Wat is prompt engineering?
AI prompt engineering is de kunst en wetenschap van het ontwerpen van de instructies die aan krachtige taalmodellen worden gegeven om de best mogelijke resultaten te verkrijgen. Zie het als het zorgvuldig kiezen van je woorden om een ongelooflijk slimme maar soms letterlijke vriend te begeleiden.
Prompt-engineers gebruiken hun kennis van AI-modellen en creatieve probleemoplossingsvaardigheden om prompts te maken waarmee deze modellen creatieve tekst genereren, talen vertalen, verschillende soorten tekst schrijven en uw vragen op informatieve wijze beantwoorden.
Generatieve AI begrijpen
Generatieve AI verwijst naar artificiële intelligentiesystemen die nieuwe content kunnen produceren, zoals tekst, afbeeldingen, audio of andere gegevens, op basis van deep learning van de patronen en structuur die ze tijdens hun training hebben geleerd.
De belangrijkste aspecten van generatieve AI-oplossingen zijn dat ze nieuwe output kunnen creëren, in plaats van alleen voorspellingen of classificaties op basis van bestaande informatie te maken. Dit in tegenstelling tot meer traditionele machine learning-modellen.
Generatieve AI-modellen leren de onderliggende patronen en relaties in hun training en gebruiken deze kennis vervolgens om nieuwe inhoud te genereren die op de oorspronkelijke informatie lijkt. Veel voorkomende soorten generatieve AI zijn taalmodellen zoals ChatGPT, die mensachtige tekst kunnen genereren, en modellen voor het genereren van afbeeldingen, zoals DALL-E en Stable Diffusion, die nieuwe afbeeldingen kunnen maken van tekstbeschrijvingen.
Generative AI heeft een breed scala aan mogelijke toepassingen, van creatie en creatief werk tot data-augmentatie en het genereren van synthetische data. Het geeft echter ook aanleiding tot bezorgdheid over zaken als vooringenomenheid, plagiaat en de mogelijkheid tot misbruik.
De kerntechnologie achter generatieve AI omvat technieken als variationele autocoders, generatieve vijandige netwerken en grote taalmodellen op basis van transformatorarchitecturen. Deze modellen leren efficiënte voorstellingen van de trainingsgegevens en gebruiken deze om nieuwe tekst te produceren.
Verschillende types GenAI
Er zijn verschillende hoofdtypen generatieve AI-modellen. Large Language Models (LLMs) zijn een gespecialiseerd type generatieve AI dat gericht is op het verwerken en genereren van natuurlijke taal, en getraind is op enorme datasets tekst om de patronen en structuur van taal te leren. Voorbeelden zijn GPT-4, ChatGPT en Copilot van Microsoft.
Modellen voor het genereren van afbeeldingen maken gebruik van technieken zoals generatieve tegengestelde netwerken (GAN's) en diffusiemodellen om nieuwe afbeeldingen te maken, die getraind zijn op grote datasets van afbeeldingen om visuele patronen en kenmerken te begrijpen. Overweeg DALL-E, Stable Diffusion en Midjourney.
Op dezelfde manier zijn audio- en muziekgeneratiemodellen getraind op datasets van audio en muziek om geluidspatronen en -structuren te begrijpen. Generatieve AI kan ook toegepast worden op het genereren van code, het leren van code repositories om nieuwe, werkende code te genereren, evenals synthese, het creëren van synthetische data die real-world informatie nabootst.
De kerntechnologie achter generatieve AI omvat technieken als variationele autocoders, GAN's en groottaalmodellen op basis van transformatorarchitecturen, die efficiënte weergaven van training leren en deze gebruiken om nieuwe tekst te genereren. Generatieve AI heeft een breed scala aan mogelijke toepassingen, van contentcreatie en creatief werk tot informatievergroting en synthetische generatie, maar roept ook zorgen op over zaken als vooroordelen, plagiaat en potentieel misbruik.
Wat is een prompt?
Een prompt is de instructie of het verzoek aan een generatief AI-systeem om een gewenste output te produceren. Prompts kunnen verschillende belangrijke onderdelen omvatten:
Taakinstructie/-vraag
Dit is de kern van de prompt, waarbij de actie of informatie wordt gespecificeerd die de AI moet leveren, zoals "Schrijf een gids over hoe u een kaastosti maakt."
Context
Aanvullende details over de taak of het scenario om de reactie van de AI te helpen begeleiden, zoals "De lezer heeft basiskooktools en -ingrediënten."
Rol
Het perspectief of de persona die de AI moet aannemen bij het genereren van de output, bijvoorbeeld "als culinaire expert praktische adviezen geven met een vriendelijke toon."
Opmaak
Instructies over hoe de AI het resultaat moet structureren, zoals "Presenteer uw gids met genummerde stappen".
Voorbeelden?
Voorbeelduitvoer of beginpunten bieden om de AI te helpen de gewenste indeling en stijl te begrijpen.
De combinatie van deze elementen in een prompt helpt het generatieve AI-systeem te sturen om een relevante, hoogwaardige en op maat gemaakte output te produceren die voldoet aan de specifieke behoeften en voorkeuren van de gebruiker. Het opstellen van effectieve prompts is een essentiële vaardigheid om het meeste uit generatieve AI-technologieën te halen.
Hoe worden prompts toegepast op LLM's?
Prompts zijn een cruciaal onderdeel bij het effectief gebruiken van grote taalmodellen zoals ChatGPT. Prompts dienen als de invoer die het LLM gebruikt om zijn reactie te produceren. De prompt kan verschillende elementen bevatten, zoals de taakinstructie/-vraag, rol en opmaak.
De praktijk van het maken van effectieve prompts staat bekend als 'prompt engineering'. Hiervoor moet worden geëxperimenteerd met verschillende promptstructuren en -componenten om de uitvoer van het LLM te optimaliseren. Prompt is een essentiële vaardigheid om het meeste uit modellen zoals ChatGPT te halen.
De recente populariteit van ChatGPT heeft het belang van prompts nog eens extra benadrukt. Naarmate meer mensen interactie hebben met deze krachtige LLM, groeit de belangstelling om te leren hoe effectieve prompts kunnen worden gemaakt om het volledige potentieel ervan te ontsluiten.
Met prompts kunnen gebruikers de antwoorden van ChatGPT aanpassen aan hun behoeften, of dat nu inhoud genereert, problemen oplost of perspectieven verkent. Als resultaat hiervan is 'prompt engineering' een vaardigheid waar vraag naar is, waarbij mensen de kunst van het vragen om hun productiviteit en creativiteit te maximaliseren willen beheersen met ChatGPT en anderen.
Samengevat, prompts zijn essentieel voor het effectief gebruiken van modellen, waaronder ChatGPT. Door de componenten van een prompt te begrijpen en snelle engineering te gebruiken, kunnen gebruikers deze modellen sturen om zeer relevante en nuttige uitgangen te produceren die zijn afgestemd op hun behoeften.
Waarom is het belangrijk om de juiste prompt te krijgen?
Specificiteit leidt tot relevantie:
Brede, algemene prompts leveren algemene, niet-gerichte resultaten op. Het opstellen van specifieke prompts met duidelijke details over de taak, de opmaak en de gewenste toon/het gewenste perspectief zorgt ervoor dat de uitvoer van de AI uitermate relevant is en is afgestemd op de behoeften van de gebruiker.
Context maakt genuanceerd begrip mogelijk:
Door het AI-model extra informatie te geven over de prompt, zoals het beoogde publiek of doel, helpt het de nuances van de aanvraag te begrijpen en een geschiktere respons te genereren.
Iteratie zorgt voor betere resultaten:
Prompt engineering is een iteratief proces. Als de eerste prompt niet de gewenste uitvoer oplevert, moeten gebruikers proberen de tekst anders te formuleren of meer details toe te voegen. Deze iteratieve aanpak stelt hen in staat de AI naar de optimale output te leiden.
Het volledige potentieel van AI benutten:
Effectieve prompting is essentieel om het meeste uit generatieve AI-tools te halen. Door prompts te maken en te verfijnen, kunnen gebruikers de volledige mogelijkheden van deze krachtige modellen ontsluiten en profiteren van hoogwaardige, relevante uitgangen die op hun behoeften zijn afgestemd.
Samengevat benadrukken de zoekresultaten dat het van cruciaal belang is om de juiste prompt te krijgen, omdat deze de kwaliteit, relevantie en bruikbaarheid van de reactie van de AI direct bepaalt. Met Prompt Engineering kunnen gebruikers het volledige potentieel van generatieve AI-systemen benutten door ze te begeleiden naar outputs die precies aan hun eisen voldoen.
Voordelen van snelle engineering
Met Prompt Engineering kunnen gebruikers zeer specifieke prompts maken die grote taalmodellen begeleiden om antwoorden te produceren die zijn afgestemd op de exacte intentie van de gebruiker. Door gedetailleerde instructies te geven, kunnen prompts het model afleiden van het produceren van generieke of irrelevante uitgangen en in plaats daarvan antwoorden opwekken die precies zijn afgestemd op de behoeften van de gebruiker. Deze mate van specificiteit is van cruciaal belang voor toepassingen waar nauwkeurigheid en relevantie van het grootste belang zijn, zoals klantenservice, technische support of het maken van content.
Minder misverstanden
Slecht ontworpen prompts kunnen ertoe leiden dat modellen de intentie van de gebruiker verkeerd interpreteren, wat resulteert in antwoorden die het doel missen of zelfs schadelijke vooroordelen of onnauwkeurigheden bevatten. Prompt engineering helpt dit risico te beperken door ervoor te zorgen dat de prompts duidelijk en ondubbelzinnig zijn en voldoende informatie bieden zodat het model de taak in kwestie kan begrijpen. Door het risico op misverstanden te verkleinen, verhoogt prompte engineering de betrouwbaarheid en betrouwbaarheid van LLM-toepassingen.
Taakaanpassing
LLM's zijn zeer veelzijdig en kunnen worden toegepast op een breed scala aan taken, van het genereren van geschreven tekst tot gegevensanalyse. Met promptengineering kunnen gebruikers het gedrag van het model aanpassen aan specifieke domeinen of gebruiksscenario's, zodat de antwoorden van het model zijn geoptimaliseerd voor de desbetreffende taak. Deze aanpassing kan inhouden dat de toon, stijl, het detailniveau of zelfs de onderliggende knowledge base waarop het model zich baseert, worden aangepast. Dit resulteert in uitvoer die relevanter en nuttiger is en beter is afgestemd op de eisen van de gebruiker.
Nieuwe ideeën ontsluiten
Prompt engineering kan het creatieve potentieel van modellen ontsluiten, waardoor ze nieuwe ideeën, concepten en oplossingen kunnen produceren die verder gaan dan hun training. Door prompts te maken die het model aanmoedigen om onbekend gebied te verkennen, kunnen gebruikers de verbeelding van het model stimuleren en onverwachte inzichten ontdekken. Dit kan met name waardevol zijn op gebieden als onderzoek, productontwikkeling of creatief schrijven, waar innovatief denken hoog gewaardeerd wordt.
Onbekende gebieden verkennen
LLM's worden getraind op grote hoeveelheden informatie, maar hun kennis wordt uiteindelijk beperkt door de informatie waaraan ze tijdens de training werden blootgesteld. Met Prompt Engineering kunnen gebruikers het model voorbij de training sturen, waardoor het wordt gevraagd om verbindingen te maken en gevolgtrekkingen te maken die mogelijk niet expliciet zijn gedekt. Dit kan leiden tot de ontdekking van nieuwe toepassingen, de identificatie van eerder over het hoofd gezien patronen of het genereren van unieke oplossingen voor complexe problemen.
Gestroomlijnde experimenten
Prompt engineering maakt snel experimenteren en itereren mogelijk, waardoor gebruikers benaderingen snel kunnen testen en hun prompts kunnen verfijnen om de gewenste respons te bereiken. Dit iteratieve proces maakt het mogelijk om verschillende promptvariaties efficiënt te verkennen, waardoor gebruikers de meest effectieve prompts voor hun behoeften kunnen identificeren. Deze gestroomlijnde benadering van experimenten kan de ontwikkeling en optimalisatie van LLM-toepassingen aanzienlijk versnellen.
Snellere resultaten
Door nauwkeurige en goed ontworpen prompts te maken, kunnen gebruikers vaak het gewenste antwoord van een LLM bereiken zonder dat uitgebreide iteraties of verfijningen nodig zijn. Dit kan leiden tot aanzienlijke tijdsbesparingen, aangezien het model in staat is sneller accurate en relevante outputs te produceren. Deze efficiëntie is met name waardevol bij tijdgevoelige toepassingen of scenario's waarbij snelle responstijden van cruciaal belang zijn, zoals klantenservice of realtime besluitvorming.
Vermindering van de finetuningbehoeften
In sommige gevallen kan een effectieve snelle engineering de noodzaak van een dure en tijdrovende fijnafstemming van het model zelf elimineren of verminderen. Door gebruik te maken van de bestaande mogelijkheden van het model en het door goed opgestelde prompts te leiden, kunnen gebruikers vaak de gewenste respons bereiken zonder aanzienlijke middelen te hoeven investeren in modelspecifieke aanpassingen. Dit kan leiden tot aanzienlijke kostenbesparingen en oplossingen op basis van LLM toegankelijker maken voor een breder scala aan organisaties.
Optimalisatie van resources
Prompt engineering helpt organisaties het meeste uit hun bestaande modelresources te halen. Door prompts te maken die het maximale potentieel uit het model halen, kunnen gebruikers het gebruik van hun modelinvesteringen optimaliseren, ongeacht of het interne modellen zijn of modellen die door externe leveranciers worden geleverd. Deze aanpak kan leiden tot een beter rendement van investeringen en een betere algehele efficiëntie bij de implementatie en het beheer van LLM-toepassingen.
Hoe werkt 'prompt engineering'?
Beginselen van NLP en taalmodellen begrijpen: Krijg een goede kennis van natuurlijke taalverwerkingstechnieken en de onderliggende architecturen van grote taalmodellen (LLM's).
Craftspecifieke, gedetailleerde prompts:
Definieer de projectinstructie of -vraag duidelijk, geef relevante informatie over het scenario, het publiek of de gewenste toon en geef opmaakinstructies op over de structuur van de uitvoer. Geef desgewenst voorbeelduitvoer of beginpunten op om het model te begeleiden.
Testen en herhalen op de prompts:
Probeer de prompt op verschillende taalmodellen om te zien hoe ze reageren, analyseer de resultaten en identificeer gebieden voor verbetering, verfijn vervolgens de prompt door deze anders te formuleren, meer details toe te voegen of de structuur te wijzigen. Herhaal het test- en verfijningsproces totdat de gewenste uitvoer is bereikt.
De prompts schalen en automatiseren:
Ontdek manieren om geslaagde prompts voor bredere toepassingen te generaliseren en onderzoek te doen naar opties zoals prompt chaining of prompt programmeren om prompt genereren te automatiseren.
Tijdens het snelle engineeringproces moet de prompte engineer rekening houden met de relevantie, helderheid, vooringenomenheid en ethiek, iteratie en experimenteren, technische vaardigheden en zachte vaardigheden. Door deze stappen te volgen en deze overwegingen in gedachten te houden, kunnen snelle technici het volledige potentieel van taalmodellen benutten en uiterst relevante, op maat gemaakte uitgangen produceren die aan de behoeften van de gebruiker voldoen.
Wat zijn de verschillende typen promptengineering?
Gezien de verschillende soorten AI-modellen, zijn de snelle engineeringopties als volgt:
Zero-shot prompt:
Dit is het meest basale formulier waarin u het model presenteert met alleen een taakbeschrijving, geen voorbeelden. Zie het als: "Vertaal deze zin naar het Spaans: De hond rende de straat over."
Prompt voor weinig shots (in-context learning):
U vult de taakbeschrijving aan met enkele voorbeelden om het model te helpen patronen te identificeren. Bijvoorbeeld: "Vertalen naar het Spaans: De kat is zwart. -> El gato es negro. Mijn huis is rood. -> Mi casa es roja. De hond rende de straat over. -> ?"
Prompt voor Chain of Thought (CoT):
Hier moedigt u het model aan om complexe problemen op te splitsen in kleinere stappen, waarbij expliciet de redenering wordt getoond. Voorbeeld "John heeft 5 appels. Mary geeft hem nog 3 extra. Hoeveel appels heeft John nu? Laten we stap voor stap denken: John begint met 5 appels, Mary geeft hem er 3 meer, dus voegen we er 3...etc. aan toe."
Meta-prompting:
Dit houdt in dat er aanpasbare prompts moeten worden gemaakt die hun instructies in de loop van de tijd verbeteren, waardoor het model beter wordt in zelfverbetering.
Negatieve prompt:
U vertelt het model wat het niet in de respons moet opnemen. Dit is handig voor het filteren van ongewenste uitvoer. Voorbeeld "Schrijf een gedicht, maar vermeld geen verwijzingen naar bloemen."
De beste techniek voor snelle engineering hangt af van het type AI-model. Onthoud dat prompt engineering zowel een kunst als een wetenschap is. De voorliggende taak en het AI-model zelf zullen de beste aanpak beïnvloeden. Gegevenskwaliteit is van belang, vooral voor korte leertrajecten, en de precieze taal in uw prompts helpt de uitvoer te sturen.
Voorbeeld van promptengineering
Als u een uitgebreid lesplan wilt opstellen, is het van essentieel belang dat u het taalmodel voorziet van een duidelijke en goed gedefinieerde structuur. In plaats van het aan zichzelf over te laten, te proberen het ideale formaat te goddelijk te maken, biedt uw prompt een steiger van sectiekoppen en richtlijnen.
Stel u voor dat u een algebra lesplan van 45 minuten aanvraagt met de volgende gedefinieerde componenten: Lessendoelstellingen, benodigde materialen, een momentopnameactiviteit van 10 minuten, 15 minuten klinkende directe instructie, 15 minuten onafhankelijke oefening voor de studenten om hun nieuwe vaardigheden op de proef te stellen en ten slotte een beknopt Exit Ticket om het leren te beoordelen. Deze methodische aanpak zorgt ervoor dat het model een gepolijste, pedagogisch verantwoorde blauwdruk produceert, waarbij geen steen ongedraaid achterblijft.
Stapsgewijs
Soms kan één enkele, monolithische prompt zelfs het meest geavanceerde taalmodel overweldigen. In dergelijke gevallen weet een goede promptingenieur de taak op te splitsen in een reeks beter beheersbare stappen die de AI één voor één kan uitvoeren.
Stel je bijvoorbeeld voor dat je eerst een beknopt overzicht vraagt van de belangrijkste concepten die studenten moeten begrijpen over het oplossen van lineaire vergelijkingen. Als die fundamentele kennis is veiliggesteld, kan de volgende prompt het model vragen om een aantrekkelijk direct instructiesegment van 15 minuten te schetsen om die kritieke ideeën te onderwijzen. Tot slot is de belangrijkste laatste stap een prompt om een 15 minuten durende zelfstandige oefenactiviteit te ontwerpen waarmee studenten hun nieuw verworven begrip kunnen toepassen.
Door het model door deze zorgvuldig gechoreografeerde reeks te leiden, zorgt u ervoor dat elk stukje van de puzzel naadloos bij elkaar past, wat resulteert in een uitgebreid, goed gestructureerd lesplan.
Overweeg het gebruik van role-play
Soms kan een beetje rollenspel wonderen doen in het opwekken van een echt op maat gemaakte respons van het taalmodel. Beeld je in, zo je wilt, het aanvragen van een lesplan over het grafisch voorstellen van lineaire vergelijkingen, maar met een twist - je vraagt het model om te reageren vanuit het perspectief van een ervaren wiskundeleraar in de achtste klas.
Je zou kunnen merken dat de taal van het model doordrenkt raakt met zuurverdiende wijsheid van een veteraan-opvoeder. De suggesties komen voort uit begrip van de psychologie van de adolescent en de pedagogische techniek die dat specifieke publiek waarschijnlijk zal boeien. Voorbij zijn de algemene gemeenplaatsen, vervangen door een genuanceerde waardering voor wat deze jonge wiskundige geesten echt zal engageren en verlichten.
Voorbeelden opnemen in uw prompts
Laten we niet vergeten hoe belangrijk het is om het taalmodel te voorzien van lichtende voorbeelden om inspiratie uit te putten. Stel je voor dat je belast bent met het maken van een lesplan voor het grafisch weergeven van lineaire functies, maar je tekent een lege tekening. Waarom biedt u het model geen prachtig gemaakt plan voor het oplossen van kwadratische vergelijkingen als sjabloon?
Nu kan het model de structuur, inhoud en toon van dat voorbeeld ontleden en het als springplank gebruiken om een even gepolijste en effectieve les over het gewenste onderwerp te maken. Het is vergelijkbaar met een beginnend kunstenaar een meesterwerk geven en zeggen: "Ga heen en creëer iets dat net zo fantastisch is!" De resultaten zullen u zeker versteld doen staan.
Door deze verschillende snelle engineeringopties te omarmen - van gestructureerde outputs tot herhalende prompts, rollenspellen tot op voorbeelden gebaseerde inspiratie - ontsluit u het ware potentieel van taalmodellen en coacht u antwoorden die niet alleen competent zijn, maar ook positief fascinerend.
