როგორ ეფექტურად დავეუფლოთ Prompt Engineering-ს: პრაქტიკული უნარები და ინსტრუმენტების სახელმძღვანელო

Prompt Engineering (მოთხოვნის ინჟინერია), როგორც ადამიანის განზრახვასა და ხელოვნური ინტელექტის მოდელის გამომავალს შორის დამაკავშირებელი მთავარი ხიდი, ბოლო წლებში დიდ ყურადღებას იპყრობს. თუმცა, დისკუსიები იმის შესახებ, არის თუ არა ის „მკვდარი“ ან „მოძველებული“, ასევე მძაფრდება. ეს სტატია მიზნად ისახავს Prompt Engineering-ის სფეროში მიმდინარე ტენდენციების მიმოხილვას და პრაქტიკული შესავალი სახელმძღვანელოს შეთავაზებას, რომელიც დაეხმარება მკითხველს დაეუფლოს ძირითად უნარებს და გაიგოს შესაბამისი ინსტრუმენტები, რათა უკეთ გამოიყენოს დიდი ენობრივი მოდელები (LLM).

რა არის Prompt Engineering სინამდვილეში?

მარტივად რომ ვთქვათ, Prompt Engineering არის ხელოვნება და ასევე მეცნიერება. ის მოიცავს ეფექტური შეყვანის მოთხოვნების (Prompts) დიზაინს, რომლებიც წარმართავენ LLM-ს მაღალი ხარისხის, მოსალოდნელი შედეგების შესაბამისი ტექსტის გენერირებაში. კარგ Prompt-ს შეუძლია მნიშვნელოვნად გააუმჯობესოს LLM-ის შესრულება, ხოლო ცუდმა Prompt-მა შეიძლება გამოიწვიოს მოდელის მიერ არასწორი, შეუსაბამო ან თუნდაც მავნე შინაარსის გამოტანა.

ღირს თუ არა Prompt Engineering-ის სწავლა?

მიუხედავად ისეთი შეხედულებებისა, როგორიცაა „AI Agents აღემატება ადამიანებს“ და „Prompt Engineering მოძველებულია“, ამჟამინდელი პრაქტიკული გამოყენების თვალსაზრისით, Prompt Engineering კვლავ მნიშვნელოვანი უნარია შემდეგი მიზეზების გამო:

• მოდელის გამომავალი ხარისხის გაუმჯობესება: მაშინაც კი, თუ LLM-ის შესაძლებლობები დღითიდღე ძლიერდება, კარგად გააზრებული Prompt-ის დიზაინი კვლავ ეფექტურად წარმართავს მოდელს, რათა მან უკეთ გაიგოს მომხმარებლის განზრახვა და შექმნას უფრო ზუსტი და შესაბამისი შედეგები.
• მოდელის ქცევის კონტროლი: Prompt-ის გამოყენება შესაძლებელია მოდელის გამომავალი სტილის, თემისა და დიაპაზონის შესაზღუდად, არასათანადო შინაარსის გენერირების თავიდან ასაცილებლად და კონკრეტული გამოყენების სცენარების მოთხოვნების შესასრულებლად.
• AI გადაწყვეტილებების მორგება: Prompt Engineering-ის საშუალებით, დეველოპერებს შეუძლიათ AI მოდელების მორგება კონკრეტული ამოცანებისა და მონაცემთა ნაკრებისთვის, რათა მიაღწიონ უფრო პერსონალიზებულ და ეფექტურ აპლიკაციებს.
• ახალი მოდელები კვლავ ეყრდნობიან ეფექტურ Prompt-ებს: ისეთ მოწინავე მოდელებსაც კი, როგორიცაა Claude, კვლავ სჭირდებათ ეფექტური Prompt-ები თავიანთი შესაძლებლობების გამოსაყენებლად, განსაკუთრებით რთული ამოცანებისთვის, საჭიროა კარგი Prompt-ები ხელმძღვანელობისთვის.

Prompt Engineering-ის პრაქტიკული უნარები

ქვემოთ მოცემულია Prompt Engineering-ის რამდენიმე გავრცელებული ტექნიკა, კონკრეტულ მაგალითებთან ერთად, რომლებიც მკითხველს სწრაფად დაეხმარება:

1. ნათელი და მკაფიო ინსტრუქციები (Clear Instructions):

   • მთავარი პუნქტი: Prompt-ის არსი არის მკაფიო და კონკრეტული ინსტრუქციების მიწოდება, მკაფიოდ უთხარით მოდელს მოსალოდნელი გამომავალი შედეგი. მოერიდეთ ბუნდოვან, ორაზროვან აღწერილობებს.
   • მაგალითი:
     • ცუდი Prompt: „დაწერე სტატია კატებზე.“
     • კარგი Prompt: „დაწერე 300-სიტყვიანი სტატია, რომელიც წარმოგიდგენთ კატების ჯიშებს, ჩვევებსა და მოვლის მეთოდებს და დაურთეთ საყვარელი კატის სურათი.“

2. როლური თამაში (Role-Playing):

   • მთავარი პუნქტი: მოდელს კონკრეტული როლის მინიჭებამ შეიძლება ეფექტურად წარმართოს იგი როლის პარამეტრების შესაბამისი შინაარსის გენერირებაში.
   • მაგალითი: „წარმოიდგინე, რომ გამოცდილი სამოგზაურო კონსულტანტი ხარ, გთხოვთ, მირჩიოთ ტაილანდის ტურისტული მარშრუტი ოჯახური მოგზაურობისთვის, ბიუჯეტით 5000 აშშ დოლარი და 7 დღიანი მოგზაურობა.“

3. რამდენიმე მაგალითით სწავლა (Few-shot Learning):

   • მთავარი პუნქტი: მიაწოდეთ მცირე რაოდენობის მაგალითები, რათა მოდელმა ისწავლოს მიზნობრივი ამოცანის ნიმუში და სტილი.
   • მაგალითი:

     თარგმნეთ ფრანგულად:
     ინგლისური: Hello, world!
     ფრანგული: Bonjour le monde!
     ინგლისური: Thank you for your help.
     ფრანგული: Merci pour votre aide.
     ინგლისური: Good morning.
     ფრანგული:
     

4. აზროვნების ჯაჭვი (Chain-of-Thought, CoT):* მთავარი პუნქტი: მოდელის თანდათანობითი მსჯელობის წარმართვა, რთული პრობლემის მარტივ ნაბიჯებად დაყოფა და საბოლოო პასუხის მიღება.

   • მაგალითი: "პატარა მიშას ჰქონდა 5 ვაშლი, მან შეჭამა 2 და იყიდა კიდევ 3. რამდენი ვაშლი აქვს ახლა? გთხოვთ, თანდათანობით იმსჯელეთ და მიეცით საბოლოო პასუხი."
   • მოდელის გამომავალი: "პირველ რიგში, მიშას ჰქონდა 5 ვაშლი, შეჭამა 2, დარჩა 5 - 2 = 3 ვაშლი. შემდეგ მან იყიდა 3 ვაშლი, ახლა მას აქვს 3 + 3 = 6 ვაშლი. ასე რომ, მიშას ახლა აქვს 6 ვაშლი."

5. კონტექსტუალიზაცია (Contextualization):

   • მთავარი პუნქტი: საკმარისი კონტექსტური ინფორმაციის მიწოდება, რათა მოდელმა უკეთ გაიგოს მომხმარებლის განზრახვა.
   • მაგალითი: "გთხოვთ, შეაჯამოთ ამ ახალი ამბების მთავარი შინაარსი: [ახალი ამბების შინაარსი]. გთხოვთ, მოკლე ენით გამოყოთ საკვანძო ინფორმაციის პუნქტები."

6. საკვანძო სიტყვების გამოყენება (Keywords):

   • მთავარი პუნქტი: საკვანძო სიტყვების დამატება Prompt-ში დაგეხმარებათ მოდელის ფოკუსირებაში მიზნობრივ ამოცანაზე.
   • მაგალითი: "შექმენით ხელოვნური ინტელექტის შესახებ პოპულარული სამეცნიერო სტატია, რომელიც განკუთვნილია მოზარდებისთვის, აქცენტი გააკეთეთ მანქანათმცოდნეობის და ღრმა სწავლების კონცეფციებზე."

7. შეზღუდვების დამატება (Constraints):

   • მთავარი პუნქტი: მოდელის გამომავალი ფორმატის, სიგრძის, სტილის და ა.შ. შეზღუდვა, კონკრეტული მოთხოვნების დასაკმაყოფილებლად.
   • მაგალითი: "გთხოვთ, სამ სტრიქონიანი ლექსის ფორმით აღწეროთ შემოდგომის პეიზაჟი."

8. უკუ მიმართვა (Negative Prompting):

   • მთავარი პუნქტი: მკაფიოდ აცნობეთ მოდელს, რა შინაარსის ან ქცევის გამოჩენა არ გსურთ.
   • მაგალითი: "გთხოვთ, დაწეროთ სტატია კოსმოსის კვლევის შესახებ, მაგრამ არ ახსენოთ უცხოპლანეტელების შესახებ რაიმე."

პრაქტიკული ინსტრუმენტების რეკომენდაცია

აქ არის რამდენიმე ინსტრუმენტი, რომელიც დაგეხმარებათ Prompt Engineering-ის უკეთ განხორციელებაში:

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: ეს არის ამჟამად ყველაზე პოპულარული LLM-ები, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას პირდაპირ Prompt-ის შესამოწმებლად და განმეორებისთვის.
• PromptBench (Microsoft): ღია კოდის Prompt-ის შეფასების ფრეიმვორკი, რომელიც დაგეხმარებათ შეაფასოთ Prompt Engineering-ის სხვადასხვა მეთოდის ეფექტურობა. მას შეუძლია შეაფასოს CoT, EP, Zero/Few Shot და სხვა მეთოდები, მხარს უჭერს საწინააღმდეგო მინიშნებებს და დინამიურ შეფასებას და მხარს უჭერს მონაცემთა მრავალ კომპლექტს და მოდელს.
• Zapier, Make, Notion: ეს ინსტრუმენტები შეიძლება გამოყენებულ იქნას Prompt Engineering-ის სამუშაო პროცესის ავტომატიზაციისთვის, როგორიცაა Prompt-ის ავტომატურად გენერირება, Prompt-ის ტესტირება, შედეგების ანალიზი და ა.შ.
• NirDiamantAI GitHub repo: Prompt Engineering-ის უფასო სახელმძღვანელო რესურსების ბიბლიოთეკა, რომელიც შეიცავს სხვადასხვა თემებს მარტივიდან მოწინავემდე.

Prompt Engineering-ის მომავალი

მიუხედავად იმისა, რომ გაჩნდა მოსაზრებები, რომ "AI Agents აღემატება ადამიანებს" და "Prompt Engineering მოძველებულია", Prompt Engineering კვლავ ვითარდება. მომავალი განვითარების მიმართულებები შეიძლება მოიცავდეს:

• Prompt-ის ავტომატური გენერირება: AI ტექნოლოგიის გამოყენება უფრო ეფექტური Prompt-ის ავტომატურად გენერირებისთვის, ადამიანის ჩარევის შესამცირებლად.
• Prompt-ის ოპტიმიზაციის ინსტრუმენტები: უფრო ძლიერი Prompt-ის ოპტიმიზაციის ინსტრუმენტების შემუშავება, რათა დეველოპერებს სწრაფად იპოვონ საუკეთესო Prompt.
• AI Agents-თან კომბინაცია: Prompt Engineering-ის AI Agents-თან კომბინაცია უფრო ინტელექტუალური აპლიკაციების შესაქმნელად.
• Context Engineering-ის აღზევება: მოდელის კონტექსტის გაგების უნარზე ფოკუსირება, მოდელის მუშაობის გასაუმჯობესებლად Context Engineering-ის საშუალებით.

შეჯამებაPrompt Engineering არის უწყვეტი სწავლისა და პრაქტიკის უნარი. ამ სტატიაში წარმოდგენილი ტექნიკისა და ინსტრუმენტების დაუფლებით, და მუდმივი ძიებითა და პრაქტიკით, თქვენ შეძლებთ უკეთ გამოიყენოთ LLM და ააწყოთ უფრო ინტელექტუალური აპლიკაციები. მაშინაც კი, თუ AI-ის შესაძლებლობები მუდმივად იზრდება, Prompt Engineering-ის ძირითადი პრინციპების დაუფლება მაინც ძალიან მნიშვნელოვანია, ეს საშუალებას მოგცემთ უკეთ დაუკავშირდეთ AI-ს და მიიღოთ უფრო დამაკმაყოფილებელი შედეგები. ხოლო Prompt-ის ეფექტურობის შეფასება დაგეხმარებათ Prompt-ის ხარისხის ოპტიმიზაციაში და უფრო ეფექტური აპლიკაციების რეალიზებაში.