Jak skutecznie opanować Prompt Engineering: praktyczne wskazówki i przewodnik po narzędziach

Prompt Engineering (inżynieria podpowiedzi), jako kluczowy pomost łączący ludzkie intencje z wynikami modeli sztucznej inteligencji, cieszy się w ostatnich latach dużym zainteresowaniem. Jednakże, toczą się również gorące dyskusje na temat tego, czy „umarł”, czy „jest przestarzały”. Celem tego artykułu jest uporządkowanie aktualnych trendów w dziedzinie Prompt Engineering oraz dostarczenie praktycznego przewodnika dla początkujących, który pomoże czytelnikom opanować podstawowe umiejętności i zapoznać się z odpowiednimi narzędziami, aby lepiej wykorzystać duże modele językowe (LLM).

Czym właściwie jest Prompt Engineering?

Mówiąc najprościej, Prompt Engineering to sztuka i nauka. Obejmuje projektowanie efektywnych podpowiedzi wejściowych (Prompts), które kierują LLM do generowania wysokiej jakości tekstu, zgodnego z oczekiwanymi wynikami. Dobry Prompt może znacząco poprawić wydajność LLM, podczas gdy zły Prompt może prowadzić do błędnych, nieistotnych, a nawet szkodliwych treści generowanych przez model.

Czy warto uczyć się Prompt Engineering?

Pomimo istnienia poglądów, że „Agenci AI przewyższają ludzi” i „Prompt Engineering jest przestarzałe”, z obecnego punktu widzenia praktycznych zastosowań, Prompt Engineering pozostaje ważną umiejętnością z następujących powodów:

• Poprawa jakości wyników modelu: Nawet jeśli możliwości LLM stale rosną, staranne projektowanie Promptów może skutecznie kierować modelem, pozwalając mu lepiej rozumieć intencje użytkownika i generować dokładniejsze i bardziej trafne wyniki.
• Kontrola zachowania modelu: Prompt może być używany do ograniczania stylu, tematu i zakresu wyjściowego modelu, unikania generowania nieodpowiednich treści i zapewnienia zgodności z wymaganiami określonych scenariuszy zastosowań.
• Dostosowywanie rozwiązań AI: Dzięki Prompt Engineering, programiści mogą dostosowywać modele AI do konkretnych zadań i zbiorów danych, aby osiągnąć bardziej spersonalizowane i wydajne aplikacje.
• Nowe modele nadal polegają na efektywnych Promptach: Nawet zaawansowane modele, takie jak Claude, nadal potrzebują efektywnych Promptów, aby w pełni wykorzystać swoje możliwości, zwłaszcza w przypadku złożonych zadań, gdzie dobre Prompty są niezbędne do kierowania modelem.

Praktyczne techniki Prompt Engineering

Poniżej znajduje się kilka popularnych technik Prompt Engineering, wraz z konkretnymi przykładami, które pomogą czytelnikom szybko zacząć:

1. Jasne i precyzyjne instrukcje (Clear Instructions):

   • Kluczowe punkty: Sercem Promptu jest dostarczanie jasnych i konkretnych instrukcji, wyraźnie informujących model o oczekiwanych wynikach. Unikaj niejasnych i dwuznacznych opisów.
   • Przykład:
     • Zły Prompt: „Napisz artykuł o kotach.”
     • Dobry Prompt: „Napisz artykuł o długości 300 słów, opisujący rasy, zwyczaje i metody hodowli kotów, dołączając urocze zdjęcie kota.”

2. Odgrywanie ról (Role-Playing):

   • Kluczowe punkty: Pozwolenie modelowi na odgrywanie określonej roli może skutecznie kierować go do generowania treści zgodnych z ustawieniami roli.
   • Przykład: „Załóżmy, że jesteś doświadczonym doradcą podróży. Poleć mi trasę wycieczki do Tajlandii odpowiednią dla rodziny, budżet 5000 USD, podróż 7 dni.”

3. Uczenie się na podstawie kilku przykładów (Few-shot Learning):

   • Kluczowe punkty: Dostarcz kilka przykładów, aby model nauczył się wzorców i stylu docelowego zadania.
   • Przykład:

     Przetłumacz na francuski:
     Angielski: Hello, world!
     Francuski: Bonjour le monde!
     Angielski: Thank you for your help.
     Francuski: Merci pour votre aide.
     Angielski: Good morning.
     Francuski:
     

4. Łańcuch myśli (Chain-of-Thought, CoT):* Kluczowe punkty: Poprowadź model do stopniowego wnioskowania, rozkładając złożone problemy na proste kroki, aby ostatecznie uzyskać odpowiedź.

   • Przykład: "Xiaoming ma 5 jabłek, zjadł 2, a następnie kupił 3. Ile jabłek ma teraz? Proszę stopniowo wnioskować i podać ostateczną odpowiedź."
   • Wyjście modelu: "Po pierwsze, Xiaoming ma 5 jabłek, zjadł 2, więc zostało mu 5 - 2 = 3 jabłka. Następnie kupił 3 jabłka, więc teraz ma 3 + 3 = 6 jabłek. Zatem Xiaoming ma teraz 6 jabłek."

5. Kontekstualizacja (Contextualization):

   • Kluczowe punkty: Dostarcz wystarczających informacji kontekstowych, aby pomóc modelowi lepiej zrozumieć intencje użytkownika.
   • Przykład: "Proszę podsumować główne treści tego artykułu prasowego: [treść artykułu prasowego]. Proszę użyć zwięzłego języka, aby wydobyć kluczowe punkty informacyjne."

6. Używanie słów kluczowych (Keywords):

   • Kluczowe punkty: Dodanie kluczowych słów do Promptu może pomóc modelowi lepiej skupić się na docelowym zadaniu.
   • Przykład: "Wygeneruj artykuł popularnonaukowy na temat sztucznej inteligencji, skierowany do młodzieży, skupiając się na koncepcjach uczenia maszynowego i uczenia głębokiego."

7. Dodawanie warunków ograniczających (Constraints):

   • Kluczowe punkty: Ogranicz format, długość, styl itp. wyjścia modelu, aby spełnić określone wymagania.
   • Przykład: "Proszę opisać jesienny krajobraz w formie trójwiersza."

8. Negatywne podpowiedzi (Negative Prompting):

   • Kluczowe punkty: Wyraźnie poinformuj model o treści lub zachowaniu, którego nie chcesz, aby się pojawiło.
   • Przykład: "Proszę napisać artykuł o eksploracji kosmosu, ale nie wspominaj o kosmitach."

Rekomendowane przydatne narzędzia

Poniżej znajduje się kilka narzędzi, które mogą pomóc w lepszym inżynierowaniu Promptów:

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: Są to obecnie najpopularniejsze LLM, które można wykorzystać bezpośrednio do testowania i iteracji Promptów.
• PromptBench (Microsoft): Otwarty framework do oceny Promptów, który może pomóc w ocenie skuteczności różnych metod inżynierii Promptów. Może oceniać metody takie jak CoT, EP, Zero/Few Shot, obsługuje podpowiedzi adwersarskie i dynamiczną ocenę oraz obsługuje wiele zbiorów danych i modeli.
• Zapier, Make, Notion: Narzędzia te mogą być używane do automatyzacji przepływów pracy inżynierii Promptów, takich jak automatyczne generowanie Promptów, testowanie Promptów, analiza wyników itp.
• NirDiamantAI GitHub repo: Bezpłatne repozytorium zasobów edukacyjnych dotyczących inżynierii Promptów, zawierające różne tematy od prostych do zaawansowanych.

Przyszłość inżynierii Promptów

Pomimo pojawienia się poglądów, że „Agenci AI przewyższają ludzi” i „Inżynieria Promptów jest przestarzała”, inżynieria Promptów nadal się rozwija. Przyszłe kierunki rozwoju mogą obejmować:

• Automatyczne generowanie Promptów: Wykorzystanie technologii AI do automatycznego generowania bardziej efektywnych Promptów, zmniejszając interwencję człowieka.
• Narzędzia do optymalizacji Promptów: Opracowanie potężniejszych narzędzi do optymalizacji Promptów, aby pomóc programistom szybko znaleźć najlepszy Prompt.
• Połączenie z Agentami AI: Połączenie inżynierii Promptów z Agentami AI w celu budowania bardziej inteligentnych aplikacji.
• Powstanie Inżynierii Kontekstu: Skupienie się na zdolności modelu do rozumienia kontekstu, aby poprawić wydajność modelu poprzez Inżynierię Kontekstu.

PodsumowaniePrompt Engineering to umiejętność, której ciągle się uczysz i którą ćwiczysz. Opanowując techniki i narzędzia przedstawione w tym artykule oraz nieustannie eksplorując i ćwicząc, będziesz w stanie lepiej wykorzystać LLM i budować bardziej inteligentne aplikacje. Nawet jeśli możliwości sztucznej inteligencji stale rosną, opanowanie podstawowych zasad Prompt Engineering pozostaje bardzo ważne, ponieważ pozwala lepiej komunikować się ze sztuczną inteligencją i uzyskiwać bardziej satysfakcjonujące wyniki. Ocena skuteczności Promptu pomaga zoptymalizować jego jakość i osiągnąć bardziej efektywne zastosowania.