Trumpas atsakymas: Neigiamas raginimas nurodo dirbtiniam intelektui, ko vengti, o tai padeda sumažinti suliejimą, netvarką, pasikartojimus ar neįprastus rezultatus. Tai svarbu, nes rezultatai tampa labiau kontroliuojami ir nuoseklūs, ypač kai dažniausiai pasitaikančius gedimus lengva pastebėti. Tai geriausiai veikia, kai aiški pagrindinė raginimo eilutė sujungiama su trumpu, tiksliniu išimčių sąrašu.
Svarbiausios išvados:
Kontrolė : pirmiausia apibrėžkite tikslą, o tada blokuokite tik labiausiai tikėtinus nepageidaujamus rezultatus.
Specifiškumas : neaiškius draudimus pakeiskite aiškiomis išimtimis, tokiomis kaip suliejimas, klišės ar papildomi objektai.
Balansas : Neigiamos užuominos turi būti trumpos, kad rezultatai būtų aiškūs ir nesubrendtų.
Testavimas : pakoreguokite išimtis po kiekvieno paleidimo, kai modelis kartoja tą pačią klaidą.
Pritaikymas : Pritaikykite neigiamus elementus užduočiai, nesvarbu, ar tai būtų vaizdai, rašymas, palaikymo atsakymai ar darbo eigos.
Straipsniai, kuriuos galbūt norėsite perskaityti po šio:
🔗 Kas yra dirbtinio intelekto valdoma paieška ir kaip ji veikia
Paaiškina intelektualią paiešką, reitingavimą ir suasmenintus rezultatus naudojant dirbtinį intelektą.
🔗 Ar dirbtinis intelektas gyvas? Ką šiandien sako mokslas
Nagrinėja gyvenimo, sąmonės ir šiandieninių dirbtinio intelekto apribojimų apibrėžimus.
🔗 Kiek energijos dirbtinis intelektas sunaudoja praktiškai
Išskaido mokymo ir išvadų darymo išlaidas, duomenų centrus ir efektyvumą.
🔗 Kada buvo išrastas dirbtinis intelektas? Trumpa istorijos chronologija
Apžvelgiami pagrindiniai etapai nuo ankstyvųjų kompiuterinių tyrimų iki šiuolaikinio mašininio mokymosi.
Kas yra neigiamas raginimas dirbtiniame intelekte? 🧠
Neigiamas raginimas dirbtiniame intelekte yra instrukcijų rinkinys, nurodantis modeliui, ko negeneruoti .
Užuot tiesiog pasakęs:
-
„Sukurkite tikrovišką moters portretą švelnioje šviesoje“
Taip pat galite pridėti:
-
„Jokio suliejimo“
-
„Jokių papildomų pirštų“
-
„Jokio animacinio stiliaus“
-
„Jokių iškreiptų akių“
-
„Fone nėra teksto“
Antroji dalis yra neigiamas raginimas.
Pagrindinis neigiamo raginimo uždavinys – sumažinti nepageidaujamus išvesties modelius. Jis veikia kaip filtras arba, galbūt, kaip apsaugininkas prie klubo durų, sprendžiantis, kurie vizualiniai artefaktai šįvakar nepateks į vidų 🚪
Praktiškai neigiami raginimai dažniausiai rodomi:
-
Stiliaus perkėlimo įrankiai
-
Vaizdo įrašų generavimo darbo eigos
-
Garso generavimas kai kuriais atvejais
Tačiau tai nėra magija. Neigiamas raginimas negarantuoja tobulumo. Jis stumia modelį nuo tam tikrų rezultatų. Kartais švelniai. Kartais kaip pirkinių vežimėlis su sulūžusiu ratu.
Kodėl neigiamas raginimas dirbtiniame intelekte toks svarbus 📌
Štai ko žmonės greitai išmoksta – dirbtinis intelektas gerai spėlioja, bet spėjimas nėra tas pats, kas supratimas.
Kai rašote įprastą užduotį, modelis bando patenkinti užklausą, remdamasis išmoktais šablonais. Tai gali duoti puikių rezultatų, bet taip pat gali įtraukti ir šlamšto, kurio niekada neprašėte. Švelnus fantazijos portretas tampa pernelyg išlyginta plastikine oda. Švarioje produkto nuotraukoje kampe staiga atsiranda atsitiktinis tekstas. Tinklaraščio planas virsta bendriniu užpildu. Žinote šį šabloną.
Štai kodėl neigiamas raginimas dirbtiniame intelekte yra svarbus. Jis pagerina kontrolę .
Tai padeda su:
-
Tikslumas – susiaurinate išvesties erdvę
-
Nuoseklumas – mažiau atsitiktinių staigmenų
-
Kokybės kontrolė – mažiau valymo vėliau
-
Stiliaus valdymas – venkite jums nepatinkančių įvaizdžių ar tonų
-
Klaidų mažinimas – pašalinkite dažniausiai pasitaikančius defektus ir artefaktus
-
Laiko taupymas – geresni rezultatai atliekant mažiau bandymų
Mano paties bandymų metu skirtumas tarp padorios užuominos ir patobulintos užuominos su neigiamomis reikšmėmis dažnai yra didesnis, nei žmonės tikisi. Pridėjus kelias instrukcijas „neįtraukti“, gali būti veiksmingiau nei pridėjus dešimt papildomų aprašomųjų žodžių. Ne kiekvieną kartą, bet pakankamai dažnai, kad būtų galima suskaičiuoti.
Kas daro neigiamą raginimą gerą dirbtinio intelekto srityje? ✅✨
Geras neigiamas raginimas nėra tiesiog atsitiktinė draudžiamų žodžių krūvelė. Jis yra tikslingas, konkretus ir praktiškas .
Geras neigiamas raginimas paprastai turi šias savybes:
-
Susiję su išvestimi
-
Jei norite realistiško portreto, prasmingi yra tokie negatyvai kaip „animacinis filmas, anime, mažai detalių“.
-
-
Dėmesys tikėtinoms klaidoms
-
Rankos, veidai, tekstas, anatomija, suliejimas ir netvarka – tai dažniausiai pasitaikančios probleminės vietos.
-
-
Pakankamai trumpas, kad liktų laisvas
-
Dideli sąrašai gali tapti nepatogūs ir prieštaringi.
-
-
Konkretus, bet ne įkyrus
-
„Jokių papildomų pirštų“ yra geriau nei „pašalinti visus biologinius netolygumus iš žmogaus galūnių struktūros“. Nagi, štai.
-
-
Kartu su stipriu teigiamu raginimu
-
Neigiami raginimai geriausiai veikia, kai dirbtinis intelektas taip pat žino, ko jūs norite .
-
Silpnas neigiamas raginimas dažnai atrodo taip:
-
Per daug nekonkretus – „padaryk geriau“
-
Per plati – „nieko bjauraus“
-
Per daug prieštaringa – „realistiška, bet be šešėlių, be tekstūros, be odos detalių“
-
Per ilgas – begalinis raktinių žodžių išmetimas be struktūros
Geras būdas tai apsvarstyti yra toks: teigiamas raginimas apibrėžia kelionės tikslą, o neigiamas raginimas pašalina kelius, kuriais nenorite, kad DI eitų 🚗
Galbūt ne tobula metafora. Greičiau tai būtų pelkių takų pašalinimas iš GPS. Vis dėlto ji pakankamai gerai laikosi.
Palyginimo lentelė – įprasti neigiamo raginimo naudojimo dirbtiniame intelekte būdai 📊
Čia pateikiama praktinė palyginimo lentelė, kurioje parodyti dažniausiai pasitaikantys neigiamo raginimo stiliai ir kur jie veikia geriausiai, remiantis vaizdinių raginimų gairėmis , LLM raginimų inžinerijos gairėmis ir API raginimų inžinerijos gairėmis .
| Neigiamas raginimo stilius | Geriausiai tinka | Pavyzdinė formuluotė | Kodėl tai veikia | Dažna klaida |
|---|---|---|---|---|
| Artefaktų pašalinimas | DI vaizdai | „suliejimas, triukšmas, žema kokybė, pikselizacija“ | Greitai pašalina akivaizdžius vizualinius trukdžius | Per daug sutampančių kokybės terminų vartojimas |
| Anatomijos korekcija | Portretai, personažai | „papildomi pirštai, blogos rankos, iškreiptas veidas“ | Tikslinga taikyti klasikines žmogaus figūros klaidas | Pamiršus sustiprinti pagrindinį portreto raginimą |
| Stiliaus išskyrimas | Meno kryptis | „animacinis, anime, komiksų stilius, persotintas“ | Išlaiko išvestį arčiau pasirinkto vizualinio tono | Blokavimo stiliai, kurių jums vis dar reikia, nepatogiai |
| Fono valymas | Produktų nuotraukos, maketai | „netvarkingas fonas, tekstas, vandens ženklas“ | Padeda geriau izoliuoti temą | Prašoma detalių scenų, tačiau draudžiama detalizuoti |
| Objektų išskyrimas | Scenos generavimas | „Jokių automobilių, jokių minios žmonių, jokių gyvūnų“ | Tiesiogiai pašalina nepageidaujamus elementus | Pernelyg apriboti sceną, kol ji atrodo tuščia |
| Teksto tono valdymas | Dirbtinio intelekto rašymas | „Jokio slengo, jokios išpūstos kalbos, jokių pasikartojimų“ | Pagerina balsą ir skaitomumą | Toks griežtas raštas skamba mediniu būdu |
| Saugos arba prekės ženklo filtravimas | Verslo darbo eigos | „Jokios įžeidžiančios kalbos, jokios politikos“ | Sumažina rizikingą išvestį profesionaliam naudojimui | Darant prielaidą, kad tai išsprendžia kiekvieną kraštutinį atvejį |
| Formato valdymas | Struktūrizuota išvestis | „Jokių lentelių, jokių ženklelių perkrovų, jokių jaustukų“ | Naudinga, kai reikia tikslaus formato | Konfliktuoja su prašomu formatu... taip nutinka dažnai |
Atkreipkite dėmesį į dėsningumus. Geriausi neigiami raginimai nebando kontroliuoti visko. Jie išsprendžia labiausiai tikėtinas nesėkmės vietas.
Kaip neigiamos užuominos veikia užkulisiuose ⚙️
Nenukrypstant nuo temos, neigiama užduotis daro įtaką modeliui, atgrasydama nuo tam tikrų asociacijų generavimo metu .
Vaizdo įrankiuose sistema nagrinėja ir pagrindinį, ir neigiamą raginimą ir bando priartėti prie vieno, tuo pačiu metu tolstant nuo kito. Taip, tai supaprastinta versija, bet ji padeda. Įsivaizduokite, kad tai vairuojate viena ranka, o kita švelniai stumiate blogą žemėlapį. Įrankiuose, sukurtuose naudojant „Diffusers“, net pagrindinėje API sąsajoje yra tokie laukai kaip „negative_prompt_embeds“, skirti tokio tipo valdymui.
Kalbos įrankiuose neigiamos instrukcijos padeda formuoti:
-
tonas
-
struktūra
-
draudžiamos temos
-
stiliaus ribos
-
kartojimo kontrolė
-
formatavimo elgsena
Dirbtinis intelektas iš esmės balansuoja pagal pageidavimus.
Tai reiškia, kad neigiamos raginimo eilutės nėra kažkoks atskiras stebuklingas jungiklis. Jos yra tos pačios instrukcijų ekosistemos . Tai taip pat paaiškina, kodėl jos gali nepavykti, kai:
-
teigiamas raginimas yra per silpnas
-
Neigiamas raginimas yra per ilgas
-
instrukcijų konfliktas
-
modelis nelabai gerai susidoroja su neigiamais aspektais
-
užklausa per sudėtinga, kad būtų galima atlikti vieną kartą
Ir taip, skirtingi įrankiai reaguoja skirtingai. Kai kurie vaizdų modeliai mėgsta aiškius neigiamus raginimus. Kiti daugiau ar mažiau gūžteli pečiais ir daro tai, ką jau buvo nustatę. Dirbtinis intelektas gali būti ir aštrus, ir užsispyręs vienu metu 😬
Neigiamas raginimas dirbtiniame intelekte vaizdų generavimui 🎨🖼️
Čia šis terminas vartojamas dažniausiai.
Kai žmonės kalba apie neigiamą raginimą dirbtiniame intelekte , jie dažniausiai turi omenyje vaizdų generavimą . Tai logiška, nes vaizdų modeliai yra pagarsėję tuo, kad kartoja kelias klasikines klaidas:
-
papildomos galūnės
-
deformuotos rankos
-
keistos akys
-
dublikatų objektų
-
purvinos tekstūros
-
atsitiktinis tekstas
-
mažai detalių
-
per didelis ekspozicija
-
netvarkingos kompozicijos
Taigi, jei jūsų raginimas yra:
-
„Kinematografinis riterio portretas auksinėje šviesoje“
Galite pridėti neigiamą raginimą, pvz.:
-
„neryškus, papildomi pirštai, iškreiptas veidas, bloga anatomija, mažai detalių, tekstas, vandens ženklas, apkirptas“
Tai nurodo sistemai, ko vengti atvaizduojant riterį.
Geri neigiami vaizdiniai dažnai skirti:
-
Anatomijos problemos
-
blogos rankos, papildomi pirštai, sulietos galūnės
-
-
Kokybės problemos
-
žemos kokybės, neryškus, triukšmingas, pikselizuotas
-
-
Kompozicijos problemos
-
apkirptas, pasikartojantis objektas, ne centre esantis netvarkingas vaizdas
-
-
Stiliaus neatitikimai
-
animacinis filmas, anime, nerealistiška oda, persotinta
-
-
Atsitiktiniai artefaktai
-
vandens ženklas, tekstas, logotipas, rėmelis
-
Bet nepersistenkite
Daugelis vartotojų išmeta milžiniškus neigiamų raginimų sąrašus, kuriuos kažkur nukopijavo. Kartais tai padeda. Kartais tai tas pats, kas užmesti šešiolika antklodžių ant lempos ir stebėtis, kodėl kambarys atrodo tamsus.
Ilgi neigiami raginimai gali:
-
supainioti modelį
-
silpninti kūrybiškumą
-
suplokštinti tekstūrą
-
pašalinti geras detales
-
sukurti sterilius rezultatus
Taigi, taip, naudokite juos – tiesiog naudokite juos sąmoningai.
Neigiamas raginimas dirbtiniame intelekte rašymui ir pokalbių robotams ✍️💬
Neigiami raginimai skirti ne tik vaizdams. Jie taip pat veiksmingi rašymo sistemose, pokalbių robotuose, palaikymo asistentuose ir turinio darbo eigose .
Teksto atveju neigiama raginimo forma gali nurodyti modeliui vengti:
-
kartojimas
-
klišės
-
žargonas
-
agresyvi pardavimo kalba
-
jaustukai
-
kulkų perkrova
-
spekuliacijos
-
nepagrįsti teiginiai
-
tam tikros temos ar tonai
Pavyzdžiui, užuot tiesiog sakę:
-
„Parašykite aukščiausios kokybės kavos virimo aparato produkto aprašymą“
Galėtumėte pridėti:
-
„Neskambėk įkyriai“
-
„Venkite perdėtų teiginių“
-
„Jokių užpildomųjų frazių“
-
„Jokio korporacinio žargono“
-
„Nenaudokite tokių klišių kaip revoliucija ar pažanga.“
Tai visiškai pakeičia toną.
Neigiami rašymo raginimai yra naudingi, kai norite:
-
švaresnis prekės ženklo balsas
-
mažiau bendrinių frazių
-
profesionalesnis tonas
-
lengviau skaitomas formatavimas
-
mažiau pasikartojimų
-
saugesni rezultatai komandoms ir klientams
Manau, kad šis atvejis yra nepakankamai įvertintas. Visi kalba apie gražų dirbtinio intelekto meną, ir tai suprantama, nes jis yra ryškus ir įsimintinas. Tačiau dirbantiems profesionalams tono valdymas rašant yra tai, kur neigiami raginimai tyliai užsidirba pietus 🍽️
Dažniausios klaidos, kurias žmonės daro naudodami neigiamą raginimą dirbtiniame intelekte 🚫
Neigiamas raginimas atrodo lengvesnis nei yra.
Čia pateikiamos dažniausiai pasitaikančios klaidos.
1. Pernelyg neapibrėžtas
Blogas pavyzdys:
-
„Nėra blogų dalykų“
Dirbtinis intelektas ten neturi konkretaus taikinio. „Blogas“ beveik nieko nereiškia.
Geriau:
-
„Jokio suliejimo, iškraipymų, jokių papildomų objektų“
2. Prieštaravimas pagrindinei užduočiai
Jei paprašysite:
-
„Detalizuota fantazijos rinka“
O jūsų neigiamas raginimas sako:
-
„Jokios netvarkos, minios, jokių foninių detalių“
Na... jūs pats užgožėte savo prašymą.
3. Per daug raktinių žodžių
Dideli nukopijuoti sąrašai kartais gali pasiteisinti, bet dažnai jie išsipučia. Modelis praranda aiškumą. Tai tas pats, kas bandyti režisuoti filmą vienu metu šaukiant 80 natų 🎬
4. Negatyvų naudojimas be teigiamo aiškumo
Neigiamas raginimas negali išgelbėti silpnos idėjos. Taip, jis gali patobulinti gerą raginimą. Jis negali stebuklingai jo sugalvoti.
5. Darant prielaidą, kad kiekvienas modelis terminus interpretuoja vienodai
Viena sistema stipriai reaguoja į „žemą kokybę“. Kita tai ignoruoja. Viena rūpinasi „deformuotomis rankomis“. Dar kita vos mirksi. Testavimas svarbus.
6. Bandymas kontroliuoti kiekvieną pikselį ar sakinį
Per didelė kontrolė gali išsekinti rezultatus. Švarūs rezultatai yra gerai. Negyvi – ne. Yra skirtumas.
Praktiniai neigiamo raginimo dirbtiniame intelekte pavyzdžiai 🔍
Pavyzdžiai tai paaiškina, todėl pateikiame keletą.
1 pavyzdys – realistiškas portretas
Pagrindinė tema:
Realistiškas moters portretas stambaus plano šviesoje, esant natūraliai odos tekstūrai ir mažam lauko gyliui.
Neigiamas raginimas:
suliejimas, papildomi pirštai, iškreiptos akys, plastikinė oda, persotinimas, animacinis filmas, tekstas, vandens ženklas
Kodėl tai veikia:
Tai išsaugo realizmą ir slopina dažniausiai pasitaikančias vizualines klaidas.
2 pavyzdys – produkto nuotrauka
Pagrindinė mintis:
Minimalistinė juodo išmaniojo laikrodžio nuotrauka baltame fone, studijinis apšvietimas
Neigiamas raginimas:
netvarka, atspindžiai, papildomi objektai, tekstas, logotipo iškraipymas, mažas detalumas, šešėlių triukšmas
Kodėl tai veikia:
Tai išlaiko rėmą paprastą ir komerciškai švarų.
3 pavyzdys – tinklaraščio rašymas
Pagrindinė užduotis:
Draugišku, ekspertišku tonu parašykite naudingą tinklaraščio įžangą apie produktyvumą namų biure.
Neigiamas raginimas:
jokios išpūstos kalbos, jokių klišių, jokių pasikartojimų, jokių robotiškų frazių, jokių perdėtų pažadų
Kodėl tai veikia:
Tai apsaugo nuo bendro pobūdžio dirbtinio intelekto skambesio ir išlaiko tekstą natūralesnį.
4 pavyzdys – Klientų aptarnavimo atsakymas
Pagrindinis raginimas:
Parašykite mandagų pagalbos atsakymą dėl vėluojančios siuntos
Neigiamas raginimas:
nekaltinkite kliento, jokio gynybinio tono, jokio teisinio žargono, jokių tuščių atsiprašymų, kartojamų du kartus.
Kodėl tai veikia:
Tai pagerina profesionalumą ir emocinį tonusą.
Pažiūrėkite, kaip šie neigiami raginimai nėra atsitiktiniai. Kiekvienas iš jų yra susijęs su realia nesėkmės rizika.
Kada nereikėtų per daug remtis neigiamais raginimais 🪫
Neigiami raginimai yra vertingi, bet ne visada jie yra laidos žvaigždė.
Kartais protingiau patobulinti pagrindinę užduotį.
Būkite atsargūs, kai:
-
jūsų prašymas jau yra pernelyg ribojantis
-
modelio išvestis atrodo plokščia ir negyva
-
jūsų neigiamų dalykų sąrašas yra ilgesnis nei tikroji eilutė
-
įrankis vos reaguoja į neigiamą svorį
-
pirmiausia neišbandėte paprastesnių raginimų versijų
Daug silpnų rezultatų, dėl kurių kaltinamas dirbtinis intelektas, yra tiesiog neaiškūs nurodymai, kaip dėvėti akinius nuo saulės. Geresnis pagrindinis raginimas dažnai išsprendžia daugiau problemų nei dar viena krūva neigiamų dalykų.
Taigi, subalansuotas požiūris veikia geriausiai:
-
Pradėkite nuo aiškios pagrindinės eilutės
-
Pridėkite keletą tikslinių neigiamų terminų
-
Testas
-
Patikslinkite pagal tai, kas nepavyksta
Šis procesas beveik kiekvieną kartą pranoksta atsitiktinį greitą išmetimą.
Kaip žingsnis po žingsnio parašyti geresnį neigiamą raginimą dirbtiniame intelekte 🛠️
Štai paprastas procesas, kurį galite pritaikyti praktiškai.
1 veiksmas – apibrėžkite norimą rezultatą
Paklauskite savęs:
-
Ką aš bandau sukurti?
-
Kokio stiliaus, tono ar formato noriu?
2 veiksmas – numatykite tikėtinus gedimus
Pagalvokite, kas dažniausiai nutinka ne taip.
-
keista anatomija?
-
triukšmingas vaizdas?
-
pasikartojantis tekstas?
-
ne prekės ženklo tonas?
3 veiksmas – užsirašykite konkrečias išimtis
Paverskite tas tikėtinas nesėkmes tiesioginiais neigiamais aspektais.
-
„be suliejimo“
-
„be slengo“
-
„Jokių papildomų rankų“
-
„Nėra foninio teksto“
4 žingsnis. Sudarykite sąrašą kuo glaustesnį
Pradėkite nuo mažų dalykų. Vėliau visada galite pridėti daugiau.
5 veiksmas – patikrinkite ir sureguliuokite
Jei dirbtinis intelektas nuolat kartoja vieną klaidą, aiškiau ją taikykite. Jei rezultatas tampa per griežtas, pašalinkite kelis apribojimus.
Praktiškas mini šablonas
Vaizdams:
-
Pagrindinė užduotis: tema + stilius + apšvietimas + kompozicija
-
Neigiamas raginimas: anatomijos problemos + stiliaus neatitikimai + artefaktų pašalinimas
Rašymui:
-
Pagrindinė užduotis: tikslas + auditorija + tonas + struktūra
-
Neigiamas raginimas: draudžiamas tonas + draudžiamas formatavimas + draudžiamos klišės + rizikingos sritys
Nieko įmantraus. Tiesiog praktiška.
Baigiamoji pastaba apie neigiamą raginimą dirbtiniame intelekte 🌟
Taigi, kas yra neigiamas raginimas dirbtiniame intelekte ?
Tai raginimo dalis, kai nurodote modeliui, ko vengti. Tai yra aiškus apibrėžimas. Tačiau praktiškai tai yra daugiau nei tai. Tai kontrolės įrankis. Kokybės filtras. Būdas sumažinti nesąmones, kol jos nepasirodo. Ne tobulas, ne absoliutus, bet išties veiksmingas.
Protingiausias būdas tai naudoti – ne sukurti milžinišką raktinių žodžių kapinę ir klijuoti ją visur. Reikia pastebėti, kas nuolat negerai, o tada užblokuoti tas pačias problemas ramiomis, konkrečiomis instrukcijomis.
Tai yra tas saldžioji vieta.
Trumpai tariant
-
Neigiamas raginimas dirbtiniame intelekte nurodo modeliui, ko negeneruoti
-
Tai ypač naudinga vaizdų generavimui , rašymui ir darbo eigos valdymui.
-
Geri neigiami raginimai yra konkretūs, aktualūs ir glausti
-
Blogi neigiami raginimai yra neaiškūs, išpūsti arba prieštaringi
-
Geriausi rezultatai gaunami derinant stiprią pagrindinę užuominą su tiksline neigiama užuomina
-
Testavimas svarbus – skirtingi modeliai reaguoja skirtingai
Kai pradėsite gerai naudoti neigiamus raginimus, grįžimas prie įprasto maisto gali atrodyti panašus į maisto gaminimą be druskos. Ne neįmanoma. Tiesiog šiek tiek erzina, o rezultatas bus lygesnis nei turėtų būti
DUK
Kas yra neigiamas raginimas dirbtiniame intelekte ir kuo jis skiriasi nuo įprasto raginimo?
Įprastas raginimas nurodo modeliui, ką sukurti, o neigiamas raginimas – ko vengti. Praktiškai tai reiškia, kad jūs ne tik aprašote tikslą, bet ir blokuojate dažniausiai pasitaikančius gedimų modelius. Straipsnyje jis pristatomas kaip valdymo sluoksnis, kuris sumažina nepageidaujamus stilius, artefaktus ar elgseną, o ne pakeičia pagrindinį raginimą.
Kodėl dirbtinio intelekto neigiamas raginimas taip pagerina išvesties kokybę?
Neigiamas raginimas dirbtiniame intelekte padeda susiaurinti išvesties erdvę, todėl rezultatai tampa tikslesni ir nuoseklesni. Užuot leidus modeliui spėti pernelyg plačiai, jūs nukreipiate jį į neryškumą, netvarką, pasikartojimus ar tonų problemas, kurios dažnai atsiranda pagal numatytuosius nustatymus. Tai paprastai lemia mažiau išvalymo, mažiau bandymų ir geresnius rezultatus per mažiau bandymų.
Kada turėčiau naudoti neigiamus raginimus dirbtinio intelekto vaizdų generavimui?
Naudokite juos, kai modelis linkęs kartoti klaidas, pvz., papildomus pirštus, iškreiptus veidus, miglotas tekstūras, atsitiktinį tekstą ar netvarkingą foną. Jie ypač naudingi portretams, produktų nuotraukoms ir stilizuotoms scenoms, kur lengva pastebėti kokybės defektus. Stipriausias metodas – nukreipti dėmesį į tas vizualines problemas, kurios greičiausiai atsiras.
Ar neigiamos užuominos gali padėti dirbtinio intelekto rašymui skambėti mažiau robotiškai ar pasikartojančiai?
Taip, straipsnyje aiškiai nurodoma, kad neigiamos užuominos yra vertingos tiek tekstui, tiek vaizdams. Rašymo procesuose jos gali sumažinti klišių, užpildų, žargono, pasikartojimų ir perdėtos kalbos kiekį. Todėl jos yra naudingos prekės ženklo įgarsinimui, palaikymo atsakymams, tinklaraščių įžangoms ir kitam turiniui, kur svarbus tonas ir skaitomumas.
Kaip parašyti gerą neigiamą raginimą dirbtiniame intelekte jo nepersistengiant?
Pradėkite nuo norimo rezultato, tada nustatykite kelis dalykus, kurie greičiausiai nepavyks. Šias rizikas paverskite trumpomis, konkrečiomis išimtimis, tokiomis kaip „jokio suliejimo“, „jokio slengo“ arba „jokių papildomų objektų“, vietoj neaiškių nurodymų, tokių kaip „pakeiskite“. Geras neigiamas raginimas dirbtiniame intelekte išlieka aktualus, taiklus ir pakankamai aiškus.
Kokias dažniausiai pasitaikančias klaidas žmonės daro su neigiamais raginimais?
Didžiausios klaidos yra neapibrėžtumas, prieštaravimas pagrindinei užduočiai, per daug raktinių žodžių įterpimas ir lūkesčiai, kad neigiami žodžiai išgelbės silpną idėją. Kita dažna problema – bandymas kontroliuoti kiekvieną detalę, dėl kurio rezultatas gali atrodyti paviršutiniškas arba sterilus. Straipsnyje taip pat įspėjama, kad skirtingi modeliai gali labai skirtingai interpretuoti tas pačias sąvokas.
Kodėl tas pats neigiamas raginimas viename dirbtinio intelekto įrankyje veikia gerai, o kitame – prastai?
Nes neigiamos užuominos yra platesnės modelio instrukcijų sistemos dalis, o ne universalus stebuklingas jungiklis. Kai kurie įrankiai stipriai reaguoja į tokius terminus kaip „žema kokybė“ arba „blogos rankos“, o kiti vos reaguoja. Straipsnio esmė praktiška: išbandykite naudojamą modelį, užuot manę, kad ta pati formuluotė visur bus lengvai pritaikoma.
Ar turėčiau kopijuoti didelius neigiamų raginimų sąrašus iš kitų žmonių?
Paprastai tai nėra geriausia vieta pradėti. Ilgi nukopijuoti sąrašai gali supainioti modelį, susilpninti kūrybiškumą, suplokštinti detales arba įvesti prieštaravimų, kurių nepastebėjote. Patikimesnis metodas yra pradėti nuo trumpo sąrašo, susieto su konkrečiais jūsų klaidų taškais, o tada jį koreguoti atsižvelgiant į tai, ką modelis nuolat daro neteisingai.
Kada geriau patobulinti pagrindinę užuominą, o ne pridėti daugiau neigiamų dalykų?
Jei jūsų užklausa jau yra ribojanti, rezultatas atrodo negyvas arba neigiamų užklausų sąrašas yra ilgesnis nei pati užklausa, tikriausiai pirmiausia reikia pakoreguoti pagrindinę užklausą. Neigiamos užklausos patikslina gerą kryptį, bet jos nepakeičia. Straipsnyje rekomenduojama patikslinti temą, stilių, toną ir formatą prieš pridedant daugiau išimčių.
Koks yra paprastas neigiamo raginimo testavimo dirbtiniame intelekte darbo procesas realiuose projektuose?
Pradėkite nuo aiškios pagrindinės užduoties, kurioje apibrėžiama tema, stilius, tonas arba struktūra. Pridėkite tik keletą tikslinių neigiamų atsakymų, pagrįstų tikėtinomis klaidomis, tada patikrinkite ir patikrinkite, kas vis dar nepavyksta. Tada patikslinkite konkrečias išimtis, o ne pridėkite daugiau raktinių žodžių. Šis nuoseklus ciklas pateikiamas kaip praktiškiausias būdas nuosekliai gerinti rezultatus.
Nuorodos
-
„Google Cloud“ – neigiamas raginimas dirbtiniame intelekte – docs.cloud.google.com
-
„OpenAI“ kūrėjai – teksto generavimo sistemos – developers.openai.com
-
„Microsoft Learn“ – LLM skubios inžinerijos gairės – learn.microsoft.com
-
Apkabinantis veidas - negative_prompt_embeds - huggingface.co