ORD + Tags
unik qr

Prompt engineering

1 Story

Prompt engineering

Prompt engineering är om hur man lär sig att så effektivt som möjligt formulera sina instruktioner till en generativ AI-tjänst som ChatGPT, Dall-E, och Midjourney.

En prompt är en instruktion till ett generativt AI program som för bästa möjhliga resultat. Ju bättre instruktion desto bättre resultat. .

Svar 2 AI-dialog.

Prompt enginering är en metod och en utbildning som kan innehålla hur man lär sig olika typer av tekniker såsom statiska prompts, kontextuella prompts, prompts chaining, prompt pipelines, agenter och promp decomposition.

Många har provat av nyfikenhet och för en blandning av nöje och nytta. Begreppet prompt engineering är så nytt att det ännu inte finns som artikel på svenska Wikipedia men däremot i engelska Wikipediaꜜ. I takt med att området utvecklas och den potentiellt ökade affärsnyttan av Artificiell Generativ Intelligens (AGI) kommer utbildningen i dessa tekniker att öka.

Prompt engineering är processen att strukturera text som kan tolkas och förstås av en generativ AI-modell. En prompt kan vara en beskrivning av en önskad utdata, såsom "en högkvalitativ bild på en astronaut som rider på en häst", en instruktion som "skriv en dikt om fallande löv", eller ett längre uttalande som inkluderar sammanhang, instruktioner och indata. (Wikipedia.) Originalꜜ

Det svenska citatet från Wikipedia ovan är översatt med ChatGPT 4, och även med Google översätt för en jämförelse. Bägge översättningarna är bra medan den från Google hade behövt lite förbättring före publicering.

Referenser och mer
Skribent

Johan Schlasberg

Publicerades: 2023.08.16 Uppdaterades: 2024.05.04

2 AI-dialog via ChatGPT

Fråga: Vad är prompt engineering?

Prompt engineering är en metod inom maskininlärning och naturlig språkbehandling (NLP) som innebär att man konstruerar och utformar instruktionerna eller "promptsen" som används för att interagera med ett förtränat språkmodell. Dessa prompter är de inputtexter eller frågor som användaren tillhandahåller för att få önskade svar från modellen.

Syftet med prompt engineering är att optimera hur väl modellen genererar önskade resultat genom att formulera frågor eller instruktioner på ett sätt som passar dess egenskaper och begränsningar. Det kan handla om att hitta formuleringar som tydligt kommunicerar uppgiften, undviker missförstånd eller dubbeltydigheter och på andra sätt förbättrar modellens förmåga att producera korrekta och relevanta svar.

Inom NLP kan prompt engineering vara särskilt användbart när man arbetar med förtränade språkmodeller som GPT-3 eller liknande modeller. Dessa modeller har en bred generell språkförståelse, men de kan behöva vägledning i form av välformulerade och specifika prompter för att producera de önskade resultaten. Genom att experimentera med olika prompter och utvärdera deras effektivitet kan man optimera prestandan hos modellen för olika uppgifter, som textgenerering, översättning eller frågebesvarande.

Skribent

Svar via ChatGPT-4 (version 3 augusti 2023) 23.08.16. Accepterat av redaktionen i BiBB®

Publicerades: 2023.08.16 Uppdaterades: ....

AI-dialoger IT Management




Intresseanmälan för ett kommande
Nyhetsbrev



You know a lot, we may add a little®