Prompt Engineering

Hva er Prompt Engineering?

Prompt Engineering er en teknikk som brukes innen kunstig intelligens (KI) for å optimalisere og finjustere språkmodeller for bestemte oppgaver. Dette kalles også for prompt-design og beskriver prosessen med å skrive instruksjoner til AI-modeller som for eksempel ChatGPT med mål om å få bedre resultater.

En prompt brukes altså for å veilede AI slik at man får bedre og mer presise svar. Prompt engineering bidrar til at AI forstår brukerens intensjon, svarer på riktig måte og genererer bedre og mer relevante resultater.

Hvorfor er Prompt Engineering viktig for AI?

Prompt engineering kan bistå når det kommer til problemløsning ved å skape innhold som er skreddersydd for spesifikke brukeres ferdighetsnivå. På den måten kan brukere oppnå ønskede resultater ved å finjustere spørsmålene sine. Det er også verdifullt for utviklere i forbindelse med kodekomplettering og forståelsesoppgaver.

Når det gjelder tekst-til-bilde-funksjoner, kan riktige prompter føre til presis redigering av bilder. Det gjelder flere områder som 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.

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.

Oversettelser

Prompt engineering kan brukes til å oversette tekster fra et språk til et annet, på lignende måte som Google translate, men forbedre nøyaktigheten og sikre mye mer riktige oversettelser.

Velger man å skrive spørsmål som spesifiserer kilde og målspråket, sammen med eksempler på oversettelser, kan brukerne veilede modellen til å lage oversettelser av høy kvalitet.

Svar på spørsmål

Prompt engineering er også nyttig hvis man stiller spørsmål, som for eksempel. “Svar på følgende spørsmål: ‘Hvem oppfant telefonen?'”. Det kan hjelpe modellen til å gi det nøyaktige svaret “Alexander Graham Bell”.

Oppsummering av tekst

Prompt engineering kan brukes til å oppsummere tekst, ved å gi skrive at du ønsker et sammendrag som inneholder det viktigste.

Man kan skrive prompten som f.eks. “Oppsummer følgende tekst i et kort sammendrag”. Da kan brukerne veilede modellen til å lage korte og informative sammendrag som fanger opp hovedpunktene i teksten.

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-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.

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.

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]”. Veiled modellen til å generere relevante og beskrivende bildetekster for det gitte bildet.

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 prompts

Det finnes flere fremgangsmåter brukerne kan følge for å lage bedre AI-prompts.

• 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.

Konklusjon

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.