Prompt engineering omfattar olika tekniker och metoder för att optimera promptar för generativa AI-verktyg. Vi förklarar definitionen av prompt engineering, varför det är viktigt, och går igenom exempel och bästa praxis.

Det är absolut nödvändigt att formulera rätt uppmaningar för AI-verktyg om du vill få ut mesta möjliga av språkmodellerna. I takt med att artificiell intelligens fortsätter att utvecklas ökar också behovet av yrkesverksamma som vet hur man navigerar i den på ett så effektivt sätt som möjligt, vilket är anledningen till att yrket prompt engineer har uppstått.

Vad är prompt engineering?

Termen ”prompt engineering” avser tekniker och metoder som används för att optimera promptar för naturlig språkbehandling (NLP) och stora språkmodeller (LLM) som GPT-3 eller GPT-4, som baseras på maskininlärning. Hur en fråga eller instruktioner formuleras har stor inverkan på kvaliteten och relevansen hos det svar som genereras av verktyget för artificiell intelligens.

Prompt engineering för AI-modeller kräver inte bara kreativitet och precision utan också en djup förståelse för respektive språkmodell, eftersom valet av ord och deras ordning kan ha stor inverkan på resultatet. Prompts kan innehålla text i naturligt språk, bilder eller andra typer av datainmatningar. Samma prompt kan ge olika resultat på olika AI-plattformar. Därför måste prompt engineering skräddarsys individuellt för varje AI-textgenerator eller AI-videogenerator.

Varför är snabb teknik viktig för AI?

Prompt engineering är viktigt om du vill uppnå bättre resultat med generativ AI och fullt ut utnyttja språkmodellernas potential. En prompt engineer kan till exempel experimentera genom att ställa en fråga på många olika sätt för att se hur det påverkar svaret. Variationer i ordföljd och användning av ett modifierande ord en eller flera gånger (t.ex. ”mycket” eller ”mycket, mycket, mycket”) kan påverka resultaten avsevärt.

För AI-bildwebbplatser kan prompt engineering hjälpa till att finjustera olika funktioner i genererade bilder. Dessa ger ofta möjlighet att skapa AI-bilder i en viss stil, perspektiv, bildformat eller bildupplösning. Den första prompten är vanligtvis bara en utgångspunkt. Följande promptar kan till exempel användas för att mjuka upp eller förstärka vissa element och lägga till eller ta bort objekt i en bild.

Prompt engineering kan också hjälpa till att anpassa LLM och optimera arbetsflöden för specifika resultat vid utveckling av nya verktyg. Det finns också andra skäl till varför prompt engineering är viktigt för AI:

  • Resultatoptimering: Noggrant utformad prompt engineering kan göra det möjligt för språkmodeller att leverera resultat av högre kvalitet och med större relevans.
  • Effektivitet: Välformulerade promptar gör att modellen levererar önskad information snabbare, utan behov av flera promptar eller iterationer.
  • Kontroll över resultatet: Smart prompt engineering gör det möjligt för användaren att kontrollera hur AI:n svarar, inklusive längden, stilen och tonen i svaret.
  • Felreducering: Tydliga och koncisa promptar hjälper till att minimera potentiella fördomar, missförstånd eller felaktiga svar som en modell kan ge.
  • Avancerade tillämpningar: Med rätt prompt engineering kan AI-modeller användas för specifika uppgifter eller inom andra områden som de ursprungligen inte utvecklades för.
  • Experimentella insikter: Att experimentera med olika uppmaningar kan hjälpa till att få en djupare förståelse för hur en viss generativ AI fungerar och hur den svarar på olika indata.

Exempel på snabb teknik

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

Exempel på frågor för textgeneratorer

Här är ett exempel på målinriktad promptteknik för textgeneratorer:

  1. Specificitet
  • ursprunglig uppgift: ”Berätta om träd”.
  • Förbättrad uppgift: ”Förklara fotosyntesprocessen i lövträd”.
  1. Formatering av svar
  • ursprunglig uppgift: ”Vilka är fördelarna med solenergi?”
  • Förbättrad fråga: ”Nämn fem fördelar med solenergi”.
  1. Infoga exempel på svar
  • ursprunglig uppgift: ”Skriv en mening om Paris”.
  • Förbättrad uppgift: ”Skriv en mening om Paris i Hemingways stil”.
  1. Längd och detaljer
  • ursprunglig uppgift: ”Beskriv vatten”.
  • Förbättrad uppgift: ”Ge mig en detaljerad vetenskaplig förklaring av vattnets molekylstruktur”.
  1. Undvika fördomar
  • ursprunglig uppmaning: ”Vad tycker du om kryptovalutor?”
  • Förbättrad fråga: ”Beskriv kryptovalutor på ett neutralt och objektivt sätt”.
  1. Sammanhang
  • ursprunglig fråga: ”Varför faller aktiekurserna?”
  • Förbättrad fråga: ”Med tanke på ekonomiska faktorer, varför kan teknikaktier falla i en recession?”
  1. Stilar eller perspektiv
  • ursprunglig uppgift: ”Berätta historien om Napoleon”.
  • Förbättrad uppgift: ”Berätta historien om Napoleon ur en av hans soldaters perspektiv”.

Exempel på frågor för bildgeneratorer

Prompt engineering är inte bara relevant för språkmodeller, utan även för generativa adversariala nätverk som genererar bilder, såsom DALL-E. För bildgeneratorer måste prompts textmässigt beskriva vilken typ av bild som ska genereras:

  1. Specificitet
  • ursprunglig uppmaning: ”Katt”.
  • Förbättrad uppgift: ”Orange katt som sover på en blå kudde”.
  1. Kombination av element
  • ursprunglig uppgift: ”Byggnader och moln”.
  • Förbättrad uppgift: ”Ett gammalt viktorianskt hus som vilar på flytande moln”.
  1. Stil och epok
  • ursprunglig uppmaning: ”Bilar”.
  • Förbättrad uppgift: ”Futuristiska bilar i retrostil från 1950-talet”.
  1. Känslor och atmosfär
  • ursprunglig uppmaning: ”Skog”.
  • Förbättrad uppgift: ”En mörk, dimmig skog badad i månsken”.
  1. Kombination av ovanliga element
  • ursprunglig uppgift: ”Bord och frukt”.
  • Förbättrad uppgift: ”Ett bord gjort av vattenmeloner med en skiva gjord av torkade bananskivor”.
  1. Perspektiv och dimension
  • ursprunglig uppmaning: ”Berg”.
  • Förbättrad uppgift: ”Ett enormt berg i form av ett upp och nedvänt tekopp”.
  1. Abstraktion
  • ursprunglig uppmaning: ”Känslor”.
  • Förbättrad uppgift: ”Glädje visualiserad som en ljus explosion av färger”.

Exempel på snabbfrågor för videogeneratorer

För videogeneratorer är utmaningen att inte bara fånga ett enda ögonblick eller en stillbild, utan en dynamisk, tidsbestämd sekvens av handlingar och händelser. Bra promptteknik hjälper till att exakt specificera handling, miljö och varaktighet för videon, samt hur elementen i videon ska interagera:

  1. Handlingssekvens
  • ursprunglig uppgift: ”Katt som går”.
  • Förbättrad uppgift: ”En orange katt går långsamt förbi en pöl och hoppar sedan i den”.
  1. Miljö och stämning
  • ursprunglig uppgift: ”Strandmotiv”.
  • Förbättrad uppgift: ”En öde strand vid solnedgången, med mjukt kraschande vågor och en flock fåglar som flyger vid horisonten”.
  1. Tidsmässig utveckling
  • ursprunglig uppgift: ”En blomma som växer”.
  • Förbättrad uppgift: ”En ros som växer från knopp till fullt utslagen blomma på 30 sekunder”.
  1. Dynamiska åtgärder
  • ursprunglig uppgift: ”Sportspel”.
  • Förbättrad uppgift: ”En basketmatch där en spelare gör ett avgörande trepoängsmål i matchens sista sekunder”.
  1. Kombination av element och övergångar
  • ursprunglig uppgift: ”Tidpunkter på dygnet”.
  • Förbättrad uppgift: ”Ett panorama över staden som övergår från morgon till kväll, med stadens ljus som tänds när mörkret faller”.
  1. Berättelse och berättarröst
  • ursprunglig uppgift: ”En flygande fågel”.
  • Förbättrad uppgift: ”En ung fågel som försöker flyga för första gången. Efter några misslyckade försök lyckas fågeln till slut erövra himlen och återvänder säkert till sitt bo”.

Vilka är de bästa metoderna för snabb teknik?

Med riktad promptteknik är det möjligt att uppnå optimala resultat från generativa AI-verktyg. Det finns några beprövade bästa praxis som bör beaktas när man formulerar prompts:

  • Var precis: Att vara tydlig när du formulerar en uppmaning hjälper AI att bättre förstå vad du förväntar dig att den ska generera.
  • Var specifik: Se till att dina frågor är tillräckligt specifika för att du ska få den typ av svar du vill ha.
  • Experimentera: Om du inte får det svar du vill ha direkt, försök formulera frågan på ett annat sätt eller lägg till mer sammanhang.
  • Formateringsinstruktioner: Om du vill att svaret ska ha ett specifikt format (t.ex. lista, kort stycke, formellt språk) bör du ange detta i prompten.
  • Exempel på svar: Det kan vara bra att ge exempel på svar, eftersom det kan ge AI:n ett exempel på det svar du vill ha och styra den i rätt riktning.
  • Sammanhang: Vissa AI-verktyg mår bra av att få ytterligare information eller mer sammanhang innan den faktiska frågan ställs.
  • Undvik tvetydigheter: Undvik otydliga eller tvetydiga formuleringar.
  • Begränsa och styra: Om du är orolig för att AI-verktyget kan svara på ett partiskt sätt, eller om du vill ha en viss stil eller perspektiv, ge tydliga instruktioner.
  • Granska: Det är viktigt att kritiskt granska AI-verktygets svar och se till att de är både korrekta och fria från oönskad partiskhet.
  • Iterativt tillvägagångssätt: Det är ofta användbart att använda ett iterativt tillvägagångssätt och förfina frågan utifrån de svar som erhållits.

Vilka kvalifikationer bör en snabb ingenjör ha?

Prompt engineering erbjuder lovande möjligheter för personer med djup förståelse för språkbearbetning och ett kreativt tankesätt. I takt med att AI- och NLP-teknik blir allt vanligare inom en rad olika branscher kommer efterfrågan på skickliga prompt engineers att fortsätta öka.

Även om det inte finns några krav på specifik utbildning kan en examen inom ett relaterat område vara till hjälp. Programmeringskunskaper är inte nödvändiga, men en examen i datavetenskap eller lingvistik kan göra det lättare att förstå språkmodeller och utveckla promptar. Prompt engineering handlar främst om att förstå hur språk fungerar och hur man strukturerar det för att få de resultat man önskar. Följande färdigheter kan vara till hjälp i denna process:

  • Förstå AI och maskininlärning: Det är viktigt att ha en grundläggande förståelse för hur neurala nätverk fungerar, särskilt språkmodeller, så att du bättre kan förstå mekanismerna bakom resultaten.
  • Analytiskt tänkande: Att analysera resultat och justera uppmaningar baserat på dem kräver analytiskt tänkande.
  • Kommunikationsförmåga: Förmågan att formulera tydliga och koncisa instruktioner är avgörande för prompt engineering.
  • Felupptäckt: Förmågan att upptäcka felaktigheter eller fel i en AI-modells svar och göra lämpliga justeringar.
  • Domänspecifik kunskap: Beroende på vilken domän du använder den för kan specialiserad domänkunskap krävas för att effektivt utforma och utvärdera promptar och svar.
  • Kontinuerligt lärande: Artificiell intelligens och maskininlärning utvecklas snabbt. Bra prompt engineering kräver därför ett engagemang för kontinuerligt lärande och en vilja att ständigt anpassa sig till ny teknik.
  • Teamwork: En prompt engineer måste ofta samarbeta med andra yrkesgrupper, såsom dataforskare, mjukvaruutvecklare och affärsanalytiker.
Gå till huvudmeny