Prompt Engineering - Consultanță strategică în domeniul inteligenței artificiale
Companiile B2B se vor baza din ce în ce mai mult pe inteligența artificială (AI ) pentru a-și îmbunătăți procesele și a obține un avantaj competitiv! Prin urmare, utilizarea efectivă și eficientă a IA este crucială. Conceptul de Prompt Engineering a fost dezvoltat pentru a ajuta companiile să valorifice întreaga putere a AI și să își optimizeze procesele de afaceri. Acest articol va defini termenul"prompt engineering", va discuta provocările legate de implementarea AI în cadrul organizației, va oferi 20 de exemple cu îndrumări detaliate și va discuta implicațiile pentru lumea muncii. În cele din urmă, se va trage o concluzie cuprinzătoare.
| Definiția ingineriei prompturilor: Dezvoltarea și optimizarea prompturilor de text pentru a îmbunătăți performanța modelelor de inteligență artificială. | Relevanță pentru transformarea digitală: Îmbunătățirea interacțiunii cu clienții și sprijinirea dezvoltării strategiei digitale. | Servicii oferite de mprofi AG: Sprijin în selectarea tehnologiilor, coaching strategic și furnizarea de soluții pentru transformarea digitală. |
Prompt Engineering și de ce este important pentru revoluția inteligenței artificiale
Prompt engineering este o abordare a dezvoltării modelelor de inteligență artificială care urmărește să simplifice implementarea și întreținerea modelelor de inteligență artificială și să le facă mai eficiente. Aceasta implică utilizarea unor interfețe simple și clare pentru interacțiunea dintre modelul de inteligență artificială și alte sisteme, precum și integrarea inteligenței artificiale în infrastructura IT existentă a companiei. Aceasta include, de asemenea, utilizarea unor arhitecturi robuste și scalabile pentru modelele de AI, care sunt capabile să gestioneze cantități mari de date și să îndeplinească cerințe de viteză de procesare ridicată.
Explicarea termenului "inginerie promptă"
Promptengineering se referă la o abordare care este utilizată în dezvoltarea modelelor de inteligență artificială. Scopul este de a se asigura că acestea pot fi implementate rapid și eficient. Conceptul se bazează pe ideea că un model de inteligență artificială nu trebuie doar să ofere rezultate bune, ci și să fie ușor de implementat și de întreținut, pentru a crea o valoare adăugată reală pentru companii.
Ingineria promptă presupune utilizarea unor interfețe simple și clare pentru interacțiunea dintre modelul de IA și alte sisteme, precum și integrarea IA în infrastructura IT existentă a companiei. De asemenea, include utilizarea unor arhitecturi robuste și scalabile pentru modelele de IA, care să poată gestiona cantități mari de date și să îndeplinească cerințele de viteză mare de procesare.
Prezentare generală
Implementarea inteligenței artificiale într-o companie este o sarcină complexă, care aduce cu sine numeroase provocări. Unele dintre cele mai mari provocări sunt
- Lipsa de expertiză
Inteligența artificială este un domeniu relativ nou și în creștere rapidă, care necesită o înțelegere profundă a matematicii, statisticii și programării. Multe companii nu dispun de suficient personal calificat pentru a dezvolta și implementa modele de inteligență artificială.
- Calitatea datelor
Modelele de IA sunt la fel de bune ca și datele pe care sunt antrenate. Dacă calitatea datelor nu este bună, nici modelele de inteligență artificială nu vor fi bune.
- Integrarea în infrastructura IT existentă
Integrarea AI în infrastructura IT existentă a companiei poate fi dificilă, mai ales atunci când este vorba de sisteme mai vechi care nu sunt concepute pentru AI.
- Protecția și securitatea datelor
Modelele de IA pot conține informații sensibile, iar organizațiile trebuie să se asigure că sunt capabile să protejeze datele și să securizeze modelele împotriva atacurilor.
- Gestionarea modificărilor
Introducerea IA poate necesita modificări ale proceselor de lucru și ale culturii companiei, ceea ce necesită o strategie cuprinzătoare de gestionare a schimbării pentru a se asigura că toată lumea din organizație este pregătită.
Motivația din spatele ingineriei prompte poate fi dificil de înțeles la prima vedere, așa că vom descrie ideea cu ajutorul unui exemplu.
Imaginați-vă că ați înființat o platformă de livrare online de alimente și că aveți mii de imagini cu diferite legume pe care le puteți adăuga pe site.
Singura problemă este că niciuna dintre metadatele imaginilor nu conține o descriere a legumelor din fiecare imagine.
În acest moment, ați putea sorta cu grijă imaginile, punând imaginile cu cartofi în dosarul Cartofi, imaginile cu broccoli în dosarul Broccoli și așa mai departe.
De asemenea, ați putea trece toate imaginile printr-un clasificator pentru a face sortarea mai ușoară. Dar, după cum vedeți, este nevoie de date etichetate pentru a antrena clasificatorul.
Utilizând tehnica promptului, puteți scrie un prompt bazat pe text care credeți că va da cele mai bune rezultate în clasificarea imaginilor.
De exemplu, acesta ar putea fi promptul Arată modelul "o imagine cu cartofi". Esențială pentru o inginerie rapidă este structura acestui prompt - sau afirmația care definește modul în care modelul recunoaște imaginile.
Este adesea o chestiune de încercare și eroare pentru a scrie cel mai bun prompt. De fapt, promptul "o imagine cu cartofi" este foarte diferit de promptul "o fotografie cu cartofi" sau "o colecție de cartofi".
Mai jos sunt prezentate 20 de exemple despre modul în care organizațiile pot utiliza ingineria promptă pentru a implementa modele de inteligență artificială mai eficient și mai eficace.
1. Implementarea chatbots:
Prin implementarea chatbots, companiile își pot îmbunătăți serviciile pentru clienți și, în același timp, pot economisi costuri. Chatbots pot fi disponibile 24 de ore din 24, 7 zile din 7 și pot răspunde automat la solicitări de informații. Acest lucru poate fi realizat prin integrarea software-ului de recunoaștere a vorbirii și a textului și a algoritmilor de învățare automată.
2.Analiza datelor cu ajutorul AI:
Companiile pot utiliza metode de inteligență artificială pentru a-și analiza mai eficient datele și pentru a obține informații valoroase din acestea. Prin utilizarea algoritmilor de învățare automată, datele pot fi analizate mai rapid și mai precis, ceea ce duce la decizii mai bine informate.
3. Introducerea personalizării:
Personalizarea este o tendință importantă în marketing și poate fi implementată cu ajutorul metodelor AI. Companiile pot utiliza algoritmi de învățare automată pentru a crea oferte și recomandări personalizate pentru clienți, pe baza preferințelor și a comportamentului acestora.
4. Automatizarea proceselor:
Metodele de IA pot fi, de asemenea, utilizate pentru a automatiza și optimiza procesele de afaceri. Prin automatizarea proceselor, companiile își pot crește eficiența și pot reduce costurile.
5. Introducerea întreținerii predictive:
Prin aplicarea metodelor de IA, cum ar fi învățarea automată, companiile pot introduce întreținerea predictivă. Aceasta înseamnă că lucrările de întreținere a mașinilor și dispozitivelor sunt efectuate automat înainte de apariția unei defecțiuni.
6. Recunoașterea imaginilor:
Companiile pot utiliza metode de inteligență artificială, cum ar fi algoritmii de învățare profundă, pentru a utiliza recunoașterea imaginilor. Acest lucru permite clasificarea și etichetarea automată a imaginilor, permițând o gestionare mai eficientă a materialului vizual.
7.Aplicarea recunoașterii vorbirii:
Prin aplicarea tehnologiilor de recunoaștere vocală, companiile își pot optimiza procesele de lucru. Recunoașterea vorbirii poate fi utilizată pentru a transcrie dictarea, a procesa apelurile și a răspunde automat la întrebările clienților.
8. Introducerea asistenților virtuali:
Asistenții virtuali pot ajuta companiile să își optimizeze procesele de lucru și să îmbunătățească serviciile oferite clienților. Aceștia pot fi dezvoltați folosind metode de inteligență artificială, cum ar fi procesarea limbajului natural și algoritmii de învățare automată.
9. Detectarea fraudelor:
Prin aplicarea unor metode de inteligență artificială, cum ar fi învățarea automată, companiile pot implementa detectarea fraudelor. Aceasta poate fi utilizată în sectorul comerțului electronic, de exemplu, pentru a identifica și preveni tentativele de fraudă în cazul comenzilor online.
10. Dezvoltarea de soluții robotice:
Companiile pot dezvolta soluții de robotică folosind metode de inteligență artificială, cum ar fi învățarea automată. Acestea pot fi utilizate în sectorul de producție, de exemplu, pentru a automatiza și optimiza procesele de lucru.
Prompt Engineering:
- Ghid cuprinzător: https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
- Carte electronică pe această temă: https://prompt.mba
- Cursuri Udemy: https://www.udemy.com/course/chat-gpt/
- Învățați Prompting: https://learnprompting.org/
- Prezentare generală a promptelor: https://prompts.chat
ChatGTP:
- Colecție de prompts: https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts/
- Exemple de inspirație: https: //mpost.io/100-best-chatgpt-prompts-to-unleash-ais-potential/
Midjourney:
Oferta noastră AI
Efecte asupra viitorului lumii muncii
Ingineria promptă și inteligența artificială, în general, vor schimba în mod fundamental modul de lucru al organizațiilor. Ne putem aștepta ca multe sarcini manuale și repetitive să fie automatizate, să apară noi profesii și profiluri de locuri de muncă, fluxurile de lucru să devină mai eficiente, interacțiunea cu clienții să se îmbunătățească și profitabilitatea afacerii să crească. Pentru a face față acestor schimbări, companiile trebuie să se asigure că angajații lor sunt capabili să se descurce și să lucreze cu modele de inteligență artificială.
Tehnica promptă ca element cheie
În biologie, emergența este o proprietate incredibilă în care părțile care se unesc pentru că interacționează prezintă un nou comportament (numit emergență) pe care nu îl poți vedea la o scară mai mică.
Și mai incredibil este faptul că, deși versiunea la scară mai mică pare a fi similară cu cea la scară mai mare, faptul că cea la scară mai mare este alcătuită din mai multe părți și interacțiuni sfârșește prin a arăta un comportament complet diferit.
Și nu există nicio modalitate de a prezice cum ar putea sau va arăta acest lucru.
Aceasta este frumusețea (în bine sau în rău) a scalării!
Cel mai interesant aspect al actualei revoluții a inteligenței artificiale este faptul că apar noi caracteristici ale modelelor de învățare automată implementate la scară.
Și totul a început atunci când a devenit posibil să se antreneze aceste modele de inteligență artificială într-un mod nesupravegheat. Învățarea nesupravegheată a fost, de fapt, unul dintre principiile-cheie ale acestei revoluții a inteligenței artificiale și a fost, de asemenea, soluția pentru progresele înregistrate în ultimii ani în domeniul inteligenței artificiale.
Înainte de 2017, majoritatea sistemelor de inteligență artificială lucrau cu învățare supravegheată. Aceasta folosea seturi de date mici, structurate, care puteau fi utilizate pentru a antrena modele de învățare automată pentru sarcini foarte limitate.
După 2017, odată cu introducerea unei noi arhitecturi numite Transformer, lucrurile au început să se schimbe.
Această nouă arhitectură putea fi utilizată cu o abordare de învățare automată nesupravegheată. Modelul de învățare automată ar putea fi pre-antrenat pe un set de date foarte mare, nestructurat, cu o funcție obiectiv foarte simplă: Predicția text-în-text.
În mod interesant, pentru a învăța cum să facă o predicție de la text la text (ceea ce poate părea o sarcină foarte simplă), modelul de învățare automată a început să învețe o serie de modele și euristici în jurul datelor pe care a fost antrenat.
Acest lucru a permis modelului de învățare automată să învețe o varietate de sarcini.
Modelul lingvistic mare a început să extragă tipare din date și să le refolosească atunci când îndeplinește sarcini noi, în loc să încerce să îndeplinească o singură sarcină.
Aceasta a fost o revoluție fundamentală. Cealaltă revoluție care a venit cu GPT-3 a fost capacitatea de a iniția aceste modele.
Pe scurt, permite acestor modele să învețe mai departe contextul unui utilizator prin învățarea limbajului natural. Acest lucru ar putea schimba în mod dramatic rezultatul modelului.
Acest alt aspect a apărut, de asemenea, din faptul că nimeni nu ceruse în mod explicit acest aspect. În acest fel, am obținut învățarea promptă bazată pe context ca o caracteristică de bază a modelelor actuale de învățare automată.
Ingineria promptă este unul dintre elementele-cheie ale paradigmei actuale a inteligenței artificiale.
Unul dintre cele mai interesante aspecte ale ingineriei prompturilor este faptul că scalabilitatea arhitecturii Transformer pentru a antrena modele lingvistice mari s-a dovedit a fi o caracteristică nouă.
La fel cum solicitările pe care le faceți se pot întoarce împotriva voastră, modul în care exprimați ceea ce doriți ca mașina să facă poate schimba dramatic ceea ce iese.
Și care este cel mai interesant lucru?
Prompting-ul nu a fost o funcție dezvoltată de experții din domeniul inteligenței artificiale. A fost o funcție în curs de realizare. Pe scurt, prin dezvoltarea acestor modele uriașe de învățare automată, prompting-ul a devenit o modalitate de a determina mașina să facă ceea ce îi cereți să facă.
Nimeni nu a cerut această funcție, pur și simplu s-a întâmplat!
În istoria inteligenței artificiale (AI), AI a fost dezvoltată și omogenizată în continuare. Odată cu introducerea învățării automate, exemplele sunt folosite pentru a deduce automat modul în care trebuie îndeplinită o sarcină. Învățarea profundă este utilizată pentru a dezvolta caracteristicile de nivel înalt care sunt folosite pentru predicție, iar modelele de bază sunt folosite pentru a dezvolta funcționalități și mai avansate, cum ar fi învățarea contextuală. În același timp, învățarea automată omogenizează algoritmii de învățare (de exemplu, regresia logistică). Învățarea profundă omogenizează arhitecturile modelelor (de exemplu, rețelele neuronale convoluționale), iar modelele de bază omogenizează modelul în sine (de exemplu, GPT-3).
Ingineria promptă este un proces utilizat în IA. Acesta presupune convertirea uneia sau mai multor sarcini într-un set de date bazat pe prompturi care reprezintă un model lingvistic, care este apoi antrenat pentru a învăța.
Actualizare: 05.10.2023: Introducere: Ce este ingineria promptă și de ce este importantă?
Prompt engineering nu este doar un termen tehnic în lumea inteligenței artificiale (AI); este o formă de artă care ne permite să realizăm întregul potențial al tehnologiilor generative AI. În acest ghid, analizăm modul în care puteți utiliza prompt engineering pentru a obține rezultate mai eficiente și de mai bună calitate în activitatea dvs. de zi cu zi.
Mesaje cheie
- Prompt engineering ca mijloc de optimizare a AI generativă.
- Aplicabilitate în diverse sectoare, cum ar fi marketingul și analiza datelor.
- Creșterea eficienței și a calității conținutului generat.
Procesul de prompt engineering: o abordare amănunțită
Mecanismul din spatele prompt engineering
Procesul de prompt engineering ne permite să formulăm instrucțiuni sau "prompts" în așa fel încât acestea să producă rezultatele dorite din partea unei tehnologii AI. Spre deosebire de metodele tradiționale, care produc adesea rezultate aleatorii, prompt engineering oferă o abordare sistematică pentru a obține răspunsuri precise și utile.
Analogia construcției Lego: înțelegerea prin practică
Cele mai bune analogii sunt adesea cele mai simple. Gândiți-vă la ingineria promptă ca la construirea cu un set Lego. Este vorba despre combinarea "cărămizilor" individuale sub formă de prompturi pentru a crea o imagine utilă și completă. Cu cât cărămizile sunt combinate mai bine, cu atât mai impresionant este rezultatul final.
Puncte importante
- Abordare sistematică pentru rezultate precise.
- Asemănare cu construcția Lego: asamblați elementele individuale pentru un rezultat complet.
Cele șapte fundamente pentru o inginerie promptă eficientă
Orientarea către scop, claritate și context
Unul dintre primii pași în ingineria promptă este definirea clară a obiectivelor. Ce dorim să obținem? O înțelegere clară a obiectivelor conduce la o utilizare orientată a instrumentelor de inteligență artificială, fie că este vorba de ChatGPT pentru generarea de text sau de Midjourney pentru aplicații de transformare a imaginii în text.
Subtilități lingvistice: Lungime, ton și stil
Înțelegerea limbajului este esențială în ingineria promptă. Alegerea cuvintelor, a tonului și a stilului potrivit poate contribui în mare măsură la îmbunătățirea calității conținutului generat. Ar trebui să vă familiarizați cu diferitele stiluri și autori implementați în instrumentele de inteligență artificială.
Puncte cheie
- Importanța unui obiectiv clar.
- Importanța elementelor lingvistice în crearea prompturilor.
Îmbunătățirea iterativă prin intermediul prompturilor de urmărire
Optimizarea continuă ca cheie a succesului
Follow-up prompts reprezintă o tehnică avansată în ingineria prompturilor. Acestea ne permit să perfecționăm și să îmbunătățim iterativ conținutul generat de AI. Această metodă duce la un control mai bun și la o mai bună predictibilitate a rezultatelor.
Cele mai bune practici pentru aplicarea prompturilor de urmărire
Există diverse metode dovedite pentru utilizarea eficientă a prompturilor de urmărire. Acestea variază de la restrângerea contextului până la specificarea precisă a rezultatului dorit.
Puncte importante
- Rolul prompturilor de urmărire în îmbunătățirea calității.
- Metode dovedite pentru utilizarea eficientă a prompturilor de urmărire.
Concluzie: Puterea ingineriei prompturilor pentru eficiența dumneavoastră
Prompt engineering este mai mult decât un simplu instrument; este o abilitate pe care oricine o poate învăța pentru a utiliza întregul potențial al IA în diferite domenii. Printr-o abordare sistematică și o îmbunătățire continuă, puteți crește semnificativ calitatea și eficiența muncii dumneavoastră.
Puncte cheie
- Ingineria promptă ca abilitate esențială pentru maximizarea eficienței.
- Metode sistematice și iterative pentru îmbunătățirea continuă.
Sperăm că acest ghid cuprinzător vă va oferi informații valoroase în lumea ingineriei prompte și vă va încuraja să aplicați aceste tehnici puternice în activitatea dumneavoastră zilnică.
Servicii și Cum vă putem ajuta?
ÎNTREBĂRI FRECVENTE
Diferite industrii pot beneficia de progresele în domeniul ingineriei prompte, în special cele care se bazează pe decizii bazate pe date și pe automatizare. De exemplu, în sectorul financiar, ingineria promptă poate permite utilizarea unor sisteme îmbunătățite de inteligență artificială pentru prevenirea fraudelor, servicii pentru clienți și analiza riscurilor. În sectorul sănătății, sistemele îmbunătățite de inteligență artificială pot contribui la asistența pentru diagnosticare, la implicarea pacienților și la gestionarea datelor medicale. Sectorul logistic poate beneficia, de asemenea, prin utilizarea prompt engineering pentru a implementa sisteme de IA optimizate pentru planificarea rutelor, gestionarea depozitelor și prognozarea cererii3.
Pentru a începe o carieră în domeniul ingineriei promptelor este nevoie de obicei de o pregătire solidă în domeniul informaticii, al învățării automate și/sau al prelucrării limbajului natural. O diplomă de licență sau de masterat într-un domeniu relevant poate fi un bun punct de plecare. În plus, experiența practică cu instrumentele și tehnologiile relevante este crucială. Există, de asemenea, cursuri și certificări specializate în învățare automată și NLP care pot ajuta la dobândirea și demonstrarea competențelor necesare.
Odată cu progresele în domeniul inteligenței artificiale și al învățării automate, și ingineria promptă evoluează. Introducerea de noi tehnologii și metode, cum ar fi tehnicile avansate de NLP, poate îmbunătăți eficiența strategiilor de inginerie promptă și poate crea noi oportunități pentru aplicații inovatoare. În plus, progresul tehnologiei AI permite o analiză și o procesare mai eficientă a datelor, ceea ce, la rândul său, îmbunătățește capacitatea de a proiecta și optimiza prompturi eficiente.
Concluzie
Ingineria promptă este o abordare importantă pentru o implementare mai eficientă și mai eficace a modelelor de inteligență artificială. Prin utilizarea prompt engineering, companiile se pot asigura că modelele de inteligență artificială sunt adaptate la cerințele lor specifice și funcționează eficient.
Implementarea modelelor de IA va schimba lumea muncii: Multe sarcini manuale și repetitive vor fi automatizate, iar modul de lucru al companiilor se va schimba. Pentru a profita de avantajele AI și pentru a se pregăti pentru schimbările din lumea muncii, organizațiile trebuie să implementeze o strategie cuprinzătoare de gestionare a schimbării pentru a se asigura că toate părțile interesate sunt pregătite pentru aceste schimbări.
