Prompt Engineering - Strateginen konsultointi tekoälyn alalla
B2B-yritykset luottavat yhä enemmän tekoälyyn (AI ) parantaakseen prosessejaan ja saadakseen kilpailuetua! Siksi tekoälyn tehokas ja tuloksellinen käyttö on ratkaisevan tärkeää. Prompt Engineering -konsepti kehitettiin auttamaan yrityksiä hyödyntämään tekoälyn koko teho ja optimoimaan liiketoimintaprosessejaan. Tässä artikkelissa määritellään käsite "promptengineering", käsitellään tekoälyn käyttöönoton haasteita yrityksissä, annetaan 20 esimerkkiä yksityiskohtaisten ohjeiden kera ja käsitellään vaikutuksia työpaikoilla. Lopuksi tehdään kattava johtopäätös.
| Prompt Engineering -termin määritelmä: Tekstikehotteiden kehittäminen ja optimointi tekoälymallien suorituskyvyn parantamiseksi. | Merkitys digitaalisen muutoksen kannalta: Asiakasvuorovaikutuksen parantaminen ja digitaalisen strategian kehittämisen tukeminen. | mprofi AG:n palvelut: Tuki teknologioiden valinnassa, strategiavalmennus ja ratkaisujen tarjoaminen digitaalista muutosta varten. |
Prompt Engineering ja miksi sillä on merkitystä tekoälyn vallankumouksen kannalta
Prompt Engineering on lähestymistapa tekoälymallien kehittämiseen, jonka tavoitteena on tehdä tekoälymallien käyttöönotosta ja ylläpidosta yksinkertaisempaa ja tehokkaampaa. Siihen kuuluu yksinkertaisten ja selkeiden rajapintojen käyttö tekoälymallin ja muiden järjestelmien välisessä vuorovaikutuksessa sekä tekoälyn integroiminen yrityksen olemassa olevaan IT-infrastruktuuriin. Siihen kuuluu myös sellaisten vankkojen ja skaalautuvien arkkitehtuurien käyttö tekoälymalleissa, jotka pystyvät käsittelemään suuria tietomääriä ja täyttämään korkeat prosessointinopeusvaatimukset.
Selitys termille "Prompt Engineering"
Prompt engineering tarkoittaa lähestymistapaa, jota käytetään tekoälymallien kehittämisessä. Tällä pyritään varmistamaan, että ne voidaan toteuttaa nopeasti ja tehokkaasti. Konsepti perustuu ajatukseen, että tekoälymallin on paitsi tuotettava hyviä tuloksia myös oltava helppo toteuttaa ja ylläpitää, jotta se voi tuoda todellista lisäarvoa organisaatioille.
Nopeaan suunnitteluun kuuluu yksinkertaisten ja selkeiden rajapintojen käyttö tekoälymallin ja muiden järjestelmien välisessä vuorovaikutuksessa sekä tekoälyn integroiminen yrityksen nykyiseen IT-infrastruktuuriin. Siihen kuuluu myös sellaisten vankkojen ja skaalautuvien arkkitehtuurien käyttö tekoälymalleissa, jotka kykenevät käsittelemään suuria tietomääriä ja täyttämään korkeat prosessointinopeusvaatimukset.
Yleiskatsaus
Tekoälyn käyttöönotto yrityksissä on monimutkainen tehtävä, johon liittyy monia haasteita. Suurimpia haasteita ovat mm:
- Asiantuntemuksen puute
Tekoäly on suhteellisen uusi ja nopeasti kasvava ala, joka edellyttää matematiikan, tilastojen ja ohjelmoinnin syvällistä tuntemusta. Monilla yrityksillä ei ole riittävästi pätevää henkilöstöä tekoälymallien kehittämiseen ja käyttöönottoon.
- Tiedon laatu
Tekoälymallit ovat vain niin hyviä kuin data, johon ne on koulutettu. Jos datan laatu ei ole hyvä, tekoälymallitkaan eivät ole hyviä.
- Integrointi olemassa olevaan IT-infrastruktuuriin
Tekoälyn integroiminen yrityksen nykyiseen IT-infrastruktuuriin voi olla vaikeaa, varsinkin kun kyseessä ovat vanhemmat järjestelmät, joita ei ole suunniteltu tekoälyä varten.
- Yksityisyys ja turvallisuus
Tekoälymallit voivat sisältää arkaluonteisia tietoja, ja yritysten on varmistettava, että ne pystyvät suojaamaan tiedot ja suojaamaan mallit hyökkäyksiltä.
- Muutosten hallinta
Tekoälyn käyttöönotto voi vaatia muutoksia työnkulkuihin ja yrityskulttuuriin, mikä edellyttää kattavaa muutoksenhallintastrategiaa, jolla varmistetaan, että kaikki organisaatiossa ovat valmistautuneita.
Pro prompt engineeringin taustalla olevaa motivaatiota voi olla vaikea ymmärtää ensi silmäyksellä, joten kuvaillaan ajatusta esimerkin avulla.
Kuvittele, että perustat ruoan toimituksen verkkopalvelun ja sinulla on tuhansia kuvia eri vihanneksista, jotka haluat laittaa verkkosivustolle.
Ainoa ongelma on se, että mikään kuvien metatiedoista ei ole kuvaus siitä, mikä vihannes on missäkin kuvassa.
Tässä vaiheessa voisit vaivalloisesti lajitella kuvat laittamalla perunoiden kuvat Perunat-kansioon, parsakaalin kuvat Parsakaali-kansioon ja niin edelleen.
Voisit myös ajaa kaikki kuvat luokittelijan läpi lajittelun helpottamiseksi. Mutta kuten näet, luokittelijan kouluttamiseen tarvitaan edelleen merkittyjä tietoja.
Käyttämällä kehotetekniikkaa voit kirjoittaa tekstipohjaisen kehotteen, jonka uskot antavan parhaat tulokset kuvien luokittelussa.
Tämä voisi olla esimerkiksi kehote Näytä malli "kuva perunoista". Nopean suunnittelun kannalta ratkaisevaa on tämän kehotteen rakenne eli ohje, jossa määritellään, miten malli tunnistaa kuvat.
Parhaan kehotuksen kirjoittaminen on usein kokeilua ja erehdystä. Kehote "kuva perunoista" on hyvin erilainen kuin kehote "kuva perunoista" tai "kokoelma perunoita".
Seuraavassa on 20 esimerkkiä siitä, miten yritykset voivat soveltaa prompt engineering -tekniikkaa tekoälymallien tehokkaampaan ja tuloksellisempaan käyttöönottoon.
1. Chatbottien käyttöönotto:
Yritykset voivat parantaa asiakaspalveluaan ja samalla säästää kustannuksia ottamalla käyttöön chatbotteja. Chatbotit voivat olla käytettävissä 24/7 ja vastata kyselyihin automaattisesti. Tämä voidaan toteuttaa integroimalla puhe- ja tekstintunnistusohjelmistot ja koneoppimisalgoritmit.
2.Data-analyysi tekoälyn avulla:
Yritykset voivat käyttää tekoälymenetelmiä analysoidakseen tietojaan tehokkaammin ja saadakseen niistä arvokkaita oivalluksia. Soveltamalla koneoppimisalgoritmeja tietoja voidaan analysoida nopeammin ja tarkemmin, mikä johtaa tietoon perustuviin päätöksiin.
3. Henkilökohtaistamisen käyttöönotto:
Henkilökohtaistaminen on tärkeä suuntaus markkinoinnissa, ja se voidaan toteuttaa tekoälymenetelmien avulla. Yritykset voivat käyttää koneoppimisalgoritmeja luodakseen asiakkaille yksilöllisiä tarjouksia ja suosituksia heidän mieltymystensä ja käyttäytymisensä perusteella.
4. Prosessien automatisointi:
Tekoälymenetelmiä voidaan käyttää myös liiketoimintaprosessien automatisointiin ja optimointiin. Automatisoimalla prosesseja yritykset voivat lisätä tehokkuutta ja vähentää kustannuksia.
5. Ennakoivan kunnossapidon käyttöönotto:
Soveltamalla tekoälymenetelmiä, kuten koneoppimista, yritykset voivat ottaa käyttöön ennakoivan kunnossapidon. Tämä tarkoittaa, että koneiden ja laitteiden huoltotyöt suoritetaan automaattisesti ennen vian syntymistä.
6. Kuvien tunnistaminen:
Yritykset voivat käyttää kuvantunnistusta tekoälymenetelmien, kuten syväoppimisalgoritmien, avulla. Näin kuvat voidaan luokitella ja merkitä automaattisesti, mikä mahdollistaa kuvien tehokkaamman hallinnan.
7.Puheentunnistuksen soveltaminen:
Soveltamalla puheentunnistustekniikoita yritykset voivat optimoida työprosessejaan. Puheentunnistusta voidaan käyttää sanelujen puhtaaksikirjoittamiseen, puheluiden käsittelyyn ja asiakkaiden kyselyihin vastaamiseen automaattisesti.
8. Virtuaaliavustajien käyttöönotto:
Virtuaaliavustajat voivat auttaa yrityksiä virtaviivaistamaan työprosessejaan ja parantamaan asiakaspalvelua. Niitä voidaan kehittää käyttämällä tekoälymenetelmiä, kuten luonnollisen kielen käsittelyä ja koneoppimisalgoritmeja.
9. Petosten havaitseminen:
Soveltamalla tekoälymenetelmiä, kuten koneoppimista, yritykset voivat toteuttaa petosten havaitsemisen. Tätä voidaan käyttää esimerkiksi sähköisen kaupankäynnin alalla tunnistamaan ja estämään petosyritykset verkkotilauksissa.
10. Robotiikkaratkaisujen kehittäminen:
Yritykset voivat käyttää tekoälymenetelmiä, kuten koneoppimista, robotiikkaratkaisujen kehittämiseen. Niitä voidaan käyttää esimerkiksi valmistusteollisuudessa työprosessien automatisointiin ja optimointiin.
Prompt Engineering:
- Engineering : Comprehensive Guide: https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
- Aiheeseen liittyvä e-kirja: https://prompt.mba
- Udemy-kurssit: https://www.udemy.com/course/chat-gpt/
- Opi Prompting: https://learnprompting.org/
- Yleiskatsaus kehotteisiin: https://prompts.chat
ChatGTP:
- Kehotteiden kokoelma: https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts/
- Inspiroivia esimerkkejä: https://mpost.io/100-best-chatgpt-prompts-to-unleash-ais-potential/
Midjourney:
AI-tarjouksemme
Vaikutukset tulevaisuuden työelämään
Prompt engineering ja tekoäly yleensä muuttavat yritysten työskentelytapoja perusteellisesti. Voimme odottaa, että monet manuaaliset ja toistuvat tehtävät automatisoituvat, uusia ammatteja ja työprofiileja syntyy, työnkulut tehostuvat, asiakasvuorovaikutus paranee ja liiketoiminnan kannattavuus kasvaa. Selvitäkseen näistä muutoksista yritysten on varmistettava, että niiden työntekijät pystyvät käsittelemään tekoälymalleja ja työskentelemään niiden kanssa.
Nopea suunnittelu on keskeinen tekijä
Biologiassa emergenssi on uskomaton ominaisuus, jossa osat, jotka yhdistyvät vuorovaikutuksen ansiosta, osoittavat uutta käyttäytymistä (jota kutsutaan emergenssiksi), jota ei voida nähdä pienemmässä mittakaavassa.
Vielä uskomattomampaa on se, että vaikka pienemmän mittakaavan versio näyttää samanlaiselta kuin suuremman mittakaavan versio , se, että suuremmassa mittakaavassa on enemmän osia ja vuorovaikutusta, osoittaa lopulta täysin erilaista käyttäytymistä.
Eikä ole mitään keinoa ennustaa, miltä se voisi näyttää.
Se on skaalaamisen kauneus (hyvässä ja pahassa)!
Tämänhetkisen tekoälyvallankumouksen jännittävin näkökohta on mittakaavassa käytettävien koneoppimismallien uusien ominaisuuksien ilmaantuminen.
Ja kaikki alkoi siitä, kun tuli mahdolliseksi, että näitä tekoälymalleja voidaan kouluttaa valvomatta. Valvomaton oppiminen olikin yksi tämän tekoälyvallankumouksen keskeisistä periaatteista, ja se oli myös ratkaisu tekoälyn edistymiseen viime vuosina.
Ennen vuotta 2017 useimmat tekoälyjärjestelmät työskentelivät valvotun oppimisen avulla. Siinä käytettiin pieniä, strukturoituja tietokokonaisuuksia, joita voitiin käyttää koneoppimismallien kouluttamiseen hyvin rajattuja tehtäviä varten.
Vuoden 2017 jälkeen, kun uusi Transformer-niminen arkkitehtuuri otettiin käyttöön, asiat alkoivat muuttua.
Tätä uutta arkkitehtuuria voitiin käyttää valvomattoman koneoppimisen lähestymistavan kanssa. Koneoppimismalli voitiin esivalmentaa hyvin suurella, jäsentymättömällä tietokokonaisuudella, jolla oli hyvin yksinkertainen tavoitefunktio: Tekstistä tekstiin -ennustaminen.
Jännittävää oli, että oppiakseen tekemään tekstistä tekstiin -ennusteita (mikä saattaa kuulostaa hyvin yksinkertaiselta tehtävältä) koneoppimismalli alkoi oppia useita malleja ja heuristiikkoja datan ympäriltä, johon se oli koulutettu.
Näin koneoppimismalli pystyi oppimaan erilaisia tehtäviä.
Suuri kielimalli alkoi päätellä datasta malleja ja käyttää niitä uudelleen uusia tehtäviä suorittaessaan sen sijaan, että se yrittäisi suorittaa vain yhtä tehtävää.
Tämä oli perustavanlaatuinen vallankumous. Toinen vallankumous, joka tapahtui GPT-3:n myötä, oli kyky käynnistää nämä mallit.
Lyhyesti sanottuna se antaa näille malleille mahdollisuuden oppia lisää käyttäjän kontekstia luonnollisen kielen oppimisen avulla. Tämä voi muuttaa merkittävästi mallin tulosta.
Tämä toinen näkökohta johtui myös siitä, että kukaan ei ollut nimenomaisesti pyytänyt sitä. Näin saimme kontekstipohjaisen kehotusoppimisen nykyisten koneoppimismallien keskeiseksi ominaisuudeksi.
Nopea suunnittelu on yksi nykyisen tekoälyparadigman keskeisistä elementeistä.
Yksi kehotinsuunnittelun mielenkiintoisimmista näkökohdista on Transformer-arkkitehtuurin skaalautuvuus suurten kielimallien kouluttamiseen.
Aivan kuten esittämäsi pyynnöt voivat kostautua, tapa, jolla ilmaiset, mitä haluat koneen tekevän, voi muuttaa dramaattisesti sitä, mitä tulee ulos.
Ja mikä tässä on mielenkiintoisinta?
Kehotukset eivät olleet tekoälyn asiantuntijoiden kehittämä toiminto. Se oli kehitteillä oleva toiminto. Lyhyesti sanottuna näiden valtavien koneoppimismallien kehittämisen myötä kehotuksesta tuli tapa saada kone tekemään se, mitä pyysit sitä tekemään.
Kukaan ei pyytänyt tätä toimintoa, se vain tapahtui!
Tekoälyn historiassa tekoälyä on kehitetty ja yhdenmukaistettu. Koneoppimisen käyttöönoton myötä esimerkkien perusteella päätellään automaattisesti, miten tehtävä tehdään. Syväoppimista käytetään ennustamiseen käytettävien korkean tason ominaisuuksien kehittämiseen, ja perusmallien avulla kehitetään vielä kehittyneempiä toimintoja, kuten kontekstuaalista oppimista. Samalla koneoppiminen homogenisoi oppimisalgoritmeja (esim. logistinen regressio). Syväoppiminen homogenisoi malliarkkitehtuurit (esim. konvoluutio-neuraaliverkot) ja perusmallit homogenisoivat itse mallin (esim. GPT-3).
Prompt engineering on tekoälyssä käytetty prosessi. Siinä muunnetaan yksi tai useampi tehtävä kehotepohjaiseksi tietokokonaisuudeksi, joka edustaa kielimallia, jota sitten koulutetaan oppimaan.
Päivitys: 05.10.2023: Johdanto: Mikä on Prompt Engineering ja miksi se on tärkeää?
Prompt engineering ei ole vain tekninen termi tekoälyn (AI) maailmassa; se on taidemuoto, jonka avulla voimme hyödyntää generatiivisen AI-teknologian koko potentiaalin. Tässä oppaassa selvitämme, miten voit käyttää prompt engineeringiä tehokkaampien ja laadukkaampien tulosten saavuttamiseksi päivittäisessä työssäsi.
Keskeiset viestit
- Prompt engineering keinona optimoida generatiivista tekoälyä.
- Sovellettavuus eri aloilla, kuten markkinoinnissa ja data-analytiikassa.
- Generoidun sisällön tehokkuuden ja laadun parantaminen.
Prompt engineering -prosessi: perusteellinen lähestymistapa
Propt engineeringin taustalla oleva mekanismi
Prosessin avulla voimme muotoilla ohjeet tai "kehotukset" siten, että ne tuottavat tekoälyteknologian avulla halutut tulokset. Toisin kuin perinteiset menetelmät, jotka tuottavat usein satunnaisia tuloksia, Prompt Engineering tarjoaa järjestelmällisen lähestymistavan tarkkojen ja hyödyllisten vastausten saamiseksi.
Legojen rakentamisen analogia: ymmärtäminen toiminnan kautta
Parhaat analogiat ovat usein yksinkertaisimpia. Ajattele, että Prompt Engineering on kuin rakentamista Lego-sarjalla. Kyse on yksittäisten "rakennuspalikoiden" yhdistämisestä kehotteiden muodossa, jotta saadaan aikaan hyödyllinen, täydellinen kuva. Mitä paremmin rakennuspalikat on yhdistetty, sitä vaikuttavampi on lopputulos.
Tärkeitä kohtia
- Järjestelmällinen lähestymistapa tarkkojen tulosten saavuttamiseksi.
- Samankaltaisuus Lego-rakentamisen kanssa: yksittäisten elementtien yhdistäminen täydelliseksi lopputulokseksi.
Seitsemän perusasiaa tehokkaaseen kehotussuunnitteluun
Tavoitteellisuus, selkeys ja konteksti
Yksi ensimmäisistä askeleista prompt engineeringissä on tavoitteiden selkeä määrittely. Mitä haluamme saavuttaa? Tavoitteiden selkeä ymmärtäminen johtaa tekoälytyökalujen kohdennettuun käyttöön, olipa kyseessä sitten ChatGPT tekstin tuottamiseen tai Midjourney kuvasta tekstiksi -sovelluksiin.
Kielelliset hienoudet: Pituus, sävy ja tyyli
Kielen ymmärtäminen on olennaisen tärkeää kehotustekniikassa. Oikeiden sanojen, sävyn ja tyylin valinnalla voidaan parantaa huomattavasti tuotetun sisällön laatua. Kannattaa tutustua tekoälytyökaluissa toteutettuihin eri tyyleihin ja kirjoittajiin.
Keskeiset kohdat
- Selkeän tavoitteen merkitys.
- Kielellisten elementtien merkitys kehotteen luomisessa.
Iteratiivinen parantaminen seurantakehotteiden avulla
Jatkuva parantaminen on avain menestykseen
Seurantakehotteet ovat kehittynyt tekniikka kehotteiden kehittämisessä. Niiden avulla voimme iteratiivisesti tarkentaa ja parantaa tekoälyn tuottamaa sisältöä. Tämä menetelmä johtaa parempaan hallintaan ja tulosten ennustettavuuteen.
Parhaat käytännöt Follow-Up Promptsin käyttöön
On olemassa useita parhaita käytäntöjä, joiden avulla Follow-Up Prompts -kehotteita voidaan käyttää tehokkaasti. Ne vaihtelevat kontekstin rajaamisesta halutun tuloksen tarkkaan määrittelyyn.
Keskeiset kohdat
- Follow-Up Promptsin rooli laadun parantamisessa.
- Parhaat käytännöt Follow-Up Promptien tehokkaaseen käyttöön.
Johtopäätös: Kehotteiden teho tehokkuutesi kannalta
Prompt engineering on enemmän kuin pelkkä työkalu; se on taito, jonka kuka tahansa voi oppia valjastamaan tekoälyn koko potentiaalin eri aloilla. Systemaattisella lähestymistavalla ja jatkuvalla parantamisella voit lisätä merkittävästi työsi laatua ja tehokkuutta.
Tärkeimmät kohdat
- Prompt engineering olennaisena taitona tehokkuuden maksimoimiseksi.
- Systemaattiset ja iteratiiviset menetelmät jatkuvaan parantamiseen.
Toivomme, että tämä kattava opas antaa sinulle arvokasta tietoa prompt engineeringin maailmasta ja kannustaa sinua soveltamaan näitä tehokkaita tekniikoita päivittäisessä työssäsi.
Palvelut ja Miten voimme auttaa sinua?
FAQ
Useat teollisuudenalat voivat hyötyä nopean suunnittelun edistyksestä, erityisesti ne, jotka perustuvat tietoon perustuvaan päätöksentekoon ja automaatioon. Esimerkiksi finanssialalla voidaan prompt engineeringin avulla hyödyntää parempia tekoälyjärjestelmiä petosten torjunnassa, asiakaspalvelussa ja riskianalyysissä. Terveydenhuoltoalalla parannetut tekoälyjärjestelmät voivat auttaa diagnostiikan tukemisessa, potilaiden sitouttamisessa ja terveystietojen hallinnassa. Myös logistiikka-ala voi hyötyä käyttämällä tekoälyjärjestelmiä, jotka on optimoitu prompt engineeringin avulla reittisuunnitteluun, varastonhallintaan ja kysynnän ennustamiseen3.
Uran aloittaminen kehotetekniikan alalla edellyttää yleensä vahvaa taustaa tietotekniikasta, koneoppimisesta ja/tai luonnollisen kielen käsittelystä. Asianomaisen alan kandidaatin tai maisterin tutkinto voi olla hyvä lähtökohta. Lisäksi käytännön kokemus asiaankuuluvista työkaluista ja teknologioista on ratkaisevan tärkeää. Koneoppimisen ja NLP:n alalla on myös erityisiä kursseja ja sertifikaatteja, jotka voivat auttaa hankkimaan ja osoittamaan tarvittavat taidot.
Tekoälyn ja koneoppimisen edistymisen myötä myös kehotustekniikka kehittyy. Uusien tekniikoiden ja menetelmien, kuten kehittyneiden NLP-tekniikoiden, käyttöönotto voi parantaa kehotteiden suunnittelustrategioiden tehokkuutta ja luoda uusia mahdollisuuksia innovatiivisille sovelluksille. Lisäksi tekoälyteknologian kehittyminen mahdollistaa tietojen tehokkaamman analysoinnin ja käsittelyn, mikä puolestaan parantaa kykyä suunnitella ja optimoida tehokkaita kehotteita.
Päätelmä
Nopea suunnittelu on tärkeä lähestymistapa tekoälymallien tehokkaampaan ja tuloksellisempaan käyttöönottoon. Käyttämällä prompt engineeringiä yritykset voivat varmistaa, että niiden tekoälymallit räätälöidään niiden erityisvaatimuksiin ja toimivat tehokkaasti.
Tekoälymallien käyttöönotto tulee muuttamaan työelämää: Monet manuaaliset ja toistuvat tehtävät automatisoidaan, ja yritysten työskentelytavat muuttuvat. Jotta yritykset voivat hyödyntää tekoälyn edut ja valmistautua työelämän muutoksiin, niiden on otettava käyttöön kattava muutoksenhallintastrategia, jolla varmistetaan, että kaikki sidosryhmät ovat valmistautuneet muutoksiin.
