Инженерия промптов для ИИ: как получать лучшие результаты от ChatGPT и других ИИ-инструментов

Искусственный интеллект (ИИ) стремительно трансформирует отрасли по всему миру, и большие языковые модели (LLM), такие как ChatGPT, Bard и другие, находятся в авангарде этой революции. Однако качество результатов, получаемых от этих ИИ-инструментов, сильно зависит от вводимых вами данных. Именно здесь на помощь приходит инженерия промптов для ИИ. Это подробное руководство вооружит вас знаниями и техниками для создания эффективных промптов, которые раскрывают весь потенциал этих мощных ИИ-инструментов.

Что такое инженерия промптов для ИИ?

Инженерия промптов для ИИ — это искусство и наука разработки эффективных промптов (или инструкций) для ИИ-моделей с целью получения желаемых результатов. Она включает в себя понимание того, как эти модели интерпретируют язык, и создание промптов, которые являются четкими, конкретными и контекстуально релевантными. Думайте об этом как об эффективном общении с высокоинтеллектуальным, но иногда буквальным помощником.

Вместо того чтобы просто просить "Напиши стихотворение", инженерия промптов учит вас, как направлять ИИ, предоставляя контекст, стилевые предпочтения, ограничения по длине и даже примеры. Чем лучше промпт, тем лучше результат.

Почему важна инженерия промптов?

Инженерия промптов важна по нескольким причинам:

• Улучшенное качество результата: Хорошо продуманные промпты приводят к более точным, релевантным и полезным результатам.
• Усиленный контроль: Инженерия промптов позволяет вам направлять ИИ-модель в нужном направлении, контролируя тон, стиль и содержание сгенерированного текста.
• Повышенная эффективность: Получая желаемые результаты быстрее, вы экономите время и ресурсы.
• Раскрытие скрытого потенциала: Инженерия промптов может выявить возможности ИИ-моделей, о существовании которых вы, возможно, и не подозревали.
• Смягчение предвзятости: Продуманный дизайн промптов может помочь минимизировать предвзятость, присутствующую в обучающих данных ИИ-модели.

Ключевые принципы эффективной инженерии промптов

Хотя универсального подхода не существует, вот несколько основных принципов, которыми следует руководствоваться при инженерии промптов:

1. Будьте ясны и конкретны

Неоднозначность — враг хороших промптов. Расплывчатые или общие инструкции могут привести к непредсказуемым и часто неудовлетворительным результатам. Вместо этого стремитесь к ясности и конкретике в своих промптах. Чем больше деталей вы предоставите, тем лучше ИИ-модель сможет понять ваши потребности.

Пример:

Плохой промпт: "Напиши рассказ." Хороший промпт: "Напиши короткий рассказ о молодой женщине в Токио, которая находит скрытое послание в старой книге и отправляется на поиски утерянного сокровища. Рассказ должен быть напряженным и иметь неожиданный финал."

2. Предоставляйте контекст

Предоставление ИИ-модели контекста необходимо для генерации релевантных и осмысленных результатов. Объясните предысторию, цель и целевую аудиторию вашего запроса. Это помогает ИИ понять общую картину и соответствующим образом адаптировать свой ответ.

Пример:

Плохой промпт: "Сделай краткое изложение этой статьи." Хороший промпт: "Сделай краткое изложение этой научной статьи о влиянии изменения климата на производство кофе в Колумбии. Резюме должно быть лаконичным и подходить для аудитории профессионалов кофейной индустрии."

3. Указывайте желаемый формат

Четко указывайте желаемый формат вывода. Вам нужен маркированный список, абзац, таблица или что-то еще? Указание формата помогает ИИ-модели правильно структурировать свой ответ.

Пример:

Плохой промпт: "Сравни экономические системы Китая и США." Хороший промпт: "Сравни экономические системы Китая и США. Представь свой ответ в виде таблицы со следующими колонками: Ключевая особенность, Китай, США."

4. Определяйте тон и стиль

Тон и стиль сгенерированного текста могут значительно повлиять на его эффективность. Вам нужен формальный, неформальный, юмористический или серьезный тон? Указание желаемого тона помогает ИИ-модели согласовать свой язык с вашим предполагаемым сообщением.

Пример:

Плохой промпт: "Напиши описание продукта для нашего нового мобильного телефона." Хороший промпт: "Напиши убедительное описание продукта для нашего нового мобильного телефона, подчеркнув его ключевые особенности и преимущества. Тон должен быть восторженным и увлекательным, нацеленным на молодых людей, интересующихся технологиями и социальными сетями."

5. Используйте примеры

Предоставление примеров желаемого результата может быть мощным способом направить ИИ-модель. Примеры помогают ИИ понять ваши ожидания и воспроизвести желаемый стиль и содержание.

Пример:

Плохой промпт: "Придумай слоган для нашей новой кофейни." Хороший промпт: "Придумай слоган для нашей новой кофейни, похожий на эти примеры: 'Лучшая часть пробуждения', 'Думай иначе', 'Просто сделай это'. Слоган должен быть коротким, запоминающимся и отражать качество нашего кофе."

6. Итерируйте и дорабатывайте

Инженерия промптов — это итеративный процесс. Не ожидайте получить идеальные результаты с первой попытки. Экспериментируйте с различными промптами, анализируйте результаты и дорабатывайте свой подход на основе полученных данных. Чем больше вы практикуетесь, тем лучше у вас будет получаться создавать эффективные промпты.

7. Рассмотрите промптинг по цепочке рассуждений

Для сложных задач разбивайте проблему на более мелкие и управляемые шаги. Используйте промпты, которые направляют ИИ-модель на пошаговое мышление, объясняя свои рассуждения по ходу дела. Эта техника, известная как промптинг по цепочке рассуждений, может значительно улучшить точность и связность вывода.

Пример:

Плохой промпт: "Реши эту математическую задачу: 23 + 45 * 2 - 10 / 5." Хороший промпт: "Давай решим эту математическую задачу по шагам. Сначала вычисли 45 * 2. Затем вычисли 10 / 5. Затем прибавь 23 к результату 45 * 2. Наконец, вычти результат 10 / 5 из предыдущего результата. Какой окончательный ответ?"

Продвинутые техники инженерии промптов

Освоив основные принципы, вы можете изучить более продвинутые техники для дальнейшего совершенствования своих навыков инженерии промптов:

1. Обучение на нескольких примерах (Few-Shot Learning)

Обучение на нескольких примерах включает предоставление ИИ-модели небольшого количества примеров желаемой взаимосвязи между входом и выходом. Это позволяет модели изучить закономерность и обобщить ее на новые, невиданные ранее входные данные.

2. Обучение без примеров (Zero-Shot Learning)

Обучение без примеров направлено на генерацию результатов без предоставления каких-либо явных примеров. Это требует от ИИ-модели полагаться на свои уже существующие знания и понимание мира.

3. Цепочки промптов

Цепочки промптов включают использование вывода одного промпта в качестве входа для другого. Это позволяет создавать сложные рабочие процессы и генерировать многогранные результаты.

4. Ансамблирование промптов

Ансамблирование промптов включает использование нескольких промптов для генерации нескольких выводов и их последующее объединение для создания окончательного результата. Это может помочь улучшить надежность и стабильность результатов.

Инженерия промптов для различных ИИ-инструментов

Хотя основные принципы инженерии промптов применимы к большинству ИИ-инструментов, существуют некоторые нюансы, которые следует учитывать в зависимости от конкретной платформы, которую вы используете:

ChatGPT

ChatGPT — это универсальная языковая модель, которую можно использовать для широкого круга задач, включая написание текстов, перевод, обобщение и ответы на вопросы. При работе с ChatGPT сосредоточьтесь на ясности, контексте и желаемом формате. Экспериментируйте с разными тонами и стилями, чтобы найти то, что лучше всего подходит для ваших нужд. ChatGPT запоминает предыдущие реплики в диалоге, поэтому вы можете развивать предыдущие промпты для уточнения результата.

Bard

Bard — еще одна мощная языковая модель, которая превосходно справляется с творческими задачами, такими как написание стихов, генерация кода и мозговой штурм. При работе с Bard поощряйте креативность и эксперименты. Предоставляйте четкие ограничения и рекомендации, чтобы направить модель в нужном направлении. Bard хорошо подходит для открытых задач, где вы хотите исследовать различные возможности.

Модели генерации изображений (например, DALL-E 2, Midjourney, Stable Diffusion)

Инженерия промптов для моделей генерации изображений включает детальное описание желаемого изображения. Используйте описательный язык для указания объекта, обстановки, стиля и настроения изображения. Экспериментируйте с различными ключевыми словами и фразами, чтобы увидеть, как они влияют на результат. Рассмотрите возможность использования негативных промптов для исключения нежелательных элементов из изображения.

Пример:

Промпт: "Фотореалистичное изображение оживленного рынка в Марракеше, Марокко, на закате. Сцена наполнена яркими красками, экзотическими специями и людьми, торгующимися за товары. Стиль должен быть похож на фотографию из National Geographic."

Этические соображения в инженерии промптов

По мере того как ИИ все больше интегрируется в нашу жизнь, крайне важно учитывать этические последствия инженерии промптов. Помните о потенциале предвзятости, дезинформации и неправомерного использования. Стремитесь создавать промпты, которые являются справедливыми, точными и ответственными.

• Избегайте предвзятых промптов: Будьте осторожны, чтобы не создавать промпты, которые увековечивают стереотипы или дискриминируют определенные группы.
• Способствуйте прозрачности: При использовании контента, сгенерированного ИИ, будьте прозрачны в отношении его происхождения и ограничений.
• Предотвращайте дезинформацию: Избегайте использования ИИ для создания ложной или вводящей в заблуждение информации.
• Уважайте авторское право: Помните о законах об авторском праве при использовании ИИ для создания творческого контента.

Примеры инженерии промптов в различных отраслях

Инженерия промптов применима в различных отраслях и секторах. Вот несколько примеров того, как ее можно использовать в разных контекстах:

Маркетинг

Задача: Сгенерировать маркетинговый текст для нового продукта.

Промпт: "Напиши три разные версии маркетингового текста для нашей новой линии органической косметики. Каждая версия должна быть нацелена на разную аудиторию: миллениалов, интересующихся устойчивым развитием; поколение Z, ориентированное на доступность; и бэби-бумеров, обеспокоенных старением. Подчеркни ключевые преимущества продуктов и используй убедительный язык для поощрения покупок."

Образование

Задача: Создать план урока для класса истории.

Промпт: "Создай план урока для 90-минутного занятия по истории о Французской революции. План урока должен включать цели обучения, задания, вопросы для обсуждения и методы оценки. Целевая аудитория — старшеклассники с ограниченными предварительными знаниями по теме. Включи первичные и вторичные источники для анализа учащимися."

Обслуживание клиентов

Задача: Сгенерировать ответы на запросы клиентов.

Промпт: "Вы — представитель службы поддержки клиентов глобальной e-commerce компании. Ответьте на следующий запрос клиента в вежливой и полезной манере: 'Мой заказ еще не прибыл. Что мне делать?' Предоставьте четкие инструкции о том, как клиент может отследить свой заказ и связаться со службой поддержки в случае необходимости."

Здравоохранение

Задача: Сделать краткое изложение медицинских научных статей.

Промпт: "Сделай краткое изложение этой научной статьи об эффективности нового препарата для лечения болезни Альцгеймера. Резюме должно быть лаконичным и подходить для медицинских работников. Выдели ключевые выводы, ограничения и последствия исследования."

Юриспруденция

Задача: Составить юридические документы.

Промпт: "Составь простое соглашение о неразглашении (NDA) между двумя компаниями. NDA должно защищать конфиденциальную информацию, передаваемую в ходе деловых переговоров. Включи пункты об определении конфиденциальной информации, обязательствах принимающей стороны и сроке действия соглашения."

Будущее инженерии промптов

По мере развития ИИ инженерия промптов будет становиться все более важным навыком. Будущие ИИ-модели, вероятно, будут более сложными и способными понимать более комплексные промпты. Однако потребность в ясных, конкретных и контекстуально релевантных промптах останется необходимой. Мы можем ожидать появления более продвинутых техник инженерии промптов, таких как автоматическая оптимизация промптов и программирование на основе промптов.

Более того, роль инженерии промптов, вероятно, выйдет за рамки текстовых ИИ-моделей. Мы можем ожидать разработки техник инженерии промптов для других типов ИИ, таких как робототехника, компьютерное зрение и обработка аудио.

Заключение

Инженерия промптов для ИИ — это критически важный навык для всех, кто хочет использовать мощь таких ИИ-инструментов, как ChatGPT и Bard. Освоив принципы и техники, изложенные в этом руководстве, вы сможете раскрыть весь потенциал этих мощных моделей и генерировать высококачественные результаты, отвечающие вашим конкретным потребностям. Не забывайте быть ясными, конкретными и контекстуально релевантными в своих промптах, и не бойтесь экспериментировать и итерировать. С практикой и усердием вы можете стать опытным инженером промптов для ИИ и использовать ИИ для достижения своих целей.

Путь к овладению инженерией промптов для ИИ — это непрерывный процесс. Следите за последними достижениями в области ИИ и продолжайте совершенствовать свои навыки. Будущее ИИ светло, и инженерия промптов будет играть жизненно важную роль в формировании этого будущего.

Дополнительные ресурсы для обучения:

• Онлайн-курсы по инженерии промптов
• Научные статьи о LLM и оптимизации промптов
• Форумы и обсуждения сообщества ИИ