Prompt engineering omfattar olika tekniker och metoder för att optimera prompter för generativa AI-verktyg. Vi förklarar begreppet mer i detalj och visar exempel och bästa praxis.

Korrekt formulering av prompter för AI-verktyg är avgörande för att språkmodellernas fulla potential ska kunna utnyttjas. I och med den ständiga utvecklingen av artificiell intelligens har också behovet av specialister som vet hur man kontrollerar den mest effektivt ökat. Detta har gett upphov till yrket som promptingenjör.

Vad är Prompt Engineering?

Begreppet “prompt engineering” avser tekniker och metoder för att optimera prompten för Natural Language Processing (NLP) och Large Language Models (LLMs) såsom GPT-3 eller GPT-4, vilka är baserade på maskininlärning. Syftet är att få bättre, mer exakta eller mer specifika svar, eftersom sättet på vilket en fråga eller instruktion formuleras har ett stort inflytande på kvaliteten och relevansen av det svar som ges av artificiell intelligens.

Prompt-teknik för AI-modeller kräver kreativitet och precision samt en omfattande förståelse av respektive språkmodell, eftersom valet av ord och deras ordning kan ändra utdata avsevärt. Uppmaningarna kan innehålla text på naturligt språk, bilder eller andra typer av datainmatning. Samma prompt kan leda till olika resultat på olika AI-plattformar. Därför måste prompt engineering utföras individuellt för varje AI-textgenerator eller AI-videogenerator.

Varför är prompt engineering viktigt för AI?

Prompt engineering är viktigt för att fullt ut kunna utnyttja potentialen i språkmodeller och därmed uppnå bättre resultat med generativ AI. Till exempel kan en prompt engineer experimentera med olika sätt att formulera en fråga för att se hur det påverkar svaret i en viss stil och inom olika begränsningar. Variationer i ordföljd och enstaka eller flera användningar av en enda modifierare som “mycket” eller “mycket, mycket, mycket” kan påverka resultatet avsevärt.

För AI-bildwebbplatser kan prompt engineering hjälpa till att finjustera olika funktioner i de genererade bilderna. Dessa erbjuder ofta möjligheten att skapa AI-bilder i en specifik stil, perspektiv, bildförhållande eller bildupplösning. Den första prompten är vanligtvis bara en startpunkt. Följande uppmaningar kan till exempel användas för att dämpa eller förbättra vissa element och lägga till eller ta bort objekt i en bild.

Prompt engineering kan också bidra till att finjustera LLM:er och optimera arbetsflöden för specifika resultat när nya verktyg utvecklas. Det finns fler anledningar till varför prompt engineering är viktigt för AI:

  • Optimera resultat: Noggrannt utformad prompt engineering kan hjälpa språkmodeller att leverera högre kvalitet och mer relevanta resultat.
  • Effektivitet: Välformulerade uppmaningar leder till att en modell levererar önskad information snabbare, utan behov av flera uppmaningar eller iterationer.
  • Kontroll över utdata: Genom skicklig prompt-teknik kan användaren kontrollera hur AI svarar, inklusive längd, stil och ton i svaret.
  • Reducerar fel: Tydliga och exakta uppmaningar bidrar till att minimera potentiella fördomar, missförstånd eller felaktiga svar som en modell kan ge.
  • Utökade användningsmöjligheter: Med rätt promptteknik kan AI-modeller användas för specifika uppgifter eller inom specialiserade områden som de ursprungligen inte utvecklades för.
  • Experimentella insikter: Att experimentera med olika uppmaningar kan bidra till att få en djupare förståelse för hur en viss generativ AI fungerar och hur den reagerar på olika inmatningar.

Prompt-teknik: Exempel

Prompts som kan användas för att skapa text, bilder eller videor skiljer sig avsevärt från varandra. För alla AI-webbplatser gäller dock att riktad prompt engineering gör det möjligt för användare att interagera mer effektivt med respektive AI-verktyg.

Exempel på uppmaningar för textgeneratorer

Riktad prompt engineering för textgeneratorer kan se ut så här:

  1. Specificitet
  • Ursprungsfråga: “Berätta om träd”.
  • förbättrad uppmaning: “Förklara för mig fotosyntesprocessen i lövträd.”
  1. Formatering av svaren
  • Ursprunglig fråga: “Vilka är fördelarna med solenergi?”
  • förbättrad fråga: “Nämn fem fördelar med solenergi.”
  1. Infoga exempel på svar
  • original fråga: “Skriv en mening om Paris.”
  • förbättrad uppmaning: “Skriv en mening om Paris i stil med Hemingway.”
  1. Längd och detaljer
  • Ursprunglig uppmaning: “Beskriv vatten.”
  • förbättrad uppmaning: “Ge mig en detaljerad vetenskaplig förklaring av vattnets molekylära struktur.”
  1. Undvikande av fördomar
  • Ursprunglig fråga: “Vad tycker du om kryptovalutor?”
  • förbättrad uppmaning: “Beskriv kryptovalutor på ett neutralt och objektivt sätt.”
  1. Kontext
  • ursprunglig fråga: “Varför faller aktierna?”
  • förbättrad fråga: “Med tanke på ekonomiska faktorer, varför kan teknikaktier falla i en lågkonjunktur?”
  1. Styles eller perspektiv
  • originalfråga: “Berätta historien om Napoleon för mig.”
  • förbättrad uppmaning: “Berätta historien om Napoleon ur en av hans soldaters perspektiv.”

Exempel på uppmaningar för bildgeneratorer

Prompt engineering är inte bara relevant för språkmodeller, utan också för generativa adversariala nätverk som genererar bilder, till exempel DALL-E. Med bildgeneratorer måste uppmaningar beskriva textuellt vilken typ av bild som ska genereras:

  1. Specificitet
  • Ursprunglig uppmaning: “Katt.”
  • förbättrad prompt: “Sovande orange katt på blå kudde.”
  1. Kombination av element
  • ursprunglig prompt: “Byggnad och moln.”
  • förbättrad prompt: “Ett gammalt viktorianskt hus som vilar på svävande moln.”
  1. Stil och tidsålder
  • ursprunglig prompt: “Bilar.”
  • förbättrad prompt: “Futuristiska bilar i retrostil från 1950-talet.”
  1. Känslor och atmosfär
  • originaltext: “Skog.”
  • förbättrad prompt: “En mörk, dimmig skog i månskenet.”
  1. Kombination av ovanliga element
  • originaltext: “Bord och frukt.”
  • förbättrad prompt: “Ett bord med vattenmeloner och ett fat med torkade bananskivor.”
  1. Perspektiv och dimension
  • ursprunglig fråga: “Berg.”
  • förbättrad prompt: “Ett enormt berg i form av ett uppochnervänt te-glas.”
  1. Abstraktion
  • ursprunglig fråga: “Känslor.”
  • förbättrad prompt: “Visualisering av glädje som en ljus färgexplosion.”

Exempel på uppmaningar för videogeneratorer

Med videogeneratorer är utmaningen med prompt engineering att inte bara fånga ett enda ögonblick eller en stillbild, utan en dynamisk, tidsstyrd sekvens av handlingar och händelser. Bra prompt engineering hjälper till att exakt specificera den önskade handlingen, miljön, varaktigheten och interaktionerna mellan elementen i videon:

  1. sekvens av åtgärder
  • originalprompt: “Katten går.”
  • förbättrad uppmaning: “Orangefärgad katt går långsamt förbi en vattenpöl och hoppar sedan i.”
  1. Miljö och humör
  • ursprunglig fråga: “Strandscen.”
  • förbättrad uppmaning: “En ensam strand i solnedgången, med vågor som lätt bryts och en grupp fåglar som flyger i horisonten.”
  1. Temporal utveckling
  • ursprunglig prompt: “En blomma som växer.”
  • förbättrad uppmaning: “En ros som växer från knopp till fullt utslagen blomma på 30 sekunder.”
  1. Dynamiska åtgärder
  • ursprunglig prompt: “Sportspel.”
  • förbättrad prompt: “En basketmatch där en spelare gör ett avgörande trepoängsskott i matchens sista sekunder.”
  1. Kombination av element och övergångar
  • ursprunglig prompt: “Tid på dygnet.”
  • förbättrad uppmaning: “Ett stadspanorama som övergår från morgon till kväll, med stadens ljus som tänds när mörkret faller.”
  1. Historia och berättande
  • ursprunglig prompt: “En fågel flyger.”
  • förbättrad uppmaning: “En ung fågel som försöker flyga för första gången, och som efter några misslyckade försök till slut erövrar himlen och återvänder säkert till sitt bo.”

Bästa praxis för prompt-teknik

Med riktad prompt engineering kan optimala resultat uppnås med generativa AI-verktyg. Det finns några beprövade bästa metoder som man bör ta hänsyn till när man formulerar uppmaningar:

  • Var exakt: Tydlighet i formuleringen av en prompt hjälper AI att bättre förstå vad som förväntas av den.
  • Var specifik: Se till att dina uppmaningar är tillräckligt specifika för att styra vilken typ av svar du vill ha.
  • Experiment: Om du inte får det svar du vill ha direkt kan du försöka omformulera frågan eller lägga till mer sammanhang.
  • Formateringsinstruktioner: Om du vill att svaret ska ges i ett visst format (t.ex. lista, kort stycke, formellt språk) bör du ange detta i uppmaningen.
  • Exempelsvar: Det kan vara till hjälp att ge AI ett exempel på det önskade svaret för att styra det i rätt riktning.
  • Sammanhang: Vissa AI:er har nytta av ytterligare information eller ett längre sammanhang som ges före den faktiska frågan.
  • Undvik tvetydighet: Undvik oklara eller tvetydiga formuleringar.
  • Begränsa och vägleda: Om du är orolig för att AI:n ska ge ett partiskt svar eller om du vill ha en viss stil eller ett visst perspektiv, ge tydliga instruktioner.
  • Verifiera: Det är viktigt att kritiskt granska en AI:s svar och säkerställa att de är både korrekta och fria från oönskade fördomar.
  • Iterativt tillvägagångssätt: Det är ofta bra att använda ett iterativt tillvägagångssätt och förfina frågan baserat på de svar som erhålls.

Vilka kvalifikationer måste en promptingenjör ha?

Yrket som prompt-ingenjör erbjuder lovande möjligheter för personer som har en djup förståelse för språkbehandling och ett kreativt tankesätt. Med den ökande användningen av AI- och NLP-teknik inom ett brett spektrum av branscher kommer efterfrågan på kvalificerade Prompt Engineers att fortsätta växa.

Även om det inte finns några krav på specifik utbildning kan en examen inom ett relaterat område vara till hjälp. Även om programmeringskunskaper inte är nödvändiga kan en examen i datavetenskap eller lingvistik till exempel göra det lättare att förstå språkmodeller och utveckla prompter. Promptutveckling handlar främst om att förstå hur språket fungerar och hur det behöver utformas för att uppnå önskat resultat. Följande färdigheter kan vara till hjälp här:

  • Förståelse för AI och maskininlärning: En grundläggande förståelse för hur Neurala nätverk fungerar, särskilt språkmodeller, för att bättre förstå mekanismerna bakom resultaten.
  • Analytiskt tänkande: Att analysera resultat och anpassa uppmaningar baserat på dem kräver analytiskt tänkande.
  • Kommunikationsförmåga: Förmågan att formulera tydliga och exakta instruktioner är avgörande för Prompt Engineering.
  • Felupptäckt: Förmågan att känna igen felaktigheter eller fel i en AI-modells svar och göra justeringar i enlighet med detta.
  • Domänspecifik kunskap: Beroende på användningsområde kan specialiserad kunskap inom vissa områden krävas för att effektivt utforma och utvärdera uppmaningar och svar.
  • Kontinuerligt lärande: Artificiell intelligens och maskininlärning utvecklas snabbt. Bra promptteknik kräver därför ett engagemang för kontinuerligt lärande och en vilja att ständigt anpassa sig till ny teknik.
  • Teamarbete: Ofta behöver en prompt-ingenjör samarbeta med andra yrkesgrupper som datavetare, programvaruingenjörer eller affärsanalytiker.
Teamarbete
Gå till huvudmeny