Prompt Engineering

Lär dig vad prompt engineering är och hur det optimerar AI-modeller samt tekniken bakom prompt design, dess betydelse för att förbättra AI-systemens svar samt ger exempel på hur effektiv prompt engineering kan vara för användaren.

Vad är Prompt Engineering?

Prompt engineering är en teknik som används inom artificiell intelligens (AI) för att optimera och finjustera språkmodeller för särskilda uppgifter och önskade resultat. Tekniken kallas även prompt design och innebär att man noggrant konstruerar prompts (uppmaningar) eller indata till AI-modeller för att förbättra deras prestanda för specifika uppgifter. Prompter används för att styra och finjustera AI-systemets önskade beteende och för att få korrekta och önskade svar från AI-modellerna.

Genom denna process gör prompt engineering det möjligt för AI-system att “förstå” användarens avsikt, svara på lämpligt sätt och generera mer tillförlitliga och relevanta resultat.

Varför är Prompt Engineering viktigt för AI?

Prompt engineering är avgörande för att optimera AI-prestanda och förbättra användarupplevelsen. Genom att utforma effektiva prompts kan teamen säkerställa att projektspecifikationerna är korrekta och att förinställda krav uppfylls.

Prompt engineering kan också möjliggöra effektiv problemlösning genom att skapa innehåll som är skräddarsytt för specifika användares kunskapsnivåer. Det kan hjälpa användare att uppnå önskade resultat genom att förfina sina frågor, även flera gånger. Det är också värdefullt för utvecklare vid kodkomplettering och förståelseuppgifter.

In the context of text-to-image synthesis, prompt engineering allows for precise customization of image characteristics, including style, perspective, aspect ratio, point of view, and image resolution.

Den spelar också en viktig roll för att identifiera och mildra prompt injection-attacker och därmed skydda AI-modeller från potentiell skadlig aktivitet.

Hur fungerar Prompt Engineering?

Prompt engineering fungerar genom att utnyttja språkmodellernas underliggande kapacitet och optimera deras resultat med hjälp av väl utformade prompts. Istället för att enbart förlita sig på förträning eller finjustering gör prompt engineering det möjligt för användare att vägleda modeller för att uppnå specifika mål.

Användare kan påverka modellens beteende och uppmuntra korrekta svar genom att ge direkta instruktioner, begränsningar eller exempel i uppmaningarna.

Exempel på Prompt Engineering

Låt oss titta närmare på olika exempel på prompt engineering. Nedan hittar du en lista över de nio mest använda typerna.

Sentimentanalys

I sentimentanalys kan prompt engineering innebära att man konstruerar prompts som tydligt anger den känsla eller emotion som modellen ska upptäcka i en given text.

Genom att ge tydliga instruktioner, såsom “Bestäm känslan i följande text: ‘Jag älskade filmen!'”, kan användarna vägleda modellen så att den identifierar positiva känslor korrekt.

Språköversättning

Prompt engineering kan användas i språköversättningsuppgifter för att förbättra noggrannheten och säkerställa korrekta översättningar.

Genom att utforma uppmaningar som anger käll- och målspråk, tillsammans med exempelöversättningar, kan användarna vägleda modellen att producera högkvalitativa översättningar som överensstämmer med det önskade språkparet.

Svar på frågor

Prompt engineering är värdefullt i uppgifter med frågor och svar, där användarna kan ge uttryckliga instruktioner eller exempel för att vägleda modellens svar.

Till exempel kan en uppmaning som “Svara på följande fråga: ‘Vem uppfann telefonen?'” hjälpa modellen att ge det korrekta svaret, “Alexander Graham Bell”.

Sammanfattning av text

Prompt engineering kan tillämpas på textsammanfattningar genom att ge uttryckliga instruktioner för att generera sammanfattningar.

Genom att formulera uppmaningen som “Sammanfatta följande text i en kort sammanfattning” kan användarna vägleda modellen att skapa kortfattade och informativa sammanfattningar som fångar huvudpunkterna i den inmatade texten.

Kodgenerering

Prompt engineering kan hjälpa till med kodgenereringsuppgifter genom att ge specifika instruktioner eller exempel på önskad kodutmatning.

Utvecklare kan formulera uppmaningar som “Generera en Python-funktion som beräknar medelvärdet av en lista med siffror” för att vägleda modellen i att producera korrekta och funktionella kodavsnitt.

Chatbot-svar

Prompt engineering är värdefullt för att träna chatbotmodeller att generera lämpliga, kontextmedvetna svar.

Genom att utforma uppmaningar som ger nödvändig kontext, till exempel “Du är en chattbot för kundtjänst. Svara på följande kundfråga: ‘Jag har ett problem med min beställning'”, kan användarna vägleda modellen så att den genererar relevanta och användbara svar på användarnas frågor.

Klassificering av dokument

Prompt engineering kan förbättra dokumentklassificeringen genom att specificera de önskade kategorierna och tillhandahålla exempeldokument för varje typ.

Genom att skapa uppmaningar som “Kategorisera följande dokument i en av följande kategorier: ‘Sport’, ‘Politik’, ‘Underhållning'” kan användare vägleda modellen att klassificera dokument korrekt baserat på de angivna exemplen.

Bildtextning

Prompt engineering kan tillämpas på bildtextning genom att konstruera prompter som beskriver det önskade innehållet i bilden.

Användare kan rama in uppmaningar som “Skapa en bildtext för följande bild: [infoga bildbeskrivning]”, som vägleder modellen att generera relevanta och beskrivande bildtexter för den givna bilden.

Erkännande av namngivna entiteter

Prompt engineering kan hjälpa till vid identifiering av namngivna entiteter genom att ge tydliga instruktioner om att identifiera specifika entiteter i texten.

Genom att utforma uppmaningar som “Identifiera namnen på de personer som nämns i följande avsnitt” kan användarna vägleda modellen så att den känner igen och extraherar namngivna enheter på ett korrekt sätt.

Bästa praxis för skriv-prompts

Det finns flera strategier som användare kan följa för att skapa bättre AI-prompts:

• Experimentera med att omformulera liknande begrepp på olika sätt, med hjälp av olika modifieringar, stilar, perspektiv, författare eller konstnärer och formateringar.
• Använd olika typer av input, t.ex. exempel, indata, instruktioner eller frågor, för att förbättra effektiva skrivinstruktioner.
• Använd speciella modifierare som stöds av AI-verktyg för att förbättra snabbtekniken, inklusive nyckelord för stil, abstraktionsnivå, upplösning, bildförhållande och ordbetydelse.
• Överväg att använda IDE:er (integrerade utvecklingsmiljöer) som mjukvaruverktyg för att effektivisera skrivandet av AI-prompter. Dessa verktyg hjälper ingenjörer att finjustera AI-modeller och hjälper användare att uppnå specifika resultat.

Slutord gällande Prompt Engineering

Prompt engineering är en kraftfull teknik som gör det möjligt för användare att forma AI-modellers beteende och resultat.

Genom att strategiskt utforma uppmaningar kan användare vägleda modeller att producera korrekta, relevanta och kontextmedvetna svar för olika uppgifter. Detta kan öppna upp för nya möjligheter inom språkbearbetning och förbättra AI-systemens förmåga att förstå och interagera med mänskligt språk.