Notes

Как AI меняет рынок: ожидания и реальность Хабр
Представьте себе поисковую систему будущего, где вместо набора ключевых слов пользователь может задавать естественные вопросы или даже описывать сложные сценарии. Именно здесь промпт-инжиниринг выходит на первый план, позволяя достигать точных и полезных результатов. Общение по видеосвязи или в чатах в первую очередь попадает под влияние AI - тут реально уже можно заменить человека и пройти тест Тьюринга. Сделать ИИ аватар, синтезировать голос и наделить это все экспертным мнением по любой теме - уже сегодня подъемная задача, которая хорошо интегрируется в цикл разработки. Также ИИ активно меняет рынок фриланса, Fiverr внедряет фичу, которая позволяет обучать искусственный интеллект на основе собственных работ и использовать его для автоматизации будущих заказов.
Одним из интересных направлений в этой области стал промпт-инжиниринг – технология, которая позволяет эффективно взаимодействовать с ИИ-моделями с помощью текстовых запросов. С помощью ИИ можно, например, генерировать список вопросов для самопроверки по любому предмету. Отдельные данные свидетельствуют о галлюцинациях и частоте отказов ИИ при решении сложных проблем. Искусственный интеллект (ИИ) активно внедряется в нашу жизнь, меняя устоявшиеся подходы к решению задач. Как пример «трудной задачи», эта интеграция включает элемент программирования в сочетании с аспектами упаковки и конфигурации. Вряд ли я бы задумался о том, чтобы бросить работу и открыть компанию по разработке ПО, укомплектованную недорогими роботами-разработчиками.
Кроме того, создание запросов для получения заведомо вредоносного контента поднимает вопросы о границах ответственности. Это потребует новых подходов к проектированию промптов, где в одном запросе необходимо комбинировать текстовые инструкции с визуальными или звуковыми подсказками. Уже сейчас появляются платформы, которые предлагают готовые шаблоны запросов для самых разных целей — от написания текстов до проведения исследований. В будущем такие инструменты станут более специализированными и, возможно, смогут автоматически подстраиваться под потребности пользователя.
Это особенно важно при создании сложных текстов, программного кода или решений для бизнеса. Кроме того, новые технологии открывают возможности для личного или профессионального развития. Каждый может научиться использовать их для решения повседневных задач, повышения своей продуктивности или создания инновационных проектов.
Примеры успешного применения промпт-инжиниринга
Думаю, также считали и переводчики компании Duolingo, которые вместе с новогодней открыткой получили уведомление о сокращении. Cова-полиглот, держащая в страхе своих пользователей, разом сократила штат переводчиков, заменив их на инструменты AI. Совсем неудивительно, что в этом месяце поступили сообщения о ее загадочной смерти. Они состоят из https://bcs.org/membership-and-registration/member-communities/ai-specialist-group/ шести компонентов, которые нужно проработать в рамках создания промпт-паттерна.
Роль инженеров промптов
Даже самые опытные промпт-инженеры не могут с первого раза создать идеальный промпт. AUSLANDER EXPERT Проверка и итерация являются вторым важнейшим принципом в создании эффективных запросов. Этот процесс включает тестирование различных формулировок и подача гибких корректировок на основе полученных ответов. Значимость точности заключается не только в ясности, но и в возможности задавать направления. Ясные и точные промпты помогают моделям ИИ сосредоточиться на сути вашего запроса и выдавать более подходящие и релевантные ответы. Эти вызовы требуют разработки четких этических стандартов и контроля за использованием генеративных моделей.

Одним из направлений развития промпт-инжиниринга может стать создание специализированных инструментов, которые будут не только анализировать качество запросов, но и давать рекомендации по их улучшению. Например, такие инструменты могут предлагать изменения в запросах, чтобы добиться более точных и релевантных ответов от ИИ. В медицинской практике промпт-инжиниринг помогает составлять запросы для анализа данных пациентов. Например, запросы для ИИ, который помогает диагностировать заболевания, должны быть детализированными, чтобы избежать ошибки в интерпретации. Некорректно составленные запросы — это не просто неудобство, а реальные убытки времени и ресурсов. Например, если маркетолог пытается создать рекламный текст с помощью ИИ, но формулирует запрос слишком абстрактно, полученный результат может оказаться бесполезным.
My Website: https://bcs.org/membership-and-registration/member-communities/ai-specialist-group/