A prompt engineering segít megtanulni, hogyan lehet olyan hatékony utasításokat, vagyis promptokat írni, amivel az AI kifogástalanul teljesíti a kérést. Így nemcsak gyorsabb és hatékonyabb leszel, hanem olyan eredményeket érhetsz el, amikre most még talán nem is gondolsz. Most lépésről lépésre végigmegyünk a legjobb technikákon és kipróbált módszereken, hogy te is profivá válhass!

Hasznos technikák

A nagy nyelvi modellek hatalmas mennyiségű adat birtokában vannak, és úgy lettek finomhangolva, hogy kövessék az utasításainkat. Képesek megérteni a promptot (azaz a szöveges bemenetünket, az utasítást), és ennek alapján választ generálni. Minél egyértelműbben fogalmazunk, annál pontosabban tudják megjósolni a következő releváns szövegrészt.

Bizonyos technikák alkalmazásával, amelyek kihasználják a modellek működésének és tanításának sajátosságait, sokkal jobb, célzottabb eredményeket kaphatunk.

Általános prompting / Zero-shot

Ez a legegyszerűbb forma. Ilyenkor csak leírjuk a feladatot és megadunk valamilyen kiinduló szöveget, például egy kérdést, egy történet kezdőmondatát vagy egy konkrét utasítást. Az elnevezés arra utal, hogy nincs példa a bemenetben, a modellnek pusztán a feladatleírás alapján kell megoldania a kérést.

One-shot és Few-shot prompting

A példák megadása sokat segíthet a modellnek a feladat megértésében. Különösen hasznos, ha szeretnénk, hogy a kimenet egy meghatározott szerkezetet vagy mintát kövessen.

• One-shot prompting: egyetlen példát adunk, amit a modell utánozhat a feladat megoldásához.
• Few-shot prompting: több példát mutatunk, így a modell jobban felismeri és követi a kívánt mintázatot.

A példák kiválasztásánál fontos, hogy relevánsak, változatosak és magas minőségűek legyenek. Egy apró hiba is félreviheti a modellt, ami nem kívánt kimenetet eredményezhet.

System, Contextual és Role prompting

Ezek a technikák mind a modell szövegalkotását irányítják, de különböző szempontokra fókuszálnak:

• System prompting: Meghatározza az általános kontextust és célt. Ez a „nagy kép”, ami kijelöli, mivel foglalkozzon a modell (például nyelvfordítás, értékelés alapú osztályozás).
• Contextual prompting: Konkrét, feladatspecifikus háttérinformációt ad. Segít, hogy a modell pontosabban értse a kérés árnyalatait és ennek megfelelően alakítsa a választ.
• Role prompting: Egy adott szerepet vagy személyiséget ad a modellnek. Ez biztosítja, hogy a válasz stílusa és hangneme következetes legyen a kijelölt szerephez.

Ezek a kategóriák lehetnek átfedésben egymással, például egy szerepet is megadó prompt tartalmazhat kontextust is. A fő különbség azonban a fókuszukban rejlik. A System prompt a modell alapvető képességeit és általános célját határozza meg, a contextual prompt az adott feladathoz kapcsolódó, aktuális, specifikus információt ad, míg a role prompt a stílust és a személyiséget szabja meg, személyessé és célzottá téve a választ.

Step-back prompting

A technika lényege, hogy a nyelvi modellt először egy általánosabb, a konkrét feladathoz kapcsolódó kérdés megválaszolására kérjük fel, majd ennek az általános válasznak az eredményét használjuk fel a specifikus feladat promptjában. Ez az úgynevezett „visszalépés” lehetőséget ad a modellnek, hogy először aktiválja a témához kapcsolódó háttértudását és logikai gondolkodási folyamatait, mielőtt nekifog a konkrét probléma megoldásának.

Példa:

Általános kérdés: „Melyek a legfontosabb SEO-szempontok egy blogcikk írásakor?”

Konkrét feladat: „Használd a fenti szempontokat, és írd át ezt a cikket SEO-barát módon!”

Ez a módszer segít a modellnek kontextust építeni, ami javíthatja a pontosságot és a relevanciát.

Chain of Thought (CoT) prompting

Ennek célja, hogy javítsa a nyelvi modellek érvelési képességeit azáltal, hogy plusz gondolatmeneteket generálunk a feladat megoldása előtt. Ilyenkor a modell nem azonnal ad végső választ, hanem előbb lépésről lépésre végiggondolja a megoldást. Ez különösen jól működik összetettebb, több lépéses feladatoknál, mint például számítási, logikai vagy tervezési kihívásoknál.

Előnye, hogy hatékony és egyszerű, nincs szükség a modell finomhangolására. Az eredmény abszolút átlátható, vagyis egyértelmű, milyen gondolatmeneten keresztül jutott a válaszhoz a rendszer. Ez nagyban segíthet a hibák azonosításában és a téves eredmények elkerülésében is.

Hátrány lehet, hogy lassabb lehet a feldolgozás és hosszabb kimenetet eredményezhet.

Példa:

Kérés: „Számold ki, hány nap van június 12. és augusztus 5. között, és írd le, hogyan jutottál az eredményre.”

Automatic Prompt Engineering

A promptok írása összetett feladat lehet. Felmerül a kérdés: nem lenne jó, ha ezt is automatizálhatnánk? Ez a módszer pontosan ezt teszi! Ez a megközelítés nemcsak csökkenti a manuális emberi beavatkozás szükségességét, de sok esetben javítja is a modell teljesítményét különféle feladatokban. Az a lényege, hogy magát a nagy nyelvi modellt kérjük meg új promptok generálására. Ezeket utána kiértékeljük, a jókat finomítjuk, majd újra lefuttatjuk a folyamatot.

Példa: Tegyük fel, hogy van egy zenekari pólókat árusító webáruházunk, és chatbotot szeretnénk betanítani arra, hogy felismerje a vásárlói rendelési kérések minden lehetséges megfogalmazását.

Lépések:

1. Prompt írása a variációk generálásához

Például a nagy nyelvi modellt arra utasítjuk, hogy készítsen 10 olyan utasítást, amelyek ugyanazt jelentik, mint: „One Metallica t-shirt size S”, de másképp vannak megfogalmazva.

Kimeneti variációk:

pl. I’d like to purchase a Metallica t-shirt in size small.

Can I order a small-sized Metallica t-shirt?

I’d like to buy one Metallica t-shirt in small. (...)

2. Az utasítások kiértékelése

Ehhez választhatunk manuális tesztelést (emberi faktor, személyes ellenőrzés), mérőszámokat, pontszámokat és rangsorolást vagy A/B tesztelést.

3. A legjobb prompt kiválasztása

A legmagasabb értékelést kapó utasítást használhatjuk végleges promptként. Ha szükséges, tovább finomíthatjuk és újraértékelhetjük. A finomítási lehetőségek közé tartozik a kifejezések egyszerűsítése vagy pontosítása. Erre azért lehet szükség, mert ha a prompt túl bonyolult, elveszhet a lényeg. Ilyenkor szimplán le kell egyszerűsíteni. Gyakran előfordul az is, hogy a rövid és lényegretörő promptok működnek a legjobban, ezért érdemes a felesleges szavakat eltávolítani és valóban csak a lényegi részeket bennhagyni.

A finomított, tökéletesített prompt segítségével pedig akár további lehetőségeket is kérhetünk az AI-tól, így még pontosabb eredményhez jutva. Természetesen itt nem ér véget a tesztelés, hiszen a használat során derül majd ki, mennyire válik be az általunk választott megoldás. Ennek fényében szükség lehet majd tapasztalatokon és adatkon alapuló újragondolásra és további finomításokra.

Code prompting

Bár a legtöbb felület elsődlegesen szöveges promptokra van optimalizálva, képes kódot is írni bármely programozási nyelven. Ez a fejlesztők számára hatalmas időmegtakarítást jelenthet.

Példa: Képzeljük el, hogy van egy mappánk több száz fájllal, amelyeket át kell nevezni. Kézzel rengeteg idő lenne. Ehelyett egyszerűen adhatunk egy promptot, amely utasítja a modellt, hogy írjon egy automatizált átnevező kódot.

Multimodális promptolás

A kódgenerálásnál ugyan továbbra is a hagyományos nagy nyelvi modelleket használjuk, de a multimodális promptolás egy újabb szintre emeli a lehetőségeket. Itt nem csak szöveggel adunk utasításokat, hanem többféle bemeneti formátumot kombinálunk.

Például:

Szöveg + kép (pl.: „Írd le a receptet, ami ezen a fotón látható.”)

Szöveg + hang (pl.: „Foglaljuk össze a megbeszélés hangfelvételét.”)

Szöveg + kódrészlet (pl.: „Találd meg, és magyarázd el a hibát ebben a függvényben.”)

Vagy ezek bármilyen egyéb kombinációja, a modell képességeitől függően.

A logika egyszerű: minél több „érzéket” adunk a mesterséges intelligenciának, annál jobban érti a kontextust, és annál gazdagabb, pontosabb kimenetet tud adni.

Neked melyik technika vált be a legjobban?

A prompt engineering megtanít arra, hogyan kommunikáljunk a mesterséges intelligenciával úgy, hogy az pontosan azt a választ adja, amire szükségünk van. Akár kezdő vagy, akár tapasztalt AI-felhasználó, a siker kulcsa mindig a jól megfogalmazott utasítás. Egy jó prompt nemcsak gyorsabb és hatékonyabb munkát tesz lehetővé, hanem olyan eredményeket is hozhat, amelyekre korábban talán nem is gondoltál!

Jól jönne egy kis segítség, hogy kiigazodj az AI világában? Nézz körül oktatásaink és könyveink között: https://www.kozossegi-media.com/onlineoktatas

Forrás: https://drive.google.com/file/d/1AbaBYbEa_EbPelsT40-vj64L-2IwUJHy/view