Prompt Engineering - Strategické poradenstvo v oblasti umelej inteligencie
B2B spoločnosti sa budú čoraz viac spoliehať na umelú inteligenciu (AI), aby zlepšili svoje procesy a získali konkurenčnú výhodu! Efektívne a účinné využívanie AI je preto kľúčové. Koncept Prompt Engineering bol vyvinutý s cieľom pomôcť spoločnostiam využiť plnú silu AI a optimalizovať ich obchodné procesy. V tomto článku sa definuje pojem "promptnéinžinierstvo", rozoberú sa výzvy spojené so zavádzaním AI v podniku, uvedie sa 20 príkladov s podrobným návodom a rozoberú sa dôsledky pre pracovisko. Nakoniec bude vyvodený komplexný záver.
| Definícia pojmu Prompt Engineering: Vývoj a optimalizácia textových podnetov na zlepšenie výkonnosti modelov AI. | Význam pre digitálnu transformáciu: Zlepšenie interakcie so zákazníkmi a podpora rozvoja digitálnej stratégie. | Služby spoločnosti mprofi AG: Podpora pri výbere technológií, strategický koučing a poskytovanie riešení pre digitálnu transformáciu. |
Promptné inžinierstvo a prečo je dôležité pre revolúciu v oblasti umelej inteligencie
Prompt Engineering je prístup k vývoju modelov umelej inteligencie, ktorého cieľom je zjednodušiť a zefektívniť implementáciu a údržbu modelov umelej inteligencie. Zahŕňa používanie jednoduchých a jasných rozhraní na interakciu medzi modelom AI a inými systémami, ako aj integráciu AI do existujúcej IT infraštruktúry spoločnosti. Zahŕňa aj používanie robustných a škálovateľných architektúr pre modely AI, ktoré sú schopné spracovať veľké množstvo údajov a spĺňať požiadavky na vysokú rýchlosť spracovania.
Vysvetlenie pojmu "Prompt Engineering
Promptné inžinierstvo označuje prístup používaný pri vývoji modelov umelej inteligencie. Jeho cieľom je zabezpečiť ich rýchlu a efektívnu implementáciu. Koncepcia vychádza z myšlienky, že model UI musí nielen prinášať dobré výsledky, ale musí sa aj ľahko implementovať a udržiavať, aby mohol organizáciám priniesť skutočnú pridanú hodnotu.
Rýchla tvorba zahŕňa používanie jednoduchých a jasných rozhraní na interakciu medzi modelom AI a inými systémami, ako aj integráciu AI do existujúcej IT infraštruktúry spoločnosti. Zahŕňa aj používanie robustných a škálovateľných architektúr pre modely AI, ktoré sú schopné spracovať veľké množstvo údajov a spĺňať požiadavky na vysokú rýchlosť spracovania.
Prehľad
Implementácia umelej inteligencie v podniku je zložitá úloha, ktorá predstavuje mnoho výziev. Medzi najväčšie výzvy patria:
- Nedostatok odborných znalostí
Umelá inteligencia je relatívne nová a rýchlo sa rozvíjajúca oblasť, ktorá si vyžaduje hlboké znalosti matematiky, štatistiky a programovania. Mnohé spoločnosti nemajú dostatok kvalifikovaných pracovníkov na vývoj a implementáciu modelov AI.
- Kvalita údajov
Modely AI sú len tak dobré, ako sú dobré údaje, na ktorých sú vyškolené. Ak kvalita údajov nie je dobrá, nebudú dobré ani modely AI.
- Integrácia do existujúcej IT infraštruktúry
Integrácia AI do existujúcej IT infraštruktúry spoločnosti môže byť náročná, najmä ak ide o staršie systémy, ktoré nie sú navrhnuté pre AI.
- Ochrana osobných údajov a bezpečnosť
Modely AI môžu obsahovať citlivé informácie a spoločnosti musia zabezpečiť, aby boli schopné chrániť údaje a zabezpečiť modely pred útokmi.
- Riadenie zmien
Zavedenie AI si môže vyžadovať zmeny pracovných postupov a firemnej kultúry, čo si vyžaduje komplexnú stratégiu riadenia zmien, aby sa zabezpečilo, že všetci v organizácii budú pripravení.
Motivácia promptného inžinierstva môže byť na prvý pohľad ťažko pochopiteľná, preto si túto myšlienku opíšeme na príklade.
Predstavte si, že ste založili online platformu na dodávanie potravín a máte tisíce obrázkov rôznych druhov zeleniny, ktoré chcete umiestniť na webovú stránku.
Jediným problémom je, že žiadne z metadát týchto obrázkov neobsahujú popis, ktorá zelenina je na ktorom obrázku.
V tejto chvíli by ste mohli obrázky zdĺhavo triediť tak, že by ste obrázky zemiakov umiestnili do priečinka Potatoes (zemiaky), obrázky brokolice do priečinka Broccoli (brokolica) atď.
Mohli by ste tiež všetky obrázky prehnať cez klasifikátor, aby sa triedenie zjednodušilo. Ako však vidíte, na trénovanie klasifikátora sú stále potrebné označené údaje.
Pomocou techniky výzvy môžete napísať textovú výzvu, ktorá podľa vás poskytne najlepšie výsledky pri klasifikácii obrázkov.
Môže to byť napríklad výzva Ukážte model "obrázok zemiakov". Rozhodujúca pre rýchle inžinierstvo je štruktúra tejto výzvy - alebo inštrukcie, ktoré definujú, ako model rozpoznáva obrázky.
Napísanie najlepšej výzvy je často otázkou pokusov a omylov. V skutočnosti sa výzva "obrázok zemiakov" veľmi líši od výzvy "fotografia zemiakov" alebo "zbierka zemiakov".
Nižšie uvádzame 20 príkladov toho, ako môžu spoločnosti využiť promptné inžinierstvo na efektívnejšiu a účinnejšiu implementáciu modelov umelej inteligencie.
1. Implementácia chatbotov:
Implementáciou chatbotov môžu spoločnosti zlepšiť svoje služby zákazníkom a zároveň ušetriť náklady. Chatboti môžu byť k dispozícii 24 hodín denne, 7 dní v týždni a automaticky odpovedať na otázky. To možno realizovať integráciou softvéru na rozpoznávanie reči a textu a algoritmov strojového učenia.
2.Analýza údajov pomocou umelej inteligencie:
Spoločnosti môžu využívať metódy AI na efektívnejšiu analýzu svojich údajov a získavať z nich cenné poznatky. Použitím algoritmov strojového učenia možno údaje analyzovať rýchlejšie a presnejšie, čo vedie k informovanejším rozhodnutiam.
3. Zavedenie personalizácie:
Personalizácia je dôležitým trendom v marketingu a možno ju zaviesť pomocou metód AI. Spoločnosti môžu využívať algoritmy strojového učenia na vytváranie personalizovaných ponúk a odporúčaní pre zákazníkov na základe ich preferencií a správania.
4. Automatizácia procesov:
Metódy AI sa dajú použiť aj na automatizáciu a optimalizáciu obchodných procesov. Automatizáciou procesov môžu spoločnosti zvýšiť efektivitu a znížiť náklady.
5. Zavedenie prediktívnej údržby:
Pomocou metód AI, ako je strojové učenie, môžu spoločnosti zaviesť prediktívnu údržbu. To znamená, že údržbové práce na strojoch a zariadeniach sa vykonávajú automaticky pred tým, ako dôjde k poruche.
6. Rozpoznávanie obrazu:
Spoločnosti môžu využívať rozpoznávanie obrazu pomocou metód AI, ako sú algoritmy hlbokého učenia. To umožňuje automatickú kategorizáciu a označovanie obrázkov, čo umožňuje efektívnejšiu správu snímok.
7.Použitie rozpoznávania reči:
Aplikáciou technológií rozpoznávania reči môžu spoločnosti optimalizovať svoje pracovné procesy. Rozpoznávanie reči možno použiť na prepisovanie diktátov, spracovanie hovorov a automatické odpovedanie na otázky zákazníkov.
8. Zavedenie virtuálnych asistentov:
Virtuálni asistenti môžu podnikom pomôcť zefektívniť ich pracovné procesy a zlepšiť služby zákazníkom. Môžu byť vyvinutí pomocou metód umelej inteligencie, ako je spracovanie prirodzeného jazyka a algoritmy strojového učenia.
9. Odhaľovanie podvodov:
Pomocou metód AI, ako je strojové učenie, môžu spoločnosti zaviesť detekciu podvodov. To sa dá využiť napríklad v sektore elektronického obchodu na identifikáciu a prevenciu pokusov o podvody pri online objednávkach.
10. Vývoj robotických riešení:
Spoločnosti môžu využívať metódy AI, ako je strojové učenie, na vývoj robotických riešení. Tie sa môžu použiť napríklad vo výrobnom priemysle na automatizáciu a optimalizáciu pracovných procesov.
Prompt Engineering:
- Komplexný sprievodca: https: //github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
- Elektronická kniha na túto tému: https: //prompt.mba
- Kurzy Udemy: https: //www.udemy.com/course/chat-gpt/
- Naučte sa Prompting: https: //learnprompting.org/
- Prehľad promptov: https: //prompts.chat
ChatGTP:
- Zbierka podnetov: https: //github.com/f/awesome-chatgpt-prompts/
- Inšpiratívne príklady: https: //mpost.io/100-best-chatgpt-prompts-to-unleash-ais-potential/
Midjourney:
- Umelecké štýly: https: //medium.com/mlearning-ai/32-art-styles-on-midjourney-v4-you-must-try-e1844e75daf3
- Podnety pre pokročilých: https: //medium.com/mlearning-ai/an-advanced-guide-to-writing-prompts-for-midjourney-text-to-image-aa12a1e33b6
Naša ponuka AI
Vplyv na budúci svet práce
Promptné inžinierstvo a umelá inteligencia vo všeobecnosti zásadne zmenia spôsob práce spoločností. Môžeme očakávať automatizáciu mnohých manuálnych a opakujúcich sa úloh, vznik nových profesií a pracovných profilov, zefektívnenie pracovných postupov, zlepšenie interakcie so zákazníkmi a zvýšenie ziskovosti podnikov. Aby sa spoločnosti s týmito zmenami vyrovnali, musia zabezpečiť, aby ich zamestnanci boli schopní zvládnuť modely AI a pracovať s nimi.
Rýchle inžinierstvo ako kľúčový prvok
V biológii je emergencia neuveriteľná vlastnosť, keď časti, ktoré sa spájajú, pretože na seba vzájomne pôsobia, vykazujú nové správanie (nazývané emergencia), ktoré nemožno pozorovať v menšom meradle.
Ešte neuveriteľnejšie je, že hoci sa verzia v menšom meradle zdá byť podobná verzii vo väčšom meradle , skutočnosť, že väčšie meradlo sa skladá z väčšieho počtu častí a interakcií, nakoniec vykazuje úplne iné správanie.
A neexistuje spôsob, ako predpovedať, ako by to mohlo alebo bude vyzerať.
V tom je krása (v dobrom aj zlom) škálovania!
Najvzrušujúcejším aspektom súčasnej revolúcie v oblasti umelej inteligencie je vznik nových funkcií modelov strojového učenia nasadených v mierke.
A všetko sa to začalo, keď bolo možné nechať tieto modely umelej inteligencie trénovať bez dohľadu. Unsupervised learning bol skutočne jedným z kľúčových princípov tejto revolúcie v oblasti umelej inteligencie a bol aj riešením pokroku umelej inteligencie v posledných rokoch.
Pred rokom 2017 väčšina systémov AI pracovala s učením pod dohľadom. To využívalo malé, štruktúrované súbory údajov, ktoré sa dali použiť na trénovanie modelov strojového učenia pre veľmi obmedzené úlohy.
Po roku 2017, so zavedením novej architektúry s názvom Transformer, sa situácia začala meniť.
Táto nová architektúra sa mohla používať s prístupom strojového učenia bez dohľadu. Model strojového učenia bolo možné vopred vytrénovať na veľmi veľkej neštruktúrovanej množine údajov s veľmi jednoduchou cieľovou funkciou: Predikcia medzi textami.
Vzrušujúce je, že aby sa model strojového učenia naučil predikovať text na text (čo môže znieť ako veľmi jednoduchá úloha), začal sa učiť množstvo vzorov a heuristík okolo údajov, na ktorých bol trénovaný.
To umožnilo modelu strojového učenia naučiť sa rôzne úlohy.
Veľký jazykový model začal odvodzovať vzory z údajov a opätovne ich používať pri vykonávaní nových úloh namiesto toho, aby sa snažil vykonávať jednu úlohu.
Išlo o zásadnú revolúciu. Ďalšou revolúciou, ktorá prišla s GPT-3, bola schopnosť iniciovať tieto modely.
Stručne povedané, umožňuje týmto modelom ďalej sa učiť kontext používateľa prostredníctvom učenia prirodzeného jazyka. To by mohlo dramaticky zmeniť výstup modelu.
Aj tento ďalší aspekt vyplynul zo skutočnosti, že ho nikto výslovne nežiadal. Týmto spôsobom sme získali kontextové učenie na základe podnetov ako základnú funkciu súčasných modelov strojového učenia.
Promptné inžinierstvo je jedným z kľúčových prvkov súčasnej paradigmy umelej inteligencie.
Jedným z najzaujímavejších aspektov promptného inžinierstva je, že sa ukázala škálovateľnosť architektúry Transformer na trénovanie veľkých jazykových modelov.
Rovnako ako požiadavky, ktoré zadávate, môžu spätne ovplyvniť to, ako vyjadríte, čo chcete, aby stroj urobil, môže dramaticky zmeniť to, čo vyjde.
A čo je na tom najzaujímavejšie?
Prompting nebol funkciou vyvinutou odborníkmi v oblasti umelej inteligencie. Bola to funkcia, ktorá vznikala. Stručne povedané, vďaka vývoju týchto obrovských modelov strojového učenia sa podnecovanie stalo spôsobom, ako prinútiť stroj, aby urobil to, o čo ste ho požiadali.
O túto funkciu nikto nežiadal, jednoducho sa stala!
V histórii umelej inteligencie (AI) sa AI vyvíjala a homogenizovala. So zavedením strojového učenia sa na základe príkladov automaticky odvodzuje, ako vykonať úlohu. Hlboké učenie sa používa na vývoj vysokoúrovňových funkcií používaných na predikciu a základné modely sa používajú na vývoj ešte pokročilejších funkcií, ako je napríklad kontextové učenie. Strojové učenie zároveň homogenizuje algoritmy učenia (napr. logistickú regresiu). Hlboké učenie homogenizuje architektúry modelov (napr. konvolučné neurónové siete) a základné modely homogenizujú samotný model (napr. GPT-3).
Promptné inžinierstvo je proces používaný v umelej inteligencii. Zahŕňa konverziu jednej alebo viacerých úloh do súboru údajov založeného na výzve, ktorý predstavuje jazykový model, ktorý sa potom trénuje na učenie.
Aktualizácia: 05.10.2023: Úvod: Čo je Prompt Engineering a prečo je dôležitý?
Promptné inžinierstvo nie je vo svete umelej inteligencie (UI) len technický termín; je to forma umenia, ktorá nám umožňuje naplno využiť potenciál generatívnych technológií UI. V tejto príručke skúmame, ako môžete využiť promptné inžinierstvo na dosiahnutie efektívnejších a kvalitnejších výsledkov vo svojej každodennej práci.
Kľúčové posolstvá
- Promptné inžinierstvo ako prostriedok na optimalizáciu generatívnej AI.
- Uplatniteľnosť v rôznych odvetviach, napríklad v marketingu a dátovej analytike.
- Zvýšenie efektívnosti a kvality generovaného obsahu.
Proces promptného inžinierstva: dôkladný prístup
Mechanizmus, ktorý stojí za promptným inžinierstvom
Proces promptného inžinierstva nám umožňuje formulovať pokyny alebo "podnety" takým spôsobom, aby priniesli požadované výsledky technológie AI. Na rozdiel od tradičných metód, ktoré často prinášajú náhodné výsledky, Prompt Engineering poskytuje systematický prístup k získaniu presných a užitočných odpovedí.
Analógia so stavaním stavebnice Lego: porozumenie prostredníctvom akcie
Najlepšie analógie sú často tie najjednoduchšie. Predstavte si Prompt Engineering ako stavanie zo stavebnice Lego. Ide o kombinovanie jednotlivých "stavebných prvkov" vo forme podnetov s cieľom vytvoriť užitočný, ucelený obraz. Čím lepšie sú stavebné prvky skombinované, tým pôsobivejší je konečný výsledok.
Dôležité body
- Systematický prístup pre presné výsledky.
- Podobnosť so stavaním stavebnice Lego: skladanie jednotlivých prvkov dohromady na dosiahnutie kompletného výsledku.
Sedem základov efektívneho pohotového inžinierstva
Orientácia na cieľ, jasnosť a kontext
Jedným z prvých krokov pri promptnom inžinierstve je jasné vymedzenie cieľov. Čo chceme dosiahnuť? Jasné pochopenie cieľov vedie k cielenému používaniu nástrojov umelej inteligencie, či už je to ChatGPT na generovanie textu alebo Midjourney na aplikácie na prevod obrázkov na text.
Lingvistické jemnosti: Dĺžka, tón a štýl
Pochopenie jazyka je pri tvorbe podnetov nevyhnutné. Výber správnych slov, tónu a štýlu môže výrazne prispieť k zlepšeniu kvality generovaného obsahu. Mali by ste sa oboznámiť s rôznymi štýlmi a spisovateľmi implementovanými v nástrojoch umelej inteligencie.
Kľúčové body
- Dôležitosť jasného cieľa.
- Význam jazykových prvkov pri tvorbe výzvy.
Iteratívne zlepšovanie prostredníctvom následných podnetov
Neustále zlepšovanie ako kľúč k úspechu
Následné podnety sú pokročilou technikou v oblasti tvorby podnetov. Umožňujú nám iteratívne zdokonaľovať a zlepšovať obsah generovaný umelou inteligenciou. Táto metóda vedie k lepšej kontrole a predvídateľnosti výsledkov.
Osvedčené postupy používania Follow-Up Prompts
Existuje niekoľko osvedčených postupov na efektívne používanie Follow-Up Prompts. Tie siahajú od zúženia kontextu až po presnú špecifikáciu požadovaného výstupu.
Kľúčové body
- Úloha Follow-Up podnetov pri zlepšovaní kvality.
- Osvedčené postupy efektívneho používania podnetov Follow-Up.
Záver: Sila inžinierstva podnetov pre vašu efektívnosť
Prompt engineering je viac než len nástroj; je to zručnosť, ktorú sa môže naučiť každý, aby naplno využil potenciál umelej inteligencie v rôznych oblastiach. Vďaka systematickému prístupu a neustálemu zlepšovaniu môžete výrazne zvýšiť kvalitu a efektivitu svojej práce.
Kľúčové body
- Promptné inžinierstvo ako základná zručnosť na maximalizáciu efektivity.
- Systematické a iteračné metódy na neustále zlepšovanie.
Dúfame, že táto komplexná príručka vám poskytne cenné informácie o svete promptného inžinierstva a povzbudí vás k uplatňovaniu týchto výkonných techník vo vašej každodennej práci.
Služby a Ako vám môžeme pomôcť?
ČASTO KLADENÉ OTÁZKY
Z pokroku v oblasti pohotového inžinierstva môžu profitovať rôzne odvetvia, najmä tie, ktoré sa spoliehajú na rozhodovanie založené na údajoch a automatizáciu. Napríklad vo finančnom sektore môže promptné inžinierstvo využiť zdokonalené systémy umelej inteligencie na prevenciu podvodov, služby zákazníkom a analýzu rizík. V sektore zdravotníctva môžu zdokonalené systémy AI pomôcť pri diagnostickej podpore, zapojení pacientov a správe zdravotných údajov. Aj odvetvie logistiky môže profitovať z využívania systémov AI optimalizovaných prostredníctvom promptného inžinierstva na plánovanie trás, riadenie skladov a predpovedanie dopytu3.
Začatie kariéry v oblasti promptného inžinierstva si zvyčajne vyžaduje silné zázemie v oblasti informatiky, strojového učenia a/alebo spracovania prirodzeného jazyka. Dobrým východiskom môže byť bakalársky alebo magisterský titul v príslušnom odbore. Okrem toho sú rozhodujúce praktické skúsenosti s príslušnými nástrojmi a technológiami. Existujú aj špecifické kurzy a certifikácie v oblasti strojového učenia a NLP, ktoré môžu pomôcť získať a preukázať potrebné zručnosti.
S pokrokom v oblasti umelej inteligencie a strojového učenia sa vyvíja aj pohotové inžinierstvo. Zavedenie nových technológií a metód, ako sú pokročilé techniky NLP, môže zlepšiť účinnosť stratégií promptného inžinierstva a vytvoriť nové príležitosti pre inovatívne aplikácie. Okrem toho pokrok v technológii umelej inteligencie umožňuje efektívnejšiu analýzu a spracovanie údajov, čo zase zlepšuje schopnosť navrhovať a optimalizovať účinné výzvy.
Záver
Promptné inžinierstvo je dôležitým prístupom pre efektívnejšiu a účinnejšiu implementáciu modelov umelej inteligencie. Pomocou promptného inžinierstva môžu spoločnosti zabezpečiť, aby ich modely AI boli prispôsobené ich špecifickým požiadavkám a fungovali efektívne.
Implementácia modelov AI zmení svet práce: Mnohé manuálne a opakujúce sa úlohy budú automatizované a spôsob práce spoločností sa zmení. Na to, aby spoločnosti mohli využívať výhody AI a pripraviť sa na zmeny vo svete práce, musia zaviesť komplexnú stratégiu riadenia zmien, ktorá zabezpečí, že všetky zainteresované strany budú na zmeny pripravené.
