Ce este ingineria prompturilor în IA și de ce este importantă

Uneltele precum ChatGPT și DALL-E 2 (unelte de inteligență artificială text-la-text sau text-la-imagine) sunt în vogă în ultima vreme. Dar pentru a funcționa eficient, trebuie să puneți întrebări corecte pentru a obține rezultatele dorite. Învățarea a ceea ce să spuneți acestor unelte va deveni și mai importantă pe măsură ce acestea devin mai integrate în diverse industrii.

Ce este ingineria prompturilor în IA?

Ingineria prompturilor în IA este o modalitate eficientă de a obține ieșiri dorite cu unelte de inteligență artificială. Prompturile vin în diverse forme, cum ar fi declarații, blocuri de cod și șiruri de cuvinte. Această metodă de utilizare a prompturilor a fost inventată de oameni cu scopul de a obține răspunsuri de la modelele de inteligență artificială. Ea servește ca punct de plecare pentru a învăța modelul să dezvolte ieșiri adecvate pentru o anumită sarcină.

În mod interesant, aceste prompturi funcționează în același mod ca și cum ar funcționa pe o persoană – îi cerem să creeze un eseu – și, în mod similar, o aplicație de inteligență artificială poate utiliza aceste prompturi pentru a produce lucrări adaptate scopului său. În acest fel, ingineria prompturilor a devenit o strategie indispensabilă pentru a utiliza uneltele de inteligență artificială.

Când vine vorba de promptul propriu-zis, textul este în prezent principala modalitate de comunicare între om și inteligența artificială. Utilizarea comenzilor text permite să îi spunem modelului ce să execute. Modelele de inteligență artificială de top, cum ar fi DALLE-E 2 și Stable Diffusion, necesită să descriem ieșirea dorită, care servește ca prompt principal. Pe de altă parte, modelele de limbaj, cum ar fi noul ChatGPT, pot utiliza orice, de la o întrebare simplă la o problemă complexă cu diverse fapte plasate de-a lungul promptului. În unele cazuri, puteți utiliza chiar și un fișier CSV cu date brute ca parte a intrării.

Întregul proces de inginerie a prompturilor în IA implică proiectarea și crearea prompturilor (date de intrare) astfel încât modelele de inteligență artificială să poată învăța din ele pentru a efectua sarcini specifice. În acest proces, trebuie să selectați tipul și formatul adecvat de date astfel încât inteligența artificială să le poată înțelege. O inginerie eficientă a prompturilor conduce la date de antrenament de înaltă calitate care permit modelului să facă predicții și decizii precise.

Imagine: cohere.ai

Apariția ingineriei prompturilor în IA

Multe dintre principalele dezvoltări în ingineria prompturilor în IA au avut loc cu modele de limbaj, cum ar fi GPT-2 și GPT-3. În 2021, sarcini noi au oferit rezultate impresionante datorită introducerii ingineriei prompturilor multitasking cu seturi de date de procesare a limbajului natural (NLP). Rafinată de modele de limbaj care pot descrie cu acuratețe un proces de gândire logic, învățarea zero-shot a fost aplicată atunci când indicii, cum ar fi “Să gândim pas cu pas”, sunt incluse în prompturi; acest lucru a consolidat și mai mult rata de succes a eforturilor de raționament multi-pas.

Alte dezvoltări importante au avut loc în 2022, când modelele de învățare automată DALL-E, Stable Diffusion și Midjourney au deschis o lume de posibilități prin promptarea text-la-imagine. Această tehnologie permite oamenilor să aducă ideile lor la viață cu doar cuvintele lor ca intrare.

Mai recent, ChatGPT a devenit disponibil publicului și a cucerit lumea. ChatGPT este cel mai impresionant model de limbaj de inteligență artificială pe care l-am văzut până acum. El se bazează pe tehnici de învățare profundă pentru a genera text pe baza intrării pe care i-o furnizați. Uneltele a fost antrenat pe o colecție masivă de date text, ceea ce îi permite să genereze răspunsuri asemănătoare celor umane la o gamă largă de prompturi text.

Practici optimale pentru ingineria prompturilor în IA

Există câteva practici optimale care pot ajuta ingineria prompturilor în IA să conducă la ieșiri 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 cea mai bună ieșire.

Când proiectați un prompt de inteligență artificială, urmați acești pași:

• Introduceți un prompt clar și specific: Unul dintre cele mai importante aspecte ale ingineriei prompturilor în IA este să furnizați un prompt bine definit modelului de inteligență artificială. Acest lucru va asigura că modelul înțelege ce cereți.
• Folosiți un limbaj concis: Trebuie să fiți cât mai concis posibil în prompt, ținându-l scurt și la subiect.
• Ofereți cât mai mult context posibil: Modelele de inteligență artificială pot uneori avea dificultăți cu contextul, ceea ce înseamnă că trebuie să includeți cât mai multe informații contextuale specifice posibile în intrare.
• Asigurați-vă că aveți o gramatică corectă: Nu doriți să aveți greșeli gramaticale în promptul dvs. de inteligență artificială, așa că verificați întotdeauna că totul este ortografiat corect.
• Testați diverse ieșiri: Nu există nicio limită pentru numărul de ieșiri pe care aceste modele le pot oferi, așa că ar trebui să testați mai multe până când găsiți cea mai bună.
• Reglați modelul atunci când este posibil: Unele modele de inteligență artificială, cum ar fi ChatGPT, pot fi reglate cu propriile dvs. date. Acest lucru este deosebit de util pentru cerințele specifice de utilizare și conduce la ieșiri mai precise.

Apariția inginerului de prompturi

Pe măsură ce mai multe companii adoptă tehnologia de inteligență artificială, se deschid oportunități pentru profesioniști cu cunoștințe sofisticate în învățarea automată și ingineria prompturilor pentru a-și construi cariere. O cerere tot mai mare a fost observată pentru ingineri specializați în acest domeniu, precum și pentru oameni de știință – o oportunitate care pare să continue să se extindă în timp.

Un inginer de prompturi este un profesionist care se specializează în crearea de prompturi precise, reguli și directive pentru a ajuta uneltele de inteligență artificială să obțină rezultate specifice. Cu o înțelegere profundă a capacităților și limitărilor modelului pe care îl utilizează, acești experți posedă setul de abilități necesare pentru a ghida eficient ieșirile către obiectivele dorite prin intermediul unor intrări textuale ingenioase, care pot include etichete sau strategii cu o terminologie sofisticată.

Inginerii de prompturi îndeplinesc un rol critic și adesea neglijat în proiectele de procesare a limbajului natural. Ei sunt responsabili de proiectarea și crearea prompturilor la care vor răspunde modelele, de reglarea modelelor pe baza ieșirilor și de efectuarea unei analize continue a performanței modelului pentru a identifica oportunități de îmbunătățire.

Ei lucrează, de asemenea, în tandem cu oameni de știință și cercetători în domeniul procesării limbajului natural pentru a evalua performanța modelelor și a se asigura că prompturile lor sunt aliniate corespunzător cu obiectivele proiectului. Prin implicarea într-o serie de responsabilități și prin valorificarea expertizei lor în multiple discipline, inginerii de prompturi joacă un rol esențial în modelarea dezvoltării procesării limbajului natural așa cum o cunoaștem astăzi.

Pe măsură ce modelele de inteligență artificială, cum ar fi ChatGPT, devin mai populare, inginerii de prompturi vor deveni din ce în ce mai solicitați. Ei vor juca un rol important pentru companiile care doresc să valorifice aceste modele de inteligență artificială.

Cum afectează ingineria prompturilor în IA afacerile

Produsele de inteligență artificială și modelele subiacente care le alimentează schimbă rapid peisajul tehnologic, prezentându-ne cu modalități complet noi de creație și inovație. Prin valorificarea datelor, modele precum ChatGPT facilitează capacitatea inteligenței artificiale de a genera răspunsuri la întrebările utilizatorilor și idei unice în diverse domenii. Computerele pot produce conținut în domenii care se întind de la artă la design și la programare, cu puțină asistență din partea oamenilor. Mai mult decât atât, ele pot dezvolta chiar și ipoteze și teorii legate de probleme complexe.

Sistemele de inteligență artificială de ultimă generație, construite pe baza unor modele de învățare profundă la scară largă, pot procesa și analiza o gamă largă de date nestructurate, cum ar fi text și imagini. Acest lucru extinde domeniul de aplicații accesibile dezvoltatorilor, indiferent de abilitățile lor în domeniul învățării automate și de backgroundul tehnic.

De exemplu, ChatGPT, care a fost construit pe baza GPT-3.5, a fost utilizat pentru a traduce text și oamenii de știință au utilizat o versiune anterioară a modelului pentru a crea secvențe de proteine noi. Utilizarea acestor sisteme a permis reducerea timpului de dezvoltare necesar pentru noi aplicații de inteligență artificială, făcând disponibilă o nivel de accesibilitate rareori stabilit înainte. Astfel de progrese au deschis inevitabil perspective interesante pentru viitor.

Una dintre lucrurile pe care toate aceste modele le au în comun este nevoia lor de inginerie eficientă a prompturilor. Pe măsură ce inteligența artificială continuă să evolueze, vom continua să vedem ingineria prompturilor jucând un rol important în aproape toate domeniile, de la afaceri la știință și multe altele. Modelele de inteligență artificială alimentate de ingineria prompturilor 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.