Generative AI Prompts : Harnessing the Power of Models Video

In this video titled "Prompts in Generative AI: Harnessing the Power of Models," we delve into the mechanisms guiding the powerful algorithms of generative artificial intelligence. We begin by explaining the crucial role of prompts, those compasses that direct computational capacity towards specific areas of interest. Then, the complex nature of prompts is described, highlighting their essential characteristics: Contextualization, which anchors AI in a specific framework; Specificity, which sharpens the accuracy of results; and Stimulation, awakening the model's creativity. We conclude by illustrating the dynamic evolution of prompts in interactions, where a prompt shapes and is influenced by the previous output, evoking an interaction between the user and the model. Here is an in-depth overview of the art and science of prompts, revealing their invaluable importance in the rapidly expanding field of generative AI.

  • 3:01
  • 1619 views

Objectifs :

Understand the significance of prompts in generative AI, their role in guiding AI responses, and how to effectively utilize them for enhanced interaction.


Chapitres :

  1. Introduction to Generative AI and Prompts
    Generative AI represents a convergence of powerful algorithms and innovative prompts. Prompts are not just simple requests; they serve as essential guides that direct the AI's vast computational capabilities. By channeling the AI's exploration towards specific areas of interest, prompts play a crucial role in shaping the interaction.
  2. The Role of Contextualization
    Contextualization is vital in prompt formulation. It establishes a framework that anchors the AI in a specific context, providing clear direction. For instance, instructing a translation model to operate between French and English, rather than multiple languages, enhances its effectiveness.
  3. Specificity and Precision in Prompts
    The specificity of a prompt significantly influences the AI's output. Research from OpenAI with GPT-4 illustrates that the way a prompt is articulated can lead to vastly different results. For example, asking for a general description of a cat versus a detailed biological description of Felis catus demonstrates how precision shapes the AI's responses.
  4. Stimulating Creativity through Prompts
    Prompts can also provoke the AI's creativity. A stimulating prompt encourages the generation of content that is both informative and imaginative. This distinction is evident when comparing a simple narrative to a more elaborate scenario, such as a meeting between an astronaut and a mermaid on the moon.
  5. Evolving Prompts and Interactive Scenarios
    Generative AI models can engage in interactive scenarios that mimic dialogues rather than just a question-answer format. For example, starting with a prompt like 'Tell me a story about a dragon' allows for follow-up prompts that build on the AI's previous responses, creating a more fluid and natural conversation.
  6. The Dynamic Interaction of Prompts
    This dynamic interaction, where outputs serve as inputs for subsequent prompts, fosters a continuous dialogue with the model. Such interactions enhance the user experience, making it feel more like a conversation rather than a series of isolated queries.
  7. Conclusion: The Future of Generative AI
    Prompts are the beating heart of generative AI. By understanding and strategically utilizing them, we can shape the future of automated content generation. The exploration of this technology is just beginning, and the potential for innovation is immense.

FAQ :

What is the role of prompts in generative AI?

Prompts serve as guiding instructions that help direct the AI's computational capabilities, ensuring that the generated content aligns with the user's intent.

How does specificity in prompts affect AI responses?

Specificity in prompts can greatly influence the quality and relevance of the AI's output. A well-defined prompt leads to more accurate and detailed responses.

Can prompts evolve during interactions with generative AI?

Yes, prompts can evolve by using the outputs of previous responses as inputs for new prompts, creating a dynamic and interactive dialogue with the AI.

What is the difference between a simple prompt and a stimulating prompt?

A simple prompt may request basic information, while a stimulating prompt encourages creativity and imaginative responses from the AI, leading to richer content generation.

How can I improve my prompts for better AI responses?

To improve prompts, focus on being specific, providing context, and encouraging creativity. Experiment with different formulations to see how the AI responds.


Quelques cas d'usages :

Content Creation for Marketing

Marketers can use generative AI to create engaging content for campaigns by providing specific prompts that guide the AI to generate tailored marketing messages, blog posts, or social media content.

Interactive Storytelling

Writers can leverage generative AI to develop stories by using prompts that evolve based on previous outputs, allowing for a collaborative storytelling experience that can lead to unique narratives.

Educational Tools

Educators can utilize generative AI to create personalized learning experiences by prompting the AI to generate quizzes, explanations, or interactive lessons based on student needs and interests.

Game Development

Game developers can apply generative AI to design characters and plotlines by using prompts that encourage the AI to create complex backstories and dialogues, enhancing the gaming experience.

Research Assistance

Researchers can use generative AI to summarize articles or generate hypotheses by providing specific prompts that guide the AI in synthesizing information and generating new ideas.


Glossaire :

Generative AI

A type of artificial intelligence that can generate new content, such as text, images, or music, based on the input it receives.

Prompt

A specific input or instruction given to an AI model that guides its response and shapes the output generated.

Contextualization

The process of providing a specific context or framework for the AI to operate within, which helps to direct its responses more accurately.

Specificity

The quality of being clear and precise in the formulation of prompts, which can significantly influence the quality of the AI's output.

GPT-4

The fourth generation of the Generative Pre-trained Transformer model developed by OpenAI, known for its advanced capabilities in understanding and generating human-like text.

Dialogue

An interactive conversation between the user and the AI, where prompts and responses build upon each other to create a more fluid exchange.

Felis Catus

The scientific name for the domestic cat, often used in biological descriptions.

00:00:05
Generative AI where powerful
00:00:07
algorithms meet ingenious prompts.
00:00:09
But what makes a prompt so
00:00:11
central in this dynamic?
00:00:13
Prompts act as compasses,
00:00:15
guiding the vast computational
00:00:17
capabilities of AI.
00:00:18
Rather than letting the model wander freely,
00:00:21
prompts channel exploration
00:00:22
towards areas of interest.
00:00:24
They are not mere requests.
00:00:26
They trigger reflections,
00:00:27
invoke memories stored in the models,
00:00:30
and can initiate complex responses.
00:00:33
To understand better, let's
00:00:35
dissect a prompt contextualization.
00:00:37
It sets the framework. By anchoring
00:00:39
the AI in a specific context,
00:00:41
you give a clear direction.
00:00:43
It's like telling a translation machine
00:00:45
that it operates between French and English
00:00:47
and not between 10 other languages.
00:00:49
Specificity. It shapes precision.
00:00:53
Open AI's work with GPT 4 has shown
00:00:55
that the way you formulate a prompt
00:00:58
can greatly affect the results.
00:01:00
It's the difference between asking
00:01:02
for a description of a cat and
00:01:05
asking for a detailed biological
00:01:07
description of Feliz Catus stimulation.
00:01:09
It's about provoking the AI's creativity.
00:01:12
A stimulating prompt can push AI
00:01:15
to create content that is not only
00:01:18
informative but also imaginative.
00:01:20
It's the nuance between telling a story
00:01:22
and describing a meeting between an
00:01:24
astronaut and a mermaid on the moon.
00:01:26
Prompts can also evolve with
00:01:29
generative models.
00:01:29
Using outputs as successive inputs
00:01:32
allows for smoother interaction,
00:01:34
almost like a natural conversation.
00:01:36
Here's a more detailed explanation.
00:01:38
Generative AI models don't just operate
00:01:40
in a single question answer mode.
00:01:43
They can be used in interactive
00:01:45
scenarios that resemble dialogues.
00:01:47
For example,
00:01:48
suppose you provide an initial
00:01:49
prompt to GPT 3 prompt.
00:01:51
Tell me a story about a dragon AI response.
00:01:55
In a distant Kingdom,
00:01:56
a dragon named Zephyr lived in the mountains.
00:01:59
Unlike other Dragons,
00:02:01
Zephyr preferred peace to treasures.
00:02:03
Now, instead of providing a new,
00:02:05
unrelated prompt,
00:02:06
you can continue from the
00:02:08
previous response Prompt.
00:02:09
Why did Zephyr prefer peace to treasures?
00:02:13
AI response Zephyr had seen the
00:02:15
ravages that the quest for treasures
00:02:17
had caused among humans and Dragons.
00:02:20
He had witnessed many wars and
00:02:22
lost dear friends.
00:02:23
For him,
00:02:23
peace was the most precious treasure.
00:02:26
Here,
00:02:26
the second prompt is based
00:02:28
on the output of the first.
00:02:30
These successive interactions can continue,
00:02:32
creating a dialogue that evolves over time.
00:02:35
This type of dynamic prompt output
00:02:37
prompt interaction creates an
00:02:39
interaction that can seem more
00:02:41
fluid or natural as it simulates A
00:02:44
continuous conversation with the model.
00:02:46
Prompts are the beating heart
00:02:48
of generative AI.
00:02:49
By understanding and using
00:02:50
them strategically,
00:02:51
we shape the future of automatic generation.
00:02:54
The discovery is just beginning.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

00:00:05
IA generativa onde poderosa
00:00:07
algoritmos atendem a prompts engenhosos.
00:00:09
Mas o que torna um prompt tão
00:00:11
central nesta dinâmica?
00:00:13
Os prompts funcionam como bússolas,
00:00:15
guiando o vasto computacional
00:00:17
capacidades da IA.
00:00:18
Em vez de deixar o modelo vagar livremente,
00:00:21
solicita a exploração do canal
00:00:22
para áreas de interesse.
00:00:24
Não são meros pedidos.
00:00:26
Desencadeiam reflexões,
00:00:27
invocar memórias armazenadas nos modelos,
00:00:30
e pode iniciar respostas complexas.
00:00:33
Para entender melhor, vamos
00:00:35
dissecar uma contextualização imediata.
00:00:37
Estabelece o enquadramento. Por ancoragem
00:00:39
a IA num contexto específico,
00:00:41
você dá uma direção clara.
00:00:43
É como contar a uma máquina de tradução
00:00:45
que opera entre francês e inglês
00:00:47
e não entre 10 outras línguas.
00:00:49
Especificidade. Ele molda a precisão.
00:00:53
O trabalho da Open AI com GPT 4 mostrou
00:00:55
que a maneira como você formula um prompt
00:00:58
pode afetar grandemente os resultados.
00:01:00
É a diferença entre perguntar
00:01:02
para uma descrição de um gato e
00:01:05
solicitando um biológico detalhado
00:01:07
descrição da estimulação de Feliz Catus.
00:01:09
Trata-se de provocar a criatividade da IA.
00:01:12
Um prompt estimulante pode impulsionar a IA
00:01:15
para criar conteúdo que não seja apenas
00:01:18
informativo, mas também imaginativo.
00:01:20
É a nuance entre contar uma história
00:01:22
e descrevendo um encontro entre um
00:01:24
astronauta e uma sereia na lua.
00:01:26
Os prompts também podem evoluir com
00:01:29
modelos generativos.
00:01:29
Usando saídas como entradas sucessivas
00:01:32
permite uma interação mais suave,
00:01:34
quase como uma conversa natural.
00:01:36
Aqui está uma explicação mais detalhada.
00:01:38
Os modelos de IA generativa não operam apenas
00:01:40
em um único modo de resposta a perguntas.
00:01:43
Eles podem ser usados em
00:01:45
cenários que se assemelham a diálogos.
00:01:47
Por exemplo
00:01:48
Suponha que você forneça uma inicial
00:01:49
prompt para GPT 3 prompt.
00:01:51
Conte-me uma história sobre uma resposta de IA de dragão.
00:01:55
Num Reino distante,
00:01:56
um dragão chamado Zéfiro vivia nas montanhas.
00:01:59
Ao contrário de outros dragões,
00:02:01
Zéfiro preferiu a paz aos tesouros.
00:02:03
Agora, em vez de fornecer um novo,
00:02:05
prompt não relacionado,
00:02:06
Pode continuar a partir da seringa
00:02:08
prompt de resposta anterior.
00:02:09
Por que Zéfiro preferiu a paz aos tesouros?
00:02:13
Resposta da IA Zephyr tinha visto o
00:02:15
devasta que a busca por tesouros
00:02:17
tinha causado entre humanos e dragões.
00:02:20
Ele tinha testemunhado muitas guerras e
00:02:22
perdeu amigos queridos.
00:02:23
Para ele,
00:02:23
A paz era o tesouro mais precioso.
00:02:26
Aqui,
00:02:26
o segundo prompt é baseado
00:02:28
na saída do primeiro.
00:02:30
Estas interações sucessivas podem continuar,
00:02:32
criar um diálogo que evolua ao longo do tempo.
00:02:35
Este tipo de saída de prompt dinâmico
00:02:37
A interação imediata cria um
00:02:39
interação que pode parecer mais
00:02:41
fluido ou natural, pois simula A
00:02:44
Conversa contínua com o modelo.
00:02:46
Prompts são o coração batendo
00:02:48
de IA generativa.
00:02:49
Compreendendo e usando
00:02:50
estrategicamente,
00:02:51
Moldamos o futuro da geração automática.
00:02:54
A descoberta está apenas começando.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

00:00:05
IA generativa laddove potente
00:00:07
gli algoritmi rispondono a suggerimenti ingegnosi.
00:00:09
Ma cosa rende tale un prompt
00:00:11
centrale in questa dinamica?
00:00:13
I prompt fungono da bussole,
00:00:15
guidando il vasto sistema computazionale
00:00:17
capacità dell'IA.
00:00:18
Invece di lasciare che il modello vaghi liberamente,
00:00:21
richiede l'esplorazione del canale
00:00:22
verso aree di interesse.
00:00:24
Non sono semplici richieste.
00:00:26
Scatenano riflessioni,
00:00:27
richiamano le memorie memorizzate nei modelli,
00:00:30
e può avviare risposte complesse.
00:00:33
Per capire meglio, andiamo
00:00:35
analizziamo una contestualizzazione tempestiva.
00:00:37
Stabilisce il framework. Ancorando
00:00:39
l'IA in un contesto specifico,
00:00:41
dai una direzione chiara.
00:00:43
È come dirlo a una macchina di traduzione
00:00:45
che funziona tra francese e inglese
00:00:47
e non tra altre 10 lingue.
00:00:49
Specificità. Modella la precisione.
00:00:53
Il lavoro di Open AI con GPT 4 lo ha dimostrato
00:00:55
questo è il modo in cui formuli un prompt
00:00:58
può influire notevolmente sui risultati.
00:01:00
È la differenza tra chiedere
00:01:02
per una descrizione di un gatto e
00:01:05
chiedendo un resoconto biologico dettagliato
00:01:07
descrizione della stimolazione del Feliz Catus.
00:01:09
Si tratta di provocare la creatività dell'IA.
00:01:12
Un suggerimento stimolante può spingere l'IA
00:01:15
per creare contenuti che non siano solo
00:01:18
informativi ma anche fantasiosi.
00:01:20
È la sfumatura tra raccontare una storia
00:01:22
e descrivendo un incontro tra un
00:01:24
astronauta e una sirena sulla luna.
00:01:26
I prompt possono evolversi anche con
00:01:29
modelli generativi.
00:01:29
Utilizzo degli output come input successivi
00:01:32
consente un'interazione più fluida,
00:01:34
quasi come una conversazione naturale.
00:01:36
Ecco una spiegazione più dettagliata.
00:01:38
I modelli di intelligenza artificiale generativa non si limitano a funzionare
00:01:40
in una modalità di risposta a una sola domanda.
00:01:43
Possono essere utilizzati in modalità interattiva
00:01:45
scenari che assomigliano a dialoghi.
00:01:47
Ad esempio
00:01:48
supponiamo che tu fornisca un'iniziale
00:01:49
richiama il prompt GPT 3.
00:01:51
Raccontami la storia di una risposta dell'IA di un drago.
00:01:55
In un regno lontano,
00:01:56
un drago di nome Zephyr viveva sulle montagne.
00:01:59
A differenza di altri draghi,
00:02:01
Zephyr preferiva la pace ai tesori.
00:02:03
Ora, invece di fornirne una nuova,
00:02:05
richiesta non correlata,
00:02:06
puoi continuare dal
00:02:08
risposta precedente Prompt.
00:02:09
Perché Zephyr preferiva la pace ai tesori?
00:02:13
Risposta dell'IA Zephyr aveva visto il
00:02:15
la rovina la ricerca di tesori
00:02:17
aveva causato tra umani e draghi.
00:02:20
Aveva assistito a molte guerre e
00:02:22
ha perso cari amici.
00:02:23
Per lui
00:02:23
la pace era il tesoro più prezioso.
00:02:26
Ecco
00:02:26
il secondo prompt è basato
00:02:28
sull'output del primo.
00:02:30
Queste interazioni successive possono continuare,
00:02:32
creando un dialogo che si evolve nel tempo.
00:02:35
Questo tipo di output dinamico
00:02:37
l'interazione tempestiva crea un
00:02:39
interazione che può sembrare di più
00:02:41
fluida o naturale in quanto simula A
00:02:44
conversazione continua con il modello.
00:02:46
I prompt sono il cuore pulsante
00:02:48
dell'IA generativa.
00:02:49
Comprendendo e utilizzando
00:02:50
strategicamente,
00:02:51
diamo forma al futuro della generazione automatica.
00:02:54
La scoperta è solo all'inizio.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

00:00:05
Генеративный искусственный интеллект — самый мощный
00:00:07
алгоритмы отвечают оригинальным подсказкам.
00:00:09
Но что делает подсказку такой
00:00:11
центральное место в этой динамике?
00:00:13
Подсказки действуют как компасы,
00:00:15
управляя огромными вычислительными ресурсами
00:00:17
возможности искусственного интеллекта.
00:00:18
Вместо того чтобы позволить модели свободно бродить,
00:00:21
побуждает исследовать канал
00:00:22
в направлении областей, представляющих интерес.
00:00:24
Это не просто просьбы.
00:00:26
Они вызывают размышления,
00:00:27
вызывают воспоминания, хранящиеся в моделях,
00:00:30
и могут инициировать сложные ответы.
00:00:33
Чтобы лучше понять, давайте
00:00:35
проанализируйте оперативную контекстуализацию.
00:00:37
Она задает основу. Путем привязки
00:00:39
искусственный интеллект в определенном контексте,
00:00:41
вы указываете четкое направление.
00:00:43
Это все равно, что рассказать машине для перевода
00:00:45
что она работает между французским и английским языками
00:00:47
а не между 10 другими языками.
00:00:49
Специфика. Она формирует точность.
00:00:53
Показана работа Open AI с GPT 4
00:00:55
это то, как вы формулируете подсказку
00:00:58
может сильно повлиять на результаты.
00:01:00
В этом разница между вопросами
00:01:02
для описания кошки и
00:01:05
запросить подробное биологическое описание
00:01:07
описание стимуляции Feliz Catus.
00:01:09
Речь идет о том, чтобы пробудить творческий потенциал искусственного интеллекта.
00:01:12
Стимулирующая подсказка может подтолкнуть ИИ
00:01:15
создавать контент, который не только
00:01:18
информативный, но и творческий.
00:01:20
В этом нюанс между рассказом истории
00:01:22
и описанием встречи между
00:01:24
астронавт и русалка на Луне.
00:01:26
Подсказки также могут эволюционировать вместе с
00:01:29
генеративные модели.
00:01:29
Использование выходов в качестве последовательных входов
00:01:32
обеспечивает более плавное взаимодействие,
00:01:34
почти как естественный разговор.
00:01:36
Вот более подробное объяснение.
00:01:38
Генеративные модели искусственного интеллекта работают не только
00:01:40
в режиме ответа на один вопрос.
00:01:43
Их можно использовать в интерактивном режиме
00:01:45
сценарии, напоминающие диалоги.
00:01:47
Например,
00:01:48
предположим, что вы предоставляете инициал
00:01:49
подсказка к командной строке GPT 3.
00:01:51
Расскажите мне историю об ответе дракона на искусственный интеллект.
00:01:55
В далеком королевстве
00:01:56
в горах жил дракон по имени Зефир.
00:01:59
В отличие от других драконов,
00:02:01
Зефир предпочел мир сокровищам.
00:02:03
Теперь вместо того, чтобы предоставить что-то новое,
00:02:05
подсказка, не связанная с этим,
00:02:06
вы можете продолжить с
00:02:08
предыдущая подсказка ответа.
00:02:09
Почему Зефир предпочел мир сокровищам?
00:02:13
Ответ искусственного интеллекта Зефир видел
00:02:15
Разрушает этот поиск сокровищ
00:02:17
причинил вред людям и драконам.
00:02:20
Он был свидетелем многих войн и
00:02:22
потерял дорогих друзей.
00:02:23
Для него
00:02:23
Мир был самым ценным сокровищем.
00:02:26
Здесь,
00:02:26
вторая подсказка основана
00:02:28
на выходе первой.
00:02:30
Эти последовательные взаимодействия могут продолжаться,
00:02:32
создание диалога, который со временем развивается.
00:02:35
Этот тип динамического вывода подсказок
00:02:37
быстрое взаимодействие создает
00:02:39
взаимодействие, которое может показаться чем-то большим
00:02:41
текучее или естественное, поскольку оно имитирует А
00:02:44
непрерывный разговор с моделью.
00:02:46
Подсказки — это бьющееся сердце
00:02:48
генеративного искусственного интеллекта.
00:02:49
Понимая и используя
00:02:50
их стратегически,
00:02:51
мы формируем будущее автоматической генерации.
00:02:54
Открытие только начинается.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

00:00:05
La IA generativa era poderosa
00:00:07
los algoritmos cumplen con instrucciones ingeniosas.
00:00:09
Pero, ¿qué hace que un aviso sea así
00:00:11
¿central en esta dinámica?
00:00:13
Las indicaciones actúan como brújulas,
00:00:15
guiando la vasta computación
00:00:17
capacidades de la IA.
00:00:18
En lugar de dejar que el modelo deambule libremente,
00:00:21
incita a la exploración del canal
00:00:22
hacia áreas de interés.
00:00:24
No son meras solicitudes.
00:00:26
Provocan reflexiones,
00:00:27
invocan recuerdos almacenados en los modelos,
00:00:30
y puede iniciar respuestas complejas.
00:00:33
Para entenderlo mejor, vamos a
00:00:35
diseccionemos una rápida contextualización.
00:00:37
Establece el marco. Anclando
00:00:39
la IA en un contexto específico,
00:00:41
das una dirección clara.
00:00:43
Es como decírselo a una máquina de traducción
00:00:45
que opera entre francés e inglés
00:00:47
y no entre otros 10 idiomas.
00:00:49
Especificidad. Da forma a la precisión.
00:00:53
Lo ha demostrado el trabajo de Open AI con GPT 4
00:00:55
esa es la forma en que se formula un mensaje
00:00:58
puede afectar en gran medida a los resultados.
00:01:00
Es la diferencia entre preguntar
00:01:02
para la descripción de un gato y
00:01:05
solicitando un análisis biológico detallado
00:01:07
descripción de la estimulación de Feliz Catus.
00:01:09
Se trata de provocar la creatividad de la IA.
00:01:12
Un mensaje estimulante puede impulsar a la IA
00:01:15
para crear contenido que no sea solo
00:01:18
informativo pero también imaginativo.
00:01:20
Es el matiz entre contar una historia
00:01:22
y describir un encuentro entre un
00:01:24
astronauta y sirena en la luna.
00:01:26
Las indicaciones también pueden evolucionar con
00:01:29
modelos generativos.
00:01:29
Utilizar las salidas como entradas sucesivas
00:01:32
permite una interacción más fluida,
00:01:34
casi como una conversación natural.
00:01:36
He aquí una explicación más detallada.
00:01:38
Los modelos de IA generativa no solo funcionan
00:01:40
en un modo de pregunta y respuesta única.
00:01:43
Se pueden usar de forma interactiva
00:01:45
escenarios que se asemejan a diálogos.
00:01:47
Por ejemplo,
00:01:48
supongamos que proporciona una inicial
00:01:49
preguntar al mensaje GPT 3.
00:01:51
Cuéntame una historia sobre la respuesta de la IA de un dragón.
00:01:55
En un reino lejano,
00:01:56
un dragón llamado Zephyr vivía en las montañas.
00:01:59
A diferencia de otros dragones,
00:02:01
Zephyr prefería la paz a los tesoros.
00:02:03
Ahora, en lugar de ofrecer una nueva,
00:02:05
mensaje no relacionado,
00:02:06
puede continuar desde el
00:02:08
indicador de respuesta anterior.
00:02:09
¿Por qué Zephyr prefería la paz a los tesoros?
00:02:13
Respuesta de la IA: Zephyr había visto el
00:02:15
estragos que la búsqueda de tesoros
00:02:17
había causado entre los humanos y los dragones.
00:02:20
Había sido testigo de muchas guerras y
00:02:22
perdió a queridos amigos.
00:02:23
Para él,
00:02:23
la paz era el tesoro más preciado.
00:02:26
aquí,
00:02:26
el segundo mensaje se basa
00:02:28
en la salida de la primera.
00:02:30
Estas interacciones sucesivas pueden continuar,
00:02:32
creando un diálogo que evoluciona con el tiempo.
00:02:35
Este tipo de salida dinámica de mensajes
00:02:37
la interacción rápida crea un
00:02:39
interacción que puede parecer más
00:02:41
fluido o natural, ya que simula A
00:02:44
conversación continua con la modelo.
00:02:46
Las indicaciones son el corazón que late
00:02:48
de la IA generativa.
00:02:49
Mediante la comprensión y el uso
00:02:50
estratégicamente,
00:02:51
damos forma al futuro de la generación automática.
00:02:54
El descubrimiento no ha hecho más que empezar.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

00:00:05
Generatieve AI waar krachtig
00:00:07
algoritmen voldoen aan ingenieuze aanwijzingen.
00:00:09
Maar wat maakt een prompt zo
00:00:11
centraal in deze dynamiek?
00:00:13
Prompts fungeren als kompassen,
00:00:15
het begeleiden van de uitgebreide computationele
00:00:17
mogelijkheden van AI.
00:00:18
In plaats van het model vrij te laten rondlopen,
00:00:21
vraagt om kanaalonderzoek
00:00:22
naar interessegebieden.
00:00:24
Het zijn niet alleen verzoeken.
00:00:26
Ze roepen reflecties op,
00:00:27
herinneringen oproepen die in de modellen zijn opgeslagen,
00:00:30
en kan complexe reacties initiëren.
00:00:33
Om het beter te begrijpen, laten we
00:00:35
een snelle contextualisatie ontleden.
00:00:37
Het bepaalt het kader. Door te verankeren
00:00:39
de AI in een specifieke context,
00:00:41
je geeft een duidelijke richting.
00:00:43
Het is alsof je het aan een vertaalmachine vertelt
00:00:45
dat het werkt tussen het Frans en het Engels
00:00:47
en niet tussen 10 andere talen.
00:00:49
Specificiteit. Het geeft vorm aan precisie.
00:00:53
Het werk van Open AI met GPT 4 heeft aangetoond
00:00:55
dat de manier waarop je een prompt formuleert
00:00:58
kan grote invloed hebben op de resultaten.
00:01:00
Het is het verschil tussen vragen
00:01:02
voor een beschrijving van een kat en
00:01:05
vragen om een gedetailleerde biologische
00:01:07
beschrijving van Feliz Catus-stimulatie.
00:01:09
Het gaat erom de creativiteit van de AI te stimuleren.
00:01:12
Een stimulerende prompt kan AI stimuleren
00:01:15
om inhoud te creëren die niet alleen
00:01:18
informatief maar ook tot de verbeelding sprekend.
00:01:20
Het is de nuance tussen het vertellen van een verhaal
00:01:22
en beschrijft een ontmoeting tussen een
00:01:24
astronaut en een zeemeermin op de maan.
00:01:26
Prompts kunnen ook evolueren met
00:01:29
generatieve modellen.
00:01:29
Uitgangen gebruiken als opeenvolgende ingangen
00:01:32
zorgt voor een vlottere interactie,
00:01:34
bijna als een natuurlijk gesprek.
00:01:36
Hier is een meer gedetailleerde uitleg.
00:01:38
Generatieve AI-modellen werken niet alleen
00:01:40
in een modus voor het beantwoorden van één vraag.
00:01:43
Ze kunnen interactief worden gebruikt
00:01:45
scenario's die lijken op dialogen.
00:01:47
Bijvoorbeeld
00:01:48
stel dat u een initiaal opgeeft
00:01:49
prompt naar GPT 3-prompt.
00:01:51
Vertel me een verhaal over een AI-reactie van een draak.
00:01:55
In een ver koninkrijk
00:01:56
een draak genaamd Zephyr leefde in de bergen.
00:01:59
In tegenstelling tot andere draken,
00:02:01
Zephyr verkoos vrede boven schatten.
00:02:03
Nu, in plaats van een nieuwe,
00:02:05
niet-gerelateerde prompt,
00:02:06
je kunt doorgaan vanaf de
00:02:08
vorige reactie Prompt.
00:02:09
Waarom verkoos Zephyr vrede boven schatten?
00:02:13
AI-reactie Zephyr had de
00:02:15
verwoestingen die de zoektocht naar schatten
00:02:17
had veroorzaakt bij mensen en draken.
00:02:20
Hij was getuige geweest van vele oorlogen en
00:02:22
Ik heb lieve vrienden verloren.
00:02:23
Voor hem
00:02:23
vrede was de kostbaarste schat.
00:02:26
Hier,
00:02:26
de tweede prompt is gebaseerd
00:02:28
op de uitgang van de eerste.
00:02:30
Deze opeenvolgende interacties kunnen worden voortgezet,
00:02:32
het creëren van een dialoog die zich in de loop van de tijd ontwikkelt.
00:02:35
Dit type dynamische promptuitvoer
00:02:37
snelle interactie creëert een
00:02:39
interactie die meer kan lijken
00:02:41
vloeibaar of natuurlijk omdat het A simuleert
00:02:44
continu gesprek met het model.
00:02:46
Aanwijzingen zijn het kloppend hart
00:02:48
van generatieve AI.
00:02:49
Door te begrijpen en te gebruiken
00:02:50
ze strategisch,
00:02:51
we geven vorm aan de toekomst van automatische opwekking.
00:02:54
De ontdekking is nog maar net begonnen.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

00:00:05
Generatywna sztuczna inteligencja tam, gdzie jest potężna
00:00:07
algorytmy spełniają genialne podpowiedzi.
00:00:09
Ale co sprawia, że podpowiedź jest taka
00:00:11
Kluczowe w tej dynamice?
00:00:13
Podpowiedzi działają jak kompasy,
00:00:15
kierując rozległymi obliczeniami
00:00:17
Możliwości sztucznej inteligencji.
00:00:18
Zamiast pozwolić modelowi swobodnie wędrować,
00:00:21
zachęca do eksploracji kanału
00:00:22
w kierunku obszarów zainteresowania.
00:00:24
To nie są zwykłe prośby.
00:00:26
Wywołują odbicia,
00:00:27
wywołać wspomnienia przechowywane w modelach,
00:00:30
i może inicjować złożone reakcje.
00:00:33
Aby lepiej zrozumieć, postarajmy się
00:00:35
przeanalizuj szybką kontekstualizację.
00:00:37
Wyznacza ramy. Przez zakotwiczenie
00:00:39
sztuczna inteligencja w określonym kontekście,
00:00:41
Dajesz jasny kierunek.
00:00:43
To jak opowiadanie maszynie tłumaczeniowej
00:00:45
że działa między francuskim a angielskim
00:00:47
A nie między dziesięcioma innymi językami.
00:00:49
Specyfika. Kształtuje precyzję.
00:00:53
Pokazała praca Open AI z GPT 4
00:00:55
że sposób, w jaki formułujesz podpowiedź
00:00:58
może znacząco wpłynąć na wyniki.
00:01:00
To różnica między pytaniem
00:01:02
dla opisu kota i
00:01:05
prośba o szczegółowy biologiczny
00:01:07
opis stymulacji Feliz Catus.
00:01:09
Chodzi o prowokowanie kreatywności sztucznej inteligencji.
00:01:12
Stymulujący podpowiedź może popchnąć sztuczną inteligencję
00:01:15
Tworzenie treści, które nie tylko
00:01:18
pouczające, ale także pomysłowe.
00:01:20
To niuans między opowiadaniem historii
00:01:22
i opisując spotkanie między
00:01:24
astronauta i syrena na Księżycu.
00:01:26
Podpowiedzi mogą również ewoluować wraz z
00:01:29
modele generatywne.
00:01:29
Używanie wyjść jako kolejnych wejść
00:01:32
pozwala na płynniejszą interakcję,
00:01:34
Prawie jak naturalna rozmowa.
00:01:36
Oto bardziej szczegółowe wyjaśnienie.
00:01:38
Generatywne modele AI działają nie tylko
00:01:40
w trybie odpowiedzi na jedno pytanie.
00:01:43
Mogą być używane w interaktywnych
00:01:45
scenariusze przypominające dialogi.
00:01:47
Na przykład
00:01:48
Załóżmy, że podajesz inicjatywę
00:01:49
monit do monitu GPT 3.
00:01:51
Opowiedz mi historię o reakcji smoczej sztucznej inteligencji.
00:01:55
W odległym królestwie,
00:01:56
Smok imieniem Zephyr mieszkał w górach.
00:01:59
W przeciwieństwie do innych smoków,
00:02:01
Zephyr wolał spokój od skarbów.
00:02:03
Teraz, zamiast dostarczać nowy,
00:02:05
niezwiązany monit,
00:02:06
Możesz kontynuować od
00:02:08
poprzednia odpowiedź Monit.
00:02:09
Dlaczego Zephyr wolał spokój od skarbów?
00:02:13
Odpowiedź AI Zephyr widział
00:02:15
niszczy, że poszukiwanie skarbów
00:02:17
spowodował wśród ludzi i smoków.
00:02:20
Był świadkiem wielu wojen i
00:02:22
Straciłem drogich przyjaciół.
00:02:23
Dla niego,
00:02:23
Pokój był najcenniejszym skarbem.
00:02:26
Tutaj,
00:02:26
drugi monit jest oparty
00:02:28
na wyjściu pierwszego.
00:02:30
Te kolejne interakcje mogą być kontynuowane,
00:02:32
Tworzenie dialogu, który ewoluuje w czasie.
00:02:35
Ten typ dynamicznego monitu wyjściowego
00:02:37
szybka interakcja tworzy
00:02:39
interakcja, która może wydawać się bardziej
00:02:41
płynny lub naturalny, ponieważ symuluje A
00:02:44
Ciągła rozmowa z modelką.
00:02:46
Podpowiedzi to bijące serce
00:02:48
generatywnej sztucznej inteligencji.
00:02:49
Poprzez zrozumienie i używanie
00:02:50
strategicznie,
00:02:51
kształtujemy przyszłość automatycznej generacji.
00:02:54
Odkrycie dopiero się zaczyna.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

00:00:05
Generatív mesterséges intelligencia, ahol erős
00:00:07
algoritmusok megfelelnek a zseniális utasításoknak.
00:00:09
De mi teszi ennyire a promptot
00:00:11
Központi ebben a dinamikában?
00:00:13
Az utasítások iránytűként működnek,
00:00:15
a hatalmas számítástechnika irányítása
00:00:17
AI képességei.
00:00:18
Ahelyett, hogy hagyja, hogy a modell szabadon vándoroljon,
00:00:21
csatornák feltárását ösztönzi
00:00:22
érdeklődésre számot tartó területek felé.
00:00:24
Ezek nem pusztán kérések.
00:00:26
Tükröződéseket váltanak ki,
00:00:27
a modellekben tárolt memóriák felidézése,
00:00:30
és összetett válaszokat kezdeményezhet.
00:00:33
Ahhoz, hogy jobban megértsük, tegyük
00:00:35
felbontja az azonnali kontextualizációt.
00:00:37
Ez határozza meg a keretet. Horgonyzással
00:00:39
a mesterséges intelligencia egy adott kontextusban,
00:00:41
világos irányt adsz.
00:00:43
Olyan, mintha elmondanánk egy fordítógépnek
00:00:45
hogy francia és angol között működik
00:00:47
És nem 10 másik nyelv között.
00:00:49
Sajátosság. Pontosságot alakít.
00:00:53
Megmutatta az Open AI munkája a GPT 4-rel
00:00:55
hogy úgy fogalmazza meg az üzenetet
00:00:58
nagymértékben befolyásolhatja az eredményeket.
00:01:00
Ez a különbség a kérdezés között
00:01:02
egy macska leírásához és
00:01:05
részletes biológiai kérelem
00:01:07
a Feliz Catus stimuláció leírása.
00:01:09
Arról szól, hogy provokáljuk az AI kreativitását.
00:01:12
Az ösztönző felszólítás ösztönözheti az
00:01:15
olyan tartalom létrehozása, amely nem csak
00:01:18
informatív, de fantáziadús is.
00:01:20
Ez az árnyalat a történet elmesélése között
00:01:22
és leírja a találkozást egy
00:01:24
űrhajós és sellő a Holdon.
00:01:26
A felszólítások a következőkkel is fejlődhetnek
00:01:29
generatív modellek.
00:01:29
A kimenetek használata egymást követő bemenetként
00:01:32
lehetővé teszi a gördülékenyebb interakciót,
00:01:34
Majdnem olyan, mint egy természetes beszélgetés.
00:01:36
Íme egy részletesebb magyarázat.
00:01:38
A generatív AI modellek nem csak működnek
00:01:40
egyetlen kérdés válasz módban.
00:01:43
Interaktív módon használhatók
00:01:45
Párbeszédekhez hasonlító forgatókönyvek.
00:01:47
Például,
00:01:48
feltételezzük, hogy megadsz egy kezdőbetet
00:01:49
kérés a GPT 3 prompthoz.
00:01:51
Mesélj egy történetet egy sárkány AI reakcióról.
00:01:55
Egy távoli királyságban,
00:01:56
Egy Zephyr nevű sárkány élt a hegyekben.
00:01:59
Más sárkányokkal ellentétben,
00:02:01
Zephyr inkább a békét részesítette előnyben a kincsek helyett.
00:02:03
Most, ahelyett, hogy újat adnánk,
00:02:05
független üzenet,
00:02:06
Folytathatja a
00:02:08
előző válasz Prompt.
00:02:09
Miért részesítette előnyben Zephyr a békét, mint a kincseket?
00:02:13
AI válasz Zephyr látta a
00:02:15
pusztítja, hogy a kincsek keresése
00:02:17
az emberek és a sárkányok között okozott.
00:02:20
Számos háborúnak tanúja volt és
00:02:22
Elvesztettem kedves barátaim.
00:02:23
Neki,
00:02:23
A béke volt a legértékesebb kincs.
00:02:26
Itt,
00:02:26
a második felszólítás alapul
00:02:28
az első kimenetén.
00:02:30
Ezek az egymást követő kölcsönhatások folytatódhatnak,
00:02:32
olyan párbeszéd létrehozása, amely idővel fejlődik.
00:02:35
Ez a fajta dinamikus promptkimenet
00:02:37
az azonnali interakció létrehoz egy
00:02:39
interakció, amely jobban tűnhet
00:02:41
folyékony vagy természetes, mivel szimulálja az A-t
00:02:44
folyamatos beszélgetés a modellel.
00:02:46
Az utasítások a dobogó szív
00:02:48
generatív AI.
00:02:49
Megértéssel és használatával
00:02:50
stratégiailag,
00:02:51
formáljuk az automatikus generáció jövőjét.
00:02:54
A felfedezés még csak most kezdődik.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

Mandarine AI: CE QUI POURRAIT VOUS INTÉRESSER

Reminder

Show