Vad är Prompt Engineering i AI och varför är det viktigt

Verktyg som ChatGPT och DALL-E 2 (text-till-text eller text-till-bild AI-verktyg) är alla på modet just nu. Men för att de ska fungera effektivt måste du ställa rätt frågor för att få de resultat du vill ha. Att lära sig vad man ska säga till dessa verktyg kommer bara att bli viktigare när de blir mer integrerade i olika branscher.

Vad är Prompt Engineering i AI?

AI-promptteknik är ett effektivt sätt att få önskat utdata med ett AI-verktyg. Prompts kommer i olika former, som uttalanden, kodblock och ordsträngar. Denna metod för att använda prompts uppfanns av människor med avsikt att utlösa svar från AI-modeller. Det fungerar som en startpunkt för att lära modellen att utveckla utdata som är lämpliga för en given uppgift.

Intressant nog fungerar dessa prompts på samma sätt som de skulle på en person – att mana dem att skapa en uppsats – och likaså kan ett AI-program använda dessa prompts för att producera arbete som är anpassat för dess syfte. På detta sätt har promptteknik blivit en oumbärlig strategi för att utnyttja AI-verktyg.

När det gäller den faktiska prompten är text för närvarande det primära sättet att kommunicera mellan människa och AI. Att använda textkommandon möjliggör att du kan berätta för modellen vad den ska utföra. Top AI-modeller som DALLE-E 2 och Stable Diffusion kräver att du beskriver det önskade utdatat, som fungerar som deras primära prompt. Å andra sidan kan språkmodeller som den nya ChatGPT använda allt från en enkel fråga till en komplex bevis med olika fakta placerade i prompten. I vissa fall kan du till och med använda en CSV-fil med rådata som en del av inmatningen.

Hela processen med AI-promptteknik innebär att designa och skapa prompts (inmatningsdata) så att AI-modellerna kan utbildas på dem för att lära sig att utföra specifika uppgifter. I denna process måste du välja rätt datatyp och formatering så att AI:n kan förstå det. Effektiv AI-promptteknik leder till högkvalitativ utbildningsdata som möjliggör att AI-modellen kan göra precisa förutsägelser och beslut.

Bild: cohere.ai

AI-promptteknikens uppgång

Många av de bästa utvecklingarna inom AI-promptteknik skedde med språkmodeller som GPT-2 och GPT-3. 2021 såg vi imponerande resultat tack vare införandet av multitasking-promptteknik med naturligt språkbehandling (NLP)-dataset. Raffinerad av språkmodeller som kan exakt återge en logisk tankeprocess, har nollskottslärande tillämpats när ledtrådar som “Låt oss tänka steg för steg” ingår i prompten; detta förbättrade ytterligare framgångsgraden för multi-stegs resonemang. Enklare tillgänglighet på både små och stora skalor möjliggjordes genom omfattande öppen källkod anteckningsböcker och community-drivna bildsyntesprojekt.

Ytterligare stora utvecklingar skedde 2022 när maskinlärningsmodellerna DALL-E, Stable Diffusion och Midjourney öppnade upp en värld av möjligheter genom text-till-bild-promptning. Denna teknik tillåter människor att förverkliga sina idéer med bara orden som inmatning.

Mer nyligen blev ChatGPT tillgängligt för allmänheten och tog världen med storm. ChatGPT är den mest imponerande AI-språkmodell vi har sett hittills. Den förlitar sig på djupinlärningstekniker för att generera text baserat på den inmatning du tillhandahåller. Verktyget tränades på en enorm samling textdata, vilket möjliggör att det kan generera mänskliga svar på en mängd olika textprompt.

Bästa metoder för AI-promptteknik

Det finns några bästa metoder som kan hjälpa AI-promptteknik att resultera i precisa och effektiva utdata.

Det första steget är att förstå att en prompt kan innehålla instruktioner, frågor, inmatningsdata, exempel, fakta och mer. Nyckeln är att kombinera alla dessa olika element för att uppnå det bästa utdatat.

När du konstruerar en AI-prompt bör du följa dessa steg:

• Sätt in en tydlig och specifik prompt: En av de viktigaste aspekterna av AI-promptteknik är att tillhandahålla en väldefinierad prompt till AI-modellen. Detta säkerställer att modellen förstår vad du ber om.
• Använd koncis språk: Du bör alltid vara så koncis som möjligt i prompten, hålla den kort och på punkt.
• Ge så mycket kontext som möjligt: AI-modeller kan ibland ha svårt med kontext, vilket är varför du bör inkludera så mycket specifik kontextuell information som möjligt i inmatningen.
• Säkerställ korrekt grammatik: Du vill inte ha några grammatiska fel i din AI-prompt, så dubbelkolla alltid att allt är stavat korrekt.
• Testa olika utdata: Det finns inga begränsningar för hur många utdata dessa modeller kan tillhandahålla, så du bör testa flera tills du hittar det bästa.
• Fine-tune modellen när det är möjligt: Vissa AI-modeller, som ChatGPT, kan fine-tuneras med din egen data. Detta är särskilt användbart för specifika användningsfall och leder till mer precisa utdata.

Promptteknikerns uppgång

Allt eftersom fler företag antar AI-teknik, öppnas dörren för proffs med avancerad kunskap inom maskinlärning och promptteknik att bygga karriärer. En ökande efterfrågan har setts för ingenjörer med expertis inom detta område, samt datavetare – en möjlighet som ser ut att fortsätta expandera över tid.

En prompttekniker är en professionell som specialiserar sig på att skapa precisa prompts, regler och direktiv för att hjälpa AI-verktyg att uppnå specifika resultat. Med en djup förståelse för modellens kapacitet och begränsningar, besitter dessa experter den färdighetssats som behövs för att effektivt vägleda utdata mot önskade mål via smart utformad inmatningstext, som kan inkludera etiketter eller strategier med sofistikerad formulering.

Prompttekniker tar på sig en kritisk och ofta förbisedd roll i NLP-projekt. De är ansvariga för att designa och skapa prompter som modellerna kommer att svara på, fine-tunera modellerna baserat på utdata och utföra kontinuerlig analys av modellens prestation för att identifiera möjligheter för förbättring.

De arbetar också i tandem med datavetare och NLP-forskare för att utvärdera modellernas prestation och säkerställa att deras prompter är korrekt anpassade till projektmål. Genom att engagera sig i en mängd ansvarsområden och utnyttja sin expertis över flera discipliner, spelar prompttekniker en integrerad roll i utformningen av NLP-utveckling som vi känner till den idag.

Med den ökande populariteten för AI-modeller som ChatGPT kommer prompttekniker att bli alltmer efterfrågade. De kommer att spela en stor roll för företag som vill utnyttja dessa AI-modeller.

Hur AI-promptteknik påverkar företag

AI-produkter och de underliggande modellerna som driver dem, förändrar snabbt tekniklandskapet genom att presentera oss med helt nya vägar för skapande och innovation. Genom att utnyttja data möjliggör modeller som ChatGPT AI:s förmåga att generera svar på användarfrågor och unika idéer inom en mängd olika områden. Datorer kan nu producera innehåll inom områden som sträcker sig från konst till design till datorprogrammering med liten hjälp från människor. Dessutom kan de till och med utveckla hypoteser och teorier relaterade till komplexa problem.

De senaste AI-systemen, byggda på stora, djupinlärningsmodeller, kan bearbeta och analysera en stor mängd ostrukturerad data som text och bilder. Detta utvidgar omfattningen av tillämpningar som är tillgängliga för utvecklare oavsett deras maskinlärningsförmåga och tekniska bakgrund.

Till exempel har ChatGPT, som byggdes på GPT-3.5, använts för att översätta text, och forskare utnyttjade en tidigare version av modellen för att skapa nya proteinkedjor. Användningen av dessa system har möjliggjort en minskning av utvecklingstiden som behövs för nya AI-applikationer, vilket gör det möjligt att uppnå en nivå av tillgänglighet som sällan etablerats tidigare. Sådana framsteg har oundvikligen öppnat upp spännande perspektiv för framtiden.

Det enda som alla dessa olika modeller har gemensamt är deras behov av effektiv AI-promptteknik. Allt eftersom AI fortsätter att utvecklas, kommer vi att fortsätta att se promptteknik spela en stor roll i nästan varje fält, från företag till vetenskap och mer. AI-modellerna som drivs av promptteknik är de mest spännande och lovande som vi har sett, så företagsledare måste börja uppmärksamma och överväga att implementera dem i sina processer.