Що таке інженерія промптів у штучному інтелекті та чому це має значення

Інструменти, такі як ChatGPT і DALL-E 2 (інструменти штучного інтелекту для генерації тексту чи зображень за допомогою текстових входів), зараз у моді. Але щоб вони працювали ефективно, потрібно задавати правильні питання, щоб отримувати бажані результати. Навчання того, що потрібно сказати цим інструментам, стане ще більш важливим, оскільки вони будуть все більше інтегровані в різні галузі.

Що таке інженерія промптів у штучному інтелекті?

Інженерія промптів штучного інтелекту – це ефективний спосіб отримання бажаного виходу за допомогою інструменту штучного інтелекту. Промпти можуть мати різні форми, такі як твердження, блоки коду та рядки слів. Цей метод використання промптів був винайдений людьми з метою отримання відповідей від моделей штучного інтелекту. Він служить початковою точкою для навчання моделі розробці виходів, які є прийнятними для певного завдання.

Цікаво, що ці промпти працюють так само, як і на людину – спонукаючи її створити есею – і подібним чином, додаток штучного інтелекту може використовувати ці промпти для генерації роботи, яка підходить для його мети. Таким чином, інженерія промптів стала невід’ємною стратегією для використання інструментів штучного інтелекту.

Коли мова йде про сам промпт, текст зараз є основним засобом спілкування між людиною та штучним інтелектом. Використання текстових команд дозволяє вказати моделі, що потрібно виконати. Найкращі моделі штучного інтелекту, такі як DALLE-E 2 і Stable Diffusion, вимагають опису бажаного виходу, який служить їхнім основним промптом. З іншого боку, мовні моделі, такі як новий ChatGPT, можуть використовувати все, від простого запиту до складного доведення з різними фактами, розміщеними по всьому промпту. У деяких випадках можна навіть використовувати файл CSV з сирими даними як частину входу.

Цілий процес інженерії промптів штучного інтелекту полягає в проектуванні та створенні промптів (вхідних даних), щоб моделі штучного інтелекту могли навчатися на них, щоб вивчити, як виконувати конкретні завдання. У цьому процесі потрібно вибрати відповідний тип даних і форматування, щоб штучний інтелект міг зрозуміти це. Ефективна інженерія промптів штучного інтелекту призводить до високоякісних навчальних даних, які дозволяють моделі штучного інтелекту точно робити передбачення та приймати рішення.

Image: cohere.ai

Поява інженерії промптів штучного інтелекту

Багато з найкращих розробок у сфері інженерії промптів штучного інтелекту відбулися з мовними моделями, такими як GPT-2 і GPT-3. У 2021 році нові завдання дали вражаючі результати завдяки введенню інженерії промптів з багатозадачністю та наборами даних обробки природної мови (NLP). Удосконалені мовними моделями, які можуть точно зображати логічний процес мислення, було застосовано навчання з нуля, коли в промпти включаються підказки, такі як “Давайте подумаємо крок за кроком”; це ще більше підвищило рівень успіху багатокрокових зусиль з висновків. Легше доступність на малих і великих масштабах стала можливою завдяки широким відкритим блокнотам і спільним проектам синтезу зображень.

Деякі інші великі розробки відбулися в 2022 році, коли моделі машинного навчання DALL-E, Stable Diffusion і Midjourney відкрили світ можливостей за допомогою текстово-зображеневого промпту. Ця технологія дозволяє людям оживляти свої ідеї лише за допомогою слів.

Щойно ChatGPT став доступним громадськості і потряс світ. ChatGPT – це найвражаюча мовна модель штучного інтелекту, яку ми бачили на сьогодні. Він використовує техніки глибокого навчання для генерації тексту на основі входу, який ви надаєте йому. Інструмент був навчений на величезній колекції текстових даних, що дозволяє йому генерувати людські відповіді на широкий спектр текстових промптів.

Найкращі практики інженерії промптів штучного інтелекту

Є кілька найкращих практик, які можуть суттєво допомогти інженерії промптів штучного інтелекту, щоб отримувати точні та ефективні виходи.

Перший крок – зрозуміти, що промпт може включати інструкції, питання, вхідні дані, приклади, факти та інше. Ключ – поєднати всі ці різні елементи, щоб досягти найкращого виходу.

При проектуванні промпту штучного інтелекту слід дотримуватися наступних кроків:

• Введіть чіткий і конкретний промпт: Одним з найважливіших аспектів інженерії промптів штучного інтелекту є надання добре визначеного промпту моделі штучного інтелекту. Це забезпечить розуміння моделлю того, про що ви запитуєте.
• Використовуйте лаконічну мову: Ви повинні завжди бути якомога лаконічнішим у промпті, тримаючи його коротким і по суті.
• Надайте якомога більше контексту: Моделі штучного інтелекту іноді можуть мати труднощі з контекстом, тому потрібно включити якомога більше конкретної контекстної інформації у вхідні дані.
• Забезпечте правильну граматику: Ви не хочете жодних граматичних помилок у промпті штучного інтелекту, тому завжди перевіряйте, щоб все було написано правильно.
• Тестуйте різні виходи: Не існує обмежень на кількість виходів, які ці моделі можуть надати, тому ви повинні тестувати кілька виходів, поки не знайдете найкращий.
• Дофільтруйте модель, коли це можливо: Деякі моделі штучного інтелекту, такі як ChatGPT, можна дофільтрувати за допомогою ваших власних даних. Це особливо корисно для конкретних вимог до випадків використання та призводить до більш точних виходів.

Поява інженера промптів

Когда все більше компаній приймають технологію штучного інтелекту, відкриваються двері для фахівців з високо розробленими знаннями у сфері машинного навчання та інженерії промптів, щоб будувати кар’єру. Збільшується попит на інженерів, які володіють навичками в цій галузі, а також на вчених-даних – можливість, яка, як очікується, продовжить розширюватися з часом.

Інженер промпту – це фахівець, який спеціалізується на створенні точних промптів, правил та директив, щоб допомогти інструментам штучного інтелекту досягати конкретних результатів. З глибоким розумінням можливостей та обмежень моделі, яку вони використовують, ці фахівці володіють навичками, необхідними для ефективного керівництва виходом до бажаних об’єктів за допомогою винахідливо створеного текстового входу, який може включати мітки або стратегії з складним слововживанням.

Інженери промптів виконують критичну та часто недооцінену роль у проектах NLP. Їх завдання полягає у проектуванні та створенні промптів, на які моделі будуть реагувати, дофільтруванні моделей на основі виходу та виконанні постійного аналізу продуктивності моделі для визначення можливостей покращення.

Вони також працюють у тандемі з вченими-даними та дослідниками NLP, щоб оцінити продуктивність моделей та забезпечити, щоб їх промпти були правильно узгоджені з цілями проекту. Виконуючи ряд завдань та використовуючи свою експертизу в декількох дисциплінах, інженери промптів відіграють важливу роль у формуванні розвитку NLP, яким ми його знаємо сьогодні.

З ростом популярності моделей штучного інтелекту, таких як ChatGPT, інженери промптів будуть все більше затребувані. Вони відіграють велику роль для компаній, які хочуть використовувати ці моделі штучного інтелекту.

Як інженерія промптів штучного інтелекту впливає на бізнес

Продукти штучного інтелекту та моделі, які їх підтримують, швидко змінюють технологічний ландшафт, представляючи нам зовсім нові шляхи створення та інновацій. Використовуючи дані, моделі, такі як ChatGPT, сприяють здатності штучного інтелекту генерувати відповіді на запити користувачів та унікальні ідеї в різних галузях. Комп’ютери тепер можуть створювати контент у галузях, починаючи від мистецтва до дизайну та програмування, з мінімальною допомогою людини. Крім того, вони можуть навіть розвивати гіпотези та теорії, пов’язані з складними проблемами.

Останні системи штучного інтелекту, побудовані на основі великомасштабних моделей глибокого навчання, можуть обробляти та аналізувати широкий спектр неструктурованих даних, таких як текст та зображення. Це розширює спектр застосунків, доступних розробникам, незалежно від їхнього рівня володіння машинним навчанням та технічним фоном.

Наприклад, ChatGPT, побудований на основі GPT-3.5, був використаний для перекладу тексту, а вчені використали раніше версію моделі для створення нових білкових послідовностей. Використання цих систем дозволило скоротити час розробки нових застосунків штучного інтелекту, зробивши доступним рівень доступності, який рідко встановлювався раніше. Такі досягнення відкрили перспективи для майбутнього.

Єдина річ, яка є спільною для всіх цих різних моделей, – це їхня потреба в ефективній інженерії промптів штучного інтелекту. Коли штучний інтелект продовжує розвиватися, ми будемо продовжувати бачити інженерію промптів, яка відіграє велику роль майже в кожній галузі, від бізнесу до науки та більше. Моделі штучного інтелекту, підтримувані інженерією промптів, – це найцікавіші та найперспективніші, які ми бачили, тому лідери бізнесу повинні почати звертати на них увагу та розглядати можливість їхнього впровадження у свої процеси.