Hvad er Prompt Engineering i AI & Hvorfor Er Det Vigtigt

Værktøjer som ChatGPT og DALL-E 2 (tekst-til-tekst eller tekst-til-billede AI-værktøjer) er meget populære i disse dage. Men for at de kan fungere effektivt, skal du stille de rette spørgsmål for at få de resultater, du ønsker. At lære, hvad du skal sige til disse værktøjer, vil kun blive mere vigtigt, da de bliver mere integreret i forskellige brancher.

Hvad er Prompt Engineering i AI?

AI-prompt engineering er en effektiv måde at få det ønskede output med et AI-værktøj. Prompts kommer i forskellige former, såsom udsagn, kodestykker og ordstrømme. Denne metode til at anvende prompts blev opfundet af mennesker med det formål at fremkalde svar fra AI-modeller. Det fungerer som et udgangspunkt for at lære modellen at udvikle outputs, der er passende for en given opgave.

Interessant nok fungerer disse prompts på samme måde, som de ville på en person – ved at fremkalde en essay – og på samme måde kan en AI-anvendelse bruge disse prompts til at producere arbejde, der er tilpasset til dets formål. På denne måde er prompt engineering blevet en uundværlig strategi for at udnytte AI-værktøjer.

Når det kommer til den faktiske prompt, er tekst i øjeblikket den primære kommunikationsform mellem mennesket og AI’en. At bruge tekstkommandoer giver dig mulighed for at fortælle modellen, hvad den skal udføre. Top AI-modeller som DALLE-E 2 og Stable Diffusion kræver, at du beskriver det ønskede output, som fungerer som deres primære prompt. På den anden side kan sprogmodeller som den nye ChatGPT bruge alt fra et enkelt spørgsmål til et komplekst bevis med forskellige fakta placeret gennem prompten. I nogle tilfælde kan du endda bruge en CSV-fil med rådata som en del af input.

Hele processen med AI-prompt engineering indebærer design og oprettelse af prompts (inddata) så AI-modellerne kan træne på dem for at lære, hvordan de kan udføre bestemte opgaver. I denne proces skal du vælge den passende datatype og formatering, så AI’en kan forstå det. Effektiv AI-prompt engineering fører til højkvalitets træningsdata, der giver AI-modellen mulighed for at prædicere og træffe beslutninger med stor nøjagtighed.

Image: cohere.ai

Opkomsten af AI-Prompt Engineering

Mange af de topudviklinger inden for AI-prompt engineering fandt sted med sprogmodeller som GPT-2 og GPT-3. I 2021 gav nye opgaver imponerende resultater takket være introduktionen af multitasking prompt engineering med naturligsprogsbehandling (NLP) datasets. Raffineret af sprogmodeller, der kan nøjagtigt afbilde en logisk tankeproces, er zero-shot learning blevet anvendt, når hints som “Lad os tænke skridt for skridt” er inkluderet i prompts; dette har yderligere styrket succesraten for multi-step reasoning-bestræbelser. Lettere adgang på både små og store skalaer blev mulig gennem omfattende open source-notebooks og community-drevne billedsynsværktøjer.

Nogle flere store udviklinger kom i 2022, da maskinlæringsmodellerne DALL-E, Stable Diffusion og Midjourney åbnede op for en verden af muligheder gennem tekst-til-billede-prompting. Denne teknologi giver mennesker mulighed for at bringe deres ideer til live med kun deres ord som input.

Mere nyligt blev ChatGPT åbnet op for offentligheden og tog verden med storm. ChatGPT er den mest imponerende AI-sprogmodel, vi har set til dato. Den afhænger af dybe læringsmetoder til at generere tekst baseret på den input, du giver den. Værktøjet blev trænet på en enorm samling af tekstdata, hvilket giver det mulighed for at generere menneskelignende svar på en bred vifte af tekstprompts.

Bedste Praktikker for AI-Prompt Engineering

Der er nogle bedste praktikker, der kan hjælpe AI-prompt engineering med at resultere i nøjagtige og effektive outputs.

Det første skridt er at forstå, at en prompt kan inkludere instruktioner, spørgsmål, inddata, eksempler, fakta og mere. Nøglen er at kombinere alle disse forskellige elementer for at opnå det bedste output.

Når du designer en AI-prompt, skal du følge disse skridt:

• Indtast en klar og specifik prompt: En af de vigtigste aspekter af AI-prompt engineering er at give en veldefineret prompt til AI-modellen. Dette sikrer, at modellen forstår, hvad du beder om.
• Brug konsis sprog: Du skal altid være så konsis som muligt i prompten, holde den kort og præcis.
• Giv så megen kontekst som muligt: AI-modeller kan nogle gange have svært ved at forstå kontekst, hvilket er hvorfor du skal inkludere så megen specifik kontekstinformation som muligt i input.
• Sikr, at der er korrekt grammatik: Du ønsker ikke nogen grammatiske fejl i din AI-prompt, så du skal altid dobbelttjekke, at alt er stavekorrekt.
• Test forskellige outputs: Der er ingen grænse for, hvor mange outputs disse modeller kan give, så du skal teste flere, indtil du finder det bedste.
• Finjuster modellen, når det er muligt: Nogle AI-modeller, som ChatGPT, kan finjusteres med dine egne data. Dette er især nyttigt til bestemte brugstilfælde og fører til mere nøjagtige outputs.

Opkomsten af Prompt-Ingeniøren

Da flere virksomheder omfavner AI-teknologi, åbner døren sig for professionelle med avanceret viden i maskinlæring og prompt engineering til at bygge karrierer. En stigende efterspørgsel er blevet set efter ingeniører med færdigheder på dette område samt datavidenskabsmænd – en mulighed, der ser ud til at fortsætte med at udvide sig over tid.

En prompt-ingeniør er en professionel, der specialiserer sig i at designe præcise prompts, regler og direktiver til at hjælpe AI-værktøjer med at opnå bestemte resultater. Med en dyb forståelse for modellens kapacitet og begrænsninger besidder disse eksperter det færdighedssæt, der er nødvendigt for effektivt at guide output mod ønskede mål via intelligent designet inputtekst, der kan inkludere mærker eller strategier med sofistikeret formulering.

Prompt-ingeniører overtager en kritisk og ofte overset rolle i NLP-projekter. De er ansvarlige for at designe og oprette prompts, som modellerne vil reagere på, finjustere modellerne baseret på output og udføre løbende analyse af modellens præstation for at identificere muligheder for forbedring.

De arbejder også i tæt samarbejde med datavidenskabsmænd og NLP-forskere til at evaluere modellens præstation og sikre, at deres prompts er korrekt aligneret med projektets mål. Ved at deltage i en række ansvar og udnytte deres ekspertise på tværs af multiple discipliner spiller prompt-ingeniører en integreret rolle i udviklingen af NLP, som vi kender det i dag.

Med opkomsten af AI-modeller som ChatGPT vil prompt-ingeniører blive mere og mere efterspurgte. De vil spille en stor rolle for virksomheder, der søger at udnytte disse AI-modeller.

Hvordan AI-Prompt Engineering Påvirker Forretning

AI-produkter og de underliggende modeller, der driver dem, ændrer hurtigt teknologilandskabet ved at præsentere os for helt nye muligheder for skabelse og innovation. Ved at udnytte data giver modeller som ChatGPT AI mulighed for at generere svar på brugerforespørgsler og unikke ideer inden for en bred vifte af områder. Computere kan nu producere indhold inden for områder, der strækker sig fra kunst til design til computerkoding med kun lidt hjælp fra mennesker. Endda kan de udvikle hypoteser og teorier relateret til komplekse problemer.

De seneste AI-systemer, bygget på fundamentet af store, dybe læringsmodeller, kan behandle og analysere en bred vifte af ustuktureret data som tekst og billeder. Dette udvider rækkeviden af applikationer, der er tilgængelige for udviklere, uanset deres maskinlæringskompetence og tekniske baggrund.

For eksempel er ChatGPT, der blev bygget på GPT-3.5, blevet brugt til at oversætte tekst, og videnskabsmænd har udnyttet en tidligere version af modellen til at skabe nye proteinsekvenser. Anvendelsen af disse systemer har gjort det muligt at reducere udviklingstiden for nye AI-applikationer, hvilket giver en niveau af tilgængelighed, der sjældent er blevet etableret før. Sådanne fremskridt har uundgåeligt åbnet op for spændende muligheder for fremtiden.

Det eneste, alle disse modeller har til fælles, er deres behov for effektiv AI-prompt engineering. Da AI fortsætter med at udvikle sig, vil vi fortsætte med at se prompt engineering spille en stor rolle i næsten hvert område, fra forretning til videnskab og mere. AI-modellerne, der drives af prompt engineering, er de mest spændende og lovende, vi har set, så forretningsledere må begynde at lægge mærke til og overveje at implementere dem i deres processer.