Kaj je negativni poziv v umetni inteligenci?

Kaj je negativni poziv v umetni inteligenci?

Kratek odgovor: Negativni poziv pove umetni inteligenci, čemu se mora izogniti, kar pomaga zmanjšati zamegljenost, nered, ponavljanje ali rezultate, ki niso v skladu s slogom. Pomembno je, ker so rezultati bolj nadzorovani in dosledni, še posebej, če je najpogostejše točke napak enostavno opaziti. Najbolje deluje, če jasen glavni poziv združite s kratkim, ciljno usmerjenim seznamom izključitev.

Ključne ugotovitve:

Nadzor : Najprej opredelite cilj, nato pa blokirajte le najverjetnejše neželene izide.

Specifičnost : Nejasne prepovedi nadomestite z jasnimi izključitvami, kot so zamegljenost, klišeji ali dodatni predmeti.

Ravnovesje : Negativni pozivi naj bodo kratki, da bodo rezultati jasni, ne da bi postali ploski.

Testiranje : Izključitve prilagodite po vsakem zagonu, ko model ponavlja isto napako.

Prilagodi : Negativne izraze uskladi z nalogo, pa naj gre za slike, pisanje, odgovore podpore ali poteke dela.

Kaj je negativni poziv v umetni inteligenci? Infografika

Članki, ki jih boste morda želeli prebrati po tem:

🔗 Kaj je iskanje z umetno inteligenco in kako deluje
Pojasnjuje inteligentno iskanje, razvrščanje in prilagojene rezultate z uporabo umetne inteligence.

🔗 Je umetna inteligenca živa? Kaj danes pravi znanost
Raziskuje definicije življenja, zavesti in današnjih omejitev umetne inteligence.

🔗 Koliko energije umetna inteligenca porabi v praksi
Razčleni stroške usposabljanja v primerjavi s sklepanjem, podatkovne centre in učinkovitost.

🔗 Kdaj je bila izumljena umetna inteligenca? Kratek zgodovinski pregled
Zajema ključne mejnike od zgodnjega računalništva do sodobnega strojnega učenja.

Kaj je negativni poziv v umetni inteligenci? 🧠

Negativni poziv v umetni inteligenci je niz navodil, ki modelu povedo, česa naj ne generira.

Namesto da bi samo rekli:

  • "Ustvarite realističen portret ženske v mehki svetlobi"

Morda boste dodali tudi:

  • "Brez zamegljenosti"

  • "Brez dodatnih prstov"

  • "Brez risanega sloga"

  • "Brez popačenih oči"

  • »Brez besedila v ozadju«

Drugi del je negativni poziv.

Glavna naloga negativnega namiga je zmanjšanje neželenih vzorcev v izhodu. Deluje kot filter ali morda bolj kot varnostnik na vratih kluba, ki odloča, kateri vizualni artefakti nocoj ne bodo prišli noter 🚪

V praktični uporabi se negativni pozivi najpogosteje pojavljajo v:

Vendar to ni čarovnija. Negativni poziv ne zagotavlja popolnosti. Model odvrača od določenih rezultatov. Včasih nežno. Včasih kot nakupovalni voziček z zlomljenim kolesom.

Zakaj je negativni poziv v umetni inteligenci tako pomemben 📌

To se ljudje hitro naučijo – umetna inteligenca je dobra v ugibanju, vendar ugibanje ni isto kot razumevanje.

Ko napišete običajen poziv, model poskuša izpolniti zahtevo na podlagi vzorcev, ki se jih je naučil. To lahko privede do močnih rezultatov, lahko pa tudi vnese nekaj, česar niste nikoli zahtevali. Mehak fantazijski portret postane preveč zglajena plastična koža. Čista fotografija izdelka ima nenadoma naključno besedilo, ki lebdi v kotu. Oris bloga se spremeni v generično polnilo. Poznate vzorec.

Zato je negativni poziv v umetni inteligenci pomemben. Izboljša nadzor .

Pomaga pri:

  • Natančnost - Zožite izhodni prostor

  • Doslednost - manj naključnih presenečenj

  • Nadzor kakovosti - Manj čiščenja kasneje

  • Upravljanje sloga – Izogibajte se videzom ali tonom, ki vam niso všeč

  • Zmanjšanje napak - Odstranite pogoste napake in artefakte

  • Prihranek časa - boljši rezultati v manj poskusih

Po mojih lastnih testih je razlika med spodobnim pozivom in izpopolnjenim pozivom z negativi pogosto večja, kot ljudje pričakujejo. Dodajanje nekaj navodil »ne vključuj« se lahko zdi močnejše kot dodajanje desetih dodatnih opisnih besed. Ne vedno, ampak dovolj pogosto, da se šteje.

Kaj naredi dober negativni poziv v umetni inteligenci? ✅✨

Dober negativni poziv ni le naključen kup prepovedanih besed. Je ciljno usmerjen, specifičen in praktičen .

Dober negativni namig ima običajno te lastnosti:

  • Relevantno za rezultat

    • Če želite realističen portret, so smiselni negativi, kot so »risanka, anime, malo podrobnosti«.

  • Osredotočen na verjetne napake

    • Za roke, obraze, besedilo, anatomijo, zamegljenost in nered – to so pogoste problematične točke.

  • Dovolj kratko, da ostane jasno

    • Ogromni seznami lahko postanejo nerodni in protislovni.

  • Specifično, ne da bi postalo obsesivno

    • »Brez dodatnih prstov« je bolje kot »odstraniti vse biološke nepravilnosti iz strukture človeških priveskov«. Dajte no.

  • V kombinaciji z močnim pozitivnim namigom

    • Negativni pozivi delujejo najbolje, kadar tudi umetna inteligenca ve, kaj si želite .

Šibka negativna spodbuda pogosto izgleda takole:

  • Preveč nejasno - "naredi bolje"

  • Preširoko - "nič grdega"

  • Preveč protislovno - »realistično, vendar brez senc, brez teksture, brez podrobnosti kože«

  • Predolgo - neskončno nalaganje ključnih besed brez strukture

Dober način razmišljanja je tale: pozitivni poziv določa cilj, negativni pa odstrani ceste, po katerih ne želite, da umetna inteligenca potuje 🚗

Morda ni popolna metafora. Bolj kot odstranitev močvirnih poti iz GPS-a. Vseeno pa se dovolj dobro drži.

Primerjalna tabela - Pogosti načini uporabe negativnega poziva v umetni inteligenci 📊

Tukaj je praktična primerjalna tabela, ki prikazuje najpogostejše sloge negativnega spodbujanja in kje najbolje delujejo, na podlagi smernic za slikovno spodbujanje , smernic za inženiring spodbud LLM in smernic za inženiring spodbud API .

Negativni slog poziva Najboljše za Primer besedila Zakaj deluje Pogosta napaka
Odstranjevanje artefaktov Slike umetne inteligence »zamegljenost, šum, nizka kakovost, pikselizirano« Hitro odstrani očitno vizualno nered Uporaba preveč prekrivajočih se izrazov kakovosti
Korekcija anatomije Portreti, liki "Dodatni prsti, slabe roke, popačen obraz" Cilja na klasične napake človeške figure Pozabite okrepiti glavni poziv za portret
Izključitev sloga Umetniška smer "risanka, anime, stripovski slog, prenasičeno" Omogoča bližje izhodu izbranemu vizualnemu tonu Blokiranje stilov, ki jih še vedno potrebujete, nerodno
Čiščenje ozadja Fotografije izdelkov, makete "nered ozadja, besedila, vodnega žiga" Pomaga bolje izolirati subjekt Zahteva po podrobnih prizorih, hkrati pa prepoveduje podrobnosti
Izključitev objekta Generiranje prizorov "Brez avtomobilov, brez gneče, brez živali" Neposredno odstrani neželene elemente Preveč omejevanja prizora, dokler se ne zdi prazen
Nadzor tona za besedilo Pisanje z umetno inteligenco "brez slenga, brez napihnjenega jezika, brez ponavljanja" Izostri glas in berljivost Ker je tako strog, se pisanje sliši leseno
Filtriranje varnosti ali blagovnih znamk Poslovni poteki dela "Brez žaljivega jezika, brez politike" Zmanjšuje tvegane rezultate pri profesionalni uporabi Ob predpostavki, da rešuje vsak robni primer
Nadzor oblike Strukturirani izhod "brez tabel, brez preobremenitve z naboji, brez emojijev" Koristno, ko potrebujete natančno obliko Navzkrižje z zahtevano obliko ... se dogaja pogosto

Oglejte si vzorec. Najboljši negativni namigi ne poskušajo nadzorovati vsega. Rešujejo najverjetnejše točke neuspeha.

Kako negativni namigi delujejo v ozadju ⚙️

Brez prevelikega zahajanja v podrobnosti, negativni poziv vpliva na model tako, da med generiranjem odvrača od določenih povezav .

V orodjih za slike sistem pregleda tako glavni poziv kot negativni poziv in se poskuša približati enemu, medtem ko se oddaljuje od drugega. To je poenostavljena različica, da, vendar pomaga. Predstavljajte si to kot krmiljenje z eno roko, medtem ko z drugo nežno odrivate slab zemljevid. V orodjih, zgrajenih na difuzorjih, celo osnovna površina API-ja vključuje polja, kot je negative_prompt_embeds, za tovrstne kontrole.

V jezikovnih orodjih negativna navodila pomagajo oblikovati:

  • ton

  • struktura

  • prepovedane teme

  • slogovne omejitve

  • nadzor ponavljanja

  • vedenje oblikovanja

Umetna inteligenca v bistvu uravnava preference.

To pomeni, da negativni pozivi niso neko ločeno čarobno stikalo. So del istega ekosistema navodil . Kar pojasnjuje tudi, zakaj lahko ne uspejo, ko:

  • Pozitiven poziv je prešibek

  • Negativni poziv je predolg

  • konflikt navodil

  • Model se ne obnese dobro z negativnimi učinki

  • Zahteva je preveč zapletena za en prehod

In ja, različna orodja se odzivajo različno. Nekateri slikovni modeli imajo radi čiste negativne pozive. Drugi bolj ali manj skomignejo z rameni in naredijo tisto, kar so že imeli za početi. Umetna inteligenca je lahko ostra in trmasta hkrati 😬

Negativni poziv v umetni inteligenci za ustvarjanje slik 🎨🖼️

Tukaj se izraz najpogosteje uporablja.

Ko ljudje govorijo o negativnem pozivu v umetni inteligenci , običajno mislijo na generiranje slik . To je smiselno, saj so modeli slik znani po tem, da ponavljajo nekaj klasičnih napak:

  • dodatne okončine

  • deformirane roke

  • čudne oči

  • podvojeni predmeti

  • blatne teksture

  • naključno besedilo

  • nizke podrobnosti

  • prekomerna izpostavljenost

  • natrpane kompozicije

Torej, če je vaš poziv:

  • "Kinematografski portret viteza v zlati svetlobi"

Lahko dodate negativni poziv, kot je:

  • »zamegljeno, dodatni prsti, popačen obraz, slaba anatomija, malo podrobnosti, besedilo, vodni žig, obrezano«

To sistemu pove, česa se mora izogniti pri upodabljanju viteza.

Dobre negativne slikovne spodbude so pogosto usmerjene v:

  • Anatomske težave

    • slabe roke, dodatni prsti, zraščeni udi

  • Težave s kakovostjo

    • nizka kakovost, zamegljeno, šumno, pikselizirano

  • Težave s sestavo

    • obrezano, podvojen motiv, nered izven središča

  • Neusklajenosti slogov

    • risanka, anime, nerealistična koža, prenasičena

  • Zapuščeni artefakti

    • vodni žig, besedilo, logotip, okvir

Ampak ne pretiravaj

Veliko uporabnikov odvrže ogromne sezname negativnih vprašanj, ki so jih od nekod kopirali. Včasih to pomaga. Včasih je to kot če bi čez svetilko vrgli šestnajst odej in se spraševali, zakaj je soba videti mračna.

Dolgi negativni pozivi lahko:

  • zmede model

  • oslabiti ustvarjalnost

  • splošči teksturo

  • odstranite dobre podrobnosti

  • ustvarite sterilne izhode

Torej, da, uporabite jih – le uporabite jih namenoma.

Negativni poziv v umetni inteligenci za pisanje in klepetalne robote ✍️💬

Negativno spodbujanje ni namenjeno samo slikam. Močno je tudi v sistemih za pisanje, klepetalnih robotih, podpornih asistentih in delovnih procesih z vsebinami .

Pri besedilu lahko negativni poziv modelu naroči, naj se izogiba:

  • ponavljanje

  • klišeji

  • žargon

  • agresiven prodajni jezik

  • emoji

  • preobremenitev krogel

  • špekulacije

  • neutemeljene trditve

  • določene teme ali toni

Na primer, namesto da bi samo rekli:

  • "Napišite opis izdelka za vrhunski aparat za kavo"

Lahko bi dodali:

  • "Ne zveni vsiljivo"

  • "Izogibajte se pretiranim trditvam"

  • "Brez polnilnih fraz"

  • "Brez korporativnega žargona"

  • »Ne uporabljajte klišejev, kot so revolucionarni ali najsodobnejši.«

To popolnoma spremeni ton.

Negativni pozivi k pisanju so koristni, kadar želite:

  • čistejši glas blagovne znamke

  • manj generičnih fraz

  • bolj profesionalen ton

  • bolj berljivo oblikovanje

  • manj ponovitev

  • varnejši rezultati za ekipe in stranke

Mislim, da je ta primer uporabe podcenjen. Vsi govorijo o lepi umetni umetnosti, kar je upravičeno, saj je bleščeča in nepozabna. Toda za zaposlene profesionalce je nadzor tona pri pisanju tisti, kjer negativni namigi tiho zaslužijo kosilo 🍽️

Pogoste napake, ki jih ljudje delajo pri negativnih pozivih v umetni inteligenci 🚫

Negativno spodbujanje je videti lažje, kot je v resnici.

Tukaj so najpogostejše napake.

1. Preveč nejasno

Slab primer:

  • "Nič slabih stvari"

Umetna inteligenca tam nima trdne tarče. "Slabo" ne pomeni skoraj nič.

Boljše:

  • "Brez zamegljenosti, brez popačenja, brez dodatnih predmetov"

2. Nasprotovanje glavnemu pozivu

Če zahtevate:

  • "Bogato podrobno opisana tržnica fantazij"

In vaš negativni poziv pravi:

  • "brez nereda, brez gneče, brez podrobnosti v ozadju"

No ... svojo zahtevo si že prekosil.

3. Preveč ključnih besed

Ogromni kopirani seznami včasih delujejo, vendar pogosto postanejo napihnjeni. Model izgubi jasnost. To je kot poskušati režirati film tako, da kričiš 80 not hkrati 🎬

4. Uporaba negativov brez pozitivne jasnosti

Negativni namig ne more rešiti šibke ideje. Lahko pa izpopolni dobrega namiga, da. Ne more pa ga čarobno izumiti.

5. Ob predpostavki, da vsak model interpretira izraze na enak način

En sistem se močno odziva na »nizko kakovost«. Drugi jo ignorira. Eden se zmeni za »deformirane roke«. Spet drugi komajda pomežikne. Testiranje je pomembno.

6. Poskus nadzora nad vsakim slikovnim elementom ali stavkom

Preveč nadzora lahko izčrpa življenjsko dobo rezultata. Čisto je dobro. Mrtvo ni. Obstaja razlika.

Praktični primeri negativnega poziva v umetni inteligenci 🔍

Primeri to pojasnjujejo, zato jih je tukaj nekaj.

Primer 1 - Realističen portret

Glavni poziv:
Realističen portret ženske od blizu v mehki svetlobi okna, naravna tekstura kože, majhna globinska ostrina

Negativni namig:
zamegljenost, dodatni prsti, popačene oči, plastična koža, prenasičenost, risanka, besedilo, vodni žig

Zakaj deluje:
Ščiti realizem in odpravlja najpogostejše vizualne napake.

Primer 2 - Fotografija izdelka

Glavni poudarek:
Minimalistična fotografija izdelka črne pametne ure na belem ozadju, studijska osvetlitev

Negativni namig:
nered, odsevi, dodatni predmeti, besedilo, popačenje logotipa, malo podrobnosti, nered zaradi senc

Zakaj deluje:
Ohranja okvir preprost in komercialno čist.

Primer 3 - Pisanje bloga

Glavni poziv:
Napišite koristen uvod v blog o produktivnosti domače pisarne v prijaznem strokovnem tonu.

Negativni poziv:
brez napihnjenega jezika, brez klišejev, brez ponavljanja, brez robotskega fraziranja, brez pretiranih obljub

Zakaj deluje:
Preprečuje generično polnilo, ki zveni kot umetna inteligenca, in ohranja besedilo bolj naravno.

Primer 4 – Odgovor podpore strankam

Glavni poziv:
Napišite vljuden odgovor podpore za zamujeno pošiljko

Negativni poziv:
ne krivite stranke, brez obrambnega tona, brez pravnega žargona, brez dvakrat ponovljenih praznih opravičil

Zakaj deluje:
Izboljša profesionalnost in čustveni ton.

Poglejte, kako ti negativni pozivi niso naključni. Vsak od njih je povezan z dejanskim tveganjem neuspeha.

Kdaj se ne smete preveč zanašati na negativne spodbude 🪫

Negativni namigi so dragoceni, vendar niso vedno zvezda predstave.

Včasih je pametneje izboljšati glavni poziv.

Bodite previdni, ko:

  • Vaša zahteva je že preveč omejujoča

  • izhod modela se zdi ploski in brez življenja

  • Vaš negativni seznam je daljši od dejanskega poziva

  • orodje se komaj odziva na negativno uteževanje

  • Najprej nisi preizkusil enostavnejših različic promptov

Veliko slabih rezultatov, za katere krivimo umetno inteligenco, so preprosto nejasna navodila, ki nosijo sončna očala. Boljši osnovni poziv pogosto odpravi več kot še en kup pomanjkljivosti.

Torej, uravnotežen pristop deluje najbolje:

  • Začnite z jasnim glavnim pozivom

  • Dodajte nekaj ciljno usmerjenih negativnih izrazov

  • Preizkus

  • Izboljšajte glede na to, kaj gre narobe

Ta postopek skoraj vedno premaga naključno izpisovanje promptov.

Kako napisati boljši negativni poziv v umetni inteligenci korak za korakom 🛠️

Tukaj je preprost postopek, ki ga lahko uporabite.

1. korak – Določite želeni rezultat

Vprašajte se:

  • Kaj poskušam ustvariti?

  • Kakšen slog, ton ali obliko želim?

2. korak – Predvidite verjetne napake

Pomislite, kaj gre običajno narobe.

  • čudna anatomija?

  • hrupna slika?

  • ponavljajoče se besedilo?

  • ton, ki ni v skladu z blagovno znamko?

3. korak – Zapišite specifične izključitve

Te verjetne neuspehe spremenite v neposredne negativne posledice.

  • "brez zamegljenosti"

  • "brez slenga"

  • "brez dodatnih rok"

  • "brez besedila v ozadju"

4. korak – Naj bo seznam kratek

Začnite z majhnim. Vedno lahko kasneje dodate več.

5. korak – Preizkusite in prilagodite

Če umetna inteligenca vedno znova dela eno napako, jo bolj natančno opredelite. Če rezultat postane preveč tog, odstranite nekaj omejitev.

Praktična mini predloga

Za slike:

  • Glavni poziv: motiv + slog + osvetlitev + kompozicija

  • Negativni poziv: težave z anatomijo + neskladja slogov + odstranitev artefaktov

Za pisanje:

  • Glavni poziv: cilj + občinstvo + ton + struktura

  • Negativni poziv: prepovedan ton + prepovedano oblikovanje + prepovedani klišeji + področja tveganja

Nič posebnega. Samo praktično.

Zaključna opomba o negativnem pozivu v umetni inteligenci 🌟

Kaj je torej negativni poziv v umetni inteligenci ?

To je del namigovanja, kjer modelu poveste, česa se mora izogniti. To je čista definicija. Toda v praksi je to več kot to. Je orodje za nadzor. Filter kakovosti. Način za zmanjšanje neumnosti, še preden se pojavi. Ni popolno, ni absolutno, ampak resnično močno.

Najpametnejši način uporabe ni zgraditi nekakšnega pokopališča ključnih besed in ga lepiti povsod. Gre za to, da opazite, kaj gre vedno narobe, nato pa te težave blokirate z mirnimi in konkretnimi navodili.

To je idealna točka.

Na kratko

  • Negativni poziv v umetni inteligenci modelu pove, česa naj ne ustvari

  • Še posebej je uporaben za ustvarjanje slik , pisanje in nadzor poteka dela

  • Dobri negativni pozivi so specifični, ustrezni in jedrnati

  • Slabi negativni pozivi so nejasni, napihnjeni ali protislovni

  • Najboljše rezultate dosežemo z združevanjem močnega glavnega namiga s ciljno usmerjenim negativnim namigom

  • Testiranje je pomembno – različni modeli se odzivajo različno

Ko enkrat začneš dobro uporabljati negativne namige, se ti lahko vrnitev v prejšnje stanje zdi kot kuhanje brez soli. Ni nemogoče. Le malo nadležno, rezultat pa je bolj raven, kot bi moral biti 

Pogosta vprašanja

Kaj je negativni poziv v umetni inteligenci in kako se razlikuje od običajnega poziva?

Običajen poziv modelu pove, kaj naj ustvari, negativni poziv pa mu pove, čemu se mora izogniti. V praksi to pomeni, da ne opisujete le cilja, temveč tudi blokirate pogoste vzorce napak. Članek ga predstavlja kot kontrolno plast, ki zmanjšuje neželene sloge, artefakte ali vedenja, namesto da bi nadomestil glavni poziv.

Zakaj negativni poziv v umetni inteligenci tako izboljša kakovost izhoda?

Negativni poziv v umetni inteligenci pomaga zožiti izhodni prostor, zaradi česar so rezultati natančnejši in doslednejši. Namesto da bi pustili, da model ugiba preširoko, ga vodite stran od zamegljenosti, nereda, ponavljanja ali težav s tonom, ki se pogosto pojavijo privzeto. To običajno vodi do manj čiščenja, manj ponovnih poskusov in močnejših izhodov v manj prehodih.

Kdaj naj uporabim negativne pozive za ustvarjanje slik z umetno inteligenco?

Uporabite jih, kadar model ponavadi ponavlja napake, kot so dodatni prsti, popačeni obrazi, blatne teksture, naključno besedilo ali natrpana ozadja. Še posebej so uporabni za portrete, posnetke izdelkov in stilizirane prizore, kjer je napake v kakovosti enostavno opaziti. Najmočnejši pristop je ciljanje na točno tiste vizualne težave, ki se najverjetneje pojavijo.

Ali lahko negativni pozivi pomagajo, da pisanje z umetno inteligenco zveni manj robotsko ali ponavljajoče se?

Da, članek jasno navaja, da so negativni pozivi dragoceni tako za besedilo kot za slike. V pisnih poteh lahko zmanjšajo klišeje, polnila, žargon, ponavljanja in pretiran jezik. Zaradi tega so koristni za glas blagovne znamke, odgovore podpore, uvode v bloge in drugo vsebino, kjer sta pomembna ton in berljivost.

Kako napišem dober negativni poziv v umetni inteligenci, ne da bi ga preveč zakompliciral?

Začnite z želenim rezultatom, nato pa opredelite nekaj stvari, ki bodo najverjetneje šle narobe. Ta tveganja spremenite v kratke, specifične izključitve, kot so »brez zamegljenosti«, »brez slenga« ali »brez dodatnih predmetov«, namesto v nejasna navodila, kot je »izboljšajte«. Dober negativni poziv v umetni inteligenci ostane relevanten, ciljno usmerjen in dovolj jedrnat, da ostane jasen.

Katere so najpogostejše napake, ki jih ljudje delajo pri negativnih spodbudah?

Največje napake so nejasnost, nasprotovanje glavnemu vprašanju, preveč ključnih besed in pričakovanje, da bodo negativi rešili šibko idejo. Druga pogosta težava je poskus nadzora nad vsako podrobnostjo, zaradi česar se lahko rezultat zdi ploski ali sterilen. Članek tudi opozarja, da lahko različni modeli iste izraze razlagajo zelo različno.

Zakaj isti negativni poziv deluje dobro v enem orodju umetne inteligence in slabo v drugem?

Ker so negativni pozivi del širšega sistema navodil modela in ne univerzalno čarobno stikalo. Nekatera orodja se močno odzivajo na izraze, kot sta »nizka kakovost« ali »slabe roke«, druga pa komaj reagirajo. Bistvo članka je praktično: preizkusite na modelu, ki ga uporabljate, namesto da predpostavljate, da se bo isto besedilo brezhibno preneslo povsod.

Ali naj kopiram ogromne sezname negativnih pozivov od drugih ljudi?

Običajno to ni najboljše izhodišče. Dolgi kopirani seznami lahko zmedejo model, oslabijo ustvarjalnost, sploščijo podrobnosti ali povzročijo protislovja, ki jih niste opazili. Zanesljivejša metoda je, da začnete s kratkim seznamom, ki je vezan na vaše specifične točke napak, nato pa ga prilagajate glede na to, kaj model nenehno dela narobe.

Kdaj je bolje izboljšati glavni poziv, namesto da dodamo več negativnih elementov?

Če je vaša zahteva že tako ali tako omejujoča, se izpis zdi brez življenja ali pa je vaš seznam negativnih elementov daljši od samega poziva, je verjetno treba najprej izboljšati glavni poziv. Negativni pozivi sicer izboljšajo dobro smer, vendar je ne nadomestijo. Članek priporoča, da pred dodajanjem dodatnih izključitev razjasnite temo, slog, ton in obliko.

Kakšen je preprost potek dela za testiranje negativnega poziva v umetni inteligenci v resničnih projektih?

Začnite z jasnim glavnim pozivom, ki opredeljuje temo, slog, ton ali strukturo. Dodajte le nekaj ciljno usmerjenih negativnih izrazov na podlagi verjetnih napak, nato pa preizkusite in preverite, kaj še vedno gre narobe. Na podlagi tega izboljšajte specifične izključitve, namesto da dodajate več ključnih besed. Ta postopna zanka je predstavljena kot najbolj praktičen način za dosledno izboljševanje rezultatov.

Reference

  1. Google Cloud - Negativni poziv v umetni inteligenci - docs.cloud.google.com

  2. Razvijalci OpenAI - Sistemi za generiranje besedil - developers.openai.com

  3. Microsoft Learn - Navodila za inženiring pozivov za LLM - learn.microsoft.com

  4. Objemajoči obraz - negative_prompt_embeds - huggingface.co

Poiščite najnovejšo umetno inteligenco v uradni trgovini z umetno inteligenco

O nas

Nazaj na blog