Vad är Prompt Engineering Frameworks?
Snabba tekniska ramar
Snabba tekniska ramar är strukturerade tillvägagångssätt som används för att designa, testa och förfina uppmaningar som vägleder AI-modeller, som chatbots eller innehållsgeneratorer, för att effektivt producera önskade utdata.
Snabba tekniska ramverk hjälper marknadsförare och innehållsskapare att utnyttja AI-verktyg för uppgifter som innehållsskapande, kundservice via chatbots eller personliga rekommendationer.
Till exempel kan en välkonstruerad prompt vägleda en AI att generera blogginläggsidéer skräddarsydda för en specifik publiks intressen eller skapa inlägg på sociala medier som är anpassade till varumärkets röst och kampanjmål.
5 kritiska ramverk för snabbteknik:
Tankekedja: Guider modellen genom en steg-för-steg resonemangsprocess.
Exempel: "För att beräkna den totala kostnaden, hitta först kostnaden per artikel och multiplicera sedan med antalet varor."
Få-shot-inlärning: Förser modellen med några exempel på uppgiften innan den aktuella frågan presenteras.
Exempel: "Översättning från engelska till franska: 'Hej' är 'Bonjour'. 'Adjö' är 'Au revoir'. Översätt nu "Tack".
Zero-Shot Learning: Innebär att ställa en fråga eller uppgift utan att ge några exempel, förlita sig på modellens redan existerande kunskap.
Exempel: "Översätt "Jag älskar att lära mig nya språk" till spanska."
Följande instruktioner: Instruerar AI direkt om uppgiften att utföra, ofta används för att begära specifika typer av svar eller åtgärder.
Exempel: "Sammanfatta följande artikel i tre meningar."
Mjuk uppmaning (eller inbäddningsuppmaning): Detta innebär att man justerar modellens inbäddningar för att styra dess utdata i önskad riktning utan explicita textuppmaningar.
Exempel: Istället för en textuppmaning justeras specifika inbäddningar för att vägleda modellen mot att generera tekniskt innehåll.
För att effektivt implementera snabba tekniska ramverk i din marknadsföringsstrategi:
- Börja med att tydligt definiera dina marknadsföringsmål och de specifika resultat du förväntar dig av att använda AI.
- Experimentera med olika uppmaningar för att se vilka som ger bäst resultat när det gäller engagemang och relevans för din målgrupp.
- Iterera på framgångsrika uppmaningar genom att förfina dem baserat på feedback och prestandamått för att kontinuerligt förbättra kvaliteten på AI-genererat innehåll.
Snabba tekniska ramar är strukturerade tillvägagångssätt som används för att designa, testa och förfina uppmaningar som vägleder AI-modeller, som chatbots eller innehållsgeneratorer, för att effektivt producera önskade utdata.
Snabba tekniska ramverk hjälper marknadsförare och innehållsskapare att utnyttja AI-verktyg för uppgifter som innehållsskapande, kundservice via chatbots eller personliga rekommendationer.
Till exempel kan en välkonstruerad prompt vägleda en AI att generera blogginläggsidéer skräddarsydda för en specifik publiks intressen eller skapa inlägg på sociala medier som är anpassade till varumärkets röst och kampanjmål.
5 kritiska ramverk för snabbteknik:
Tankekedja: Guider modellen genom en steg-för-steg resonemangsprocess.
Exempel: "För att beräkna den totala kostnaden, hitta först kostnaden per artikel och multiplicera sedan med antalet varor."
Få-shot-inlärning: Förser modellen med några exempel på uppgiften innan den aktuella frågan presenteras.
Exempel: "Översättning från engelska till franska: 'Hej' är 'Bonjour'. 'Adjö' är 'Au revoir'. Översätt nu "Tack".
Zero-Shot Learning: Innebär att ställa en fråga eller uppgift utan att ge några exempel, förlita sig på modellens redan existerande kunskap.
Exempel: "Översätt "Jag älskar att lära mig nya språk" till spanska."
Följande instruktioner: Instruerar AI direkt om uppgiften att utföra, ofta används för att begära specifika typer av svar eller åtgärder.
Exempel: "Sammanfatta följande artikel i tre meningar."
Mjuk uppmaning (eller inbäddningsuppmaning): Detta innebär att man justerar modellens inbäddningar för att styra dess utdata i önskad riktning utan explicita textuppmaningar.
Exempel: Istället för en textuppmaning justeras specifika inbäddningar för att vägleda modellen mot att generera tekniskt innehåll.
För att effektivt implementera snabba tekniska ramverk i din marknadsföringsstrategi:
- Börja med att tydligt definiera dina marknadsföringsmål och de specifika resultat du förväntar dig av att använda AI.
- Experimentera med olika uppmaningar för att se vilka som ger bäst resultat när det gäller engagemang och relevans för din målgrupp.
- Iterera på framgångsrika uppmaningar genom att förfina dem baserat på feedback och prestandamått för att kontinuerligt förbättra kvaliteten på AI-genererat innehåll.