Prompt Engineering Explicat: Crearea de interacțiuni AI mai bune

Pe măsură ce instrumentele AI generative precum ChatGPT și Claude devin mai puternice și utilizate pe scară largă, abilitatea de a interacționa eficient cu ele a devenit o abilitate esențială. Aici intervineingineria promptă. Învățând să creați prompturi precise și bine structurate, puteți îmbunătăți în mod semnificativ calitatea rezultatelor generate de AI, fie pentru rezolvarea problemelor, crearea de conținut sau pentru a răspunde la întrebări. În acest ghid, vom dezvălui elementele fundamentale ale ingineriei prompte, vom explica importanța acesteia și vom împărtăși tehnici practice pentru a vă ajuta să stăpâniți arta comunicării cu modelele AI.

Cuprins

• Ce este ingineria promptă?
• De ce este importantă ingineria promptă?
• Tehnici esențiale de inginerie promptă
• Sfaturi pentru crearea de prompturi eficiente
• Provocări comune în inginerie promptă
• Aplicații ale ingineriei prompte
• Instrumente și resurse pentru inginerie promptă
• Viitorul ingineriei prompte

Ce este ingineria promptă?

Ingineria promptă este o tehnică de ghidare și îmbunătățire a răspunsurilor generate de modelele AI, cum ar fi GPT-urile sau alte modele de limbaj mari (LLM). În esență, ingineria promptă implică elaborarea de prompturi clare și eficiente pentru a ajuta modelul să înțeleagă mai bine sarcina pe care doriți să o îndeplinească. În acest fel, ingineria promptă poate fi văzută ca o punte între intenția umană și capacitățile AI, ajutând oamenii să comunice mai eficient cu LLM-urile pentru a obține rezultate de înaltă calitate, relevante și precise.

Instrucțiunile bine concepute sunt esențiale pentru a debloca întregul potențial al AI. Indiferent dacă căutați răspunsuri precise, sugestii creative sau soluții pas cu pas, un prompt bine structurat poate spori semnificativ utilitatea răspunsurilor modelului.

Ce este un prompt?

Un prompt este o introducere de text în limbaj natural pe care o furnizați unui model AI pentru a specifica sarcina pe care doriți să o îndeplinească. Solicitările pot varia de la doar câteva cuvinte la instrucțiuni complexe, în mai mulți pași, care includ exemple și informații suplimentare pentru context.

Dacă utilizați instrumente precum Claude sau ChatGPT, promptul este ceea ce introduceți în caseta de chat. Într-un context de dezvoltator, solicitările servesc ca instrucțiuni pentru ghidarea modelului AI pentru a răspunde la interogările utilizatorilor din cadrul unei aplicații.

De ce este importantă ingineria promptă?

Ingineria promptă îmbunătățește eficacitatea LLM-urilor fără a necesita modificări ale modelului de bază sau formare suplimentară. Rafinarea modului în care modelele răspund la intrare permite LLM-urilor să se adapteze la noile sarcini, făcându-le mai versatile și mai eficiente.

În esență, ingineria promptă este un proces iterativ care implică proiectarea, testarea și îmbunătățirea prompturilor până când se obține rezultatul dorit. Această metodă ajută la abordarea provocărilor cu care se confruntă în mod tradițional LLM-urile. De exemplu, deși aceste modele nu sunt construite în mod inerent pentru raționament logic - cum ar fi rezolvarea problemelor de matematică - instrucțiunile structurate în mai mulți pași îi pot ghida să despartă sarcinile complexe în pași gestionați pentru rezultate mai precise.

Una dintre cele mai mari provocări ale inteligenței artificiale – interpretabilitatea, denumită adesea problema „cutiei negre” – poate fi abordată și cu indicații bine concepute. Îndemnurile Chain-of-thought (CoT), de exemplu, necesită ca modelele să-și arate raționamentul pas cu pas, făcând procesele de luare a deciziilor mai transparente. Această claritate este deosebit de vitală în domenii cu mize mari, cum ar fi sănătatea, finanțele și dreptul, unde înțelegerea modului în care un model ajunge la concluzie asigură acuratețea, construiește încredere și sprijină luarea deciziilor în cunoștință de cauză.

Depășind limitele a ceea ce LLM-urile pot realiza, ingineria promptă îmbunătățește fiabilitatea, transparența și capacitatea de utilizare. Transformă modelele AI în instrumente mai eficiente, de încredere, capabile să rezolve sarcini din ce în ce mai complexe.

Tehnici esențiale de inginerie promptă

Ingineri calificați prompti folosesc diverse metode pentru a obține răspunsuri mai nuanțate și mai utile de la LLM. Unele dintre cele mai frecvent utilizate tehnici includ îndemnarea în lanț de gândire, promptarea cu câteva lovituri și promptarea specifică rolului. Aceste tehnici ajută la ghidarea LLM-urilor pentru a produce rezultate care sunt mai bine adaptate sarcinilor și contextelor specifice.

Îndemnarea în lanț de gândire (CoT)

CoT prompting este o tehnică puternică pentru rezolvarea sarcinilor complexe de raționament prin încurajarea LLM-urilor să despartă problemele în pași mai mici, logici. De exemplu, un prompt CoT poate include următoarele:

„Explică-ți raționamentul pas cu pas când oferiți răspunsul.”

Prin explicarea raționamentului său, modelul are adesea mai multe șanse să ajungă la un răspuns corect decât atunci când i se cere să ofere un singur răspuns fără să-și arate activitatea. Această abordare este deosebit de valoroasă pentru sarcinile care implică matematică, logică sau rezolvarea problemelor în mai mulți pași.

Solicitare zero-shot

Solicitarea zero-shot cere modelului să finalizeze o sarcină fără a furniza exemple sau context suplimentar. De exemplu, puteți instrui modelul să:

„Traduceți acest e-mail în japoneză.”

În acest caz, LLM se bazează numai pe baza sa de cunoștințe pre-instruită pentru a genera un răspuns. Solicitarea zero-shot este deosebit de utilă pentru sarcini simple cu care modelul este deja familiarizat, deoarece elimină nevoia de instrucțiuni sau exemple detaliate. Este o modalitate rapidă și eficientă de a utiliza un LLM pentru sarcini comune.

Îndemnul de câteva lovituri

Îndemnul „Fow-shot” se bazează pe „zero-shot prompting”, oferind un număr mic de exemple (de obicei două până la cinci) pentru a ghida răspunsul modelului. Această tehnică ajută LLM să se adapteze mai eficient la o nouă sarcină sau format.

De exemplu, dacă doriți ca un model să analizeze sentimentul recenziilor despre produse, puteți include câteva exemple etichetate ca acesta:

Exemplul 1: „Acest produs funcționează perfect!” → Pozitiv Exemplul 2: „S-a rupt după două zile”. → Negativ

Odată ce îi furnizați mostre, LLM poate înțelege mai bine sarcina și poate aplica aceeași logică noilor intrări.

Indemnizație specifică rolului

Îndemnarea specifică rolului îi instruiește pe LLM să adopte o anumită perspectivă, ton sau nivel de expertiză atunci când răspunde. De exemplu, dacă construiți un chatbot educațional, puteți solicita modelului să:

„Răspunde ca un profesor de liceu răbdător explicând acest concept unui începător.”

Această abordare ajută modelul să își adapteze răspunsul la un anumit public, încorporând vocabularul, tonul și nivelul de detaliu adecvat. Indicațiile specifice rolului permit, de asemenea, includerea cunoștințelor specifice domeniului pe care cineva în acel rol le-ar poseda, îmbunătățind calitatea și relevanța răspunsului.

Cu toate acestea, îndemnul specific rolului trebuie utilizat cu atenție, deoarece poate introduce părtinire. Cercetările au arătat, de exemplu, că a cere unui LLM să răspundă „ca bărbat” versus „ca femeie” poate duce la diferențe în detaliile conținutului, cum ar fi descrierea mașinilor mai în profunzime pentru persoanele masculine. Conștientizarea acestor părtiniri este esențială pentru aplicarea responsabilă a indicațiilor specifice rolului.

Sfaturi pentru crearea de prompturi eficiente

Pentru a maximiza eficacitatea tehnicilor de mai sus, este important să creați solicitări cu precizie și claritate. Iată cinci strategii dovedite pentru a vă ajuta să concepeți solicitări care să ghideze cursurile LLM să ofere rezultate de înaltă calitate, adecvate sarcinilor:

1. Fii clar și specific.Definiți clar ceea ce căutați, incluzând detalii precum formatul de ieșire, tonul, publicul și contextul. Împărțirea instrucțiunilor într-o listă numerotată le poate face mai ușor de urmat de către model.
2. Variații de testare.Experimentați cu mai multe versiuni ale promptului dvs. pentru a vedea cum modificările subtile influențează rezultatul. Compararea rezultatelor ajută la identificarea celei mai eficiente fraze.
3. Folosiți delimitatori.Structurați-vă solicitările folosind etichete XML (de exemplu, <example> și <instructions>) sau separatoare vizuale, cum ar fi ghilimele triple (“””). Acest lucru ajută modelul să înțeleagă și să diferențieze între secțiunile de intrare.
4. Atribuiți un rol.Direcționați modelul să adopte o perspectivă specifică, cum ar fi un „expert în securitate cibernetică” sau un „agent prietenos de asistență pentru clienți”. Această abordare oferă un context util și adaptează tonul și expertiza răspunsului.
5. Dați exemple.Includeți exemple de intrări și ieșiri pentru a vă clarifica așteptările. Exemplele sunt deosebit de eficiente pentru sarcinile care necesită un anumit format, stil sau proces de raționament.

Provocări comune în inginerie promptă

Când creați solicitări eficiente, este important să luați în considerare limitările LLM-urilor. Unele probleme de care trebuie să țineți cont atunci când creați solicitări includ limitele de simboluri, părtinirea din lipsa de echilibru în exemplele dvs. și oferirea modelului de prea multe informații.

Limite de jetoane

Majoritatea LLM-urilor impun o limită a dimensiunii de intrare, care include atât promptul, cât și orice informații suplimentare pe care le oferiți modelului pentru context, cum ar fi o foaie de calcul, un document Word sau o adresă URL web. Această intrare este măsurată în jetoane - unități de text create prin tokenizare. Jetoanele pot fi scurte ca un caracter sau lungi ca un cuvânt. Intrările mai lungi sunt mai costisitoare din punct de vedere computațional, deoarece modelul trebuie să analizeze mai multe informații. Aceste limite, variind de la câteva sute la câteva mii de jetoane, ajută la gestionarea resurselor de calcul și a puterii de procesare.

Prejudecăți în exemple

În sarcinile de învățare cu câteva inregistrări, tipurile de exemple pe care le oferiți modelului din care să învățați pot face ca acesta să se potrivească prea mult cu exemplele în răspunsul său. De exemplu, dacă îi cereți modelului să efectueze o sarcină de clasificare a sentimentelor, dar îi oferiți cinci exemple pozitive și un singur exemplu negativ din care să învățați, este posibil ca modelul să eticheteze un nou exemplu drept pozitiv.

Supraîncărcare de informații

Furnizarea de prea multe informații într-un singur prompt poate încurca modelul și îl poate împiedica să identifice ceea ce este cel mai relevant. Solicitările prea complexe pot determina ca modelul să se concentreze prea îngust pe exemplele furnizate (suprafitting) și să-și piardă capacitatea de a generaliza eficient.

Aplicații ale ingineriei prompte

Inginerie promptă ajută la creșterea modelelor de inteligență artificială, mai receptive, adaptabile și mai utile într-o mare varietate de industrii. Iată cum ingineria promptă îmbunătățește instrumentele AI în domenii cheie:

Generarea de conținut

Instrucțiunile bine concepute revoluționează crearea de conținut, permițând generarea de comunicări de afaceri foarte specifice, conștiente de context, cum ar fi propuneri, documente albe, studii de piață, buletine informative, slide-uri și e-mailuri.

Serviciu clienți

Solicitările mai bune ajută chatboții de servicii pentru clienți să ofere răspunsuri mai relevante, mai empatice și mai eficiente. Îmbunătățind calitatea și tonul răspunsului, inginerie promptă le permite chatboților să rezolve probleme mai rapid și să escaladeze preocupările complexe către specialiști umani atunci când este necesar.

Educaţie

Instrumentele AI se pot lupta uneori să evalueze răspunsuri complexe în contexte educaționale. Cu toate acestea, solicitările CoT pot ajuta modelele AI să argumenteze prin răspunsurile elevilor pentru a determina dacă sunt corecte. Când elevii oferă răspunsuri incorecte, aceste solicitări permit AI să identifice raționamentul defectuos și să ofere feedback util și personalizat.

Instrumente și resurse pentru inginerie promptă

Există multe resurse ușor de utilizat dacă doriți să învățați să vă creați propriile solicitări. Iată o colecție de tutoriale, biblioteci de prompturi și platforme de testare, astfel încât să puteți citi mai multe, să începeți să construiți și să comparați răspunsurile pe care le generează solicitările dvs.

Resurse de învățare și tutoriale

Dacă doriți să aflați mai multe despre incitare, există multe resurse bune pentru înțelegerea artei și științei ingineriei unui prompt eficient:

• DAIR.AI: Oferă un tutorial gratuit despre inginerie promptă
• Antropic: oferă un tutorial public interactiv gratuit cu exerciții pentru a învăța inginerie promptă și pentru a exersa crearea propriilor sugestii
• Comunitatea Reddit: alăturați-vă comunității r/promptengineering pentru a explora solicitările pe care alții le scriu și pentru a descoperi biblioteci de prompturi open-source.
• OpenAI: Partajează șase strategii pentru a scrie prompturi mai bune
• Generator de prompt ChatGPT: folosește instrumentul HuggingFace pentru a genera un prompt atunci când nu ești sigur de unde să începi

Biblioteci prompte și exemple

De asemenea, puteți utiliza solicitările pe care alții le-au scris deja ca punct de plecare. Iată câteva biblioteci gratuite de prompturi de la utilizatorii Anthropic, OpenAI, Google și GitHub:

• Biblioteca de prompturi Anthropic: aceasta este o bibliotecă de căutări de solicitări optimizate pentru cazuri de utilizare personale și de afaceri.
• Solicitări de coadă ChatGPT: acest depozit are lanțuri de prompturi care pot fi copiate și lipite care pot fi folosite pentru a construi context pentru ChatGPT înainte de a-i cere să finalizeze o sarcină. Sunt incluse instrucțiuni pentru a face cercetări asupra companiilor, întocmirea propunerilor de contractori și redactarea documentelor albe.
• Solicitări uimitoare ChatGPT: această bibliotecă populară de prompturi ChatGPT are sute de solicitări, dintre care multe încep cu instrucțiunile ChatGPT să își asume un anumit rol, cum ar fi „marketer” sau „consola JavaScript”.
• Awesome Claude Prompts: această colecție generată de utilizatori, modelată pe Awesome ChatGPT Prompts, este mai mică, dar are încă multe șabloane utile de prompt, inclusiv pentru comunicații de afaceri.
• Google AI Studio: Aceasta este o galerie de sugestii pentru utilizare cu Gemini. Multe dintre ele se concentrează pe extragerea de informații din imagini.
• Exemple de prompte OpenAI: aceasta este o colecție care poate fi căutată de exemple de prompt pentru sarcini precum traducerea, crearea site-ului web și revizuirea codului.

Platforme de testare

Odată ce aveți câteva solicitări pe care doriți să le încercați, cum le testați? Aceste instrumente vă permit să faceți comparații alăturate ale diferitelor solicitări, astfel încât să puteți evalua eficacitatea acestora:

• OpenAI Playground: puteți testa solicitările folosind diferite configurații de model GPT și puteți vedea cum se compară rezultatele.
• Banc de lucru antropic: puteți compara rezultate pentru diferite solicitări unul lângă altul și puteți utiliza o funcție de punctare pentru a cuantifica performanța.
• Prompt Mixer: aceasta este o aplicație desktop open-source pentru macOS, care vă permite să creați, să testați și să construiți biblioteci de prompturi pe diferite modele AI.

Viitorul ingineriei prompte

În următorii ani, ingineria promptă va deveni din ce în ce mai mult o sarcină pe care LLM-urile o fac alături de oameni. Cercetătorii prompți în inginerie predau modele generative să își scrie propriile indicații. Cercetătorii de la Google DeepMind, de exemplu, au creat o abordare „meta-prompting” numită Optimization by PROmpting (OPRO), în care un LLM este instruit pe o bibliotecă de prompturi și apoi i se cere să genereze propriile prompturi ca răspuns la probleme.

Cercetătorii dezvoltă, de asemenea, modalități prin care LLM-urile care se auto-indemnează să compare și să evalueze eficiența solicitărilor pe care le generează, ceea ce are potențialul de a oferi LLM-urilor o autonomie mai mare în a răspunde la sarcini complexe.