Eine kurze Anleitung für Prompt Engineering

1. Einführung: Hallo und willkommen zu diesem kurzen Leitfaden für Prompt Engineering. Mein Name ist David Argument, und ich bin Softwareentwickler und Mathematiker. Warum also, ausgehend von der Technik, ist KI heute ein entscheidender Bestandteil des mutigen oder täglichen Lebens und unserer Unternehmen und die sich schnell entwickelnden KI-Tools der letzten Jahre haben unvermeidliche Auswirkungen auf unser tägliches Leben gehabt und werden immer intelligenter und funktionaler. Diese Technologie hat also Weise verändert, wie wir mit Menschen kommunizieren. Bei Robotern muss die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine im Zuge dieser Entwicklung verbessert werden . Es kann uns der Ausschöpfung des vollen Potenzials der KI einen Schritt näher bringen vollen Potenzials der , wenn wir richtig verstehen, wie wir mit ihr interagieren. Und ein Salz für Theoretiker: Wir werden in der Lage sein, neue Erkenntnisse zu gewinnen und bessere Informationen zu gewinnen, wodurch unser Wissen über eine Vielzahl von Themen erweitert wird. daher von entscheidender Bedeutung, stolze Technik zu verstehen diese Vorteile nutzen zu können, ist es daher von entscheidender Bedeutung, stolze Technik zu verstehen. 2. Was ist Prompt Engineering?: Was ist also Prompt Engineering? Die Fähigkeit, effektiv mit KI zu kommunizieren , ist für uns von entscheidender Bedeutung. Dazu gehört das Schreiben von Prout's, die als Befehle für die KI dienen. Und Prompt Engineering ist der Prozess der Erstellung von Eingaben, die an die Ausgabe eines Sprachmodells erinnern, Tschadsee, TBT. Und um gute Ergebnisse zu erzielen, ist es wichtig, qualitativ hochwertige Inputs bereitzustellen. Andererseits können nur die feinen Eingabeaufforderungen zu ungenauen oder negativen Antworten führen. Prompt Engineering deckt ein breites Anwendungsspektrum ab, z. B. Chatbots, Tools zur Inhaltserstellung, Sprachübersetzungstools und virtuelle Unterstützung. Möglicherweise sind Sie jedoch neugierig auf die Techniken, die von der KI-Technologie verwendet werden , um ihre Antworten zu erzeugen. Lassen Sie uns also lernen, wie diese Modelle funktionieren. 3. Was sind LLMs?: Also, was werden einige das Microsoft hier zitieren , ist eine Zeitform, die ein großes Sprachmodell ist. Und das ist ein Begriff, der sich auf KI-Modelle bezieht, die aus großen Datenmengen Texte in natürlicher Sprache generieren können Texte in natürlicher Sprache generieren . Vergrößere Sprachmodelle sind tiefe neuronale Netzwerke wie Transformatoren, um aus Milliarden oder sogar Billionen von Wörtern zu lernen und Steuern für jedes Thema oder jede Domäne zu erheben. Große Sprachmodelle können auch verschiedene ventrale Sprachaufgaben wie Klassifikation, Zusammenfassung, Übersetzung, Generierung und Dialog ausführen verschiedene ventrale Sprachaufgaben wie Klassifikation, . Und wir haben hier Beispiele. Das bekannteste ist GPT-3, aber es gibt auch andere wie Vogeleier erlauben Excel Net und ein bisschen, ein bisschen a. Ich bin mir nicht sicher, ob ich das richtig ausgesprochen habe, aber ja, das L steht für groß. Im Fall von LLM bedeutet das wirklich, wirklich groß, es kann Millionen, Milliarden oder sogar Billionen sein. Das L steht für Sprache, was sich auf die Tatsache bezieht, dass die Wortsätze durch Atemzug den Kern der Funktionsweise dieser Art von semantischer KI verlassen den Kern der Funktionsweise dieser Art von , nämlich für Modelle. Und es sind dimensionale mathematische Repräsentationen großer Mengen schriftlicher Informationen mit hohem Wachstum mathematische Repräsentationen . Was also tendenziell d ist, hat mit LLM zu tun, okay, wir stellen diese Verbindung dort bereits her. Der Chat, in der Regel wird das System von einem LLM-KI-Modell angetrieben, das Open AI auf der Grundlage des GPT-3-Modells erfunden hat. Das Modell hier ist also eigentlich GPT-3. Und im Moment haben wir GLUT4, oder? Und Chat GBD ist genau die Anwendung, die Open AI entwickelt hat. Sie können sich Chat TBD also als eine Anwendung vorstellen , die auf diesem LLM aufbaut. Dass es speziell darauf abgestimmt wurde , Chats von ländlichen Direktoren zu aktivieren. 4. Beaufsichtigtes vs. unbeaufsichtigtes Lernen: Wenn wir uns also etwas eingehender maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz im Allgemeinen befassen, gibt es zwei primäre Lernmethoden die auf dem Sprachmodell basieren. Überwachtes und unüberwachtes Lernen. Überwachtes Lernen in Glühbirnen unter Verwendung eines beschrifteten Datensatzes, der Daten mit einer richtigen Antwort enthält. Während es sich bei unüberwachtem Lernen um eigene Daten handelt, muss das Modell unbestimmte, genaue Antworten analysieren. In der Regel verlassen sich vier oder GPT-3 also auf unüberwachtes Lernen , um Antworten zu generieren. Deshalb haben sie nicht immer die richtigen Daten oder die richtige Antwort, weil sie nicht mit den richtigen Antworten trainiert sind. Sprachmodellierung ist eine grundlegende Komponente der verschiedenen KI-Sprachanwendungen, die es einem Modell ermöglicht , Texte gemäß der angegebenen Aufforderung zu erstellen. Und hier haben wir ein Bild des klassischen maschinellen Lernens. Wir haben das überwachte Lernen, Klassifikation und die Regression, also die Urinökonomie. Mathematiker oder Ingenieur, Sie haben vielleicht von linearer Regression gehört. Das ist also eigentlich beaufsichtigtes Lernen. Sie machen maschinelles Lernen. Wir sind in New York und machen Regression und unüberwachtes Lernen im klassischen Sinne. Sie können es an dieser Verringerung der Dimensionalität der Clusterassoziation sehen . Dies ist eigentlich eine sehr vereinfachte Erklärung von beaufsichtigtem und unüberwachtem Lernen. 5. Aufforderungen zur Informationssuche: Schauen wir uns nun die verschiedenen Kategorien von Eingabeaufforderungen an . Die grundlegendste ist also die Aufforderung zur Informationssuche. Und diese Probleme sind speziell darauf ausgelegt, Informationen zu sammeln. Und die Abschlussbälle beantworteten meistens die Fragen was und wie. Es ist, als würden wir Google benutzen. Wir haben hier also einige Beispiele. Was sind die beliebtesten Touristenattraktionen in Ecuador? Wie bereite ich mich auf die React-Stellenliteratur vor? Was sind die häufigsten Arten von Cyberangriffen und wie können sich Einzelpersonen und Organisationen vor ihnen schützen? Sie sehen also, diese Eingabeaufforderung ist ein bisschen detaillierter für das gewünschte Ergebnis, und darüber werden wir später sprechen . Was ist die Geschichte der Olympischen Spiele und wie sauer der Ruhestand ist. All diese Eingabeaufforderungen sind also das Ergebnis von Eingabeaufforderungen zur Informationssuche. 6. Anweisungsbasierte Eingabeaufforderungen: Jetzt haben wir Anweisungen, die auf Anweisungen basieren, und Sie verwenden sie seit einigen Jahren. Sie dienen dazu, dem Modell Anweisungen zur Ausführung bestimmter Aufgaben zu geben . Ein gutes Beispiel für solche Versprechen die Verwendung von Siri Alexa oder Google Assistant. Chad DBT ist also noch sehr neu, aber Sie verwenden seit einigen Jahren Anweisungen, die auf Anweisungen basieren. Zum Beispiel, wenn Sie einem Lexikal mitteilen , dass Sie eine strukturbasierte Aufforderung erhalten. Und er sah sich Tell Tap an, den DPT so nannte. Offensichtlich wird es nicht wissen , wer das ist. Und es wird auch nicht in der Lage sein, einen Anruf zu tätigen. Die neueste Folge aus meiner Lieblingsfernsehsendung, wieder, Chad DBT wird nicht in der Lage sein, die neuesten Folgen Ihrer Lieblingsfernsehsendung abzuspielen Ihrer Lieblingsfernsehsendung da sie nicht an einen Fernseher angeschlossen ist. Aber Ted TBT kann antworten. Die anderen Beispiele bieten eine schrittweise Anleitung zum Zusammenbauen eines Möbelstücks für Kinder mit flachem Rücken, z. B. eine Ikea-Kommode. Das ist etwas, das Chad GPT, kann ich dir die Antwort geben? Stimmt es? Ein Tutorial zur Verwendung gängiger Softwareprogramme wie Adobe Photoshop oder Microsoft Excel für eine bestimmte Aufgabe oder ein bestimmtes Projekt. Und F. Aber hier für eine bestimmte Aufgabe oder ein bestimmtes Projekt, denn wenn Sie, wenn Sie dem Chat die Schönheit sagen würden, mir ein Tutorial zu Adobe Photoshop geben würden, wäre das zu allgemein. Du musst bereitstellen. Was möchtest du lernen? Konkret? Weil das Erlernen von Adobe Photoshop sehr komplex ist, oder? Der Leitfaden zum Üben von Entspannungstechniken wie Achtsamkeitsmeditation oder tiefem Atmen zur Stressreduzierung und Förderung des geistigen Wohlbefindens. Das ist auch ein Beispiel für eine Befehlsbit-Eingabeaufforderung. 7. Kontext mit Eingabeaufforderungen: Jetzt haben wir Kontexte, die Eingabeaufforderungen, ein gegebener Kontext und Beispiele enthalten, damit die KI ziemlich wichtig ist. Diese Eingabeaufforderungen stellen der KI Informationen zur Verfügung, damit Sie besser verstehen, was der Benutzer bereitstellen muss. Falsch. Hier haben wir ein Beispiel. Wenn Sie eine Party planen und einige Dekorationsideen und Aktivitäten für die Teilnehmer benötigen , können Sie Ihre Aufforderung so strukturieren und eine Party für mein Kind planen. Welche Dekorationsideen und Aktivitäten gibt es noch, und diese könnten dazu beitragen, dass es unterhaltsam und unvergesslich wird. Also, was ist der Kontext hier? Der erste Satz: Ich plane eine Party für mein Kind. Das ist der Kontext. Jetzt weiß die KI , dass Sie eine Party feiern, oder? Und es kann Ihnen besser antworten. 8. Vergleichende Aufforderungen: Jetzt haben wir vergleichende Eingabeaufforderungen. Diese Tools helfen beim Vergleich und der Bewertung verschiedener Optionen die dem Modell angeboten werden, um den Benutzer bei der Erstellung einer passenden Sitzung zu unterstützen . Das ist also sehr einfach. Der Verkauf von Holz ist vergleichbar mit A und B, was im Hinblick auf langfristiges finanzielles Wachstum und Stabilität eine bessere Investition ist als Hunde oder Immobilien . Und wenn Sie diesen Chat-Tee-Tipp oder was auch immer Ihnen sagen wird, machen, werde ich Ihnen keine finanzielle Beratung geben . Dies sind die Vor- und Nachteile. Das ist also sehr gut, denn eine unmittelbare Ursache zu haben ist im Grunde eine Möglichkeit für Sie, eine bessere Entscheidung zu treffen, weil Sie derjenige sind zu treffen, weil Sie derjenige der die Entscheidung am Ende des Tages trifft. Sie können in der Aufforderung explizit Vor- und Nachteile angeben, wie in diesem Beispiel, um zu erfahren, welche Vor- und Nachteile die Verwendung einer Kreditkarte im Vergleich zu einem Privatkredit in Bezug auf Zinssätze, Gebühren und Auswirkungen auf die Kreditwürdigkeit hat. Auch hier wird es Ihnen Vor- und Nachteile geben. Es wird dir nicht sagen, Hey, das ist das Beste, was du tun kannst . Am Ende des Tages sind Sie derjenige, der diese Entscheidung trifft. Welche Vorteile hat ein Hybridauto gegenüber einem gasbetriebenen Auto in Bezug auf Kraftstoffeffizienz, Umweltverträglichkeit und Kosinus Auch hier hat ein Hybridauto Vor- und Nachteile. Gasbetriebene Autos haben Vor- und Nachteile. Am Ende des Tages wirst du deine eigene Meinungsbasis und die Vor- und Nachteile haben . In diesem Sinne eignen sich Tools wie Ted, um schrecklich oder unparteiisch zu sein, dafür also gut. 9. 09 Meinung einholen: Jetzt kommt das Interessante, meinungssuchende Aufforderungen. Bevor ich fortfahre, muss ich Ihnen sagen, dass die KI keine Meinung hat. Denken Sie daran, dass die KI nur mit vielen Daten trainiert wird und diese Daten tatsächlich aus dem Internet stammen. Die Antwort wird also auf der Meinung eines anderen basieren. Der Zweck dieser Aufforderungen besteht darin, die AIS-Perspektive zu einem bestimmten Thema herauszuarbeiten. Ein Beispiel ist, was ist Ihre Meinung zur Nutzung sozialer Medien durch Jugendliche? Wenn Sie es löschen, wirkt sich positiv oder negativ auf als soziale Entwicklung positiv oder negativ auf Ihre psychische Gesundheit aus. Indem Sie Chat DBT stellen, diese genaue Frage, schauen Sie sich die Antwort an. Als KI-Sprachmodell habe ich keine persönliche Meinung, aber ich kann Informationen und Erkenntnisse zu dem Thema auf der Grundlage von Forschungen als Studien bereitstellen . Und dann wird es dir die Antwort geben. Ich habe die Frage, richtig. Das ist also sehr wichtig zu wissen. Die API hat keine Meinung. Hier haben wir ein weiteres Beispiel. Was sind Ihrer Meinung nach die drängendsten Umweltprobleme, drängendsten Umweltprobleme mit denen die Welt heute konfrontiert ist? Und welche Schritte sollten unternommen werden, um ihnen entgegenzuwirken. Oder, was Ihrer Meinung nach die wichtigsten Eigenschaften effektiver Führung sind die wichtigsten Eigenschaften und ob Sie glauben diese Qualität verkörpern — öffentliche oder private Sphäre. Ich muss Sie noch einmal daran erinnern, die KI keine Meinung hat. Das sind Leute aus dem Internet, so etwas. Es kann also zu Vorurteilen kommen , über die wir später sprechen werden. 10. Rollenbasierte Eingabeaufforderungen: Lassen Sie uns nun über die rollenbasierten Bomben sprechen , da dies die wichtigsten Aufforderungen sind. sind so wichtig , dass die offizielle API für Chet GPT davon ausgeht, dass Sie diese Art von Routen verwenden werden. Wenn Sie sich also dafür interessieren, können Sie die API-Dokumentation lesen und Sie werden feststellen, dass diese rollenbasierten Eingabeaufforderungen sehr wichtig sind. Und im Allgemeinen, wenn Sie jedes Mal rollenbasiert fragen lassen , dass es Ihnen gut geht, weil es sehr nützlich ist, wenn behandelt für diese spezielle Kategorie funktioniert hat , ist die Verwendung des Five-Ws-Frameworks. Cool ist der erste. Wissenschaft oder Rolle, die Sie brauchen. Die Modelle spielen eine Rolle wie Lehrer und ausgerechnet Vögel und so weiter. Was bezieht sich auf die Aktion, die das Modell ausführen soll wenn Sie sich auf dieser Kunst-Timeline befinden, um eine bestimmte Aufgabe zu erledigen , wobei es sich auf den Ort oder den Kontext einer bestimmten Aufforderung bezieht. Und das y bezieht sich auf die Gründe, Motivation oder die Ziele für eine bestimmte Aufforderung. Und fügen Sie in der Regel Informationen darüber hinzu, warum Sie lernen möchten. Wir müssen das, die Dauer deiner Lernphase und deine Lernziele für die Aufforderung genau angeben. Wenn wir mehr Details angeben, werden wir zu einem persönlicheren oder rebellischeren Dauer deiner Lernphase und deine Lernziele für die Aufforderung genau angeben. Wenn wir mehr Details angeben, werden wir Event führen. Mach Fan, bitte achte darauf, dies auf Englisch zu lesen. Dies ist nicht erforderlich, aber es ist besser, wenn Sie es in Filmen tun. Im Allgemeinen funktionieren LLMs besser, wenn Sie sie auf Englisch machen. Sie haben Übersetzungstools, die Ihnen dabei helfen können . Schon wieder. Sehen wir uns also ein Beispiel an. Der Marketingmanager des Staatsstreichs. Was schafft eine neue Social-Media-Kampagne wenn das nächste Quartal, Juli, September oder was auch immer, wo die Ausrichtung auf den nordamerikanischen Markt und die y die Markenbekanntheit erhöht und den Umsatz steigert. Die Eingabeaufforderung kann also ungefähr so aussehen. als Marketingmanager Erstellen Sie als Marketingmanager eine neue Social-Media-Kampagne den nordamerikanischen Markt. Bei der nächsten Bestellung zur Steigerung der Markenbekanntheit und Drive Cells haben Sie die 5$, haben Sie die 5$ dort für die Umsetzung der Kampagne verantwortlich sein werden. Welche Plattformen werden verwendet? Wann wird es veröffentlicht? Wo wird es gezielt eingesetzt und warum ist es wichtig für die Unternehmensziele. Du musst also sehr spezifisch sein. Nur wenn du das zum Chatten fragst, wirst du leider diese Antwort bekommen, die ziemlich lang und ziemlich detailliert ist. Und ich denke, dadurch können viele Jobs geschaffen werden. Sie müssen also lernen, wie Sie diese Art von Effekten auslösen können. 11. Perplexity.ai: Jetzt eine kleine Warnung. Es ist immer wichtig, in jeder Kategorie, bei jeder Aufforderung, die Richtigkeit der Antworten des Modells zu überprüfen. Wenn Sie sich zu Hause über das Thema nicht sicher sind, wenn Sie vorher nichts über das Thema wussten, müssen Sie die Antworten überprüfen, da dies ausschließlich von der Ausgabe des Modells abhängt und möglicherweise nicht die korrekten Informationen deltakorrekt sind. Da das Modell nicht immer korrekt ist, sollten Sie die Informationen unbedingt mit anderen Quellen abgleichen, um sich die Mühe zu machen. Es ist merkwürdig. Wie erreichen wir das? Chat DBT gibt uns keine Antworten, oder? Wir haben also dieses Tool namens perplexity.ai. Sie können also dort auf die Website gehen. Und es ist im Grunde wie die typischen D-, aber D- oder Z-Quellen. Auch Google Bar, die wie die Konkurrenz für den Chat ist. Tbt, werde das machen, aber es ist nicht gerade jetzt zu dem Zeitpunkt, an dem ich diese Videos aufnehme. Es ist nicht für jeden Bartlett. Also z.B. I Asked Amy is create sharp, gib mir fünf Websites, auf denen ich nach psychologischen Artikeln suchen kann. Und es hat mir diese Dinge gegeben. Und es ist schön, weil du auch auf diese Links klicken kannst , oder? Und wenn Sie hier auf diese Klammern klicken, erhalten Sie die Quellen, aus denen dieses Ding die Korrelation gesammelt hat, oder? Weil dieses Perplexity-Tool auch eine Verbindung zum Internet herstellen kann , oder? Und das ist nützlich, weil es nicht so viele 21 Cutoff, Wissen, Cutoff gibt, wie Chat, um einen Baum zu pflücken. 12. Beenden Sie die Verwendung des Google-Suchmusters: Okay, jetzt haben wir alle Eingabeaufforderungen für Kategorien gesehen. Nun, wie machen wir diese Aufforderungen wirksam? Zuallererst wurden wir von Google unterrichtet, weil Google ein großes Unternehmen ist. Es ist seit vielen Jahren auf dem Markt. Und sie haben ihre Suchmaschine so verbessert , dass sie mit weniger Wörtern funktioniert, oder? Also die letzte Iteration, die wir zu Google bekommen, desto besser z.B. u. Punkt als Google. Wann fand die Französische Revolution statt? Du fragst nach dem Datum der Französischen Revolution und das war's. Und du kannst auch Anführungszeichen setzen , sodass du exakte Übereinstimmungen und all das Zeug hast. Aber wir müssen diese Art der Informationssuche mit gesprächigen PT oder anderen Anwendungen, die auf LLMs basieren, völlig vergessen mit gesprächigen PT oder . Weil es das genaue Gegenteil ist. Wir wollen. Jetzt so viele Informationen, wie wir KI zur Verfügung stellen können, um Kontexte zu geben. Zum Beispiel die fünf Ws und all das Zeug. Vergessen Sie also bitte, zu suchen, als ob Sie es mit Google gemacht hätten. Also das Erste, Klarheit. Wenn Sie in einer Beziehung sind, werden Sie feststellen, dass Klarheit sehr wichtig ist. Und bei jeder Art von Kommunikation ist Klarheit eigentlich ziemlich wichtig. Wie es hier heißt, klare Kommunikation in jeder Umgebung von entscheidender Bedeutung , auch in einem Nonnenkloster. Um ein effektives Produkt zu entwickeln, ist es wichtig, dass Sie Ihr Ziel klar definieren Dadurch wird sichergestellt, dass die KI präzise auf Ihre Bedürfnisse reagieren kann . 13. Kontext und Einschränkungen: Welche andere Sache ist aktiv? Anhand des Kontextes und der Beispiele, wie wir in der Kategorie „ Kontext-Bereitstellung von Aufforderungen“ gezeigt haben, kann die KI durch die Bereitstellung zusätzlicher Informationen erkennen , dass die KI das Ziel des Problems von Mandanten versteht, wodurch mehr Presets für Salze generiert wurden. Was sonst? Lege Einschränkungen fest. Der KI müssen also Grenzen gesetzt werden, um innerhalb ihrer Grenzen arbeiten zu können, was die Genauigkeit erhöht und die Bestimmung irrelevant macht. Und ich wollte dir einen netten Trick geben. Sie können Grenzen setzen obwohl dies nicht die einzige Möglichkeit ist, dies zu tun, oder? Aber wenn Sie einen Doppelpunkt t, das Semikolon, das Semikolon, das Semikolon am Ende der Eingabeaufforderung eingeben. Dann wirst du wohl die zu lange nicht gelesene Version von dem haben die zu lange nicht gelesene Version , was Jabhat, von dem, was du willst. Also gib mir eine Zusammenfassung der Französischen Revolution. Die Französische Revolution ist offensichtlich ein großes historisches Ereignis. Eine Zusammenfassung ist also sehr zweideutig. Es können zehn Seiten PDF sein und das wird ein Unterarray sein. Aber wenn Sie sagen, dass sie zu lang sind , erhalten Sie mit „Nicht gelesen einen kurzen Absatz darüber, was die Französische Revolution ist. 14. Abfragen aufschlüsseln, neu formulieren und iterieren: Was ist sonst noch wirksam? Schreiben Sie die Abfragen auf. Diese binden Abfragen in kleinere, überschaubarere Blöcke. Canon verfügt über KI-Fähigkeiten, um mit den Informationen umzugehen. Auf diese Weise ist das Modell in der Lage, jeden Abfrageträger zu erfassen und bessere Antworten zu generieren. Also, was bedeutet das? Du stellst nicht zu viele Fragen auf einmal. Die KI wird besser funktionieren , wenn Sie jeweils eine Frage stellen. Okay? Iterieren Sie jetzt und formulieren Sie es neu. Wenn Sie mit einer AR-Antwort nicht zufrieden sind, versuchen Sie, sie umzuformulieren und geben mehr Kontext oder Martin-Samples an, um die Ergebnisse zu verbessern. Wenn Sie dies tun möchten, können Sie den Stolz natürlich kopieren und erneut einfügen. Aber eigentlich benutzt du das im Chat, Deputy. Sie haben diese kleine Schaltfläche, mit der Sie Ihre Aufforderung als erneut gesendet bearbeiten können . Okay? Eine andere Sache sind Anfragen nach einer schrittweisen Erklärung. Wenn Sie detaillierte Informationen oder eine Aufschlüsselung zu einem komplizierten Thema benötigen , können Sie Ihre Aufforderung so gestalten, dass die KI anweist, umfassende Antworten zu geben , indem Sie die Zollzustände dividieren. Und das ist eigentlich ziemlich, ziemlich nützlich, weil Lee-Menschen es besser verstehen , wenn wir Anweisungen in einer Reihenfolge erhalten. Die KI ist dazu also in der Lage. Zögern Sie also nicht, nach einer schrittweisen Erklärung eines Verfahrens oder Lernens zu fragen einer schrittweisen Erklärung eines . 15. Wichtige Informationen priorisieren: Eine andere Sache, die Sie tun können, ist, dem Import dieser Deformation Priorität einzuräumen. Markieren Sie die wichtigsten Informationen zum Produkt. Auf diese Weise teilen Sie der KI mit, dass sie Ihnen einige Antworten liefert , die für die erhöhte Bearbeitungsentzündung relevant sind , z. B. hier, und erstellen daraus eine Liste der besten Fußballspieler. Die besten Fußballspieler sind jedoch das Massacer-Syndrom, Alto, das Maradona-Ballett, wissen Sie. Aber ich sage, setzen Sie die jüngeren Spieler an die Spitze. Es wird also die Antwort ändern. Es wird meine Antwort geben, in der die jüngeren Spieler an der Spitze der Polizei stehen , und das gibt mir nur zehn, ich kann mehr fragen. Und wahrscheinlich wird es keine chaotische oder Persona und Aldo auflisten , weil es mehr jüngere Spieler gibt , die sehr gut sind. Der erste ist also Urban Callen , den er im Moment bestimmt 23 Jahre alt haben muss. Und nochmal, überprüfe die Antwort immer, überprüfe sie noch einmal. Er spielt nicht bei Borussia Dortmund, in einer Bar. Diese Antwort ist also teilweise richtig , da Arlene Cowan die beste jüngere Spielerin ist, aber sie spielt nicht in Portugal. Dann hast du getötet und dann zu zweit , was immer noch das Planungsperiodensyndrom ist. Und zum Zeitpunkt der Aufnahme dieses Videos und dieser anderen Leute weiß ich nicht viel über Fußball, also entschuldigen Sie mich. 16. Sei vorsichtig mit der Voreingenommenheit: Bevor wir diesen kurzen Leitfaden beenden, muss ich Ihnen die Einzelheiten und Einschränkungen der KI erläutern, die Sie berücksichtigen müssen. Die wichtigste ist definitiv Voreingenommenheit. Die Genauigkeit des maschinellen Lernalgorithmus hängt den Daten ab, die durch seine Daten bereitgestellt werden. Dies kann zu einer verzerrten Ausgabe führen, was die Notwendigkeit unterstreicht, diese Druckdaten frühzeitig im Prozess auf mögliche Verzerrungen zu überprüfen . Dieses Bild fasst es also zusammen. Wenn du das Ding reinsteckst, bekommst du es raus. Deshalb werdet ihr in den Nachrichten hören, dass die ganze KI rassistisch ist oder noch mehr diskriminiert. Und das liegt daran, dass es im Internet viele solche Dinge gibt. Darüber hatten wir also keine Kontrolle. Wir hatten keine Kontrolle darüber, was Leute ins Internet stellten, oder? Dagegen können wir also nichts tun. Aber es gibt noch eine andere Art von Voreingenommenheit, nämlich eine hübsche, schöne Farbe. Es ist wichtig zu bedenken , dass bei der Interaktion mit einer bestimmten falschen Information dazu führen kann, dass ich mit Ihnen einverstanden bin, auch wenn Sie sich irren. Und das ist mir oft passiert , wo ich wahnsinnig glaube , dass ich Recht habe, es aber wirklich nicht bin. Es wird daher empfohlen, dass ich ein gewisses Verständnis für das Thema habe , bevor ich das Auge frage. Auch hier müssen Sie die Quellen überprüfen. Wenn die KI eine falsche Antwort gibt, könnte es hilfreich sein, die Frage neu zu formulieren und zusätzlichen Kontext bereitzustellen. Also nochmal, wir haben die Kontrolle darüber. Denken Sie nicht, dass Sie das klügste Kind sind, wenn Sie sich bei etwas nicht sicher sind, versuchen Sie, Ihre Aufforderung so umzuformulieren, dass Tad Mitleid oder was auch immer ist unbewusst falschen Informationen zustimmt, falls das Sinn macht. 17. KI hat keine Gefühle: Eine andere Sache, die offensichtlich ist, ist, dass das Befüllen der API keine Gefühle hat. Es könnte, du denkst vielleicht, dass es daran liegt, dass Ted TBT dir manchmal sagt: Hey, es tut mir leid, ich entschuldige mich. Es fühlt sich überhaupt nicht an. Deshalb hatte ich oft mit komplexer Sprache und isolierten menschlichen Emotionen zu kämpfen , da sie nicht in der Lage sind, das Gefühl zu haben, dass ihre Entscheidungen in Bezug auf typisches menschliches Verhalten möglicherweise nicht immer korrekt und zuverlässig sind. Seien Sie also nicht überrascht, wenn Sie dadurch Unsinn oder ein sehr Kältegefahrenproblem bekommen oder ein sehr Kältegefahrenproblem da die Felder nicht berücksichtigt werden. bedeutet jedoch nicht, dass du den Panzer nicht mit einem bestimmten Ton umschreiben kannst. Sie können die Texte noch einmal lesen, damit Sie den Eindruck haben, dass Sie glücklich sind. Es ist Syndrom, beruflich, trauriger. Acht Augen sind dazu also in der Lage. Sie können dies mit diesem Quilt-Bot erreichen , der eine Chrome-Erweiterung ist. Oder du kannst es in TO May App machen, was eigentlich die App ist, die ich verwende. Procreate diese Folien. 18. Schlussbemerkung: Okay. Was ist also das Fazit dieses kurzen Leitfadens? Nun, ich bin nicht gut darin, Abschlüsse zu machen. Also habe ich Chat TBT gebeten, ein Fazit für einen Online-Kurs zum Generieren von Anrufen zu schreiben ein Fazit für einen . Zusammenfassend hat dieser Online-Kurs die wesentlichen Aspekte des Prompt Engineering behandelt und ein umfassendes Verständnis dafür vermittelt, wie effektive Aufforderungen erstellt werden können, die die illegalen gewünschten Reaktionen von Benutzern hervorrufen. Stimmt. Wir haben die wichtigsten Elemente von Eingabeaufforderungen untersucht. Er konnte weder Sprache, Timing und Kontext noch lernen, wie man Eingabeaufforderungen an verschiedene Benutzergruppen als Situationen zuschneidet. Durch praktische Beispiele und Übungen haben wir praktische Erfahrungen mit Designproblemen , die den Benutzer einbeziehen und das Nebenverhalten fördern. Durch den Abschluss dieses Kurses verfügen Sie nun über solide Grundlagen im Bereich Prompt Engineering und sind mit den Tools und dem Wissen ausgestattet , um effektive Aufforderungen zu erstellen, mit denen Dr. Anwender Ihre Ziele erreichen. Egal, ob Sie die Anmeldeaufforderung für eine Website oder eine andere digitale Plattform sind. Die in diesem Kurs behandelten Prinzipien und Techniken werden eine wertvolle Ergänzung Ihres Toolkits sein. Mit Übung und Experimenten können Sie ihre Fähigkeiten im Bereich Immobilienmanagement weiter verfeinern und noch überzeugendere Eingabeaufforderungen erstellen , die Ihre Benutzer begeistern und den Geschäftserfolg steigern. Ziemlich nett. Ich hoffe, dir hat diese kurze Anleitung gefallen. Wir sehen uns im nächsten Kurs.