Что такое фреймворки быстрого проектирования?

Оперативные инженерные основы

Оперативные инженерные основы — это структурированные подходы, используемые для разработки, тестирования и уточнения подсказок, которые направляют модели ИИ, такие как чат-боты или генераторы контента, для эффективного получения желаемых результатов.

Платформы быстрого проектирования помогают маркетологам и создателям контента использовать инструменты искусственного интеллекта для таких задач, как создание контента, обслуживание клиентов с помощью чат-ботов или персонализированные рекомендации.

Например, хорошо продуманная подсказка может помочь ИИ генерировать идеи для публикаций в блоге, адаптированные к интересам конкретной аудитории, или создавать публикации в социальных сетях, соответствующие стилю бренда и целям кампании.

5 важнейших схем оперативного проектирования:

Цепочка мыслей, подсказывающая: Проводит модель через пошаговый процесс рассуждения.
Пример: «Чтобы рассчитать общую стоимость, сначала найдите стоимость одной позиции, а затем умножьте ее на количество позиций».

Обучение за несколько кадров: Предоставляет модели несколько примеров поставленной задачи, прежде чем представить реальный вопрос.
Пример: «Перевод с английского на французский: «Привет» — это «Bonjour». «До свидания» — это «До свидания». Теперь переведите «Спасибо».

Обучение с нулевым выстрелом: Включает в себя постановку вопроса или задачи без каких-либо примеров, полагаясь на уже существующие знания модели.
Пример: «Переведите фразу «Я люблю изучать новые языки» на испанский».

Инструкция следующая: Непосредственно инструктирует ИИ о выполняемой задаче, часто используется для запроса определенных типов ответов или действий.
Пример: «Резюмируйте следующую статью в трех предложениях».

Мягкие подсказки (или встраиваемые подсказки): Это включает в себя настройку входных данных модели для направления ее выходных данных в желаемом направлении без явных текстовых подсказок.
Пример. Вместо текстового приглашения настраиваются конкретные внедрения, которые помогают модели генерировать технический контент.

Для эффективного внедрения рамок оперативного проектирования в вашу маркетинговую стратегию:

• Начните с четкого определения ваших маркетинговых целей и конкретных результатов, которые вы ожидаете от использования ИИ.
• Поэкспериментируйте с различными подсказками, чтобы увидеть, какие из них дают наилучшие результаты с точки зрения вовлеченности и актуальности для вашей целевой аудитории.
• Повторяйте успешные запросы, уточняя их на основе отзывов и показателей производительности, чтобы постоянно улучшать качество контента, создаваемого ИИ.

Оперативные инженерные основы — это структурированные подходы, используемые для разработки, тестирования и уточнения подсказок, которые направляют модели ИИ, такие как чат-боты или генераторы контента, для эффективного получения желаемых результатов.

Платформы быстрого проектирования помогают маркетологам и создателям контента использовать инструменты искусственного интеллекта для таких задач, как создание контента, обслуживание клиентов с помощью чат-ботов или персонализированные рекомендации.

Например, хорошо продуманная подсказка может помочь ИИ генерировать идеи для публикаций в блоге, адаптированные к интересам конкретной аудитории, или создавать публикации в социальных сетях, соответствующие стилю бренда и целям кампании.

5 важнейших схем оперативного проектирования:

Цепочка мыслей, подсказывающая: Проводит модель через пошаговый процесс рассуждения.
Пример: «Чтобы рассчитать общую стоимость, сначала найдите стоимость одной позиции, а затем умножьте ее на количество позиций».

Обучение за несколько кадров: Предоставляет модели несколько примеров поставленной задачи, прежде чем представить реальный вопрос.
Пример: «Перевод с английского на французский: «Привет» — это «Bonjour». «До свидания» — это «До свидания». Теперь переведите «Спасибо».

Обучение с нулевым выстрелом: Включает в себя постановку вопроса или задачи без каких-либо примеров, полагаясь на уже существующие знания модели.
Пример: «Переведите фразу «Я люблю изучать новые языки» на испанский».

Инструкция следующая: Непосредственно инструктирует ИИ о выполняемой задаче, часто используется для запроса определенных типов ответов или действий.
Пример: «Резюмируйте следующую статью в трех предложениях».

Мягкие подсказки (или встраиваемые подсказки): Это включает в себя настройку входных данных модели для направления ее выходных данных в желаемом направлении без явных текстовых подсказок.
Пример. Вместо текстового приглашения настраиваются конкретные внедрения, которые помогают модели генерировать технический контент.

Для эффективного внедрения рамок оперативного проектирования в вашу маркетинговую стратегию:

• Начните с четкого определения ваших маркетинговых целей и конкретных результатов, которые вы ожидаете от использования ИИ.
• Поэкспериментируйте с различными подсказками, чтобы увидеть, какие из них дают наилучшие результаты с точки зрения вовлеченности и актуальности для вашей целевой аудитории.
• Повторяйте успешные запросы, уточняя их на основе отзывов и показателей производительности, чтобы постоянно улучшать качество контента, создаваемого ИИ.