Kehotesuunnittelu – Prompt Engineering

Mitä on kehotesuunnittelu?

Kehotesuunnittelu, eli englanniksi prompt engineering, on tekoälyn (AI) käyttämä teknologia eri kielimallien optimoimiseksi ja hienosäätämiseksi. Tämän tarkoituksena on auttaa tekoälyä suorittamaan tiettyjä tehtäviä niin, että saavutetaan halutut tulokset.

Tämä tunnetaan myös pikasuunnitteluna, ja se viittaa prosessiin, jossa AI-malleille laaditaan huolellisesti kehotteita tai kyselyitä niiden suorituskyvyn parantamiseksi joissakin tietyissä tehtävissä. Kehotteita käytetään ohjaamaan ja säätämään tietyn tekoälyjärjestelmän toimintaa, jotta voidaan saavuttaa mahdollisimman tarkkoja ja haluttuja vastauksia näistä tekoälymalleista.

Miksi kehotesuunnittelu on tärkeää tekoälylle?

Kehotesuunnittelu on ratkaisevan tärkeää tekoälyn suorituskyvyn optimoimiseksi ja sen käyttökokemuksen parantamiseksi. Kaikki tämä perustuu tekoälyn kykyyn tunnistaa ja analysoida eri kielimalleja. Suunnittelemalla tehokkaita kehotteita tekoälyn kehitystiimit voivat varmistaa projektin spesifikaatioiden tarkkuuden ja täyttää ennalta asetetut vaatimukset.

Prompt engineering eli kehotesuunnittelu voi myös mahdollistaa tehokkaan ongelmanratkaisun luomalla sisältöä, joka on räätälöity tietyn tasoisten käyttäjien taitotasoille. Se voi auttaa käyttäjiä saamaan haluttuja tuloksia tarkentamalla kyselyitä jopa useita kertoja. Tämä on arvokasta myös kehittäjille esimerkiksi koodin viimeistely- ja ymmärtämistehtävissä.

Otetaan tästä käytännön esimerkki:

• Tekstistä kuvaksi -synteesin yhteydessä kehotesuunnittelu mahdollistaa kuvan ominaisuuksien tarkan mukauttamisen
• Mukauttaminen voidaan tehdä kuvan tyylin, perspektiivin, kuvasuhteen, näkökulman ja kuvan resoluution mukaisesti.
• Prompt engineering on myös tärkeä rooli nopeiden injektiohyökkäysten tunnistamisessa ja lieventämisessä, mikä suojaa tekoälymalleja mahdolliselta haitalliselta toiminnalta.

Kuinka kehotesuunnittelu toimii?

Kehotesuunnittelu toimii hyödyntämällä kielimallien taustalla olevia ominaisuuksia ja optimoimalla niiden tuotokset hyvin suunniteltujen kehotteiden avulla. Sen sijaan, että tekoäly luottaisi pelkästään esikoulutukseen tai hienosäätöön, kehotesuunnittelu antaa käyttäjille mahdollisuuden ohjata malleja tiettyjen tavoitteiden saavuttamiseksi.

Käyttäjät voivat vaikuttaa mallin käyttäytymiseen ja rohkaista tarkkoja vastauksia antamalla suoria ohjeita, rajoituksia tai esimerkkejä kehotteiden kautta.

Kehotesuunnittelu esimerkit

Tarkastellaan erilaisia esimerkkejä kehotesuunnittelusta. Alta löydät luettelon yleisimmin käytetyistä tyypeistä.

Tunneanalyysi

Tunneanalyysissä kehotesuunnitteluun voi sisältyä kehotteiden rakentaminen, jotka osoittavat selvästi tunteen tai tunnelman, joka mallin tulee havaita esimerkiksi tietystä tekstistä.

Antamalla selkeät ohjeet, kuten “Määritä seuraavan tekstin tunnelma: “Rakastin elokuvaa!” käyttäjät voivat ohjata mallia tunnistamaan positiiviset tunteet tarkasti.

Kielen kääntäminen

Kehotesuunnittelu sopii käytettäväksi myös kielenkäännöstehtävissä erityiesti käännösten tarkkuuden parantamiseksi ja asianmukaisten käännösten varmistamiseksi.

Suunnittelemalla kehotteita, jotka määrittävät lähde- ja kohdekielen sekä esimerkkikäännöksiä, käyttäjät voivat ohjata mallia tuottamaan korkealaatuisia käännöksiä, jotka vastaavat haluttua kieliparia.

Kysymyksiin vastaaminen

Kehotesuunnittelu on arvokasta kysymysten vastaamiseen liittyvissä tehtävissä, joissa käyttäjät voivat antaa täsmällisiä ohjeita tai esimerkkejä mallin vastauksen ohjaamiseksi.

Esimerkiksi kehote “Vastaa seuraavaan kysymykseen: ‘Kuka keksi puhelimen?’” voi auttaa mallia antamaan tarkan vastauksen “Alexander Graham Bell”.

Tekstin yhteenveto

Kehotesuunnittelua voidaan soveltaa myös tekstin yhteenvetotehtäviin antamalla selkeät ohjeet tiivistelmien luomiseen.

Kehystämällä kehotteen muotoon “Tiivistä seuraava teksti lyhyeksi yhteenvedoksi” käyttäjät voivat ohjata mallia luomaan tiivistettyjä ja informatiivisia yhteenvetoja, jotka sisältävät kaikki alkuperäisen tekstin pääkohdat.

Koodin luominen

Kehotesuunnittelu voi auttaa tekoälyä koodin luontitehtävissä antamalla erityisiä ohjeita tai esimerkkejä halutusta koodin tyypistä ja sisällöstä.

Kehittäjät voivat kehystää kehotteita, kuten “Luo Python-funktio, joka laskee numeroluettelon keskiarvon”, ja näin ohjata mallia tuottamaan tarkkoja ja toimivia koodinpätkiä.

Chatbotin vastaukset

Kehotesuunnittelu on arvokasta chatbot-mallien, kuten ChatGPT, koulutuksessa jotta ne voivat luoda asianmukaisia, kontekstitietoisia vastauksia.

Suunnittelemalla kehotteita, jotka tarjoavat tarvittavan kontekstin, kuten “Olet asiakaspalvelun chatbot. Vastaa seuraavaan asiakkaan kyselyyn: “Minulla on ongelma tilaukseni kanssa”, käyttäjät voivat ohjata mallia luomaan osuvia ja hyödyllisiä vastauksia käyttäjien kyselyihin.

Asiakirjan luokitus

Prompt engineering voi tehostaa asiakirjojen luokittelutehtäviä määrittämällä halutut luokat ja tarjoamalla esimerkkiasiakirjoja kullekin tyypille.

Luomalla kehotteita, kuten “Luokittele seuraava asiakirja johonkin seuraavista luokista: “Urheilu”, “Politiikka”, “Viihde”, käyttäjät voivat ohjata mallia luokittelemaan asiakirjat tarkasti annettujen esimerkkien perusteella.

Kuvatekstitys

Kehotussuunnittelua voidaan soveltaa kuvien tekstitystehtäviin rakentamalla kehotteita, jotka kuvaavat kuvan haluttua sisältöä.

Käyttäjät voivat kehystää kehotteita, kuten “Luo kuvateksti seuraavalle kuvalle: [lisää kuvan kuvaus]”, jotka ohjaavat mallia luomaan osuvia ja kuvaavia kuvatekstejä annetulle kuvalle.

Nimetyn entiteetin tunnistus

Kehotesuunnittelu voi auttaa nimettyjen entiteettien tunnistustehtävissä antamalla selkeät ohjeet tiettyjen entiteettien tunnistamiseen tekstistä.

Suunnittelemalla kehotteita, kuten “Tunnista seuraavassa kohdassa mainittujen ihmisten nimet”, käyttäjät voivat ohjata mallia tunnistamaan ja poimimaan nimetyt entiteetit tarkasti.

Kehotesuunnittelu – Parhaat käytännöt kehotteiden kirjoittamiseen

Käyttäjät voivat noudattaa useita parhaita käytäntöjä käyttäessään kehotesuunnittelua luodakseen parempia tekoälykehotteita. Tässä niistä parhaimmat:

1. Kokeile samankaltaisten käsitteiden uudelleenmuotoilua eri tavoilla käyttämällä erilaisia muokkauksia, tyylejä, näkökulmia, kirjoittajia tai taiteilijoita ja muotoilua.
2. Käytä erilaisia syötteitä, kuten esimerkkejä, syöttötietoja, ohjeita tai kysymyksiä, tehostaaksesi kirjoituskehotteita.
3. Käytä tekoälytyökalujen tukemia erityisiä muokkaajia parantaaksesi nopeita suunnitteluominaisuuksia, mukaan lukien tyyliä, abstraktiotasoa, resoluutiota, kuvasuhdetta ja sanojen tärkeyttä koskevat avainsanat.
4. Harkitse nopean suunnittelun integroitujen kehitysympäristöjen (IDE) käyttöä ohjelmistotyökaluina tekoälykehotteen kirjoittamisen tehokkuuden parantamiseksi. Nämä työkalut auttavat insinöörejä hienosäätämään tekoälymalleja ja auttavat käyttäjiä saavuttamaan tiettyjä tuloksia.

Yhteenveto

Kehotesuunnittelu on tehokas tekniikka, jonka avulla käyttäjät voivat muokata tekoälymallien käyttäytymistä ja tuloksia.

Suunnittelemalla kehotteita strategisesti käyttäjät voivat ohjata malleja tuottamaan tarkkoja, osuvia ja kontekstitietoisia vastauksia erilaisiin tehtäviin. Tämä voi auttaa avaamaan uusia mahdollisuuksia kielenkäsittelyssä ja parantamaan tekoälyjärjestelmien kykyä ymmärtää ja olla vuorovaikutuksessa ihmisen kielen kanssa.