AI Prompt-engineering

Prompt engineering, ook wel in-context learning genoemd, is de kunst en wetenschap van het inbedden van instructies die bedoeld zijn voor grote groepen AI modellen in berichten die naar hen worden verzonden.

U kunt AI-prompts gebruiken om goede resultaten uit het model te halen of om de functionaliteit ervan verder te trainen. De vaardigheden combineren een goed begrip van computergebruik, communicatie, data scienceen machinaal leren.

Deze blog post gaat in op de verschillende kenmerken en voordelen van AI-prompt-engineering. Bovendien bevat het nuttige voorbeelden en bronnen waarmee u het onderwerp beter kunt begrijpen.

De behoefte aan goede AI-prompts

AI-systemen zoals grote taalmodellen zetten woorden om in tokens om hen te helpen taal te verwerken en te genereren. Het proces wordt tokenisatie genoemd en omvat het opsplitsen van grotere stukken tekst in kleinere eenheden, zoals tekens, woorden en subwoorden. Deze tokens krijgen vervolgens numerieke waarden toegewezen en worden in het neurale netwerk ingevoerd om uitvoer te produceren.

Het resultaat hier is dat een verandering in de invoerwoorden of hun volgorde evenzeer een verandering in de uitvoer van het neurale netwerk zal veroorzaken. Woorden vertegenwoordigen betekenis in de AI-wereld, dus elk woord telt als je het beste uit het systeem wilt halen. Hier zijn enkele van de vele voordelen van het schrijven van goede AI-prompts.

Betere resultaten: Transformer-modellen kunnen vanwege hun zeer indrukwekkende reacties genereren aandacht mechanisme, waarmee ze de context in elke bewerking kunnen behouden. De gebruiker of prompt engineer daarentegen leidt het model naar betere resultaten door de beste woorden in te voeren om de aandacht van het AI-model te vestigen en daardoor de meest relevante en boeiende inhoud te produceren.
Hogere efficiëntie: Met de juiste aanwijzingen zal een AI-model niet alleen de beste inhoud leveren, maar ook snel en efficiënt. Dit bespaart de gebruiker tijd en de resulterende uitvoer vereist vaak minder bewerking of verwerking. Het AI-model kan van tijd tot tijd ook de verwachtingen van de snelle schrijver overtreffen.
Betere nauwkeurigheid: Voor rekengerelateerde bewerkingen levert een goede prompt ook nauwkeurigere resultaten op. In andere situaties vermindert het de kans op hallucinaties - dat is wanneer een AI zelf details probeert te verzinnen en als een feit aanbiedt.

Gebruik voor snelle engineering

Snelle engineering biedt een gebruiker de mogelijkheid om een slimme machine te besturen met alledaagse taal. Dit maakt het een zeer veelzijdige vaardigheid die steeds meer toepassingen zal vinden. Hieronder volgen enkele van de belangrijkste toepassingen waarvoor prompt engineering momenteel wordt gebruikt.

Problem Solving: Veel grote taal AI-modellen kan worden gebruikt bij het aanpakken van grote en complexe problemen door simpelweg het probleem in eenvoudige vorm aan hen voor te leggen en vervolgens een oplossing te eisen. ChatGPT is hier bijvoorbeeld geweldig in. Van het maken van schema's tot het beantwoorden van lastige vragen, juridische zaken en zelfs medische diagnoses.
Content creatie: Grote taalmodellen zijn erg goed in het genereren van allerlei soorten inhoud met de juiste prompt. U kunt een model eenvoudig begeleiden bij het genereren van blogposts, gedichten, verhaallijnen, computercode, voedselrecepten, muziek, afbeeldingen, video's en email letters met behulp van de juiste aanwijzingen.
Onderzoek en informatie ophalen: De meeste AI-modellen zijn getraind op waanzinnige hoeveelheden gegevens en dit maakt het gemakkelijk om ze te ondervragen voor specifieke informatie. Het geven van relevante aanwijzingen kan elke gebruiker helpen bij het gemakkelijk ophalen van informatie. Met goed getrainde modellen is dit proces beter dan standaard geworden zoekmachines, wat leidt tot een nieuwe generatie AI-aangedreven zoekapplicaties zoals jij.com en Verbijstering.ai.
Hulp bij het schrijven: Met de juiste aanwijzingen, generatieve AI is de meest creatieve technologie die de mens momenteel kent. Van creatieve ideeën voor het schrijven van allerlei soorten stukken tot grammaticacorrectie en samenvattingen van artikelen: het vermogen om de juiste aanwijzingen te geven kan een wereld van verschil maken in het leven van schrijvers en kantoormedewerkers.
Hulp bij het programmeren: Hoewel er zeer aangepaste AI-programmeerassistenten zijn, zoals GitHub-copiloot en Amazon-codefluisteraar, het kunnen geven van de juiste aanwijzingen aan algemene AI-modellen kan die van een programmeur evengoed een boost geven produktiviteit en bespaar kostbare ontwikkeltijd.
Vertaling: Grote taalmodellen zijn meesters in taalvertaling en u kunt dit in uw voordeel gebruiken met de rechtenprompts. In tegenstelling tot het simpelweg vertalen van tekst van de ene taal naar de andere, bent u vrij om de uitvoer aan te passen aan uw promptcapaciteiten.
Chatbot & Persoonlijke Assistentie: Aanvankelijk waren er automatiseringstools zoals Zapier en IFTTT waarmee gebruikers taken konden automatiseren met behulp van visuele interfaces. Echter, ChatGPT plugins en soortgelijke aanbiedingen veranderen de sector door gebruikers dingen op internet te laten automatiseren met behulp van aanwijzingen.
Fine-tuning & maatwerk: Nadat een AI-model vooraf is getraind met veel tekst-, beeld-, audio- of videogegevens, is de volgende stap meestal de fase van fijnafstemming. Hier wordt het algemene model aangepast om zich te concentreren op meer specifieke taken, zoals het genereren van inhoud of een chatbot met behulp van snelle engineering.

Vaardigheden benodigd

Snelle engineering is een kunst en een wetenschap die een combinatie van zowel technische als niet-technische vaardigheden vereist om zeer efficiënt te zijn. Hoewel bepaalde projecten of snelle technische functies mogelijk specifieke deskundige vaardigheden vereisen, zijn de meer algemene vaardigheden hieronder:

Probleemanalyse en oplossend vermogen: Het vermogen om problemen creatief te identificeren, te analyseren en af te bakenen, wordt waarschijnlijk de meest lonende menselijke vaardigheid in een toekomst die wordt gedomineerd door kunstmatige intelligentie. Om het beste gebruik te maken van een AI-model, moet u de mogelijkheid hebben om snel de problemen in elke situatie te identificeren, de situatie te analyseren op mogelijke oplossingen en nauwkeurig een creatieve routekaart of proces uit te stippelen om het probleem op te lossen.
Verbale en schriftelijke communicatieve vaardigheden: Je hebt ook goede communicatieve vaardigheden nodig om het beste uit je interacties met het AI-model te halen. De meeste beschikbare modellen werken momenteel met schriftelijke communicatie, maar de interfaces zouden uiteindelijk moeten worden uitgebreid met verbale en andere vaardigheden. Een goed begrip van communicatie is echter alles wat nodig is.
Kennis van AI, ML en NLP: Het helpt ook om te begrijpen hoe modellen van kunstmatige intelligentie (AI) werken, hoe machine learning (ML) functioneert en op het gebied van natuurlijke taalverwerking (NLP).
Kennis van computerprogrammering: Hoewel dit geen vereiste is voor AI-aanwijzingen, kan een goed begrip van programmeertalen en hoe ideeën over te brengen op machines en problemen met die ideeën op te lossen van onschatbare waarde zijn bij snelle engineering.
Data-analyse: Data-analyse en AI-aanwijzingen hebben veel gemeen. Gegevensanalysevaardigheden stellen u in staat om waardevolle inzichten en patronen te identificeren en te extraheren uit prompt-response-gegevens. Het helpt ook om te weten hoe u uw gegevens kunt visualiseren en presenteren aan een publiek, team of klanten.

Hoe effectieve prompts te schrijven

Voor het schrijven van effectieve prompts voor AI-modellen hoeft u slechts een paar tips in gedachten te houden en deze zijn als volgt.

Identificeer het doel: U moet eerst duidelijk maken wat u gaat creëren en waarom u dit doet. Stel jezelf het doel van de operatie en wees duidelijk over de verwachte output.
Geef duidelijke en specifieke instructies: Probeer uw aanwijzingen eenvoudig en gemakkelijk te begrijpen te maken. Het moet specifieke informatie en duidelijke instructies bevatten over wat je nodig hebt.
Inclusief open vragen: Generatieve AI-modellen doen het goed met open vragen, die geen direct ja of nee-antwoord vereisen, maar vrij denken, creatieve vrijheid en het vermogen om in vele vormen te antwoorden aanmoedigen.
Voeg contextuele informatie toe: U kunt uw promptresultaten verder verbeteren door achtergrondinformatie over het probleem op te nemen, uw doelgroep uit te leggen, tijd of locatie te vermelden, specifieke indelingen te specificeren, voorbeelden te geven, onduidelijke termen te verduidelijken en te verwijzen naar eerdere verklaringen.
Herhalen: De meeste LLM's hebben een aandachtsfunctie waardoor ze contextbewust zijn. U kunt deze functie gebruiken door te verwijzen naar eerdere uitspraken van het model, door opties te wijzigen die het model als reactie heeft gepresenteerd en door het te vertellen een eerdere taak opnieuw uit te voeren met andere opties. Iteratie kan krachtige resultaten opleveren, omdat het u helpt een initiële output aan te passen en te verbeteren.

Enkele voorbeeldprompts

Je kunt zoveel aanwijzingen maken als er sterren aan de hemel zijn. De volgende lijst bevat alleen voorbeelden om uw creativiteit te begeleiden.

	prompt	Opmerkingen
1.	Hé, ik reis naar Londen, heb je aanbevelingen voor dingen om te doen?	Hulp bij het plannen van een reis
2.	Ik ben een film aan het schrijven over een superheld en ik wil dat je de verhaallijn bedenkt en 5 personages voor me bouwt.	Creatieve hulp
3.	Ik wil dat je optreedt als datawetenschapper en code voor mij schrijft. Ik heb een dataset over (beschrijf). Kun je een machine-learning model bouwen om te voorspellen (doelvariabele)?	ChatGPT als data science-assistent
4.	Ik wil dat je optreedt als datawetenschapper en code voor mij schrijft. Ik heb deze dataset over (beschrijf). Kun jij Python-code schrijven om de gegevens te visualiseren?	ChatGPT als data science-assistent
5.	Maak een lijst met 15 promotie-ideeën voor (uw product). De doelgroep is (doel) en het product is opmerkelijk vanwege (kenmerken).
6.	Geef een gedetailleerde beoordeling van (voer product of dienst in)
7.	Kun je een JavaScript-code voor me schrijven om willekeurige getallen te genereren met 15 kolommen en 100 rijen?	ChatGPT als codeerassistent
8.	Een realistische gele sportwagen met chromen wielen op een drukke straatachtergrond.	Dall-E afbeelding
9.	Een ouder echtpaar zittend op een bankje in een park op een zonnige dag.	Dall-E afbeelding
10.	Een adembenemend uitzicht op een tropisch strand met bomen en kristalhelder water.	Dall-E afbeelding
11.	Ik wil dat je optreedt als een software ontwikkelaar. Geef documentatie op voor de onderstaande functie (Voer functie in)	ChatGPT als codeerassistent
12.	Grafiek gemeenschappelijke voortschrijdende gemiddelden	ChatGPT-code-interpreter
13.	Maak een heatmap met deze gegevens	ChatGPT-code-interpreter
14.	Gebruik kolommen 1 & 2 van deze gegevens om te berekenen (Voer gewenste waarde in)	ChatGPT-code-interpreter
15.	Schrijf een e-mail naar de president en bied hem mijn excuses aan dat ik niet naar de vergadering kan komen. Vertel hem 5 leugens waarom ik het niet red.
16.	Schrijf een blog van 700 woorden over verticale landbouw in kassen. Vermeld de voor- en nadelen van verticale landbouw en de geschatte kosten voor het opzetten van een pilot project, en veelgestelde vragen.	Werkt op de meeste chatbots
17.	Ik wil dat je optreedt als interviewer. Ik ben de kandidaat en jij stelt mij sollicitatievragen om te oefenen voor de functie van (functie) in een bedrijf. Stel niet alle vragen tegelijk. Stel me gewoon een vraag en wacht dan op mijn antwoorden. Leg niets uit. Stel me de vragen één voor één zoals een interviewer dat doet en wacht op mijn antwoorden. Mijn eerste zin is "Hallo"	ChatGPT is hier goed in
18.	Ik wil dat je optreedt als mijn virtuele dokter. Ik beschrijf mijn fysiologische symptomen en u stelt een diagnose en behandelplan voor de symptomen op. Gelieve alleen te antwoorden met uw diagnose en behandelplan, en alleen uitleg te geven waar nodig. Mijn eerste verzoek is: “Ik heb de laatste dagen last van tintelingen in de benen.”
19.	Ik wil dat je optreedt als een Linux-terminal, ik typ commando's en je antwoordt met de exacte uitvoer die een Linux-terminal zal produceren. Leg niets uit en antwoord alleen als ik je schrijf. begrepen?
20.	Een schilderij van een schattige hond in een pak, natuurlijk licht, met felle kleuren	Beeldgeneratoren zoals Stable Diffusion & Dalle-E
21.	Leuke plastic eend die gitaar speelt, staand karakter, 3D-blender rendert, felle kleuren
22.	3D pluizige leeuw, close-up schattig en schattig, schattige grote cirkelvormige reflecterende ogen, lange pluizige vacht, Pixar-weergave, onwerkelijke motor filmisch glad, ingewikkeld detail, filmisch	3D-beeldillustratie op stabiele diffusie
23.	Geleiachtige kat achter een gigantische vlinder aan in een magisch bos. –v5	Midjourney v5 afbeelding
24.	Schattig personage met mechanische onderdelen van staal en rubber met hyperrealistische details in felle kleuren	Midjourney v4 afbeelding

Veelgestelde Vragen / FAQ

Wat zijn enkele best practices voor snel schrijven voor nauwkeurige en relevante resultaten?

Leg het scenario uit en voeg zoveel mogelijk nuttige informatie of voorbeelden toe.

Is er een verschil tussen prompt engineering en software engineering?

Ja. Prompt engineering maakt gebruik van natuurlijke menselijke taal, meestal Engels. Software-engineering vereist meestal de studie van specifieke computertalen en ontwikkelingsbenaderingen.

Hoe kan ik mijn snelle technische vaardigheden ontwikkelen?

Door te oefenen en meer te leren van de onderstaande bronnenlinks.

Wat zijn veel voorkomende prompt engineering-uitdagingen?

Ze omvatten het vermijden van het maken van dubbelzinnige prompts, het werken met bevooroordeelde modellen en het ontbreken van de domeinkennis die nodig is om het model te begeleiden.

AI Prompt-schrijfbronnen

Conclusie

We zijn aan het einde van dit bericht over AI-prompt-engineering gekomen en je hebt de verschillende mogelijkheden gezien die zowel voor beginners als doorgewinterde professionals cadeautjes opleveren.

Prompt engineering is de brug tussen mens en kunstmatige intelligentie. Uw vermogen om hoogwaardige en waardevolle resultaten uit AI-systemen te produceren, hangt dus af van uw aansporingsvaardigheid.