Hvad er prompt engineering? Forklaring med eksempler

Det er ingen hemmelighed, at den eksplosive stigning i generativ kunstig intelligens vil gøre nogle job forældede; men det kommer også til at skabe nogle nye job. En sådan ny spændende rolle, der langsomt har taget fart, er "hurtig ingeniørarbejde."

Prompt engineering er processen med at forfine interaktioner med AI-systemer, såsom ChatGPT, for at producere optimale svar. En hurtig ingeniør laver det rigtige spørgsmål eller kommando, der vil guide AI til at levere det mest nøjagtige og brugbare svar.

I denne artikel vil vi udforske den fascinerende verden af ​​prompt engineering. Vi vil diskutere processen med hurtig konstruktion, fremhæve dens anvendelser og virkninger i den virkelige verden og undersøge nogle af dens udfordringer og begrænsninger.

Lad os komme ind i det!

Indholdsfortegnelse

• Hvad er Prompt Engineering?
• Hvad er den hurtige ingeniørproces?
• Hvad gør en hurtig ingeniør?
  • Eksempel 1: Kundesupport Chatbot
  • Eksempel 2: AI-assisteret indholdsgenerering
  • Eksempel 3: AI i videnskabelig forskning
• Kræver prompt engineering kodning?
• Hvordan bliver du en hurtig ingeniør?
• Hvordan tjener man penge med prompt engineering?
• Afsluttende tanker

Hvad er Prompt Engineering?

Hvis du er opmærksom på nyheder om kunstig intelligens , vil du ofte støde på udtrykket "prompt engineering." Men hvad betyder det helt præcist?

Enkelt sagt er prompt engineering praksis med at lave effektive forespørgsler eller input - kaldet prompter - for at guide en AI-sprogmodel til at generere ønskede svar.

Store sprogmodeller som er meget avancerede samtalepartnere, der bruger naturlig sprogbehandling til at forstå og generere menneskelignende tekst; de er dog afhængige af prompter for at sætte gang i samtalen. Den måde, du formulerer et spørgsmål eller en kommando på, har en væsentlig indflydelse på det svar, du modtager.

Tag for eksempel et scenarie, hvor du søger at kende Frankrigs hovedstad ud fra en sprogmodel. Hvis du giver et vagt input som "Frankrig", forstår AI-modellen muligvis ikke, hvilke specifikke oplysninger du leder efter.

Det kunne returnere forskellige resultater, såsom oplysninger om Frankrigs geografi, historie eller økonomi.

Men hvis du skræddersy prompten til at være mere specifik, som "Hvad er hovedstaden i Frankrig?", vil modellen sandsynligvis give dig det nøjagtige svar, du har brug for: "Paris."

Hurtig konstruktion er ikke begrænset til simple faktasøgningsforespørgsler. Det gælder for en bred vifte af applikationer, fra at generere kreativt indhold og give personlige anbefalinger, til at automatisere kundeservice og hjælpe med videnskabelig forskning.

I disse mere komplekse situationer kræver hurtig konstruktion tilføjelse af mere kontekst, finjustering af formuleringen eller eksperimentering med andre faktorer, der kan påvirke modellens output.

Betydningen af ​​prompt engineering er blevet forstærket med fremkomsten af ​​mere kraftfulde sprogmodeller. Disse modeller genererer svar baseret på deres træningsdata og den specifikke prompt, de får, hvilket betyder, at udformningen af ​​prompter er afgørende for at udnytte deres fulde potentiale.

Det er en kunst og en videnskab, der forener sproglige nuancer med teknisk forståelse, og det er ved at blive en væsentlig færdighed, efterhånden som vi uddyber vores interaktion med AI-systemer.

I næste afsnit tager vi et kig på, hvordan den hurtige konstruktionsproces ser ud.

Hvad er den hurtige ingeniørproces?

Når man dykker ned i en verden af ​​prompt engineering, kan man undre sig over, hvordan processen egentlig ser ud.

Selvom det kan virke som en ligetil opgave at formulere spørgsmål eller udsagn til en AI-model, involverer virkeligheden en velstruktureret, iterativ proces.

Lad os bryde det ned og udforske nogle håndgribelige eksempler for at få et bedre greb om processen.

1. Definition af målet : Det første trin i processen med AI prompt engineering involverer at sætte et klart mål. Hvad vil du have AI til at generere? Hvis du er en indholdsskaber, der leder efter blogideer om vedvarende energi, kan dit mål være at få AI til at generere en liste over potentielle blogtitler eller -emner.

2. Udarbejdelse af den indledende prompt : Med målet for øje er det tid til at udarbejde en indledende prompt. Dette kan tage form af et spørgsmål, en kommando eller endda et scenarie, afhængigt af målet. Efter det foregående eksempel kan den indledende prompt være: "Foreslå fem blogindlægsemner om vedvarende energi."

3. Afprøvning af prompten : Den indledende prompt indlæses derefter i sprogmodellen, og svaret analyseres. Her kan modellen generere en liste over generelle vedvarende energi-emner. Selvom disse kan være relevante, kan de mangle den unikke vinkel eller specificitet, du håbede på.

4. Analyse af responsen : Dette trin involverer en omhyggelig gennemgang af output genereret af AI. Er det i overensstemmelse med dit mål? Hvis det ikke helt svarer til dine forventninger, skal du notere de områder, hvor det kom til kort. I vores eksempel på generering af blogemne kan du opleve, at emnerne mangler specificitet eller er for generelle.

5. Forfining af prompten : Med den indsigt, der er indsamlet fra test og analyse, er det tid til at revidere prompten. Dette kunne indebære at gøre det mere specifikt, tilføje mere kontekst eller ændre formuleringen. For eksempel kan du forfine den indledende opfordring til: "Foreslå fem blogemner, der fokuserer på innovative løsninger i sektoren for vedvarende energi."

6. Gentagelse af processen : Test-, analyse- og raffineringstrinene gentages, indtil du er overbevist om, at prompten konsekvent guider modellen mod at generere det ønskede svar. I eksemplet til generering af blogemne kan dette involvere flere gentagelser, indtil modellen foreslår emner, der er unikke, specifikke og tilpasset dine behov.

7. Implementering : Når prompten konsekvent giver de ønskede resultater, er den klar til at blive implementeret i applikationer fra den virkelige verden, uanset om det er en del af en chatbot-samtale, et AI-drevet forskningsværktøj, en indholdsgenerator eller en hvilken som helst anden applikation.

Prompt engineering er en fascinerende blanding af analytisk tænkning, kreativitet og teknisk skarpsind. Det handler ikke kun om at stille spørgsmål – det handler om at lære at stille de rigtige spørgsmål på den rigtige måde for at fremkalde de mest brugbare svar.

Efterhånden som vi fortsætter med at forfine vores forståelse af sprogmodeller og udvikle mere avancerede prompt ingeniørteknikker, er mulighederne for, hvad vi kan opnå med AI, praktisk talt ubegrænsede.

Med det i tankerne, lad os tage et kig på nogle projekter, som ingeniører vil arbejde på i næste afsnit.

Hvad gør en hurtig ingeniør?

Så hvad gør en hurtig ingeniør egentlig?

I det væsentlige udnytter en hurtig ingeniør deres forståelse af AI og sprogmodeller til at lave effektive prompter, der guider AI-systemer mod at generere ønskede svar.

Lad os gennemgå et par eksempler på, hvordan en hurtig ingeniør fungerer i forskellige scenarier:

Eksempel 1: Kundesupport Chatbot

Forestil dig en virksomhed, der ønsker at implementere en chatbot til at håndtere almindelige kundeforespørgsler. En hurtig ingeniør ville arbejde på at designe prompter, der kan udtrække nødvendige oplysninger fra kunder for bedre at hjælpe dem.

For eksempel, hvis en kunde siger, "Jeg kan ikke logge ind", kan promptingeniøren designe chatbotten til at svare med: "Jeg er ked af at høre, at du har problemer. Modtager du nogen fejlmeddelelser, når du forsøger at logge ind?" Denne prompt er designet til at udtrække mere specifikke oplysninger for at hjælpe med at løse problemet.

Eksempel 2: AI-assisteret indholdsgenerering

I et andet scenarie, lad os sige, at en forfatter bruger et AI-værktøj til at generere indholdsideer. En dårligt designet prompt som "ideer" ville give en række ikke-relaterede emner.

En hurtig ingeniør ville lave en mere præcis prompt, såsom: "Generer fem blogemneideer relateret til bæredygtige modetrends i 2023." Denne prompt er mere tilbøjelig til at producere de målrettede resultater, som forfatteren har brug for.

Eksempel 3: AI i videnskabelig forskning

Overvej en forsker, der bruger AI til at analysere en stor mængde data og generere hypoteser. Forskeren kan i første omgang bede modellen med "Analyser data." Men denne vage prompt kan føre til en ufokuseret analyse.

En promptingeniør ville i stedet hjælpe med at forfine prompten til at være mere specifik, som "Analyser data for at identificere potentielle korrelationer mellem variabel A og variabel B."

Et centralt aspekt af en promptingeniørs rolle er den iterative proces med at teste og forfine prompter baseret på modellens svar. Dette kræver ofte flere cyklusser af justeringer for at guide AI-systemet mod at generere den bedst mulige respons.

Kort sagt, en hurtig ingeniør blander teknisk forståelse med sproglig finesse for at forme vores interaktioner med AI.

De er en væsentlig del af ethvert team, der søger at udnytte kraften i AI-sprogmodeller, og deres arbejde er afgørende for at gøre disse komplekse værktøjer tilgængelige, nyttige og effektive til en række applikationer.

Kræver prompt engineering kodning?

Et almindeligt spørgsmål omkring prompt engineering er, om det kræver kodningsfærdigheder. Det korte svar er: ikke nødvendigvis, men det kan hjælpe .

I bund og grund handler prompt engineering mere om at forstå, hvordan sprogmodeller fungerer, og at skabe effektive prompter til at guide dem mod et specifikt output.

Selvom du ikke behøver at have en uddannelse inden for datalogi eller være maskinlæringsingeniør, kræver jobbet en solid forståelse af sprogets principper, evnen til at tænke analytisk og kreativt og en forståelse af de AI-modeller og AI-systemer, du arbejder med.

Når det er sagt, kan et vist kendskab til programmering være fordelagtigt, især i mere tekniske eller avancerede anvendelser af prompt engineering.

For eksempel, når du arbejder med sprogmodeller som GPT-4 , interagerer du typisk med dem via en API, og et kritisk aspekt af det er at skrive kode.

Derudover, hvis du ønsker at implementere mere komplekse promptstrategier, såsom dynamisk justering af prompter baseret på modellens tidligere svar eller brugerens input, ville en teknisk baggrund være nødvendig.

Desuden, hvis du er interesseret i at bruge forstærkende læring til at finjustere en sprogmodel, så den reagerer bedre på visse typer forespørgsler til mere komplekse opgaver, vil dette også kræve kodningsfærdigheder samt en dybere forståelse af maskinlæringsprincipper.

Som konklusion, mens du kan komme i gang med hurtig ingeniørarbejde uden nogen kodningsfærdigheder, kan det at have en vis færdighed i programmering åbne op for flere muligheder og give dig mulighed for at engagere dig i feltet på et dybere niveau.

Den gode nyhed er, at der er masser af tilgængelige for dem, der er interesseret i at lære at kode, hvoraf mange er frit tilgængelige online.

Hvordan bliver du en hurtig ingeniør?

I betragtning af den voksende betydning af hurtig ingeniørarbejde i AI-verdenen, er det ingen overraskelse, at mange mennesker er interesserede i at forfølge det som en karriere eller integrere det i deres eksisterende roller. Men hvordan bliver man en hurtig ingeniør?

Her er nogle trin fra professionelle ingeniører:

1. Bliv fortrolig med kunstig intelligens og maskinlæring : At forstå de grundlæggende principper for kunstig intelligens og maskinlæring er afgørende for alle, der overvejer et hurtigt ingeniørjob. Der er mange online kurser og ressourcer tilgængelige, som kan give et solidt fundament på disse områder.

2. Lær om sprogmodeller : Da prompt engineering primært handler om at interagere med sprogmodeller, er en dyb forståelse af disse modeller afgørende. Lær om forskellige AI-systemer og AI-modeller som BERT, GPT-3, GPT-4 og andre, og forstå, hvordan de trænes, og hvordan de genererer svar.

3. Eksperimenter med store sprogmodeller : Praktisk erfaring er en af ​​de bedste måder at lære på, hvis du er interesseret i hurtige ingeniørjob. Mange AI-forskningsorganisationer, inklusive OpenAI, leverer API'er, der giver dig mulighed for at interagere med deres sprogmodeller. Prøv at lave forskellige meddelelser og observer, hvordan modellen reagerer.

4. Forstå promptteknikker : Når du eksperimenterer med sprog- og maskinlæringsmodeller, vil du begynde at bemærke mønstre i, hvordan de reagerer på forskellige prompter. Undersøg og lær om forskellige tilskyndelsesteknikker for at få en bedre forståelse af, hvordan man styrer en models output effektivt.

5. Besidde eller udvikle stærke sproglige færdigheder : En god hurtig ingeniør skal have en stærk beherskelse af sproget og være i stand til at tænke kreativt og analytisk om, hvordan forskellige prompter kan påvirke en models svar.

6. Lær at kode (valgfrit, men anbefalet) : Selvom det ikke er strengt nødvendigt, kan kodningsfærdigheder i høj grad forbedre dine evner som en hurtig ingeniør. At lære et programmeringssprog som Python, der almindeligvis bruges i kunstig intelligens og maskinlæring, kan være særlig fordelagtigt.

7. Hold dig opdateret : AI-området udvikler sig hurtigt, og nye teknikker og modeller udvikles hele tiden. Hold dig opdateret med den seneste forskning og udvikling for at sikre, at dine færdigheder forbliver relevante.

8. Få erfaring : Endelig er den bedste måde at blive dygtig til hurtig ingeniørarbejde gennem erfaring. Uanset om du arbejder på dine egne projekter, samarbejder med andre eller er ansat i en rolle, der involverer hurtig ingeniørarbejde, er fortsat praksis nøglen.

At blive en hurtig ingeniør er mere en rejse end en destination. Det involverer kontinuerlig læring og praksis, men for dem, der er fascineret af krydsfeltet mellem sprog, kreativitet og AI, kan det være en givende og tilfredsstillende vej.

Hvordan tjener man penge med prompt engineering?

Efterhånden som AI fortsætter med at gennemsyre alle facetter af vores liv, er rollen som prompt engineering blevet vigtigere og mere lukrativ. Men hvordan tjener man penge på dette nye område? Her er nogle potentielle muligheder for at tjene penge på dine hurtige ingeniørfærdigheder.

1. Fuldtidsbeskæftigelse : Efterhånden som AI-sprogmodeller bliver integreret i flere virksomheder og tjenester, ansætter mange virksomheder fuldtidsansatte ingeniører til at hjælpe med at forfine deres AI-interaktioner. Disse roller kan findes i en bred vifte af industrier, fra tech-firmaer og AI-startups til større virksomheder, der integrerer AI i deres tjenester. Hold øje med jobopslag inden for AI, maskinlæring og datavidenskab for at finde disse muligheder.

2. Freelancing : Hvis du foretrækker et mere fleksibelt arbejdsarrangement, kan freelancing som en hurtig ingeniør være en glimrende mulighed. Mange virksomheder kræver AI-optimering, men har ikke behovet eller ressourcerne til en fuldtidsansat. Du kan tilbyde dine tjenester på freelanceplatforme som Upwork eller PromptBase, eller oprette din egen hjemmeside for at tiltrække kunder.

3. Rådgivning : Hvis du har opbygget et stærkt omdømme og har stor erfaring med hurtig ingeniørarbejde, kan du overveje at tilbyde konsulenttjenester. Mange organisationer er lige begyndt at udforske AI-applikationer og vil værdsætte ekspertvejledning om, hvordan man effektivt interagerer med AI-modeller.

4. Træning og uddannelse : Som et spirende område er der en stigende efterspørgsel efter uddannelse i hurtig ingeniørarbejde. Du kan oprette et onlinekursus, tilbyde personlige træningssessioner eller endda skrive en bog om emnet.

5. Oprettelse af AI-indhold : Hurtige ingeniører kan også tjene penge ved at bruge deres færdigheder til at generere AI-skabt indhold. Dette kan involvere at skrive AI-genererede artikler, bøger eller andre former for indhold, der kan sælges eller bruges til markedsføring.

6. Opbygning og salg af AI-værktøjer : Hvis du har de tekniske færdigheder og har erfaring med programmeringssprog, kan du bygge AI-værktøjer, der udnytter effektiv prompt engineering. Disse værktøjer kan derefter sælges til virksomheder eller enkeltpersoner.

Som med ethvert felt vil din evne til at tjene penge som en hurtig ingeniør afhænge af flere faktorer, herunder dit ekspertiseniveau, dit omdømme og markedets efterspørgsel efter dine tjenester.

Det er også et felt i hastig udvikling, så det vil være afgørende for succes at holde sig ajour med den seneste udvikling inden for AI og maskinlæring.

Med de rigtige færdigheder og en proaktiv tilgang er der ingen grænser for mulighederne i den spændende verden af ​​prompt engineering!

Afsluttende tanker

Som vi har udforsket i denne guide, står hurtig ingeniørarbejde i det spændende skæringspunkt mellem sprog, teknologi og kreativitet.

Dette nye felt er ved at blive et vigtigt tandhjul i kunstig intelligenss maskineri, der hjælper os med at kommunikere mere effektivt med AI og gør disse kraftfulde værktøjer mere tilgængelige og praktiske.

Selvom prompt engineering i sin kerne involverer udformning af input til at guide AI-sprog og maskinlæringsmodeller, er det meget mere end blot at stille spørgsmål eller give kommandoer. Det handler om at forstå, hvordan disse modeller reagerer på forskellige prompter, at gentage og forfine disse prompter for at tilpasse modellens output til vores mål.

Hurtig ingeniørvirksomhed finder allerede applikationer på tværs af forskellige sektorer - fra indholdsgenerering til kundeservice, fra dataanalyse til uddannelse. Og efterhånden som AI fortsætter med at udvikle sig og modnes, er det sandsynligt, at vigtigheden og indflydelsen af ​​hurtig ingeniørkunst kun vil vokse.

Uanset om du er en AI-entusiast, en udvikler, en indholdsskaber eller bare nysgerrig på teknologiens fremtid, kan forståelse af prompt engineering udstyre dig med et værdifuldt færdighedssæt!

Hvis du vil lære mere om, hvordan ChatGPT og generativ AI vil ændre verden, så tjek videoen nedenfor: