我们都曾因人工智能给出的错误、不准确或直接捏造的答案而苦苦挣扎。咒骂人工智能或刷新响应提要不会阻止你拔头发。

优化响应的最佳解决方案是由专业的 GPT 提示工程师团队组成。

这些工程师知道如何从您的人工智能项目中获得最佳结果,并每次都会为您提供一组提示来帮助您的业务用例。

雇用熟练的专业人员可以改变您的项目所需的游戏规则。他们将了解您的人工智能系统的具体情况并创建量身定制的提示。

在本文中,我们将通过寻找和雇用业内最佳 GPT 提示工程师的指南,告诉您如何选择顶尖人才并改造您的 AI 项目。

那么,让我们开始吧。

 什么是 GPT 提示?

What are ChatGPT Prompts?

 图片来源:GitHub

简而言之,ChatGPT 提示是 GPT-3 模型行为和生成输出的指令,无论是文本、代码还是其他形式的内容。

这些提示允许您通过对话界面与 GPT-3 语言模型进行通信。这就是为什么即使是一两个单词的命令也会遵循 GPT-3 语言模型。

GPT-3 提示就像您向 GPT-3 提供的一组指令,告诉它您希望它做什么、说什么或创建什么。这些提示可以是问题、命令,甚至是部分句子。

然后,GPT-3 使用这些提示作为生成其响应或输出的起点。

提示如何引导 GPT-3 生成特定输出?

perfect prompt formula for chatgpt

图片来源:Anuj Agarwal - Medium

提示在指导 GPT-3 生成特定输出方面发挥着至关重要的作用。当您提供提示时,GPT-3 会使用该信息来了解您请求的上下文和意图。

它分析提示,并根据其丰富的知识和训练数据,生成与提示的说明相符的响应。

例如,如果您希望 GPT-3 撰写有关特定主题的博客文章,您可以提供类似“写一篇有关锻炼对心理健康的好处的文章”之类的提示。然后,GPT-3 将使用此提示生成有关给定主题的连贯且相关的文章。

同样,如果您需要特定任务的代码,您可以提供提示,例如“编写 Python 脚本来计算数字列表的平均值”。 GPT-3 使用此提示将生成执行所需计算的代码。

不同类型提示的示例

根据预期的输出,提示可以采取多种形式。一些常见的提示类型包括:

  • 问题提示:“气候变化的影响是什么?”
  • 指令提示:“写一首关于友谊的诗。”
  • 代码提示:“创建一个在 Python 中反转字符串的函数。”
  • 对话提示:“写一段狗和猫的对话。”
  • 故事提示:“从前,在一个遥远的地方……”

这些示例展示了提示在塑造 GPT-3 生成的输出方面的多功能性。通过精心设计提示,您可以指导 GPT-3 创建适合您要求的内容。

雇用 GPT Prompt 工程师的好处

Benefits of Hiring GPT Prompt Engineers

图片来源:Kripesh Adwani

雇用 GPT 提示工程师在使用 GPT-3 或类似语言模型时可以提供各种优势。这些专家专门设计提示,以优化模型的性能并产生所需的结果。以下是聘请 GPT 提示工程师的一些好处:

  • 提示表述方面的专业知识:GPT 提示工程师对提示如何与语言模型交互有着深入的了解。他们可以创建有效利用模型功能的提示,从而获得更准确和相关的输出。

  • 增强的自定义:通过与 GPT 提示工程师密切合作,您可以微调提示以实现高度定制的结果。这些专家可以帮助您优化特定领域、风格或语气的提示,确保生成的内容符合您的独特要求。

  • 提高效率:GPT 提示工程师可以帮助您简化提示生成过程。他们的专业知识使他们能够制作简洁有效的提示,最大限度地提高模型的效率,减少迭代和调整所需的时间和精力。

  • 提高创造力:利用 GPT 提示工程师的创造力和独创性可以产生更具想象力和开箱即用的输出。通过突破提示的界限,它们可以帮助释放语言模型的全部创造潜力,生成新颖且引人入胜的内容。

GPT 提示工程师做什么?

What Does a GPT Prompt Engineer Do?

图片来源:Prompt Engineering Institute

GPT 提示工程师对于最大化 GPT-3 等语言模型的有效性和效率至关重要。他们主要负责设计和优化所需输出的提示。让我们探讨一下 GPT 提示工程师的关键任务和职责:

  • 提示表述:GPT 提示工程师非常擅长为语言模型制定说明。他们非常了解 GPT-3 模型的局限性,并创建符合需求的提示。通过选择正确的词语和语气,它们可以帮助模型正确理解指令。

  • 领域专业知识:GPT Prompt 工程师通常专注于特定领域或行业。他们对各个主题都有深入的了解,使他们能够创建提示来生成与这些领域相关的高质量内容。

    他们的专业知识确保提示是量身定制的,以匹配不同行业或主题的特定语言、风格和细微差别。

  • 提示的优化:GPT提示工程师通过不断的实验和分析,对提示进行微调,以从语言模型中获得最相关、最准确的输出。他们了解提示结构、长度和特异性在指导模型行为方面的重要性。

  • 与利益相关者合作:GPT 提示工程师与各种专业人士(包括内容创建者、开发人员和客户)密切合作,以了解他们的需求并开发符合所需目标和期望的提示。

    他们通过反馈和建议积极改进来编辑提示,以提高其有效性。

  • 评估和反馈:GPT 提示工程师根据所提供的提示评估模型输出的质量和适当性。

    他们将生成的内容与期望的结果进行分析和比较,以确定需要改进的领域,深入了解模型的性能并相应地调整提示以增强未来的输出。

  • 研究与创新:GPT Prompt 工程师与语言模型和自然语言处理的最新进展保持同步。

    他们监控研究论文、行业趋势和最佳实践,以不断增强他们的及时工程策略。他们通过使用创新技术和新方法突破语言模型的界限。

  • 适应不断发展的模型:GPT Prompt 工程师随着新版本语言模型的发布而调整他们的方法。他们不断学习和试验这些模型不断发展的功能和局限性。

    通过保持领先地位,他们确保其及时的工程技术保持有效,并通过最新模型产生最佳结果。

寻找合适的 GPT 提示工程师

在利用 GPT-3 等语言模型的强大功能时,找到合适的 GPT 提示工程师至关重要。这些技术精湛的专业人员可以在优化模型性能和实现您期望的结果方面发挥重大作用。

以下是寻找理想的 GPT Prompt 工程师时需要考虑的一些关键因素:

  • 即时工程专业知识:寻找在即时工程方面拥有丰富经验和专业知识的 GPT 即时工程师。他们应该深入了解如何制定有效指导语言模型生成所需输出的提示。他们的专业知识应该涵盖各种提示类型,包括问题、指令、代码提示、对话提示等等。

  • 领域知识:考虑一位具有相关领域知识的 GPT 提示工程师。如果您正在从事特定行业或主题领域的项目,那么拥有一位具有该领域专业知识的及时工程师可能非常有价值。

    他们将了解该行业的细微差别、术语和背景,从而生成更准确和相关内容的提示。

  • 协作能力:合适的 GPT 提示工程师应具备出色的沟通和协作能力。他们应该能够与您、内容创建者、开发人员和其他利益相关者密切合作,以了解您的目标、要求和反馈。

    寻找在整个项目过程中积极寻求意见、采纳建议并保持协作和开放对话的人。

  • 创造力和创新:寻找具有创意想法和创新技术诀窍的 GPT 提示工程师。他们突破界限并及时了解最新进展以提高产出。

  • 适应变化:找到一位能够适应不断发展的 ChatGPT 模型及其功能和限制的 GPT 提示工程师至关重要。

    他们应该积极主动地学习新技术,尝试不同的提示方法,并将最新的进展融入到他们的提示工程策略中。

  • 作品集和跟踪记录:查看 GPT Prompt 工程师过去的工作,看看它是否符合您的需求。寻找好的项目和客户反馈,以确保它们能够始终如一地满足您的期望。

    良好的业绩记录表明他们有能力提供精英即时工程并持续产生期望的结果。

  • 协作平台和工具:考虑提示工程师是否熟悉并熟练使用有助于高效沟通和提示迭代的协作平台和工具。

    这些平台和工具可以简化即时工程流程并提高生产力,从而缩短周转时间并获得更好的结果。

与 GPT 提示工程师合作

一旦您找到合适的 GPT 提示工程师来帮助您优化 GPT-3 等语言模型,了解如何与他们有效协作就至关重要。

与即时工程师密切合作可以显着提高即时工程流程的质量和有效性。以下是与 GPT 提示工程师合作时需要考虑的一些关键方面:

  • 清楚地传达您的目标:首先向提示工程师清楚地传达您的目标和期望。向他们提供您项目的详细概述,包括您希望实现的具体成果。

    您提供的信息越多,他们就越能理解您的要求并相应地定制提示。

  • 定期反馈和迭代:与提示工程师建立反馈循环,以确保持续改进。定期审查提示工程师的工作并提供建设性的反馈。此反馈循环允许对提示进行迭代和微调,以符合您期望的结果。

    通过提出具体的意见和建议,可以指导工程师完善和优化提示。

  • 协作提示制定:与提示工程师密切合作,开发有效的提示,指导语言模型生成所需的内容。协作制定提示,确保提示清晰、具体并与项目目标保持一致。

    提示工程师将利用他们的专业知识来帮助制作提示,从而引发准确且适合上下文的响应。

  • 提供提示示例:与提示工程师合作时,提供与您的目标相符的所需输出或之前生成的内容的示例可能会很有帮助。

    这些示例可以作为提示工程师的宝贵参考,帮助他们理解您在生成的内容中寻找的风格、语气和上下文。

  • 保持开放和清晰的沟通:有效的沟通是成功协作的关键。与提示工程师保持开放、透明的沟通渠道。清楚地表达您的期望,提出问题,并在需要时寻求澄清。

    在整个过程中积极与您沟通的及时工程师将确保他们的工作符合您的愿景和目标。

  • 采用迭代方法:制作提示是一个循序渐进的过程。期望尝试一些事情,获得反馈,并随着时间的推移让事情变得更好。让提示工程师尝试不同的版本以找到最有效的版本。此过程有助于改善提示并提高模型的运行效果。

  • 相信他们的专业知识:请记住,您与 GPT Prompt 工程师合作是因为他们的专业知识。相信他们在快速工程方面的知识和经验。虽然您的反馈很有价值,但也要虚心接受他们的建议和见解。

    他们对语言模型有深入的了解,可以指导您实现预期的结果。

  • 保持参与并提供背景:必要时提供更多细节和信息,参与提示过程。您分享的内容(例如示例或内容的对象)越多,提示的效果就越好。更多的交谈和分享有助于让最终的作品变得更好。

  • 评估和评估输出:定期检查模型按照给出的说明制作的内容。与提示工程师讨论,找到改进的方法,看看是否是您想要的。

    这有助于使说明更好,并确保结果符合您对项目的需求。

BotPenguin 的提示工程师入门

Chatbot Development Platform - BotPenguin

我们知道,寻找和雇用最好的 GPT 提示工程师可能是 AI 项目转型的关键一步。在 BotPenguin,我们提供及时的工程服务,帮助优化您的人工智能系统的响应。

  • BotPenguin 提供及时的工程服务,旨在优化人工智能系统响应。

  • 我们的提示工程师擅长制作提示,最大限度地发挥 GPT 模型和类似 LLMs 的潜力。

  • 他们具有出色的沟通能力,可以轻松地与您的团队协作。

  • 他们专门针对特定领域、风格和语气定制提示,以实现准确且相关的输出。

  • 我们及时的工程师与客户密切合作,确保深入了解项目目标和要求。

  • 服务包括及时制定、领域知识、优化、利益相关者协作、评估、研究和创新方面的专业知识。

  • 在医疗保健、教育、电子商务等各种业务用例中应用 GPT 提示工程方面拥有丰富的经验。

借助 BotPenguin 及时的工程服务,您可以释放 GPT 模型的全部潜力,获得高质量的 AI 内容。

 结论

总之,与熟练的 GPT 提示工程师合作可以极大地增强提示工程流程并优化 GPT-3 等语言模型的性能。

通过有效地传达您的目标、提供反馈以及协作制定提示,您可以确保生成的内容与您的目标保持一致。

请记住保持开放和清晰的沟通,相信他们的专业知识,并采用迭代方法来实现最佳结果。在整个过程中保持参与,评估输出,并根据需要完善提示。

此外,与 BotPenguin 这样值得信赖的平台合作可以使整个即时工程流程无缝且高效。该平台提供及时的工程服务,由了解 GPT 模型细微差别的经验丰富的专业人员提供协助。

BotPenguin 的 GPT 提示工程师擅长制定有效利用 GPT 模型功能的提示。他们与客户密切合作,以了解他们的项目需求。

通过利用 BotPenguin 的及时工程服务,您可以优化 AI 系统的性能并确保准确且相关的输出。

不要错过释放 GPT 模型全部潜力的机会。立即开始使用 BotPenguin 的即时工程服务,将您的 AI 项目提升到新的高度。

常见问题 (FAQ)

在为我的 AI 项目雇用 GPT 提示工程师时,我应该寻找哪些资格和专业知识?

寻找在自然语言处理、机器学习方面拥有深厚背景并具有专门使用 GPT 模型的经验的工程师。他们应该拥有成功实施人工智能项目的良好记录。

聘请专家 GPT 提示工程师对我的 AI 项目有何好处?

专家 GPT 提示工程师为您的项目带来专业知识和经验,从而实现更高效的模型开发、改进的性能和增强的定制。他们的专业知识可以显着加快项目进度并确保最佳结果。

GPT提示工程师在AI项目中的主要职责是什么?

GPT提示工程师负责设计、训练、微调和优化GPT模型以满足项目需求。他们还与其他团队成员合作,将 GPT 模型集成到 AI 应用程序中,并确保其无缝功能。

在招聘过程中如何评估 GPT 提示工程师的熟练程度?

根据候选人过去的项目、对人工智能社区的贡献、自然语言处理和机器学习的技术技能以及阐明复杂概念的能力来评估候选人。

进行技术面试和审查代码示例也可以帮助衡量熟练程度。

为人工智能项目招聘 GPT 提示工程师时面临哪些常见挑战?

常见的挑战包括寻找具有专业 GPT 专业知识的候选人、评估候选人在利基领域的工作质量以及与其他组织竞争顶尖人才。

克服这些挑战可能需要有针对性的招聘策略并提供有竞争力的薪酬方案。

外包 GPT 即时工程服务如何使我的 AI 项目受益?

外包 GPT 即时工程服务可以提供内部可能无法获得的专业知识和资源。

它还可以节省成本、灵活性和可扩展性,使组织能够更高效地扩展其人工智能项目。