Hva er Prompt Engineering i AI & Hvorfor er det viktig

Verktøy som ChatGPT og DALL-E 2 (tekst-til-tekst eller tekst-til-bilde AI-verktøy) er alle raser nå. Men for at de skal fungere effektivt, må du stille de riktige spørsmålene for å få de resultater du ønsker. Å lære hva du skal si til disse verktøyene vil bare bli viktigere når de blir mer integrert i ulike bransjer.

Hva er Prompt Engineering i AI?

AI-prompt engineering er en effektiv måte å få ønsket utgang med et AI-verktøy. Prompts kommer i ulike former, som uttalelser, kodeblokker og strenger av ord. Denne metoden for å bruke prompts ble oppfunnet av mennesker med intensjonen å fremkalle svar fra AI-modeller. Det tjener som en startpunkt for å lære modellen å utvikle utgang som er egnet for en gitt oppgave.

Interessant nok fungerer disse prompts på samme måte som de ville på et menneske – å fremkalle en essay – og på samme måte kan et AI-program bruke disse prompts til å produsere arbeid som er tilpasset dets formål. På denne måten har prompt engineering blitt en uunnværlig strategi for å utnytte AI-verktøy.

Når det gjelder den faktiske prompten, er tekst for tiden det primære kommunikasjonsmidlet mellom menneske og AI. Å bruke tekstkommandoer gjør det mulig for deg å fortelle modellen hva den skal utføre. Top AI-modeller som DALLE-E 2 og Stable Diffusion krever at du beskriver den ønskede utgangen, som fungerer som deres primærprompt. På den andre siden kan språkmodeller som den nye ChatGPT bruke alt fra et enkelt spørsmål til et komplekst bevis med ulike fakta plassert gjennom prompten. I noen tilfeller kan du sogar bruke en CSV-fil med rådata som del av inndata.

Hele prosessen med AI-prompt engineering innebærer å designe og lage prompts (inndata) så AI-modellene kan trenes på dem for å lære hvordan de skal utføre bestemte oppgaver. I denne prosessen må du velge riktig datatyp og formatering så AI kan forstå det. Effektiv AI-prompt engineering fører til høykvalitets treningsdata som gjør at AI-modellen kan nøyaktig gjøre prediksjoner og avgjørelser.

Bilde: cohere.ai

Oppsvinget i AI-prompt engineering

Mange av de beste utviklingene i AI-prompt engineering skjedde med språkmodeller som GPT-2 og GPT-3. I 2021 ga nye oppgaver imponerende resultater takket være innføringen av multitasking prompt engineering med naturlig språkbehandling (NLP) datasett. Raffinert av språkmodeller som kan nøyaktig avbilde en logisk tenkeprosess, har nullskuddlæring blitt brukt når hint som “La oss tenke skritt for skritt” er inkludert i prompts; dette har ytterligere styrket suksessraten for multi-steg resonneringsforsøk. Enklere tilgjengelighet på både små og store skalaer ble mulig gjennom omfattende åpne notebooker og community-drevne bilde-syntese-prosjekter.

Noen flere store utviklinger kom i 2022 da maskinlæringsmodellene DALL-E, Stable Diffusion og Midjourney åpnet opp en verden av muligheter gjennom tekst-til-bilde-prompting. Denne teknologien gjør det mulig for mennesker å bringe sine ideer til live med bare ord som inndata.

Mer nylig ble ChatGPT åpnet for offentligheten og tok verden med storm. ChatGPT er den mest imponerende AI-språkmodellen vi har sett til nå. Den baserer seg på dyptlærings-teknikker for å generere tekst basert på inndata du gir den. Verktøyet ble trent på en massiv samling av tekstdata, som gjør at det kan generere menneskelignende svar på en rekke tekstprompts.

Beste praksis for AI-prompt engineering

Det finnes noen beste praksis som kan hjelpe AI-prompt engineering å resultere i nøyaktige og effektive utgang.

Det første steget er å forstå at en prompt kan inkludere instruksjoner, spørsmål, inndata, eksempler, fakta og mer. Nøkkelen er å kombinere alle disse ulike elementene for å oppnå den beste utgangen.

Når du konstruerer en AI-prompt, bør du følge disse stegene:

• Skriv inn en tydelig og spesifikk prompt: En av de viktigste aspektene ved AI-prompt engineering er å gi en godt definert prompt til AI-modellen. Dette vil sikre at modellen forstår hva du ber om.
• Bruk konsis språk: Du bør alltid være så konsis som mulig i prompten, holde den kort og på poeng.
• Gi så mye kontekst som mulig: AI-modeller kan noen ganger slite med kontekst, så du bør inkludere så mye spesifikk kontekstinformasjon som mulig i inndata.
• Sikre korrekt grammatikk: Du ønsker ikke noen grammatiske feil i din AI-prompt, så du bør alltid dobbeltsjekke at alt er stavekorrekt.
• Test ulike utgang: Det finnes ingen begrensning på hvor mange utgang disse modellene kan gi, så du bør teste flere utgang før du finner den beste.
• Finjuster modellen når mulig: Noen AI-modeller, som ChatGPT, kan finjusteres med dine egne data. Dette er spesielt nyttig for bestemte bruksområder og fører til mer nøyaktige utgang.

Oppsvinget til promptingeniøren

Ettersom flere selskaper omfavner AI-teknologi, åpner det døren for fagfolk med sofistikert kunnskap i maskinlæring og prompt engineering til å bygge karriere. En økende etterspørsel har blitt sett for ingeniører med ferdigheter i dette området, samt dataforskere – en mulighet som ser ut til å fortsette å utvide seg over tid.

En promptingeniør er en fagperson som spesialiserer seg i å lage nøyaktige prompts, regler og direktiver for å hjelpe AI-verktøy å oppnå bestemte resultater. Med en dypt forståelse av modellens kapasitet og begrensninger, besitter disse ekspertene ferdighetene som trengs for å effektivt guide utgang mot ønskede mål via intelligent konstruert inntekst, som kan inkludere etiketter eller strategier med sofistikert formulering.

Promptingeniører tar på seg en kritisk og ofte oversett rolle i NLP-prosjekter. De er ansvarlige for å designe og lage prompts som modellene skal svare på, finjustere modellene basert på utgang, og utføre kontinuerlig analyse av modellens ytelse for å identifisere muligheter for forbedring.

De arbeider også i tandem med dataforskere og NLP-forskere for å vurdere modellens ytelse og sikre at deres prompts er korrekt tilpasset prosjektets mål. Ved å engasjere seg i en rekke ansvar og utnytte deres ekspertise på tvers av flere disipliner, spiller promptingeniører en avgjørende rolle i å forme NLP-utviklingen som vi kjenner den i dag.

Med økningen i popularitet av AI-modeller som ChatGPT, vil promptingeniører bli stadig mer etterspurt. De vil spille en stor rolle for selskaper som ønsker å utnytte disse AI-modellene.

Hvordan AI-prompt engineering påvirker bedrift

AI-produkter og de underliggende modellene som driver dem, endrer raskt teknologilandskapet ved å presentere oss med helt nye veier for kreativitet og innovasjon. Ved å utnytte data, muliggjør modeller som ChatGPT AI sin evne til å generere svar på brukerforespørsler og unike ideer i en rekke fagområder. Datamaskiner kan nå produsere innhold i områder som strekker seg fra kunst til design til datakoding med liten hjelp fra mennesker. Videre kan de sogar gå så langt som å utvikle hypoteser og teorier relatert til komplekse problemer.

De nyeste AI-systemene, bygget på grunnlag av store, dyptlæringsmodeller, kan prosessere og analysere en stor mengde ustukturert data som tekst og bilder. Dette utvider omfanget av applikasjoner som er tilgjengelige for utviklere uavhengig av deres maskinlæringsferdigheter og tekniske bakgrunn.

For eksempel har ChatGPT, som ble bygget på GPT-3.5, blitt brukt til å oversette tekst, og forskere har utnyttet en tidligere versjon av modellen til å skape nye proteinsekvenser. Bruken av disse systemene har gjort det mulig å redusere utviklingstiden for nye AI-applikasjoner, og åpnet opp en nivå av tilgjengelighet som sjelden er etablert før. Slike fremskritt har uunngåelig åpnet opp spennende muligheter for fremtiden.

Det ene som alle disse ulike modellene har til felles, er deres behov for effektiv AI-prompt engineering. Ettersom AI fortsetter å utvikle seg, vil vi fortsette å se prompt engineering spille en stor rolle i nesten hvert område, fra bedrift til vitenskap og mer. AI-modellene som drives av prompt engineering er de mest spennende og lovende vi har sett, så bedriftsledere må begynne å merke seg og vurdere å implementere dem i sine prosesser.