De AI-software-industrie ondergaat een verschuiving met de opkomst van generatieve AI-modellen zoals ChatGPT. Deze modellen hebben de mogelijkheid om te reageren op verzoeken in alledaagse taal en verrassende resultaten te leveren, waardoor nieuwe mogelijkheden ontstaan voor AI-toepassingen. Echter, met de toenemende capaciteiten van AI-modellen is prompt engineering nu uitdagender dan ooit tevoren.
Prompt engineering houdt in dat duidelijke instructies worden gegeven die AI-modellen effectief begeleiden naar de gewenste uitkomsten. Het is cruciaal om precieze commando’s te formuleren, of het nu gaat om het compileren van nadelen van een beleidsvoorstel of het schrijven van een vriendelijke marketinge-mail. Bovendien blijkt dat prompts die het model aanmoedigen om stap voor stap te denken en instructies op te splitsen in logische taken, leiden tot verbeterde resultaten. Deze techniek, bekend als de “gedachteketen,” biedt inzicht in de interne werking van het model.
Transparantie is van het grootste belang bij het gebruik van AI-modellen. Het opnemen van gezaghebbende teksten in prompts kan het AI’s training ten goede komen, aangezien grote modellen worden getraind met een breed scala aan informatie. Het sturen van het model om specifieke bronnen te prioriteren of het vragen om zijn bronnen te vermelden kan de geloofwaardigheid van de gegenereerde inhoud verbeteren. Het is belangrijk op te merken dat veel AI-modellen temperatuurinstellingen hebben die de willekeurigheid van de resultaten beïnvloeden. Hogere temperaturen stimuleren creativiteit, maar verhogen ook de kans op feitelijke fouten.
Rollenspellen is een andere effectieve techniek in prompt engineering. Bijvoorbeeld, bij het ontwikkelen van advertentie-inhoud, instrueren marketeers AI-modellen om een voorbeeld vanuit verschillende perspectieven zoals een salesdirector, marketingbaas en een creatief individu te herschrijven en te verdedigen. Deze aanpak brengt menselijke antwoorden naar voren en kan worden verfijnd door menselijk personeel, resulterend in meer gepolijste output.
#### FAQ:
Q: Wat houdt prompt engineering in?
A: Prompt engineering houdt in dat duidelijke instructies worden gegeven en AI-modellen worden gestuurd om gewenste uitkomsten te genereren.
Q: Hoe kunnen prompts de resultaten van AI verbeteren?
A: Prompts die stapsgewijs denken aanmoedigen en instructies opdelen in logische taken kunnen de door AI gegenereerde inhoud verbeteren.
Q: Waarom is transparantie belangrijk in AI-prompts?
A: Het opnemen van gezaghebbende teksten, het geven van prioriteit aan specifieke bronnen of het vragen aan het model om zijn bronnen te vermelden kan de geloofwaardigheid verbeteren.
Q: Hoe kan rollenspel nuttig zijn bij het genereren van inhoud?
A: Instructies aan AI-modellen om tekst vanuit verschillende perspectieven te herschrijven en te verdedigen kan meer menselijke antwoorden produceren.
Q: Hoe kan AI-etiquette van invloed zijn op promptresultaten?
A: Beleefde taal en bedankingen kunnen mogelijk de reactie van AI vormgeven, maar overmatige dankbaarheid kan prompteffectiviteit belemmeren.
Q: Hoe waardevol zijn goed ontwikkelde prompts?
A: Goed ontwikkelde prompts kunnen aanzienlijke kosten besparen en kwaliteitsinhoud genereren tegen een fractie van de prijs in vergelijking met menselijke schrijvers.
Q: Wat is de toekomst van prompt engineering banen?
A: Prompt engineering banen zijn momenteel in trek, maar AI-ontwikkelingen kunnen ze uiteindelijk overbodig maken naarmate modellen beter worden in het anticiperen op gebruikersbehoeften.
The source of the article is from the blog smartphonemagazine.nl