Prompt ingenjörsguide [från nybörjare till avancerad]

Minns du hur Office-applikationerna förändrade företag och företag? Generativa AI-modeller har potential att ytterligare förändra näringslivet och det dagliga livet. Om du lär dig att använda generativ AI kan du precis som tidigare anpassa dig till den föränderliga sektorn. Prompt engineering är vad du behöver för att använda AI-modeller på ett effektivt sätt och få ut maximal effektivitet av dem. Prompt engineering handlar om att förstå LLM:s mönster och skapa prompts som gör det möjligt för dem att generera korrekta resultat.

I den här artikeln kommer vi att utforska vad prompt engineering är och ge grundläggande guider för prompt engineering. Är du nyfiken? Håll dig uppdaterad.

TL;DR

• Prompt engineering är snabb utveckling av AI-modeller för att generera bättre och mer exakta resultat.
• Även om du inte behöver kodningskunskaper för prompt engineering, behöver du resonemang, kreativitet och analytiska färdigheter.
• Även om tiden det tar att lära sig snabbteknik varierar från person till person, kan du lära dig snabbare genom att öva mer.
• För att lära dig prompt engineering måste du känna till generativ AI, LLM, delar av prompts och tekniker för prompt engineering.
• Det effektivaste sättet att lära sig prompt engineering är att studera online-guider för prompt engineering.
• De bästa online-resurserna för att förbättra dina kunskaper om prompt engineering är TextCortex Prompt Engineering Guide, OpenAI's Prompt Engineering Guide och promptingguide.ai.

Vad är Prompt Engineering?

Prompt engineering innebär att man utformar de indata man matar in i AI-modeller så att de snabbt och korrekt ger önskad effekt. Att lära sig prompt engineering är med andra ord att lära sig kommunicera med LLM. Även om kommunikation med AI inte är som i science fiction-filmer, är det fortfarande en rolig process.

Vad är Prompt Engineering-jobb?

Snabba ingenjörsjobb innebär att man använder AI-modeller för att producera önskade resultat för företag. De AI-modeller som används i dessa jobb kan inkludera ChatGPT, ZenoChat, Midjourney eller Stable Diffusion. Även om det vanligtvis är tillräckligt att vara bekant med prompt engineering för dessa jobb, kan vissa annonser söka erfarenhet inom andra områden. Till exempel kan en prompt engineering-annons från ett läkemedelsföretag fråga efter en medicinsk bakgrund och relaterad erfarenhet.

Behöver jag kodning för Prompt Engineering?

Nej, du behöver ingen kodningserfarenhet eller teknisk bakgrund för att lära dig grundläggande prompt engineering. Prompting handlar om ditt resonemang, logik och analytiska färdigheter. Med andra ord bör du analysera hur AI-modeller genererar utdata från dina uppmaningar och skriva om dina uppmaningar för att nå den slutliga utgången. Att ha en kodningsbakgrund hjälper dig dock indirekt att förbättra dina snabba tekniska färdigheter.

Hur lång tid tar det att lära sig Prompt Engineering?

Det beror på hur intensivt och hårt du vill lära dig och öva. Cirka 10 timmars träning är tillräckligt för att lära sig alla tekniker för prompt engineering, mönster i AI-modeller och grunderna för prompting. Men för att förstå mönster och parametrar för olika AI-modeller måste du öva med dem längre. 

Varje AI-modell har sina egna utmaningar. Även om Stable Diffusion är ett AI-verktyg som du fritt kan använda för att producera bilder, kan t.ex. minsta lilla ändring i din prompt påverka resultatet avsevärt. Även om du inte får de resultat du vill ha i dina första försök med AI-modeller ska du inte bli avskräckt utan fortsätta öva!

Hur lär man sig Prompt Engineering?

Det finns några ämnen som du behöver vara bekant med för att lära dig prompt engineering. Du kan till exempel lära dig mer om det verktyg du använder genom att lära dig grunderna i generativ AI och stora språkmodeller. På så sätt kan du förstå deras arbetsmönster lättare och öka din inlärningsprocess.

Generativ AI och LLM

För att förstå hur prompting fungerar är det viktigt att du bekantar dig med de verktyg du kommer att använda: Generativ AI och stora språkmodeller (LLM). Generativ AI är en typ av teknik som använder förtränade data och parametrar för att producera nya och unika resultat, t.ex. text, bild, kod eller andra former av innehåll. Stora språkmodeller (LLM) är en specifik typ av AI-teknik som använder djupinlärning och maskininlärning för att utföra olika språkbaserade uppgifter.

Element i en uppmaning

Du vill förbättra dina färdigheter inom prompt engineering och du är på väg att mata in din första prompt i en AI-modell. Men vad ska din prompt innehålla och vilken form ska den ha? Här är svaret:

• Sammanhang: Extern information som kan styra AI-modellen till mer exakta resultat.
• Instruktion/fråga: En specifik uppgift som du vill att AI-modellen ska utföra.
• Exempel: En uppgift som gör det möjligt för AI-modellen att producera liknande resultat, även känt som "few-shot learning".
• Output Type: det format på utdata som du vill få.

När du skapar en uppmaning till en AI-modell bör du se till att uppmaningen innehåller dessa delar. På så sätt kan du få bättre och mer exakta utdata. Utöver dessa delar finns det även delar som persona och kunskapsbas som du kan lägga till i din prompt. Detta är dock avancerade steg som krävs för specifika användningsfall.

Snabba tekniska lösningar

När det gäller att skriva uppmaningar finns det tekniker som du måste känna till. Dessa tekniker hjälper dig att förbättra dina uppmaningar och få bättre resultat i olika uppgifter. De mest populära teknikerna inkluderar:

• Noll-shot Prompting: Denna teknik avser användningen av AI-modellens generativa färdigheter utan att tillhandahålla extra data.
• Fåtaliga uppmaningar: Lägga till exempel som AI-modellen kan ta som exempel på inmatningen.
• Uppmaning till tankekedjor: Det handlar om att dela upp komplexa och större uppgifter i deluppgifter. Detta säkerställer att AI-modellen utför komplexa uppgifter bättre och mer exakt.
• Självkonsistens: Medan du i Chain-Of-Thought ger AI-modellen ett resonemang, gör du i den här tekniken det möjligt för AI-modellen att skapa sina egna resonemang och välja de rätta vägarna.
• Prompting av genererad kunskap: Det är processen där AI-modellen genererar kunskap för en given uppgift och svarar med avancerade utdata.

Även om detta inte är alla tekniker för prompting, är det de mest använda och effektiva. I takt med att du förbättrar dina kunskaper om prompting kommer du att behöva avancerade prompting-tekniker. Genom att använda dessa tekniker kan du få maximal effektivitet från AI-modeller och slutföra dina uppgifter mycket mer exakt.

Använda online-guider för tekniska frågor

Om du är ny inom prompt engineering föreslår vi att du kollar in online guider för prompt engineering för att skapa en stark grund. Dessa guider täcker vanligtvis ett brett spektrum av ämnen inklusive specifika användningsfall, grundläggande prompting och olika prompting-tekniker. Dessutom rekommenderar vi att du utforskar olika resurser och tar kurser för att utöka din kunskap, snarare än att förlita dig enbart på en enda guide för snabbteknik.

Online Prompt Tekniska guider

Det finns online-resurser som du kan använda för att förbättra dina prompt engineering-färdigheter. Låt oss ta en närmare titt på de bästa online-promptteknikguiderna som kan hjälpa dig att nivåera dina prompting-färdigheter.

TextCortex Prompt Teknisk vägledning

TextCortexdin vänliga AI-assistent, erbjuder en prompt engineering guide för att förbättra dina promptingfärdigheter och introducera grundläggande prompting. Du kan ta dina kunskaper om prompting, t.ex. Midjourney, textgenerering och automatisering, till nästa nivå genom att slutföra TextCortex prompt engineering guide. Du kommer att lära dig med TextCortex prompt engineering guide:

• Grundläggande teknik för snabbmeddelanden
• Prompting under mellandagarna
• Prompt Templates och AI-driven videogenerering
• Automatisera skrivuppgifter
• Träning av AI-modeller
• Analys av data/dokument
• Prompting för forskningsuppgifter

När du har förbättrat dina färdigheter i prompt engineering kan du använda vår konversations-AI, ZenoChat, för att öva. ZenoChat levereras med en persona som heter "Enigma, the prompt engineer" som är utformad för att hjälpa dig med prompting-uppgifter. Med hjälp av denna persona kan du förbättra dina befintliga prompter, skapa prompter från grunden eller lära dig vad du behöver förbättra i din prompt.

OpenAI:s guide för tekniska frågor

För dem som är nya inom prompt engineering och vill lära sig grunderna rekommenderar vi att ta en titt på OpenAI:s guide för prompt engineering. Den här guiden ger en översikt över de strategier och tekniker som kan användas för att förbättra kvaliteten på dina prompts och uppnå mer exakta resultat. Dessutom innehåller guiden användbara tips och strategier för att använda GPT-4-modellen mer effektivt. Denna resurs kan vara ett värdefullt verktyg för alla som vill utveckla sina färdigheter inom prompt engineering.

promptingguide.ai

Om du vill lära dig logiken och termerna för prompt engineering rekommenderar vi att du besöker promptingguide.ai. Den här guiden lär ut grunderna för prompting, avancerade prompting-tekniker och användningsfall för prompt engineering. Du kan också hitta prompting-strategier för olika AI-modeller som GPT-4, Gemini och Llama i den här guiden.