人工智能从根本上改变了我们存在的范式，这已不是什么秘密。
有人将这一进步比作互联网的发明，而另一些人甚至说，大语言模式可以比作文字的发明。
这确实是一场革命。如果我们回顾历史，我们看到了工业社会，然后是后工业社会。每次革命都伴随着新机器将取代人类并使所有人失业的言论。后工业革命期间也有类似的叙述。现在我们正从信息革命跳跃到文化革命，个性发展和创造性活动领域将占据主导地位。
一个典型的机器学习项目
一个典型的机器学习项目
我不知道有哪个人或公司不想集成 特殊数据库 或使用机器学习来加快流程并提高效率。是什么原因造成的？这使得这些公司成为市场领导者。
此前，人工智能的实施需要花费大量的时间和资源。如果我们回顾过去的几年，要创建任何基于人工智能的解决方案，80％的时间和资源都花费在数据收集、生成、标记和处理上。这花费了大量的时间和金钱。构建单个人工智能解决方案以发布最小可行产品（MVP）或最小原型需要大约一年的时间。
挑战
挑战
实施人工智能的经典方法面临许多挑战。有必要找到高素质的工程师，他们既昂贵又稀有，必须吸引他们并为他们提供有趣的任务。此外，你必须不断地处理数据，这是最困难的部分，因为数据就是一切。
技术和业务团队之间的持续沟通也会带来困难，因为这些人往往互相不理解。结果，输出是某个有效的 AI 解决方案，但在第一次迭代之后，它很可能不会 100% 有效。这个循环将不得不重新开始。
使用成本
此类解决方案的成本从数万到数百万美元不等。正如我所说，改进模型和创建新模型永无止境，神经网络的使用可以永无止境。
启动 ChatGPT 4 并创建提示工程
真正的革命是 OpenAI 发布的 ChatGPT-4。我会在这里停一下，然后我们会更深入。
发生了什么？安德烈·卡帕蒂
特斯拉前人工智能负责人、目前就职于 OpenAI 的安德烈·卡帕蒂 (Andriy Karpaty) 表示，目前最热门的编程语言是英语。确实如此。现在您不需要了解线性代数或矩阵乘法。您需要了解的只是英语并成为您所在领域的专家。这已经足够了，今天，在家里或在办公室，在我们的活动结束后，您就可以进行某些优化。我会告诉你如何做。
有了这样的范式，劳动力市场上就会出现一种新的方法和新的角色——“PROMPT ENGINEER”（产品工程师），并且通常会出现“PROMPT ENGINEERING”（产品工程）这样的领域。公司愿意每年向此类专家支付 30 万美元，例如最近被 GOOGLE 收购的 ANTHROPIC。这显示了这些专家的高价值。
创建解决方案变得更加容易
随着包括 GPT-4 在内的大型语言模型的出现，创建解决方案变得更加容易。您需要定义问题，编写高质量项目并获得结果，然后对其进行评估并在必要时重复。
及时工程
Prompt不仅仅是 GPT 的问答。您可能已经使用过 GPT。提示是一个具有多个参数的结构化故事，可以优化特定的例程或任务。现在不需要对数据进行处理和标记，因为它已经在神经网络的多维空间中。
将神经网络或大型 GPT 语言模型视为吸收了世界所有知识的佛陀。他什么都知道，他只需要正确地提出问题或疑问即可。
了解如何开始利用人工智能赚钱
“通过 AI 赚钱”课程将提高您使用人工智能创建文本、图像、视频和音乐的技能，从而帮助您提高在劳动力市场的竞争力。通过实施人工智能并有效地将您在自由职业平台上获得的技能货币化，您将能够扩大您的服务范围并增加您的收入。
工作需要什么？
创建这些优化所需的只是 GPT-4 和文件存储工具，例如 Notion、Word 或任何其他工具。
可以说，我们正在进入一个以超音速速度创造解决方案、新公司和技术的世界。
如果说以前一切都进展得很快，那么现在我每天早上醒来时皮质醇都会达到新的水平，因为每次都有新的东西出现。然后你创造了一些新的东西，心想：“天哪。”
这种方法允许您创建一系列解决方案，即使没有我们的参与也可以发挥作用。但这需要什么？
在我们进一步讨论之前，我将用简单的术语解释什么是大型语言模型和即时工程。这可能看起来很困难，而且您可能会觉得这不适合您。
及时工程
但可以将其视为一个隐喻：在霍格沃茨，他们教授咒语，想象 GPT-4 是你的魔杖，而正确的提示就是魔法咒语。这完全取决于您如何制定它们以及您将收到什么样的请求。
质的提升
优化规则
要在 GPT-4 或任何其他语言模型中创建任何 AI 优化，您始终需要指定规则。
人工智能优化：
我们制定规则；
迭代完善附加规则；
指出预期答案的结构（给出 1-2 个例子）；
提供上下文/数据。
您必须尽可能详细地准确指定您想要接收的内容。我现在将展示一个示例来说明它的外观。一旦有了一定的结果，就需要进一步细化规则，因为模型产生的上下文并不总是满足要求。你需要准确地指定你想要的结果的形式，给出这个结果的例子，指出它应该是什么样子：例如，5个句子，用这样那 电子商务的好处以及如何根据市场趋势创建电子商务 样的语言，以这样那样的风格，等等。最重要的是提供上下文。 大型语言模型无法访问您的 CRM 或公司的其他内部资源。他们不是了解您公司具体情况的领域专家。为了避免神经网络“幻觉”，请始终提供有关客户、您正在工作的市场以及您正在创建的假设的背景信息。
使用示例
这是正常基本提示的最简单示例。
基础产业
您指出：“您必须成为欧洲市场上此类领域最好的制药专家”并详细说明了任务。例如，您将获得有关您的客户的信息，并且您需要单独提供此信息。
您必须指定 GPT 应执行的任务以及您预见的目标。例如，您需要根据提供的信息制定在特定市场上推出新产品的策略。这项任务应该提高公司的水平。
设置语气、定义目标受众、调整温度和 Top P 等参数。温度是从零到一的尺度，其中一是最大的创造力。例如，如果您想产生创意，请将温度设置为接近 1。如果需要简洁的文本，请设置接近于零。
Top P决定了文本的复杂性和丰富性。如果将该指标设置为 1，神经网络将生成词汇量丰富的复杂长句子。这取决于你的目标。还提供一个示例来说明结果应该是什么样子。
这只是第一阶段。将所有这些输入神经网络并运行该机制后，您将得到第一个结果。它可能并不完美，需要完善。
例如，如果您正在 TW 列表 推出新产品或分析竞争对手，并且每次都需要执行例行任务，则可以创建此提示。通过复制和提供新信息，您可以将流程加快数倍。
问题分解
要创建一些流程优化，最重要的是分解任务。从经验来看，这是现阶段最大的问题。
