Prompt Engineering

Hvorfor oss?

Hva er Prompt Engineering?

Prompt Engineering, eller rask prosjektering, er en teknikk som brukes innen kunstig intelligens (AI) for å optimalisere og finjustere språkmodeller for bestemte oppgaver og ønskede resultater. Teknikken kalles også prompt-design og refererer til prosessen med å konstruere instruksjoner eller inndata til AI-modeller for å forbedre ytelsen på spesifikke oppgaver. Prompter brukes til å veilede og justere ønsket oppførsel fra AI-systemet og oppnå nøyaktige og ønskede svar fra AI-modeller. På norsk kan vi gjerne si “konstruksjon av ledetekster”- som får godt frem formålet.

Gjennom denne prosessen gjør prompt engineering AI-systemer i stand til å “forstå” brukerens intensjon, svare på riktig måte og generere mer pålitelige og relevante resultater.

Hvorfor er Prompt Engineering viktig for AI?

Prompt Engineering er avgjørende for å optimalisere AI-ytelsen og forbedre brukeropplevelsen. Ved å utforme effektive ledetekster kan teamene sørge for at prosjektspesifikasjonene er nøyaktige og oppfyller forhåndsdefinerte krav.

Prompt engineering kan også bidra til effektiv problemløsning ved å skape innhold som er skreddersydd for spesifikke brukeres ferdighetsnivå. Det kan hjelpe brukerne med å oppnå ønskede resultater ved å finjustere spørsmålene sine, til og med flere ganger. Det er også verdifullt for utviklere i forbindelse med kodekomplettering og forståelsesoppgaver.

Når det gjelder tekst-til-bilde-syntese, muliggjør prompt engineering presis tilpasning av bildeegenskaper, inkludert stil, perspektiv, sideforhold, synsvinkel og bildeoppløsning.

Den spiller også en viktig rolle når det gjelder å identifisere og redusere prompt injection-angrep, og dermed beskytte AI-modeller mot potensiell skadelig programvare og aktivitet.

Hvordan fungerer Prompt Engineering?

Prompt Engineering fungerer ved å utnytte språkmodellenes underliggende evner, og å optimalisere resultatene ved hjelp av godt utformede instruksjoner. I stedet for å basere seg utelukkende på forhåndstrening eller finjustering, kan brukerne veilede modellene slik at de oppnår spesifikke mål.

Brukerne kan påvirke modellens atferd og oppmuntre til nøyaktige svar ved å gi direkte instruksjoner, begrensninger eller eksempler i instruksjonene.

Eksempler på prompt engineering

La oss se nærmere på ulike eksempler på prompt engineering. Nedenfor finner du en liste over de mest brukte typene.

Sentiment Analysis – “Sentimentanalyse”

I sentimentanalyse kan prompt engineering innebære å konstruere instruksjoner som tydelig angir hvilket sentiment, eller hvilken følelse, modellen skal identifisere i en gitt tekst.

Ved å gi eksplisitte instruksjoner, for eksempel: “Bestem følelsen i følgende tekst: ‘Jeg elsket filmen!'”, kan brukerne veilede modellen til å identifisere positive følelser nøyaktig.

Language Translation – “Språkoversettelse”

Prompt engineering kan brukes i språkoversettelsesoppgaver for å forbedre nøyaktigheten og sikre riktige oversettelser.

Ved å utforme spørsmål som spesifiserer kilde- og målspråket, sammen med eksempler på oversettelser, kan brukerne veilede modellen til å produsere oversettelser av høy kvalitet som samsvarer med det ønskede språkparet.

Question Answering – “Spørsmålssvar”

Prompt engineering er verdifullt i spørsmålssvarsoppgaver, der brukerne kan gi eksplisitte instruksjoner eller eksempler for å veilede modellens svar.

En ledetekst som “Svar på følgende spørsmål: ‘Hvem oppfant telefonen?'” kan for eksempel hjelpe modellen til å gi det nøyaktige svaret “Alexander Graham Bell”.

Text Summarization – “Tekstoppsummering”

Prompt engineering kan brukes på tekstoppsummeringsoppgaver ved å gi eksplisitte instruksjoner om å generere sammendrag.

Ved å formulere ledeteksten som “Oppsummer følgende tekst i et kort sammendrag”, kan brukerne veilede modellen til å lage korte og informative sammendrag som fanger opp hovedpunktene i teksten.

Code Generation – “Kodegenerering”

Prompt engineering kan hjelpe til med kodegenereringsoppgaver ved å gi spesifikke instruksjoner eller eksempler på ønsket kodeutdata.

Utviklere kan formulere instruksjoner som “Generer en Python-funksjon som beregner gjennomsnittet av en liste med tall” for å veilede modellen i å produsere nøyaktige og funksjonelle kodebiter.

Chatbot Responsens – “Chatbot-svar”

Prompt engineering er verdifullt for å lære opp chatbot-modeller til å generere passende, kontekstbevisste svar.

Ved å utforme spørsmål som gir nødvendig kontekst, for eksempel “Du er en chatbot for kundeservice. Svar på følgende kundeforespørsel: ‘Jeg har et problem med bestillingen min'”, kan brukerne veilede modellen til å generere relevante og nyttige svar på brukernes spørsmål.

Document Classification – “Dokumentklassifisering”

Prompt engineering kan forbedre dokumentklassifiseringsoppgaver ved å spesifisere de ønskede kategoriene og gi eksempler på dokumenter for hver type.

Ved å formulere spørsmål av typen “Kategoriser følgende dokument i en av følgende kategorier: ‘Sport’, ‘Politikk’, ‘Underholdning'” kan brukerne veilede modellen til å klassifisere dokumenter nøyaktig basert på de oppgitte eksemplene.

Image Captioning – “Teksting av bilder”

Prompt engineering kan brukes til å lage bildetekster ved å konstruere ledetekster som beskriver det ønskede innholdet i bildet.

Brukerne kan formulere instruksjoner som “Lag en bildetekst til følgende bilde: [sett inn bildebeskrivelse]”, og veilede modellen til å generere relevante og beskrivende bildetekster for det gitte bildet.

Named Entity Recognition – “Gjenkjenning av navngitte entiteter”

Prompt engineering kan bidra til å gjenkjenne navngitte entiteter ved å gi klare instruksjoner om å identifisere spesifikke entiteter i teksten.

Ved å utforme ledetekster som “Identifiser navnene på personene som er nevnt i følgende avsnitt”, kan brukerne veilede modellen til å gjenkjenne og trekke ut navngitte enheter nøyaktig.

Beste fremgangsmåter for å skrive ledetekster

Det finnes flere fremgangsmåter brukerne kan følge for å lage bedre AI-ledetekster:

  • Eksperimenter med å omformulere lignende konsepter på ulike måter, ved hjelp av ulike modifikatorer, stiler, perspektiver, forfattere eller kunstnere og formateringer.
  • Bruk ulike typer input, for eksempel eksempler, inputdata, instruksjoner eller spørsmål, for å effektivisere skrivingen av instruksjoner.
  • Bruk spesielle modifikatorer som støttes av AI-verktøy for å forbedre mulighetene for å utvikle instruksjoner, inkludert nøkkelord for stil, abstraksjonsnivå, oppløsning, størrelsesforhold og ords betydning.
  • Vurder å bruke integrerte utviklingsmiljøer (IDE-er) som programvareverktøy for å effektivisere skrivingen av AI-veiledninger. Disse verktøyene hjelper ingeniører med å finjustere AI-modeller og hjelper brukerne med å oppnå spesifikke resultater.

Konkludert

Prompt engineering er en effektiv teknikk som gjør det mulig for brukerne å påvirke AI-modellenes atferd og resultater.

Ved å utforme instruksjoner på en strategisk måte kan brukerne veilede modellene til å gi nøyaktige, relevante og kontekstbevisste svar på ulike oppgaver. Dette kan bidra til å åpne opp for nye muligheter innen språkbehandling og forbedre AI-systemers evne til å forstå og samhandle med menneskelig språk.

Relaterte begreper

Alessandro Mascellino
Technology Journalist
Alessandro Mascellino
Teknologijournalist

Alessandro er frilans multimediejournalist med fokus på nye teknologier. Han er også lidenskapelig opptatt av dataspill og utvikler for tiden sine ferdigheter innen narrativ design.