Prompt engineering en framtida nyckelkompetens på bolag
I takt med att världen snabbt anammar stora språkmodeller (LLM), har prompt engineering framträtt som en viktig nyckel till att frigöra deras fulla potential. Tänk på det som ett sätt att kommunicera med dessa intelligenta AI-system, som gör det möjligt att utnyttja deras kapacitet för att omforma hur vi skapar, arbetar, löser problem och mycket mer.
Prompter fungerar som vägledning för LLM. En välformulerad prompt kan avsevärt påverka kvaliteten och relevansen hos modellens svar. Prompt engineering handlar om att skapa och förfina prompter för att generera exakta, relevanta och kreativa resultat som stämmer överens med användarens avsikt.
Vår erfarenhet när vi har utbildat bolag är att många har en svag förståelse prompting. Medarbetare erfar att de inte får ut den effekten av AI modellerna som man önskar eller att resultatet blir inkoncist. De som är duktiga på att förstå prompting har vi sett resultat som är riktigt outstanding. En bra prompt ska generera både önskat resultat men även att resultatet är koncist när man kör prompten flera gånger. Exempel är om man vill sammanställa information från t.ex dokument eller om man vill att AI modellen ska skapa enhetliga artiklar riktade mot specifika målgrupper.
Att ha en resurs som är duktig på prompt engineering på bolaget är en kunskap som är viktig, då vi kommer att använda oss mer och mer av AI modeller. Den med prompt enginner kompetens kan lära ut till medarbetare och även felsöka och ge rekommendationer för medarbetaren. Vi ser att prompt engineers kommer vara en nyckelroll på bolag inom en snar framtid när man t.ex börjar göra hela flöden från sitt datawarehouse och önskar få bra outputs. Ex. kan vara en ehandlare som har många produkter, vill göra omskrivningar på dessa för att öka på textinnehållet men även målgruppsanpassa texterna bättre. Där krävs en prompt som är säkerställd att få ett koncist resultat varje gång den körs. Om den inte gör det så ökar den arbetsbelastningen för att korrigera texter från medarbetarna.
Viktiga typer och tekniker för prompt engineering
Nedan följer några viktiga tekniker som visat sig vara mycket effektiva inom prompt engineering:
Iterativ förfining: Genom att kontinuerligt förbättra prompter baserat på AI´s svar kan bättre resultat uppnås. Till exempel: Börja med ”Skriv en dikt om en solnedgång.” Efter att ha sett resultatet kan det förfinas till ”Skriv en melankolisk dikt om en solnedgång vid stranden.”
Chain of thought-prompting: Uppmuntra steg-för-steg-resonemang för att lösa komplexa problem. Exempel: Istället för att ställa en komplex fråga som ”En bonde har 14 traktorer, åtta kor och 10 kycklingar. Om han säljer hälften av sina fåglar och köper tre kor till, hur många djur ger honom mjölk?” kan man lägga till ”Tänk steg för steg” eller ”Förklara ditt resonemang” för att få ett mer korrekt svar.
Rollspel: Tilldela AIét en roll eller persona innan uppgiften ges. Exempel: ”Du är en museiguide. Förklara målningen ’Vista från en grotta’ av David Teniers den yngre.”
Multi-turn prompting: Detta innebär att dela upp en komplex uppgift i en serie prompter. Tekniken involverar att använda en serie prompter för att vägleda AItill det önskade svaret. Exempel: ”Skapa en detaljerad disposition,” följt av ”Använd dispositionen för att utveckla varje punkt till ett stycke,” följt av ”Det andra stycket saknar X. Skriv om det med fokus på…” och till sist slutföra verket.
Utmaningar och möjligheter inom prompt engineering
Trots att LLM har förbättrats avsevärt kan de fortfarande ha svårt med abstrakta koncept, humor, komplexa resonemang och andra uppgifter, vilket ofta kräver noggrant utformade prompter. Modellerna kan också återspegla de partiskheter som finns i deras träningsdata.
Prompt engineers måste förstå detta och arbeta för att hantera och mildra potentiella partiskheter i sina slutliga lösningar. Dessutom kan olika modeller tolka och svara på prompter på olika sätt, vilket kan vara en utmaning för generalisering över modeller. De flesta LLM-utvecklare erbjuder god dokumentation samt promptmallar och andra riktlinjer som fungerar bra för respektive modell. Det är alltid användbart att bekanta sig med dessa för att effektivt använda modellerna. Slutligen, även om inferenshastigheterna ständigt förbättras, ger effektiv prompting också en möjlighet att programmera LLMprecist vid inferenstidpunkten för att spara beräknings- och energiresurser.
När AI blir alltmer integrerat i våra liv spelar prompt engineering en avgörande roll i hur vi interagerar med och drar nytta av dess kraft. När det görs rätt, kan det frigöra möjligheter som vi ännu inte har kunnat föreställa oss.
Kommentera: