Промпт-инжиниринг – это процесс, в ходе которого вы направляете решения генеративного искусственного интеллекта (generative AI) на создание желаемых результатов, или простыми словам это то как писать промпты.
Несмотря на то что генеративный ИИ пытается подражать человеку, для создания качественных и релевантных результатов ему требуются подробные инструкции. При промпт инжиниринге вы выбираете наиболее подходящие форматы, фразы, слова и символы, которые направляют ИИ на более осмысленное взаимодействие с пользователями. Промпт инжиниринг использует творческий подход, а также метод проб и ошибок для создания коллекции входных текстов, чтобы генеративный ИИ в приложении работал так, как ожидается.
Что такое промпт?
Промпт – это текст на естественном языке, который просит генеративный ИИ выполнить определенную задачу или простыми словами “подсказка”. Генеративный ИИ – это искусственный интеллект, который создает новый контент, например истории, разговоры, видео, изображения и музыку. Он работает на основе очень больших моделей машинного обучения (ML), использующих глубокие нейронные сети, которые были предварительно обучены на огромном количестве данных.
Большие языковые модели (LLM) очень гибкие и могут выполнять различные задачи. Например, они могут обобщать документы, завершать предложения, отвечать на вопросы и переводить языки. Для конкретного пользовательского ввода модели работают, предсказывая наилучший результат, который они определили в результате предыдущего обучения.
Однако благодаря тому, что они настолько открыты, ваши пользователи могут взаимодействовать с генеративными ИИ-решениями, используя бесчисленные комбинации входных данных. Языковые модели ИИ очень мощные и не требуют многого для создания контента. Даже одного слова достаточно, чтобы система создала подробный ответ.
Тем не менее не каждый тип входных данных генерирует полезный результат. Генеративные системы ИИ требуют контекста и подробной информации для создания точных и релевантных ответов. При систематическом проектировании промптов вы получаете более осмысленные и полезные творения. В промпт инжиниринге вы постоянно совершенствуете подсказки, пока не добьетесь от системы ИИ желаемых результатов.
Почему промпт инжиниринг важен?
С момента появления генеративного ИИ число вакансий промпт-инжиниринга значительно увеличилось. Промпт инжиниринги преодолевают разрыв между конечными пользователями и большой языковой моделью. Они определяют сценарии и шаблоны, которые пользователи могут настраивать и заполнять, чтобы получить наилучший результат от языковых моделей. Эти инженеры экспериментируют с различными типами входных данных, чтобы создать библиотеку промптов, которую разработчики приложений могут использовать в различных сценариях.
Промпт инжиниринг делает приложения ИИ более эффективными и результативными. Разработчики приложений обычно инкапсулируют открытые пользовательские данные в промпт, прежде чем передать их в модель ИИ.
Например, рассмотрим чат-боты ИИ. Пользователь может ввести неполную формулировку проблемы, например “Где купить рубашку”. В коде приложения используется промпт, в котором говорится: “Вы – продавец-консультант в компании по продаже одежды. Пользователь из Москвы, Россия, спрашивает вас, где можно купить рубашку. Укажите три ближайших магазина, в которых в настоящее время продается рубашка”. После этого чатбот генерирует более релевантную и точную информацию.
Ключевые элементы промпта
Давайте рассмотрим аспекты, из которых складывается хороший промпт:
- Инструкция. Это основная директива промпта. Она говорит модели, что вы хотите, чтобы она сделала. Например, “Резюмируйте следующий текст” – это четкое действие для модели.
- Контекст. Контекст – это дополнительная информация, которая помогает модели понять более широкий сценарий или фон. Например, “Учитывая экономический спад, дать совет по инвестициям” дает модели фон, на котором она должна строить свой ответ.
- Исходные данные. Это конкретная информация или данные, которые вы хотите, чтобы модель обработала. Это может быть абзац, набор цифр или даже одно слово.
- Выходной показатель. Этот элемент указывает модели на формат или тип желаемого ответа. Например, “В стиле Шекспира перепиши следующее предложение” задает модели стилистическое направление.
Преимущества промпт инжиниринга
Больший контроль для разработчиков
Промпт инжиниринг дает разработчикам больше контроля над взаимодействием пользователей с ИИ. Эффективные промпты передают намерения и создают контекст для больших языковых моделей. Они помогают ИИ уточнить результаты и представить их в нужном формате.
Кроме того, они не позволяют пользователям неправильно использовать ИИ или запрашивать то, что ИИ не знает или не может точно обработать. Например, вы можете захотеть ограничить пользователей от создания неуместного контента в бизнес-приложении ИИ.
Улучшенный пользовательский опыт
Пользователи избегают проб и ошибок и при этом получают последовательные, точные и релевантные ответы от инструментов ИИ. Промпт инжиниринг облегчает пользователям получение релевантных результатов с первого промпта. Она помогает смягчить предвзятость, которая может быть вызвана существующей человеческой предвзятостью в больших обучающих данных языковых моделей.
Кроме того, это улучшает взаимодействие пользователя и ИИ, так что ИИ понимает намерения пользователя даже при минимальном вводе данных. Например, запросы на краткое изложение юридического документа и новостной статьи дают разные результаты с поправкой на стиль и тон. Это верно, даже если оба пользователя просто скажут приложению: “Резюмируй этот документ”.
Повышенная гибкость
Более высокие уровни абстракции улучшают модели ИИ и позволяют организациям создавать более гибкие инструменты в масштабе. Промпт инжиниринг может создавать промпты с нейтральными для данной области инструкциями, выделяя логические связи и общие закономерности. Организации могут быстро повторно использовать промпты в масштабах предприятия, чтобы расширить свои инвестиции в ИИ.
Например, чтобы найти возможности для оптимизации процессов, промпт инжиниринг поможет создавать различные подсказки, которые обучают модель искусственного интеллекта находить неэффективные решения, используя общие сигналы, а не данные, зависящие от конкретного контекста. Затем эти промпты можно использовать для различных процессов и бизнес-подразделений.
Примеры использования промпт инжиниринга
Методы промпт инжиниринга используются в сложных системах ИИ для улучшения взаимодействия пользователей с обучаемой языковой моделью. Вот несколько примеров.
Экспертиза в предметной области
Промпт инжиниринг играет ключевую роль в приложениях, где от ИИ требуется экспертная оценка предметной области. Промпт-инжиниринг, имеющий опыт работы в данной области, может направить ИИ к правильным источникам и сформулировать ответ в соответствии с заданным вопросом.
Например, в медицине врач может использовать языковую модель с промпт-инжинирингом для генерации дифференциальных диагнозов для сложного случая. Медицинскому специалисту достаточно ввести симптомы и данные о пациенте. С помощью промпт-инжиниринга ИИ сначала перечисляет возможные заболевания, связанные с введенными симптомами. Затем он сужает список, основываясь на дополнительной информации о пациенте.
Критическое мышление
Приложения для критического мышления требуют от языковой модели решения сложных задач. Для этого модель анализирует информацию с разных сторон, оценивает ее достоверность и принимает обоснованные решения. Промпт инжиниринг расширяет возможности модели по анализу данных.
Например, в сценариях принятия решений вы можете промпт перечислить все возможные варианты, оценить каждый из них и рекомендовать наилучшее решение.
Креативность
Креативность предполагает генерирование новых идей, концепций или решений. Промпт инжиниринг может быть использован для развития творческих способностей модели в различных сценариях.
Например, в сценариях написания сценариев писатель может использовать модель с промпт-инжинирингом для генерации идей для сюжета. Писатель может промпт модель перечислить возможных персонажей, обстановку и сюжетные моменты, а затем разработать историю с этими элементами. Или графический дизайнер может промпт модель для создания списка цветовых палитр, которые вызывают определенные эмоции, а затем создать дизайн с использованием этой палитры.
Методы промпт инжиниринга
Промпт инжиниринг – это динамичная и развивающаяся область. Она требует как лингвистических навыков, так и творческого подхода для точной настройки промптов и получения желаемого ответа от генеративных инструментов ИИ.
Вот еще несколько примеров техник, которые используют промпт инжиниринги для улучшения задач обработки естественного языка (NLP) в моделях ИИ.
Промпт по цепочке мыслей (chain of thoughts)
Промпт цепочки мыслей – это техника, которая разбивает сложный вопрос на более мелкие логические части, имитирующие ход мыслей. Это помогает модели решать проблемы с помощью серии промежуточных шагов, а не прямого ответа на вопрос. Это повышает ее способность к рассуждению.
Для решения сложных задач можно выполнить несколько цепочек размышлений и выбрать наиболее часто встречающийся вывод. Если выводы существенно расходятся, можно обратиться к человеку, чтобы он скорректировал цепочку размышлений.
Например, если вопрос звучит так: “Что является столицей Франции?”, модель может выполнить несколько разворотов, которые приведут к таким ответам, как “Париж”, “Столица Франции – Париж” и “Париж – столица Франции”. Поскольку все развороты приводят к одному и тому же выводу, в качестве окончательного ответа будет выбран “Париж”.
Промпт в виде дерева мыслей (three of thoughts)
Техника “дерево мыслей” обобщает промпт цепочки мыслей. В ней модель промпт генерирует один или несколько возможных следующих шагов. Затем модель прорабатывает каждый возможный следующий шаг, используя метод поиска по дереву.
Например, если вопрос звучит так: “Каковы последствия изменения климата?”, модель может сначала сгенерировать возможные следующие шаги, такие как “Перечислите экологические последствия” и “Перечислите социальные последствия”. Затем на каждом из этих шагов можно остановиться подробнее.
Промпт на основе сложности
Этот метод промпт инжиниринга предполагает выполнение нескольких цепочек размышлений. При этом выбираются варианты с самыми длинными цепочками размышлений, а затем выбирается наиболее часто встречающийся вывод.
Например, если вопрос представляет собой сложную математическую задачу, модель может выполнить несколько разворотов, каждый из которых включает несколько этапов вычислений. При этом рассматриваются ролики с самой длинной цепочкой размышлений, что в данном примере означает наибольшее количество шагов вычислений. В качестве окончательного ответа будут выбраны те варианты, которые придут к общему выводу с другими вариантами.
Промпт с применением синтетических знаний
Эта техника заключается в том, что модель сначала генерирует соответствующие факты, необходимые для выполнения промпта. Затем она приступает к выполнению промпта. Это часто приводит к более высокому качеству завершения, так как модель ориентируется на соответствующие факты.
Например, представьте, что пользователь промпт просит модель написать эссе о последствиях вырубки лесов. Сначала модель может выдать такие факты, как “вырубка лесов способствует изменению климата” и “вырубка лесов приводит к потере биоразнообразия”. Затем она подробно изложит эти факты в эссе.
Промпт от наименьшего к наибольшему
В этом методе промпт инжиниринга модели предлагается сначала перечислить подпроблемы проблемы, а затем решить их в последовательности. Такой подход гарантирует, что последующие подпроблемы могут быть решены с помощью ответов на предыдущие подпроблемы.
Например, представьте, что пользователь промпт задал модели математическую задачу типа “Решите x в уравнении 2x + 3 = 11”. Сначала модель может перечислить подзадачи “Вычесть 3 из обеих сторон” и “Разделить на 2”. Затем она будет решать их последовательно, чтобы получить окончательный ответ.
Самостоятельный промпт
В этой технике модели промпт предлагают решить проблему, критикуют ее решение, а затем решают проблему с учетом проблемы, решения и критики. Процесс решения проблемы повторяется до тех пор, пока модель не достигнет заранее установленной причины для остановки. Например, могут закончиться жетоны или время, или модель может выдать маркер остановки.
Например, представьте, что пользователь промпт предлагает модели: “Напишите короткое эссе по литературе”. Модель может написать эссе, раскритиковать его за отсутствие конкретных примеров и переписать эссе, включив в него конкретные примеры. Этот процесс будет повторяться до тех пор, пока эссе не будет признано удовлетворительным или не будет достигнут критерий остановки.
Направленный стимул промпта
Этот метод промпт инжиниринга включает в себя подсказку или сигнал, например, нужные ключевые слова, чтобы направить языковую модель к желаемому результату.
Например, если нужно написать стихотворение о любви, промпт-инжиниринг может создать промпт, включающий слова “сердце”, “страсть” и “вечный”. Модель может получить промпт: “Напишите стихотворение о любви, включающее слова “сердце”, “страсть” и “вечный””. Это направит модель на создание стихотворения с этими ключевыми словами.
Лучшие практики того, как писать промпты
Хороший промпт инжиниринга требует, чтобы вы передавали инструкции с указанием контекста, области применения и ожидаемого ответа. Далее мы расскажем о некоторых лучших практиках.
Недвусмысленные промпты
Четко определите желаемый ответ в промпте, чтобы избежать неправильного толкования со стороны ИИ. Например, если вы просите написать краткое содержание романа, четко укажите, что вам нужно именно краткое содержание, а не подробный анализ. Это поможет ИИ сосредоточиться только на вашем запросе и предоставить ответ, соответствующий вашей цели.
Адекватный контекст в промпте
Обеспечьте адекватный контекст в промпте и включите требования к выводу в исходные данные, ограничив их определенным форматом. Например, вам нужен список самых популярных фильмов 1990-х годов в виде таблицы. Чтобы получить точный результат, вам следует явно указать, сколько фильмов вы хотите получить в списке, и попросить отформатировать таблицу.
Баланс между целевой информацией и желаемым результатом
Соблюдайте баланс между простотой и сложностью промпта, чтобы избежать расплывчатых, несвязанных или неожиданных ответов. В слишком простом промпте может отсутствовать контекст, а слишком сложный промпт может запутать ИИ. Это особенно важно для сложных тем или языка, специфичного для конкретной области, который может быть менее знаком ИИ. Вместо этого используйте простой язык и уменьшите размер промпта, чтобы сделать вопрос более понятным.
Экспериментируйте и дорабатывайте промпт
Промпт инжиниринг – это итеративный процесс. Очень важно экспериментировать с различными идеями и тестировать промпты ИИ, чтобы увидеть результаты. Вам может понадобиться несколько попыток, чтобы оптимизировать точность и релевантность. Постоянное тестирование и итерации уменьшают размер промпта и помогают модели генерировать более качественный результат. Не существует фиксированных правил, по которым ИИ выдает информацию, поэтому гибкость и адаптивность очень важны.