Prompt engineering: Az AI forradalma

Mi az a prompt engineering?

A prompt engineering egy új karrier, amely az intelligens mesterséges intelligencia (AI) megjelenésével vált szükségessé. A feladat magában foglalja az emberek által írt, finomított és optimalizált kérdések megalkotását strukturált módon. A cél az ember és az AI közötti interakció tökéletesítése a legmagasabb szinten. A prompt mérnökök folyamatosan figyelik a kérdéseket, biztosítva azok hatékonyságát az AI fejlődése során. Egy naprakész prompt könyvtár fenntartása és az eredményekről való jelentéskészítés szintén alapvető feladataik közé tartozik.

Az AI megértése

A mesterséges intelligencia (AI) az emberi intelligencia folyamatainak szimulációja gépek által. Az AI nem öntudatos, és nem képes önálló gondolkodásra; gépi tanulási technikákra támaszkodik. A gépi tanulás nagy mennyiségű tanító adat elemzésével talál mintákat és összefüggéseket, amelyeket azután új adatokra alkalmaz, explicit programozás nélkül. Az AI gyors fejlődése lehetővé tette, hogy valósághű szövegeket, képeket, zenét és más médiumokat hozzon létre.

Miért van szükség prompt engineeringre?

Még az AI tervezői is küzdenek az eredmények ellenőrzésével és a kívánt eredmények biztosításával. Ugyanaz a kérdés eltérő válaszokat eredményezhet az AI rendszerében, attól függően, hogyan van megfogalmazva. A prompt engineering segít olyan kérdéseket létrehozni, amelyek a legrelevánsabb és leghasznosabb válaszokat váltják ki az AI-ból. Ez lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy az AI interakciókat saját igényeikhez és preferenciáikhoz igazítsák. A prompt engineering elengedhetetlen a hatékony és megbízható AI rendszerek fejlesztéséhez.

Nyelvészet és prompt engineering

A nyelv használatának árnyalatainak megértése különböző kontextusokban kulcsfontosságú a prompt engineeringben. A nyelvtani szabályok és a nyelvi struktúrák ismerete segít biztosítani, hogy az AI pontos és megbízható eredményeket adjon. A nyelvészet olyan területeket foglal magában, mint a fonetika, fonológia, morfológia, szintaxis, szemantika és pragmatika. Különösen releváns a számítógépes nyelvészet, amely az emberi nyelv számítógépes feldolgozását tanulmányozza. A nyelvészeti fogalmak elsajátítása lehetővé teszi a prompt mérnökök számára, hogy olyan kérdéseket fogalmazzanak meg, amelyek maximalizálják az AI teljesítményét.

A nyelvi modellek története

Az Eliza, egy korai természetes nyelv feldolgozó program, az 1960-as években készült az MIT-n. Az Eliza mintázat felismeréssel próbált emberi beszélgetést szimulálni, bár nem értette valóban a nyelvet. Az 1970-es években a Shudlu képes volt egyszerű parancsokat megérteni és virtuális blokkok világával interakcióba lépni. A valódi nyelvi modellek korszaka körülbelül 2010-ben kezdődött a mélytanulás és a neurális hálózatok megjelenésével. A GPT, egyre erősebb nyelvi modellek sorozata, mérföldkő az AI területén.

A prompt engineering gondolkodásmód

A prompt engineering gondolkodásmód hasonló a hatékony Google keresési stratégiák kidolgozásához. Ahogy léteznek jobb és rosszabb módok a Google lekérdezésére, ugyanez igaz az AI rendszerek kérdezésére is. A cél olyan kérdéseket írni, amelyek az első próbálkozásra kiváltják a kívánt választ az AI modellből. Ehhez szükséges megérteni az AI működésének átláthatatlanságát. Ennek a gondolkodásmódnak az elsajátítása elengedhetetlen a prompt engineering hatékonyságának maximalizálásához.

A ChatGPT használata az OpenAI-tól

A ChatGPT egy erős nyelvi modell, amelyet az OpenAI fejlesztett ki, és online interakciókhoz használható. A ChatGPT használatához a felhasználóknak regisztrálniuk kell egy OpenAI fiókot, és navigálniuk kell a ChatGPT platformon. A ChatGPT szöveget darabokban, úgynevezett „tokenekben” dolgoz fel, amelyek hozzávetőlegesen 4 karakter vagy 0,75 szó hosszúságúak. A felhasználók ellenőrizhetik tokenhasználatukat és kezelhetik fiókjuk számlázását az OpenAI weboldalán. A ChatGPT platformmal való megismerkedés az első fontos lépés a gyakorlati prompt engineering terén.

Legjobb gyakorlatok a prompt engineeringhez

• Írj világos utasításokat részletekkel a kérdéseidben az egyértelműség érdekében.
• Fontold meg egy személyiség vagy konkrét formátum alkalmazását a kívánt válaszhoz.
• Használj iteratív kérdéseket, hogy az előző válaszokra építve részletesebb információkat kapj.
• Kerüld az AI-t egy adott válaszra irányítani, mivel ez torzíthatja a választ.
• Korlátozd a kérdések terjedelmét összetett témák esetén, hogy fókuszáltabb és hasznosabb válaszokat kapj.

Zero-shot és few-shot prompting

A zero-shot prompting olyan előre betanított modell tudására támaszkodik, amely további képzés nélkül érti a szavakat és fogalmakat. A few-shot prompting növeli a modell képességeit azáltal, hogy néhány példát ad a kérdésen belül. A zero-shot prompting akkor hasznos, amikor a modell már rendelkezik a szükséges ismeretekkel a válaszadáshoz. A few-shot prompting akkor hasznos, amikor a modellnek némi további útmutatásra vagy példára van szüksége a hasznos válasz megadásához. Mindkét technika fontos eszköz a prompt mérnökök eszköztárában, hogy az AI modellekből kívánt eredményeket érjenek el.

AI hallucinációk

Az AI hallucinációk olyan szokatlan vagy értelmetlen kimenetekre utalnak, amelyeket az AI modellek állíthatnak elő az adatok félreértelmezése miatt. Ezek a hallucinációk akkor fordulhatnak elő, amikor az AI modellek kreatív összefüggéseket hoznak létre, amelyek valójában nem alapulnak a valóságon. Példák az AI hallucinációkra a Google Deep Dream projektje, amely rémisztő képi keverékeket hoz létre. Bár szórakoztató, az AI hallucinációk betekintést nyújtanak abba, hogyan értelmezik és értik az adatokat ezek a modellek. Az AI hallucinációk okainak és mintázatainak megértése fontos a prompt mérnökök számára, hogy elkerüljék ezeket.

Szövegbeágyazások és vektorok

A szövegbeágyazások olyan módszerek, amelyekkel a szöveges információkat egy algoritmusok által könnyen feldolgozható formátumba lehet alakítani. Ez magában foglalja a szöveg nagy dimenziós vektorokká történő átalakítását, amelyek megragadják a szavak szemantikai jelentését. A szövegbeágyazások lehetővé teszik a számítógépek számára, hogy megértsék a szavak közötti kapcsolatokat és hasonló fogalmakat találjanak. A szövegbeágyazások létrehozása és használata kulcsfontosságú része a prompt engineeringnek, mivel lehetővé teszi a pontosabb és hatékonyabb kérdések megfogalmazását. Az OpenAI API eszközöket biztosít a szövegbeágyazások létrehozásához, amelyeket szöveges adatok összehasonlítására és elemzésére lehet használni.