Τι είναι το Prompt Engineering στην τεχνητή νοημοσύνη και γιατί έχει σημασία

Εργαλεία όπως το ChatGPT και το DALL-E 2 (εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης από κείμενο σε κείμενο ή από κείμενο σε εικόνα) είναι στη μόδα αυτές τις μέρες. Αλλά για να λειτουργήσουν αποτελεσματικά, πρέπει να κάνετε τις σωστές ερωτήσεις για να έχετε τα αποτελέσματα που θέλετε. Το να μάθετε τι να πείτε σε αυτά τα εργαλεία θα γίνει πιο σημαντικό καθώς ενσωματώνονται περισσότερο σε διάφορους κλάδους.

Τι είναι το Prompt Engineering στο AI;

Η μηχανική άμεσης τεχνητής νοημοσύνης είναι ένας αποτελεσματικός τρόπος για να αποκτήσετε το επιθυμητό αποτέλεσμα με ένα εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης. Οι προτροπές έρχονται σε διάφορες μορφές, όπως εντολές, μπλοκ κώδικα και σειρές λέξεων. Αυτή η μέθοδος χρήσης προτροπών επινοήθηκε από ανθρώπους με σκοπό να προκαλέσουν απαντήσεις από μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης. Χρησιμεύει ως σημείο εκκίνησης για τη διδασκαλία του μοντέλου για την ανάπτυξη αποτελεσμάτων που είναι κατάλληλα για μια δεδομένη εργασία.

Είναι ενδιαφέρον ότι αυτές οι προτροπές λειτουργούν με τον ίδιο τρόπο που θα λειτουργούσαν σε ένα άτομο - προτρέποντάς τους να δημιουργήσουν ένα δοκίμιο - και παρομοίως, μια εφαρμογή τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να χρησιμοποιήσει αυτές τις προτροπές για να παράγει εργασία που είναι προσαρμοσμένη για το σκοπό της. Με αυτόν τον τρόπο, η άμεση μηχανική έχει γίνει μια απαραίτητη στρατηγική για την αξιοποίηση εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης.

Όταν πρόκειται για την πραγματική προτροπή, το κείμενο είναι επί του παρόντος το κύριο μέσο επικοινωνίας μεταξύ του ανθρώπου και της τεχνητής νοημοσύνης. Η χρήση εντολών κειμένου σάς δίνει τη δυνατότητα να πείτε στο μοντέλο τι να εκτελέσει. Τα κορυφαία μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης όπως το DALLE-E 2 και το Stable Diffusion απαιτούν να περιγράψετε την επιθυμητή έξοδο, η οποία λειτουργεί ως η κύρια προτροπή τους. Από την άλλη πλευρά, τα μοντέλα γλώσσας όπως το νέο ChatGPT μπορούν να χρησιμοποιήσουν οτιδήποτε, από ένα απλό ερώτημα έως ένα σύνθετο αποδεδειγμένο με διάφορα στοιχεία τοποθετημένα σε όλη την προτροπή. Σε ορισμένες περιπτώσεις, μπορείτε ακόμη και να χρησιμοποιήσετε ένα αρχείο CSV με ανεπεξέργαστα δεδομένα ως μέρος της εισαγωγής.

Η όλη διαδικασία της μηχανικής άμεσης τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνει το σχεδιασμό και τη δημιουργία προτροπών (δεδομένα εισόδου), ώστε τα μοντέλα AI να μπορούν να εκπαιδεύονται σε αυτά για να μάθουν πώς να εκτελούν συγκεκριμένες εργασίες. Σε αυτή τη διαδικασία, πρέπει να επιλέξετε τον κατάλληλο τύπο δεδομένων και τη μορφοποίηση, ώστε το AI να μπορεί να το κατανοήσει. Η αποτελεσματική μηχανική άμεσης τεχνητής νοημοσύνης οδηγεί σε δεδομένα εκπαίδευσης υψηλής ποιότητας που επιτρέπουν στο μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης να κάνει με ακρίβεια προβλέψεις και αποφάσεις.

Εικόνα: cohere.ai

The Rise of AI Prompt Engineering

Πολλές από τις κορυφαίες εξελίξεις στη μηχανική άμεσης τεχνητής νοημοσύνης πραγματοποιήθηκαν με μοντέλα γλώσσας όπως το GPT-2 και το GPT-3. Το 2021, οι νέες εργασίες απέδωσαν εντυπωσιακά αποτελέσματα χάρη στην εισαγωγή της μηχανικής άμεσης εκτέλεσης πολλαπλών εργασιών με σύνολα δεδομένων επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP). Βελτιωμένη από γλωσσικά μοντέλα που μπορούν να απεικονίσουν με ακρίβεια μια λογική διαδικασία σκέψης, η εκμάθηση μηδενικής βολής έχει εφαρμοστεί όταν περιλαμβάνονται συνθήματα όπως «Ας σκεφτούμε βήμα προς βήμα» στα μηνύματα προτροπής. Αυτό ενίσχυσε περαιτέρω το ποσοστό επιτυχίας των προσπαθειών συλλογιστικής πολλαπλών βημάτων. Η ευκολότερη προσβασιμότητα τόσο σε μικρή όσο και σε μεγάλη κλίμακα κατέστη δυνατή μέσω εκτεταμένων σημειωματάριων ανοιχτού κώδικα και εγχειρημάτων σύνθεσης εικόνας με γνώμονα την κοινότητα.

Μερικές ακόμη μεγάλες εξελίξεις ήρθαν το 2022, όταν τα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης DALL-E, Stable Diffusion και Midjourney άνοιξαν έναν κόσμο δυνατοτήτων μέσω της προτροπής κειμένου σε εικόνα. Αυτή η τεχνολογία επιτρέπει στους ανθρώπους να ζωντανεύουν τις ιδέες τους μόνο με τα λόγια τους.

Πιο πρόσφατα, το ChatGPT έγινε ανοιχτό στο κοινό και κατέλαβε τον κόσμο. Το ChatGPT είναι το πιο εντυπωσιακό μοντέλο γλώσσας AI που έχουμε δει μέχρι σήμερα. Βασίζεται σε τεχνικές βαθιάς εκμάθησης για τη δημιουργία κειμένου με βάση τα δεδομένα που του παρέχετε. Το εργαλείο εκπαιδεύτηκε σε μια τεράστια συλλογή δεδομένων κειμένου, η οποία του επιτρέπει να δημιουργεί ανθρώπινες αποκρίσεις σε ένα ευρύ φάσμα μηνυμάτων κειμένου.

Βέλτιστες πρακτικές για τη μηχανική τεχνητής νοημοσύνης

Υπάρχουν μερικές βέλτιστες πρακτικές που μπορούν πραγματικά να βοηθήσουν την τεχνητή νοημοσύνη να οδηγήσει τη μηχανική σε ακριβή και αποτελεσματικά αποτελέσματα.

Το πρώτο βήμα είναι να κατανοήσετε ότι μια προτροπή μπορεί να περιλαμβάνει οδηγίες, ερωτήσεις, δεδομένα εισαγωγής, παραδείγματα, γεγονότα και πολλά άλλα. Το κλειδί είναι να συνδυάσετε όλα αυτά τα διαφορετικά στοιχεία για να επιτύχετε την καλύτερη απόδοση.

Όταν σχεδιάζετε μια προτροπή AI, θα πρέπει να ακολουθήσετε αυτά τα βήματα:

• Εισαγάγετε μια σαφή και συγκεκριμένη προτροπή: Μία από τις πιο σημαντικές πτυχές της μηχανικής άμεσης τεχνητής νοημοσύνης είναι η παροχή μιας καλά καθορισμένης προτροπής στο μοντέλο AI. Αυτό θα εξασφαλίσει ότι το μοντέλο κατανοεί τι ζητάτε.
• Χρησιμοποιήστε συνοπτική γλώσσα: Θα πρέπει πάντα να είστε όσο το δυνατόν πιο συνοπτικοί στην προτροπή, κρατώντας την σύντομη και επίκαιρη.
• Δώστε όσο το δυνατόν περισσότερο πλαίσιο: Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μπορεί μερικές φορές να δυσκολεύονται με το περιβάλλον, γι' αυτό θα πρέπει να συμπεριλάβετε όσο το δυνατόν περισσότερες συγκεκριμένες πληροφορίες συμφραζομένων στα δεδομένα εισόδου.
• Εξασφαλίστε τη σωστή γραμματική: Δεν θέλετε να υπάρχουν γραμματικά λάθη στην προτροπή AI, γι' αυτό ελέγχετε πάντα ότι όλα είναι σωστά γραμμένα.
• Δοκιμάστε διάφορες εξόδους: Δεν υπάρχει όριο στο πόσες εξόδους μπορούν να παρέχουν αυτά τα μοντέλα, επομένως θα πρέπει να δοκιμάσετε πολλές μέχρι να βρείτε την καλύτερη.
• Ρυθμίστε το μοντέλο όταν είναι δυνατόν: Ορισμένα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης, όπως το ChatGPT, μπορούν να βελτιστοποιηθούν με τα δικά σας δεδομένα. Αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για συγκεκριμένες απαιτήσεις χρήσης και οδηγεί σε πιο ακριβή αποτελέσματα.

The Rise of the Prompt Engineer

Καθώς περισσότερες εταιρείες αγκαλιάζουν την τεχνολογία AI, η πόρτα ανοίγει για επαγγελματίες με εξελιγμένες γνώσεις στη μηχανική μάθηση και προτρέπουν τη μηχανική να χτίσουν καριέρα. Έχει παρατηρηθεί αυξανόμενη ζήτηση για μηχανικούς με εξειδίκευση σε αυτόν τον τομέα καθώς και για επιστήμονες δεδομένων – μια ευκαιρία που φαίνεται ότι θα συνεχίσει να επεκτείνεται με την πάροδο του χρόνου.

Ένας μηχανικός άμεσης ενημέρωσης είναι ένας επαγγελματίας που ειδικεύεται στη δημιουργία ακριβών προτροπών, κανόνων και οδηγιών για να βοηθήσει τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης να επιτύχουν συγκεκριμένα αποτελέσματα. Με βαθιά κατανόηση της χωρητικότητας και των περιορισμών του μοντέλου που χρησιμοποιούν, αυτοί οι ειδικοί διαθέτουν το σύνολο δεξιοτήτων που απαιτείται για την αποτελεσματική καθοδήγηση του αποτελέσματος προς τους επιθυμητούς στόχους μέσω έξυπνα δημιουργημένου κειμένου εισόδου, το οποίο μπορεί να περιλαμβάνει ετικέτες ή στρατηγικές με περίπλοκη διατύπωση.

Οι άμεσοι μηχανικοί αναλαμβάνουν έναν κρίσιμο και συχνά παραβλέπεται ρόλο στα έργα NLP. Είναι επιφορτισμένοι με το σχεδιασμό και τη δημιουργία των προτροπών στις οποίες θα ανταποκρίνονται τα μοντέλα, να τελειοποιούν τα μοντέλα με βάση τα αποτελέσματα και να εκτελούν συνεχή ανάλυση της απόδοσης του μοντέλου για να εντοπίσουν ευκαιρίες για βελτίωση.

Εργάζονται επίσης σε συνδυασμό με επιστήμονες δεδομένων και ερευνητές NLP για να αξιολογήσουν την απόδοση των μοντέλων και να βεβαιωθούν ότι οι προτροπές τους είναι σωστά ευθυγραμμισμένες με τους στόχους του έργου. Αναλαμβάνοντας μια σειρά από ευθύνες και αξιοποιώντας την τεχνογνωσία τους σε πολλούς κλάδους, οι έμπειροι μηχανικοί διαδραματίζουν αναπόσπαστο ρόλο στη διαμόρφωση της ανάπτυξης του NLP όπως το γνωρίζουμε σήμερα.

Με την αύξηση της δημοτικότητας των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης όπως το ChatGPT, οι μηχανικοί ταχυτήτων θα γίνονται όλο και πιο περιζήτητοι. Θα παίξουν μεγάλο ρόλο για τις εταιρείες που θέλουν να αξιοποιήσουν αυτά τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης.

Πώς το AI Prompt Engineering επηρεάζει τις επιχειρήσεις

Τα προϊόντα τεχνητής νοημοσύνης και τα υποκείμενα μοντέλα που τα τροφοδοτούν, αλλάζουν γρήγορα το τεχνολογικό τοπίο παρουσιάζοντάς μας εντελώς νέους δρόμους δημιουργίας και καινοτομίας. Αξιοποιώντας δεδομένα, μοντέλα όπως το ChatGPT διευκολύνουν την ικανότητα του AI να παράγει απαντήσεις σε ερωτήματα των χρηστών και μοναδικές ιδέες σε διάφορους τομείς. Οι υπολογιστές μπορούν πλέον να παράγουν περιεχόμενο σε τομείς που εκτείνονται από την τέχνη μέχρι το σχέδιο και την κωδικοποίηση υπολογιστή με μικρή βοήθεια από τον άνθρωπο. Επιπλέον, μπορούν ακόμη και να φτάσουν στο σημείο να αναπτύξουν υποθέσεις και θεωρίες που σχετίζονται με πολύπλοκα προβλήματα.

Τα πιο πρόσφατα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης, που βασίζονται στη βάση μοντέλων μεγάλης κλίμακας, βαθιάς μάθησης, είναι σε θέση να επεξεργάζονται και να αναλύουν ένα ευρύ φάσμα αδόμητων δεδομένων, όπως κείμενο και εικόνες. Αυτό διευρύνει το εύρος των εφαρμογών που είναι προσβάσιμες σε προγραμματιστές ανεξάρτητα από τις ικανότητές τους στη μηχανική εκμάθηση και το τεχνικό τους υπόβαθρο.

Για παράδειγμα, το ChatGPT, το οποίο δημιουργήθηκε στο GPT-3.5, έχει χρησιμοποιηθεί για τη μετάφραση κειμένου και οι επιστήμονες χρησιμοποίησαν μια παλαιότερη έκδοση του μοντέλου για να δημιουργήσουν νέες πρωτεϊνικές αλληλουχίες. Η χρήση αυτών των συστημάτων επέτρεψε τη μείωση του χρόνου ανάπτυξης που απαιτείται για νέες εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης, καθιστώντας διαθέσιμο ένα επίπεδο προσβασιμότητας που σπάνια καθιερώθηκε στο παρελθόν. Τέτοιες εξελίξεις έχουν αναπόφευκτα ανοίξει συναρπαστικές προοπτικές για το μέλλον.

Το μόνο κοινό που έχουν όλα αυτά τα διαφορετικά μοντέλα είναι η ανάγκη τους για αποτελεσματική άμεση μηχανική τεχνητής νοημοσύνης. Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη συνεχίζει να προχωρά, θα συνεχίσουμε να βλέπουμε την άμεση μηχανική να παίζει μεγάλο ρόλο σε σχεδόν κάθε τομέα, από τις επιχειρήσεις μέχρι την επιστήμη και πολλά άλλα. Τα μοντέλα AI που τροφοδοτούνται από άμεση μηχανική είναι τα πιο συναρπαστικά και πολλά υποσχόμενα που έχουμε δει, επομένως οι ηγέτες των επιχειρήσεων πρέπει να αρχίσουν να δίνουν ιδιαίτερη προσοχή και να εξετάσουν το ενδεχόμενο να τα εφαρμόσουν στις διαδικασίες τους.