什么是即时工程？ 2024 年详细指南

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我们与技术互动的方式在不断发展。最近最令人兴奋的进展之一是人工智能 (AI) 领域，机器经过训练可以像人类一样思考、学习，甚至交流。在生成人工智能等领域的无数进步中，有一种微妙的艺术正在日益受到重视：即时工程。

想象一下，您与一台机器进行对话，您向它发出信号或“提示”，它会以相关信息 法国数据  或操作进行响应。这就是即时工程的本质。这是关于创建正确的问题或指令来指导人工智能模型，特别是大型语言模型（LLM），以产生所需的结果。无论您是对人工智能最新动态感到好奇的技术爱好者，还是希望利用语言模型的力量的专业人士，了解即时工程都至关重要。

在本文中，我们将揭开即时工程技术复杂性的神秘面纱，并深入了解其在更广泛的人工智能领域的重要性。而且，对于那些想要深入研究人工智能和语言处理世界的人，我们提供了许多资源来帮助您了解更多信息。

什么是即时工程？
从本质上讲，即时工程就像通过问题来教孩子。正如一个精心设计的问题可以引导孩子的思维过程一样，一个好的提示可以引导人工智能模型，特别是大型语言模型（LLM），走向特定的结果。让我们更详细地探讨这个概念。

定义和基本概念
提示工程是设计和完善提示（问题或指令）以从人工智能模型中获取具体答案的实践。将其视为人类意图和机器输出之间的接口。

在广阔的人工智能领域，模型是在巨大的数据集上进行训练的，正确的提示可能是模型理解你的请求还是误解你的请求之间的区别。

例如，如果您曾经与 Siri 或 Alexa 等语音助手互动过，那么您就已经参与了提示工程的基本形式。您表达请求的方式（“播放轻松的音乐”与“播放贝多芬的交响曲”）可能会产生截然不同的结果。

即时工程的技术方面
即时工程虽然植根于语言艺术，但与人工智能模型的技术复杂性深深交织在一起。下面从技术方面进行更详细的分析：

模型架构。大型语言模型 (LLM)，例如 Google 的生成式预训练 Transformers ( GPT ) 和 PaLM2 (Powering Bard )，都是基于 Transformer 架构的。这些架构允许模型处理大量数据并通过自注意力机制理解上下文。构建有效的提示通常需要了解这些底层架构。
训练数据和标记化。 LLM 在大型数据集上进行训练，将输入数据标记为更小的块（标记）进行处理。标记化的选择（基于单词、基于字节对等）可以影响模型解释提示的方式。例如，不同标记化的单词可能会给出不同的结果。
模型参数。法学硕士拥有数百万甚至数十亿个参数。这些参数在训练过程中进行调整，决定模型如何响应提示。了解这些参数和模型结果之间的关系可以帮助您创建更有效的提示。
温度和 Top-k 采样。在生成响应时，模型使用温度调节和 Top-k 采样等技术来确定结果的随机性和多样性。例如，较高的温度可能会产生更多样化（但可能不太准确）的响应。提示工程师经常调整这些设置以优化模型结果。
损失函数和梯度。在更深层次上，模型在响应提示期间的行为受到其损失函数和梯度的影响。这些数学结构指导模型学习过程。尽管提示工程师通常不会直接调整提示，但了解其影响可以深入了解模型行为。
对于那些有兴趣了解这些模型的内部工作原理的人，我们的Transformers 和 Hugging Face 教程深入探讨了流行的法学硕士背后的机制。

为什么即时工程很重要
在人工智能解决方案变得无处不在（从客户服务中的聊天机器人到人工智能内容生成器）的时代，即时工程是确保人类与人工智能之间有效沟通的桥梁。这不仅仅是获得正确答案；这是为了确保人工智能理解每个查询背后的上下文、细微差别和意图。

即时工程的演变
即时工程虽然是一门相对较新的学科，但它深深植根于自然语言处理（NLP）和机器学习的历史。了解其演变为其当前的重要性提供了背景。