Wat is Prompt Engineering in AI en waarom is het belangrijk

Tools zoals ChatGPT en DALL-E 2 (tekst-naar-tekst of tekst-naar-afbeelding AI-tools) zijn tegenwoordig erg populair. Maar om ze effectief te gebruiken, moet je de juiste vragen stellen om de gewenste resultaten te krijgen. Het leren van wat je tegen deze tools moet zeggen, wordt alleen maar belangrijker naarmate ze meer geïntegreerd raken in verschillende industrieën.

Wat is Prompt Engineering in AI?

AI-prompt engineering is een effectieve manier om het gewenste resultaat te krijgen met een AI-tool. Prompts komen in verschillende vormen, zoals statements, codeblokken en woordreeksen. Deze methode van het gebruik van prompts is uitgevonden door mensen met de bedoeling om antwoorden van AI-modellen te krijgen. Het dient als een startpunt voor het leren van de modellen om uitvoer te produceren die geschikt is voor een bepaalde taak.

Interessant is dat deze prompts op dezelfde manier werken als ze bij een persoon zouden werken – door hen een essay te laten schrijven – en op dezelfde manier kan een AI-toepassing deze prompts gebruiken om werk te produceren dat is aangepast aan zijn doel. Op deze manier is prompt engineering een onmisbare strategie geworden voor het gebruik van AI-tools.

Wanneer het gaat om de daadwerkelijke prompt, is tekst momenteel het primaire middel van communicatie tussen de mens en de AI. Het gebruik van tekstcommando’s stelt je in staat om de modellen te vertellen wat ze moeten doen. Top AI-modellen zoals DALLE-E 2 en Stable Diffusion vereisen dat je de gewenste uitvoer beschrijft, wat fungeert als hun primaire prompt. Aan de andere kant kunnen taalmodellen zoals de nieuwe ChatGPT alles gebruiken, van een eenvoudige vraag tot een complex bewijs met verschillende feiten die door de prompt zijn geplaatst. In sommige gevallen kun je zelfs een CSV-bestand met ruwe gegevens als onderdeel van de invoer gebruiken.

Het hele proces van AI-prompt engineering bestaat uit het ontwerpen en creëren van prompts (invoergegevens) zodat AI-modellen kunnen trainen op hen om specifieke taken te leren. In dit proces moet je het juiste gegevenstype en de juiste opmaak selecteren zodat de AI het kan begrijpen. Effectieve AI-prompt engineering leidt tot hoogwaardige trainingsgegevens die de AI-modellen in staat stellen om nauwkeurige voorspellingen en beslissingen te maken.

Afbeelding: cohere.ai

De opkomst van AI-prompt engineering

Veel van de topontwikkelingen in AI-prompt engineering vonden plaats met taalmodellen zoals GPT-2 en GPT-3. In 2021 leverden nieuwe taken indrukwekkende resultaten op dankzij de introductie van multitasking prompt engineering met natuurlijke taalverwerking (NLP) datasets. Geraffineerd door taalmodellen die een logisch denkproces nauwkeurig kunnen weergeven, is zero-shot learning toegepast wanneer hints zoals “Laten we stap voor stap denken” in prompts worden opgenomen; dit heeft het succespercentage van multi-step redeneringen verder verhoogd. Eenvoudiger toegang op zowel kleine als grote schaal werd mogelijk gemaakt door uitgebreide open source notebooks en community-gedreven beeldsynthese-ondernemingen.

Enkele grote ontwikkelingen vonden plaats in 2022 toen machine learning-modellen DALL-E, Stable Diffusion en Midjourney een wereld van mogelijkheden openden via tekst-naar-afbeelding prompts. Deze technologie stelt mensen in staat om hun ideeën tot leven te brengen met alleen hun woorden als invoer.

Nog onlangs werd ChatGPT openbaar gemaakt en nam de wereld bij storm. ChatGPT is het meest indrukwekkende AI-taalmodel dat we tot nu toe hebben gezien. Het gebruikt diepe leertechnieken om tekst te genereren op basis van de invoer die je het geeft. Het hulpmiddel is getraind op een enorme verzameling tekstgegevens, waardoor het in staat is om mensachtige antwoorden te geven op een breed scala aan tekstprompts.

Beste praktijken voor AI-prompt engineering

Er zijn een aantal beste praktijken die AI-prompt engineering kunnen helpen om nauwkeurige en effectieve uitvoer te produceren.

Het eerste stap is om te begrijpen dat een prompt instructies, vragen, invoergegevens, voorbeelden, feiten en meer kan omvatten. De sleutel is om al deze verschillende elementen te combineren om de beste uitvoer te bereiken.

Wanneer je een AI-prompt ontwerpt, moet je de volgende stappen volgen:

• Voer een duidelijke en specifieke prompt in: Een van de belangrijkste aspecten van AI-prompt engineering is om een goed gedefinieerde prompt aan het AI-model te geven. Dit zal ervoor zorgen dat het model begrijpt wat je vraagt.
• Gebruik concise taal: Je moet altijd zo concies mogelijk zijn in de prompt, deze kort en ter zake houden.
• Geef zo veel context als mogelijk: AI-modellen kunnen soms moeite hebben met context, dus je moet zo veel specifieke contextuele informatie als mogelijk in de invoer opnemen.
• Zorg voor correcte grammatica: Je wilt geen grammaticale fouten in je AI-prompt, dus controleer altijd of alles correct gespeld is.
• Test verschillende uitvoer: Er is geen limiet aan het aantal uitvoer dat deze modellen kunnen produceren, dus je moet meerdere uitvoer testen totdat je de beste vindt.
• Fijnafstemming van het model wanneer mogelijk: Sommige AI-modellen, zoals ChatGPT, kunnen worden fijn afgestemd met je eigen gegevens. Dit is vooral nuttig voor specifieke use-case-eisen en leidt tot nauwkeurigere uitvoer.

De opkomst van de prompt engineer

Naarmate meer bedrijven AI-technologie omarmen, gaat de deur open voor professionals met gespecialiseerde kennis in machine learning en prompt engineering om carrières op te bouwen. Een toenemende vraag is gezien naar engineers met vaardigheden in dit gebied, evenals data scientists – een kans die naar verwachting in de loop van de tijd zal blijven groeien.

Een prompt engineer is een professional die gespecialiseerd is in het creëren van precieze prompts, regels en richtlijnen om AI-hulpmiddelen te helpen specifieke resultaten te bereiken. Met een diep begrip van de capaciteiten en beperkingen van het model dat ze gebruiken, beschikken deze experts over de vaardigheden die nodig zijn om de uitvoer efficiënt naar de gewenste doelen te leiden via slim ontworpen invoertekst, die labels of strategieën met geavanceerde woordkeuze kan omvatten.

Prompt engineers nemen een kritische en vaak over het hoofd gezien rol in NLP-projecten. Ze zijn verantwoordelijk voor het ontwerpen en creëren van de prompts waarmee de modellen zullen reageren, het fijnafstemmen van de modellen op basis van uitvoer en het uitvoeren van voortdurende analyse van modelprestaties om kansen voor verbetering te identificeren.

Ze werken ook samen met data scientists en NLP-onderzoekers om de prestaties van de modellen te beoordelen en ervoor te zorgen dat hun prompts goed aansluiten bij de projectdoelen. Door een reeks verantwoordelijkheden te vervullen en hun expertise over meerdere disciplines te benutten, spelen prompt engineers een essentiële rol in de vormgeving van NLP-ontwikkeling zoals we die vandaag kennen.

Met de toename in populariteit van AI-modellen zoals ChatGPT, zullen prompt engineers steeds meer in trek komen. Ze zullen een belangrijke rol spelen voor bedrijven die deze AI-modellen willen gebruiken.

Hoe AI-prompt engineering het bedrijfsleven beïnvloedt

AI-producten en de onderliggende modellen die ze aandrijven, veranderen snel het technologie landschap door ons nieuwe wegen van creatie en innovatie te presenteren. Door gegevens te benutten, maken modellen zoals ChatGPT het AI mogelijk om antwoorden te genereren op gebruikersvragen en unieke ideeën in verschillende gebieden. Computers kunnen nu inhoud produceren in gebieden die variëren van kunst tot ontwerp tot computercodering met weinig hulp van mensen. Bovendien kunnen ze zelfs hypothesen en theorieën ontwikkelen die verband houden met complexe problemen.

De nieuwste AI-systemen, gebouwd op de basis van grote, diepe leermodellen, zijn in staat om een breed scala aan ongestructureerde gegevens zoals tekst en afbeeldingen te verwerken en te analyseren. Dit breidt de reikwijdte van toepassingen uit die toegankelijk zijn voor ontwikkelaars, ongeacht hun machine learning-vaardigheden en technische achtergrond.

Als voorbeeld is ChatGPT, dat is gebouwd op GPT-3.5, gebruikt om tekst te vertalen, en wetenschappers hebben een eerdere versie van het model gebruikt om nieuwe eiwitsequenties te creëren. Het gebruik van deze systemen heeft het ontwikkelingstijdperk voor nieuwe AI-toepassingen verlaagd, waardoor een niveau van toegankelijkheid is bereikt dat zelden eerder is gevestigd. Dergelijke vooruitgang heeft ongetwijfeld spannende perspectieven geopend voor de toekomst.

Het enige dat al deze verschillende modellen gemeen hebben, is hun behoefte aan effectieve AI-prompt engineering. Naarmate AI verder gaat, zullen we prompt engineering blijven zien spelen in bijna elk veld, van bedrijven tot wetenschap en meer. De AI-modellen die worden aangedreven door prompt engineering zijn de meest spannende en veelbelovende die we tot nu toe hebben gezien, dus bedrijfsleiders moeten beginnen om hier aandacht aan te besteden en overwegen om ze in hun processen te implementeren.