Hvad er Prompt Engineering i AI og hvorfor det betyder noget

Værktøjer som ChatGPT og DALL-E 2 (tekst-til-tekst eller tekst-til-billede AI-værktøjer) er i højsædet i disse dage. Men for at de kan fungere effektivt, skal du stille de rigtige spørgsmål for at få de resultater, du ønsker. At lære, hvad man skal sige til disse værktøjer, bliver kun vigtigere, efterhånden som de bliver mere integrerede i forskellige industrier.

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, kodeblokke og ordstrenge. Denne metode til at bruge prompter blev opfundet af folk med den hensigt at fremkalde svar fra AI-modeller. Det tjener som udgangspunkt for at lære modellen at udvikle output, der passer til en given opgave.

Interessant nok fungerer disse prompter på samme måde, som de ville på en person – og beder dem om at lave et essay – og på samme måde kan en AI-applikation bruge disse prompter til at producere arbejde, der er skræddersyet til dets formål. På denne måde er prompt engineering blevet en uundværlig strategi til at udnytte AI-værktøjer.

Når det kommer til den faktiske prompt, er tekst i øjeblikket det primære kommunikationsmiddel mellem mennesket og AI. Ved at bruge tekstkommandoer kan du 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 en simpel forespørgsel til en kompleks gennemprøvet med forskellige fakta placeret i hele prompten. I nogle tilfælde kan du endda bruge en CSV-fil med rådata som en del af inputtet.

Hele processen med AI prompt engineering involverer at designe og skabe prompter (inputdata), så AI-modellerne kan træne på dem for at lære at udføre specifikke opgaver. I denne proces skal du vælge den relevante datatype og formatering, så AI kan forstå det. Effektiv AI-prompt-teknik fører til træningsdata af høj kvalitet, der gør AI-modellen i stand til nøjagtigt at foretage forudsigelser og beslutninger.

Billede: cohere.ai

Fremkomsten af ​​AI Prompt Engineering

Mange af de bedste udviklinger 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 datasæt til naturlig sprogbehandling (NLP). Forfinet af sprogmodeller, der nøjagtigt kan afbilde en logisk tankeproces, er nul-skudslæring blevet anvendt, når signaler som "Lad os tænke trin for trin" er inkluderet i prompter; dette styrkede yderligere succesraten for flertrinsbestræbelser. Lettere tilgængelighed i både små og store skalaer blev gjort mulig gennem omfattende open source notesbøger og samfundsdrevne billedsynteseprojekter.

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 folk mulighed for at bringe deres ideer ud i livet med blot deres ord som input.

For nylig blev ChatGPT åben for offentligheden og tog verden med storm. ChatGPT er den mest imponerende AI-sprogmodel, vi har set til dato. Den er afhængig af deep learning-teknikker til at generere tekst baseret på det input, du giver til det. Værktøjet blev trænet i en massiv samling af tekstdata, som gør det i stand til at generere menneskelignende svar på en lang række tekstprompter.

Bedste praksis for AI Prompt Engineering

Der er et par bedste praksisser, der virkelig kan hjælpe AI-prompt engineering med at resultere i nøjagtige og effektive output.

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

Når du udvikler en AI-prompt, skal du følge disse trin:

• Indtast en klar og specifik prompt: Et af de vigtigste aspekter af AI prompt engineering er at give en veldefineret prompt til AI-modellen. Dette vil sikre, at modellen forstår, hvad du beder om.
• Brug kortfattet sprog: Du bør altid være så kortfattet som muligt i prompten, holde den kort og til sagen.
• Giv så meget kontekst som muligt: AI-modeller kan nogle gange kæmpe med kontekst, hvorfor du bør inkludere så meget specifik kontekstuel information som muligt i inputtet.
• Sørg for korrekt grammatik: Du vil ikke have nogen grammatiske fejl i din AI-prompt, så dobbelttjek altid, at alt er stavet korrekt.
• Test forskellige udgange: Der er ingen grænse for, hvor mange output disse modeller kan give, så du bør teste flere, indtil du finder den bedste.
• Finjuster modellen, når det er muligt: Nogle AI-modeller, såsom ChatGPT, kan finjusteres med dine egne data. Dette er især nyttigt til specifikke use-case krav og fører til mere nøjagtige output.

Fremkomsten af ​​den prompte ingeniør

Efterhånden som flere virksomheder omfavner AI-teknologi, åbnes døren for fagfolk med sofistikeret viden inden for maskinlæring og hurtig ingeniørarbejde til at opbygge karrierer. Der er set en stigende efterspørgsel efter ingeniører, der er dygtige inden for dette område, såvel som dataforskere - en mulighed, der ser ud til at fortsætte med at udvide over tid.

En hurtig ingeniør er en professionel, der har specialiseret sig i at udarbejde præcise anvisninger, regler og direktiver for at hjælpe AI-værktøjer med at opnå specifikke resultater. Med en dyb forståelse af kapaciteten og begrænsningerne af den model, de bruger, besidder disse eksperter de færdigheder, der er nødvendige for effektivt at guide output mod ønskede mål via smart udformet inputtekst, som kan omfatte etiketter eller strategier med sofistikeret formulering.

Hurtige ingeniører påtager sig en kritisk og ofte overset rolle i NLP-projekter. De har til opgave at designe og skabe de prompter, som modellerne vil reagere på, finjustere modellerne baseret på output og udføre løbende analyse af modellens ydeevne for at identificere muligheder for forbedringer.

De arbejder også sammen med datavidenskabsfolk og NLP-forskere for at vurdere modellernes ydeevne og sikre, at deres prompter er korrekt tilpasset projektmålene. Ved at engagere sig i en række ansvarsområder og udnytte deres ekspertise på tværs af flere discipliner, spiller hurtige ingeniører en integreret rolle i at forme NLP-udviklingen, som vi kender den i dag.

Med den stigende popularitet af AI-modeller som ChatGPT, vil prompte ingeniører blive mere og mere efterspurgte. De vil spille en stor rolle for virksomheder, der ønsker at udnytte disse AI-modeller.

Hvordan AI Prompt Engineering påvirker erhvervslivet

AI-produkter og de underliggende modeller, der driver dem, ændrer hurtigt det teknologiske landskab ved at præsentere os for helt nye muligheder for skabelse og innovation. Ved at udnytte data letter modeller som ChatGPT AI's evne til at generere svar på brugerforespørgsler og unikke ideer inden for en række forskellige områder. Computere kan nu producere indhold på områder, der strækker sig fra kunst til design til computerkodning med lidt hjælp fra mennesker. Desuden kan de endda gå så langt som at udvikle hypoteser og teorier relateret til komplekse problemer.

De nyeste AI-systemer, bygget på grundlaget af store, dybe læringsmodeller, er i stand til at behandle og analysere en lang række ustrukturerede data som tekst og billeder. Dette udvider omfanget af applikationer, der er tilgængelige for udviklere, uanset deres maskinlæringsevne og tekniske baggrund.

For eksempel er ChatGPT, som blev bygget på GPT-3.5, blevet brugt til at oversætte tekst, og videnskabsmænd udnyttede en tidligere version af modellen til at skabe nye proteinsekvenser. Anvendelsen af ​​disse systemer har muliggjort en reduktion i den udviklingstid, der er nødvendig for nye AI-applikationer, hvilket gør et tilgængelighedsniveau tilgængeligt, der sjældent er etableret før. Sådanne fremskridt har uundgåeligt åbnet op for spændende udsigter for fremtiden.

Den ene ting, som alle disse forskellige modeller har til fælles, er deres behov for effektiv AI prompt engineering. Efterhånden som kunstig intelligens fortsætter med at bevæge sig fremad, vil vi fortsætte med at se hurtig ingeniørarbejde spille en stor rolle på næsten alle områder, fra forretning til videnskab og mere. AI-modellerne drevet af prompt engineering er de mest spændende og lovende, vi har set, så virksomhedsledere skal begynde at være meget opmærksomme og overveje at implementere dem i deres processer.