Hva er prompt engineering? Forklaring med eksempler

Det er ingen hemmelighet at den eksplosive økningen av generativ kunstig intelligens vil gjøre noen jobber foreldet; men det kommer også til å skape noen nye arbeidsplasser. En slik ny spennende rolle som sakte har fått fart, er "rask engineering."

Rask utvikling er prosessen med å avgrense interaksjoner med AI-systemer, for eksempel ChatGPT, for å produsere optimale svar. En rask ingeniør lager det riktige spørsmålet eller kommandoen som vil lede AI til å levere det mest nøyaktige og nyttige svaret.

I denne artikkelen vil vi utforske den fascinerende verden av prompt engineering. Vi vil diskutere prosessen med rask konstruksjon, fremheve dens virkelige applikasjoner og virkninger, og undersøke noen av dens utfordringer og begrensninger.

La oss komme inn i det!

Innholdsfortegnelse

• Hva er prompt engineering?
• Hva er den raske ingeniørprosessen?
• Hva gjør en prompt ingeniør?
  • Eksempel 1: Chatbot for kundestøtte
  • Eksempel 2: AI-assistert innholdsgenerering
  • Eksempel 3: AI i vitenskapelig forskning
• Krever prompt engineering koding?
• Hvordan blir du en rask ingeniør?
• Hvordan tjene penger med prompt engineering?
• Siste tanker

Hva er prompt engineering?

Hvis du legger merke til nyheter om kunstig intelligens , vil du ofte komme over begrepet "prompt engineering." Men hva betyr dette egentlig?

Enkelt sagt, prompt engineering er praksisen med å lage effektive spørringer eller input – referert til som prompter – for å veilede en AI-språkmodell mot å generere ønskede svar.

Store språkmodeller som er svært avanserte samtalepartnere som bruker naturlig språkbehandling for å forstå og generere menneskelignende tekst; de er imidlertid avhengige av spørsmål for å sette i gang samtalen. Måten du formulerer et spørsmål eller en kommando på har en betydelig innvirkning på svaret du mottar.

Ta for eksempel et scenario der du søker å kjenne hovedstaden i Frankrike fra en språkmodell. Hvis du gir et vagt innspill som "Frankrike", kan det hende at AI-modellen ikke forstår hvilken spesifikk informasjon du leter etter.

Det kan gi forskjellige resultater, for eksempel informasjon om Frankrikes geografi, historie eller økonomi.

Men hvis du skreddersyr forespørselen til å være mer spesifikk, som "Hva er hovedstaden i Frankrike?", vil modellen sannsynligvis gi deg det nøyaktige svaret du trenger: "Paris."

Rask utvikling er ikke begrenset til enkle faktasøk. Det gjelder et bredt spekter av applikasjoner, fra å generere kreativt innhold og gi personlige anbefalinger, til å automatisere kundeservice og hjelpe til med vitenskapelig forskning.

I disse mer komplekse situasjonene krever rask utvikling å legge til mer kontekst, finjustere formuleringen eller eksperimentere med andre faktorer som kan påvirke modellens produksjon.

Betydningen av prompt engineering har blitt forsterket med bruken av kraftigere språkmodeller. Disse modellene genererer svar basert på treningsdataene deres og den spesifikke oppfordringen de får, noe som betyr at utformingen av forespørsler er avgjørende for å utnytte deres fulle potensial.

Det er en kunst og en vitenskap, som kombinerer språklig nyanse med teknisk forståelse, og det blir en essensiell ferdighet når vi utdyper interaksjonen med AI-systemer.

I neste avsnitt skal vi ta en titt på hvordan den raske konstruksjonsprosessen ser ut.

Hva er den raske ingeniørprosessen?

Når man dykker inn i en verden av prompt engineering, kan man lure på hvordan prosessen faktisk ser ut.

Selv om det kan virke som en enkel oppgave å formulere spørsmål eller utsagn for en AI-modell, involverer virkeligheten en godt strukturert, iterativ prosess.

La oss dele det ned og utforske noen konkrete eksempler for å få en bedre forståelse av prosessen.

1. Definere målet : Det første trinnet i prosessen med AI prompt engineering innebærer å sette et klart mål. Hva vil du at AI skal generere? Hvis du er en innholdsskaper som leter etter bloggideer om fornybar energi, kan målet ditt være å få AI til å generere en liste over potensielle bloggtitler eller -emner.

2. Lage den første ledeteksten : Med målet i tankene er det på tide å lage et utkast til en første melding. Dette kan ha form av et spørsmål, en kommando eller til og med et scenario, avhengig av målet. Etter det forrige eksemplet kan den første oppfordringen være: "Foreslå fem blogginnleggsemner om fornybar energi."

3. Teste ledeteksten : Den første ledeteksten legges deretter inn i språkmodellen, og responsen analyseres. Her kan modellen generere en liste over generelle temaer for fornybar energi. Selv om disse kan være relevante, kan de mangle den unike vinkelen eller spesifisiteten du håpet på.

4. Analysere responsen : Dette trinnet innebærer en nøye gjennomgang av utdataene generert av AI. Stemmer det med målet ditt? Hvis det ikke helt samsvarer med forventningene dine, noter ned områdene der det kom til kort. I eksemplet med generering av bloggemner kan du finne ut at emnene mangler spesifisitet eller er for generelle.

5. Avgrens forespørselen : Med innsikten samlet fra testing og analyse, er det på tide å revidere forespørselen. Dette kan innebære å gjøre det mer spesifikt, legge til mer kontekst eller endre formuleringen. Du kan for eksempel avgrense den første oppfordringen til: "Foreslå fem bloggemner som fokuserer på innovative løsninger i fornybar energisektoren."

6. Gjenta prosessen : Test-, analyse- og raffineringstrinnene gjentas til du er fornøyd med at ledeteksten konsekvent veileder modellen mot å generere ønsket respons. I eksemplet med generering av bloggemner kan dette innebære flere iterasjoner inntil modellen foreslår emner som er unike, spesifikke og tilpasset dine behov.

7. Implementering : Når forespørselen konsekvent gir de ønskede resultatene, er den klar til å bli distribuert i virkelige applikasjoner, enten det er en del av en chatbot-samtale, et AI-drevet forskningsverktøy, en innholdsgenerator eller en hvilken som helst annen applikasjon.

Rask prosjektering er en fascinerende blanding av analytisk tenkning, kreativitet og teknisk skarpsindighet. Det handler ikke bare om å stille spørsmål – det handler om å lære å stille de riktige spørsmålene på riktig måte for å få de mest nyttige svarene.

Ettersom vi fortsetter å avgrense vår forståelse av språkmodeller og utvikle mer avanserte prompte ingeniørteknikker, er mulighetene for hva vi kan oppnå med AI praktisk talt ubegrensede.

Med det i tankene, la oss ta en titt på noen prosjekter som ingeniører vil jobbe med i neste avsnitt.

Hva gjør en prompt ingeniør?

Så hva gjør en rask ingeniør?

I hovedsak utnytter en rask ingeniør sin forståelse av AI og språkmodeller for å lage effektive meldinger som veileder AI-systemer mot å generere ønskede svar.

La oss gå gjennom noen eksempler på hvordan en prompt ingeniør fungerer i ulike scenarier:

Eksempel 1: Chatbot for kundestøtte

Se for deg et selskap som ønsker å implementere en chatbot for å håndtere vanlige kundespørsmål. En rask ingeniør vil jobbe med å designe spørsmål som kan trekke ut nødvendig informasjon fra kunder for å hjelpe dem bedre.

For eksempel, hvis en kunde sier: «Jeg kan ikke logge på», kan den ledeteksten utforme chatboten til å svare med: «Jeg beklager å høre at du har problemer. Får du noen feilmeldinger når du prøver å logge på?" Denne forespørselen er laget for å trekke ut mer spesifikk informasjon for å hjelpe deg med å løse problemet.

Eksempel 2: AI-assistert innholdsgenerering

I et annet scenario, la oss si at en forfatter bruker et AI-verktøy for å generere innholdsideer. En dårlig utformet forespørsel som "ideer" ville gi en rekke ikke-relaterte emner.

En rask ingeniør ville lage en mer presis forespørsel, for eksempel, "Generer fem bloggemneideer relatert til bærekraftige motetrender i 2023." Det er mer sannsynlig at denne forespørselen gir de målrettede resultatene forfatteren trenger.

Eksempel 3: AI i vitenskapelig forskning

Vurder en forsker som bruker AI til å analysere en enorm mengde data og generere hypoteser. Forskeren kan i utgangspunktet spørre modellen med "Analyser data." Men denne vage oppfordringen kan føre til en ufokusert analyse.

En spørreingeniør vil i stedet hjelpe til med å avgrense ledeteksten til å være mer spesifikk, for eksempel "Analyser data for å identifisere potensielle korrelasjoner mellom variabel A og variabel B."

Et sentralt aspekt ved en promptingeniørs rolle er den iterative prosessen med å teste og avgrense spørsmål basert på modellens svar. Dette krever ofte flere sykluser med justeringer for å veilede AI-systemet mot å generere best mulig respons.

Kort sagt, en rask ingeniør blander teknisk forståelse med språklig finesse for å forme interaksjonene våre med AI.

De er en viktig del av ethvert team som ønsker å utnytte kraften til AI-språkmodeller, og deres arbeid er sentralt for å gjøre disse komplekse verktøyene tilgjengelige, nyttige og effektive for en rekke applikasjoner.

Krever prompt engineering koding?

Et vanlig spørsmål rundt prompt engineering er om det krever kodeferdigheter. Det korte svaret er: ikke nødvendigvis, men det kan hjelpe .

I hovedsak handler prompt engineering mer om å forstå hvordan språkmodeller fungerer og lage effektive ledetekster for å veilede dem mot en bestemt utgang.

Selv om du ikke trenger å ha en informatikkgrad eller være maskinlæringsingeniør, krever jobben et solid grep om språkprinsippene, evnen til å tenke analytisk og kreativt, og en forståelse av AI-modellene og AI-systemene du jobber med.

Når det er sagt, kan en viss kjennskap til programmering være fordelaktig, spesielt i mer tekniske eller avanserte applikasjoner for prompt engineering.

For eksempel, når du arbeider med språkmodeller som GPT-4 , samhandler du vanligvis med dem via en API, og et kritisk aspekt ved det er å skrive kode.

I tillegg, hvis du ønsker å implementere mer komplekse spørsmålsstrategier, for eksempel dynamisk justering av spørsmål basert på modellens tidligere svar eller brukerens innspill, vil en teknisk bakgrunn være nødvendig.

Dessuten, hvis du er interessert i å bruke forsterkende læring for å finjustere en språkmodell for å svare bedre på visse typer forespørsler for mer komplekse oppgaver, vil dette også kreve kodeferdigheter, samt en dypere forståelse av maskinlæringsprinsipper.

Som konklusjon, mens du kan komme i gang med rask ingeniørkunst uten noen kodeferdigheter, kan det å ha litt ferdigheter i programmering åpne opp for flere muligheter og tillate deg å engasjere deg i feltet på et dypere nivå.

Den gode nyheten er at det er mange tilgjengelige for de som er interessert i å lære å kode, hvorav mange er fritt tilgjengelig på nettet.

Hvordan blir du en rask ingeniør?

Gitt den økende betydningen av rask ingeniørkunst i AI-verdenen, er det ingen overraskelse at mange mennesker er interessert i å forfølge det som en karriere eller integrere det i sine eksisterende roller. Men hvordan blir du en rask ingeniør?

Her er noen trinn fra profesjonelle ingeniører:

1. Bli kjent med AI og maskinlæring : Å forstå de grunnleggende prinsippene for AI og maskinlæring er avgjørende for alle som vurderer en rask ingeniørjobb. Det er mange nettkurs og ressurser tilgjengelig som kan gi et solid grunnlag på disse områdene.

2. Lær om språkmodeller : Siden prompt engineering først og fremst handler om å samhandle med språkmodeller, er en dyp forståelse av disse modellene avgjørende. Lær om forskjellige AI-systemer og AI-modeller som BERT, GPT-3, GPT-4 og andre, og forstå hvordan de er trent og hvordan de genererer svar.

3. Eksperimenter med store språkmodeller : Praktisk erfaring er en av de beste måtene å lære på hvis du er interessert i raske ingeniørjobber. Mange AI-forskningsorganisasjoner, inkludert OpenAI, tilbyr APIer som lar deg samhandle med språkmodellene deres. Prøv å lage forskjellige meldinger og se hvordan modellen reagerer.

4. Forstå spørsmålsteknikker : Når du eksperimenterer med språk- og maskinlæringsmodeller, vil du begynne å legge merke til mønstre i hvordan de reagerer på forskjellige spørsmål. Undersøk og lær om forskjellige spørreteknikker for å få en bedre forståelse av hvordan du kan veilede en modells produksjon effektivt.

5. Besitter eller utvikler sterke språklige ferdigheter : En god rask ingeniør må ha en sterk beherskelse av språk og være i stand til å tenke kreativt og analytisk om hvordan ulike spørsmål kan påvirke en modells svar.

6. Lær å kode (valgfritt, men anbefalt) : Selv om det ikke er strengt nødvendig, kan kodeferdigheter i stor grad forbedre dine evner som en rask ingeniør. Å lære et programmeringsspråk som Python, som ofte brukes i AI og maskinlæring, kan være spesielt fordelaktig.

7. Hold deg oppdatert : AI-feltet er i rask utvikling, og nye teknikker og modeller utvikles hele tiden. Hold deg oppdatert med den siste forskningen og utviklingen for å sikre at ferdighetene dine forblir relevante.

8. Skaff deg erfaring : Til slutt, den beste måten å bli dyktig i rask ingeniørarbeid er gjennom erfaring. Enten du jobber med dine egne prosjekter, samarbeider med andre eller ansatt i en rolle som involverer rask ingeniørarbeid, er fortsatt praksis nøkkelen.

Å bli en rask ingeniør er mer en reise enn en destinasjon. Det innebærer kontinuerlig læring og praksis, men for de som er fascinert av skjæringspunktet mellom språk, kreativitet og AI, kan det være en givende og tilfredsstillende vei.

Hvordan tjene penger med prompt engineering?

Ettersom AI fortsetter å gjennomsyre alle fasetter av livene våre, har rollen som prompt engineering blitt viktigere og mer lukrativ. Men hvordan går man frem for å tjene penger på dette fremvoksende feltet? Her er noen potensielle muligheter for å tjene penger på dine umiddelbare ingeniørferdigheter.

1. Heltidsansettelser : Ettersom AI-språkmodeller blir integrert i flere virksomheter og tjenester, ansetter mange selskaper fulltidsansatte ingeniører for å hjelpe til med å avgrense AI-interaksjonene deres. Disse rollene finnes i et bredt spekter av bransjer, fra teknologifirmaer og AI-startups til større selskaper som integrerer AI i tjenestene sine. Hold øye med stillingsannonser innen AI, maskinlæring og datavitenskap for å finne disse mulighetene.

2. Frilansing : Hvis du foretrekker en mer fleksibel arbeidsordning, kan frilansing som rask ingeniør være et utmerket alternativ. Mange virksomheter krever AI-optimalisering, men har ikke behov eller ressurser for en heltidsansatt. Du kan tilby tjenestene dine på frilansplattformer som Upwork eller PromptBase, eller lage din egen nettside for å tiltrekke kunder.

3. Rådgivning : Hvis du har bygget et sterkt rykte og har lang erfaring innen rask prosjektering, kan du vurdere å tilby konsulenttjenester. Mange organisasjoner har akkurat begynt å utforske AI-applikasjoner og vil verdsette ekspertveiledning om hvordan man effektivt kan samhandle med AI-modeller.

4. Opplæring og utdanning : Som et voksende felt er det en økende etterspørsel etter utdanning innen rask ingeniørfag. Du kan lage et nettkurs, tilby personlige treningsøkter eller til og med skrive en bok om emnet.

5. Oppretting av AI-innhold : Raske ingeniører kan også tjene penger ved å bruke ferdighetene sine til å generere AI-skapt innhold. Dette kan innebære å skrive AI-genererte artikler, bøker eller andre former for innhold som kan selges eller brukes til markedsføring.

6. Bygge og selge AI-verktøy : Hvis du har de tekniske ferdighetene og har erfaring med programmeringsspråk, kan du bygge AI-verktøy som utnytter effektiv prompt engineering. Disse verktøyene kan deretter selges til bedrifter eller enkeltpersoner.

Som med ethvert felt, vil din evne til å tjene penger som en rask ingeniør avhenge av flere faktorer, inkludert ekspertisenivået ditt, omdømmet ditt og markedets etterspørsel etter tjenestene dine.

Det er også et felt i rask utvikling, så å holde seg oppdatert med den siste utviklingen innen AI og maskinlæring vil være avgjørende for suksess.

Med de riktige ferdighetene og en proaktiv tilnærming er det ingen grenser for mulighetene i den spennende verdenen av rask ingeniørkunst!

Siste tanker

Som vi har utforsket i denne veiledningen, står rask ingeniørkunst i det spennende skjæringspunktet mellom språk, teknologi og kreativitet.

Dette nye feltet er i ferd med å bli et viktig tannhjul i maskineriet for kunstig intelligens, og hjelper oss å kommunisere mer effektivt med AI og gjør disse kraftige verktøyene mer tilgjengelige og praktiske.

Selv om kjernen innebærer rask konstruksjon å lage input for å veilede AI-språk- og maskinlæringsmodeller, men det er mye mer enn bare å stille spørsmål eller gi kommandoer. Det handler om å forstå hvordan disse modellene reagerer på ulike spørsmål, iterere og avgrense disse forespørslene for å tilpasse modellens utdata med våre mål.

Rask ingeniør finner allerede applikasjoner på tvers av ulike sektorer – fra innholdsgenerering til kundeservice, fra dataanalyse til utdanning. Og etter hvert som AI fortsetter å utvikle seg og modnes, er det sannsynlig at viktigheten og innflytelsen av rask ingeniørkunst bare vil vokse.

Enten du er en AI-entusiast, en utvikler, en innholdsskaper eller bare er nysgjerrig på fremtidens teknologi, kan forståelse av prompt engineering utstyre deg med et verdifullt ferdighetssett!

Hvis du vil lære mer om hvordan ChatGPT og generativ AI vil forandre verden, sjekk ut videoen nedenfor: