Petua tentang sepuluh corak reka bentuk dalam kejuruteraan

Kami boleh memberikan butiran, peraturan dan panduan untuk mendapatkan lebih banyak output yang disasarkan. Dengan menyediakan butiran terperinci, peraturan dan panduan, kami boleh meningkatkan prestasi model dan mempengaruhi outputnya. Kita boleh membuat kata-kata gesaan lebih spesifik dengan menyediakan butiran, peraturan dan panduan untuk output yang lebih tepat.

Corak reka bentuk adalah penyelesaian umum yang boleh berulang kepada masalah biasa. Setiap corak reka bentuk bukanlah satu penyelesaian lengkap yang boleh digunakan secara langsung pada masalah, sebaliknya templat atau rangka kerja yang boleh digunakan untuk membina penyelesaian yang menggunakan amalan terbaik dengan lebih baik. Corak reka bentuk digunakan secara meluas dalam bidang pengaturcaraan berorientasikan objek Pengekod veteran cuba meringkaskan 10 corak reka bentuk biasa dalam projek penambahbaikan.

1. Mod Persona

Mod Persona dilaksanakan dengan memasukkan personaliti atau nada pertuturan tertentu ke dalam model bahasa. Dengan mentakrifkan peranan yang berbeza, kita boleh mengawal gaya dan cara menjana teks untuk menyesuaikan diri dengan pelbagai senario aplikasi. Berikut ialah beberapa contoh:

• Sokongan Pelanggan: Dalam dunia sokongan pelanggan, peranan yang mesra dan sabar mungkin lebih berkesan dalam berkomunikasi dengan pelanggan, menyelesaikan isu dan memberikan bantuan. Sebagai contoh, apabila pelanggan bertanya soalan, model bahasa boleh bertindak balas dalam nada yang sopan dan mudah didekati serta memberikan penyelesaian yang jelas dan ringkas, sekali gus meningkatkan kepuasan pelanggan.
• Bercerita: Dalam cerita fiksyen atau penulisan kreatif, watak yang berbeza mungkin perlu mempunyai nada dan ekspresi emosi yang berbeza. Contohnya, watak jenaka mungkin menggunakan jenaka dan keterlaluan untuk bercerita, manakala watak yang serius mungkin menggunakan nada yang serius dan tenang.
• Kandungan pendidikan: Dalam bidang pendidikan, model bahasa boleh memainkan pelbagai peranan yang berbeza untuk menyesuaikan diri dengan lebih baik dengan keperluan dan gaya pembelajaran pelajar yang berbeza. Sebagai contoh, untuk kandungan pendidikan kanak-kanak, model boleh menggunakan nada santai dan rancak untuk menarik perhatian mereka, manakala untuk kursus profesional dan teknikal, model boleh menggunakan nada yang lebih formal dan ketat untuk menyampaikan ilmu.

Melalui model watak dan model bahasa yang berbeza, fleksibiliti dan ekspresi diperibadikan boleh ditingkatkan, dengan itu meningkatkan pengalaman interaktif dengan pengguna dan memainkan peranan yang lebih besar dalam pelbagai senario aplikasi.

2. Mod Resipi

Mod Resipi menyediakan kaedah yang berharga untuk tugasan yang memerlukan arahan terperinci dan berurutan. Ia boleh menjana teks untuk model besar, seperti tutorial, dokumentasi proses atau panduan pemasangan. Model ini memerlukan arahan terperinci dan berurutan, seperti tutorial, dokumentasi proses atau panduan pemasangan. Contohnya, anda boleh menggunakan corak ini untuk menjana tutorial, dokumentasi prosedur atau panduan konfigurasi.

• Tutorial: Bayangkan anda sedang menulis artikel tutorial untuk memperkenalkan pembaca tentang cara mempelajari kemahiran tertentu, seperti belajar memprogram atau belajar melukis. Dengan mod resipi, anda boleh memberikan langkah dan panduan yang jelas supaya pembaca dapat memahami dan mempraktikkan perkara yang mereka pelajari secara beransur-ansur, menjadikannya lebih mudah untuk menguasai kemahiran baharu.
• Dokumentasi Proses: Dalam pengeluaran perindustrian atau eksperimen saintifik, selalunya perlu menulis dokumentasi proses terperinci untuk merekod dan berkongsi langkah pengendalian. Menggunakan mod resipi, anda boleh menerangkan setiap langkah langkah demi langkah, memastikan pembaca dapat menghasilkan semula proses operasi dengan tepat, dengan itu meningkatkan kecekapan kerja dan mengurangkan kemungkinan ralat.
• Membuat Panduan Pemasangan: Dalam pembuatan, membuat panduan pemasangan adalah penting untuk pekerja kilang. Anda boleh memberikan arahan terperinci untuk setiap langkah pemasangan, termasuk alatan, bahan dan prosedur yang diperlukan untuk memastikan produk dipasang dengan betul dan memenuhi piawaian kualiti.

Melalui mod ini, model besar boleh memberikan output teks yang koheren dan berstruktur, membolehkan pembaca memahami dan mengamalkan panduan dengan mudah, seterusnya mencapai kerja dan pembelajaran yang lebih cekap dalam pelbagai senario aplikasi.

3. Mod pertanyaan terbalik

Dalam mod pertanyaan terbalik, model besar diminta untuk berfungsi dengan cara yang istimewa: pertama, ia menerima input atau respons sebagai syarat permulaan, dan kemudian diminta untuk menghasilkan yang paling sesuai Pertanyaan atau input untuk menghasilkan output tertentu. Teknologi ini boleh digunakan bukan sahaja dalam senario soal jawab, tetapi juga dalam pelbagai situasi lain. Contohnya, dalam bidang enjin carian, model besar boleh mengubah kandungan carian pengguna kepada hasil carian yang paling sesuai melalui pertanyaan terbalik. Teknologi ini mempunyai aplikasi yang luas dalam penjanaan teks, pemprosesan bahasa semula jadi dan bidang lain.

• Pembantu Pintar: Katakan anda bercakap dengan pembantu pintar dan anda bertanya soalan, tetapi anda ingin menelusuri untuk mengetahui lebih lanjut mengenainya. Dalam kes ini, mod pertanyaan terbalik boleh digunakan. Pembantu pintar anda boleh menjana respons berdasarkan soalan anda dan kemudian bertanya kepada anda jika anda ingin mengetahui lebih lanjut mengenainya, yang membawa kepada pertanyaan yang lebih mendalam.
• Pengoptimuman Enjin Carian: Dalam penciptaan kandungan web, mod pertanyaan terbalik boleh digunakan untuk mengoptimumkan hasil enjin carian. Katakan anda seorang juruweb dan mahu tapak web anda mendapat kedudukan lebih tinggi untuk pertanyaan carian tertentu. Anda boleh menggunakan corak carian terbalik untuk mencipta kandungan yang memastikan tapak web anda muncul dalam hasil pertanyaan yang berkaitan dalam enjin carian.
• Sistem pengesyoran diperibadikan: Dalam bidang pengesyoran e-dagang atau kandungan, mod pertanyaan terbalik boleh digunakan untuk sistem pengesyoran diperibadikan. Sistem boleh menjana beberapa output berdasarkan tingkah laku dan pilihan pengguna, dan kemudian menjana pertanyaan yang sepadan berdasarkan output ini untuk memberikan pengesyoran yang lebih diperibadikan dan tepat.

Melalui mod pertanyaan terbalik, model besar boleh menjana pertanyaan atau input yang sepadan berdasarkan input dan output tertentu, dengan itu memenuhi keperluan pengguna dengan lebih baik sambil meningkatkan prestasi sistem dan pengalaman pengguna.

4. Mod automasi output

Mod automasi ialah cara untuk menggunakan perkataan penunjuk untuk menormalkan model besar untuk menjana output berstruktur atau berformat untuk mencapai automasi tugasan berulang. Sebagai contoh, ia boleh digunakan dalam senario berikut:

• Penjanaan Laporan: Dalam persekitaran korporat, laporan jualan perlu dijana setiap hari. Melalui mod automasi output, data jualan boleh dimasukkan ke dalam model bahasa dan kemudian laporan dalam format yang telah ditetapkan boleh dijana, menghapuskan masa dan tenaga kerja menulis laporan manual.
• Penjanaan abstrak: Dalam penyelidikan akademik, adalah perlu untuk mengekstrak maklumat daripada sejumlah besar literatur dan menghasilkan abstrak. Menggunakan mod automasi output, model besar boleh menjana ringkasan dokumen secara automatik berdasarkan kata kunci atau topik yang diberikan oleh pengguna, meningkatkan kecekapan pemprosesan teks dalam jumlah yang banyak.
• Penjanaan Respons: Dalam bidang perkhidmatan pelanggan, selalunya terdapat keperluan untuk bertindak balas dengan cepat kepada soalan yang sering ditanya oleh pelanggan. Melalui mod automasi output, model bahasa secara automatik boleh menjana respons yang sesuai berdasarkan kata kunci atau klasifikasi soalan, dengan itu meningkatkan kecekapan dan ketepatan perkhidmatan pelanggan.
• Penulisan Kod: Menulis kod berulang ialah tugas biasa untuk pembangun. Mod automasi output boleh digunakan untuk mengarahkan model bahasa menjana coretan kod secara automatik berdasarkan bahasa pengekodan pilihan pengguna, dengan itu mempercepatkan proses pembangunan dan mengurangkan ralat pengekodan.

Mod automatik boleh meningkatkan kecekapan dan ketepatan kerja, terutamanya dalam bidang perlombongan dan analisis data, penjanaan kandungan dan pembangunan perisian.

5. Corak Rantaian Pemikiran

Corak Rantaian Pemikiran (CoT) ialah teknik yang membimbing penjanaan model besar mengikut laluan penaakulan atau argumentasi tertentu. Mod ini sangat berharga untuk mencipta artikel yang meyakinkan, ulasan atau perbincangan yang rumit, kerana aliran logik adalah elemen utama dalam membina kredibiliti dan kebolehfahamannya. Berikut adalah beberapa contoh:

• Artikel Pendapat: Semasa menulis pendapat, anda mesti memastikan kesepaduan logik dan ketegasan hujah anda. Model rantaian pemikiran boleh membimbing model bahasa untuk menghasilkan hujah, sanggahan dan kesimpulan mengikut struktur logik perbahasan, seterusnya menjadikan artikel lebih persuasif dan logik.
• Kertas saintifik: Dalam bidang sains, makalah mestilah berdasarkan penaakulan saintifik untuk memastikan kredibiliti dan kebolehulangan keputusan dan kesimpulan eksperimen. Model rantai pemikiran boleh membantu model bahasa mengikuti rantaian logik penaakulan saintifik, daripada pernyataan masalah kepada reka bentuk eksperimen kepada analisis hasil, untuk menghasilkan kertas yang memenuhi piawaian saintifik.
• Pertahanan: Dalam senario undang-undang, peguam mesti memberikan pembelaan yang kukuh untuk menyokong anak guam mereka. Model rantai pemikiran boleh membimbing model bahasa untuk menjana kata-kata pembelaan mengikut logik undang-undang, termasuk menyatakan fakta, memetik peruntukan undang-undang, mengemukakan hujah dan menyangkal pandangan pihak lawan, seterusnya memberikan pembelaan yang kukuh untuk kes tersebut.

Melalui model rantai pemikiran, model besar boleh menjana teks mengikut laluan pemikiran logik, menjadikannya lebih koheren, persuasif dan mudah difahami, sekali gus memainkan peranan penting dalam pelbagai bidang.

6 Mod Berbantukan Graf

Mod Berbantukan Grafik ialah kaedah yang menggunakan pengetahuan sedia ada untuk meningkatkan gesaan, dengan itu membantu model bahasa besar menjana hasil output yang lebih tepat. Model ini meningkatkan pemahaman model dan kualiti output dengan menggabungkan graf pengetahuan atau kepakaran domain dengan model untuk memberikan lebih banyak maklumat latar belakang dan konteks. Berikut adalah beberapa contoh:

• Diagnosis perubatan: Dalam bidang perubatan, mod berbantu graf boleh digunakan untuk membantu model bahasa lebih memahami kes klinikal atau laporan perubatan. Dengan menggabungkan graf pengetahuan perubatan dan sejarah pesakit, model itu boleh menjana cadangan diagnostik atau pelan rawatan yang lebih tepat.
• Perkhidmatan pelanggan pintar: Dalam bidang perkhidmatan pelanggan, mod bantuan graf boleh digunakan untuk meningkatkan kualiti tindak balas sistem perkhidmatan pelanggan pintar. Model boleh menggunakan graf pengetahuan domain industri untuk menyediakan pelanggan dengan penyelesaian yang lebih profesional dan tepat, dengan itu meningkatkan kepuasan pelanggan.
• Perundingan undang-undang: Dalam bidang undang-undang, mod berbantu graf boleh membantu model bahasa memahami dengan lebih baik dokumen undang-undang atau butiran kes. Dengan menyepadukan graf pengetahuan undang-undang dan peraturan kes, model itu boleh memberikan nasihat undang-undang atau analisis undang-undang yang lebih tepat, membantu peguam dan profesional undang-undang mengendalikan kes dengan lebih baik.

Melalui mod berbantu graf, model besar boleh menggunakan sumber pengetahuan yang kaya untuk meningkatkan ketepatan dan kebolehpercayaan outputnya, dengan itu memainkan peranan yang lebih besar dalam pelbagai senario aplikasi.

Gambar

7. Mod Semakan Fakta

Untuk mengurangkan risiko menghasilkan maklumat palsu atau mengelirukan, mod semakan fakta menggesa model bahasa yang besar untuk mengesahkan outputnya terhadap sumber atau pangkalan data luaran yang boleh dipercayai. Model ini menggalakkan model besar untuk menyediakan bukti sokongan untuk membuktikan kredibiliti jawapan mereka, sekali gus menggalakkan keputusan yang tepat. Berikut ialah beberapa contoh:

• Laporan berita: Dalam bidang kewartawanan, corak semakan fakta boleh membantu model bahasa mengesahkan ketepatan peristiwa berita. Model boleh memetik organisasi berita yang dipercayai atau sumber rasmi untuk menyokong fakta yang mereka laporkan, sekali gus mengurangkan penyebaran maklumat palsu.
• Kertas Akademik: Dalam penulisan akademik, mod semakan fakta memastikan model bahasa memetik kajian semakan rakan atau data berwibawa untuk menyokong hujahnya. Ini membantu memastikan ketepatan dan kredibiliti kertas anda.
• Perundingan perubatan: Dalam bidang perubatan, mod semakan fakta boleh membantu model bahasa mengesahkan ketepatan maklumat perubatan. Model boleh memetik jurnal perubatan berwibawa atau pangkalan data perubatan untuk menyokong nasihat atau penjelasan perubatan yang mereka berikan, sekali gus mengurangkan risiko maklumat yang mengelirukan.

Dengan mod semakan fakta, model besar boleh memberikan output yang lebih dipercayai dan tepat, sekali gus meningkatkan kredibiliti dan kepraktisan mereka dalam pelbagai senario aplikasi.

8. Mod Reflektif

Mod Reflektif menggalakkan model besar menilai secara kritis teks yang mereka hasilkan. Corak ini mendorong model besar untuk mengkaji potensi bias atau ketidakpastian dalam output mereka. Berikut ialah beberapa contoh:

• Komen media sosial: Di media sosial, model bahasa boleh digunakan untuk menjana ulasan atau balasan. Dalam mod refleksi, model harus memikirkan sama ada ulasan yang dijananya mengandungi kenyataan diskriminasi atau maklumat yang mengelirukan, dan mengelakkan masalah ini seboleh-bolehnya.
• Laporan berita: Dalam laporan berita, model bahasa boleh digunakan untuk menulis artikel atau memberikan ulasan. Dalam mod reflektif, model harus menyemak sama ada kandungan yang dihasilkannya adalah tepat, objektif dan berpotensi dipengaruhi oleh faktor luaran.
• Bahan pendidikan: Dalam bidang pendidikan, model bahasa boleh digunakan untuk menjana bahan pendidikan atau menjawab soalan. Dalam mod reflektif, model harus mempertimbangkan sama ada kandungan yang dijananya berguna untuk pembelajaran, sama ada mengandungi ralat atau berat sebelah subjektif, dan sama ada ia memerlukan pengesahan atau pembetulan lanjut.

Melalui mod refleksi, model besar boleh menilai outputnya dengan lebih sedar, mengelakkan kenyataan yang tidak sesuai atau maklumat mengelirukan dan memberikan jawapan yang lebih bertanggungjawab dan boleh dipercayai.

9. Mod Penapisan Soalan

Mod Penapisan Soalan ialah pendekatan berulang di mana pertanyaan atau gesaan input diperhalusi secara berterusan berdasarkan maklum balas daripada model bahasa. Dengan menganalisis tindak balas model terhadap gesaan yang berbeza, pembangun boleh memperhalusi pertanyaan untuk meningkatkan prestasi model. Berikut adalah beberapa contoh:

• Pengoptimuman Enjin Carian: Katakan anda seorang juruweb dan anda ingin meningkatkan kedudukan tapak web anda dalam hasil carian melalui SEO. Anda boleh menggunakan mod penghalusan soalan untuk terus mengoptimumkan pertanyaan carian anda, melaraskan kata kunci, struktur ayat, dsb. berdasarkan maklum balas daripada model bahasa untuk meningkatkan keterlihatan tapak web anda dalam enjin carian.
• Pembantu Suara: Dalam aplikasi pembantu suara, pengguna boleh bertanya pelbagai soalan atau arahan. Mod penghalusan soalan membolehkan pembangun menganalisis tindak balas model bahasa kepada pertanyaan berbeza dan kemudian melaraskan antara muka pengguna atau tetapan sistem untuk meningkatkan ketepatan dan responsif pembantu suara.
• Aplikasi pemprosesan bahasa semula jadi: Dalam aplikasi pemprosesan bahasa semula jadi, seperti chatbots atau sistem perkhidmatan pelanggan pintar, mod pemurnian soalan boleh digunakan untuk terus mengoptimumkan tindak balas model. Pembangun boleh menganalisis respons model kepada soalan pengguna yang berbeza dan kemudian memperhalusi model untuk menjadikannya lebih pintar dan lebih mudah disesuaikan.

Melalui mod penghalusan soalan, pembangun boleh berinteraksi dengan model bahasa dan terus meningkatkan prestasi dan kesan model, dengan itu memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik dan hasil yang lebih tepat.

10. Mod Penolakan Separa

Kadangkala, model AI mungkin menjawab "Saya tidak tahu" atau enggan menjana output apabila berhadapan dengan pertanyaan yang kompleks. Untuk mengendalikan situasi ini dengan lebih cekap, "Mod Penafian Pemutus Litar" telah diperkenalkan. Matlamat model ini adalah untuk melatih model untuk memberikan respons yang berguna atau jawapan separa apabila berhadapan dengan jawapan yang sukar atau tidak tepat, dan bukannya penolakan langsung. Berikut ialah beberapa contoh:

• Chatbot: Apabila pengguna bertanya kepada chatbot soalan yang di luar pengetahuannya, pendekatan tradisional mungkin hanya membalas dengan "Saya tidak tahu." Walau bagaimanapun, dengan mod penolakan pemutus litar, chatbot boleh cuba memberikan maklumat atau cadangan yang berkaitan berdasarkan maklumat atau konteks sedia ada, malah jawapan separa boleh memberikan sedikit bantuan kepada pengguna.
• Enjin Carian: Apabila enjin carian tidak dapat mencari padanan tepat untuk pertanyaan pengguna, ia biasanya memaparkan mesej yang menyatakan tiada hasil ditemui. Walau bagaimanapun, dengan model ini, enjin carian boleh cuba menyediakan kandungan yang berkaitan berdasarkan niat pertanyaan pengguna, memberikan beberapa maklumat atau panduan yang berkaitan walaupun ia tidak mempunyai jawapan yang lengkap.
• Pembantu Suara: Dalam aplikasi pembantu suara, apabila pengguna bertanya soalan yang di luar skop pengetahuan pembantu suara, pembantu suara boleh menggunakan mod penolakan pemutus litar dan cuba memberikan petua atau cadangan berguna kepada membantu pengguna lebih memahami atau Menyelesaikan masalah dan bukannya hanya menjawab "Saya tidak tahu."

Melalui mod ini, model kecerdasan buatan boleh mengendalikan situasi kompleks dengan lebih fleksibel dan bijak, meningkatkan kebolehsuaian dan pengalaman penggunanya.

Ia belum berakhir

Petua Corak reka bentuk kejuruteraan ialah alat berkuasa yang boleh menggunakan keupayaan model besar dengan lebih baik. Corak yang diperkenalkan dalam artikel ini boleh membantu meningkatkan kualiti keseluruhan model besar tertentu. Dengan memanfaatkan corak ini, kami boleh menyesuaikan output untuk kes penggunaan tertentu, mengenal pasti dan membetulkan ralat serta mengoptimumkan gesaan untuk respons yang lebih tepat dan berwawasan. Memandangkan teknologi AI terus berkembang dan model baharu muncul, kejuruteraan segera mungkin masih menjadi salah satu faktor utama dalam mewujudkan sistem perbualan AI yang lebih dipercayai dan pintar.

Atas ialah kandungan terperinci Petua tentang sepuluh corak reka bentuk dalam kejuruteraan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!