Wat is snelle engineering? Uitleg Met Voorbeelden

Het is geen geheim dat de explosieve opkomst van generatieve kunstmatige intelligentie zoals ChatGPT sommige banen overbodig zal maken; het zal echter ook enkele nieuwe banen creëren. Een van die nieuwe opwindende rollen die langzaam aan kracht wint, is 'prompt engineering'.

Prompt engineering is het proces van het verfijnen van interacties met AI-systemen, zoals ChatGPT, om optimale reacties te produceren. Een snelle ingenieur bedenkt de juiste vraag of opdracht die de AI zal begeleiden om het meest nauwkeurige en bruikbare antwoord te geven.

In dit artikel verkennen we de fascinerende wereld van prompt engineering. We bespreken het proces van snelle engineering, belichten de real-world toepassingen en effecten, en onderzoeken enkele van de uitdagingen en beperkingen ervan.

Laten we erop ingaan!

Inhoudsopgave

• Wat is snelle engineering?
• Wat is het Prompt Engineering-proces?
• Wat doet een prompt engineer?
  • Voorbeeld 1: Klantenservice Chatbot
  • Voorbeeld 2: AI-ondersteunde contentgeneratie
  • Voorbeeld 3: AI in wetenschappelijk onderzoek
• Vereist snelle engineering codering?
• Hoe word je een snelle ingenieur?
• Hoe geld verdienen met snelle engineering?
• Laatste gedachten

Wat is snelle engineering?

Als je aandacht besteedt aan nieuws over kunstmatige intelligentie , dan kom je vaak de term 'prompt engineering' tegen. Maar wat betekent dit precies?

Simpel gezegd, prompt engineering is de praktijk van het opstellen van effectieve vragen of invoer - ook wel prompts genoemd - om een ​​AI-taalmodel te begeleiden naar het genereren van de gewenste antwoorden.

Grote taalmodellen zoals GPT-4 van OpenAI zijn zeer geavanceerde gesprekspartners die natuurlijke taalverwerking gebruiken om mensachtige tekst te begrijpen en te genereren; ze vertrouwen echter op aanwijzingen om het gesprek op gang te brengen. De manier waarop u een vraag of opdracht formuleert, heeft een grote invloed op de reactie die u ontvangt.

Neem bijvoorbeeld een scenario waarin u de hoofdstad van Frankrijk probeert te leren kennen aan de hand van een taalmodel. Als u een vage invoer geeft, zoals 'Frankrijk', begrijpt het AI-model mogelijk niet naar welke specifieke informatie u op zoek bent.

Het kan verschillende resultaten opleveren, zoals informatie over de geografie, geschiedenis of economie van Frankrijk.

Als u de prompt echter aanpast om specifieker te zijn, zoals "Wat is de hoofdstad van Frankrijk?", Geeft het model u waarschijnlijk het exacte antwoord dat u nodig hebt: "Parijs".

Prompt engineering is niet beperkt tot simpele vragen om feiten te vinden. Het is van toepassing op een breed scala aan toepassingen, van het genereren van creatieve inhoud en het geven van gepersonaliseerde aanbevelingen tot het automatiseren van klantenservice en het helpen bij wetenschappelijk onderzoek.

In deze meer complexe situaties vereist snelle engineering het toevoegen van meer context, het verfijnen van de formulering of het experimenteren met andere factoren die de uitvoer van het model kunnen beïnvloeden.

Het belang van snelle engineering is vergroot met de komst van krachtigere taalmodellen. Deze modellen genereren reacties op basis van hun trainingsgegevens en de specifieke prompt die ze krijgen, wat betekent dat het opstellen van prompts van cruciaal belang is om hun volledige potentieel te benutten.

Het is een kunst en een wetenschap, waarbij taalkundige nuance wordt gecombineerd met technisch begrip, en het wordt een essentiële vaardigheid naarmate we onze interactie met AI-systemen verdiepen.

In het volgende gedeelte bekijken we hoe het snelle engineeringproces eruitziet.

Wat is het Prompt Engineering-proces?

Duikend in de wereld van snelle engineering, zou je je kunnen afvragen hoe het proces er eigenlijk uitziet.

Hoewel het misschien een eenvoudige taak lijkt om vragen of uitspraken voor een AI-model te formuleren, gaat het in werkelijkheid om een ​​goed gestructureerd, iteratief proces.

Laten we het opsplitsen en enkele tastbare voorbeelden bekijken om het proces beter te begrijpen.

1. Het doel definiëren : de eerste stap in het proces van AI prompt engineering is het stellen van een duidelijk doel. Wat wil je dat de AI genereert? Als u een maker van inhoud bent en op zoek bent naar blogideeën over hernieuwbare energie, kan het uw doel zijn om de AI een lijst met potentiële blogtitels of onderwerpen te laten genereren.

2. De eerste prompt maken : met het doel voor ogen is het tijd om een ​​eerste prompt op te stellen. Dit kan de vorm aannemen van een vraag, een opdracht of zelfs een scenario, afhankelijk van het doel. In navolging van het vorige voorbeeld zou de eerste prompt kunnen zijn: "Stel vijf blogpostonderwerpen voor over hernieuwbare energie."

3. De prompt testen : de initiële prompt wordt vervolgens ingevoerd in het taalmodel en het antwoord wordt geanalyseerd. Hier kan het model een lijst met algemene onderwerpen over hernieuwbare energie genereren. Hoewel deze relevant kunnen zijn, missen ze mogelijk de unieke invalshoek of specificiteit waar u op hoopte.

4. Analyse van de respons : bij deze stap wordt de door de AI gegenereerde output zorgvuldig beoordeeld. Sluit het aan bij je doel? Als het niet helemaal aan uw verwachtingen voldoet, noteer dan de gebieden waar het tekortschoot. In ons voorbeeld voor het genereren van blogonderwerpen zou u kunnen merken dat de onderwerpen niet specifiek zijn of te algemeen zijn.

5. De prompt verfijnen : met de inzichten die zijn verzameld uit testen en analyses, is het tijd om de prompt te herzien. Dit kan inhouden dat u het specifieker maakt, meer context toevoegt of de formulering wijzigt. U kunt de eerste prompt bijvoorbeeld verfijnen tot: "Stel vijf blogonderwerpen voor die gericht zijn op innovatieve oplossingen in de sector van hernieuwbare energie."

6. Herhaal het proces : de test-, analyse- en verfijningsstappen worden herhaald totdat u ervan overtuigd bent dat de prompt het model consequent leidt naar het genereren van de gewenste respons. In het voorbeeld van het genereren van blogonderwerpen kan dit verschillende herhalingen met zich meebrengen totdat het model onderwerpen voorstelt die uniek en specifiek zijn en zijn afgestemd op uw behoeften.

7. Implementatie : zodra de prompt consistent de gewenste resultaten oplevert, is deze klaar om te worden ingezet in toepassingen in de echte wereld, of het nu gaat om een ​​chatbotgesprek, een door AI aangedreven onderzoekstool, een contentgenerator of een andere toepassing.

Snelle engineering is een fascinerende mix van analytisch denken, creativiteit en technisch inzicht. Het gaat niet alleen om het stellen van vragen - het gaat erom te leren de juiste vragen op de juiste manier te stellen om de nuttigste antwoorden te krijgen.

Naarmate we ons begrip van taalmodellen blijven verfijnen en geavanceerdere prompt engineering-technieken ontwikkelen, zijn de mogelijkheden voor wat we met AI kunnen bereiken vrijwel onbeperkt.

Laten we, met dat in gedachten, in het volgende gedeelte eens kijken naar enkele projecten waar prompt ingenieurs aan zouden werken.

Wat doet een prompt engineer?

Dus wat doet een snelle ingenieur precies?

In wezen maakt een prompt engineer gebruik van hun kennis van AI en taalmodellen om effectieve prompts te maken die AI-systemen begeleiden bij het genereren van de gewenste reacties.

Laten we een paar voorbeelden bekijken van hoe een prompt engineer in verschillende scenario's werkt:

Voorbeeld 1: Klantenservice Chatbot

Stel je een bedrijf voor dat een chatbot wil implementeren om veelvoorkomende vragen van klanten te behandelen. Een snelle ingenieur zou werken aan het ontwerpen van aanwijzingen die de nodige informatie van klanten kunnen extraheren om hen beter te helpen.

Als een klant bijvoorbeeld zegt: "Ik kan niet inloggen", kan de prompt-engineer de chatbot zo ontwerpen dat deze reageert met: "Het spijt me te horen dat u problemen ondervindt. Krijg je foutmeldingen als je probeert in te loggen?” Deze prompt is ontworpen om meer specifieke informatie te extraheren om het probleem op te lossen.

Voorbeeld 2: AI-ondersteunde contentgeneratie

Stel in een ander scenario dat een schrijver een AI-tool gebruikt om inhoudsideeën te genereren. Een slecht ontworpen prompt zoals 'ideeën' zou een scala aan niet-gerelateerde onderwerpen opleveren.

Een prompt engineer zou een preciezere prompt maken, zoals: "Genereer vijf blogonderwerpideeën met betrekking tot duurzame modetrends in 2023." Deze prompt levert waarschijnlijk de beoogde resultaten op die de schrijver nodig heeft.

Voorbeeld 3: AI in wetenschappelijk onderzoek

Stel je voor dat een onderzoeker AI gebruikt om een ​​enorme hoeveelheid gegevens te analyseren en hypothesen te genereren. De onderzoeker kan het model in eerste instantie vragen om "Gegevens analyseren". Maar deze vage aanwijzing kan leiden tot een ongerichte analyse.

Een prompt-engineer zou in plaats daarvan helpen de prompt te verfijnen om specifieker te zijn, zoals: "Analyseer gegevens om mogelijke correlaties tussen variabele A en variabele B te identificeren."

Een belangrijk aspect van de rol van een prompt engineer is het iteratieve proces van het testen en verfijnen van prompts op basis van de antwoorden van het model. Dit vereist vaak meerdere aanpassingscycli om het AI-systeem te begeleiden naar het genereren van de best mogelijke respons.

Kortom, een snelle ingenieur combineert technisch inzicht met taalkundige finesse om onze interacties met AI vorm te geven.

Ze vormen een essentieel onderdeel van elk team dat de kracht van AI-taalmodellen wil benutten, en hun werk is cruciaal om deze complexe tools toegankelijk, nuttig en efficiënt te maken voor een reeks toepassingen.

Vereist snelle engineering codering?

Een veel voorkomende vraag rond prompt engineering is of er codeervaardigheden voor nodig zijn. Het korte antwoord is: niet per se, maar het kan helpen .

In essentie gaat prompt engineering meer over begrijpen hoe taalmodellen werken en het maken van effectieve prompts om ze naar een specifieke output te leiden.

Hoewel je geen diploma informatica hoeft te hebben of een machine learning-ingenieur hoeft te zijn, vereist de baan een goed begrip van de principes van taal, het vermogen om analytisch en creatief te denken, en een goed begrip van de AI-modellen en AI-systemen die je nodig hebt. werk mee.

Dat gezegd hebbende, kan enige bekendheid met programmeren nuttig zijn, vooral bij meer technische of geavanceerde toepassingen van prompt engineering.

Wanneer u bijvoorbeeld met taalmodellen zoals GPT-4 werkt , communiceert u doorgaans met hen via een API, en een cruciaal aspect daarvan is het schrijven van code.

Bovendien, als u complexere prompting-strategieën wilt implementeren, zoals het dynamisch aanpassen van prompts op basis van de eerdere reacties van het model of de invoer van de gebruiker, is een technische achtergrond noodzakelijk.

Bovendien, als u bekrachtigd leren wilt gebruiken om een ​​taalmodel te verfijnen om beter te reageren op bepaalde soorten prompts voor complexere taken, vereist dit ook codeervaardigheden, evenals een beter begrip van de principes van machine learning.

Concluderend, terwijl u aan de slag kunt met snelle engineering zonder enige codeervaardigheden, kan enige vaardigheid in programmeren meer kansen bieden en u in staat stellen om op een dieper niveau met het veld om te gaan.

Het goede nieuws is dat er tal van beschikbaar zijn voor diegenen die geïnteresseerd zijn in het leren coderen, waarvan er vele gratis online toegankelijk zijn.

Hoe word je een snelle ingenieur?

Gezien het groeiende belang van snelle engineering in de wereld van AI, is het geen verrassing dat veel mensen geïnteresseerd zijn om het als carrière na te streven of om het in hun bestaande functies te integreren. Maar hoe word je een vlotte ingenieur?

Hier zijn enkele stappen van professionele snelle ingenieurs:

1. Raak vertrouwd met AI en machine learning : Het begrijpen van de basisprincipes van AI en machine learning is essentieel voor iedereen die een baan als ingenieur overweegt. Er zijn veel online cursussen en bronnen beschikbaar die op deze gebieden een solide basis kunnen bieden.

2. Leer meer over taalmodellen : aangezien prompt engineering in de eerste plaats gaat over interactie met taalmodellen, is een goed begrip van deze modellen cruciaal. Leer meer over verschillende AI-systemen en AI-modellen zoals BERT, GPT-3, GPT-4 en andere, en begrijp hoe ze zijn getraind en hoe ze reacties genereren.

3. Experimenteer met grote taalmodellen : Praktijkervaring is een van de beste manieren om te leren als u geïnteresseerd bent in snelle technische banen. Veel AI-onderzoeksorganisaties, waaronder OpenAI, bieden API's waarmee u kunt communiceren met hun taalmodellen. Probeer verschillende prompts te maken en kijk hoe het model reageert.

4. Begrijp prompting-technieken : terwijl u experimenteert met taal- en machine learning-modellen, zult u patronen gaan opmerken in de manier waarop ze op verschillende prompts reageren. Onderzoek en leer over verschillende prompting-technieken om een ​​beter begrip te krijgen van hoe de uitvoer van een model effectief kan worden gestuurd.

5. Beschikken over of ontwikkelen van sterke taalvaardigheden : Een goede prompt engineer moet een sterke taalbeheersing hebben en in staat zijn om creatief en analytisch na te denken over hoe verschillende prompts de reacties van een model kunnen beïnvloeden.

6. Leer coderen (optioneel maar aanbevolen) : hoewel het niet strikt noodzakelijk is, kunnen codeervaardigheden uw capaciteiten als snelle ingenieur aanzienlijk verbeteren. Het leren van een programmeertaal zoals Python, die veel wordt gebruikt in AI en machine learning, kan bijzonder nuttig zijn.

7. Blijf op de hoogte : het gebied van AI evolueert snel en er worden voortdurend nieuwe technieken en modellen ontwikkeld. Blijf op de hoogte van de nieuwste onderzoeken en ontwikkelingen om ervoor te zorgen dat uw vaardigheden relevant blijven.

8. Ervaring opdoen : Ten slotte is ervaring de beste manier om bekwaam te worden in snelle engineering. Of u nu aan uw eigen projecten werkt, met anderen samenwerkt of een rol vervult waarbij snelle engineering betrokken is, blijven oefenen is essentieel.

Een snelle ingenieur worden is meer een reis dan een bestemming. Het omvat continu leren en oefenen, maar voor degenen die geïntrigeerd zijn door de kruising van taal, creativiteit en AI, kan het een lonend en bevredigend pad zijn.

Hoe geld verdienen met snelle engineering?

Terwijl AI elk facet van ons leven blijft doordringen, is de rol van snelle engineering belangrijker en lucratiever geworden. Maar hoe ga je geld verdienen in dit opkomende gebied? Hier zijn enkele mogelijke manieren om geld te verdienen met uw snelle technische vaardigheden.

1. Fulltime dienstverband : Nu AI-taalmodellen een integraal onderdeel worden van meer bedrijven en diensten, nemen veel bedrijven fulltime prompt-engineers in dienst om hun AI-interacties te verfijnen. Deze rollen zijn te vinden in een breed scala van industrieën, van technologiebedrijven en AI-startups tot grotere bedrijven die AI integreren in hun diensten. Houd vacatures in de sectoren AI, machine learning en datawetenschap in de gaten om deze kansen te vinden.

2. Freelancen : Als u de voorkeur geeft aan een meer flexibele werkregeling, kan freelancen als een snelle ingenieur een uitstekende optie zijn. Veel bedrijven hebben AI-optimalisatie nodig, maar hebben niet de behoefte of middelen voor een fulltime medewerker. U kunt uw diensten aanbieden op freelanceplatforms zoals Upwork of PromptBase, of uw eigen website maken om klanten aan te trekken.

3. Consulting : Als u een sterke reputatie heeft opgebouwd en uitgebreide ervaring heeft met snelle engineering, kunt u overwegen om adviesdiensten aan te bieden. Veel organisaties zijn net begonnen met het verkennen van AI-toepassingen en zouden deskundige begeleiding op prijs stellen over hoe ze effectief kunnen omgaan met AI-modellen.

4. Training en opleiding : als opkomend vakgebied is er een groeiende vraag naar onderwijs in prompt engineering. U kunt een online cursus maken, gepersonaliseerde trainingssessies aanbieden of zelfs een boek over het onderwerp schrijven.

5. Creatie van AI-inhoud : Prompt-ingenieurs kunnen ook geld verdienen door hun vaardigheden te gebruiken om door AI gemaakte inhoud te genereren. Dit kan het schrijven van door AI gegenereerde artikelen, boeken of andere vormen van inhoud omvatten die kunnen worden verkocht of gebruikt voor marketing.

6. AI-tools bouwen en verkopen : als je over de technische vaardigheden beschikt en ervaring hebt met programmeertalen, kun je AI-tools bouwen die gebruikmaken van effectieve snelle engineering. Deze tools kunnen vervolgens worden verkocht aan bedrijven of particulieren.

Zoals met elk vakgebied, hangt uw vermogen om geld te verdienen als snelle ingenieur af van verschillende factoren, waaronder uw expertiseniveau, uw reputatie en de marktvraag naar uw diensten.

Het is ook een snel evoluerend veld, dus up-to-date blijven met de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van AI en machine learning is essentieel voor succes.

Met de juiste vaardigheden en een proactieve aanpak zijn er geen grenzen aan de mogelijkheden in de spannende wereld van snelle engineering!

Laatste gedachten

Zoals we in deze gids hebben onderzocht, bevindt snelle engineering zich op het spannende kruispunt van taal, technologie en creativiteit.

Dit opkomende veld wordt een essentieel radertje in de machinerie van kunstmatige intelligentie, helpt ons effectiever te communiceren met AI en maakt deze krachtige tools toegankelijker en praktischer.

Hoewel snelle engineering in de kern gaat om het maken van input om AI-taal en machine learning-modellen te begeleiden, is het veel meer dan alleen vragen stellen of opdrachten geven. Het gaat erom te begrijpen hoe deze modellen reageren op verschillende prompts, deze prompts te herhalen en te verfijnen om de uitvoer van het model af te stemmen op onze doelen.

Prompt engineering vindt al toepassingen in verschillende sectoren — van contentgeneratie tot klantenservice, van data-analyse tot onderwijs. En terwijl AI blijft evolueren en volwassen worden, is het waarschijnlijk dat het belang en de invloed van snelle engineering alleen maar zal toenemen.

Of je nu een AI-enthousiasteling bent, een ontwikkelaar, een maker van inhoud of gewoon nieuwsgierig bent naar de toekomst van technologie, als je snelle engineering begrijpt, kun je waardevolle vaardigheden opdoen!

Als je meer wilt weten over hoe ChatGPT en generatieve AI de wereld zullen veranderen, bekijk dan de onderstaande video: