Kā efektīvi apgūt Prompt Engineering: Praktiski padomi un rīku ceļvedis

Prompt Engineering (uzvedņu inženierija) kā galvenais tilts, kas savieno cilvēka nodomus ar mākslīgā intelekta modeļu izvadi, pēdējos gados ir piesaistījusi lielu uzmanību. Tomēr ir izplatītas arī diskusijas par to, vai tā ir "mirusi" vai "novecojusi". Šī raksta mērķis ir apkopot pašreizējās Prompt Engineering jomas attīstības tendences un sniegt praktisku ievada ceļvedi, lai palīdzētu lasītājiem apgūt galvenās prasmes un izprast saistītos rīkus, lai labāk izmantotu lielos valodu modeļus (LLM).

Kas īsti ir Prompt Engineering?

Vienkārši sakot, Prompt Engineering ir māksla un zinātne. Tas ietver efektīvu ievades uzvedņu (Prompts) izstrādi, lai vadītu LLM ģenerēt augstas kvalitātes tekstu, kas atbilst paredzētajiem rezultātiem. Laba Prompt var ievērojami uzlabot LLM veiktspēju, savukārt slikta Prompt var izraisīt modeļa kļūdainu, neatbilstošu vai pat kaitīgu saturu.

Vai ir vērts mācīties Prompt Engineering?

Neskatoties uz tādiem viedokļiem kā "AI aģenti pārspēj cilvēkus" un "Prompt Engineering ir novecojusi", no pašreizējā praktiskā pielietojuma viedokļa Prompt Engineering joprojām ir svarīga prasme šādu iemeslu dēļ:

• Uzlabot modeļa izvades kvalitāti: Pat ja LLM spējas kļūst arvien spēcīgākas, rūpīga Prompt izstrāde joprojām var efektīvi vadīt modeli, lai tas labāk izprastu lietotāja nodomus un ģenerētu precīzākus un atbilstošākus rezultātus.
• Kontrolēt modeļa uzvedību: Prompt var izmantot, lai ierobežotu modeļa izvades stilu, tēmu un apjomu, izvairoties no neatbilstoša satura ģenerēšanas un nodrošinot atbilstību konkrētiem lietojuma scenāriju prasībām.
• Pielāgot AI risinājumus: Izmantojot Prompt Engineering, izstrādātāji var pielāgot AI modeļus konkrētiem uzdevumiem un datu kopām, lai panāktu personalizētākus un efektīvākus lietojumus.
• Jauni modeļi joprojām ir atkarīgi no efektīvas Prompt: Pat tādiem progresīviem modeļiem kā Claude joprojām ir nepieciešama efektīva Prompt, lai pilnībā izmantotu savas iespējas, īpaši sarežģītiem uzdevumiem ir nepieciešama laba Prompt, lai tos vadītu.

Prompt Engineering praktiskie padomi

Tālāk ir sniegti daži izplatīti Prompt Engineering padomi, kas apvienoti ar konkrētiem piemēriem, lai palīdzētu lasītājiem ātri sākt darbu:

1. Skaidras un precīzas instrukcijas (Clear Instructions):

   • Galvenais punkts: Prompt pamatā ir skaidru un konkrētu instrukciju sniegšana, precīzi norādot modelim vēlamo izvades rezultātu. Izvairieties no neskaidriem un nenoteiktiem aprakstiem.
   • Piemērs:
     • Slikta Prompt: "Uzrakstiet rakstu par kaķiem."
     • Laba Prompt: "Uzrakstiet 300 vārdu rakstu, kurā iepazīstināt ar kaķu šķirnēm, ieradumiem un audzēšanas metodēm, un pievienojiet jauku kaķēna attēlu."

2. Lomu spēle (Role-Playing):

   • Galvenais punkts: Ļaujot modelim spēlēt noteiktu lomu, var efektīvi vadīt tā satura ģenerēšanu, kas atbilst lomas iestatījumiem.
   • Piemērs: "Pieņemsim, ka esat pieredzējis ceļojumu konsultants, lūdzu, iesakiet man Taizemes ceļojuma maršrutu, kas piemērots ģimenes ceļojumam, budžets ir 5000 ASV dolāru, un ceļojums ilgst 7 dienas."

3. Mazākparaugu mācīšanās (Few-shot Learning):

   • Galvenais punkts: Sniedziet nelielu skaitu piemēru, lai modelis varētu apgūt mērķa uzdevuma modeļus un stilu.
   • Piemērs:

     Tulkot franču valodā:
     Angļu valoda: Hello, world!
     Franču valoda: Bonjour le monde!
     Angļu valoda: Thank you for your help.
     Franču valoda: Merci pour votre aide.
     Angļu valoda: Good morning.
     Franču valoda:
     

4. Domāšanas ķēde (Chain-of-Thought, CoT):

• Galvenais: Virziet modeli pakāpeniski spriest, sadalot sarežģītu problēmu vairākos vienkāršos soļos, lai beidzot nonāktu pie atbildes.
• Piemērs: "Jānim ir 5 āboli, viņš apēda 2, un nopirka vēl 3. Cik ābolu viņam ir tagad? Lūdzu, spriediet pakāpeniski un sniedziet galīgo atbildi."
• Modeļa izvade: "Vispirms Jānim ir 5 āboli, viņš apēda 2, paliek 5 - 2 = 3 āboli. Pēc tam viņš nopirka 3 ābolus, tagad viņam ir 3 + 3 = 6 āboli. Tātad, Jānim tagad ir 6 āboli."

5. Kontekstualizācija (Contextualization):

• Galvenais: Nodrošiniet pietiekami daudz konteksta informācijas, lai palīdzētu modelim labāk saprast lietotāja nodomu.
• Piemērs: "Lūdzu, apkopojiet šīs ziņu reportāžas galveno saturu: [Ziņu reportāžas saturs]. Lūdzu, izmantojiet kodolīgu valodu, lai iegūtu galvenos informācijas punktus."

6. Atslēgvārdu izmantošana (Keywords):

• Galvenais: Promptā iekļaujot galvenos atslēgvārdus, varat palīdzēt modelim labāk koncentrēties uz mērķa uzdevumu.
• Piemērs: "Ģenerējiet populārzinātnisku rakstu par mākslīgo intelektu, kas paredzēts jauniešiem, koncentrējoties uz mašīnmācīšanās un dziļās mācīšanās jēdzieniem."

7. Ierobežojumu pievienošana (Constraints):

• Galvenais: Ierobežojiet modeļa izvades formātu, garumu, stilu utt., lai apmierinātu īpašas vajadzības.
• Piemērs: "Lūdzu, aprakstiet rudens ainavu trīsrindu dzejolī."

8. Negatīva norāde (Negative Prompting):

• Galvenais: Skaidri norādiet modelim saturu vai uzvedību, kuru nevēlaties redzēt.
• Piemērs: "Lūdzu, uzrakstiet rakstu par kosmosa izpēti, bet neiekļaujiet nekādu saturu par citplanētiešiem."

Ieteicamie noderīgie rīki

Tālāk ir norādīti daži rīki, kas var palīdzēt jums labāk veikt Prompt Engineering:

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: Šie ir populārākie LLM pašlaik, un tos var izmantot tieši Prompt testēšanai un atkārtošanai.
• PromptBench (Microsoft): Atvērtā koda Prompt novērtēšanas sistēma, kas var palīdzēt novērtēt dažādu Prompt Engineering metožu efektivitāti. Tā var novērtēt CoT, EP, Zero/Few Shot metodes, atbalsta pretējas norādes un dinamisku novērtēšanu, kā arī atbalsta dažādas datu kopas un modeļus.
• Zapier, Make, Notion: Šos rīkus var izmantot, lai automatizētu Prompt inženierijas darbplūsmas, piemēram, automātiski ģenerētu Prompt, testētu Prompt, analizētu rezultātus utt.
• NirDiamantAI GitHub repo: Bezmaksas Prompt Engineering apmācību resursu krātuve, kas ietver dažādas tēmas no vienkāršām līdz sarežģītām.

Prompt Engineering nākotne

Lai gan parādās viedokļi, ka "AI aģenti pārspēj cilvēkus" un "Prompt Engineering ir novecojis", Prompt Engineering joprojām attīstās. Nākotnes attīstības virzieni varētu ietvert:

• Automātiska Prompt ģenerēšana: Izmantojiet AI tehnoloģiju, lai automātiski ģenerētu efektīvākus Prompt, samazinot cilvēka iejaukšanos.
• Prompt optimizācijas rīki: Izstrādājiet jaudīgākus Prompt optimizācijas rīkus, lai palīdzētu izstrādātājiem ātri atrast labāko Prompt.
• Apvienošana ar AI aģentiem: Apvienojiet Prompt Engineering ar AI aģentiem, lai izveidotu viedākas lietojumprogrammas.
• Konteksta inženierijas uzplaukums: Koncentrējieties uz modeļa konteksta izpratnes spēju, lai uzlabotu modeļa veiktspēju, izmantojot konteksta inženieriju.

KopsavilkumsPrompt Engineering ir nepārtraukta mācīšanās un praktizēšanas prasme. Apgūstot šajā rakstā aprakstītos paņēmienus un rīkus, un nepārtraukti pētot un praktizējot, jūs varēsiet labāk izmantot LLM un izveidot viedākas lietojumprogrammas. Pat ja AI spējas nepārtraukti pieaug, Prompt Engineering pamatprincipu apgūšana joprojām ir ļoti svarīga, jo tā ļauj labāk sazināties ar AI un iegūt apmierinošākus rezultātus. Un Prompt efektivitātes novērtēšana var palīdzēt optimizēt Prompt kvalitāti un panākt efektīvāku lietojumu.