Ugye nem hívná fel egy pizzériát, hogy „pizzát” rendeljen? Ahhoz, hogy megkapja a kívánt vacsorát, meg kell adnia a tészta típusát, a feltéteket, a fűszereket, a kísérő italt, valamint mindazt, amire esetleg allergiás.
A tanulság: minél részletesebbek az utasítások, annál inkább megfelel a pizza az ízlésednek. Ez vonatkozik az olyan generatív AI-eszközök használatára is, mint az OpenAI ChatGPT-je vagy a Google Gemini-je.
Ebben a blogbejegyzésben bemutatjuk, hogyan adhat egyértelmű utasításokat és tehet fel konkrét kérdéseket a generatív AI-eszközöknek – ezt a folyamatot prompt engineeringnek is nevezik.
Mi az a prompt engineering?
A prompt engineering az a folyamat, amelynek során megtervezik és finomítják az AI-modelleknek, különösen a nyelvi modelleknek adott bemeneti szöveget, hogy a lehető legpontosabb, legrelevánsabb és legkreatívabb válaszokat kapják.
Miért érdemes megtanulnia a prompt engineeringet?
A generatív mesterséges intelligencia egyre inkább az egyik leghatékonyabb és legnagyobb hatással bíró eszközzé válik számos alkalmazási területen – a tartalomírástól az építészeti modellezésig. A McKinsey megállapítása szerint az amerikai gazdaságban jelenleg ledolgozott órák akár 30%-a is automatizálható lenne 2030-ra a generatív mesterséges intelligencián alapuló technológiák segítségével.
Ahhoz, hogy a Gen AI-t a lehető legjobban kihasználhassa, el kell sajátítania a prompt engineeringet.
Az interakciók felgyorsítása: A prompt engineering az emberi szándék és a gép kimenete közötti elsődleges kapcsolódási pontként szolgál. Ahhoz, hogy a gépi tanulási (ML) modell megértse a természetes nyelvű lekérdezését, ismernie kell a prompt engineeringet.
Az AI kreativitásának elősegítése: A generatív AI megkülönböztető jellemzője, hogy „generál”, azaz promptokra reagálva szöveget, képeket vagy adatokat hoz létre. Ahhoz, hogy kreatív válaszokat kapjon, egyértelmű promptokat kell megadnia.
Pontos válaszok előidézése: A generatív mesterséges intelligencia egyik legnagyobb kihívása a „hallucináció” – az a jelenség, amikor az AI-modell téves vagy félrevezető információkat állít elő helytelen feltételezések vagy benne rejlő torzítások alapján. Ennek kiküszöböléséhez jó prompt engineering készségekre van szükség.
A hozam maximalizálása: A generatív mesterséges intelligencia nagy nyelvi modellekből áll, amelyek rendkívüli mennyiségű adatot dolgoznak fel. Ahhoz, hogy a modell képességeit a lehető legjobban kihasználhassuk – és korlátait megkerülhessük –, elengedhetetlen a jó prompt-tervezés.
A relevancia javítása: Az AI által generált tartalomnak relevánsnak kell lennie a célközönség számára. Például javíthatja az AI által generált közösségi média bejegyzés relevanciáját a közönség számára azáltal, hogy meghatározza a demográfiai adataikat, érdeklődési köreiket, igényeiket, kihívásaikat stb.
Ahhoz, hogy kihasználhassa ezeket az előnyöket, meg kell értenie, hogyan használhatja a prompt engineeringet ahhoz, hogy a generatív mesterséges intelligenciától a kívánt eredményeket érje el. Kezdjük néhány példával!
Példák a prompt engineeringre
Számos „mit tegyünk” és „mit ne tegyünk” szabály, bevált gyakorlat és AI-prompt-sablon áll rendelkezésre, amelyek segítenek a helyes alkalmazásban. Mielőtt azonban belemennénk az AI-trükkökbe, a prompt engineeringhez hasonló gyakorlati készségek elsajátításának legjobb módja az, ha látjuk, hogyan működik a gyakorlatban.
Íme néhány példa a prompt engineeringre különböző munkaterületeken.
A prompt engineering a szoftverfejlesztésben
Akár programozik, hibákat javít, akár dokumentációt ír, a fejlesztőknek szánt AI-eszközök jelentősen megkönnyíthetik a munkáját. Íme, hogyan.
Segítség a kódfelülvizsgálathoz
„Készítsen kódellenőrzési ellenőrzőlistát egy Python nyelven írt robotizált folyamatautomatizálási (RPA) alkalmazáshoz. Különös figyelmet fordítson az olvashatóságra és a vállalati biztonságra.”
Műszaki dokumentáció
„Írjon átfogó útmutatót az OAuth 2.0 Node.js segítségével történő webalkalmazásba való implementálásáról. Tartalmazza az egyes lépésekre vonatkozó részletes utasításokat és kódrészleteket.”
Hibajavítás
„Írja le a Java-alkalmazások memóriaszivárgásainak azonosítására és kijavítására szolgáló szisztematikus megközelítést, beleértve a használható eszközöket és a leggyakrabban ellenőrizendő területeket.” Ha kezdőként ezt kissé túl bonyolultnak találja, segítséget nyújtunk. Használja a ClickUp mérnöki munkához készült ChatGPT-promptjait ötletek generálásához, tervek kidolgozásához és még sok máshoz.
Gen AI promptok a termékmenedzsmenthez
Az agilis szoftverfejlesztő csapatokban gyakran hiányoznak olyan termékmenedzserek, akik tisztázni tudják az útitervet és előre tudják mozdítani a munkát. Az olyan AI-eszközök, mint a ChatGPT, segítséget nyújthatnak ebben.
A jellemzők fontossági sorrendbe állítása
„A RICE értékelési modell (Reach, Impact, Confidence, Effort) segítségével állítsa fel a prioritási sorrendet a következő funkciók között a hamarosan megjelenő projektmenedzsment-eszközünk számára: Kanban-táblák, valós idejű együttműködés, automatizált jelentéskészítés és harmadik féltől származó integrációk.”
Felhasználói profilok létrehozása
„Készítsen részletes felhasználói profilt egy fitnesz-nyomkövető alkalmazáshoz, amelynek célközönsége a személyes fitnesz terén kezdő, elfoglalt szakemberek. Tartalmazza a demográfiai adatokat, a célokat, a kihívásokat, valamint azt, hogy hogyan használhatják az alkalmazást.”
Termékfejlesztési terv kidolgozása
„Vázoljon fel egy 6 hónapos termékfejlesztési ütemtervet egy e-kereskedelmi platform bővítéséhez, különös tekintettel a mesterséges intelligencia integrálására a személyre szabott vásárlási élmény érdekében. Részletezze a fázisokat, a legfontosabb mérföldköveket és a várható eredményeket.” Vagy válasszon a termékmenedzsmenthez kapcsolódó több mint 130 ClickUp ChatGPT-promptok közül, és azonnal kezdjen hozzá a munkához.
📮 ClickUp-betekintés: A válaszadóink 37%-a használja a mesterséges intelligenciát tartalomkészítéshez, beleértve az írási, szerkesztési feladatokat és az e-maileket is. Ez a folyamat azonban általában különböző eszközök közötti váltogatást jelent, például a tartalomgeneráló eszköz és a munkaterület között. A ClickUp segítségével az egész munkaterületen mesterséges intelligenciával támogatott írási segítséget kapsz, beleértve az e-maileket, megjegyzéseket, csevegéseket, dokumentumokat és egyebeket – mindezt úgy, hogy közben megmarad a teljes munkaterület kontextusa.
A prompt engineering példái a projektmenedzsmentben
Megkérheti a Gen AI-t, hogy készítsen egy projekttervet, amelyet Ön testre szabhat. Vagy egyszerűen csak kérhet segítséget a terv egyes részeinek optimalizálásához. Mindkettőt alább bemutatjuk.
Projektterv készítése
„Készítsen részletes projekttervet egy új online piactér elindításához, beleértve az olyan fázisokat, mint a piackutatás, a tervezés és fejlesztés, a tesztelés, valamint az élesítés stratégiája. Határozza meg az egyes fázisok legfontosabb tevékenységeit, a szükséges erőforrásokat és az ütemtervet.”
Erőforrás-optimalizálás
„Elemezze egy szoftverfejlesztési projekt jelenlegi erőforrás-elosztását, és javasoljon optimalizálási lehetőségeket a minőség romlása nélküli, határidőre történő teljesítés biztosítása érdekében. Vegye figyelembe olyan tényezőket, mint a készségek, a munkaterhelés elosztása és a kritikus út feladatai.”
Több mint 190 ChatGPT-prompt a projektmenedzsmenthez, amelyeket a ClickUp kizárólag az Ön számára válogatott össze.
További információk a ClickUp Brainről itt találhatók:
Tartalomkészítési promptok
A legjobb AI-alapú tartalomkészítő eszközök jelentősen hozzájárulhatnak marketingeredményeid javításához. Próbáld ki az alábbiakat, és győződj meg róla magad!
Közösségi média kampány
„Tervezz egy közösségi média kampányt egy hamarosan piacra kerülő környezetbarát sampon bevezetéséhez. A kampány tartalmazzon 3 különböző Instagram-bejegyzést és 3 különböző Twitter-bejegyzést. Minden platformhoz adj hozzá releváns hashtageket.”
E-mailes hírlevél tartalma
„Készítsen vonzó tartalmat egy technológiai startup havi hírleveléhez, amely tartalmazza a termékfrissítéseket, egy csapattag bemutatását, a közelgő eseményeket, valamint egy cselekvésre ösztönző felhívást, amely arra buzdítja az olvasókat, hogy próbálják ki az új funkciót.”
A pontosabb eredmények érdekében további részleteket is megadhat a termékfrissítésről vagy egy csapattagról. Példa alább.
„Helyezzük a reflektorfénybe az egyik csapattagunkat! A neve Jake, és remek fejlesztő. Ebben a hónapban tölti be az egyéves jubileumát. Eddig segített megoldani néhányat a legnagyobb ügyfélproblémák közül. Egy ügyfél egyszer így fogalmazott: „Jake nélkül a zavarodottság ördögi körében ragadtunk volna. Remek munkát végzett, és segített nekünk két legyet ütni egy csapásra.”
Használja a ClickUp Brain-t írási asszisztensként: végezzen helyesírás-ellenőrzést, foglalja össze hosszabb dokumentumokat, készítsen táblázatokat, sablonokat, átiratokat és még sok mást.
Ne feledje, hogy a legtöbb vállalat egyelőre nem kedveli a mesterséges intelligencia által generált tartalmakat, ami számos AI-felismerő eszköz megjelenését eredményezte. A Gen AI tartalomkészítésben való legjobb felhasználási módja az lenne, ha brainstorming-eszközként vagy kiindulási pontként használná, amely megszünteti az „üres oldal problémáját”.
A prompt engineering a csevegőrobot-alkalmazásokban
Technikai szempontból a ChatGPT vagy a Google Gemini egy olyan csevegőrobot, amellyel beszélgetünk. Megérti a bevitelünket, és válaszokat generál. Hatalmas nyelvi modelleken, rengeteg adatra alapozva lett betanítva.
Ezeket a modelleket felhasználhatja, és tovább képezheti saját vagy iparág-specifikus információkkal, hogy finom árnyalatú, kontextust figyelembe vevő, személyre szabott beszélgetéseket lehessen folytatni a felhasználóval. Ebben az esetben az ügyfél például egyszerűen csak azt kérdezheti: „Mennyibe kerül ez a hátizsák?”
Egy jó ügyfélszolgálati chatbot azonban felhasználhatja a szervezet adatait – például a vásárlási előzményeket, a helyszínt, a preferenciákat, a korábbi panaszokat stb. –, hogy válaszokat adjon és termékeket ajánljon, ezzel jelentősen javítva a felhasználói élményt.
Prompt engineering a számítógépes programozásban és a verziókezelő rendszerekben
A prompt engineering segíthet a fejlesztőknek abban, hogy különböző programozási nyelveken konkrét kódrészleteket generáljanak.
„Írjon egy Python függvényt, amely csatlakozik egy SQL-adatbázishoz, és a függvénynek átadott paraméterek alapján végrehajt egy SELECT lekérdezést.”
A mesterséges intelligencia integrálása a verziókezelési munkafolyamatokba a commit-előzmények alapján ajánlásokat nyújt a kódfelülvizsgálathoz, javaslatokat tesz a kódbázis azon területeire, amelyek átalakításra szorulhatnak, valamint automatizálja a rutin verziókezelési feladatokat, javítva ezzel a kód minőségét és a csapat termelékenységét.
Prompting az AI kreatív technológiákban
A prompt engineering – különösen olyan modellek esetében, mint a DALL-E – soha nem látott lehetőségeket nyit meg a szöveges leírásokból származó, fantáziadús és bonyolult vizuális elemek generálása terén.
Például egy játékfejlesztő használhat egy olyan prompot, mint: „Készíts képet egy főutcáról, amelynek mindkét oldalán divatboltok sorakoznak, alkonyatkor, modern építészeti stílusban és hűvös színekkel.” Az eredmények lehetővé teszik a játékkörnyezetek gyors vizualizálását anélkül, hogy kiterjedt kézi rajzolásra lenne szükség.
Prompt engineering az adatbázis-elemzéshez
Általában az adatbázisokból történő információkivonáshoz SQL-ismeretekkel rendelkező szakemberre van szükség, aki komplex programozási nyelvű lekérdezéseket ír. A generatív mesterséges intelligencia megváltoztatta ezt: lehetővé teszi, hogy természetes nyelven írjon lekérdezéseket, és így strukturálatlan vagy félig strukturált adatforrásokból nyerjen ki adatokat.
Adatfeldolgozás
„Légy adatelemző, és írj kódot az adataim tisztítására és előfeldolgozására az elemzéshez. Az adatkészletem az elmúlt 30 nap összes vásárlói adatait tartalmazza.”
Itt megkérheted a Gen AI-t, hogy végezzen el konkrét adat tisztítási feladatokat, például törölje az üres sorokat, távolítsa el azokat a sorokat, amelyek kosárértéke 50 dollár alatt van, és így tovább.
Adatvizualizáció
„Írj Python kódot az adatkészletem vizualizálásához. Az adatkészletem az elmúlt 30 napban az 50 év feletti összes vásárló vásárlási adatait tartalmazza.”
Adjon meg további specifikációkat a vizualizációhoz és a finomhangoláshoz, például: „mutasd meg a vásárlási trendeket” vagy „rendezd kategóriák szerint”.
Érzelemelemzés Gen AI promptokkal
Az érzelemelemzés rendkívül népszerű az online, felhasználók által generált tartalmakban, különösen a közösségi médiában megjelenő bejegyzésekben. Az alábbiak szerint állíthatja össze a promptot, hogy megértse a fogyasztók termékével kapcsolatos érzelmeit.
„A [márka] nevét említő közösségi média-bejegyzéseket tartalmazó adatkészletem alapján osztályozza azokat pozitív, negatív vagy semleges kategóriákba. Határozza meg az egyes érzelmekhez kapcsolódó konkrét jellemzőket/aspektusokat.”
Ha már megismerte a prompt engineering működésének alapjait, itt az ideje, hogy megismerje annak szélesebb körű alkalmazási területeit és következményeit.
A prompt engineering szerepe az adatközpontú ágazatokban
A fenti példákból látható, hogy alapvető adatelemzést vagy érzelemelemzést végezhetünk minden iparágban. A generatív mesterséges intelligencia és a prompt engineering azonban különösen nagy értéket képvisel az adatközpontú szektorokban és alkalmazásokban. Íme, hogyan.
Oktatás
A jó prompt engineering segít az oktatóknak pontos, releváns, vonzó és személyre szabott tartalmakat nagy mennyiségben létrehozni. A Gen AI oktatásban való alkalmazásának legígéretesebb felhasználási esetei közé tartoznak a következők:
Személyre szabott tanulási élmények: Az egyes diákok preferenciáinak, tudásszintjének és érdeklődési körének megfelelő órák és tantervek készítése a szokásos idő töredékében.
Automatizált tartalomkészítés: Kiegészítő anyagok – például összefoglalók, kvízek és szövegértési kérdések – gyors előállítása.
Nyelvtanulás és gyakorlás: A tanuló aktuális szintjéhez igazodó beszélgetési gyakorlati szituációk, nyelvtani feladatok és szókincsgyakorlatok generálása.
Tanítás és támogatás: AI-alapú oktatás, amely a diákok konkrét kérdéseire vagy nehézségeire reagál, magyarázatokat, forrásokat és gyakorló feladatokat kínálva.
Kutatás és fejlesztés
A pontos és kontextushoz illeszkedő promptok kidolgozásával a kutatók az AI-modellek segítségével átvizsgálják a hatalmas adatmennyiségeket, új hipotéziseket állítanak fel, sőt kísérleti eredményeket is szimulálnak.
A prompt-mérnökök segíthetnek a kutatóknak a megfelelő bemeneti adatok megtervezésében, hogy nagy léptékben is pontos eredményeket érjenek el. Néhány olyan eset, amelyekben ez hasznos lehet:
Irodalomáttekintés: Átfogó irodalomáttekintések elvégzése, a releváns tanulmányok, a legfontosabb eredmények és a jelenlegi tudásbázis hiányosságainak azonosítása.
Adatbányászat: Minták, összefüggések és rendellenességek feltárása nagy adathalmazokban.
Hipotézisalkotás: Több hipotézis létrehozása ugyanazon a kutatási területen belül, hogy többféle irányt is feltárhassunk.
Kísérleti szimuláció: Kísérletek vagy modellek eredményeinek szimulálása, csökkentve ezzel a költséges és időigényes fizikai kísérletek szükségességét.
Egészségügy
A prompt engineering javítja az AI-modellek képességét a komplex orvosi adatok értelmezésére, a diagnosztikai támogatás nyújtására, a betegellátás személyre szabására, valamint a kutatás és a képzés elősegítésére.
A prompt-mérnökök a következő esetekben segíthetnek az egészségügyi szakembereknek abban, hogy jobb betekintést nyerjenek adataikból.
- Diagnosztikai támogatás vizsgálatok, laboreredmények, jelentések és orvosi képalkotó vizsgálatok alapján
- Személyre szabott kezelési tervek: A betegek kórtörténetének, genetikai adatainak és aktuális egészségi állapotának elemzése személyre szabott kezelési tervek javaslata céljából, például a szervátültetések utáni kilökődés előrejelzése érdekében
- Gyógyszerfejlesztés: Kiterjedt tudományos cikkekből és klinikai vizsgálati adatokból álló adatbázisok átvizsgálása annak érdekében, hogy azonosítsák az egyes betegségek kezelésére alkalmas potenciális gyógyszerjelölteket – ahogyan azt az MIT tette az antibiotikumok esetében.
A prompt engineering gyakorlati alkalmazási esetei
Lényegében a generatív mesterséges intelligencia három formában képes tartalmat létrehozni: szöveg, kép és hang/videó. Az alábbiakban bemutatjuk a három forma közül a leghatékonyabb mesterséges intelligencia-alkalmazási példákat.
A prompt engineering a szöveggenerálásban
Ez a generatív mesterséges intelligencia jelenleg legnépszerűbb felhasználási területe. Az újságíróktól és marketingesektől kezdve a visszahúzódó fejlesztőkig a legkülönbözőbb felhasználók igényeiknek megfelelően használják az AI szöveggenerátorokat.
A leggyakoribb felhasználási esetek a következők:
- Marketingtartalmak, például blogok és fehérkönyvek
- Közösségi média tartalmak, például Instagram- vagy Twitter-bejegyzések
- Műszaki dokumentáció
- Beszédek és prezentációk
- Alternatív/figyelemfelkeltő címek cikkekhez
- Összefoglalók és rövid leírások az olvasás megkönnyítéséhez
Vannak olyan AI-eszközök is az értekezletek jegyzeteléséhez, amelyek képesek a videohívásokat szöveges jegyzetekké átírni, vagy a szöveges jegyzeteket összefoglalni a legfontosabb pontok, teendők stb. azonosítása érdekében.
A prompt engineering a képgenerálásban
Bár még nem olyan széles körben használják, mint a szöveget, a képgenerálás hihetetlen lehetőségeket kínál a kreativitás számára. Népszerű felhasználási példák:
- Digitális művészet
- Grafikai tervezés marketing és közösségi média céljára
- Rendezvények és konferenciák koncepciótervezése
- Belsőépítészet és építészeti prototípus-készítés
- Magazinborító és egyéb vizuális elemek
A prompt engineering az audio- és videogenerálásban
A prompt engineering segítségével történő hang- és videogenerálásnak jelentős alkalmazási területei vannak a szórakoztatás, az oktatás és a virtuális asszisztencia területén. Az AI-alapú tartalomkészítő eszközök néhány gyakorlati felhasználási esete a következő:
- Egyedi zeneszámok vagy hanghatások videojátékokhoz és multimédiás projektekhez
- A projekt tematikus és érzelmi követelményeinek megfelelő zene
- Ritka állatok/madarak hangjai
- Rövid promóciós/animációs videók hanggal
- Filmelőzetesek
- Hang- és videó prototípusok
A generatív mesterséges intelligencia hatása rendkívüli: minden szektorra, iparágra, földrajzi területre és üzleti típusra kihat. Az elkövetkező évtizedben a prompt engineering meghatározhatja az emberek tanulási és megértési képességét, hasonlóan ahhoz, ahogyan ma a „googolás” teszi.
Még ha a generatív mesterséges intelligencia is gyorsan fejlődik, íme néhány alapvető módszer, amelyek segítségével elindulhat a prompt engineering területén.
Prompt-készítési módszerek
Mielőtt belemennénk a szakmai kifejezésekbe, ne feledje, hogy a generatív mesterséges intelligencia fő előnye az, hogy a bemeneti adatokat természetes nyelven adhatja meg. Tehát nyugodtan beszéljen a ChatGPT-hez, a Google Geminihez vagy a Microsoft Copilothoz úgy, ahogyan azt természetesen tenné.
Figyelje meg a válaszokat, és a munka során finomítsa a bemeneti adatokat. Íme néhány fogalom, amely segíthet Önnek a folyamat során.
Zero-shot tanulás
Ha az AI-nek előzetes példák vagy kontextus nélkül adunk feladatot, azt zero-shot promptingnek nevezzük. Ez a következő jellemzőkkel bír.
- A promptok magukért beszélnek
- A modell kizárólag az előzetes betanítás alapján képes megérteni és végrehajtani a kérést.
- Kiválóan alkalmas kezdő felhasználók számára, hogy megértsék a nagy nyelvi modelleket
Példa promptra: „Határozza meg a következő kódrészletben használt fő programozási nyelvet: print(‘Hello, World!’). ”
Few-shot tanulás
Ha a tényleges feladat bemutatása előtt néhány példát adunk az AI-modellnek a megoldandó feladatra, ezt „few-shot prompting”-nak nevezzük.
- A promptok előíró jellegűek
- Segít a modellnek megérteni a kontextust és a kimenet várható formátumát
- Leginkább olyan összetett feladatokhoz ajánlott, ahol a zero-shot módszer nem biztosít elegendő útmutatást
Példa promptra: „Adott a következő bemeneti és kimeneti párok: Bemenet: 5 * 5, Kimenet: 25; Bemenet: 8 + 2, Kimenet: 10; számítsa ki a kimenetet a következő bemenet esetén: 7 – 4.”
Gondolatlánc-alapú promptolás
Amikor a modellt arra ösztönözzük, hogy generáljon köztes lépéseket vagy érvelési útvonalakat, amelyek a végső válaszhoz vagy a kívánt eredményhez vezetnek, ezt „chain-of-thought” (COT) promptolásnak nevezzük.
- A promptok lépésről lépésre haladnak
- Végigvezeti a modellt a végső eredményig
- Leginkább olyan komplex problémamegoldási feladatokhoz ajánlott, ahol azt szeretné, hogy a modell „megmutassa a munkáját”
Példa egy promptra: „Ahhoz, hogy egy adott karakterláncot, a »hello«-t megfordítsuk, először fel kell bontani a karakterláncot egyes karakterekre. Másodszor, meg kell fordítani ezeknek a karaktereknek a sorrendjét. Végül pedig újra össze kell fűzni ezeket a karaktereket egy karakterlánccá. Mi a végeredmény?”
Fejlett prompt-technikák
Vessünk egy pillantást néhány összetettebb és fejlettebb prompt engineering technikára.
Zero-shot CoT
A zero-shot chain-of-thought (COT) módszer ötvözi a két módszert, hogy komplex problémákat oldjon meg anélkül, hogy a képzési adatokban előzetes példák lennének.
Képzelje el, hogy egy generatív AI-modellt használ egy olyan szoftverkód hibakeresésére, amellyel még soha nem találkozott.
A zero-shot COT használatával a modell lépésről lépésre kifejtené a probléma megértését, logikusan levezetné az okokat, és megfogalmazná a lehetséges megoldásokat, annak ellenére, hogy nem kaptak erre a konkrét kérdésre vonatkozó képzést.
Automatikus prompt-tervező (APE)
Mi lenne, ha a mesterséges intelligencia utasításokkal segítené a mesterséges intelligenciát a helyes válaszok megtalálásában? Nos, ez a prompt engineering automatizálása.
Az algoritmusok és technikák felhasználásával az AI-modellekkel való interakcióhoz szükséges promptok automatikus generálását vagy optimalizálását APE-nek nevezik. Ebben a modellben az algoritmus elemzi a sikeres és sikertelen kísérletek korpuszát, hogy hasonló feladatokat automatizáljon.
Ezután beépíti azokat a kulcsszavakat, struktúrákat és utasításokat, amelyekről megállapítást nyert, hogy a legnagyobb valószínűséggel eredményeznek sikeres kimenetet. Amint a mesterséges intelligencia generálja a szkripteket, az APE-rendszer értékeli azok hatékonyságát, a tanultak alapján finomítja a promptokat, és iteratív módon javítja a folyamatot.
Függetlenül attól, hogy milyen módszert alkalmaz, valószínűleg néhány kihívással fog szembesülni a hatékony prompt engineering felé vezető úton.
A prompt engineering korlátai és kihívásai
A generatív mesterséges intelligencia, mint feltörekvő terület, jelenleg is átéli a maga hullámvölgyeit. Ugyanakkor a felhasználók különféle promptokat és stílusokat próbálnak ki, hogy megkapják a számukra szükséges eredményeket. Egy ilyen gyorsan fejlődő technológiánál elkerülhetetlenek a kihívások.
A prompt engineering legnagyobb korlátai és azok leküzdésének módjai.
Modellfüggőség: Egy adott modellnél jól működő prompt egy másik modellnél nem feltétlenül hoz ugyanazokat az eredményeket.
Figyeljen a modellben fellépő eltérésekre. A munka során végezzen kiigazításokat és optimalizálásokat.
Összetettség és specifikusság: A hatékony promptok gyakran a modell nyelvének és képességeinek mélyreható megértését igénylik.
Találja meg az egyensúlyt a túl általános és a túl konkrét leírások között, hogy a lehető legtöbbet hozhassa ki nagy nyelvi modelljeiből.
Előítéletek és érzékenység: A mesterséges intelligencia modellek átvehetnek előítéleteket a képzési adataikból, amelyeket a prompt engineering segítségével akaratlanul is felerősíthet. Ezenkívül a hallucináció, az előítéletek, az érzéketlenség stb. káros, félrevezető vagy etikátlan eredményekhez vezethetnek.
Építsen ki rendszereket az AI-használat alapos mérlegelésére és etikai felügyeletére.
Skálázhatóság: Ahogy a feladatok köre bővül, az egyes egyedi forgatókönyvekhez tartozó prompt-ek kézi kidolgozása egyre kevésbé kivitelezhető.
Fontolja meg a prompt automatikus generálását vagy optimalizálását a jövőbeli igényeinek megfelelően.
Érthetőség: Az érthetőség hiánya megnehezítheti a promptok iteratív fejlesztését vagy a problémák diagnosztizálását.
Használjon gondolatmenet-alapú módszereket, és ragaszkodjon ahhoz, hogy megismerje a mesterséges intelligencia logikai érvelését a fontos eredmények esetében.
Túlillesztés és alulillesztés: Túlillesztés akkor fordul elő, amikor a prompt túlzottan konkrét példákhoz van igazítva, ami általános esetekben kevésbé hatékonnyá teszi. Alulillesztés akkor történik, amikor a prompt túl általános, ami általános vagy irreleváns kimenetekhez vezet.
Nos, találja meg az egyensúlyt!
Költség- és erőforrás-korlátok: A magas színvonalú prompt engineering – különösen kereskedelmi környezetben – jelentős számítási erőforrásokat és szakértői munkaidőt igényelhet.
A hangsúly a gyakorlati alkalmazásokon és a befektetés megtérülésén van.
Legyen profi a prompt engineering terén a ClickUp segítségével
Mi a címe annak a Taylor Swift-dalnak? Mennyi sajtot tegyek a tésztámba? Ez az adatkészlet alkalmas-e elemzésre? Melyik gyógyszerre allergiás ez a beteg? Mely feladatokat kell még kiosztani ebből a sprintből?
A generatív AI-modellek alkalmazási területe folyamatosan bővül. Ennek eredményeként a prompt engineering egyre inkább elengedhetetlen készséggé válik az iparágak szakemberei körében.
Az, hogy mennyire tudod az LLM nyelvét, határozza meg, mennyire sikerül a legjobb eredményeket elérned – ez a készség a „prompt engineering” fogalmában ölt testet.
Kipróbálhatja a prompt engineeringet bármelyik ingyenes nagy nyelvi modellel (LLM), például a ChatGPT-vel, a Google Gemini-vel, a DALL-E-vel stb. Kérje meg például, hogy készítsen remixet a kedvenc dalai közül a következő születésnapi bulijára, vagy vizsgálja meg a hitelkártya-kivonatait, hogy láthatóvá tegye a legnagyobb kiadásait.
A ClickUp Brain segítségével gyorsabbá és hatékonyabbá teheti a munkát. A ClickUp integrálja a mesterséges intelligenciát a platformba a tudásmenedzsment, a projektmenedzsment és az írás területén.
És ez még nem minden! A ClickUp Brain beépített promptokkal és több száz sablonnal is rendelkezik, hogy biztosan jó irányba indulhasson el. Fedezze fel, mit tehet a generatív mesterséges intelligencia a projektmenedzsmentje érdekében. Próbálja ki még ma ingyen a ClickUp-ot!
GYIK a prompt engineeringről
1. Mi az a prompt engineering, példával illusztrálva?
A ChatGPT-hez hasonló generatív mesterséges intelligencia modellek számára olyan bemeneti adatok kidolgozása, amelyek segítségével a modellek konkrét vagy kívánt eredményeket állíthatnak elő, a prompt engineering néven ismert.
Példa a prompt engineeringre
Ha egy szoftverfejlesztő egy olyan nyelvi modellt, mint a GPT-4, szeretne használni egy Python szkript generálásához, amely egy adott weboldalról gyűjti össze a hírek címét.
Prompt: „Készítsen egy Python szkriptet a Beautiful Soup könyvtár segítségével, amely lekérdezi a legfrissebb hírek címét az „example-news-site.com” webhelyről. A szkriptnek kezelnie kell az oldalozást, és a címeket listában kell tárolnia.”
2. Mi egy példa a promptra?
Bármilyen bemeneti adat, amit egy generatív AI-modellnek adsz, az egy prompt. A jó prompt-tervezés segítségével jelentősen javíthatod a kimenetet, hasznosabbá, relevánsabbá, pontosabbá és vonzóbbá téve azt.
Egy jó példa a prompt használatára: „Készítsen egy 150 szavas termékleírást egy bambuszszálas törülközőszetthez, amely kiemeli annak környezetbarát előnyeit, tartósságát és puhaságát. Tartalmazzon egy cselekvésre ösztönző felhívást, amely támogatja a környezettudatos életmódot, és népszerűsíti a márka fenntarthatóság iránti elkötelezettségét.”
3. Hogyan kezdjem el a prompt engineeringet?
A prompt engineeringgel való ismerkedés legjobb módja, ha saját maga próbálja ki. Természetes nyelven kommunikáljon vele, és ismerje meg a modellt. Ezzel párhuzamosan a következőket teheti:
- Iratkozzon fel online tanúsító tanfolyamokra
- Olvassa el az Ön által használt AI-modellre vonatkozó dokumentációt
- Kövesse azokat a közösségeket és fórumokat, ahol a nagy nyelvi modellekről folyik a vita
- Gyakoroljon rendszeresen, és tanuljon minden egyes interakcióból!
- Elemezze a sikeres és sikertelen promptokat, hogy megértse, mi működik jól
Tartsa magát naprakészen a mesterséges intelligencia és a természetes nyelvfeldolgozási technológiák fejlődésével kapcsolatban, mivel ezek befolyásolhatják a promptok felépítését.