Prompt Engineering - Strategisk rådgivning i kunstig intelligens
B2B-virksomheder vil i stigende grad forlade sig på kunstig intelligens (AI) for at forbedre deres processer og opnå konkurrencemæssige fordele! Effektiv brug af AI er derfor afgørende. Konceptet Prompt Engineering blev udviklet for at hjælpe virksomheder med at udnytte den fulde kraft i AI og optimere deres forretningsprocesser. Denne artikel vil definere begrebet 'promptengineering', diskutere udfordringerne ved at implementere AI i virksomheden, give 20 eksempler med detaljeret vejledning og diskutere konsekvenserne for arbejdspladsen. Endelig vil der blive draget en omfattende konklusion.
| Definition af Prompt Engineering: Udvikling og optimering af tekstprompts for at forbedre AI-modellers ydeevne. | Relevans for digital transformation: Forbedring af kundeinteraktion og understøttelse af digital strategiudvikling. | Tjenester fra mprofi AG: Støtte til valg af teknologier, strategicoaching og levering af løsninger til digital transformation. |
Prompt Engineering og hvorfor det er vigtigt for revolutionen inden for kunstig intelligens
Prompt Engineering er en tilgang til AI-modeludvikling, der har til formål at gøre implementeringen og vedligeholdelsen af AI-modeller enklere og mere effektiv. Det indebærer brug af enkle og klare grænseflader til interaktion mellem AI-modellen og andre systemer, samt integration af AI i virksomhedens eksisterende IT-infrastruktur. Det indebærer også brug af robuste og skalerbare arkitekturer til AI-modeller, der kan håndtere store mængder data og opfylde høje krav til behandlingshastighed.
Forklaring af begrebet "Prompt Engineering"
Prompt engineering refererer til en tilgang, der bruges i udviklingen af AI-modeller. Det er for at sikre, at de kan implementeres hurtigt og effektivt. Konceptet er baseret på ideen om, at en AI-model ikke kun skal levere gode resultater, men også være nem at implementere og vedligeholde for at kunne tilføre reel værdi til virksomheder.
Prompt engineering indebærer brug af enkle og klare grænseflader til interaktion mellem AI-modellen og andre systemer, samt integration af AI i virksomhedens eksisterende IT-infrastruktur. Det omfatter også brugen af robuste og skalerbare arkitekturer til AI-modeller, der kan håndtere store mængder data og opfylde høje krav til behandlingshastighed.
Oversigt
Implementering af AI i virksomheden er en kompleks opgave, der byder på mange udfordringer. Nogle af de største udfordringer er:
- Mangel på ekspertise
AI er et relativt nyt og hurtigt voksende område, der kræver en dyb forståelse af matematik, statistik og programmering. Mange virksomheder har ikke nok kvalificeret personale til at udvikle og implementere AI-modeller.
- Kvalitet af data
AI-modeller er kun så gode som de data, de er trænet på. Hvis datakvaliteten ikke er god, vil AI-modellerne heller ikke være gode.
- Integration i den eksisterende IT-infrastruktur
Det kan være svært at integrere AI i virksomhedens eksisterende IT-infrastruktur, især når der er tale om ældre systemer, som ikke er designet til AI.
- Privatliv og sikkerhed
AI-modeller kan indeholde følsomme oplysninger, og virksomheder er nødt til at sikre, at de er i stand til at beskytte dataene og sikre modellerne mod angreb.
- Håndtering af ændringer
Indførelsen af AI kan kræve ændringer i arbejdsgange og virksomhedskultur, hvilket kræver en omfattende strategi for forandringsledelse for at sikre, at alle i organisationen er forberedt.
Motivationen bag prompt engineering kan være svær at forstå ved første øjekast, så lad os beskrive ideen med et eksempel.
Forestil dig, at du opretter en online platform til levering af mad, og at du har tusindvis af billeder af forskellige grøntsager, som du vil lægge på hjemmesiden.
Det eneste problem er, at ingen af billedernes metadata er en beskrivelse af, hvilken grøntsag der er på hvilket billede.
På dette tidspunkt kunne du kedeligt sortere billederne ved at lægge billeder af kartofler i mappen Potatoes, billeder af broccoli i mappen Broccoli og så videre.
Man kunne også køre alle billederne gennem en klassifikator for at gøre sorteringen lettere. Men som du kan se, er der stadig brug for mærkede data til at træne klassifikatoren.
Ved hjælp af prompt-teknikken kan du skrive en tekstbaseret prompt, som du tror vil give de bedste resultater, når billederne skal klassificeres.
Det kunne for eksempel være prompten Vis model "et billede af kartofler". Afgørende for rapid engineering er strukturen i denne prompt - eller den instruktion, der definerer, hvordan modellen genkender billeder.
Det er ofte et spørgsmål om at prøve sig frem for at skrive den bedste prompt. Faktisk er prompten "et billede af kartofler" meget forskellig fra prompten "et foto af kartofler" eller "en samling af kartofler".
Nedenfor er 20 eksempler på, hvordan virksomheder kan anvende prompt engineering til at implementere AI-modeller mere effektivt.
1. Implementering af chatbots:
Ved at implementere chatbots kan virksomheder forbedre deres kundeservice og spare omkostninger på samme tid. Chatbots kan være tilgængelige 24/7 og besvare forespørgsler automatisk. Dette kan implementeres ved at integrere tale- og tekstgenkendelsessoftware og maskinlæringsalgoritmer.
2.Dataanalyse med AI:
Virksomheder kan bruge AI-metoder til at analysere deres data mere effektivt og få værdifuld indsigt fra dem. Ved at anvende maskinlæringsalgoritmer kan data analyseres hurtigere og mere præcist, hvilket fører til mere informerede beslutninger.
3. Introduktion af personalisering:
Personalisering er en vigtig trend inden for marketing og kan implementeres ved hjælp af AI-metoder. Virksomheder kan bruge machine learning-algoritmer til at skabe personlige tilbud og anbefalinger til kunderne baseret på deres præferencer og adfærd.
4. Automatisering af processer:
AI-metoder kan også bruges til at automatisere og optimere forretningsprocesser. Ved at automatisere processer kan virksomheder øge effektiviteten og reducere omkostningerne.
5. Introduktion af prædiktiv vedligeholdelse:
Ved at anvende AI-metoder som machine learning kan virksomheder indføre predictive maintenance. Det betyder, at vedligeholdelsesarbejde på maskiner og udstyr udføres automatisk, før der opstår et nedbrud.
6. Billedgenkendelse:
Virksomheder kan bruge billedgenkendelse ved hjælp af AI-metoder som Deep Learning-algoritmer. Det gør det muligt automatisk at kategorisere og tagge billeder, hvilket giver en mere effektiv håndtering af billeder.
7.Anvendelse af talegenkendelse:
Ved at anvende talegenkendelsesteknologier kan virksomheder optimere deres arbejdsprocesser. Talegenkendelse kan bruges til at transskribere diktater, behandle opkald og besvare kundeforespørgsler automatisk.
8. Introduktion af virtuelle assistenter:
Virtuelle assistenter kan hjælpe virksomheder med at strømline deres arbejdsprocesser og forbedre kundeservicen. De kan udvikles ved hjælp af AI-metoder som naturlig sprogbehandling og maskinlæringsalgoritmer.
9. Afsløring af svindel:
Ved at anvende AI-metoder som maskinlæring kan virksomheder implementere afsløring af svindel. Det kan f.eks. bruges i e-handelssektoren til at identificere og forhindre forsøg på svindel med onlineordrer.
10. Udvikling af robotløsninger:
Virksomheder kan bruge AI-metoder som machine learning til at udvikle robotløsninger. De kan f.eks. bruges i fremstillingsindustrien til at automatisere og optimere arbejdsprocesser.
Hurtig udvikling:
- Omfattende guide: https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
- E-bog om emnet: https://prompt.mba
- Udemy-kurser: https://www.udemy.com/course/chat-gpt/
- Lær Prompting: https://learnprompting.org/
- Oversigt over prompts: https://prompts.chat
ChatGTP:
- Samling af prompts: https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts/
- Inspirerende eksempler: https://mpost.io/100-best-chatgpt-prompts-to-unleash-ais-potential/
Midjourney:
Vores AI-tilbud
Påvirkning af fremtidens arbejdsliv
Prompt engineering og AI generelt vil fundamentalt ændre den måde, virksomheder arbejder på. Vi kan forvente, at mange manuelle og gentagne opgaver bliver automatiseret, at der opstår nye professioner og arbejdsprofiler, at arbejdsgangene bliver mere effektive, at interaktionen med kunderne bliver bedre, og at virksomhedernes rentabilitet stiger. For at kunne håndtere disse forandringer er virksomhederne nødt til at sikre, at deres medarbejdere er i stand til at håndtere og arbejde med AI-modeller.
Hurtig teknik som et nøgleelement
I biologien er emergens en utrolig egenskab, hvor dele, der kommer sammen, fordi de interagerer, viser en ny adfærd (kaldet emergens), som ikke kan ses på en mindre skala.
Endnu mere utroligt er det, at selvom versionen i mindre skala ser ud til at ligne versionen i større skala, så ender den med at vise en helt anden opførsel, fordi den større skala består af flere dele og interaktioner.
Og der er ingen måde at forudsige, hvordan det kan eller vil se ud.
Det er det smukke (på godt og ondt) ved skalering!
Det mest spændende aspekt ved den nuværende AI-revolution er, at der dukker nye funktioner op i maskinlæringsmodeller, der er implementeret i stor skala.
Og det hele startede, da det blev muligt at træne disse kunstige intelligensmodeller uden opsyn. Unsupervised learning var faktisk et af nøgleprincipperne i denne AI-revolution, og det var også løsningen på AI's fremskridt i de senere år.
Før 2017 arbejdede de fleste AI-systemer med supervised learning. Her brugte man små, strukturerede datasæt, som kunne bruges til at træne machine learning-modeller til meget begrænsede opgaver.
Efter 2017, med introduktionen af en ny arkitektur kaldet Transformer, begyndte tingene at ændre sig.
Denne nye arkitektur kunne bruges med en ikke-overvåget machine learning-tilgang. Machine learning-modellen kunne forudtrænes på et meget stort, ustruktureret datasæt med en meget simpel målfunktion: Forudsigelse af tekst-til-tekst.
Spændende nok begyndte machine learning-modellen at lære en række mønstre og heuristikker omkring de data, den blev trænet i, for at lære, hvordan man forudsiger tekst-til-tekst (hvilket kan lyde som en meget simpel opgave).
Det gjorde det muligt for machine learning-modellen at lære en række forskellige opgaver.
Den store sprogmodel begyndte at udlede mønstre fra dataene og genbruge dem, når den udførte nye opgaver, i stedet for at forsøge at udføre en enkelt opgave.
Det var en grundlæggende revolution. Den anden revolution, der kom med GPT-3, var evnen til at initiere disse modeller.
Kort sagt giver det disse modeller mulighed for yderligere at lære en brugers kontekst gennem naturlig sprogindlæring. Det kan ændre modellens output dramatisk.
Dette andet aspekt kom også fra det faktum, at ingen eksplicit havde bedt om det. På den måde fik vi kontekstbaseret prompt-læring som en kernefunktion i de nuværende maskinlæringsmodeller.
Prompt engineering er et af nøgleelementerne i det nuværende AI-paradigme.
Et af de mest interessante aspekter ved prompt engineering er, at Transformer-arkitekturens skalerbarhed til at træne store sprogmodeller har vist sig at være en ny funktion.
Ligesom de anmodninger, du stiller, kan give bagslag, kan den måde, du udtrykker, hvad du vil have maskinen til at gøre, dramatisk ændre det, der kommer ud.
Og hvad er det mest interessante ved dette?
Prompting var ikke en funktion, der blev udviklet af eksperter inden for kunstig intelligens. Det var en funktion, der var under udvikling. Kort sagt, gennem udviklingen af disse enorme maskinlæringsmodeller blev prompting en måde at få maskinen til at gøre det, du bad den om.
Ingen bad om denne funktion, det skete bare!
I historien om kunstig intelligens (AI) er AI blevet udviklet og homogeniseret. Med introduktionen af maskinlæring bliver det automatisk udledt fra eksempler, hvordan en opgave skal udføres. Deep learning bruges til at udvikle de funktioner på højt niveau, der bruges til forudsigelse, og basismodeller bruges til at udvikle endnu mere avancerede funktioner, såsom kontekstuel læring. Samtidig homogeniserer maskinlæring læringsalgoritmer (f.eks. logistisk regression). Deep learning homogeniserer modelarkitekturer (f.eks. Convolutional Neural Networks), og basismodeller homogeniserer selve modellen (f.eks. GPT-3).
Prompt engineering er en proces, der bruges i AI. Det indebærer at konvertere en eller flere opgaver til et prompt-baseret datasæt, der repræsenterer en sprogmodel, som derefter trænes til at lære.
Opdatering: 05.10.2023: Introduktion: Hvad er Prompt Engineering, og hvorfor er det vigtigt?
Prompt engineering er ikke bare et teknisk udtryk inden for kunstig intelligens (AI); det er en kunstform, der giver os mulighed for at realisere det fulde potentiale i generative AI-teknologier. I denne guide undersøger vi, hvordan du kan bruge prompt engineering til at opnå mere effektive resultater af højere kvalitet i dit daglige arbejde.
De vigtigste budskaber
- Prompt engineering som et middel til at optimere generativ AI.
- Anvendelighed i forskellige sektorer som marketing og dataanalyse.
- Øget effektivitet og kvalitet af genereret indhold.
Processen med prompt engineering: en grundig tilgang
Mekanismen bag prompt engineering
Processen med prompt engineering giver os mulighed for at formulere instruktioner eller "prompts" på en sådan måde, at de producerer de ønskede resultater fra en AI-teknologi. I modsætning til traditionelle metoder, som ofte giver tilfældige resultater, giver Prompt Engineering en systematisk tilgang til at opnå præcise og brugbare svar.
Analogien til Lego-byggeri: forståelse gennem handling
De bedste analogier er ofte de simpleste. Tænk på Prompt Engineering som at bygge med et Lego-sæt. Det handler om at kombinere individuelle "byggeklodser" i form af prompts for at skabe et nyttigt, komplet billede. Jo bedre byggeklodserne kombineres, jo mere imponerende bliver slutresultatet.
Vigtige punkter
- Systematisk tilgang til præcise resultater.
- Lighed med Lego-byggeri: at sætte individuelle elementer sammen til et komplet resultat.
De syv grundprincipper for effektiv prompt engineering
Målorientering, klarhed og kontekst
Et af de første trin i prompt engineering er at definere målene klart. Hvad ønsker vi at opnå? En klar forståelse af målene fører til målrettet brug af AI-værktøjer, hvad enten det er ChatGPT til tekstgenerering eller Midjourney til billede-til-tekst-applikationer.
Sproglige finesser: Længde, tone og stil
Forståelse af sprog er essentielt i prompt engineering. At vælge de rigtige ord, den rigtige tone og stil kan gøre meget for at forbedre kvaliteten af det genererede indhold. Du bør gøre dig bekendt med de forskellige stilarter og skribenter, der er implementeret i AI-værktøjer.
De vigtigste punkter
- Vigtigheden af et klart mål.
- Betydningen af sproglige elementer i oprettelsen af prompts.
Iterativ forbedring gennem opfølgende prompts
Kontinuerlig forbedring som nøglen til succes
Opfølgningsprompts er en avanceret teknik inden for prompt engineering. De giver os mulighed for iterativt at forfine og forbedre det indhold, der genereres af AI. Denne metode fører til bedre kontrol og forudsigelighed af resultaterne.
Bedste praksis for brug af Follow-Up Prompts
Der er flere bedste fremgangsmåder til at bruge opfølgningsprompter effektivt. De spænder fra at indsnævre konteksten til præcist at specificere det ønskede output.
Vigtige punkter
- Follow-Up Prompts' rolle i kvalitetsforbedring.
- Bedste praksis for effektiv brug af opfølgningsprompter.
Konklusion: Promptteknikkens kraft for din effektivitet
Prompt engineering er mere end bare et værktøj; det er en færdighed, som alle kan lære at udnytte det fulde potentiale af AI inden for forskellige områder. Gennem en systematisk tilgang og løbende forbedringer kan du øge kvaliteten og effektiviteten af dit arbejde betydeligt.
Vigtige punkter
- Prompt engineering er en vigtig færdighed for at maksimere effektiviteten.
- Systematiske og iterative metoder til løbende forbedringer.
Vi håber, at denne omfattende guide vil give dig værdifuld indsigt i prompt engineering-verdenen og opmuntre dig til at anvende disse effektive teknikker i dit daglige arbejde.
Tjenester og hvordan kan vi hjælpe dig?
OFTE STILLEDE SPØRGSMÅL
Forskellige brancher kan drage fordel af fremskridt inden for prompt engineering, især dem, der er afhængige af datadrevet beslutningstagning og automatisering. I finanssektoren kan prompt engineering f.eks. udnytte forbedrede AI-systemer til forebyggelse af svindel, kundeservice og risikoanalyse. I sundhedssektoren kan forbedrede AI-systemer hjælpe med diagnostisk support, patientengagement og styring af sundhedsdata. Logistiksektoren kan også drage fordel af at bruge AI-systemer, der er optimeret gennem prompt engineering til ruteplanlægning, lagerstyring og efterspørgselsprognoser3.
At starte en karriere inden for prompt engineering kræver normalt en stærk baggrund inden for datalogi, maskinlæring og/eller naturlig sprogbehandling. En bachelor- eller kandidatgrad inden for et relevant område kan være et godt udgangspunkt. Derudover er praktisk erfaring med relevante værktøjer og teknologier afgørende. Der findes også specifikke kurser og certificeringer i maskinlæring og NLP, som kan hjælpe med at tilegne sig og demonstrere de nødvendige færdigheder.
Med fremskridtene inden for AI og maskinlæring udvikler prompt engineering sig også. Indførelsen af nye teknologier og metoder, såsom avancerede NLP-teknikker, kan forbedre effektiviteten af prompt engineering-strategier og skabe nye muligheder for innovative applikationer. Derudover muliggør udviklingen af AI-teknologi en mere effektiv analyse og behandling af data, hvilket igen forbedrer evnen til at designe og optimere effektive prompts.
Konklusion
Prompt engineering er en vigtig tilgang til en mere effektiv implementering af AI-modeller. Ved at bruge prompt engineering kan virksomheder sikre, at deres AI-modeller er skræddersyet til deres specifikke krav og fungerer effektivt.
Implementeringen af AI-modeller vil ændre arbejdslivet: Mange manuelle og repetitive opgaver vil blive automatiseret, og den måde, virksomheder arbejder på, vil ændre sig. For at høste fordelene ved AI og forberede sig på ændringerne i arbejdsverdenen skal virksomhederne implementere en omfattende forandringsledelsesstrategi, der sikrer, at alle interessenter er forberedt på ændringerne.
