Tipps zu zehn Entwurfsmustern im Ingenieurwesen

Wir können Details, Regeln und Anleitungen bereitstellen, um gezieltere Ergebnisse zu erzielen. Durch die Bereitstellung detaillierter Details, Regeln und Anleitungen können wir die Leistung eines Modells verbessern und seine Ausgabe beeinflussen. Wir können die Aufforderungswörter spezifischer gestalten, indem wir Details, Regeln und Anleitungen für eine genauere Ausgabe bereitstellen.

Entwurfsmuster sind allgemeine, wiederholbare Lösungen für häufige Probleme. Bei jedem Entwurfsmuster handelt es sich keineswegs um eine vollständige Lösung, die direkt auf ein Problem angewendet werden kann, sondern vielmehr um eine Vorlage oder ein Framework, mit dem bessere Lösungen erstellt werden können, die Best Practices anwenden. Entwurfsmuster werden im Bereich der objektorientierten Programmierung häufig verwendet. Der erfahrene Programmierer hat versucht, 10 gängige Entwurfsmuster in Verbesserungsprojekten zusammenzufassen.

1. Persona-Modus

Der Persona-Modus wird durch Eingabe einer bestimmten Persönlichkeit oder eines bestimmten Sprechtons in das Sprachmodell implementiert. Durch die Definition verschiedener Rollen können wir den Stil und die Art und Weise der Textgenerierung steuern, um sie an verschiedene Anwendungsszenarien anzupassen. Hier sind einige Beispiele:

• Kundensupport: In der Welt des Kundensupports kann eine freundliche, geduldige Rolle bei der Kommunikation mit Kunden, der Lösung von Problemen und der Bereitstellung von Hilfe effektiver sein. Wenn ein Kunde beispielsweise eine Frage stellt, kann das Sprachmodell in einem höflichen und zugänglichen Ton antworten und eine klare und prägnante Lösung liefern, wodurch die Kundenzufriedenheit erhöht wird.
• Geschichtenerzählen: In fiktiven Geschichten oder kreativem Schreiben müssen verschiedene Charaktere möglicherweise unterschiedliche Töne und emotionale Ausdrücke haben. Ein humorvoller Charakter könnte beispielsweise Humor und Übertreibung verwenden, um eine Geschichte zu erzählen, während ein ernster Charakter einen ernsten und ruhigen Ton verwenden könnte.
• Bildungsinhalte: Im Bildungsbereich können Sprachmodelle vielfältige Rollen spielen, um sich besser an die Bedürfnisse und Lernstile verschiedener Lernender anzupassen. Beispielsweise kann das Modell für Bildungsinhalte für Kinder einen entspannten und lebhaften Ton verwenden, um ihre Aufmerksamkeit zu erregen, während das Modell für berufliche und technische Kurse einen formelleren und strengeren Ton verwenden kann, um Wissen zu vermitteln.

Durch verschiedene Zeichenmodelle und Sprachmodelle können Flexibilität und personalisierter Ausdruck erhöht werden, wodurch das interaktive Erlebnis mit Benutzern verbessert wird und eine größere Rolle in verschiedenen Anwendungsszenarien gespielt wird.

2. Rezeptmodus

Der Rezeptmodus bietet eine wertvolle Methode für Aufgaben, die detaillierte und sequenzielle Anweisungen erfordern. Es kann Texte für große Modelle generieren, beispielsweise Tutorials, Prozessdokumentationen oder Installationsanleitungen. Dieses Modell erfordert detaillierte und sequenzielle Anweisungen, wie z. B. Tutorials, Prozessdokumentationen oder Installationsanleitungen. Mit diesem Muster können Sie beispielsweise Tutorials, Verfahrensdokumentationen oder Konfigurationshandbücher generieren.

• Tutorial: Stellen Sie sich vor, Sie schreiben einen Tutorial-Artikel, um den Lesern vorzustellen, wie sie eine bestimmte Fähigkeit erlernen können, beispielsweise das Erlernen des Programmierens oder das Erlernen des Zeichnens. Mit dem Rezeptmodus können Sie klare Schritte und Anleitungen bereitstellen, damit die Leser das Gelernte nach und nach verstehen und üben können, wodurch es einfacher wird, neue Fähigkeiten zu erlernen.
• Prozessdokumentation: In der industriellen Produktion oder bei wissenschaftlichen Experimenten ist es oft notwendig, detaillierte Prozessdokumente zu verfassen, um Arbeitsschritte aufzuzeichnen und zu teilen. Im Rezeptmodus können Sie jeden Schritt Schritt für Schritt beschreiben und so sicherstellen, dass die Leser den Prozess genau reproduzieren können, wodurch die Arbeitseffizienz erhöht und die Möglichkeit von Fehlern verringert wird.
• Montageanleitungen erstellen: In der Fertigung ist die Erstellung von Montageanleitungen für Fabrikarbeiter von entscheidender Bedeutung. Sie können detaillierte Anweisungen für jeden Montageschritt bereitstellen, einschließlich der erforderlichen Werkzeuge, Materialien und Verfahren, um sicherzustellen, dass das Produkt korrekt zusammengebaut wird und den Qualitätsstandards entspricht.

Durch diesen Modus können große Modelle eine kohärente und strukturierte Textausgabe bereitstellen, sodass Leser die Anleitung leicht verstehen und üben können, wodurch effizienteres Arbeiten und Lernen in verschiedenen Anwendungsszenarien erreicht wird.

3. Reverse-Query-Modus

Im Reverse-Query-Modus wird das große Modell aufgefordert, auf besondere Weise zu arbeiten: Zuerst erhält es eine Eingabe oder Antwort als Startbedingung und wird dann aufgefordert, die am besten geeignete zu erzeugen Abfrage oder Eingabe, um eine bestimmte Ausgabe zu erzeugen. Diese Technologie kann nicht nur in Frage-Antwort-Szenarien, sondern auch in verschiedenen anderen Situationen eingesetzt werden. Im Bereich der Suchmaschinen können beispielsweise große Modelle den Suchinhalt der Benutzer durch umgekehrte Abfragen in die am besten geeigneten Suchergebnisse umwandeln. Diese Technologie findet vielfältige Anwendungsmöglichkeiten in der Textgenerierung, der Verarbeitung natürlicher Sprache und anderen Bereichen.

• Intelligenter Assistent: Nehmen wir an, Sie sprechen mit einem intelligenten Assistenten und stellen eine Frage, möchten aber einen Drilldown durchführen, um mehr darüber zu erfahren. In diesem Fall kann der umgekehrte Abfragemodus angewendet werden. Ihr intelligenter Assistent kann auf der Grundlage Ihrer Frage eine Antwort generieren und Sie dann fragen, ob Sie mehr darüber wissen möchten, was zu tiefergehenden Anfragen führt.
• Suchmaschinenoptimierung: Bei der Erstellung von Webinhalten kann der umgekehrte Abfragemodus verwendet werden, um Suchmaschinenergebnisse zu optimieren. Nehmen wir an, Sie sind Webmaster und möchten, dass Ihre Website bei einer bestimmten Suchanfrage einen höheren Rang erhält. Sie können Reverse-Lookup-Muster verwenden, um Inhalte zu erstellen, die sicherstellen, dass Ihre Website in relevanten Abfrageergebnissen in Suchmaschinen erscheint.
• Personalisiertes Empfehlungssystem: Im Bereich E-Commerce oder Content-Empfehlung kann der umgekehrte Abfragemodus für personalisierte Empfehlungssysteme verwendet werden. Das System kann einige Ausgaben basierend auf dem Verhalten und den Vorlieben des Benutzers generieren und dann auf der Grundlage dieser Ausgaben entsprechende Abfragen generieren, um personalisiertere und genauere Empfehlungen bereitzustellen.

Durch den umgekehrten Abfragemodus können große Modelle entsprechende Abfragen oder Eingaben basierend auf bestimmten Eingaben und Ausgaben generieren und so die Benutzeranforderungen besser erfüllen und gleichzeitig die Systemleistung und Benutzererfahrung verbessern.

4. Ausgabeautomatisierungsmodus

Der Automatisierungsmodus ist eine Möglichkeit, Indikatorwörter zur Normalisierung großer Modelle zu verwenden, um eine strukturierte oder formatierte Ausgabe zu generieren, um eine Automatisierung sich wiederholender Aufgaben zu erreichen. Es kann beispielsweise in den folgenden Szenarien verwendet werden:

• Berichterstellung: In einer Unternehmensumgebung müssen Verkaufsberichte täglich erstellt werden. Durch den Ausgabeautomatisierungsmodus können Verkaufsdaten in das Sprachmodell eingegeben und anschließend ein Bericht in einem vordefinierten Format generiert werden, wodurch der Zeit- und Arbeitsaufwand für das manuelle Verfassen von Berichten entfällt.
• Abstract-Generierung: In der akademischen Forschung ist es notwendig, Informationen aus einer großen Menge an Literatur zu extrahieren und Abstracts zu generieren. Mithilfe des Ausgabeautomatisierungsmodus können große Modelle automatisch Dokumentzusammenfassungen basierend auf vom Benutzer angegebenen Schlüsselwörtern oder Themen erstellen und so die Effizienz bei der Verarbeitung großer Textmengen erheblich verbessern.
• Antwortgenerierung: Im Bereich Kundenservice besteht oft die Notwendigkeit, schnell auf häufig gestellte Fragen der Kunden zu antworten. Durch den Ausgabeautomatisierungsmodus kann das Sprachmodell automatisch geeignete Antworten basierend auf den Schlüsselwörtern oder der Klassifizierung der Frage generieren und so die Effizienz und Genauigkeit des Kundenservice verbessern.
• Code-Schreiben: Das Schreiben von sich wiederholendem Code ist eine häufige Aufgabe für Entwickler. Der Ausgabeautomatisierungsmodus kann verwendet werden, um das Sprachmodell anzuweisen, automatisch Codeausschnitte basierend auf der vom Benutzer ausgewählten bevorzugten Codierungssprache zu generieren, wodurch der Entwicklungsprozess beschleunigt und Codierungsfehler reduziert werden.

Der automatisierte Modus kann die Arbeitseffizienz und -genauigkeit erheblich verbessern, insbesondere in den Bereichen Mining und Datenanalyse, Inhaltsgenerierung und Softwareentwicklung.

5. Chain of Thought Pattern

Chain of Thought (CoT)-Muster ist eine Technik, die die Generierung großer Modelle entsprechend einem bestimmten Argumentations- oder Argumentationspfad leitet. Dieser Modus ist äußerst wertvoll für die Erstellung überzeugender Artikel, Rezensionen oder komplexer Diskussionen, da der logische Ablauf ein Schlüsselelement für den Aufbau von Glaubwürdigkeit und Verständlichkeit ist. Hier einige Beispiele:

• Meinungsartikel: Beim Verfassen eines Meinungsartikels müssen Sie auf die logische Kohärenz und Genauigkeit Ihrer Argumente achten. Das Gedankenkettenmodell kann das Sprachmodell dabei unterstützen, Argumente, Widerlegungen und Schlussfolgerungen entsprechend der logischen Struktur der Debatte zu generieren und so den Artikel überzeugender und logischer zu gestalten.
• Wissenschaftliche Arbeiten: Im Bereich der Wissenschaft müssen Arbeiten auf wissenschaftlichen Überlegungen basieren, um die Glaubwürdigkeit und Wiederholbarkeit experimenteller Ergebnisse und Schlussfolgerungen sicherzustellen. Das Denkkettenmodell kann Sprachmodellen dabei helfen, der logischen Kette des wissenschaftlichen Denkens zu folgen, von der Problemstellung über den experimentellen Entwurf bis hin zur Ergebnisanalyse, um Arbeiten zu erstellen, die wissenschaftlichen Standards entsprechen.
• Verteidigung: In rechtlichen Situationen müssen Anwälte eine starke Verteidigung zur Unterstützung ihrer Mandanten bereitstellen. Das Denkkettenmodell kann das Sprachmodell anleiten, Verteidigungswörter gemäß der Rechtslogik zu generieren, einschließlich der Angabe von Fakten, der Zitierung gesetzlicher Bestimmungen, der Vorbringung von Argumenten und der Widerlegung der Ansichten des Gegners, wodurch eine starke Verteidigung für den Fall bereitgestellt wird.

Durch das Denkkettenmodell kann das große Modell Text entsprechend dem Weg des logischen Denkens generieren, wodurch er kohärenter, überzeugender und verständlicher wird und somit in verschiedenen Bereichen eine wichtige Rolle spielt.

6 Diagrammunterstützter Modus

Der diagrammunterstützte Modus ist eine Methode, die vorhandenes Wissen nutzt, um Eingabeaufforderungen zu verbessern und so großen Sprachmodellen dabei hilft, genauere Ausgabeergebnisse zu generieren. Dieses Modell verbessert das Verständnis und die Ausgabequalität des Modells, indem es einen Wissensgraphen oder Domänenexpertise mit dem Modell kombiniert, um mehr Hintergrundinformationen und Kontext bereitzustellen. Hier einige Beispiele:

• Medizinische Diagnose: Im medizinischen Bereich kann der grafikgestützte Modus verwendet werden, um Sprachmodellen dabei zu helfen, klinische Fälle oder medizinische Berichte besser zu verstehen. Durch die Kombination des medizinischen Wissensgraphen und der Patientengeschichte kann das Modell genauere Diagnoseempfehlungen oder Behandlungspläne generieren.
• Intelligenter Kundenservice: Im Bereich Kundenservice kann der Graph-Assistenzmodus genutzt werden, um die Antwortqualität des intelligenten Kundenservicesystems zu verbessern. Modelle können Branchendomänen-Wissensdiagramme nutzen, um Kunden professionellere und genauere Lösungen anzubieten und so die Kundenzufriedenheit zu verbessern.
• Rechtsberatung: Im juristischen Bereich kann der grafikgestützte Modus Sprachmodellen dabei helfen, juristische Dokumente oder Falldetails besser zu verstehen. Durch die Integration des Rechtswissensdiagramms und der Fallvorschriften kann das Modell eine genauere Rechtsberatung oder Rechtsanalyse liefern und Anwälten und Rechtsexperten dabei helfen, Fälle besser zu bearbeiten.

Durch den diagrammgestützten Modus können große Modelle umfangreiche Wissensressourcen nutzen, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit ihrer Ausgabe zu verbessern und so in verschiedenen Anwendungsszenarien eine größere Rolle zu spielen.

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7. Faktenprüfungsmodus

Um das Risiko falscher oder irreführender Informationen zu verringern, fordert der Faktenprüfungsmodus große Sprachmodelle auf, ihre Ausgabe anhand zuverlässiger externer Quellen oder Datenbanken zu validieren. Dieses Modell ermutigt große Modelle, unterstützende Beweise zu liefern, um die Glaubwürdigkeit ihrer Antworten zu beweisen, und fördert so genaue Ergebnisse. Hier einige Beispiele:

• Nachrichtenberichte: Im Bereich Journalismus können Faktenprüfungsmuster Sprachmodellen dabei helfen, die Richtigkeit von Nachrichtenereignissen zu überprüfen. Models können vertrauenswürdige Nachrichtenorganisationen oder offizielle Quellen zitieren, um die von ihnen gemeldeten Fakten zu untermauern und so die Verbreitung falscher Informationen zu reduzieren.
• Akademische Arbeiten: Beim wissenschaftlichen Schreiben stellt der Faktenprüfungsmodus sicher, dass das Sprachmodell peer-reviewte Forschung oder maßgebliche Daten zitiert, um seine Argumentation zu untermauern. Dies trägt dazu bei, die Genauigkeit und Glaubwürdigkeit Ihres Papiers sicherzustellen.
• Medizinische Beratung: Im medizinischen Bereich kann der Faktenprüfungsmodus Sprachmodellen dabei helfen, die Richtigkeit medizinischer Informationen zu überprüfen. Modelle können maßgebliche medizinische Fachzeitschriften oder medizinische Datenbanken zitieren, um ihre medizinischen Ratschläge oder Erklärungen zu untermauern, wodurch das Risiko irreführender Informationen verringert wird.

Mit dem Faktenprüfungsmodus können große Modelle zuverlässigere und genauere Ergebnisse liefern und dadurch ihre Glaubwürdigkeit und Praktikabilität in verschiedenen Anwendungsszenarien verbessern.

8. Der Reflexionsmodus

Der Reflexionsmodus ermutigt große Modelle, den von ihnen generierten Text kritisch zu bewerten. Dieses Muster veranlasst große Modelle, mögliche Verzerrungen oder Unsicherheiten in ihren Ergebnissen zu untersuchen. Hier einige Beispiele:

• Kommentare in sozialen Medien: In sozialen Medien können Sprachmodelle verwendet werden, um Kommentare oder Antworten zu generieren. Im Reflexionsmodus sollte das Modell darüber nachdenken, ob die von ihm generierten Kommentare diskriminierende Bemerkungen oder irreführende Informationen enthalten, und diese Probleme so weit wie möglich vermeiden.
• Nachrichtenberichte: In Nachrichtenberichten können Sprachmodelle verwendet werden, um Artikel zu schreiben oder Kommentare abzugeben. Im Reflexionsmodus sollte das Modell prüfen, ob der von ihm generierte Inhalt korrekt und objektiv ist und möglicherweise durch externe Faktoren beeinflusst wird.
• Lehrmaterialien: Im Bildungsbereich können Sprachmodelle verwendet werden, um Lehrmaterialien zu erstellen oder Fragen zu beantworten. Im Reflexionsmodus sollte das Modell berücksichtigen, ob der von ihm generierte Inhalt für das Lernen nützlich ist, ob er Fehler oder subjektive Vorurteile enthält und ob er einer weiteren Überprüfung oder Korrektur bedarf.

Durch den Reflexionsmodus können große Modelle ihre Ergebnisse bewusster bewerten, unangemessene Bemerkungen oder irreführende Informationen vermeiden und verantwortungsbewusstere und glaubwürdigere Antworten geben.

9. Fragenverfeinerungsmodus

Der Fragenverfeinerungsmodus ist ein iterativer Ansatz, bei dem eine Eingabeabfrage oder Eingabeaufforderung basierend auf dem Feedback des Sprachmodells kontinuierlich verfeinert wird. Durch die Analyse der Reaktion des Modells auf verschiedene Eingabeaufforderungen können Entwickler Abfragen optimieren, um die Modellleistung zu verbessern. Hier einige Beispiele:

• Suchmaschinenoptimierung: Angenommen, Sie sind Webmaster und möchten das Ranking Ihrer Website in den Suchergebnissen durch SEO verbessern. Mit dem Fragenverfeinerungsmodus können Sie Ihre Suchanfragen kontinuierlich optimieren, indem Sie Schlüsselwörter, Satzstrukturen usw. basierend auf dem Feedback des Sprachmodells anpassen, um die Sichtbarkeit Ihrer Website in Suchmaschinen zu verbessern.
• Sprachassistent: In einer Sprachassistentenanwendung können Benutzer verschiedene Fragen oder Anweisungen stellen. Der Fragenverfeinerungsmodus ermöglicht es Entwicklern, die Antwort des Sprachmodells auf verschiedene Abfragen zu analysieren und dann die Benutzeroberfläche oder Systemeinstellungen anzupassen, um die Genauigkeit und Reaktionsfähigkeit des Sprachassistenten zu verbessern.
• Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache: In Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache, wie Chatbots oder intelligenten Kundendienstsystemen, kann der Frageverfeinerungsmodus verwendet werden, um die Antwort des Modells kontinuierlich zu optimieren. Entwickler können die Antworten des Modells auf verschiedene Benutzerfragen analysieren und das Modell dann optimieren, um es intelligenter und anpassungsfähiger zu machen.

Durch den Frageverfeinerungsmodus können Entwickler mit dem Sprachmodell interagieren und die Leistung und Wirkung des Modells kontinuierlich verbessern, wodurch eine bessere Benutzererfahrung und genauere Ergebnisse erzielt werden.

10. Teilweiser Ablehnungsmodus

Manchmal antwortet ein KI-Modell möglicherweise mit „Ich weiß nicht“ oder weigert sich, eine Ausgabe zu generieren, wenn es mit einer komplexen Abfrage konfrontiert wird. Um diese Situation effizienter zu bewältigen, wurde der „Circuit Break Deny Mode“ eingeführt. Das Ziel dieses Modells besteht darin, das Modell so zu trainieren, dass es in schwierigen oder nicht genau zu beantwortenden Situationen nützliche Antworten oder Teilantworten liefern kann, anstatt eine völlige Ablehnung. Hier sind einige Beispiele:

• Chatbot: Wenn ein Benutzer einem Chatbot eine Frage stellt, die außerhalb seines Wissens liegt, könnte der traditionelle Ansatz darin bestehen, einfach mit „Ich weiß nicht“ zu antworten. Im Leistungsschalter-Ablehnungsmodus kann der Chatbot jedoch versuchen, relevante Informationen oder Vorschläge basierend auf vorhandenen Informationen oder Kontext bereitzustellen, und selbst Teilantworten können dem Benutzer eine gewisse Hilfestellung bieten.
• Suchmaschine: Wenn eine Suchmaschine keine exakte Übereinstimmung für die Suchanfrage eines Benutzers finden kann, zeigt sie normalerweise eine Meldung an, dass keine Ergebnisse gefunden wurden. Mit diesem Modell kann die Suchmaschine jedoch versuchen, relevante Inhalte basierend auf der Absicht der Benutzeranfrage bereitzustellen und einige relevante Informationen oder Anleitungen bereitzustellen, auch wenn keine vollständige Antwort vorliegt.
• Sprachassistent: Wenn der Benutzer in einer Sprachassistentenanwendung eine Frage stellt, die außerhalb des Wissensbereichs des Sprachassistenten liegt, kann der Sprachassistent in einen Leistungsschalter-Ablehnungsmodus wechseln und versuchen, nützliche Tipps oder Vorschläge zu geben Helfen Sie dem Benutzer, das Problem besser zu verstehen oder zu lösen, anstatt einfach mit „Ich weiß nicht“ zu antworten.

Durch diesen Modus kann das Modell der künstlichen Intelligenz komplexe Situationen flexibler und intelligenter bewältigen und so seine Anpassungsfähigkeit und Benutzererfahrung verbessern.

Es ist noch nicht vorbei

Tipps Konstruktionsentwurfsmuster sind ein leistungsstarkes Werkzeug, mit dem sich die Fähigkeiten großer Modelle besser nutzen lassen. Die in diesem Artikel vorgestellten Muster können dazu beitragen, die Gesamtqualität eines bestimmten großen Modells zu verbessern. Durch die Nutzung dieser Muster können wir die Ausgabe auf bestimmte Anwendungsfälle zuschneiden, Fehler identifizieren und korrigieren und Eingabeaufforderungen optimieren, um genauere und aufschlussreichere Antworten zu erhalten. Während sich die KI-Technologie weiterentwickelt und neue Modelle auftauchen, kann die schnelle Entwicklung immer noch einer der Schlüsselfaktoren für die Schaffung zuverlässigerer und intelligenterer KI-Konversationssysteme sein.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTipps zu zehn Entwurfsmustern im Ingenieurwesen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!