Prompt Engineering - Stratégiai tanácsadás a mesterséges intelligencia területén
A B2B vállalatok egyre inkább a mesterséges intelligenciára (AI ) támaszkodnak majd, hogy javítsák folyamataikat és versenyelőnyre tegyenek szert! Az AI hatékony és eredményes használata ezért kulcsfontosságú. A Prompt Engineering koncepcióját azért dolgoztuk ki, hogy segítsük a vállalatokat az AI teljes erejének kiaknázásában és üzleti folyamataik optimalizálásában. Ez a cikk meghatározza a "promptengineering" fogalmát, megvitatja a mesterséges intelligencia vállalati bevezetésének kihívásait, 20 példát ad részletes útmutatással, és kitér a munkahelyi következményekre. Végül átfogó következtetést von le.
| A Prompt Engineering meghatározása: Szöveges súgók fejlesztése és optimalizálása a mesterséges intelligencia modellek teljesítményének javítása érdekében. | Jelentősége a digitális átalakulás szempontjából: Az ügyfélkapcsolatok javítása és a digitális stratégia kidolgozásának támogatása. | A mprofi AG szolgáltatásai: Támogatás a technológiák kiválasztásában, stratégiai coaching és megoldások nyújtása a digitális átalakuláshoz. |
Prompt Engineering és miért fontos a mesterséges intelligencia forradalma szempontjából
A Prompt Engineering az AI-modellek fejlesztésének olyan megközelítése, amelynek célja, hogy egyszerűbbé és hatékonyabbá tegye az AI-modellek bevezetését és karbantartását. Ez magában foglalja az egyszerű és világos interfészek használatát az AI-modell és más rendszerek közötti interakcióhoz, valamint az AI integrálását a vállalat meglévő IT-infrastruktúrájába. Emellett olyan robusztus és skálázható architektúrákat kell alkalmazni a mesterséges intelligenciamodellekhez, amelyek képesek nagy mennyiségű adatot kezelni, és megfelelnek a nagy feldolgozási sebességgel szemben támasztott követelményeknek.
A "Prompt Engineering" kifejezés magyarázata
A "Prompt engineering " a mesterséges intelligencia modellek fejlesztése során alkalmazott megközelítésre utal. Ennek célja annak biztosítása, hogy azok gyorsan és hatékonyan megvalósíthatók legyenek. A koncepció azon az elképzelésen alapul, hogy egy mesterséges intelligenciamodellnek nemcsak jó eredményeket kell hoznia, hanem könnyen megvalósíthatónak és karbantarthatónak is kell lennie ahhoz, hogy valódi értéket adjon a szervezeteknek.
A gyors tervezés magában foglalja az egyszerű és világos interfészek használatát az AI-modell és más rendszerek közötti interakcióhoz, valamint az AI integrálását a vállalat meglévő IT-infrastruktúrájába. Ide tartozik továbbá a robusztus és skálázható architektúrák használata az AI-modellekhez, amelyek képesek nagy mennyiségű adatot kezelni és megfelelnek a nagy feldolgozási sebességre vonatkozó követelményeknek.
Áttekintés
A mesterséges intelligencia vállalati bevezetése összetett feladat, amely számos kihívást jelent. A legnagyobb kihívások közül néhány a következő:
- A szakértelem hiánya
A mesterséges intelligencia viszonylag új és gyorsan fejlődő terület, amely a matematika, a statisztika és a programozás mélyreható ismeretét igényli. Sok vállalat nem rendelkezik elegendő képzett munkatárssal az AI-modellek fejlesztéséhez és megvalósításához.
- Az adatok minősége
Az AI-modellek csak annyira jók, mint az adatok, amelyeken betanítják őket. Ha az adatok minősége nem jó, az AI-modellek sem lesznek jók.
- Integráció a meglévő IT-infrastruktúrába
Az AI integrálása a vállalat meglévő IT-infrastruktúrájába nehézségekbe ütközhet, különösen, ha olyan régebbi rendszerekkel van dolgunk, amelyeket nem AI-ra terveztek.
- Adatvédelem és biztonság
Az AI-modellek érzékeny információkat tartalmazhatnak, és a vállalatoknak biztosítaniuk kell, hogy képesek legyenek megvédeni az adatokat és biztosítani a modelleket a támadásoktól.
- Változáskezelés
Az AI bevezetése a munkafolyamatok és a vállalati kultúra megváltoztatását teheti szükségessé, ami átfogó változáskezelési stratégiát igényel, hogy a szervezetben mindenki felkészült legyen.
A prompt engineering motivációja első pillantásra nehezen érthető, ezért egy példán keresztül mutassuk be az ötletet.
Képzelje el, hogy létrehoz egy online ételkiszállítási platformot, és több ezer képet szeretne feltenni a weboldalra különböző zöldségekről.
Az egyetlen probléma az, hogy a képek metaadatai között nincs olyan, amely leírná, hogy melyik zöldség melyik képen van.
Ezen a ponton fáradságos módon rendezhetné a képeket úgy, hogy a burgonyáról készült képeket a Burgonya mappába, a brokkoliról készült képeket a Brokkoli mappába helyezné, és így tovább.
Az összes képet lefuttathatja egy osztályozó programon is, hogy megkönnyítse a rendezést. De mint látja, az osztályozó betanításához még mindig címkézett adatokra van szükség.
A prompt technikát használva írhat olyan szöveges promptot, amelyről úgy gondolja, hogy a legjobb eredményt fogja adni a képek osztályozásában.
Ilyen lehet például a prompt Mutasd meg a modellt "egy krumplis kép". A gyors tervezés szempontjából döntő fontosságú ennek a promptnak a szerkezete - vagyis az az utasítás, amely meghatározza, hogy a modell hogyan ismeri fel a képeket.
A legjobb prompt megírása gyakran próbálkozás és hiba kérdése. A "burgonya képe" felszólítás ugyanis nagyon különbözik a "burgonya fotója" vagy a "burgonyagyűjtemény" felszólítástól.
Az alábbiakban 20 példát mutatunk be arra, hogyan alkalmazhatják a vállalatok a prompt engineeringet az AI-modellek hatékonyabb és eredményesebb megvalósítására.
1. Chatbotok megvalósítása:
A chatbotok bevezetésével a vállalatok javíthatják ügyfélkiszolgálásukat és egyúttal költségeket takaríthatnak meg. A chatbotok a nap 24 órájában rendelkezésre állhatnak, és automatikusan válaszolhatnak a kérdésekre. Ez beszéd- és szövegfelismerő szoftverek és gépi tanulási algoritmusok integrálásával valósítható meg.
2.Adatelemzés mesterséges intelligenciával:
A vállalatok AI-módszerekkel hatékonyabban elemezhetik adataikat, és értékes betekintést nyerhetnek belőlük. A gépi tanulási algoritmusok alkalmazásával az adatok gyorsabban és pontosabban elemezhetők, ami megalapozottabb döntésekhez vezet.
3. A személyre szabás bevezetése:
A személyre szabás fontos trend a marketingben, és a mesterséges intelligencia módszereivel megvalósítható. A vállalatok a gépi tanulási algoritmusok segítségével személyre szabott ajánlatokat és ajánlásokat hozhatnak létre az ügyfelek számára a preferenciáik és viselkedésük alapján.
4. Folyamatok automatizálása:
Az AI-módszerek az üzleti folyamatok automatizálására és optimalizálására is felhasználhatók. A folyamatok automatizálásával a vállalatok növelhetik a hatékonyságot és csökkenthetik a költségeket.
5. A prediktív karbantartás bevezetése:
Az AI-módszerek, például a gépi tanulás alkalmazásával a vállalatok bevezethetik a prediktív karbantartást. Ez azt jelenti, hogy a gépeken és berendezéseken végzett karbantartási munkákat automatikusan elvégzik, mielőtt meghibásodásra kerülne sor.
6. Képfelismerés:
A vállalatok képfelismerést alkalmazhatnak AI-módszerek, például Deep Learning algoritmusok segítségével. Ez lehetővé teszi a képek automatikus kategorizálását és címkézését, ami a képek hatékonyabb kezelését teszi lehetővé.
7.A beszédfelismerés alkalmazása:
A beszédfelismerő technológiák alkalmazásával a vállalatok optimalizálhatják munkafolyamataikat. A beszédfelismerés felhasználható diktálások átírására, hívások feldolgozására és ügyfélkérdések automatikus megválaszolására.
8. Virtuális asszisztensek bevezetése:
A virtuális asszisztensek segítségével a vállalkozások racionalizálhatják munkafolyamataikat és javíthatják az ügyfélkiszolgálást. Ezeket olyan mesterséges intelligencia-módszerekkel lehet fejleszteni, mint a természetes nyelvfeldolgozás és a gépi tanulási algoritmusok.
9. Csalásfelismerés:
Az AI-módszerek, például a gépi tanulás alkalmazásával a vállalatok megvalósíthatják a csalásfelismerést. Ez például az e-kereskedelemben használható az online rendelésekkel kapcsolatos csalási kísérletek azonosítására és megelőzésére.
10. Robotikai megoldások fejlesztése:
A vállalatok a mesterséges intelligencia módszereit, például a gépi tanulást alkalmazhatják robotikai megoldások kifejlesztésére. Ezeket például a feldolgozóiparban lehet alkalmazni a munkafolyamatok automatizálására és optimalizálására.
Prompt Engineering:
- H ttps://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
- E-könyv a témában: https://prompt.mba
- Udemy kurzusok: https://www.udemy.com/course/chat-gpt/
- Prompting tanulása: https://learnprompting.org/
- A súgók áttekintése: https://prompts.chat
ChatGTP:
- Promptek gyűjteménye: https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts/
- Inspiráló példák: https://mpost.io/100-best-chatgpt-prompts-to-unleash-ais-potential/
Midjourney:
AI ajánlatunk
Hatás a munka világára a jövőben
A prompt engineering és általában a mesterséges intelligencia alapjaiban fogja megváltoztatni a vállalatok munkamódszerét. Számíthatunk arra, hogy számos manuális és ismétlődő feladat automatizálódik, új szakmák és munkaprofilok jelennek meg, a munkafolyamatok hatékonyabbá válnak, az ügyfélkapcsolatok javulnak, az üzleti nyereségesség pedig nő. Ahhoz, hogy megbirkózzanak ezekkel a változásokkal, a vállalatoknak biztosítaniuk kell, hogy alkalmazottaik képesek legyenek az AI-modelleket kezelni és velük dolgozni.
A gyors mérnöki munka mint kulcsfontosságú elem
A biológiában az emergencia egy hihetetlen tulajdonság, amikor a kölcsönhatásuk miatt összeálló részek olyan új viselkedést mutatnak (amit emergenciának nevezünk), amely kisebb léptékben nem látható.
Még hihetetlenebb, hogy bár a kisebb léptékű változat látszólag hasonló a nagyobb léptékű változathoz , az a tény, hogy a nagyobb léptékű több részből és kölcsönhatásból áll, végül teljesen más viselkedést mutat.
És nincs mód arra, hogy megjósoljuk, hogy ez hogyan nézhet ki vagy fog kinézni.
Ez a szépsége (jóban-rosszban) a méretezésnek!
A jelenlegi mesterséges intelligencia forradalom legizgalmasabb aspektusa a méretarányosan alkalmazott gépi tanulási modellek új jellemzőinek megjelenése.
És mindez akkor kezdődött, amikor lehetővé vált, hogy ezeket a mesterséges intelligencia modelleket felügyelet nélkül képezzék. A felügyelet nélküli tanulás valóban ennek az AI-forradalomnak az egyik legfontosabb alapelve volt, és ez volt a megoldás az AI elmúlt évekbeli fejlődésére is.
2017 előtt a legtöbb AI-rendszer felügyelt tanulással dolgozott. Ez kis, strukturált adathalmazokat használt, amelyekkel nagyon korlátozott feladatokra lehetett gépi tanulási modelleket betanítani.
2017 után, a Transformer nevű új architektúra bevezetésével a dolgok elkezdtek megváltozni.
Ezt az új architektúrát felügyelet nélküli gépi tanulási megközelítéssel lehetett használni. A gépi tanulási modellt egy nagyon nagy, strukturálatlan adathalmazon lehetett előre betanítani egy nagyon egyszerű célfüggvénnyel: Szövegről szövegre történő előrejelzés.
Izgalmas módon, ahhoz, hogy megtanulja, hogyan kell szövegről szövegre történő előrejelzést végezni (ami nagyon egyszerű feladatnak tűnhet), a gépi tanulási modell számos mintát és heurisztikát kezdett el tanulni azon adatok körül, amelyeken betanították.
Ez lehetővé tette a gépi tanulási modell számára, hogy különféle feladatokat tanuljon meg.
A nagy nyelvi modell elkezdett mintákat kikövetkeztetni az adatokból, és ezeket új feladatok végrehajtása során újra felhasználni, ahelyett, hogy egyetlen feladatot próbálna elvégezni.
Ez alapvető forradalom volt. A másik forradalom, amely a GPT-3-mal jött, az volt, hogy ezeket a modelleket be lehetett indítani.
Röviden, lehetővé tette, hogy ezek a modellek természetes nyelvi tanulással tovább tanulják a felhasználó kontextusát. Ez drámaian megváltoztathatja a modell kimenetét.
Ez a másik aspektus is abból a tényből fakadt, hogy senki sem kérte ezt kifejezetten. Így kaptuk meg a kontextusalapú prompt tanulást, mint a jelenlegi gépi tanulási modellek egyik alapvető jellemzőjét.
A gyors tervezés a jelenlegi mesterséges intelligencia paradigma egyik kulcseleme.
A prompt engineering egyik legérdekesebb aspektusa, hogy a Transformer architektúra skálázhatósága nagyméretű nyelvi modellek képzésére újdonságnak bizonyult.
Ahogyan a kérések is visszafelé sülhetnek el, úgy az is drámaian megváltoztathatja azt, amit a géptől elvárunk, hogy kifejezze, mit szeretne.
És mi a legérdekesebb ebben?
A prompting nem a mesterséges intelligencia szakértői által kifejlesztett funkció volt. Ez egy készülő funkció volt. Röviden, ezeknek a hatalmas gépi tanulási modelleknek a kifejlesztésével a prompting egy olyan módszerré vált, amellyel rávehető a gép arra, amit Ön kért tőle.
Senki sem kérte ezt a funkciót, csak úgy megtörtént!
A mesterséges intelligencia (AI) történetében az AI fejlődött és homogenizálódott. A gépi tanulás bevezetésével a példákból automatikusan kikövetkeztethető, hogyan kell elvégezni egy feladatot. A mélytanulást a jósláshoz használt magas szintű jellemzők kifejlesztésére használják, az alapmodelleket pedig még fejlettebb funkciók, például a kontextuális tanulás kifejlesztésére. Ugyanakkor a gépi tanulás homogenizálja a tanulási algoritmusokat (pl. logisztikus regresszió). A mélytanulás homogenizálja a modellarchitektúrákat (pl. konvolúciós neurális hálózatok), az alapmodellek pedig magát a modellt homogenizálják (pl. GPT-3).
A prompt engineering a mesterséges intelligenciában alkalmazott folyamat. Ennek során egy vagy több feladatot alakítanak át prompt-alapú adatkészletté, amely egy nyelvi modellt reprezentál, amelyet aztán tanulásra képeznek.
Frissítés: 05.10.2023: Bevezetés: Mi az a Prompt Engineering és miért fontos?
A prompt engineering nem csupán egy technikai kifejezés a mesterséges intelligencia (AI) világában; ez egy olyan művészeti forma, amely lehetővé teszi számunkra, hogy a generatív AI-technológiákban rejlő teljes potenciált kiaknázzuk. Ebben az útmutatóban azt vizsgáljuk meg, hogyan használhatja a prompt engineeringet, hogy hatékonyabb és jobb minőségű eredményeket érjen el a mindennapi munkájában.
Kulcsfontosságú üzenetek
- A prompt engineering mint a generatív AI optimalizálásának eszköze.
- Alkalmazhatóság különböző ágazatokban, például a marketing és az adatelemzés területén.
- A generált tartalom hatékonyságának és minőségének növelése.
A prompt engineering folyamata: alapos megközelítés
A prompt engineering mögötti mechanizmus
A prompt engineering folyamata lehetővé teszi, hogy az utasításokat vagy "promptokat" úgy fogalmazzuk meg, hogy azok a kívánt eredményt hozzák ki az AI-technológiából. A hagyományos módszerekkel ellentétben, amelyek gyakran véletlenszerű eredményeket produkálnak, a Prompt Engineering szisztematikus megközelítést biztosít a pontos és hasznos válaszok eléréséhez.
A legóépítés analógiája: megértés cselekvésen keresztül
A legjobb analógiák gyakran a legegyszerűbbek. Gondoljon a Prompt Engineeringre úgy, mintha egy Lego-készlettel építene. Arról van szó, hogy az egyes "építőelemeket" promptok formájában kombináljuk, hogy egy hasznos, teljes képet alkossunk. Minél jobban kombináljuk az építőelemeket, annál lenyűgözőbb lesz a végeredmény.
Fontos pontok
- Szisztematikus megközelítés a pontos eredményekért.
- Hasonlóság a Lego-építéshez: az egyes elemek összerakása a teljes eredmény érdekében.
A hatékony prompt engineering hét alapja
Célorientáció, egyértelműség és kontextus
A prompt engineering egyik első lépése a célok egyértelmű meghatározása. Mit akarunk elérni? A célok világos megértése vezet a mesterséges intelligencia eszközök célzott használatához, legyen szó akár a ChatGPT-ről a szöveggeneráláshoz, akár a Midjourney-ről a képből szövegbe alkalmazásokhoz.
Nyelvi finomságok: Hossz, hangnem és stílus
A nyelv megértése alapvető fontosságú a prompt engineeringben. A megfelelő szavak, hangnem és stílus megválasztása nagyban hozzájárulhat a generált tartalom minőségének javításához. Érdemes megismerkedni a különböző stílusokkal és a mesterséges intelligencia eszközökben megvalósított írókkal.
Kulcspontok
- Az egyértelmű cél fontossága.
- A nyelvi elemek jelentősége a prompt létrehozásában.
Iteratív javítás a nyomonkövetési felszólítások révén
A folyamatos fejlesztés mint a siker kulcsa
A Follow-Up Prompts a prompt-technika fejlett technikája. Lehetővé teszik a mesterséges intelligencia által generált tartalom iteratív finomítását és javítását. Ez a módszer az eredmények jobb ellenőrzéséhez és kiszámíthatóságához vezet.
Legjobb gyakorlatok a Follow-Up Prompts használatához
A Follow-Up Prompts hatékony használatához számos legjobb gyakorlat létezik. Ezek a kontextus szűkítésétől a kívánt kimenet pontos meghatározásáig terjednek.
Kulcspontok
- A Follow-Up Prompts szerepe a minőségfejlesztésben.
- A Follow-Up Prompts hatékony használatának legjobb gyakorlatai.
Következtetés: A prompt-technika hatalma az Ön hatékonysága érdekében
A Prompt engineering több mint egy eszköz; ez egy olyan készség, amelyet bárki megtanulhat, hogy a különböző területeken kiaknázza a mesterséges intelligenciában rejlő teljes potenciált. Szisztematikus megközelítéssel és folyamatos fejlesztéssel jelentősen növelheti munkája minőségét és hatékonyságát.
Kulcspontok
- A prompt engineering mint a hatékonyság maximalizálásához elengedhetetlen készség.
- Szisztematikus és iteratív módszerek a folyamatos fejlesztéshez.
Reméljük, hogy ez az átfogó útmutató értékes betekintést nyújt Önnek a prompt engineering világába, és arra ösztönzi, hogy alkalmazza ezeket a hatékony technikákat a mindennapi munkájában.
Szolgáltatások és Hogyan segíthetünk Önnek?
GYIK
Különböző iparágak profitálhatnak a prompt mérnöki fejlődésből, különösen azok, amelyek az adatvezérelt döntéshozatalra és automatizálásra támaszkodnak. A pénzügyi szektorban például a prompt engineering a csalásmegelőzés, az ügyfélszolgálat és a kockázatelemzés terén fejlettebb mesterséges intelligencia-rendszereket használhat fel. Az egészségügyi ágazatban a továbbfejlesztett mesterséges intelligencia-rendszerek segíthetnek a diagnosztikai támogatásban, a betegek bevonásában és az egészségügyi adatok kezelésében. A logisztikai ágazat is profitálhat a prompt engineering révén optimalizált mesterséges intelligencia-rendszerek használatából az útvonaltervezés, a raktárkezelés és a kereslet előrejelzése terén3.
A prompt mérnöki karrier megkezdéséhez általában erős informatikai, gépi tanulási és/vagy természetes nyelvi feldolgozási háttérre van szükség. Egy releváns területen szerzett alap- vagy mesterfokozat jó kiindulópont lehet. Emellett a releváns eszközökkel és technológiákkal kapcsolatos gyakorlati tapasztalat is elengedhetetlen. A gépi tanulás és az NLP területén léteznek speciális tanfolyamok és tanúsítványok is, amelyek segíthetnek a szükséges készségek elsajátításában és bizonyításában.
A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás fejlődésével a prompt engineering is fejlődik. Az új technológiák és módszerek, például a fejlett NLP-technikák bevezetése javíthatja a prompt engineering stratégiák hatékonyságát, és új lehetőségeket teremt az innovatív alkalmazások számára. Emellett az AI-technológia fejlődése lehetővé teszi az adatok hatékonyabb elemzését és feldolgozását, ami viszont javítja a hatékony promptok tervezésének és optimalizálásának képességét.
Következtetés
A gyors tervezés fontos megközelítés a mesterséges intelligencia modellek hatékonyabb és eredményesebb megvalósításához. A prompt engineering alkalmazásával a vállalatok biztosíthatják, hogy a mesterséges intelligenciamodellek az egyedi követelményekhez igazodjanak és hatékonyan működjenek.
Az AI-modellek bevezetése meg fogja változtatni a munka világát: Számos manuális és ismétlődő feladatot automatizálnak majd, és a vállalatok munkamódszere is megváltozik. Az AI előnyeinek kiaknázásához és a munka világában bekövetkező változásokra való felkészüléshez a vállalatoknak átfogó változáskezelési stratégiát kell bevezetniük, amely biztosítja, hogy minden érdekelt fél felkészüljön a változásokra.
