AI Prompt Engineering: Få bättre resultat från ChatGPT och andra AI-verktyg

Artificiell intelligens (AI) omvandlar snabbt branscher över hela världen, och stora språkmodeller (LLM) som ChatGPT, Bard och andra ligger i framkant av denna revolution. Kvaliteten på resultaten från dessa AI-verktyg beror dock starkt på den input du ger. Det är här AI prompt engineering (prompt-konstruktion) kommer in i bilden. Denna omfattande guide kommer att utrusta dig med kunskapen och teknikerna för att skapa effektiva prompter som låser upp den fulla potentialen hos dessa kraftfulla AI-verktyg.

Vad är AI Prompt Engineering?

AI prompt engineering är konsten och vetenskapen att utforma effektiva prompter (eller instruktioner) för AI-modeller för att generera önskade resultat. Det handlar om att förstå hur dessa modeller tolkar språk och att utforma prompter som är tydliga, specifika och kontextuellt relevanta. Se det som att kommunicera effektivt med en mycket intelligent, men ibland bokstavlig, assistent.

Istället för att bara be "Skriv en dikt", lär prompt-konstruktion dig hur du vägleder AI:n genom att ge kontext, stilpreferenser, längdbegränsningar och till och med exempel. Ju bättre prompt, desto bättre resultat.

Varför är prompt-konstruktion viktigt?

Prompt-konstruktion är avgörande av flera anledningar:

• Förbättrad kvalitet på resultatet: Väl utformade prompter leder till mer exakta, relevanta och användbara resultat.
• Förbättrad kontroll: Prompt-konstruktion låter dig styra AI-modellen i önskad riktning, vilket ger kontroll över tonen, stilen och innehållet i den genererade texten.
• Ökad effektivitet: Genom att få de önskade resultaten snabbare sparar du tid och resurser.
• Låser upp dold potential: Prompt-konstruktion kan avslöja förmågor hos AI-modeller som du kanske inte insåg fanns.
• Minska partiskhet: Genomtänkt promptdesign kan hjälpa till att minimera partiskhet som finns i AI-modellens träningsdata.

Nyckelprinciper för effektiv prompt-konstruktion

Även om det inte finns någon universallösning, finns här några grundläggande principer som kan vägleda dina ansträngningar inom prompt-konstruktion:

1. Var tydlig och specifik

Tvetydighet är fienden till bra prompter. Vaga eller allmänna instruktioner kan leda till oförutsägbara och ofta otillfredsställande resultat. Sträva istället efter tydlighet och specificitet i dina prompter. Ju mer detaljer du ger, desto bättre kan AI-modellen förstå dina behov.

Exempel:

Dålig prompt: "Skriv en berättelse." Bra prompt: "Skriv en novell om en ung kvinna i Tokyo som upptäcker ett dolt meddelande i en gammal bok och ger sig ut på en jakt efter en förlorad skatt. Berättelsen ska vara spännande och ha ett överraskande slut."

2. Ge kontext

Att ge AI-modellen kontext är avgörande för att generera relevanta och meningsfulla resultat. Förklara bakgrunden, syftet och målgruppen för din förfrågan. Detta hjälper AI:n att förstå den större bilden och anpassa sitt svar därefter.

Exempel:

Dålig prompt: "Sammanfatta den här artikeln." Bra prompt: "Sammanfatta denna akademiska artikel om klimatförändringarnas påverkan på kaffeproduktionen i Colombia. Sammanfattningen ska vara koncis och lämplig för en publik av yrkesverksamma inom kaffeindustrin."

3. Specificera önskat format

Ange tydligt önskat format för resultatet. Vill du ha en punktlista, ett stycke, en tabell eller något annat? Att specificera formatet hjälper AI-modellen att strukturera sitt svar på lämpligt sätt.

Exempel:

Dålig prompt: "Jämför de ekonomiska systemen i Kina och USA." Bra prompt: "Jämför de ekonomiska systemen i Kina och USA. Presentera ditt svar i en tabell med följande kolumner: Nyckelfunktion, Kina, USA."

4. Definiera ton och stil

Tonen och stilen i den genererade texten kan avsevärt påverka dess effektivitet. Vill du ha en formell, informell, humoristisk eller seriös ton? Att specificera önskad ton hjälper AI-modellen att anpassa sitt språk till ditt avsedda budskap.

Exempel:

Dålig prompt: "Skriv en produktbeskrivning för vår nya mobiltelefon." Bra prompt: "Skriv en övertygande produktbeskrivning för vår nya mobiltelefon som belyser dess viktigaste funktioner och fördelar. Tonen ska vara entusiastisk och engagerande, och rikta sig till unga vuxna som är intresserade av teknik och sociala medier."

5. Använd exempel

Att ge exempel på det önskade resultatet kan vara ett kraftfullt sätt att vägleda AI-modellen. Exempel hjälper AI:n att förstå dina förväntningar och efterlikna önskad stil och innehåll.

Exempel:

Dålig prompt: "Skriv en slogan för vårt nya kafé." Bra prompt: "Skriv en slogan för vårt nya kafé, i likhet med dessa exempel: 'The best part of waking up', 'Think different', 'Just do it.' Sloganen ska vara kort, minnesvärd och återspegla kvaliteten på vårt kaffe."

6. Iterera och förfina

Prompt-konstruktion är en iterativ process. Förvänta dig inte perfekta resultat på första försöket. Experimentera med olika prompter, analysera resultaten och förfina din strategi baserat på vad du lär dig. Ju mer du övar, desto bättre blir du på att skapa effektiva prompter.

7. Överväg "Chain-of-Thought"-prompter

För komplexa uppgifter, bryt ner problemet i mindre, mer hanterbara steg. Använd prompter som vägleder AI-modellen att tänka steg-för-steg och förklara sitt resonemang längs vägen. Denna teknik, känd som "chain-of-thought prompting", kan avsevärt förbättra noggrannheten och samstämmigheten i resultatet.

Exempel:

Dålig prompt: "Lös detta matteproblem: 23 + 45 * 2 - 10 / 5." Bra prompt: "Låt oss lösa detta matteproblem steg-för-steg. Först, beräkna 45 * 2. Sedan, beräkna 10 / 5. Addera därefter 23 till resultatet av 45 * 2. Slutligen, subtrahera resultatet av 10 / 5 från det föregående resultatet. Vad är det slutgiltiga svaret?"

Avancerade tekniker för prompt-konstruktion

När du har bemästrat de grundläggande principerna kan du utforska mer avancerade tekniker för att ytterligare förbättra dina färdigheter inom prompt-konstruktion:

1. Few-Shot Learning

Few-shot learning innebär att ge AI-modellen ett litet antal exempel på det önskade förhållandet mellan input och output. Detta gör att modellen kan lära sig mönstret och generalisera det till nya, tidigare osedda inputs.

2. Zero-Shot Learning

Zero-shot learning syftar till att generera resultat utan att ge några explicita exempel. Detta kräver att AI-modellen förlitar sig på sin befintliga kunskap och förståelse av världen.

3. Prompt Chaining

Prompt chaining (prompt-kedjning) innebär att använda resultatet från en prompt som input för en annan prompt. Detta gör att du kan skapa komplexa arbetsflöden och generera mångfacetterade resultat.

4. Prompt Ensembling

Prompt ensembling innebär att använda flera prompter för att generera flera resultat och sedan kombinera dem för att skapa ett slutgiltigt resultat. Detta kan hjälpa till att förbättra robustheten och tillförlitligheten i resultaten.

Prompt-konstruktion för olika AI-verktyg

Även om de grundläggande principerna för prompt-konstruktion gäller för de flesta AI-verktyg, finns det några nyanser att tänka på beroende på den specifika plattform du använder:

ChatGPT

ChatGPT är en mångsidig språkmodell som kan användas för ett brett spektrum av uppgifter, inklusive skrivande, översättning, sammanfattning och besvarande av frågor. När du skapar prompter för ChatGPT, fokusera på tydlighet, kontext och önskat format. Experimentera med olika toner och stilar för att hitta det som fungerar bäst för dina behov. ChatGPT kommer ihåg tidigare turer i konversationen, så du kan bygga vidare på tidigare prompter för att förfina resultatet.

Bard

Bard är en annan kraftfull språkmodell som utmärker sig i kreativa uppgifter, som att skriva dikter, generera kod och brainstorma idéer. När du skapar prompter för Bard, uppmuntra kreativitet och experimenterande. Ge tydliga begränsningar och riktlinjer för att styra modellen i önskad riktning. Bard är väl lämpad för öppna uppgifter där du vill utforska olika möjligheter.

Bildgenereringsmodeller (t.ex. DALL-E 2, Midjourney, Stable Diffusion)

Prompt-konstruktion för bildgenereringsmodeller innebär att beskriva den önskade bilden i detalj. Använd beskrivande språk för att specificera motiv, miljö, stil och stämning i bilden. Experimentera med olika nyckelord och fraser för att se hur de påverkar resultatet. Överväg att använda negativa prompter för att utesluta oönskade element från bilden.

Exempel:

Prompt: "En fotorealistisk bild av en livlig marknadsplats i Marrakech, Marocko, vid solnedgången. Scenen är fylld med livfulla färger, exotiska kryddor och människor som prutar om varor. Stilen ska likna ett fotografi från National Geographic."

Etiska överväganden inom prompt-konstruktion

I takt med att AI blir alltmer integrerat i våra liv är det avgörande att beakta de etiska konsekvenserna av prompt-konstruktion. Var medveten om potentialen för partiskhet, desinformation och missbruk. Sträva efter att skapa prompter som är rättvisa, korrekta och ansvarsfulla.

• Undvik partiska prompter: Var försiktig så att du inte skapar prompter som upprätthåller stereotyper eller diskriminerar vissa grupper.
• Främja transparens: När du använder AI-genererat innehåll, var transparent med dess ursprung och begränsningar.
• Förhindra desinformation: Undvik att använda AI för att generera falsk eller vilseledande information.
• Respektera upphovsrätt: Var medveten om upphovsrättslagar när du använder AI för att skapa kreativt innehåll.

Exempel på prompt-konstruktion i olika branscher

Prompt-konstruktion är tillämpligt i en mängd olika branscher och sektorer. Här är några exempel på hur det kan användas i olika sammanhang:

Marknadsföring

Uppgift: Generera marknadsföringstext för en ny produkt.

Prompt: "Skriv tre olika versioner av marknadsföringstext för vår nya serie av ekologiska hudvårdsprodukter. Varje version ska rikta sig till en annan målgrupp: millennials intresserade av hållbarhet, Gen Z-konsumenter fokuserade på överkomliga priser, och baby boomers som är oroade över åldrande. Belys produkternas viktigaste fördelar och använd övertygande språk för att uppmuntra till köp."

Utbildning

Uppgift: Skapa en lektionsplan för en historielektion.

Prompt: "Skapa en lektionsplan för en 90-minuters historielektion om den franska revolutionen. Lektionsplanen ska innehålla lärandemål, aktiviteter, diskussionsfrågor och bedömningsmetoder. Målgruppen är gymnasieelever med begränsad förkunskap om ämnet. Inkludera primära och sekundära källor för eleverna att analysera."

Kundtjänst

Uppgift: Generera svar på kundförfrågningar.

Prompt: "Du är en kundtjänstmedarbetare för ett globalt e-handelsföretag. Svara på följande kundförfrågan på ett artigt och hjälpsamt sätt: 'Min beställning har inte kommit än. Vad ska jag göra?' Ge tydliga instruktioner om hur kunden kan spåra sin beställning och kontakta kundsupport vid behov."

Sjukvård

Uppgift: Sammanfatta medicinska forskningsartiklar.

Prompt: "Sammanfatta denna forskningsartikel om effekten av ett nytt läkemedel för behandling av Alzheimers sjukdom. Sammanfattningen ska vara koncis och lämplig för vårdpersonal. Belys de viktigaste resultaten, begränsningarna och konsekvenserna av studien."

Juridik

Uppgift: Utforma juridiska dokument.

Prompt: "Utforma ett enkelt sekretessavtal (NDA) mellan två företag. Avtalet ska skydda konfidentiell information som delas under en affärsförhandling. Inkludera klausuler om definitionen av konfidentiell information, den mottagande partens skyldigheter och avtalets löptid."

Framtiden för prompt-konstruktion

I takt med att AI fortsätter att utvecklas kommer prompt-konstruktion att bli en allt viktigare färdighet. Framtida AI-modeller kommer sannolikt att vara mer sofistikerade och kapabla att förstå mer komplexa prompter. Behovet av tydliga, specifika och kontextuellt relevanta prompter kommer dock att förbli avgörande. Vi kan förvänta oss att se mer avancerade tekniker för prompt-konstruktion växa fram, såsom automatiserad promptoptimering och prompt-baserad programmering.

Dessutom kommer rollen för prompt-konstruktion sannolikt att utvidgas bortom textbaserade AI-modeller. Vi kan förutse utvecklingen av tekniker för prompt-konstruktion för andra typer av AI, såsom robotik, datorseende och ljudbehandling.

Slutsats

AI prompt engineering är en avgörande färdighet för alla som vill utnyttja kraften i AI-verktyg som ChatGPT och Bard. Genom att bemästra principerna och teknikerna som beskrivs i denna guide kan du låsa upp den fulla potentialen hos dessa kraftfulla modeller och generera högkvalitativa resultat som uppfyller dina specifika behov. Kom ihåg att vara tydlig, specifik och kontextuellt relevant i dina prompter, och var inte rädd för att experimentera och iterera. Med övning och engagemang kan du bli en skicklig prompt-konstruktör och använda AI för att nå dina mål.

Resan mot att bemästra AI prompt engineering är en pågående process. Håll dig uppdaterad med de senaste framstegen inom AI och fortsätt att förfina dina färdigheter. Framtiden för AI är ljus, och prompt-konstruktion kommer att spela en avgörande roll i att forma den framtiden.

Resurser för vidare lärande:

• Onlinekurser i prompt-konstruktion
• Forskningsartiklar om LLM och promptoptimering
• Forum och diskussioner i AI-gemenskaper