A mesterséges intelligencia korában a szoftverek hagyományosan előre megadott instrukciókat követnek a megszokott módon. Azonban a generatív AI modellek, mint például a ChatGPT megjelenése új lehetőségeket teremtett. Ezek a modellek mindennapi nyelven válaszolnak a kérdésekre és meglepő eredményeket képesek produkálni, így új szintre emelve az AI alkalmazásokat. Az AI modellek növekvő képességei azonban megnehezítették a prompt engineering feladatát.
Sokan az „táncpartnert irányítani” vagy az „állatot piszkálni” elnevezésekkel illetik a prompt engineeringet, mely magában foglalja az AI modellek ösztönzését a kívánt eredmények előállítására. De vajon mit is takar ez valójában?
Egy jól kidolgozott prompt egyértelmű instrukciókkal kezdődik. Legyen szó egy politikai javaslat hátrányainak összeállításáról vagy egy barátságos marketing email megírásáról, a pontos utasítások létfontosságúak. Emellett azok a promptok, amelyek arra ösztönzik a modellt, hogy lépésről lépésre gondolkodjon és logikus feladatokra bontsa a utasításokat, javított eredményeket hozhatnak. Például, ha azt szeretnénk, hogy az AI magyarázza el egy tudományos fogalmat, megkérhetjük arra, hogy nyújtson egy magyarázatot és definiálja azon fontos fogalmakat, amelyeket az magyarázatban használ. Ez a „gondolkodási lánc” technika betekintést adhat a modell belső működésébe.
A transzparencia alapvető fontosságú az AI felhasználói számára. Tekintettel arra, hogy a nagy modellek széles információkörön alapulnak, érdemes megbízható szövegeket felhasználni a promptokban. Ráadásul, a modellek arra irányítása, hogy elsőbbséget biztosítsanak konkrét forrásoknak, vagy kérni tőlük, hogy sorolják fel az őket használt forrásokat, növelheti a generált tartalom hitelességét. Sok AI modellnek vannak hőmérsékleti beállításai, amelyek befolyásolják az eredmények véletlenszerűségét. Magas hőmérséklet esetén ugyan nő a kreativitás, például a kitalált történetek megírásánál, de ez növeli a téves információk kockázatát is.
Az AI bátorítása arra, hogy szerepjátékot játszon, hasznos eredményekhez vezethet. Például, amikor hirdetési szövegeket készítünk, a marketingesek arra instruálják az AI modelleket, hogy átírják és védelmezzék egy minta tartalmát a sales igazgató, a marketing vezető és egy kreatív egyének szemszögéből. Az így kinyert legjobb eredményeket azután emberi munkatársak finomíthatják. Ez a „személyiség” megközelítés emberi jellegű válaszokat állít elő, ahogy Bilyal Mestanov, a bulgáriai Promptly Engineering ügynökség munkatársa is megjegyezte.
Az AI modellek ösztönzése, hogy a
Forrás: A szerző saját ötletei alapján.
The source of the article is from the blog elektrischnederland.nl