Prompt engineering zahrnuje různé techniky a metody pro optimalizaci promptů pro generativní nástroje AI. Vysvětlíme definici prompt engineeringu, proč je důležitý, a projdeme si příklady a osvědčené postupy.

Správné formulování pokynů pro nástroje umělé inteligence je nezbytné, pokud chcete z jazykových modelů vytěžit maximum. S pokračujícím vývojem umělé inteligence roste i poptávka po odbornících, kteří vědí, jak ji co nejefektivněji využívat, a tak vznikla profese prompt engineer.

Co je to prompt engineering?

Termín „prompt engineering“ označuje techniky a metody používané k optimalizaci promptů pro zpracování přirozeného jazyka (NLP) a velké jazykové modely (LLM), jako jsou GPT-3 nebo GPT-4, které jsou založeny na strojovém učení. Způsob formulace otázky nebo pokynů má velký vliv na kvalitu a relevanci odpovědi generované nástrojem umělé inteligence.

Prompt engineering pro modely AI vyžaduje nejen kreativitu a přesnost, ale také hluboké porozumění příslušnému jazykovému modelu, protože volba slov a jejich pořadí může významně ovlivnit výstup. Prompty mohou zahrnovat text v přirozeném jazyce, obrázky nebo jiné typy datových vstupů. Stejný prompt může na různých platformách AI produkovat různé výsledky. Proto musí být prompt engineering přizpůsoben individuálně pro každý generátor textu AI nebo generátor videa AI.

Proč je prompt engineering důležitý pro AI?

Prompt engineering je nezbytný, pokud chcete dosáhnout lepších výsledků s generativní AI a plně využít potenciál jazykových modelů. Například prompt engineer může experimentovat tím, že položí otázku mnoha různými způsoby, aby zjistil, jak to ovlivní odpověď. Varianty slovosledu a použití modifikátoru jednou nebo několikrát (např. „velmi“ nebo „velmi, velmi, velmi“) mohou výrazně ovlivnit výsledky.

U webových stránek s obrázky generovanými umělou inteligencí může prompt engineering pomoci doladit různé vlastnosti generovaných obrázků. Tyto funkce často umožňují vytvářet obrázky generované umělou inteligencí v určitém stylu, perspektivě, poměru stran nebo rozlišení. První prompt je obvykle jen výchozím bodem. Následující prompty lze použít například k zjemnění nebo zesílení určitých prvků a přidání nebo odstranění objektů v obrázku.

Prompt engineering může také pomoci sladit LLM a optimalizovat pracovní postupy pro konkrétní výsledky při vývoji nových nástrojů. Existují i další důvody, proč je prompt engineering pro AI důležitý:

  • Optimalizace výsledků: Pečlivě navržená technika promptů umožňuje jazykovým modelům poskytovat kvalitnější a relevantnější výsledky.
  • Efektivita: Dobře formulované výzvy vedou k tomu, že model poskytuje požadované informace rychleji, bez nutnosti opakovaných výzev nebo iterací.
  • Kontrola nad výstupem: Chytré prompt engineering umožňuje uživateli kontrolovat způsob, jakým AI reaguje, včetně délky, stylu a tónu odpovědi.
  • Snížení chyb: Jasné a stručné prompty pomáhají minimalizovat potenciální zaujatost, nedorozumění nebo nepřesné odpovědi, které by model mohl poskytnout.
  • Pokročilé aplikace: S vhodným prompt engineeringem lze modely AI použít pro konkrétní úkoly nebo v jiných oblastech, pro které nebyly původně vyvinuty.
  • Experimentální poznatky: Experimentování s různými výzvami může pomoci získat hlubší pochopení toho, jak konkrétní generativní AI funguje a jak reaguje na různé vstupy.

Příklady promptního inženýrství

Příkazy, které lze použít k vytváření textu, obrázků nebo videí, se od sebe výrazně liší. U všech webových stránek s umělou inteligencí však cílené navrhování příkazů umožňuje uživatelům efektivnější interakci s příslušným nástrojem umělé inteligence.

Příklady výzev pro generátory textu

Zde je příklad cíleného prompt engineeringu pro generátory textu:

  1. Specifičnost
  • původní zadání: „Pověz mi něco o stromech“.
  • Vylepšený podnět: „Vysvětli proces fotosyntézy u listnatých stromů“.
  1. Formátování odpovědí
  • původní zadání: „Jaké jsou výhody solární energie?“
  • vylepšená otázka: „Uveďte pět výhod solární energie“.
  1. Vkládání vzorových odpovědí
  • původní zadání: „Napište větu o Paříži“.
  • Vylepšený podnět: „Napište větu o Paříži ve stylu Hemingwaye“.
  1. Délka a podrobnosti
  • původní zadání: „Popiš vodu“.
  • Vylepšený podnět: „Uveďte podrobné vědecké vysvětlení molekulární struktury vody“.
  1. Vyhýbání se předsudkům
  • původní zadání: „Co si myslíte o kryptoměnách?“
  • vylepšená otázka: „Popište kryptoměny neutrálně a objektivně“.
  1. Kontext
  • původní otázka: „Proč klesají ceny akcií?“
  • vylepšená otázka: „Vzhledem k ekonomickým faktorům, proč by mohly technologické akcie klesat v období recese?“
  1. Styly nebo perspektivy
  • původní zadání: „Vyprávěj mi příběh Napoleona“.
  • Vylepšená zadávací věta: „Vyprávěj mi příběh Napoleona z pohledu jednoho z jeho vojáků“.

Příklady výzev pro generátory obrázků

Prompt engineering není relevantní pouze pro jazykové modely, ale také pro generativní soupeřící sítě, které generují obrázky, jako je například DALL-E. U generátorů obrázků musí prompty textově popsat, jaký druh obrázku má být generován:

  1. Specifičnost
  • původní zadání: „Kočka“.
  • vylepšený podnět: „Oranžová kočka spící na modrém polštáři“.
  1. Kombinace prvků
  • původní zadání: „Budovy a mraky“.
  • Vylepšený podnět: „Starý viktoriánský dům spočívající na plovoucích oblacích“.
  1. Styl a doba
  • původní zadání: „Auta“.
  • vylepšený podnět: „futuristická auta v retro stylu 50. let“.
  1. Pocity a atmosféra
  • původní zadání: „Les“.
  • Vylepšený podnět: „Temný, mlhavý les zalitý měsíčním světlem“.
  1. Kombinace neobvyklých prvků
  • původní zadání: „Stůl a ovoce“.
  • Vylepšený podnět: „Stůl vyrobený z vodních melounů s deskou ze sušených banánových plátků“.
  1. Perspektiva a rozměr
  • původní zadání: „Hory“.
  • Vylepšený podnět: „Obrovská hora ve tvaru převrácené sklenice na čaj“.
  1. Abstrakce
  • původní zadání: „Pocity“.
  • Vylepšený podnět: „Radost vizualizovaná jako jasná exploze barev“.

Příklady podnětů pro generátory videa

Pro generátory videa je výzvou zachytit nejen jeden okamžik nebo statický obrázek, ale dynamickou, časově sladěnou sekvenci akcí a událostí. Dobré prompt engineering pomáhá přesně specifikovat akci, prostředí a délku trvání videa, stejně jako to, jak by měly prvky ve videu interagovat:

  1. Akční sekvence
  • původní zadání: „Kočka chodí“.
  • Vylepšený podnět: „Oranžová kočka pomalu prochází kolem louže a pak do ní skočí“.
  1. Prostředí a nálada
  • původní zadání: „Plážová scéna“.
  • Vylepšený podnět: „Opuštěná pláž při západu slunce, s jemně narážejícími vlnami a hejnem ptáků letícím na obzoru“.
  1. Časový vývoj
  • původní zadání: „Rostoucí květina“.
  • Vylepšený podnět: „Růže, která za 30 sekund vyroste z poupěte do plně rozkvetlé květiny“.
  1. Dynamické akce
  • původní zadání: „Sportovní hra“.
  • Vylepšený podnět: „Basketbalový zápas, ve kterém hráč v posledních vteřinách zápasu vstřelí rozhodující tříbodový koš“.
  1. Kombinace prvků a přechodů
  • původní zadání: „Časy dne“.
  • Vylepšený podnět: „Panorama města přecházející z rána do noci, kdy se s příchodem tmy rozsvítí světla města“.
  1. Příběh a vyprávění
  • původní zadání: „Letící pták“.
  • Vylepšený podnět: „Mladý pták, který se poprvé pokouší létat. Po několika neúspěšných pokusech pták nakonec zdolá oblohu a bezpečně se vrací do svého hnízda“.

Jaké jsou osvědčené postupy pro prompt engineering?

Díky cílenému prompt engineeringu je možné dosáhnout optimálních výsledků z generativních nástrojů AI. Při formulování promptů je třeba vzít v úvahu některé osvědčené postupy:

  • Buďte přesní: Jasné formulování pokynů pomáhá AI lépe pochopit, co od ní očekáváte.
  • Buďte konkrétní: Ujistěte se, že vaše zadání jsou dostatečně konkrétní, abyste získali požadovaný typ odpovědi.
  • Experimentujte: Pokud hned nedostanete požadovanou odpověď, zkuste otázku formulovat jinak nebo přidat více kontextu.
  • Formát pokynů: Pokud chcete, aby odpověď měla konkrétní formát (např. seznam, krátký odstavec, formální jazyk), měli byste to uvést v zadání.
  • Vzorové odpovědi: Poskytnutí vzorových odpovědí může být užitečné, protože AI poskytne příklad požadované odpovědi a nasměruje ji správným směrem.
  • Kontext: Některé nástroje AI těží z toho, když jim před položením samotné otázky poskytnete další informace nebo více kontextu.
  • Vyhněte se nejednoznačnosti: Vyhněte se nejasným nebo nejednoznačným formulacím.
  • Omezte a nasměrujte: Pokud máte obavy, že nástroj AI může odpovědět zaujatým způsobem, nebo pokud chcete konkrétní styl nebo perspektivu, dejte jasné pokyny.
  • Kontrola: Je důležité kriticky zkontrolovat odpovědi AI nástroje a ujistit se, že jsou přesné a neobsahují nežádoucí zaujatost.
  • Iterativní přístup: Často je užitečné použít iterativní přístup a otázku upřesnit na základě obdržených odpovědí.

Jaké kvalifikace by měl mít promptní inženýr?

Prompt engineering nabízí slibné příležitosti pro jednotlivce s hlubokým porozuměním zpracování jazyka a kreativním myšlením. Vzhledem k tomu, že technologie AI a NLP se stávají stále více rozšířenými v celé řadě odvětví, poptávka po kvalifikovaných prompt inženýrech bude i nadále růst.

Ačkoli neexistují žádné požadavky na konkrétní vzdělání, může být užitečné mít vysokoškolský titul v příbuzném oboru. Ačkoli programátorské dovednosti nejsou nezbytné, vysokoškolský titul v oboru informatiky nebo lingvistiky může usnadnit porozumění jazykovým modelům a vývoji promptů. Prompt engineering spočívá především v porozumění tomu, jak jazyk funguje a jak jej strukturovat, aby bylo možné dosáhnout požadovaných výsledků. V tomto procesu mohou být užitečné následující dovednosti:

  • Porozumění umělé inteligenci a strojovému učení: Je důležité mít základní znalosti o fungování neuronových sítí, zejména jazykových modelů, abyste lépe porozuměli mechanismům, které stojí za výsledky.
  • Analytické myšlení: Analýza výsledků a úprava pokynů na jejich základě vyžaduje analytické myšlení.
  • Komunikační dovednosti: Schopnost formulovat jasné a stručné pokyny je pro prompt engineering nezbytná.
  • Detekce chyb: Schopnost detekovat nepřesnosti nebo chyby v odpovědích modelu AI a provést příslušné úpravy.
  • Odborné znalosti v dané oblasti: V závislosti na tom, pro jakou oblast je používáte, mohou být pro efektivní návrh a vyhodnocení podnětů a odpovědí vyžadovány specializované odborné znalosti.
  • Kontinuální učení: Umělá inteligence a strojové učení se rychle vyvíjejí. Dobré prompt engineering proto vyžaduje odhodlání k neustálému učení a ochotu neustále se přizpůsobovat novým technologiím.
  • Týmová práce: Prompt engineer často musí spolupracovat s dalšími odborníky, jako jsou datoví vědci, softwaroví inženýři a obchodní analytici.
Přejít do hlavního menu