Model AI (Artificial Intelligence) to system komputerowy zaprojektowany do wykonywania zadań, które zazwyczaj wymagają ludzkiej inteligencji. Modele AI mogą przetwarzać dane, rozpoznawać wzorce, podejmować decyzje, a nawet przewidywać przyszłe zdarzenia na podstawie dostarczonych danych.

1. Dane treningowe: Surowe informacje, które są wykorzystywane do trenowania modelu. Im więcej i lepszej jakości dane, tym dokładniejszy model.
2. Algorytm: Zbiór reguł lub procedur, które model wykorzystuje do analizy danych i uczenia się.
3. Model wytrenowany: Wynik procesu treningowego, który można wykorzystać do przewidywania lub klasyfikacji nowych danych.
4. Ocena i walidacja: Proces sprawdzania, jak dobrze model radzi sobie z zadaniami na zestawach danych testowych, które nie były używane podczas treningu.

1. Modele nadzorowane (supervised learning): Uczą się na oznaczonych danych, gdzie każdy przykład treningowy jest sparowany z odpowiednią odpowiedzią.
2. Modele nienadzorowane (unsupervised learning): Uczą się na nieoznaczonych danych, gdzie system próbuje znaleźć ukryte wzorce bez dostarczonych odpowiedzi.
3. Modele pół-nadzorowane (semi-supervised learning): Uczą się na mieszance oznaczonych i nieoznaczonych danych.
4. Modele wzmacniające (reinforcement learning): Uczą się na podstawie interakcji z otoczeniem, gdzie otrzymują nagrody lub kary za swoje akcje.

Prompt Engineering to sztuka tworzenia i dostosowywania zapytań (promptów), które kierują modelem AI do wygenerowania pożądanych wyników. Jest to szczególnie ważne w pracy z modelami językowymi, takimi jak GPT-4.

1. Zrozumienie modelu: Wiedza o tym, jak model działa i jakie dane zostały użyte do jego treningu.
2. Jasność i precyzja: Formułowanie promptów w sposób jasny, konkretny i jednoznaczny.
3. Kontekst: Dostarczanie odpowiedniego kontekstu, aby model mógł lepiej zrozumieć zapytanie.
4. Iteracja i testowanie: Eksperymentowanie z różnymi promptami i iteracyjne doskonalenie ich na podstawie wyników.

Załóżmy, że mamy model językowy i chcemy uzyskać od niego opis czegoś w prosty sposób:

## Prompt:
Opisz model AI w kontekście nauki do pozostania Prompt Engineering.

## Odpowiedź:
Model AI (Artificial Intelligence) to system komputerowy zaprojektowany do wykonywania zadań, które zazwyczaj wymagają ludzkiej inteligencji. Modele AI mogą przetwarzać dane, rozpoznawać wzorce, podejmować decyzje, a nawet przewidywać przyszłe zdarzenia na podstawie dostarczonych danych. Prompt Engineering to sztuka tworzenia i dostosowywania zapytań (promptów), które kierują modelem AI do wygenerowania pożądanych wyników.

Aby zilustrować proces działania modelu AI, możemy użyć diagramu Mermaid:

graph TD;
    A[Dane Treningowe] --> B[Trenowanie Modelu];
    B --> C[Model Wytrenowany];
    C --> D[Ocena i Walidacja];
    D --> E[Użycie Modelu];

Ten diagram pokazuje podstawowe etapy tworzenia i używania modelu AI.

Model AI jest kluczowym narzędziem w dzisiejszej technologii, zdolnym do wykonywania zadań wymagających inteligencji. Prompt Engineering, czyli sztuka tworzenia efektywnych zapytań do modeli AI, jest niezwykle ważna dla uzyskiwania pożądanych wyników i maksymalizowania użyteczności tych modeli.