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我們與科技互動的方式不斷發展。最近最令人興奮的進展之一是人工智慧 (AI) 領域，機器經過訓練可以像人類一樣思考、學習，甚至交流。在生成人工智慧等領域的無數發展中，有一種微妙的藝術正在日益受到重視：即時工程。

想像一下與一台機器對話，您提供提示或“提示”，它會以相關資訊或操作進行回應。這就是即時工程的本質。這是關於制定正確的問題或指令來指導人工智慧模型，特別是大型語言模型（LLM），以產生期望的結果。無論您是對人工智慧最新動態感到好奇的技術愛好者，還是希望利用語言模型力量的專業人士，了解即時工程都至關重要。

當我們閱讀本文時，我們將揭開即時工程的技術 捷克共和國電話號碼列表 複雜性的神秘面紗，同時也提供其在更廣泛的人工智慧領域的重要性的觀點。對於那些希望深入了解人工智慧和語言處理世界的人，我們提供了一系列資源來幫助您了解更多資訊。

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什麼是即時工程？
從本質上講，即時工程類似於透過問題來教育孩子。就像措辭良好的問題可以引導孩子的思考過程一樣，精心設計的提示也可以引導人工智慧模型，尤其是大型語言模型 (LLM)，實現特定的輸出。讓我們更詳細地探討這個概念。

定義和核心概念
提示工程是設計和完善提示（問題或指令）以引發人工智慧模型特定回應的實踐。將其視為人類意圖和機器輸出之間的介面。

在廣泛的人工智慧領域，模型是在巨大的資料集上進行訓練的，正確的提示可能是模型理解你的請求還是誤解你的請求之間的差異。

例如，如果您曾經與 Siri 或 Alexa 等語音助理互動過，那麼您就已經參與了提示工程的基本形式。您表達請求的方式（「播放一些輕鬆的音樂」與「播放貝多芬的交響曲」）可能會產生截然不同的結果。



即時工程的技術面
即時工程雖然根植於語言藝術，但與人工智慧模型的技術複雜性深深交織在一起。以下是技術方面的詳細介紹：

模型架構。GPT（生成式預訓練 Transformer）和 Google 的 PaLM2（Powering Bard ）等大型語言模型 (LLM)都是基於 Transformer 架構建構的。這些架構允許模型處理大量資料並透過自註意力機制理解上下文。製作有效的提示通常需要了解這些底層架構。
訓練資料和標記化。 LLM 在大量資料集上進行訓練，將輸入資料標記為較小的區塊（標記）進行處理。標記化的選擇（基於單字、位元組對等）可以影響模型解釋提示的方式。例如，以不同方式標記的單字可能會產生不同的輸出。
模型參數。法學碩士擁有數百萬甚至數十億個參數。這些參數在訓練過程中進行微調，決定模型如何回應提示。了解這些參數和模型輸出之間的關係有助於制定更有效的提示。
溫度和 Top-k 採樣。在產生響應時，模型使用溫度設定和 top-k 採樣等技術來確定輸出的隨機性和多樣性。例如，較高的溫度可能會產生更多樣化（但可能不太準確）的反應。提示工程師經常調整這些設定以優化模型輸出。
損失函數和梯度。在更深層次上，模型在即時反應期間的行為受到其損失函數和梯度的影響。