Prompt Engineering-ді тиімді меңгеру жолдары: практикалық кеңестер мен құралдар нұсқаулығы

Prompt Engineering (сұраныс инженериясы) адамның ниеті мен жасанды интеллект моделінің нәтижесі арасындағы маңызды көпір ретінде соңғы жылдары көп көңіл бөлінуде. Алайда, оның «өлі», «ескірген» деген пікірталастар да бар. Бұл мақала Prompt Engineering саласындағы қазіргі даму тенденцияларын жүйелеуге және оқырмандарға негізгі дағдыларды меңгеруге және ірі тіл модельдерін (LLM) жақсырақ пайдалануға көмектесетін практикалық кіріспе нұсқаулығын ұсынуға бағытталған.

Prompt Engineering дегеніміз не?

Қарапайым тілмен айтқанда, Prompt Engineering - бұл өнер, сонымен қатар ғылым. Ол LLM-ді жоғары сапалы, күтілетін нәтижелерге сәйкес келетін мәтін жасауға бағыттау үшін тиімді енгізу сұраныстарын (Prompts) жобалауды қамтиды. Жақсы Prompt LLM өнімділігін айтарлықтай арттыра алады, ал нашар Prompt модельдің қате, маңызсыз немесе тіпті зиянды мазмұнды шығаруына әкелуі мүмкін.

Prompt Engineering-ді үйренуге тұрарлық па?

«AI Agents адамдардан асып түседі», «Prompt Engineering ескірген» деген көзқарастарға қарамастан, қазіргі нақты қолданылу тұрғысынан Prompt Engineering әлі де маңызды дағды болып табылады, себебі:

• Модельдің шығару сапасын арттыру: LLM мүмкіндіктері күннен-күнге артып келе жатқанына қарамастан, мұқият Prompt дизайны модельді тиімді бағыттай алады, оның пайдаланушының ниетін жақсырақ түсінуіне және дәлірек, тиісті нәтижелерді жасауына мүмкіндік береді.
• Модельдің әрекетін басқару: Prompt модельдің шығару стилін, тақырыбын және ауқымын шектеу, орынсыз мазмұнды жасаудан аулақ болу және нақты қолдану сценарийлерінің талаптарына сәйкес келу үшін пайдаланылуы мүмкін.
• Жасанды интеллект шешімдерін реттеу: Prompt Engineering арқылы әзірлеушілер нақты тапсырмалар мен деректер жиынтықтары үшін AI модельдерін реттей алады, бұл жекелендірілген және тиімді қолданбаларды жүзеге асыруға мүмкіндік береді.
• Жаңа модельдер әлі де тиімді Prompt-ке тәуелді: Claude сияқты озық модельдердің өзі де өз мүмкіндіктерін жүзеге асыру үшін тиімді Prompt-ке мұқтаж, әсіресе күрделі тапсырмалар үшін жақсы Prompt қажет.

Prompt Engineering практикалық кеңестері

Төменде оқырмандарға тез бастауға көмектесетін нақты мысалдармен біріктірілген кейбір кең таралған Prompt Engineering кеңестері берілген:

1. Анық және нақты нұсқаулар (Clear Instructions):

   • Маңызды нүкте: Prompt-тің негізі - модельден күтілетін нәтижені нақты айтатын анық, нақты нұсқауларды беру. Бұлдыр, түсініксіз сипаттамалардан аулақ болыңыз.
   • Мысал:
     • Нашар Prompt: «Мысық туралы мақала жазыңыз.»
     • Жақсы Prompt: «Мысық тұқымдарын, әдеттерін және өсіру әдістерін таныстыратын және сүйкімді мысықтың суретін қоса беретін 300 сөзден тұратын мақала жазыңыз.»

2. Рөлдік ойын (Role-Playing):

   • Маңызды нүкте: Модельге нақты рөлді ойнауға рұқсат беру оның рөлдік параметрлерге сәйкес келетін мазмұнды жасауына тиімді түрде бағыттай алады.
   • Мысал: «Сіз тәжірибелі саяхат кеңесшісісіз деп есептеңіз, маған отбасылық саяхатқа арналған Таиландқа саяхат маршрутын ұсыныңыз, бюджеті 5000 доллар, сапары 7 күн.»

3. Аз үлгілі оқыту (Few-shot Learning):

   • Маңызды нүкте: Мақсатты тапсырманың үлгісі мен стилін үйрену үшін аз мөлшерде мысалдар келтіріңіз.
   • Мысал:

     Француз тіліне аударыңыз:
     Ағылшын тілі: Hello, world!
     Француз тілі: Bonjour le monde!
     Ағылшын тілі: Thank you for your help.
     Француз тілі: Merci pour votre aide.
     Ағылшын тілі: Good morning.
     Француз тілі:
     

4. Ойлау тізбегі (Chain-of-Thought, CoT):* Негізгі ой: Модельді біртіндеп ойлауға бағыттау, күрделі мәселені бірнеше қарапайым қадамдарға бөлу және соңында жауап алу.

• Мысал: "Кішіпейілде 5 алма болды, ол 2-ін жеді, содан кейін 3-ін сатып алды, енді оның қанша алмасы бар? Біртіндеп ойлаңыз және соңғы жауапты беріңіз."
• Модель шығаруы: "Алдымен, Кішіпейілде 5 алма болды, 2-ін жеді, 5 - 2 = 3 алма қалды. Содан кейін ол 3 алма сатып алды, енді оның 3 + 3 = 6 алмасы бар. Демек, Кішіпейілде қазір 6 алма бар."

5. Жағдайлық кеңес (Contextualization):

   • Негізгі ой: Пайдаланушының ниетін жақсырақ түсінуге көмектесу үшін жеткілікті контекстік ақпаратты ұсыну.
   • Мысал: "Осы жаңалықтардың негізгі мазмұнын қорытындылаңыз: [Жаңалықтар мазмұны]. Қысқа тілмен негізгі ақпараттық нүктелерді шығарыңыз."

6. Кілт сөздерді пайдалану (Keywords):

   • Негізгі ой: Prompt-қа негізгі кілт сөздерді қосу модельге мақсатты тапсырмаға жақсырақ назар аударуға көмектеседі.
   • Мысал: "Жасанды интеллект туралы ғылыми-танымал мақала жасаңыз, жасөспірімдерге арналған, машиналық оқыту және терең оқыту тұжырымдамаларын баса көрсетіңіз."

7. Шектеу шарттарын қосу (Constraints):

   • Негізгі ой: Нақты қажеттіліктерді қанағаттандыру үшін модельдің шығару форматын, ұзындығын, стилін және т.б. шектеу.
   • Мысал: "Күзгі көріністі үш жолдық өлең түрінде сипаттаңыз."

8. Кері кеңес (Negative Prompting):

   • Негізгі ой: Модельге пайда болғанын қаламайтын мазмұнды немесе әрекетті нақты хабарлау.
   • Мысал: "Ғарыштық зерттеу туралы мақала жазыңыз, бірақ бөтен планеталықтар туралы ешқандай мазмұнды қамтымаңыз."

Пайдалы құралдар ұсынылады

Төменде Prompt Engineering-ді жақсырақ жүргізуге көмектесетін кейбір құралдар берілген:

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: Бұл қазіргі уақытта ең танымал LLM, оны Prompt-ті сынау және қайталау үшін тікелей пайдалануға болады.
• PromptBench (Microsoft): Әртүрлі Prompt Engineering әдістерінің әсерін бағалауға көмектесетін ашық бастапқы Prompt бағалау құрылымы. Ол CoT, EP, Zero/Few Shot және т.б. әдістерін бағалай алады, қарсыластық кеңестер мен динамикалық бағалауды қолдайды және әртүрлі деректер жиынтықтары мен модельдерді қолдайды.
• Zapier, Make, Notion: Бұл құралдар Prompt инженерлік жұмыс ағынын автоматтандыру үшін пайдаланылуы мүмкін, мысалы, Prompt-ті автоматты түрде жасау, Prompt-ті сынау, нәтижелерді талдау және т.б.
• NirDiamantAI GitHub repo: Қарапайымнан бастап кең ауқымды тақырыптарды қамтитын Prompt Engineering бойынша тегін оқулық ресурстар қоймасы.

Prompt Engineering болашағы

"AI Agents адамдардан асып түседі", "Prompt Engineering ескірген" деген пікірлерге қарамастан, Prompt Engineering әлі де дамып келеді. Болашақ даму бағыттарына мыналар кіруі мүмкін:

• Prompt-ті автоматты түрде жасау: Адамның араласуын азайта отырып, тиімдірек Prompt-ті автоматты түрде жасау үшін AI технологиясын пайдалану.
• Prompt оңтайландыру құралдары: Әзірлеушілерге ең жақсы Prompt-ті жылдам табуға көмектесетін қуатты Prompt оңтайландыру құралдарын әзірлеу.
• AI Agents-пен біріктіру: Неғұрлым интеллектуалды қосымшаларды құру үшін Prompt Engineering-ді AI Agents-пен біріктіру.
• Context Engineering-дің пайда болуы: Модельдің контексті түсіну қабілетіне назар аудару, модельдің өнімділігін арттыру үшін Context Engineering арқылы.

ҚорытындыPrompt Engineering - бұл үздіксіз оқу және тәжірибе дағдысы. Осы мақалада ұсынылған әдістер мен құралдарды меңгеру және үнемі зерттеу мен тәжірибе арқылы сіз LLM-ді жақсырақ пайдалана аласыз және ақылдырақ қосымшалар жасай аласыз. AI мүмкіндіктері үнемі жақсарып отырса да, Prompt Engineering-тің негізгі принциптерін меңгеру өте маңызды, бұл сізге AI-мен жақсырақ байланысуға және қанағаттанарлық нәтижелерге қол жеткізуге мүмкіндік береді. Ал Prompt әсерін бағалау Prompt сапасын оңтайландыруға және тиімдірек қолданбаларды жүзеге асыруға көмектеседі.