie vom System erwarten.
Erstellen Sie Informationsansprüche
Erstellen Sie Eingabeaufforderungen, die das erwartete Verhalten des Formulars klar kommunizieren. Diese Fragen sollten klar, prägnant und zweckdienlich sein. Um die besten Ansprüche zu finden, sind möglicherweise Versuche und Irrtümer sowie eine Überarbeitung erforderlich.
Wiederholen und bewerten
Stellen Sie die generierten Reize auf die Probe, indem Sie sie in das Sprachmodell einspeisen und die Ergebnisse auswerten. Überprüfen Sie Ergebnisse, finden Sie Fehler und ändern Sie Anweisungen, um die Leistung zu steigern.
Kalibrierung und Tuning
Berücksichtigen Sie die Bewertungsergebnisse bei der Kalibrierung und Anpassung von Ansprüchen. Um das gewünschte Modellverhalten zu erreichen und sicherzustellen, dass es mit der beabsichtigten Funktionalität und den Anforderungen übereinstimmt, sind bei diesem Verfahren geringfügige Änderungen erforderlich.
