Nie zadzwoniłbyś przecież do pizzerii, żeby zamówić po prostu „pizzę”. Aby otrzymać kolację zgodnie z własnymi upodobaniami, określiłbyś rodzaj ciasta, dodatki, przyprawy, napój do posiłku oraz wszelkie składniki, na które jesteś uczulony.
Morał z tej historii jest taki: im bardziej szczegółowe są Twoje instrukcje, tym bardziej pizza będzie odpowiadała Twoim preferencjom. Dotyczy to korzystania z generatywnych narzędzi AI, takich jak ChatGPT firmy OpenAI czy Gemini firmy Google.
W tym wpisie na blogu pokażemy, jak formułować jasne instrukcje i zadawać konkretne pytania narzędziom AI — proces ten znany jest również jako inżynieria podpowiedzi.
Czym jest inżynieria podpowiedzi?
Inżynieria podpowiedzi to proces projektowania i udoskonalania tekstu wejściowego przekazywanego do modeli AI, zwłaszcza modeli językowych, w celu uzyskania najdokładniejszych, najbardziej trafnych i kreatywnych odpowiedzi.
Dlaczego warto nauczyć się inżynierii podpowiedzi
Generatywna sztuczna inteligencja staje się jednym z najpotężniejszych i najbardziej wpływowych narzędzi w szerokim zakresie zastosowań — od tworzenia zawartości po modelowanie architektoniczne. Firma McKinsey szacuje, że do 2030 r. nawet 30% godzin pracy w całej gospodarce Stanów Zjednoczonych mogłoby zostać zautomatyzowane dzięki technologiom opartym na generatywnej sztucznej inteligencji.
Aby jak najlepiej wykorzystać Gen AI, musisz opanować inżynierię podpowiedzi.
Przyspieszenie interakcji: Inżynieria podpowiedzi stanowi główny interfejs między intencją człowieka a wynikami generowanymi przez maszynę. Aby model uczenia maszynowego (ML) zrozumiał zapytanie sformułowane w języku naturalnym, konieczna jest znajomość inżynierii podpowiedzi.
Wspieranie kreatywności AI: Cechą wyróżniającą generatywną AI jest to, że „generuje” ona, czyli tworzy tekst, obrazy lub dane w odpowiedzi na podpowiedzi. Aby uzyskać kreatywne odpowiedzi, należy wprowadzać jasne podpowiedzi.
Uzyskiwanie trafnych odpowiedzi: Dużym wyzwaniem w dziedzinie sztucznej inteligencji generatywnej (Gen AI) jest zjawisko halucynacji — sytuacja, w której model AI generuje nieprawidłowe lub wprowadzające w błąd informacje w oparciu o błędne założenia lub wrodzone uprzedzenia. Aby temu zapobiec, potrzebne są solidne umiejętności w zakresie inżynierii podpowiedzi.
Maksymalizacja zwrotów: Generatywna AI opiera się na dużych modelach językowych, przetwarzających ogromne ilości danych. Aby w pełni wykorzystać możliwości modelu — i obejść jego ograniczenia — kluczowe znaczenie ma dobre inżynieria podpowiedzi.
Poprawa trafności: Wszystko, co generuje AI, musi być trafne dla docelowych odbiorców. Na przykład możesz poprawić trafność generowanego przez AI posta w mediach społecznościowych, określając dane demograficzne odbiorców, ich zainteresowania, potrzeby, wyzwania itp.
Aby czerpać z tych korzyści, musisz zrozumieć, w jaki sposób wykorzystać inżynierię podpowiedzi, aby uzyskać pożądane wyniki z generatywnej AI. Zacznijmy od kilku przykładów
Przykłady inżynierii podpowiedzi
Istnieje wiele wskazówek dotyczących tego, co należy robić, a czego nie, najlepszych praktyk oraz szablonów promptów dla AI, które pomogą Ci osiągnąć właściwy efekt. Zanim jednak przejdziemy do konkretnych trików związanych z AI, najlepszym sposobem na opanowanie tak praktycznej umiejętności, jaką jest inżynieria promptów, jest zobaczenie jej w akcji.
Oto kilka przykładów inżynierii podpowiedzi w różnych obszarach działalności.
Inżynieria podpowiedzi w tworzeniu oprogramowania
Niezależnie od tego, czy zajmujesz się programowaniem, usuwaniem błędów czy tworzeniem dokumentacji, narzędzia AI dla programistów mogą znacznie ułatwić Ci pracę. Oto jak to zrobić.
Pomoc w przeglądzie kodu
„Wygeneruj listę kontrolną do przeglądu kodu dla aplikacji do automatyzacji procesów robotycznych (RPA) napisanej w języku Python. Zwróć szczególną uwagę na czytelność kodu i bezpieczeństwo w środowisku korporacyjnym.”
Dokumentacja techniczna
„Napisz kompleksowy przewodnik dotyczący wdrażania Uwierzytelniania OA 2.0 w aplikacji internetowej przy użyciu Node.js. Zamieść w nim instrukcje krok po kroku oraz fragmenty kodu dla każdego etapu.”
Naprawianie błędów
„Opisz systematyczne podejście do identyfikacji i usuwania wycieków pamięci w aplikacji Java, w tym narzędzia, z których należy skorzystać, oraz typowe obszary, które należy sprawdzić”. Jeśli jesteś początkującym użytkownikiem i wydaje Ci się to nieco zbyt skomplikowane, mamy dla Ciebie pomoc. Skorzystaj z podpowiedzi ChatGPT firmy ClickUp dotyczących inżynierii, aby generować pomysły, opracowywać plany i nie tylko.
Podpowiedzi Gen AI dla zarządzania produktami
Zespoły zajmujące się zwinnym tworzeniem oprogramowania często borykają się z brakiem menedżerów produktu, którzy potrafiliby jasno określić plan działania i napędzać postępy. Pomocne mogą być w tym narzędzia AI, takie jak ChatGPT.
Ustalanie priorytetów funkcji
„Korzystając z modelu oceny RICE (Reach, Impact, Confidence, Wysiłek), ustal priorytety następujących funkcji dla naszego przyszłego narzędzia do zarządzania projektami: tablice Kanban, współpraca w czasie rzeczywistym, automatyzacja raportowania oraz integracje z rozwiązaniami innych firm.”
Data powstania person użytkowników
„Opracuj szczegółowy profil użytkownika aplikacji do śledzenia aktywności fizycznej, skierowanej do zapracowanych profesjonalistów, którzy dopiero zaczynają przygodę z fitnessem. Uwzględnij dane demograficzne, cele, wyzwania oraz sposoby, w jakie użytkownicy mogą korzystać z aplikacji.”
Opracowywanie planu rozwoju produktu
„Opracuj 6-miesięczny plan rozwoju produktu dotyczący rozbudowy platformy e-commerce, koncentrując się na wdrożeniu AI w celu zapewnienia spersonalizowanych doświadczeń zakupowych. Opisz szczegółowo etapy, kluczowe kamienie milowe i oczekiwane wyniki”. Możesz też wybrać jedną z ponad 130 podpowiedzi ClickUp ChatGPT dotyczących zarządzania produktem i od razu przystąpić do działania.
📮 ClickUp Insight: 37% naszych respondentów wykorzystuje sztuczną inteligencję do tworzenia zawartości, w tym do pisania, edycji i tworzenia wiadomości e-mail. Proces ten zazwyczaj wiąże się jednak z przełączaniem się między różnymi narzędziami, takimi jak narzędzie do generowania zawartości i obszar roboczy. Dzięki ClickUp zyskujesz wsparcie w pisaniu oparte na sztucznej inteligencji w całym obszarze roboczym, w tym w wiadomościach e-mail, komentarzach, czatach, dokumentach i nie tylko — a wszystko to przy zachowaniu kontekstu z całego obszaru roboczego.
Przykłady inżynierii podpowiedzi w zarządzaniu projektami
Możesz poprosić Gen AI o stworzenie planu projektu, który następnie możesz dostosować do swoich potrzeb w niestandardowy sposób. Możesz też po prostu skorzystać z pomocy przy optymalizacji poszczególnych jego elementów. Poniżej omówimy oba przypadki.
Tworzenie planu projektu
„Opracuj szczegółowy plan projektu dotyczący uruchomienia nowej platformy handlowej online, obejmujący takie etapy, jak badania rynku, projektowanie i rozwój, testowanie oraz strategia uruchomienia. Określ kluczowe działania, niezbędne zasoby oraz osie czasu dla każdego etapu.”
Optymalizacja zasobów
„Przeanalizuj obecny podział zasobów w projekcie tworzenia oprogramowania i zaproponuj optymalizacje, które zapewnią terminową realizację bez utraty jakości. Weź pod uwagę takie czynniki, jak zestaw umiejętności, dystrybucja obciążenia pracą oraz zadania na ścieżce krytycznej.”
Ponad 190 podpowiedzi ChatGPT dotyczących zarządzania projektami, wyselekcjonowanych specjalnie dla Ciebie przez ClickUp.
Dowiedz się więcej o ClickUp Brain tutaj:
Podpowiedzi do tworzenia zawartości
Najlepsze narzędzia AI do tworzenia zawartości mogą znacznie poprawić wyniki Twoich działań marketingowych. Wypróbuj poniższe wskazówki, aby przekonać się o tym na własnej skórze.
Kampania w mediach społecznościowych
„Opracuj kampanię w mediach społecznościowych z okazji zbliżającej się premiery ekologicznego szamponu. Uwzględnij 3 różne posty na Instagramie i 3 różne posty na Twitterze. Dodaj odpowiednie hashtagi dla każdej platformy.”
Zawartość biuletynu e-mailowego
„Stwórz angażującą zawartość do comiesięcznego biuletynu dla startupu technologicznego, zawierającą aktualności dotyczące produktu, prezentację członka zespołu, nadchodzące wydarzenia oraz wezwanie do działania zachęcające czytelników do wypróbowania nowej funkcji.”
Możesz również podać więcej szczegółów dotyczących aktualizacji produktu lub członka zespołu, aby uzyskać precyzyjne wyniki. Przykład poniżej.
„Przedstawmy jednego z członków zespołu. Nazywa się Jake i jest znakomitym programistą. W tym miesiącu mija rok, odkąd dołączył do zespołu. W tym czasie pomógł rozwiązać niektóre z największych problemów klientów. Jeden z klientów powiedział kiedyś: „Gdyby nie Jake, utknęlibyśmy w pętli niepewności. Wykonał świetną robotę, pomagając nam upiec dwie pieczenie na jednym ogniu”.
Wykorzystaj ClickUp Brain jako asystenta pisania, sprawdzaj pisownię, twórz streszczenia dłuższych dokumentów, generuj tabele, szablony, transkrypcje i nie tylko.
Pamiętaj, że większość firm nie preferuje jeszcze zawartości generowanej przez sztuczną inteligencję, co doprowadziło do powstania kilku narzędzi do wykrywania zawartości generowanej przez AI. Najlepszym sposobem wykorzystania Gen AI do tworzenia zawartości jest użycie jej jako narzędzia do burzy mózgów lub punktu wyjścia, który pozwala uniknąć „problemu pustej strony”.
Inżynieria podpowiedzi w aplikacjach chatbotowych
Z technicznego punktu widzenia ChatGPT lub Google Gemini to chatbot, z którym prowadzimy rozmowę. Rozumie on nasze pytania i generuje odpowiedzi. Został wytrenowany na dużych modelach językowych z wykorzystaniem ogromnej ilości danych.
Możesz wykorzystać te modele i dalej je trenować przy użyciu informacji zastrzeżonych lub specyficznych dla danej branży, aby umożliwić prowadzenie z użytkownikiem subtelnych, uwzględniających kontekst i spersonalizowanych rozmów. W takim przypadku klient może po prostu zadawać pytania typu: „ile kosztuje ten plecak?”.
Jednak dobry chatbot obsługujący klientów może czerpać z danych organizacyjnych dotyczących historii zakupów, lokalizacji, preferencji, wcześniejszych skarg itp., aby udzielać odpowiedzi i proponować produkty z wyższej półki, co znacznie poprawia komfort użytkowania.
Inżynieria podpowiedzi w programowaniu komputerowym i systemach kontroli wersji
Inżynieria podpowiedzi może pomóc programistom w generowaniu konkretnych fragmentów kodu w różnych językach programowania.
„Napisz funkcję w języku Python, która przeprowadzi połączenie z bazą danych SQL i wykona zapytanie SELECT na podstawie parametrów przekazanych do funkcji.”
Włączenie AI do cykli pracy kontroli wersji pozwala uzyskać zalecenia dotyczące przeglądu kodu w oparciu o historię commitów, wskazuje obszary kodu, które mogą wymagać refaktoryzacji, oraz automatyzuje rutynowe zadania związane z kontrolą wersji, poprawiając jakość kodu i wydajność zespołu.
Techniki kreatywne związane z generowaniem podpowiedzi w AI
Inżynieria podpowiedzi, zwłaszcza w przypadku modeli takich jak DALL-E, uwalnia niespotykane dotąd możliwości generowania pomysłowych i skomplikowanych obrazów na podstawie opisów tekstowych.
Na przykład twórca gier mógłby użyć podpowiedzi w stylu: „Wygeneruj obraz głównej ulicy, wzdłuż której po obu stronach znajdują się sklepy z modą, o zmierzchu, w nowoczesnym stylu architektonicznym i chłodnej kolorystyce”. Wyniki umożliwiają szybką wizualizację środowisk gry bez konieczności wykonywania czasochłonnych rysunków ręcznych.
Inżynieria podpowiedzi w analizie baz danych
Zazwyczaj pozyskiwanie informacji z baz danych wymaga od osoby posiadającej wiedzę z zakresu języka SQL pisania złożonych zapytań w języku programowania. Generatywna AI zmieniła tę sytuację, umożliwiając pisanie zapytań w języku naturalnym w celu pobierania danych ze źródeł danych nieustrukturyzowanych lub częściowo ustrukturyzowanych.
Przetwarzanie danych
„Zostań analitykiem danych i napisz kod do oczyszczenia oraz wstępnego przetworzenia moich danych na potrzeby analizy. Mój zbiór danych zawiera informacje o zakupach wszystkich klientów z ostatnich 30 dni.”
W tym miejscu możesz poprosić Gen AI o zrobienie konkretnych zadań związanych z czyszczeniem danych, takich jak usuwanie pustych wierszy, usuwanie wierszy z wartością koszyka poniżej 50$, i tak dalej.
Wizualizacja danych
„Napisz kod w języku Python, aby zwizualizować mój zbiór danych. Mój zbiór danych zawiera informacje o zakupach wszystkich klientów w wieku powyżej 50 lat z ostatnich 30 dni.”
Podaj dodatkowe wytyczne dotyczące wizualizacji i dostosowywania wyników, takie jak „pokaż mi trendy zakupowe” lub „uporządkuj według kategorii”.
Analiza nastrojów z wykorzystaniem podpowiedzi Gen AI
Analiza nastrojów cieszy się ogromną popularnością w przypadku zawartości tworzonej przez użytkowników w Internecie, zwłaszcza w postach w mediach społecznościowych. Podpowiedź służąca do zrozumienia nastrojów klientów wobec Twojego produktu może wyglądać następująco.
„Na podstawie mojego zbioru danych zawierającego posty w mediach społecznościowych, w których pojawia się wzmianka o [marce], sklasyfikuj je jako pozytywne, negatywne lub neutralne. Zidentyfikuj konkretne cechy/aspekty związane z każdym z tych nastrojów.”
Jeśli opanowałeś już podstawy działania inżynierii podpowiedzi, czas przyjrzeć się jej szerszym zastosowaniom i konsekwencjom.
Rola inżynierii podpowiedzi w sektorach opartych na danych
Jak widać na powyższych przykładach, można przeprowadzać podstawową analizę danych lub analizę nastrojów we wszystkich branżach. Jednak generatywna AI i inżynieria podpowiedzi zapewniają szczególną wartość w sektorach i zastosowaniach opartych na danych. Oto dlaczego.
Edukacja
Dobre inżynieria podpowiedzi pomaga nauczycielom tworzyć na dużą skalę dokładną, trafną, angażującą i spersonalizowaną zawartość. Oto niektóre z najbardziej obiecujących zastosowań AI w edukacji:
Spersonalizowane doświadczenia edukacyjne: Tworzenie lekcji i planów nauczania w oparciu o indywidualne preferencje, poziom zaawansowania i zainteresowania każdego ucznia w ułamku sekundy.
Zautomatyzowane tworzenie zawartości: Szybkie generowanie materiałów wspierających, takich jak streszczenia, quizy i pytania sprawdzające zrozumienie tekstu.
Nauka i praktyka języków: Generowanie scenariuszy rozmów do ćwiczeń, ćwiczeń gramatycznych i ćwiczeń słownictwa dostosowanych do aktualnego poziomu uczącego się.
Korepetycje i wsparcie: Korepetycje oparte na AI, mające na celu odpowiedź na konkretne pytania uczniów lub pomoc w obszarach, w których napotykają trudności, oferujące wyjaśnienia, materiały pomocnicze i zadania do ćwiczeń.
Badania i rozwój
Tworząc precyzyjne i dostosowane do kontekstu podpowiedzi, naukowcy wykorzystują modele AI do przeszukiwania ogromnych zbiorów danych, generowania nowych hipotez, a nawet symulowania wyników eksperymentów.
Inżynierowie podpowiedzi mogą pomóc badaczom w projektowaniu odpowiednich danych wejściowych, aby uzyskać dokładne wyniki na dużą skalę. Oto kilka scenariuszy, w których może to być przydatne:
Przegląd literatury: Przeprowadzanie kompleksowych przeglądów literatury, identyfikowanie odpowiednich badań, kluczowych wniosków oraz luk w aktualnym stanie wiedzy.
Eksploracja danych: Odkrywanie wzorców, korelacji i anomalii w dużych zbiorach danych.
Tworzenie hipotez: Generowanie wielu hipotez w ramach tego samego obszaru badawczego w celu zbadania różnych ścieżek.
Symulacja eksperymentów: Symulowanie eksperymentów lub wyników modeli, co ogranicza konieczność przeprowadzania kosztownych i czasochłonnych eksperymentów fizycznych.
Opieka zdrowotna
Inżynieria podpowiedzi poprawia zdolność modeli AI do interpretacji złożonych danych medycznych, zapewniania wsparcia diagnostycznego, personalizacji opieki nad pacjentem oraz ułatwiania badań i szkoleń.
Inżynierowie podpowiedzi mogą pomóc pracownikom służby zdrowia w uzyskaniu lepszego wglądu w dane w następujących sytuacjach.
- Wsparcie diagnostyczne oparte na badaniach, wynikach laboratoryjnych, raportach i obrazowaniu medycznym
- Spersonalizowane plany leczenia: Analiza historii medycznej pacjentów, danych genetycznych i aktualnego statusu zdrowia w celu zaproponowania niestandardowych planów leczenia, np. przewidywanie odrzucenia przeszczepu narządu
- Odkrywanie leków: Przeglądanie obszernych baz danych artykułów naukowych i wyników badań klinicznych w celu zidentyfikowania potencjalnych kandydatów na leki na konkretne choroby, tak jak zrobił to MIT w przypadku antybiotyków
Praktyczne przykłady zastosowań inżynierii podpowiedzi
Zasadniczo generatywna AI może tworzyć zawartość w trzech formach: tekstowej, graficznej oraz audio/wideo. Oto niektóre z najskuteczniejszych zastosowań AI w tych trzech formach.
Inżynieria podpowiedzi w generowaniu tekstu
Jest to obecnie najpopularniejszy przypadek zastosowania generatywnej AI. Od dziennikarzy i specjalistów ds. marketingu po nieśmiałych programistów – użytkownicy z różnych środowisk wykorzystują generatory tekstu oparte na AI do swoich potrzeb.
Popularne przykłady zastosowań to:
- Zawartość marketingowa, taka jak blogi i opracowania
- Zawartość w mediach społecznościowych, taka jak posty na Instagramie czy Twitterze
- Dokumentacja techniczna
- Przemówienia i prezentacje
- Alternatywne/przyciągające uwagę nagłówki artykułów
- Podsumowania i streszczenia ułatwiające czytanie
Dostępne są również narzędzia AI do sporządzania notatek ze spotkań, które potrafią transkrybować rozmowy wideo na notatki tekstowe lub streszczać notatki tekstowe w celu zidentyfikowania kluczowych punktów, elementów do wykonania itp.
Inżynieria podpowiedzi w generowaniu obrazów
Chociaż generowanie obrazów nie jest jeszcze tak powszechnie stosowane jak generowanie tekstu, stwarza niesamowite możliwości dla kreatywności. Do popularnych zastosowań należą:
- Sztuka cyfrowa
- Projektowanie graficzne na potrzeby marketingu i mediów społecznościowych
- Projektowanie koncepcyjne wydarzeń i konferencji
- Projektowanie wnętrz i prototypowanie architektoniczne
- Okładka magazynu i inne elementy graficzne
Inżynieria podpowiedzi w generowaniu treści audio i wideo
Generowanie treści audio i wideo za pomocą inżynierii podpowiedzi ma szerokie zastosowanie w rozrywce, edukacji oraz w zakresie wirtualnych asystentów. Oto kilka praktycznych przykładów wykorzystania narzędzi do tworzenia zawartości opartej na AI:
- Niestandardowe utwory muzyczne lub efekty dźwiękowe do gier wideo i projektów multimedialnych
- Muzyka dostosowana do wymagań tematycznych i emocjonalnych projektu
- Rzadkie odgłosy zwierząt/ptaków
- Krótkie wideo promocyjne/animowane z dźwiękiem
- Zwiastuny filmowe
- Prototypy audio i wideo
Wpływ generatywnej AI jest ogromny — oddziałuje ona na każdy sektor, branżę, region geograficzny i rodzaj działalności. W ciągu następnej dekady inżynieria podpowiedzi może stać się czynnikiem decydującym o zdolności człowieka do uczenia się i rozumienia świata, podobnie jak obecnie „wyszukiwanie w Google”.
Mimo że generatywna AI szybko się rozwija, oto kilka podstawowych metod, które możesz wykorzystać, aby rozpocząć pracę z inżynierią podpowiedzi.
Metody tworzenia podpowiedzi
Zanim przejdziemy do terminów technicznych, pamiętaj, że główną zaletą generatywnej AI jest to, że możesz wprowadzać dane wejściowe w języku naturalnym. Dlatego śmiało rozmawiaj z ChatGPT, Google Gemini lub Microsoft Copilot tak, jakbyś to robił w naturalny sposób.
Obserwuj odpowiedzi i na bieżąco dostosowuj swoje polecenia. Oto kilka koncepcji, które mogą Ci w tym pomóc.
Uczenie się bez danych wzorcowych
Powierzenie sztucznej inteligencji zadania bez wcześniejszych przykładów lub kontekstu nazywa się „zero-shot prompting”. Charakteryzuje się ono następującymi cechami.
- Podpowiedzi nie wymagają dodatkowych wyjaśnień
- Model potrafi zrozumieć i zrealizować żądanie wyłącznie na podstawie swojego wstępnego szkolenia
- Najlepsze jako wstępna podpowiedź dla nowych użytkowników, pomagająca zrozumieć działanie dużych modeli językowych
Przykładowa podpowiedź: „Określ główny język programowania użyty w poniższym fragmencie kodu: print(‘Hello, World!’). ”
Uczenie się na niewielkiej liczbie przykładów
Przedstawienie modelowi AI kilku przykładów danego zadania przed zaprezentowaniem mu rzeczywistego zadania nazywa się metodą „few-shot prompting”.
- Podpowiedzi mają charakter nakazowy
- Pomaga modelowi zrozumieć kontekst oraz oczekiwany format wyników
- Najlepiej sprawdza się w przypadku złożonych zadań, w których metoda zero-shot może nie zapewnić wystarczających wskazówek
Przykładowa podpowiedź: „Biorąc pod uwagę następujące pary danych wejściowych i wyników: Dane wejściowe: 5 * 5, Wynik: 25; Dane wejściowe: 8 + 2, Wynik: 10; oblicz wynik dla danych wejściowych: 7 – 4.”
Podpowiedź oparta na łańcuchu myśli
Skłanianie modelu do generowania pośrednich kroków lub ścieżek rozumowania prowadzących do ostatecznej odpowiedzi lub pożądanego wyniku nazywa się techniką „chain-of-thought” (COT).
- Podpowiedź – krok po kroku
- Przeprowadza model przez wszystkie etapy aż do uzyskania końcowego wyniku
- Najlepiej sprawdza się w przypadku złożonych zadań związanych z rozwiązywaniem problemów, w których chcesz, aby model „pokazał, jak doszedł do rozwiązania”.
Przykładowa podpowiedź: „Aby odwrócić podany ciąg znaków »hello«, najpierw podziel go na poszczególne znaki. Następnie odwróć kolejność tych znaków. Na koniec połącz je ponownie w ciąg znaków. Jaki jest ostateczny wynik?”
Zaawansowane techniki tworzenia podpowiedzi
Przejdźmy teraz do kilku bardziej złożonych i zaawansowanych technik inżynierii podpowiedzi.
Zero-shot CoT
Metoda „zero-shot chain-of-thought” (COT) łączy te dwie metody, umożliwiając rozwiązywanie złożonych problemów bez konieczności posiadania wcześniejszych przykładów w danych szkoleniowych.
Wyobraź sobie, że używasz generatywnego modelu AI do debugowania fragmentu kodu oprogramowania, z którym model ten nigdy wcześniej nie miał do czynienia.
Korzystając z metody zero-shot COT, model potrafiłby przedstawić swoje rozumienie problemu, logicznie wywnioskować przyczyny i przedstawić potencjalne rozwiązania krok po kroku, mimo że nie został przeszkolony w zakresie tego konkretnego problemu.
Automatyczny inżynier podpowiedzi (APE)
A co, gdyby AI mogło podpowiadać innej AI, jak znaleźć właściwe odpowiedzi? Cóż, to właśnie automatyzacja inżynierii podpowiedzi.
Wykorzystanie algorytmów i technik do automatycznego generowania lub optymalizacji podpowiedzi służących do interakcji z modelami AI nazywa się APE. W tym modelu algorytm analizuje zbiór udanych i nieudanych prób w celu zautomatyzowania podobnych zadań.
Następnie uwzględnia słowa kluczowe, struktury i instrukcje, które zostały zidentyfikowane jako mające największe szanse na osiągnięcie powodzenia. W miarę jak AI generuje skrypty, system APE ocenia ich skuteczność, udoskonala podpowiedź na podstawie zdobytej wiedzy i iteracyjnie usprawnia cały proces.
Niezależnie od wybranej metody, na drodze do skutecznego stosowania inżynierii podpowiedzi prawdopodobnie napotkasz kilka wyzwań.
Ograniczenia i wyzwania związane z inżynierią podpowiedzi
Jako nowe pole, sztuczna inteligencja generatywna przechodzi swoje wzloty i upadki. Z drugiej strony użytkownicy wypróbowują różne podpowiedzi i style, aby uzyskać potrzebne im wyniki. Technologia rozwijająca się w tak szybkim tempie z pewnością wiąże się z pewnymi wyzwaniami.
Niektóre z największych limitów inżynierii podpowiedzi oraz sposoby ich pokonywania.
Zależność od modelu: Podpowiedź, która dobrze sprawdza się w jednym modelu, może nie dać takich samych wyników w innym.
Zwracaj uwagę na różnice w modelu. Na bieżąco wprowadzaj poprawki i optymalizacje.
Złożoność i szczegółowość: Skuteczne podpowiedzi często wymagają dogłębnego zrozumienia języka i możliwości modelu.
Znajdź równowagę między zbyt ogólnymi a zbyt szczegółowymi poleceniami, aby w pełni wykorzystać potencjał dużych modeli językowych.
Stronniczość i wrażliwość: Modele AI mogą przejmować stronniczość z danych szkoleniowych, którą można nieumyślnie wzmocnić poprzez inżynierię podpowiedzi. Ponadto halucynacje, stronniczość, brak wrażliwości itp. mogą prowadzić do szkodliwych, wprowadzających w błąd lub nieetycznych wyników.
Twórz systemy służące do starannej analizy i etycznego nadzoru nad wykorzystaniem AI.
Skalowalność: Wraz ze wzrostem zakresu zadań ręczne opracowywanie podpowiedzi dla każdego indywidualnego scenariusza staje się niepraktyczne.
Warto rozważyć automatyczne generowanie lub optymalizację podpowiedzi z myślą o przyszłych potrzebach.
Interpretowalność: Brak interpretowalności może utrudniać iteracyjne ulepszanie podpowiedzi lub diagnozowanie problemów.
Stosuj metody oparte na łańcuchu myśli i wymagaj przedstawienia logicznego uzasadnienia przez AI w przypadku ważnych wyników.
Nadmierne dopasowanie i niedostateczne dopasowanie: Nadmierne dopasowanie ma miejsce, gdy podpowiedź jest zbyt mocno dostosowana do konkretnych przykładów, co sprawia, że jest mniej skuteczna w ogólnych przypadkach. Niedostateczne dopasowanie występuje, gdy podpowiedź jest zbyt ogólna, co prowadzi do generowania wyników o charakterze ogólnikowym lub nieistotnym.
Cóż, trzeba znaleźć złoty środek.
Ograniczenia związane z kosztami i zasobami : Wysokiej jakości inżynieria podpowiedzi, zwłaszcza w środowisku komercyjnym, może wymagać znacznych zasobów obliczeniowych oraz czasu ekspertów.
Skup się na praktycznych zastosowaniach i zwrocie z inwestycji.
Osiągnij mistrzostwo w inżynierii podpowiedzi dzięki ClickUp
Jak nazywa się ta piosenka Taylor Swift? Ile sera powinienem dodać do makaronu? Czy ten zbiór danych jest odpowiednio przygotowany do analizy? Na jakie leki ten pacjent ma alergię? Jakie zadania z tego sprintu nie zostały jeszcze przydzielone?
Zakres zastosowań generatywnych modeli AI stale się poszerza. W wyniku tego inżynieria podpowiedzi staje się niezbędną umiejętnością wśród specjalistów z różnych branż.
To, jak dobrze posługujesz się językiem modelu LLM, decyduje o tym, na ile masz powodzenie w uzyskiwaniu najlepszych wyników — umiejętność ta jest ujęta w pojęciu „inżynierii podpowiedzi”.
Możesz spróbować swoich sił w inżynierii podpowiedzi, korzystając z dowolnego z bezpłatnych modeli LLM, takich jak ChatGPT, Google Gemini, DALL-E itp. Poproś model o stworzenie remiksu Twoich ulubionych piosenek na następną imprezę urodzinową lub o przeanalizowanie wyciągów z karty kredytowej w celu wizualizacji Twoich największych wydatków.
Pracuj szybciej i efektywniej dzięki ClickUp Brain. ClickUp integruje AI z platformą do zarządzania wiedzą, zarządzania projektami oraz tworzenia treści.
Co więcej? ClickUp Brain oferuje również wbudowane podpowiedzi i setki szablonów, które pomogą Ci dobrze rozpocząć pracę. Zobacz, jak generatywna AI może pomóc w zarządzaniu projektami. Wypróbuj ClickUp za darmo już dziś!
Często zadawane pytania dotyczące inżynierii podpowiedzi
1. Czym jest inżynieria podpowiedzi? Podaj przykład.
Tworzenie danych wejściowych dla generatywnych modeli AI, takich jak ChatGPT, w celu ukierunkowania ich na generowanie konkretnych lub pożądanych wyników nazywa się inżynierią podpowiedzi.
Przykład inżynierii podpowiedzi
Gdy programista chce wykorzystać model językowy, taki jak GPT-4, do wygenerowania skryptu w języku Python dla narzędzia do scrapingu stron internetowych, które zbiera nagłówki wiadomości z określonej witryny.
Podpowiedź: „Wygeneruj skrypt w języku Python z wykorzystaniem biblioteki Beautiful Soup w celu zebrania najnowszych nagłówków wiadomości ze strony „example-news-site.com”. Skrypt powinien obsługiwać paginację i zapisywać nagłówki w liście.”
2. Jaki jest przykład podpowiedzi?
Każda podpowiedź przekazywana modelowi generatywnej AI stanowi podpowiedź. Dzięki odpowiedniemu projektowaniu podpowiedzi można znacznie poprawić jakość wyników, czyniąc je bardziej użytecznymi, trafnymi, dokładnymi i angażującymi.
Dobrym przykładem podpowiedzi jest: „Wygeneruj 150-słowny opis produktu dla zestawu ręczników z włókna bambusowego, podkreślający jego ekologiczne zalety, trwałość i miękkość. Dodaj wezwanie do działania zachęcające do prowadzenia życia w zgodzie z ekologią oraz promujące zaangażowanie marki w zrównoważony rozwój”.
3. Jak zacząć zajmować się inżynierią podpowiedzi?
Najlepszym sposobem na rozpoczęcie pracy z inżynierią podpowiedzi jest wypróbowanie jej na własną rękę. Komunikuj się z modelem w języku naturalnym i staraj się go zrozumieć. Równolegle możesz:
- Zapisz się na internetowe kursy certyfikacyjne
- Zapoznaj się z dokumentacją dotyczącą konkretnego modelu AI, z którego korzystasz
- Śledź społeczności i fora poświęcone dużym modelom językowym
- Ćwicz regularnie i ucz się na podstawie każdej interakcji
- Przeanalizuj podpowiedzi o powodzeniu i nieudanych podpowiedziach, aby zrozumieć, co się sprawdza
Bądź na bieżąco z postępami w dziedzinie AI i technologii przetwarzania języka naturalnego, ponieważ mogą one wpływać na sposób konstruowania podpowiedzi.