Як ефективно опанувати Prompt Engineering: практичні навички та посібник з інструментів

Prompt Engineering (інженерія промптів) останніми роками привертає велику увагу як ключовий міст між людськими намірами та виходом моделей штучного інтелекту. Однак дискусії про те, чи «мертва» вона, чи «застаріла», також вирують. Мета цієї статті — систематизувати поточні тенденції розвитку в галузі Prompt Engineering і надати практичний посібник для початківців, щоб допомогти читачам опанувати основні навички та зрозуміти відповідні інструменти, щоб краще використовувати великі мовні моделі (LLM).

Що таке Prompt Engineering?

Простіше кажучи, Prompt Engineering — це мистецтво і наука. Вона передбачає розробку ефективних вхідних промптів (Prompts), які направляють LLM для створення високоякісного тексту, який відповідає очікуваним результатам. Хороший Prompt може значно покращити продуктивність LLM, тоді як поганий Prompt може призвести до того, що модель видаватиме помилкові, нерелевантні або навіть шкідливі результати.

Чи варто вивчати Prompt Engineering?

Незважаючи на такі погляди, як «AI Agents перевершують людей» і «Prompt Engineering застаріла», з точки зору поточних практичних застосувань, Prompt Engineering все ще є важливою навичкою з наступних причин:

• Покращення якості вихідних даних моделі: Навіть якщо можливості LLM стають дедалі потужнішими, ретельно розроблений Prompt все ще може ефективно направляти модель, щоб вона краще розуміла наміри користувача та генерувала більш точні та релевантні результати.
• Контроль поведінки моделі: Prompt можна використовувати для обмеження стилю виводу, теми та обсягу моделі, щоб уникнути створення неналежного вмісту та забезпечити відповідність вимогам конкретних сценаріїв застосування.
• Налаштування AI-рішень: За допомогою Prompt Engineering розробники можуть налаштовувати AI-моделі для конкретних завдань і наборів даних, щоб реалізувати більш персоналізовані та ефективні програми.
• Нові моделі все ще залежать від ефективних Prompt: Навіть такі передові моделі, як Claude, все ще потребують ефективних Prompt, щоб повністю розкрити свій потенціал, особливо для складних завдань, де потрібні хороші Prompt для керівництва.

Практичні навички Prompt Engineering

Нижче наведено деякі поширені навички Prompt Engineering, які в поєднанні з конкретними прикладами допоможуть читачам швидко почати роботу:

1. Чіткі інструкції (Clear Instructions):

   • Суть: Ядром Prompt є надання чітких і конкретних інструкцій, чітко повідомляючи моделі очікувані результати. Уникайте розмитих і нечітких описів.
   • Приклад:
     • Поганий Prompt: «Напишіть статтю про котів».
     • Хороший Prompt: «Напишіть статтю на 300 слів, яка представляє породи котів, звички та методи вирощування, а також додайте миле зображення кота».

2. Рольова гра (Role-Playing):

   • Суть: Дозволити моделі грати певну роль може ефективно направляти її для створення вмісту, який відповідає налаштуванням ролі.
   • Приклад: «Уявіть, що ви досвідчений консультант з подорожей. Будь ласка, порекомендуйте мені маршрут подорожі до Таїланду, який підходить для сімейних подорожей, з бюджетом 5000 доларів США та тривалістю 7 днів».

3. Навчання з невеликою кількістю прикладів (Few-shot Learning):

   • Суть: Надайте невелику кількість прикладів, щоб модель вивчила шаблони та стиль цільового завдання.
   • Приклад:

     Перекладіть на французьку:
     Англійська: Hello, world!
     Французька: Bonjour le monde!
     Англійська: Thank you for your help.
     Французька: Merci pour votre aide.
     Англійська: Good morning.
     Французька:
     

4. Ланцюжок думок (Chain-of-Thought, CoT):* Ключові моменти: Направляти модель на поступове міркування, розбиваючи складні проблеми на кілька простих кроків, щоб зрештою отримати відповідь.

   • Приклад: "У Світлани було 5 яблук, вона з'їла 2, а потім купила 3. Скільки яблук у неї зараз? Будь ласка, міркуйте поступово та дайте остаточну відповідь."
   • Вивід моделі: "Спочатку у Світлани було 5 яблук, вона з'їла 2, залишилося 5 - 2 = 3 яблука. Потім вона купила 3 яблука, тепер у неї 3 + 3 = 6 яблук. Отже, у Світлани зараз 6 яблук."

5. Контекстуалізація (Contextualization):

   • Ключові моменти: Надання достатньої контекстної інформації, щоб допомогти моделі краще зрозуміти наміри користувача.
   • Приклад: "Будь ласка, підсумуйте основний зміст цього випуску новин: [Зміст випуску новин]. Будь ласка, стисло витягніть ключові інформаційні пункти."

6. Використання ключових слів (Keywords):

   • Ключові моменти: Додавання ключових слів до Prompt може допомогти моделі краще зосередитися на цільовому завданні.
   • Приклад: "Створіть науково-популярну статтю про штучний інтелект, орієнтовану на підлітків, з акцентом на концепціях машинного навчання та глибокого навчання."

7. Додавання обмежень (Constraints):

   • Ключові моменти: Обмеження формату, довжини, стилю виводу моделі тощо, щоб задовольнити конкретні потреби.
   • Приклад: "Будь ласка, опишіть осінній пейзаж у формі трирядкового вірша."

8. Негативне підказування (Negative Prompting):

   • Ключові моменти: Чітко повідомте моделі, який вміст або поведінку ви не хочете бачити.
   • Приклад: "Напишіть статтю про дослідження космосу, але не згадуйте нічого про інопланетян."

Рекомендовані корисні інструменти

Нижче наведено кілька інструментів, які можуть допомогти вам краще виконувати Prompt Engineering:

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: Це найпопулярніші LLM на даний момент, які можна використовувати безпосередньо для тестування та ітерації Prompt.
• PromptBench (Microsoft): Фреймворк з відкритим кодом для оцінки Prompt, який може допомогти вам оцінити ефективність різних методів Prompt Engineering. Він може оцінювати CoT, EP, Zero/Few Shot та інші методи, підтримує змагальні підказки та динамічну оцінку, а також підтримує різні набори даних і моделі.
• Zapier, Make, Notion: Ці інструменти можна використовувати для автоматизації робочих процесів Prompt Engineering, наприклад, автоматичного створення Prompt, тестування Prompt, аналізу результатів тощо.
• NirDiamantAI GitHub repo: Безкоштовна бібліотека навчальних ресурсів з Prompt Engineering, що містить різноманітні теми від простих до складних.

Майбутнє Prompt Engineering

Незважаючи на появу поглядів, що "AI Agents перевершують людей" і "Prompt Engineering застаріла", Prompt Engineering продовжує розвиватися. Майбутні напрямки розвитку можуть включати:

• Автоматизоване створення Prompt: Використання технологій штучного інтелекту для автоматичного створення більш ефективних Prompt, зменшуючи ручне втручання.
• Інструменти оптимізації Prompt: Розробка більш потужних інструментів оптимізації Prompt, які допоможуть розробникам швидко знаходити найкращі Prompt.
• Поєднання з AI Agents: Поєднання Prompt Engineering з AI Agents для створення більш інтелектуальних додатків.
• Поява Context Engineering: Зосередження на здатності моделі розуміти контекст, покращуючи продуктивність моделі за допомогою Context Engineering.

ВисновокPrompt Engineering – це навичка, яка потребує постійного навчання та практики. Завдяки освоєнню технік та інструментів, представлених у цій статті, а також постійним дослідженням та практиці, ви зможете краще використовувати LLM та створювати більш інтелектуальні додатки. Навіть якщо можливості AI постійно зростають, опанування основних принципів Prompt Engineering залишається дуже важливим, оскільки це дозволяє вам краще спілкуватися з AI та отримувати більш задовільні результати. А оцінка ефективності Prompt допомагає вам оптимізувати якість Prompt та досягти більш ефективного застосування.