Hvordan effektivt mestre Prompt Engineering: Praktiske ferdigheter og verktøyguide

Prompt Engineering, som en viktig bro som forbinder menneskelig intensjon og kunstig intelligensmodellutdata, har fått mye oppmerksomhet de siste årene. Imidlertid har diskusjonen om hvorvidt det er "dødt" eller "utdatert" også vært utbredt. Denne artikkelen har som mål å sortere utviklingstrendene i det nåværende Prompt Engineering-feltet, og gi en praktisk introduksjonsguide for å hjelpe leserne med å mestre kjerneferdigheter og forstå relevante verktøy, for bedre å utnytte store språkmodeller (LLM).

Hva er egentlig Prompt Engineering?

Enkelt sagt er Prompt Engineering både en kunst og en vitenskap. Det innebærer å designe effektive input-prompter for å veilede LLM til å generere tekst av høy kvalitet som oppfyller forventede resultater. En god prompt kan forbedre ytelsen til LLM betydelig, mens en dårlig prompt kan føre til at modellen gir feil, irrelevant eller til og med skadelig innhold.

Er Prompt Engineering verdt å lære?

Til tross for synspunkter som "AI-agenter overgår mennesker" og "Prompt Engineering er utdatert", er Prompt Engineering fortsatt en viktig ferdighet fra et nåværende praktisk applikasjonsperspektiv, av følgende grunner:

• Forbedre modellutdatakvalitet: Selv om LLM-evner blir stadig kraftigere, kan nøye Prompt-design fortsatt effektivt veilede modellen, slik at den bedre kan forstå brukerintensjoner og generere mer nøyaktige og relevante resultater.
• Kontrollere modellatferd: Prompt kan brukes til å begrense modellens utdatastil, tema og omfang, unngå å generere upassende innhold og sikre at det oppfyller behovene til spesifikke applikasjonsscenarier.
• Tilpasse AI-løsninger: Gjennom Prompt Engineering kan utviklere tilpasse AI-modeller for spesifikke oppgaver og datasett, og oppnå mer personlige og effektive applikasjoner.
• Nye modeller er fortsatt avhengige av effektive prompter: Selv avanserte modeller som Claude trenger fortsatt effektive prompter for å utnytte sine evner, spesielt for komplekse oppgaver kreves gode prompter for å veilede.

Prompt Engineering praktiske ferdigheter

Nedenfor er noen vanlige Prompt Engineering-ferdigheter, kombinert med spesifikke eksempler, for å hjelpe leserne raskt i gang:

1. Klare og tydelige instruksjoner (Clear Instructions):

   • Hovedpoeng: Kjernen i en Prompt er å gi klare og spesifikke instruksjoner, og tydelig fortelle modellen de forventede resultatene. Unngå vage og uklare beskrivelser.
   • Eksempel:
     • Dårlig Prompt: "Skriv en artikkel om katter."
     • God Prompt: "Skriv en artikkel på 300 ord som introduserer katteraser, vaner og oppdrettsmetoder, og legg ved et søtt kattebilde."

2. Rollespill (Role-Playing):

   • Hovedpoeng: Å la modellen spille en spesifikk rolle kan effektivt veilede den til å generere innhold som samsvarer med rolleinnstillingen.
   • Eksempel: "Anta at du er en erfaren reisekonsulent, vennligst anbefal en Thailand-turrute som passer for en familietur, med et budsjett på 5000 USD og en reise på 7 dager."

3. Få-skudds læring (Few-shot Learning):

   • Hovedpoeng: Gi noen få eksempler for å la modellen lære mønstre og stiler for måloppgaven.
   • Eksempel:

     Oversett til fransk:
     Engelsk: Hello, world!
     Fransk: Bonjour le monde!
     Engelsk: Thank you for your help.
     Fransk: Merci pour votre aide.
     Engelsk: Good morning.
     Fransk:
     

4. Tankekjede (Chain-of-Thought, CoT):* Hovedpoeng: Veiled modellen til å resonnere gradvis, dekomponere komplekse problemer i flere enkle trinn, og til slutt komme frem til svaret.

   • Eksempel: "Lille Ole har 5 epler, han spiser 2, og kjøper 3 til. Hvor mange epler har han nå? Vennligst resonner gradvis og gi det endelige svaret."
   • Modellutdata: "Først har Ole 5 epler, spiser 2, og har igjen 5 - 2 = 3 epler. Deretter kjøper han 3 epler, og har nå 3 + 3 = 6 epler. Så Ole har nå 6 epler."

5. Kontekstualisering (Contextualization):

   • Hovedpoeng: Gi tilstrekkelig kontekstuell informasjon for å hjelpe modellen til bedre å forstå brukerens intensjon.
   • Eksempel: "Vennligst oppsummer hovedinnholdet i denne nyhetsartikkelen: [Nyhetsartikkelinnhold]. Bruk et enkelt språk for å trekke ut viktige informasjonsbiter."

6. Bruk av nøkkelord (Keywords):

   • Hovedpoeng: Å legge til viktige nøkkelord i Prompt kan hjelpe modellen til bedre å fokusere på måloppgaven.
   • Eksempel: "Generer en populærvitenskapelig artikkel om kunstig intelligens, rettet mot ungdom, med fokus på å introdusere konseptene maskinlæring og dyp læring."

7. Legg til begrensninger (Constraints):

   • Hovedpoeng: Begrens modellens utdataformat, lengde, stil osv. for å møte spesifikke behov.
   • Eksempel: "Vennligst beskriv høstens landskap i form av en haiku."

8. Negativ prompting (Negative Prompting):

   • Hovedpoeng: Fortell eksplisitt modellen hva slags innhold eller oppførsel du ikke ønsker skal vises.
   • Eksempel: "Skriv en artikkel om romutforskning, men ikke inkluder noe om romvesener."

Anbefalte praktiske verktøy

Her er noen verktøy som kan hjelpe deg med å utføre Prompt Engineering bedre:

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: Dette er de mest populære LLM-ene for øyeblikket, og kan brukes direkte til å teste og iterere Prompt.
• PromptBench (Microsoft): Et åpen kildekode Prompt-evalueringsrammeverk som kan hjelpe deg med å evaluere effekten av forskjellige Prompt Engineering-metoder. Den kan evaluere metoder som CoT, EP, Zero/Few Shot, støtter adversarial prompting og dynamisk evaluering, og støtter flere datasett og modeller.
• Zapier, Make, Notion: Disse verktøyene kan brukes til å automatisere Prompt Engineering-arbeidsflyter, for eksempel automatisk generering av Prompt, testing av Prompt, analyse av resultater osv.
• NirDiamantAI GitHub repo: Et gratis ressursbibliotek for Prompt Engineering-opplæring, som inneholder ulike emner fra enkle til avanserte.

Fremtiden for Prompt Engineering

Selv om synspunkter som "AI-agenter overgår mennesker" og "Prompt Engineering er utdatert" dukker opp, er Prompt Engineering fortsatt i utvikling. Fremtidige utviklingsretninger kan omfatte:

• Automatisert Prompt-generering: Bruk AI-teknologi til automatisk å generere mer effektive Prompter, og redusere menneskelig inngripen.
• Prompt-optimaliseringsverktøy: Utvikle kraftigere Prompt-optimaliseringsverktøy for å hjelpe utviklere raskt å finne den beste Prompt.
• Kombinasjon med AI-agenter: Kombiner Prompt Engineering med AI-agenter for å bygge mer intelligente applikasjoner.
• Fremveksten av Context Engineering: Fokuser på modellens kontekstforståelse, og forbedre modellens ytelse gjennom Context Engineering.

OppsummeringPrompt Engineering er en ferdighet som krever kontinuerlig læring og praksis. Ved å mestre teknikkene og verktøyene som er introdusert i denne artikkelen, og ved å kontinuerlig utforske og praktisere, vil du være bedre i stand til å utnytte LLM (store språkmodeller) og bygge mer intelligente applikasjoner. Selv om AI sine evner stadig forbedres, er det fortsatt svært viktig å mestre de grunnleggende prinsippene for Prompt Engineering. Det lar deg kommunisere bedre med AI og oppnå mer tilfredsstillende resultater. Og å evaluere effekten av en Prompt kan hjelpe deg med å optimalisere kvaliteten på Prompten og oppnå mer effektive applikasjoner.