Prompt Engineering

Hva er Prompt Engineering?

Prompt Engineering er en teknikk som brukes innen kunstig intelligens (KI) for ? optimalisere og finjustere spr?kmodeller for bestemte oppgaver. Dette kalles ogs? for prompt-design og beskriver prosessen med ? skrive instruksjoner til AI-modeller som for eksempel ChatGPT med m?l om ? f? bedre resultater.

En prompt brukes alts? for ? veilede AI slik at man f?r bedre og mer presise svar. Prompt engineering bidrar til at AI forst?r brukerens intensjon, svarer p? riktig m?te og genererer bedre og mer relevante resultater.

Hvorfor er Prompt Engineering viktig for AI?

Prompt engineering kan bist? n?r det kommer til probleml?sning ved ? skape innhold som er skreddersydd for spesifikke brukeres ferdighetsniv?. P? den m?ten kan brukere oppn? ?nskede resultater ved ? finjustere sp?rsm?lene sine. Det er ogs? verdifullt for utviklere i forbindelse med kodekomplettering og forst?elsesoppgaver.

N?r det gjelder tekst-til-bilde-funksjoner, kan riktige prompter f?re til presis redigering av bilder. Det gjelder flere omr?der som stil, perspektiv, sideforhold, synsvinkel og bildeoppl?sning.

Den spiller ogs? en viktig rolle n?r det gjelder ? 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 ? utnytte spr?kmodellenes underliggende evner, og ? optimalisere resultatene ved hjelp av godt utformede instruksjoner. I stedet for ? basere seg utelukkende p? forh?ndstrening eller finjustering, kan brukerne veilede modellene slik at de oppn?r spesifikke m?l.

Brukerne kan p?virke modellens atferd og oppmuntre til n?yaktige svar ved ? gi direkte instruksjoner, begrensninger eller eksempler i instruksjonene.

Eksempler p? prompt engineering

La oss se n?rmere p? ulike eksempler p? prompt engineering. Nedenfor finner du en liste over de mest brukte typene.

Sentimentanalyse

I sentimentanalyse kan prompt engineering inneb?re ? konstruere instruksjoner som tydelig angir hvilket sentiment, eller hvilken f?lelse, modellen skal identifisere i en gitt tekst.

Ved ? gi eksplisitte instruksjoner, for eksempel: “Bestem f?lelsen i f?lgende tekst: ‘Jeg elsket filmen!'”, kan brukerne veilede modellen til ? identifisere positive f?lelser n?yaktig.

Oversettelser

Prompt engineering kan brukes til ? oversette tekster fra et spr?k til et annet, p? lignende m?te som Google translate, men forbedre n?yaktigheten og sikre mye mer riktige oversettelser.

Velger man ? skrive sp?rsm?l som spesifiserer kilde og m?lspr?ket, sammen med eksempler p? oversettelser, kan brukerne veilede modellen til ? lage oversettelser av h?y kvalitet.

Svar p? sp?rsm?l

Prompt engineering er ogs? nyttig hvis man stiller sp?rsm?l, som for eksempel. “Svar p? f?lgende sp?rsm?l: ‘Hvem oppfant telefonen?'”. Det kan hjelpe modellen til ? gi det n?yaktige svaret “Alexander Graham Bell”.

Oppsummering av tekst

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

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

Kodegenerering

Prompt engineering kan hjelpe til med kodegenereringsoppgaver ved ? gi spesifikke instruksjoner eller eksempler p? ?nsket kodeutdata.

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

Chatbot-svar

Prompt engineering er verdifullt for ? l?re opp chatbot-modeller til ? generere passende, kontekstbevisste svar.

Ved ? utforme sp?rsm?l som gir n?dvendig kontekst, for eksempel “Du er en chatbot for kundeservice. Svar p? f?lgende kundeforesp?rsel: ‘Jeg har et problem med bestillingen min'”, kan brukerne veilede modellen til ? generere relevante og nyttige svar p? brukernes sp?rsm?l.

Dokumentklassifisering

Prompt engineering kan forbedre dokumentklassifiseringsoppgaver ved ? spesifisere de ?nskede kategoriene og gi eksempler p? dokumenter for hver type.

Ved ? formulere sp?rsm?l av typen “Kategoriser f?lgende dokument i en av f?lgende kategorier: ‘Sport’, ‘Politikk’, ‘Underholdning'”, kan brukerne veilede modellen til ? klassifisere dokumenter n?yaktig basert p? de oppgitte eksemplene.

Teksting av bilder

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

Brukerne kan formulere instruksjoner som “Lag en bildetekst til f?lgende bilde: [sett inn bildebeskrivelse]”. Veiled modellen til ? generere relevante og beskrivende bildetekster for det gitte bildet.

Gjenkjenning av navngitte entiteter

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

Ved ? utforme ledetekster som “Identifiser navnene p? personene som er nevnt i f?lgende avsnitt”, kan brukerne veilede modellen til ? gjenkjenne og trekke ut navngitte enheter n?yaktig.

Beste fremgangsm?ter for ? skrive prompts

Det finnes flere fremgangsm?ter brukerne kan f?lge for ? lage bedre AI-prompts.

• Eksperimenter med ? omformulere lignende konsepter p? ulike m?ter, ved hjelp av ulike modifikatorer, stiler, perspektiver, forfattere eller kunstnere og formateringer.
• Bruk ulike typer input, for eksempel eksempler, inputdata, instruksjoner eller sp?rsm?l, for ? effektivisere skrivingen av instruksjoner.
• Bruk spesielle modifikatorer som st?ttes av AI-verkt?y for ? forbedre mulighetene for ? utvikle instruksjoner, inkludert n?kkelord for stil, abstraksjonsniv?, oppl?sning, st?rrelsesforhold og ords betydning.
• Vurder ? bruke integrerte utviklingsmilj?er (IDE-er) som programvareverkt?y for ? effektivisere skrivingen av AI-veiledninger. Disse verkt?yene hjelper ingeni?rer med ? finjustere AI-modeller og hjelper brukerne med ? oppn? spesifikke resultater.

Konklusjon

Prompt engineering er en effektiv teknikk som gj?r det mulig for brukerne ? p?virke AI-modellenes atferd og resultater.

Ved ? utforme instruksjoner p? en strategisk m?te kan brukerne veilede modellene til ? gi n?yaktige, relevante og kontekstbevisste svar p? ulike oppgaver. Dette kan bidra til ? ?pne opp for nye muligheter innen spr?kbehandling og forbedre AI-systemers evne til ? forst? og samhandle med menneskelig spr?k.