Prompt Engineering - Strategisk rådgivning innenfor kunstig intelligens
B2B-bedrifter vil i økende grad benytte seg av kunstig intelligens (AI ) for å forbedre prosessene sine og oppnå konkurransefortrinn! Derfor er det avgjørende å bruke AI på en effektiv måte. Konseptet Prompt Engineering ble utviklet for å hjelpe bedrifter med å utnytte den fulle kraften i kunstig intelligens og optimalisere forretningsprosessene sine. I denne artikkelen definerer vi begrepet "promptengineering", diskuterer utfordringene ved å implementere AI i bedrifter, gir 20 eksempler med detaljert veiledning og drøfter konsekvensene for arbeidsplassen. Til slutt trekker vi en omfattende konklusjon.
| Definisjon av Prompt Engineering: Utvikling og optimalisering av tekstmeldinger for å forbedre ytelsen til AI-modeller. | Relevans for digital transformasjon: Forbedring av kundeinteraksjon og støtte til utvikling av digitale strategier. | Tjenester fra mprofi AG: Støtte ved valg av teknologi, strategioppfølging og levering av løsninger for digital transformasjon. |
Prompt Engineering og hvorfor det er viktig for revolusjonen innen kunstig intelligens
Prompt Engineering er en tilnærming til utvikling av AI-modeller som har som mål å gjøre implementeringen og vedlikeholdet av AI-modeller enklere og mer effektivt. Det innebærer bruk av enkle og tydelige grensesnitt for samspillet mellom AI-modellen og andre systemer, samt integrering av AI i bedriftens eksisterende IT-infrastruktur. Det innebærer også bruk av robuste og skalerbare arkitekturer for AI-modeller som kan håndtere store datamengder og oppfylle høye krav til prosesseringshastighet.
Forklaring av begrepet "Prompt Engineering"
Prompt engineering refererer til en tilnærming som brukes i utviklingen av AI-modeller. Dette for å sikre at de kan implementeres raskt og effektivt. Konseptet er basert på ideen om at en AI-modell ikke bare må levere gode resultater, men også være enkel å implementere og vedlikeholde for å kunne tilføre organisasjoner reell verdi.
Rask prosjektering innebærer bruk av enkle og tydelige grensesnitt for samspillet mellom AI-modellen og andre systemer, samt integrering av AI i virksomhetens eksisterende IT-infrastruktur. Det omfatter også bruk av robuste og skalerbare arkitekturer for AI-modeller som kan håndtere store datamengder og oppfylle høye krav til prosesseringshastighet.
Oversikt
Å implementere kunstig intelligens i en bedrift er en kompleks oppgave som byr på mange utfordringer. Noen av de største utfordringene er
- Mangel på kompetanse
AI er et relativt nytt og raskt voksende felt som krever en dyp forståelse av matematikk, statistikk og programmering. Mange bedrifter har ikke nok kvalifisert personale til å utvikle og implementere AI-modeller.
- Datakvalitet
AI-modeller er bare så gode som dataene de trenes på. Hvis datakvaliteten ikke er god, blir heller ikke AI-modellene gode.
- Integrering i den eksisterende IT-infrastrukturen
Det kan være vanskelig å integrere AI i bedriftens eksisterende IT-infrastruktur, særlig når det dreier seg om eldre systemer som ikke er designet for AI.
- Personvern og sikkerhet
AI-modeller kan inneholde sensitiv informasjon, og bedriftene må sørge for at de er i stand til å beskytte dataene og sikre modellene mot angrep.
- Endringshåndtering
Innføringen av AI kan kreve endringer i arbeidsflyten og bedriftskulturen, noe som krever en omfattende endringsledelsesstrategi for å sikre at alle i organisasjonen er forberedt.
Motivasjonen bak prompt engineering kan være vanskelig å forstå ved første øyekast, så la oss beskrive ideen med et eksempel.
Tenk deg at du setter opp en plattform for levering av mat på nettet og har tusenvis av bilder av ulike grønnsaker å legge ut på nettstedet.
Problemet er bare at ingen av metadataene i bildene inneholder en beskrivelse av hvilken grønnsak som er på hvilket bilde.
Nå kan du sortere bildene ved å legge bilder av poteter i mappen Poteter, bilder av brokkoli i mappen Brokkoli og så videre.
Du kan også kjøre alle bildene gjennom en klassifikator for å gjøre sorteringen enklere. Men som du ser, er det fortsatt nødvendig med merkede data for å trene opp klassifikatoren.
Ved hjelp av spørreteknikken kan du skrive en tekstbasert spørretekst som du tror vil gi de beste resultatene ved klassifisering av bildene.
Dette kan for eksempel være ledeteksten Vis modell "et bilde av poteter". Det som er avgjørende for rask utvikling, er strukturen i denne ledeteksten - eller instruksjonen som definerer hvordan modellen gjenkjenner bilder.
Det handler ofte om å prøve og feile seg frem til den beste instruksen. Prompten "et bilde av poteter" er nemlig svært forskjellig fra prompten "et bilde av poteter" eller "en samling poteter".
Nedenfor finner du 20 eksempler på hvordan bedrifter kan bruke prompt engineering til å implementere AI-modeller på en mer effektiv måte.
1. Implementering av chatbots:
Ved å implementere chatbots kan bedrifter forbedre kundeservicen og samtidig spare kostnader. Chatbots kan være tilgjengelige døgnet rundt og besvare spørsmål automatisk. Dette kan gjøres ved å integrere programvare for tale- og tekstgjenkjenning og maskinlæringsalgoritmer.
2.Dataanalyse med kunstig intelligens:
Bedrifter kan bruke AI-metoder til å analysere dataene sine mer effektivt og få verdifull innsikt fra dem. Ved å bruke maskinlæringsalgoritmer kan data analyseres raskere og mer nøyaktig, noe som fører til mer informerte beslutninger.
3. Innføring av persontilpasning:
Personalisering er en viktig trend innen markedsføring og kan implementeres ved hjelp av AI-metoder. Bedrifter kan bruke maskinlæringsalgoritmer til å lage personlige tilbud og anbefalinger til kundene basert på deres preferanser og atferd.
4. Automatisering av prosesser:
AI-metoder kan også brukes til å automatisere og optimalisere forretningsprosesser. Ved å automatisere prosesser kan bedrifter øke effektiviteten og redusere kostnadene.
5. Innføring av prediktivt vedlikehold:
Ved å ta i bruk AI-metoder som maskinlæring kan bedrifter innføre prediktivt vedlikehold. Det betyr at vedlikeholdsarbeid på maskiner og utstyr utføres automatisk før det oppstår et havari.
6. Bildegjenkjenning:
Bedrifter kan bruke bildegjenkjenning ved hjelp av AI-metoder som Deep Learning-algoritmer. Dette gjør det mulig å kategorisere og tagge bilder automatisk, noe som gir en mer effektiv bildehåndtering.
7.Bruk av talegjenkjenning:
Ved å bruke talegjenkjenningsteknologi kan bedrifter optimalisere arbeidsprosessene sine. Talegjenkjenning kan brukes til å transkribere diktater, behandle samtaler og besvare kundehenvendelser automatisk.
8. Innføring av virtuelle assistenter:
Virtuelle assistenter kan hjelpe bedrifter med å effektivisere arbeidsprosessene og forbedre kundeservicen. De kan utvikles ved hjelp av AI-metoder som naturlig språkbehandling og maskinlæringsalgoritmer.
9. Oppdagelse av svindel:
Ved å ta i bruk AI-metoder som maskinlæring kan bedrifter oppdage svindel. Dette kan for eksempel brukes i e-handelssektoren for å identifisere og forhindre svindelforsøk ved nettbestillinger.
10. Utvikling av robotløsninger:
Bedrifter kan bruke AI-metoder som maskinlæring til å utvikle robotløsninger. Disse kan for eksempel brukes i produksjonsindustrien til å automatisere og optimalisere arbeidsprosesser.
Hurtig prosjektering:
- Omfattende guide: https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
- E-bok om emnet: https://prompt.mba
- Udemy-kurs: https://www.udemy.com/course/chat-gpt/
- Lær Prompting: https://learnprompting.org/
- Oversikt over prompter: https://prompts.chat
ChatGTP:
- Samling av prompts: https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts/
- Inspirerende eksempler: https://mpost.io/100-best-chatgpt-prompts-to-unleash-ais-potential/
Midjourney:
Vårt AI-tilbud
Påvirkning på fremtidens arbeidsliv
Prompt engineering og AI generelt vil fundamentalt endre måten bedrifter jobber på. Vi kan forvente at mange manuelle og repetitive oppgaver vil bli automatisert, at nye yrker og arbeidsprofiler vil dukke opp, at arbeidsflyten vil bli mer effektiv, at kundedialogen vil bli bedre og at lønnsomheten vil øke. For å takle disse endringene må bedriftene sørge for at de ansatte er i stand til å håndtere og arbeide med AI-modeller.
Rask prosjektering som et nøkkelelement
I biologien er emergens en utrolig egenskap der deler som kommer sammen fordi de samhandler, viser en ny atferd (kalt emergens) som ikke kan ses i mindre skala.
Det som er enda mer utrolig, er at selv om den mindre skalaen ser ut til å være lik den større skalaen, ender den opp med å oppføre seg helt annerledes, fordi den større skalaen består av flere deler og interaksjoner.
Og det er umulig å forutsi hvordan det kan eller vil se ut.
Det er det fine (på godt og vondt) med skalering!
Det mest spennende med dagens AI-revolusjon er fremveksten av nye funksjoner i maskinlæringsmodeller som brukes i stor skala.
Og det hele begynte da det ble mulig å trene opp disse modellene for kunstig intelligens uten tilsyn. Ikke-veiledet læring var faktisk et av de viktigste prinsippene bak denne AI-revolusjonen, og det var også løsningen på AIs fremskritt de siste årene.
Før 2017 arbeidet de fleste AI-systemer med veiledet læring. Da ble det brukt små, strukturerte datasett som kunne brukes til å trene opp maskinlæringsmodeller for svært begrensede oppgaver.
Etter 2017, med introduksjonen av en ny arkitektur kalt Transformer, begynte ting å endre seg.
Denne nye arkitekturen kunne brukes med en ikke-overvåket maskinlæringstilnærming. Maskinlæringsmodellen kunne forhåndstrenes på et svært stort, ustrukturert datasett med en svært enkel målfunksjon: Tekst-til-tekst-prediksjon.
For å lære seg å predikere tekst-til-tekst (noe som kan høres ut som en veldig enkel oppgave), begynte maskinlæringsmodellen å lære seg en rekke mønstre og heuristikker rundt dataene den ble trent på.
Dette gjorde det mulig for maskinlæringsmodellen å lære seg en rekke oppgaver.
Den store språkmodellen begynte å utlede mønstre fra dataene og gjenbruke dem når den utførte nye oppgaver, i stedet for å prøve å utføre én enkelt oppgave.
Det var en grunnleggende revolusjon. Den andre revolusjonen som kom med GPT-3, var muligheten til å initiere disse modellene.
Kort sagt kan disse modellene lære mer om brukerens kontekst ved hjelp av naturlig språklæring. Dette kan endre modellens resultater dramatisk.
Dette andre aspektet kom også av at ingen eksplisitt hadde bedt om det. På denne måten fikk vi kontekstbasert prompt-læring som en kjernefunksjon i dagens maskinlæringsmodeller.
Prompt engineering er et av nøkkelelementene i dagens AI-paradigme.
Et av de mest interessante aspektene ved prompt engineering er at Transformer-arkitekturens skalerbarhet for å trene opp store språkmodeller har vist seg å være en ny funksjon.
Akkurat som forespørslene du kommer med kan slå tilbake, kan måten du uttrykker hva du vil at maskinen skal gjøre, dramatisk endre hva som kommer ut.
Og hva er det mest interessante med dette?
Prompting var ikke en funksjon som ble utviklet av eksperter innen kunstig intelligens. Det var en funksjon som var under utvikling. Kort sagt, gjennom utviklingen av disse enorme maskinlæringsmodellene ble prompting en måte å få maskinen til å gjøre det du ba den om å gjøre.
Ingen ba om denne funksjonen, det bare skjedde!
I historien om kunstig intelligens (AI) har AI blitt utviklet og homogenisert. Med introduksjonen av maskinlæring kan man automatisk utlede hvordan en oppgave skal utføres ut fra eksempler. Dyp læring brukes til å utvikle funksjoner på høyt nivå som brukes til prediksjon, og basismodeller brukes til å utvikle enda mer avanserte funksjoner, for eksempel kontekstuell læring. Samtidig homogeniserer maskinlæring læringsalgoritmer (f.eks. logistisk regresjon). Dyp læring homogeniserer modellarkitekturer (f.eks. Convolutional Neural Networks) og basismodeller homogeniserer selve modellen (f.eks. GPT-3).
Prompt engineering er en prosess som brukes innen AI. Det innebærer å konvertere en eller flere oppgaver til et prompt-basert datasett som representerer en språkmodell som deretter trenes opp til å lære.
Oppdatering: 05.10.2023: Introduksjon: Hva er Prompt Engineering og hvorfor er det viktig?
Prompt engineering er ikke bare en teknisk term innen kunstig intelligens (AI), men en kunstform som gjør det mulig å utnytte det fulle potensialet i generativ AI-teknologi. I denne veiledningen utforsker vi hvordan du kan bruke prompt engineering til å oppnå mer effektive resultater av høyere kvalitet i det daglige arbeidet.
Hovedbudskap
- Prompt engineering som et middel til å optimalisere generativ AI.
- Anvendelighet i ulike sektorer, for eksempel markedsføring og dataanalyse.
- Økt effektivitet og kvalitet på generert innhold.
Prosessen med prompt engineering: en grundig tilnærming
Mekanismen bak prompt engineering
Prompt engineering gjør det mulig å formulere instruksjoner eller "prompts" på en slik måte at de gir de ønskede resultatene fra en AI-teknologi. I motsetning til tradisjonelle metoder, som ofte gir tilfeldige resultater, gir Prompt Engineering en systematisk tilnærming til å oppnå nøyaktige og nyttige svar.
Analogien med legobygging: forståelse gjennom handling
De beste analogiene er ofte de enkleste. Tenk på Prompt Engineering som å bygge med Lego. Det handler om å kombinere individuelle "byggeklosser" i form av spørsmål for å skape et nyttig og komplett bilde. Jo bedre byggeklossene kombineres, desto mer imponerende blir sluttresultatet.
Viktige punkter
- Systematisk tilnærming for presise resultater.
- Ligner på legobygging: å sette sammen enkeltelementer til et komplett resultat.
De syv grunnleggende prinsippene for effektiv prompt engineering
Målorientering, klarhet og kontekst
Et av de første trinnene i prompt engineering er å definere målene tydelig. Hva ønsker vi å oppnå? En klar forståelse av målene fører til målrettet bruk av AI-verktøy, enten det er ChatGPT for tekstgenerering eller Midjourney for bilde-til-tekst-applikasjoner.
Språklige finesser: Lengde, tone og stil
Forståelse av språk er avgjørende for å kunne utvikle hurtigtekster. Valg av riktige ord, tone og stil kan bidra til å forbedre kvaliteten på innholdet som genereres. Du bør gjøre deg kjent med de ulike stilene og skribentene som er implementert i AI-verktøy.
Viktige punkter
- Viktigheten av et tydelig mål.
- Betydningen av språklige elementer i utformingen av instruksjoner.
Iterativ forbedring gjennom oppfølgingsspørsmål
Kontinuerlig forbedring som nøkkelen til suksess
Oppfølgingsspørsmål er en avansert teknikk innen spørreteknikk. De gjør det mulig for oss å iterativt forbedre innholdet som genereres av AI. Denne metoden gir bedre kontroll og forutsigbare resultater.
Beste praksis for bruk av oppfølgingsspørsmål
Det finnes flere beste fremgangsmåter for effektiv bruk av oppfølgingsspørsmål. Det dreier seg om alt fra å begrense konteksten til å spesifisere det ønskede resultatet.
Viktige punkter
- Oppfølgingsspørsmålenes rolle i kvalitetsforbedring.
- Beste praksis for effektiv bruk av oppfølgingsprompter.
Konklusjon: Kraften i prompt engineering for din effektivitet
Prompt engineering er mer enn bare et verktøy; det er en ferdighet som alle kan lære seg for å utnytte det fulle potensialet til kunstig intelligens på ulike områder. Gjennom en systematisk tilnærming og kontinuerlig forbedring kan du øke kvaliteten og effektiviteten i arbeidet ditt betraktelig.
Viktige punkter
- Rask prosjektering er en viktig ferdighet for å maksimere effektiviteten.
- Systematiske og iterative metoder for kontinuerlig forbedring.
Vi håper at denne omfattende veiledningen vil gi deg verdifull innsikt i prompt engineering og oppmuntre deg til å bruke disse effektive teknikkene i ditt daglige arbeid.
Tjenester og hvordan kan vi hjelpe deg?
VANLIGE SPØRSMÅL
Ulike bransjer kan dra nytte av fremskritt innen prompt engineering, spesielt de som er avhengige av datadrevne beslutninger og automatisering. I finanssektoren, for eksempel, kan prompt engineering utnytte forbedrede AI-systemer til forebygging av svindel, kundeservice og risikoanalyse. I helsesektoren kan forbedrede AI-systemer bidra til diagnostisk støtte, pasientengasjement og håndtering av helsedata. Logistikksektoren kan også dra nytte av AI-systemer som er optimalisert ved hjelp av prompt engineering til ruteplanlegging, lagerstyring og etterspørselsprognoser3.
For å starte en karriere innen prompt engineering kreves det vanligvis en solid bakgrunn innen informatikk, maskinlæring og/eller naturlig språkbehandling. En bachelor- eller mastergrad i et relevant fagfelt kan være et godt utgangspunkt. I tillegg er praktisk erfaring med relevante verktøy og teknologier avgjørende. Det finnes også spesifikke kurs og sertifiseringer innen maskinlæring og NLP som kan hjelpe deg med å tilegne deg og demonstrere de nødvendige ferdighetene.
I takt med fremskrittene innen kunstig intelligens og maskinlæring utvikler også prompt engineering seg. Innføring av ny teknologi og nye metoder, for eksempel avanserte NLP-teknikker, kan forbedre effektiviteten til strategier for prompt engineering og skape nye muligheter for innovative applikasjoner. I tillegg gjør utviklingen av AI-teknologi det mulig å analysere og behandle data mer effektivt, noe som igjen gjør det lettere å utforme og optimalisere effektive instruksjoner.
Konklusjon
Prompt engineering er en viktig tilnærming for mer effektiv implementering av AI-modeller. Ved å bruke prompt engineering kan bedrifter sikre at AI-modellene er skreddersydd til deres spesifikke behov og fungerer effektivt.
Implementeringen av AI-modeller vil endre arbeidslivet: Mange manuelle og repetitive oppgaver vil bli automatisert, og måten bedrifter jobber på vil endre seg. For å kunne høste fordelene av kunstig intelligens og forberede seg på endringene i arbeidslivet, må bedriftene implementere en omfattende endringsledelsesstrategi som sikrer at alle interessenter er forberedt på endringene.
