AI Prompt Engineering

Snabb ingenjörskonst, även kallad in-context learning, är konsten och vetenskapen att bädda in instruktioner avsedda för stora AI-modeller i meddelanden som skickas till dem.

Du kan använda AI-prompt för att antingen få bra resultat från modellen eller för att vidareutbilda dess funktionalitet. Kompetensuppsättningen kombinerar en god förståelse för datoranvändning, kommunikation, datavetenskap och maskininlärning.

Det här blogginlägget tittar på de olika funktionerna och fördelarna med AI-promptteknik. Dessutom innehåller den användbara exempel och resurser som hjälper dig att få ett bättre grepp om ämnet.

Behovet av bra AI-meddelanden

AI-system som stora språkmodeller förvandlar ord till tokens för att hjälpa dem att bearbeta och generera språk. Processen kallas tokenisering och går ut på att bryta ner större bitar av text i mindre enheter, såsom tecken, ord och underord. Dessa tokens tilldelas sedan numeriska värden och matas in i det neurala nätverket för att producera utdata.

Resultatet här är att en förändring i inmatningsorden eller deras sekvens kommer att orsaka en förändring i det neurala nätverkets utsignal. Ord representerar mening i AI-världen, så var och en räknas om du vill få ut det bästa av systemet. Här är några av de många fördelarna med att skriva bra AI-meddelanden.

• Bättre utgångar: Transformatormodeller kan generera mycket imponerande svar på grund av deras uppmärksamhet mekanism, som låter dem behålla sammanhanget i alla operationer. Användaren eller snabbingenjören, å andra sidan, guidar modellen till bättre resultat genom att skriva in de bästa orden för att fokusera AI-modellens uppmärksamhet och därigenom producera det mest relevanta och engagerande innehållet.
• Högre effektivitet: Med de rätta uppmaningarna kommer en AI-modell inte bara att leverera det bästa innehållet utan kommer att göra det snabbt och effektivt. Detta sparar användaren tid och resultatet kommer ofta att kräva mindre redigering eller bearbetning. AI-modellen kan också överträffa den snabba författarens förväntningar från tid till annan.
• Bättre noggrannhet: För beräkningsrelaterade operationer ger en bra uppmaning också mer exakta resultat. I andra situationer minskar det risken för hallucinationer – vilket är när en AI försöker hitta på detaljer på egen hand och erbjuda det som ett faktum.

Används för snabb teknik

Snabb ingenjörskonst ger en användare möjligheten att styra en smart maskin med vardagsspråk. Detta gör det till en mycket mångsidig färdighet som kommer att fortsätta att hitta fler användningsområden. Följande är några av de viktigaste användningsområdena som promptteknik för närvarande används för.

1. Problemlösning: Många stora språk AI-modeller kan användas för att ta itu med stora och komplexa problem genom att helt enkelt förklara problemet i enkel form för dem och sedan kräva en lösning. ChatGPT är till exempel bra på detta. Från att skapa scheman till att svara på svåra frågor, juridiska frågor och till och med medicinsk diagnos.
2. Innehållsskapande: Stora språkmodeller är väldigt bra på att generera alla möjliga sorters innehåll med rätt uppmaning. Du kan enkelt vägleda en modell för att skapa blogginlägg, dikter, storylines, datorkod, matrecept, musik, bilder, videor och e-postbrev med hjälp av rätt uppmaningar.
3. Forskning och informationssökning: De flesta AI-modeller är tränade på vansinniga mängder data och detta gör det lätt att ifrågasätta dem för specifik information. Att utfärda relevanta uppmaningar kan hjälpa alla användare att enkelt hämta all information. Med välutbildade modeller har denna process blivit bättre än vanliga sökmotorer, vilket leder till en ny generation av AI-drivna sökapplikationer som du.com och Perplexity.ai.
4. Skrivhjälp: Med rätt uppmaningar är generativ AI den mest kreativa tekniken som människan känner till för närvarande. Från kreativa idéer för att skriva alla typer av stycken till grammatikkorrigering och artikelsammanfattningar, förmågan att utfärda rätt uppmaningar kan göra en värld av skillnad i författares och kontorsanställdas liv.
5. Programmeringshjälp: Även om det finns mycket anpassade AI-programmeringsassistenter som GitHub Copilot och Amazon Code Whisperer, att kunna utfärda rätt uppmaningar till allmänna AI-modeller kan likaväl öka en kodares produktivitet och spara dyrbar utvecklingstid.
6. Översättning: Stora språkmodeller är mästare i språköversättning och du kan använda detta till din fördel med rättighetsmeddelandena. I motsats till att helt enkelt översätta text från ett språk till ett annat, är du fri att ändra utdata enligt dina uppmaningsförmåga.
7. Chatbot & personlig assistans: Från början fanns det automationsverktyg som Zapier och Ifttt som hjälpte användare att automatisera uppgifter med hjälp av visuella gränssnitt. ChatGPT-plugins och liknande erbjudanden förändrar dock branschen genom att låta användare automatisera saker på Internet med hjälp av uppmaningar.
8. Finjustering och anpassning: Efter att en AI-modell är förtränad med massor av text-, bild-, ljud- eller videodata, är nästa steg vanligtvis finjusteringsstadiet. Här är den allmänna modellen anpassad för att fokusera på mer specifika uppgifter, såsom innehållsgenerering eller en chatbot som använder prompt engineering.

Färdigheter som behövs

Snabb ingenjörskonst är en konst och en vetenskap som kräver en blandning av både tekniska och icke-tekniska färdigheter för att vara mycket effektiv. Även om vissa projekt eller snabba ingenjörstjänster kan kräva specifika expertkunskaper, är de mer allmänna färdigheterna nedan:

• Problemanalys och förmåga att lösa: Förmågan att identifiera, analysera och avgränsa problem kreativt kommer förmodligen att bli den mest givande mänskliga färdigheten i en framtid som domineras av artificiell intelligens. För att utnyttja en AI-modell på bästa sätt behöver du förmågan att snabbt identifiera problemen i alla situationer, analysera situationen för potentiella lösningar och exakt beskriva en kreativ färdplan eller process för att lösa problemet.
• Muntlig och skriftlig kommunikationsförmåga: Du behöver också goda kommunikationsförmåga för att hjälpa dig att få ut det bästa av din interaktion med AI-modellen. De flesta modeller där ute arbetar för närvarande med skriftlig kommunikation, men gränssnitten bör så småningom utökas till att omfatta verbala och andra färdigheter. Men en god förståelse för kommunikation är allt som behövs.
• Kunskaper om AI, ML och NLP: Det hjälper också att förstå hur artificiell intelligens (AI)-modeller fungerar, hur maskininlärning (ML) fungerar och området för naturlig språkbehandling (NLP).
• Datorprogrammeringskunskap: Även om det inte är ett krav för AI-uppmaning, kan en gedigen förståelse för programmeringsspråk och hur man förmedlar idéer till maskiner och löser problem med dessa idéer vara ovärderlig i snabb ingenjörskonst.
• Dataanalys: Dataanalys och AI-prompting har mycket gemensamt. Dataanalysfärdigheter gör att du kan identifiera och extrahera värdefulla insikter och mönster från snabba svarsdata. Det hjälper också att veta hur man visualiserar och presenterar din data för en publik, ett team eller kunder.

Hur man skriver effektiva uppmaningar

Att skriva effektiva uppmaningar för AI-modeller kräver att du bara har några få tips i åtanke och de är som följer.

1. Identifiera syftet: Du måste först klargöra vad du är på väg att skapa och varför du gör detta. Fråga dig själv målet med operationen och var tydlig med den förväntade effekten.
2. Ge tydliga och specifika instruktioner: Försök att göra dina uppmaningar enkla och lätta att förstå. Den ska innehålla specifik information och tydliga instruktioner om vad du behöver.
3. Inkludera öppna frågor: Generativa AI-modeller klarar sig bra med öppna frågor, som inte kräver ett Ja eller Nej direkt svar, utan snarare uppmuntrar fritt tänkande, kreativ frihet och förmågan att svara i många former.
4. Inkludera kontextuell information: Du kan förbättra dina uppmaningar ytterligare genom att inkludera bakgrundsinformation om problemet, förklara din målgrupp, nämna tid eller plats, specificera specifika format, ge exempel, förtydliga eventuella tvetydiga termer och hänvisa till tidigare uttalanden.
5. Iterera: De flesta LLM:er har en uppmärksamhetsfunktion som gör dem sammanhangsmedvetna. Du kan använda den här funktionen genom att referera till tidigare påståenden som gjorts av modellen, genom att ändra alternativ modellen som presenterades som svar, och genom att säga till den att göra om ett tidigare jobb med olika alternativ. Iteration kan ge kraftfulla resultat, eftersom det hjälper dig att modifiera och förbättra en initial utdata.

Några exempelmeddelanden

Du kan skapa lika många uppmaningar som det finns stjärnor på himlen. Följande lista ger bara exempel för att vägleda din kreativitet.

	Prompt	Anmärkningar
1.	Hej, jag reser till London, har du några rekommendationer om saker att göra?	Hjälp till att planera en resa
2.	Jag skriver en film om en superhjälte och jag vill att du skapar handlingen och bygger 5 karaktärer åt mig.	Kreativ hjälp
3.	Jag vill att du ska fungera som datavetare och skriva kod åt mig. Jag har ett dataset om (*beskriv*). Kan du bygga en maskininlärningsmodell för att förutsäga (*målvariabel*)?	ChatGPT som datavetenskapsassistent
4.	Jag vill att du ska fungera som datavetare och skriva kod åt mig. Jag har denna datauppsättning om (*beskriv*). Kan du skriva Python-kod för att visualisera data?	ChatGPT som datavetenskapsassistent
5.	Skriv en lista med 15 kampanjidéer för (*din produkt*). Målgruppen är (*mål*) och produkten är anmärkningsvärd för (*funktioner*).
6.	Erbjud en detaljerad recension av (*ange produkt eller tjänst*)
7.	Kan du skriva en JavaScript-kod så att jag genererar slumptal med 15 kolumner och 100 rader?	ChatGPT som kodningsassistent
8.	En realistisk gul sportbil med kromhjul i en livlig gatabakgrund.	Dall-E bild
9.	Ett äldre par som sitter på en bänk i en park en solig dag.	Dall-E bild
10.	En hisnande utsikt över en tropisk strand med träd och kristallklart vatten.	Dall-E bild
11.	Jag vill att du ska agera som mjukvaruutvecklare. Vänligen tillhandahåll dokumentation för funktionen nedan (*Enter funktion*)	ChatGPT som kodningsassistent
12.	Rita vanliga glidande medelvärden	ChatGPT-kodtolk
13.	Skapa en värmekarta med dessa data	ChatGPT-kodtolk
14.	Använd kolumn 1 och 2 från dessa data för att beräkna (*Ange önskat värde*)	ChatGPT-kodtolk
15.	Skriv ett mejl till presidenten och be honom om ursäkt att jag inte kan komma till mötet. Berätta för honom 5 lögner varför jag inte klarar det.
16.	Skriv en blogg på 700 ord om vertikalt jordbruk i växthus. Inkludera för- och nackdelar med vertikalt jordbruk, uppskattade kostnader för att starta ett pilotprojekt och vanliga frågor.	Fungerar på de flesta chatbots
17.	Jag vill att du ska agera som intervjuare. Jag kommer att vara kandidat och du kommer att ställa intervjufrågor till mig för att öva på positionen som (*position*) i ett företag. Ställ inte alla frågor på en gång. Ställ bara en fråga till mig och vänta sedan på mina svar. Förklara ingenting. Ställ frågorna till mig en efter en som en intervjuare gör och vänta på mina svar. Min första mening är "Hej"	ChatGPT är bra på detta
18.	Jag vill att du ska fungera som min virtuella läkare. Jag kommer att beskriva mina fysiologiska symtom och du kommer att ge en diagnos och behandlingsplan för symtomen. Vänligen svara endast med din diagnos och behandlingsplan, och ge endast förklaringar där det är nödvändigt. Min första begäran är "Jag har upplevt pirr i benen de senaste dagarna."
19.	Jag vill att du ska agera som en Linux-terminal, jag kommer att skriva kommandon och du kommer att svara med den exakta utdata som en Linux-terminal kommer att producera. Förklara ingenting och svara bara när jag skriver till dig. Förstått?
20.	En målning av en söt hund som bär en kostym, naturligt ljus, med ljusa färger	Bildgeneratorer som Stable Diffusion & Dalle-E
21.	Söt plastanka spelar gitarr, stående karaktär, 3D-mixerrendering, ljusa färger
22.	3D-fluffigt lejon, närbild söt och bedårande, söta stora cirkulära reflekterande ögon, lång luddig päls, Pixar-rendering, overklig motorfilm, slät, invecklad detalj, filmisk	3D-bildillustration på stabil diffusion
23.	Gelatinös katt som jagar en gigantisk fjäril i en magisk skog. –v5	Midjourney v5 bild
24.	Söt karaktär med mekaniska delar av stål och gummi med hyperrealistiska detaljer i klara färger	Midjourney v4 bild

Vanliga frågor

Resurser för AI Prompt Writing

1. https://openart.ai/promptbook
2. https://towardsdatascience.com/
3. https://docs.openai.com/
4. https://www.coursera.org/
5. https://www.udemy.com/
6. https://www.chatgpttrainings.com/book
7. https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
8. https://www.promptengineering.org/master-prompt-engineering-ai-prompt/

Slutsats

Vi har nått slutet av det här inlägget om AI-promptteknik och du har sett de olika möjligheterna som ger presenter för både nybörjare och erfarna proffs.

Snabb ingenjörskonst är bryggan mellan människor och artificiell intelligens. Så din förmåga att producera högkvalitativa och värdefulla resultat från AI-system beror på din snabba skicklighet.