Ce este Prompt Engineering în AI și de ce contează

Instrumente precum ChatGPT și DALL-E 2 (instrumente AI text-în-text sau text-în-imagine) sunt la modă în zilele noastre. Dar pentru ca aceștia să funcționeze eficient, trebuie să puneți întrebările potrivite pentru a obține rezultatele dorite. A învăța ce să spui acestor instrumente va deveni mai important pe măsură ce acestea devin mai integrate în diverse industrii.

Finalizează comanda Unite.aipropriul AI generativ: Imagini.ai

Ce este Prompt Engineering în AI?

Ingineria promptă AI este o modalitate eficientă de a obține rezultatul dorit cu un instrument AI. Prompturile vin în diferite forme, cum ar fi instrucțiuni, blocuri de cod și șiruri de cuvinte. Această metodă de utilizare a prompturilor a fost inventată de oameni cu intenția de a obține răspunsuri din modelele AI. Acesta servește ca punct de plecare pentru predarea modelului pentru a dezvolta rezultate care sunt adecvate pentru o anumită sarcină.

Interesant este că aceste solicitări funcționează în același mod ca și pentru o persoană – determinându-i să creeze un eseu – și, în mod similar, o aplicație AI poate folosi aceste solicitări pentru a produce lucrări adaptate scopului său. În acest fel, ingineria promptă a devenit o strategie indispensabilă pentru valorificarea instrumentelor AI.

Când vine vorba de promptul real, textul este în prezent principalul mijloc de comunicare între om și AI. Utilizarea comenzilor text vă permite să spuneți modelului ce să facă. Modelele AI de top, cum ar fi DALLE-E 2 și Stable Diffusion, vă solicită să descrieți rezultatul dorit, care acționează ca promptul lor principal. Pe de altă parte, modelele de limbă precum noul ChatGPT pot folosi orice, de la o interogare simplă la o interogare complexă dovedită cu diverse fapte plasate pe parcursul promptului. În unele cazuri, puteți folosi chiar și un fișier CSV cu date brute ca parte a intrării.

Întregul proces de inginerie a promptului AI implică proiectarea și crearea de prompturi (date de intrare), astfel încât modelele AI să se poată antrena pe ele pentru a învăța cum să efectueze sarcini specifice. În acest proces, trebuie să selectați tipul de date și formatarea adecvate, astfel încât AI să le poată înțelege. Inginerie eficientă promptă a AI duce la date de instruire de înaltă calitate care permit modelului AI să facă predicții și decizii cu precizie.

Imagine: cohere.ai

Ascensiunea AI Prompt Engineering

Multe dintre cele mai importante dezvoltări ale ingineriei prompte AI au avut loc cu modele de limbaj precum GPT-2 și GPT-3. În 2021, sarcinile noi au dat rezultate impresionante datorită introducerii ingineriei prompte multitasking cu prelucrarea limbajului natural (NLP) seturi de date. Rafinată prin modele de limbaj care pot descrie cu acuratețe un proces de gândire logic, învățarea zero-shot a fost aplicată atunci când indicii precum „Să gândim pas cu pas” sunt incluse în prompturi; acest lucru a sporit și mai mult rata de succes a eforturilor de raționament în mai mulți pași. O accesibilitate mai ușoară atât la scară mică, cât și la scară mare a fost posibilă prin notebook-uri cu sursă deschisă extinse și proiecte de sinteză a imaginilor conduse de comunitate.

Mai multe evoluții mari au venit în 2022 când masina de învățare modelele DALL-E, Stable Diffusion și Midjourney au deschis o lume de posibilități prin transmiterea text la imagine. Această tehnologie permite oamenilor să-și dea viață ideilor doar cu cuvintele lor ca input.

Mai recent, ChatGPT a devenit deschis publicului și a luat lumea cu asalt. ChatGPT este cel mai impresionant model de limbaj AI pe care l-am văzut până în prezent. Se bazează pe tehnici de învățare profundă pentru a genera text pe baza inputului pe care îl oferiți. Instrumentul a fost instruit pe o colecție masivă de date text, ceea ce îi permite să genereze răspunsuri asemănătoare omului la o gamă largă de solicitări text.

Cele mai bune practici pentru AI Prompt Engineering

Există câteva bune practici care pot ajuta cu adevărat ingineria promptă a AI să aibă rezultate precise și eficiente.

Primul pas este să înțelegeți că un prompt poate include instrucțiuni, întrebări, date de intrare, exemple, fapte și multe altele. Cheia este să combinați toate aceste elemente diferite pentru a obține cel mai bun rezultat.

Când proiectați un prompt AI, ar trebui să urmați acești pași:

• Introduceți un prompt clar și specific: Unul dintre cele mai importante aspecte ale ingineriei promptului AI este de a oferi un prompt bine definit modelului AI. Acest lucru va asigura că modelul înțelege ceea ce cereți.
• Utilizați un limbaj concis: Ar trebui să fiți întotdeauna cât mai concis posibil în prompter, menținându-l scurt și la obiect.
• Dați cât mai mult context posibil: Modelele AI se pot lupta uneori cu contextul, motiv pentru care ar trebui să includeți cât mai multe informații contextuale specifice în intrare.
• Asigurați-vă gramatica corectă: Nu doriți să aveți greșeli gramaticale în promptul dvs. AI, așa că verificați întotdeauna dacă totul este scris corect.
• Testați diverse ieșiri: Nu există o limită la câte ieșiri pot oferi aceste modele, așa că ar trebui să testați mai multe până când găsiți cel mai bun.
• Ajustați modelul atunci când este posibil: Unele modele AI, cum ar fi ChatGPT, pot fi ajustate cu propriile date. Acest lucru este util în special pentru cerințe specifice de utilizare și duce la rezultate mai precise.

Ascensiunea inginerului prompt

Pe măsură ce tot mai multe companii îmbrățișează tehnologia AI, ușa se deschide pentru profesioniștii cu cunoștințe sofisticate în învățarea automată și inginerie promptă pentru a-și construi cariere. S-a observat o cerere din ce în ce mai mare pentru inginerii calificați în acest domeniu, precum și pentru oamenii de știință de date – o oportunitate care pare să se extindă în timp.

Un inginer prompt este un profesionist specializat în elaborarea de recomandări, reguli și directive precise pentru a ajuta instrumentele AI să obțină rezultate specifice. Cu o înțelegere profundă a capacității și limitărilor modelului pe care îl folosesc, acești experți posedă setul de abilități necesare pentru a ghida eficient rezultatele către obiectivele dorite prin intermediul unui text de intrare inteligent, care poate include etichete sau strategii cu o formulare sofisticată.

Inginerii prompti își asumă un rol critic și adesea trecut cu vederea în proiectele NLP. Aceștia au sarcina de a proiecta și de a crea solicitări la care modelele vor răspunde, de a ajusta modelele pe baza rezultatelor și de a efectua o analiză continuă a performanței modelului pentru a identifica oportunitățile de îmbunătățire.

De asemenea, lucrează în tandem cu oamenii de știință de date și cercetătorii NLP pentru a evalua performanța modelelor și pentru a se asigura că solicitările lor sunt aliniate în mod corespunzător cu obiectivele proiectului. Angajându-se într-o serie de responsabilități și valorificându-și expertiza în mai multe discipline, inginerii prompti joacă un rol esențial în modelarea dezvoltării NLP așa cum o cunoaștem astăzi.

Odată cu creșterea popularității modelelor AI precum ChatGPT, inginerii prompti vor deveni din ce în ce mai solicitați. Ele vor juca un rol important pentru companiile care doresc să folosească aceste modele AI.

Cum AI Prompt Engineering afectează afacerile

Produsele AI și modelele subiacente care le alimentează, schimbă rapid peisajul tehnologic, prezentându-ne căi complet noi de creație și inovare. Prin valorificarea datelor, modele precum ChatGPT facilitează capacitatea AI de a genera răspunsuri la întrebările utilizatorilor și idei unice într-o varietate de domenii. Calculatoarele pot produce acum conținut în domenii care se întind de la artă la design și la codificarea computerelor, cu puțină asistență din partea oamenilor. Mai mult decât atât, ei pot merge chiar atât de departe încât să dezvolte ipoteze și teorii legate de probleme complexe.

Cele mai recente sisteme AI, construite pe baza unor modele de învățare profundă la scară largă, sunt capabile să proceseze și să analizeze o gamă largă de date nestructurate precum textul și imaginile. Acest lucru lărgește domeniul de aplicare al aplicațiilor accesibile dezvoltatorilor, indiferent de aptitudinile lor de învățare automată și de experiența tehnică.

De exemplu, ChatGPT, care a fost construit pe GPT-3.5, a fost folosit pentru a traduce text, iar oamenii de știință au folosit o versiune anterioară a modelului pentru a crea noi secvențe de proteine. Utilizarea acestor sisteme a permis o reducere a timpului de dezvoltare necesar pentru noile aplicații AI, punând la dispoziție un nivel de accesibilitate rar stabilit înainte. Astfel de progrese au deschis inevitabil perspective interesante pentru viitor.

Singurul lucru pe care toate aceste modele diferite îl au în comun este nevoia lor de inginerie eficientă promptă a AI. Pe măsură ce AI continuă să avanseze, vom continua să vedem că ingineria promptă joacă un rol important în aproape toate domeniile, de la afaceri la știință și multe altele. Modelele AI alimentate de inginerie promptă sunt cele mai interesante și promițătoare pe care le-am văzut, așa că liderii de afaceri trebuie să înceapă să acorde o atenție deosebită și să ia în considerare implementarea lor în procesele lor.