Prompt Engineering
Što je prompt engineering?
Način na koji komuniciramo s tehnologijom kontinuirano napreduje, a posebice je zapažen napredak u području umjetne inteligencije (AI), gdje su strojevi osposobljeni da oponašaju ljudske aktivnosti te razmišljaju i komuniciraju poput ljudi. Svjedočimo enormnom razvoju u područjima poput generativne AI, a sve je značajnija suptilna vještina, pod imenom prompt engineering.
To je disciplina koja nam tumači kako treba oblikovati upite i izjave da bi bile jasne, nedvosmislene i specifične, da bismo dobili najrelevantnije i najtočnije odgovore od AI modela.
U golemoj areni AI tehnologije, gdje računala primaju ogromnu količinu podataka, dobar prompt može biti razlika između toga da model razumije vaš zahtjev ili ga krivo interpretira. Bilo da je riječ o generiranju detaljnih marketinških izvještaja, stvaranju angažirajućeg sadržaja za web stranice ili razvoju savršenog programskog jezika, efikasno oblikovanje promptova vještina je koja štedi vrijeme.
Onaj tko postavlja upite/promptove ne mora biti upoznat s programskim jezicima niti imati vještine razvoja softvera te svatko s dobrim jezičnim vještinama i analitičkim razmišljanjem može naučiti oblikovati promptove.
Finese u postavljanju upita
Elementi prompta
Izvor: SORA OpenAI
prompt: A stylish woman walks down a Tokyo street filled with warm glowing neon and animated city signage. She wears a black leather jacket, a long red dress, and black boots, and carries a black purse. She wears sunglasses and red lipstick. She walks confidently and casually. The street is damp and reflective, creating a mirror effect of the colorful lights. Many pedestrians walk about. This video was generated by text-to-video model, Sora, without modification.
1. Kontekst
Ispravno postavljen kontekst može utjecati na postizanje željenog rezultata i daje AI-u jasne pozadinske ili okolne informacije koje mu omogućuju generiranje relevantnog i primjerenog sadržaja. Bez odgovarajućeg konteksta, odgovori mogu biti općeniti ili off-target. Na primjer, ako pitate model o “zelenoj tehnologiji”, uvođenje konteksta “korištene u prijevozu” sužava odgovor na zelene tehnologije povezane s vozilima.
2. Jasne instrukcije
Eksplicitne i izravne upute osiguravaju veću preciznost AI odgovora i ostavljaju manje prostora za dvosmislenosti. Npr. umjesto prompta “Reci mi nešto o razvojnim programerima web stranica”, valja specificirati u smislu: “Objasni uloge i odgovornosti razvojnog programera web stranica”. Treba izbjegavati nejasan jezik. Neprecizan ili proturječan jezik može zbuniti model i dovesti do manje točnih odgovora. Na primjer, prompt “Raspravljaj o dizajnu web stranica” je nejasan. Umjesto toga, “Raspravljaj o trendovima u dizajnu web stranica za platforme web trgovine” je direktnije i konkretnije.
3. Željeni output format
Specificiranje izlaznog formata ključno je za unapređenje promptova i pomaže velikim jezičnim modelima u poboljšanju traženog sadržaja. Formatiranje tj diktiranje strukture ili stila AI-ja može doraditi odgovor u željeni oblik ili formu. Na primjer – prompt “Navedi pet najboljih alata za razvoj web stranica” osigurava sažeti format popisa.
4. Ton i dužina
Uspostavljanje tona pomaže unijeti emocionalni element prirodnog jezika u odgovore AI-ja. Istovremeno, definiranje dužine omogućuje AI modelima da odrede dubinu svog odgovora. Možete upravljati emocionalnom rezonancom ili profesionalnim stupnjem odgovora ukazivanjem na željeni ton. Na primjer, “Priloži profesionalnu kritiku na sljedeći dizajn web stranice”.
Osnovne tehnike postavljanja upita
Izvor: SORA OpenAI
prompt: A surreal scene unfolds as a giant, translucent jellyfish floats gracefully through a deserted cityscape at dusk. The scene is shot on 35mm film. This video was generated by text-to-video model, Sora, without modification.
Ovo su savjeti koje prosječni korisnik može koristiti kako bi poboljšao svoje upite.
1. Definiranje uloga
Tražeći od AI-a da preuzme ulogu, npr. povjesničara ili znanstvenika, dobit ćete prilagođene odgovore. Na primjer, “Kao nutricionist, ocijeni sljedeći plan prehrane” time možete dobiti odgovor utemeljen na nutricionističkoj znanosti.
2. Iterativno usavršavanje
Počnite sa širokim upitom i postupno ga usavršavajte na temelju odgovora modela. Ovaj iterativni proces pomaže u usavršavanju upita do savršenstva.
3. Feedback loops
Koristite odgovore AI modela kako biste informirali i prilagodili naknadne upite. Ova dinamička interakcija osigurava da se odgovori modela s vremenom usklađuju bliže korisničkim očekivanjima.
Zaključak
Oblikovanje promptova je nova disciplina koja može znatno unaprijediti način na koji komuniciramo s tehnologijom. Ova je vještina ključna za korištenje punog spektra funkcionalnosti LLM-a (large language modela), od kondenziranja složenih podataka do izvođenja nijansiranih jezičnih prijevoda.
Iako se određeni jezični modeli ističu u određenim vrstama promptova, dobro osmišljeni upiti mogu znatno poboljšati kvalitetu odgovora bilo kojeg generativnog alata za umjetnu inteligenciju.
Postati stručan u oblikovanju promptova uključuje usvajanje iterativne mentalne postavke, što pretpostavlja kontinuirano testiranje, prikupljanje korisničkih uvida, korištenje zajedničke mudrosti i prilagodbu novim mogućnostima LLM-a.
Učinkovito razvijanje promptova počinje temeljnim tehnikama, a kako biste se upoznali s jezičnim modelima, eksperimentirajte s dohvaćanjem informacija, amplifikacijom konteksta, sažimanjem, preoblikovanjem i iterativnim postavljanjem upita.
