(Kiemelt kép: Unsplash+)
A mesterséges intelligencia gyorsan fejlődő világában az egyik olyan terület, mely jelentős figyelmet kapott, a „prompt mérnökség”. Azok számára, akik nem ismerik a kifejezést, a prompt engineering a hatékony promptok kidolgozásának művészete és tudománya, melyek a gépi tanulási modelleket, különösen a chatbotokhoz hasonló társalgási ügynököket, pontosabb és kontextuálisan releváns válaszok generálására irányítják. Gondoljunk erre úgy, mint egy erős motor kormánykerekére; míg a motor önmagában is képes működni, a kormánykerék biztosítja, hogy a megfelelő irányba haladjon.
Történelmi háttér
A prompt mérnöki munka azért kulcsfontosságú, mert még a legfejlettebb nyelvi modellek is vadul eltérő kimeneteket produkálhatnak a kapott bemenet alapján. Egy jól kidolgozott prompt jelentheti a különbséget a gép által generált hasznos és a zavaró vagy akár félrevezető válaszok között. Az ügyfélszolgálati robotoktól kezdve az automatikus orvosi diagnosztikáig az alkalmazásokban a „prompt” minősége jelentősen befolyásolhatja a felhasználói élményt és az MI-alkalmazás hatékonyságát. A kezdeti időkben a hangsúly elsősorban az algoritmusokra és a betanításukhoz használt adatokra helyeződött. A kutatók és a gyakorlati szakemberek azonban hamar rájöttek, hogy gyakran legalább annyira fontos, hogy hogyan kérdezünk valamit, mint az, hogy mit kérdezünk. Ugyanaz a modell a kérés megfogalmazása, kontextusa vagy specifikussága alapján egészen eltérő eredményeket produkálhatott. Így a kérdezéstechnika kulcsfontosságú tudományággá vált, melynek célja az ember és a gépek közötti interakció optimalizálása. Ma a prompt mérnökség a társalgási mesterséges intelligencia alkalmazásának szerves részét képezi. Nem csupán egyetlen kérdés vagy parancs kidolgozásáról van szó, hanem olyan súgások sorozatának megtervezéséről, melyek a felhasználó számára előnyös módon irányítják a beszélgetést. Ez a kezdeti üdvözléstől és a lekérdezés megértésétől kezdve a hibakezelésig és a beszélgetés méltóságteljes befejezéséig mindent magában foglalhat. A mesterséges intelligencia számos jelentős előrelépése, például az OpenAI által készített GPT-3, kifejezetten profitált a prompt mérnökségből. Az ilyen modellekkel használt promptok finomhangolásával a fejlesztők olyan alkalmazásokat tudtak létrehozni, melyek az automatizált ügyfélszolgálattól és tartalomgenerálástól az olyan speciálisabb feladatokig terjednek, mint az orvosi diagnosztika és a pénzügyi elemzés.
Hogy fogunk a jövőben kapcsolatba lépni az alapmodellekkel?
Egy évvel ezelőtt Sam Altmannak feltették a következő kérdést: hogyan fog a legtöbb felhasználó öt év múlva interakcióba lépni az alapmodellekkel? Sam Altman azt válaszolta, hogy szerinte öt év múlva nem fogunk prompt mérnöki készségeket használni. A bevitel két fő módját emelte ki, a hangot vagy a szöveget. És egy teljesen strukturálatlan felhasználói felületet, ahol a természetes nyelv a bemenet, és a modell az ember utasításai alapján működik. Ez a kijelentés bizonyos mértékig megdöbbentő, mivel annyi technológia és innováció alapul a prompt mérnökség alapelvére. Lehet azzal érvelni, hogy a Prompt Engineering a természetes nyelv egy bizonyos módon strukturált természetes nyelv. De úgy tűnik, hogy amire az OpenAI vezérigazgatója utal, azok valóban strukturálatlan és rendkívül intuitív interfészek.
A legjobb módja annak, hogy megpróbáljuk megérteni az LLM-felületek jövőjét, ha a felhasználási esetek lebontásával kezdjük. Két fő felhasználási eset van: a személyes és a vállalati megvalósítások. A személyes használat vagy a jelenleg forgalomban lévő személyes digitális asszisztensek a HuggingChat, a ChatGPT és a Cohere Coral. A vállalati felhasználási eseteket figyelembe véve az LLM manipulálásának két fő megközelítését a finomhangolás és a kontextuális referenciaadatok befecskendezése a következtetéskor (RAG). Az egyik megközelítés nem feltétlenül helyettesíti a másikat. A modell finomhangolása megváltoztatja az LLM viselkedését és válaszát. A RAG kiegészíti a felhasználói bemenetet egy kontextuális referenciával.
A kontextus és a többértelműség problémája
A Prompt Mérnökség egyik fő kihívása a problémafelvetés és a tulajdonképpen magának problémának a megfogalmazása. Egy gondolatban létező követelmény lefordítása szöveges kéréssé. Egy lépéssel hátrébb lépve, a hagyományos chatbotok esetében a kontextus megállapítása nagyon fontos. A kontextust először a felhasználói bemenet egy vagy több szándék szerint történő osztályozásával állapítják meg. A további kontextust a korábbi beszélgetések, a CRM-rendszerek API-hívásai segítségével. A kontextus nagymértékben függ az időtől és a helytől is, és attól, hogy a kérdés feltevésének időpontjában milyen térbeli viszonyítási pontunk van. A kontextustudatosság mellett a kétértelműség is kihívást jelent. Bár Sam Altman jóslata arról szól, hogy a felület természetesebb és kevésbé prompt mérnöki lesz a jövőben hamarosan, ennek még pont az ellentéte zajlik az LLM input és output tekintetében még manapság. Érdemes viszont kicsit „földhöz ragadtabban” megvizsgálni az egész prompt mérnökség jelenségét.
A nagy modellek jövője
A mesterséges intelligencia fejlődő területén egyre nyilvánvalóbbá vált a nagy nyelvi modellek (LLM) ereje. Ezek a modellek, mint például a GPT-3.5, képesek átalakítani a mesterséges intelligencia rendszerekkel való interakcióinkat és az emberhez hasonló szövegek generálását. De mi lenne, ha ezt a potenciált a következő szintre tudnánk emelni? Vizsgáljuk meg a prompt mérnökséget, egy olyan fejlődő területet, mely az LLM-ek teljes képességének kibontakoztatásához szükséges kulcsot rejti magában.
A prompt mérnökség megértése
A prompt engineering az LLM-ek számára a promptok megtervezésének és optimalizálásának művészete, hogy konkrét eredményeket érjenek el. Lényegében a promptok azok az utasítások, amelyeket az LLM-eknek adunk a szöveggeneráláshoz, a nyelvek fordításához, a kérdések megválaszolásához és a különböző típusú tartalmak létrehozásához. Ez a folyamat, bár kihívást jelent, létfontosságú eleme az LLM-ek erejének kihasználásának, hogy megfeleljenek igényeinknek és elvárásainknak.
Íme néhány valós példa arra, hogyan alkalmazzák jelenleg a prompt engineeringet:
A pontosság javítása
A prompt engineering egyik elsődleges alkalmazása az LLM-ek pontosságának növelése. A több kontextust és információt kínáló promptok kialakításával az LLM-eket nagyobb pontossággal tudjuk irányítani a feladatok elvégzésére. Például ahelyett, hogy arra utasítanánk egy LLM-et, hogy fordítsa le franciára az „I love you” kifejezést, kontextust biztosíthatunk egy olyan felszólítással, mint például: „Egy férfi azt mondja egy nőnek angolul, hogy ‘I love you’. Fordítsa le ezt a mondatot franciára”.
A kreativitás és az informativitás elősegítése
A súgótechnika a kreativitás és az informativitás csatornája is lehet. A konkrétabb és leíró jellegű felkérések használatával rávehetjük az LLM-eket, hogy olyan tartalmakat hozzanak létre, melyek egyszerre fantáziadúsak és tanulságosak. Például ahelyett, hogy egyszerűen arra kérnénk egy LLM-et, hogy írjon egy verset, arra ösztönözhetjük, hogy írjon egy verset egy eltévedt macskáról, mely egy nyüzsgő nagyvárosban navigál.
Úttörő új alkalmazások
A prompt engineering nem korlátozódik a meglévő feladatokra, megalapozhatja az LLM-ek teljesen új alkalmazásainak útját. Gondos prompt-tervezéssel olyan LLM-ek megjelenésének lehettünk tanúi, melyek a kreatív tartalom különböző formáit képesek létrehozni, a költészettől kezdve a kódokon át a szkriptekig. Hatalmas lehetőségei ellenére a prompt-tervezés még mindig gyerekcipőben jár, és számos kihívással néz szembe.
A Prompt Mérnökök kihívásai
Kipróbálás és hiba
A prompt engineering gyakran próbálgatással és tévedéssel jár. Annak meghatározása, hogy mely súgók hozzák meg a kívánt eredményeket, összetett és időigényes vállalkozás lehet.
Elfogultság
A súgók kiválasztása elfogultságot hozhat az LLM-ek által generált eredményekbe. Ez véletlenül elfogult vagy sértő szövegekhez vezethet, ami etikai szempontból aggályos kérdés.
Biztonsági aggályok
A súgógépek kidolgozása biztonsági aggályokat is felvet. Rossz kezekbe kerülve kihasználható, hogy káros tartalmakat, például gyűlöletbeszédet vagy félretájékoztatást generáljon. A felelősségteljes használat a legfontosabb.
A Prompt Mérnökség közeljövője
E kihívások ellenére a prompt engineering számos terület forradalmasítását ígéri. A technológia fejlődésével az alkalmazások még szélesebb spektrumára számíthatunk:
Személyre szabott oktatás
A tartalom és a válaszok a tanulók egyéni igényeihez igazítása révén személyre szabhatóvá teheti az oktatást, ami hatékonyabb és érdekesebb tanulási élményt eredményez.
Kreatív írásbeli segítségnyújtás
Az írók számára előnyösek lehetnek az olyan eszközök, melyek a prompt engineering segítségével segítik az ötletek kidolgozását és a kreatív tartalom létrehozását, hatékonyabbá és inspirálóbbá téve az írás folyamatát.
Tudományos kutatás
A tudósok a prompt engineering segítségével hatékonyabban tervezhetnek kísérleteket, végezhetnek kutatásokat és elemezhetnek adatokat, felgyorsítva ezzel a különböző tudományágak fejlődését.
Kódgenerálás
A fejlesztők felbecsülhetetlen értékűnek találhatják a prompt engineeringet a kódgenerálás automatizálásában, ami jelentős időt és erőfeszítést takaríthat meg a szoftverfejlesztési projektek során.
A bennünk rejlő lehetőségek kiaknázása
A prompt engineering olyan hatékony eszköz, amely számos területet képes átalakítani. A technológia további fejlődésével egyre innovatívabb és izgalmasabb alkalmazásoknak nézhetünk elébe. Felelős használat és a kihívások gondos mérlegelése esetén a prompt engineering nagyon is jól alakíthatja az ember és az MI közötti interakciók jövőjét. Az utazás még csak most kezdődött, és a lehetőségek határtalanok. A szándék, a kontextus, a többértelműség és a félreérthetőség mind-mind szerves részét képezik minden beszélgetésnek. Az emberi nyelvi interfész esetében a kontextus és a kontextustudatosság mindig fontos lesz. A kétértelműség létezik, és a félreérthetőség egy bizonyos szintje az emberi beszélgetés szerves része. Az emberi társalgásban folyamatosan használjuk a jelentés és a szándék egyértelművé tételét. A feloldás bizonyos mértékig automatizálható a kontextuson belüli automatikus tanulással. Ez az a folyamat, melynek során a társalgási felhasználói felület a felhasználó által a kétértelmű menükbe adott adatok alapján megérti, hogyan kell különböző forgatókönyvekben ezeket eliminálni.
A mesterséges intelligencia technológiák további fejlődésével a prompt engineering egyre fontosabb szerepet fog játszani a bennük rejlő lehetőségek kiaknázásában. A természetes nyelvfeldolgozás terén folyó kutatások és fejlesztések tovább fogják finomítani a prompt engineering technikákat, lehetővé téve a mesterséges intelligencia által generált kimenetek pontosabb ellenőrzését. A felelős gyakorlatok és a felhasználói visszajelzések segítségével a prompt engineering továbbra is alakítani fogja az MI-alapú beszélgetések jövőjét. A Prompt Engineering létfontosságú terület, amely számos iparágban kritikus szerepet játszik az új termékek és rendszerek fejlesztésében. A gyártástól és az építőipartól kezdve a közlekedésen át az egészségügyig a mérnökök a Prompt Engineering-et használják a modern világunkat lehetővé tevő összetett rendszerek tervezéséhez, fejlesztéséhez és karbantartásához. Ahogy a technológia folyamatosan fejlődik és új kihívások merülnek fel, a Prompt Engineering területe továbbra is alkalmazkodni és innoválni fog, új megoldásokat hozva létre a jövő igényeinek kielégítésére. Legyen szó akár az MI, az additív gyártás vagy az IoT-technológiák alkalmazásáról, a Prompt Engineering jövője biztosan izgalmas és ígéretes lesz.
