Introduksjon til prompt engineering
Hva er prompt engineering?
DE Rask Engineering er et voksende felt som fokuserer på å optimalisere ledetekstene, eller kommandoene, vi gir til systemer med kunstig intelligens (AI), spesielt de som er basert på naturlig språk, for eksempel tekstgeneratorer. Det er en spesielt viktig disiplin med ankomsten av språkbehandlingsmodeller som GPT-4 fra OpenAI. Ideen er å lære å «snakke» effektivt med disse AI-ene for å forbedre kvaliteten og relevansen til de innhentede svarene.
Hvorfor er prompt engineering viktig?
Rollen til Rask Engineering er avgjørende fordi måten du formulerer en kommando til en AI på kan variere resultatene i stor grad. For eksempel kan dårlig utformede forespørsler gi unøyaktige eller off-topic svar, mens godt utformede forespørsler kan forbedre nøyaktigheten og relevansen til informasjonen som genereres. Raske ingeniøreksperter jobber med å avgrense ordlyden av spørsmål for å oppnå nøyaktige og nyttige resultater.
Hvordan Prompt Engineering fungerer
Prosessen med prompt engineering innebærer dyp forståelse av hvordan AI-modeller, for eksempel nevrale nettverk, fungerer og å bruke denne forståelsen til å utvikle spørsmål som drar nytte av AI-ens evner mens man jobber rundt begrensningene. Dette kan kreve litt kreativitet, mye eksperimentering og nøye analyse av resultatene for å iterativt avgrense ledetekstene.
Kunsten å Rask Engineering representerer en essensiell ferdighet for alle som ønsker å samhandle effektivt med de mest avanserte kunstige intelligenssystemene. Å forstå og anvende prinsippene for rask konstruksjon kan i stor grad forbedre kvaliteten og effektiviteten av vårt engasjement med AI-baserte teknologier.
God praksis og teknikk i Prompt Engineering
Kunsten med rask utvikling av innholds- og bildegenererende AI-er, som OpenAI og MidJourney, krever en kombinasjon av teknikker og beste praksis for å oppnå kvalitetsresultater. Her er noen av disse beste fremgangsmåtene og teknikkene:
- Ved hjelp av eksempler: Å inkludere prøveforespørsler og svar i forespørslene dine kan betinge modellen til å svare på ønsket måte, ved å bruke one-shot eller få-shot læringsteknikker for å forbedre nøyaktigheten av modellens respons.
- Vær oppmerksom på ledetrådene: Å inkludere hint i ledeteksten kan veilede modellen til å generere utdata i samsvar med intensjonene dine. Dette kan være spesielt nyttig for å rette modellen mot ønsket respons.
- Test ulike arrangementer: Rekkefølgen informasjonen presenteres i ledeteksten kan påvirke modellutgangen. Det er nyttig å eksperimentere med forskjellige arrangementer av instruksjoner, hovedinnhold, eksempler og ledetråder.
- Gi «output» til modellen: Noen ganger kan modellen ha problemer med å fullføre en oppgave nøyaktig. For å redusere dette, gi alternative veier eller instruksjoner som modellen kan følge hvis den ikke finner et tilfredsstillende svar.
- Se lengden: Forespørsler kan være underlagt tegnbegrensninger. Forespørsler som er for lange kan være vanskelige å behandle for AI-systemer.
- Velg ordene dine med omhu: De mest effektive spørsmålene bruker et klart, direkte språk. Unngå tvetydighet, fargerikt språk, metaforer og slang.
- Still åpne spørsmål: Åpne spørsmål gir mer fleksibilitet i utdataene. For eksempel er det mer sannsynlig at en melding som ber om å beskrive komplekse faktorer fremkaller et detaljert og omfattende svar.
- Inkluder kontekst: Godt utformede spørsmål inkluderer ofte kontekst som hjelper AI-systemet å skreddersy produksjonen til brukerens tiltenkte publikum.
- Angi mål eller grenser for utdatalengde: Selv om AI er designet for å være kreativ, er det ofte en god idé å inkludere rekkverk på faktorer som utgangslengde.
- Unngå motstridende termer: Lange, komplekse spørsmål kan inneholde tvetydige eller motstridende termer. Sørg for at alle termer er konsistente.
- Bruk tegnsetting for å tydeliggjøre komplekse spørsmål: Akkurat som mennesker er avhengige av tegnsetting for å hjelpe til med å tolke tekst, kan AI-forespørsler også dra nytte av fornuftig bruk av komma, anførselstegn og linjeskift.
De grunnleggende prinsippene for rask engineering
Forstå relevansen av kontekst
Et vesentlig prinsipp for rask prosjektering er forståelsen av konteksten en forespørsel er gjort i. Akkurat som i en menneskelig samtale, påvirker konteksten sterkt betydningen og relevansen av svar. Dette innebærer at forespørsler må utformes på en måte som tar hensyn til det spesifikke miljøet, brukerens mål og det nøyaktige applikasjonsdomenet.
Avklar brukerens hensikt
Klarhet i hensikt i en forespørsel er avgjørende for å få et relevant svar fra AI. Det er viktig at forespørselen er så presis som mulig for å minimere tvetydighet. Noen ganger betyr dette å omformulere eller legge til detaljer som leder AI mot en mer nøyaktig forståelse av hva brukeren ser etter.
Strukturere og prioritere informasjon
Måten en forespørsel er strukturert på kan ha stor innvirkning på kvaliteten på svaret du får. Dette innebærer å prioritere informasjonen på en logisk og sammenhengende måte slik at AI-en kan behandle forespørselen effektivt, og strukturere forespørselen slik at de viktigste elementene fremheves, og dermed lede AI-en mot et adekvat svar.
Valg av språk og ordlyd
Ordene som er valgt, språkstilen og den overordnede ordlyden av ledeteksten spiller en betydelig rolle i prompt-teknikken. Klart, presist språk tilpasset den aktuelle AI-modellen er avgjørende. For eksempel er noen modeller mer lydhøre for naturlig språk, mens andre krever mer formell eller teknisk formulering.
Iterativ bruk og kontinuerlig forbedring
DE rask prosjektering er ofte en iterativ prosess. Det er ikke uvanlig å måtte justere instruksjonene flere ganger før man kommer frem til ønsket svar. Å analysere AI-svar og avgrense forespørsler basert på disse svarene er en viktig del av den raske konstruksjonsprosessen.
Håndtering av atypiske resultater
Det er viktig å vite hvordan du håndterer uventede eller atypiske resultater, som kan oppstå selv med en godt utformet forespørsel. Dette inkluderer muligheten til å diagnostisere årsakene til slike resultater og omformulere spørsmål for å rette opp problemet.
Kjennskap til AI-modellen som brukes
Til slutt er en grundig forståelse av AI-modellen man jobber med grunnleggende. Å kjenne dens styrker, begrensninger og hvordan den behandler forespørsler er avgjørende for å formulere oppfordringer som effektivt vil bli tolket og utført av AI.
Du vil derfor forstå at rask prosjektering er en stadig viktigere ferdighet ettersom AI-teknologier blir mer sofistikerte og integrert i hverdagen vår. Så begynn å sette den på plass så raskt som mulig.
