Prompt Engineering - Strategisk rådgivning inom artificiell intelligens
B2B-företag kommer i allt högre grad att förlita sig på artificiell intelligens (AI ) för att förbättra sina processer och få konkurrensfördelar! Effektiv användning av AI är därför avgörande. Konceptet Prompt Engineering har utvecklats för att hjälpa företag att utnyttja AI:s fulla kraft och optimera sina affärsprocesser. I den här artikeln definieras begreppet "promptengineering", utmaningarna med att implementera AI i företaget diskuteras, 20 exempel med detaljerad vägledning ges och konsekvenserna för arbetsplatsen diskuteras. Slutligen kommer en omfattande slutsats att dras.
Prompt engineering och varför det är viktigt för AI-revolutionen
Prompt engineering är en metod för utveckling av AI-modeller som syftar till att göra implementering och underhåll av AI-modeller enklare och mer effektivt. Det innebär att man använder enkla och tydliga gränssnitt för interaktionen mellan AI-modellen och andra system, samt att man integrerar AI i företagets befintliga IT-infrastruktur. Det handlar också om att använda robusta och skalbara arkitekturer för AI-modeller som kan hantera stora datamängder och uppfylla höga krav på bearbetningshastighet.
Förklaring av termen "Prompt Engineering
Prompt Engineering är en metod som används vid utvecklingen av AI-modeller. Detta för att säkerställa att de kan implementeras snabbt och effektivt. Konceptet bygger på idén att en AI-modell inte bara måste leverera bra resultat, utan också vara lätt att implementera och underhålla för att kunna tillföra verkligt värde till organisationer.
Prompt engineering innebär att man använder enkla och tydliga gränssnitt för interaktionen mellan AI-modellen och andra system, samt att man integrerar AI i företagets befintliga IT-infrastruktur. Det innebär också att man använder robusta och skalbara arkitekturer för AI-modeller som kan hantera stora mängder data och uppfylla höga krav på bearbetningshastighet.
Översikt
Att implementera AI i företag är en komplex uppgift som innebär många utmaningar. Några av de största utmaningarna är
- Brist på expertis
AI är ett relativt nytt och snabbväxande område som kräver en djup förståelse för matematik, statistik och programmering. Många företag har inte tillräckligt med kvalificerad personal för att utveckla och implementera AI-modeller.
- Kvalitet på data
AI-modeller är bara så bra som de data de tränas på. Om datakvaliteten inte är bra kommer inte heller AI-modellerna att vara bra.
- Integrering i den befintliga IT-infrastrukturen
Att integrera AI i företagets befintliga IT-infrastruktur kan vara svårt, särskilt när det handlar om äldre system som inte är utformade för AI.
- Integritet och säkerhet
AI-modeller kan innehålla känslig information och företag måste säkerställa att de kan skydda data och säkra modellerna från attacker.
- Hantering av förändringar
Införandet av AI kan kräva förändringar i arbetsflöden och företagskultur, vilket kräver en omfattande strategi för förändringshantering för att säkerställa att alla i organisationen är förberedda.
Motivationen bakom prompt engineering kan vara svår att förstå vid första anblicken, så låt oss beskriva idén med ett exempel.
Tänk dig att du skapar en plattform för matleveranser online och har tusentals bilder av olika grönsaker att lägga ut på webbplatsen.
Det enda problemet är att inget av bildernas metadata är en beskrivning av vilken grönsak som finns på vilken bild.
I det här läget skulle du kunna sortera bilderna genom att lägga bilder på potatis i potatismappen, bilder på broccoli i broccolimappen och så vidare.
Man kan också köra alla bilder genom en klassificerare för att göra sorteringen enklare. Men som du kan se behövs fortfarande märkta data för att träna klassificeraren.
Med hjälp av uppmaningstekniken kan du skriva en textbaserad uppmaning som du tror kommer att ge bäst resultat vid klassificeringen av bilderna.
Det kan till exempel vara uppmaningen Visa modell "en bild på potatis". Avgörande för den snabba utvecklingen är strukturen på denna prompt - eller den instruktion som definierar hur modellen känner igen bilder.
Det är ofta en fråga om att prova sig fram för att skriva den bästa uppmaningen. Prompten "en bild av potatis" skiljer sig faktiskt mycket från prompten "ett foto av potatis" eller "en samling potatisar".
Nedan följer 20 exempel på hur företag kan använda prompt engineering för att implementera AI-modeller mer effektivt och ändamålsenligt.
1. Implementering av chatbots:
Genom att implementera chatbots kan företag förbättra sin kundservice och samtidigt spara kostnader. Chatbots kan vara tillgängliga dygnet runt och besvara frågor automatiskt. Detta kan göras genom att integrera programvara för tal- och textigenkänning och algoritmer för maskininlärning.
2.Dataanalys med AI:
Företag kan använda AI-metoder för att analysera sina data mer effektivt och få värdefulla insikter från dem. Genom att tillämpa maskininlärningsalgoritmer kan data analyseras snabbare och mer exakt, vilket leder till mer välgrundade beslut.
3. Introduktion av personalisering:
Personalisering är en viktig trend inom marknadsföring och kan implementeras med hjälp av AI-metoder. Företag kan använda maskininlärningsalgoritmer för att skapa personliga erbjudanden och rekommendationer för kunder baserat på deras preferenser och beteende.
4. Automatisering av processer:
AI-metoder kan också användas för att automatisera och optimera affärsprocesser. Genom att automatisera processer kan företag öka effektiviteten och minska kostnaderna.
5. Införande av prediktivt underhåll:
Genom att tillämpa AI-metoder som maskininlärning kan företag införa prediktivt underhåll. Det innebär att underhållsarbete på maskiner och utrustning utförs automatiskt innan ett haveri inträffar.
6. Bildigenkänning:
Företag kan använda bildigenkänning med hjälp av AI-metoder som Deep Learning-algoritmer. På så sätt kan bilder automatiskt kategoriseras och taggas, vilket möjliggör en mer effektiv hantering av bilder.
7.Tillämpning av taligenkänning:
Genom att använda taligenkänningsteknik kan företag optimera sina arbetsprocesser. Taligenkänning kan användas för att transkribera diktat, bearbeta samtal och besvara kundfrågor automatiskt.
8. Introduktion av virtuella assistenter:
Virtuella assistenter kan hjälpa företag att effektivisera sina arbetsprocesser och förbättra kundservicen. De kan utvecklas med hjälp av AI-metoder som naturlig språkbehandling och algoritmer för maskininlärning.
9. Upptäckt av bedrägerier:
Genom att använda AI-metoder som maskininlärning kan företag upptäcka bedrägerier. Detta kan t.ex. användas inom e-handelssektorn för att identifiera och förhindra bedrägeriförsök vid onlinebeställningar.
10. Utveckling av robotiklösningar:
Företag kan använda AI-metoder som maskininlärning för att utveckla robotiklösningar. Dessa kan t.ex. användas inom tillverkningsindustrin för att automatisera och optimera arbetsprocesser.
Snabb ingenjörskonst:
- Omfattande guide: https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
- E-bok om ämnet: https://prompt.mba
- Udemy-kurser: https://www.udemy.com/course/chat-gpt/
- Lär dig Prompting: https://learnprompting.org/
- Översikt över prompts: https://prompts.chat
ChatGTP:
- Samling av uppmaningar: https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts/
- Inspirerande exempel: https://mpost.io/100-best-chatgpt-prompts-to-unleash-ais-potential/
Midjourney:
Vårt AI-erbjudande
Påverkan på det framtida arbetslivet
Prompt engineering och AI i allmänhet kommer att förändra företagens arbetssätt i grunden. Vi kan förvänta oss att många manuella och repetitiva uppgifter automatiseras, att nya yrken och arbetsprofiler växer fram, att arbetsflödena blir effektivare, att kundinteraktionen förbättras och att företagens lönsamhet ökar. För att klara av dessa förändringar måste företagen se till att deras medarbetare kan hantera och arbeta med AI-modeller.
Snabb teknik som ett nyckelelement
Inom biologin är emergens en otrolig egenskap där delar som kommer samman för att de interagerar visar ett nytt beteende (kallas emergens) som inte kan ses i mindre skala.
Ännu mer otroligt är att även om versionen i mindre skala verkar likna versionen i större skala, så visar den i slutändan ett helt annat beteende, eftersom den större skalan består av fler delar och interaktioner.
Och det finns inget sätt att förutsäga hur det kan eller kommer att se ut.
Det är skönheten (på gott och ont) med skalning!
Den mest spännande aspekten av den nuvarande AI-revolutionen är framväxten av nya funktioner i maskininlärningsmodeller som används i stor skala.
Och allt började när det blev möjligt att träna dessa artificiella intelligensmodeller utan tillsyn. Inlärning utan tillsyn var verkligen en av de viktigaste principerna för denna AI-revolution, och det var också lösningen på AI:s framsteg under de senaste åren.
Före 2017 arbetade de flesta AI-system med supervised learning. Då använde man små, strukturerade datamängder som kunde användas för att träna maskininlärningsmodeller för mycket begränsade uppgifter.
Efter 2017, med introduktionen av en ny arkitektur kallad Transformer, började saker och ting förändras.
Den nya arkitekturen kunde användas med en metod för oövervakad maskininlärning. Maskininlärningsmodellen kunde förutbildas på ett mycket stort, ostrukturerat dataset med en mycket enkel målfunktion: Förutsägelse av text-till-text.
För att lära sig hur man gör text-till-text-prediktion (vilket kan låta som en mycket enkel uppgift) började maskininlärningsmodellen lära sig ett antal mönster och heuristiker kring de data som den tränades på.
Detta gjorde det möjligt för maskininlärningsmodellen att lära sig en mängd olika uppgifter.
Den stora språkmodellen började härleda mönster från data och återanvända dem när den utförde nya uppgifter, snarare än att försöka utföra en enda uppgift.
Detta var en grundläggande revolution. Den andra revolutionen som kom med GPT-3 var möjligheten att initiera dessa modeller.
I korthet innebär det att modellerna kan lära sig mer om användarens sammanhang genom naturlig språkinlärning. Detta kan dramatiskt förändra modellens resultat.
Denna andra aspekt kom också från det faktum att ingen uttryckligen hade bett om det. På så sätt fick vi kontextbaserad snabbinlärning som en kärnfunktion i nuvarande maskininlärningsmodeller.
Prompt engineering är ett av nyckelelementen i det nuvarande AI-paradigmet.
En av de mest intressanta aspekterna av prompt engineering är att Transformer-arkitekturens skalbarhet för att träna stora språkmodeller har visat sig vara en ny funktion.
Precis som de förfrågningar du gör kan slå tillbaka, kan sättet du uttrycker vad du vill att maskinen ska göra dramatiskt förändra vad som kommer ut.
Och vad är det mest intressanta med det här?
Prompting var inte en funktion som utvecklades av experter inom artificiell intelligens. Det var en funktion i vardande. Kort sagt, genom utvecklingen av dessa enorma maskininlärningsmodeller blev prompting ett sätt att få maskinen att göra det du bad den att göra.
Ingen bad om den här funktionen, det bara hände!
I historien om artificiell intelligens (AI) har AI utvecklats och homogeniserats. Med introduktionen av maskininlärning kan man automatiskt dra slutsatser om hur en uppgift ska utföras utifrån exempel. Deep learning används för att utveckla de högnivåegenskaper som används för prediktion, och basmodeller används för att utveckla ännu mer avancerade funktioner, såsom kontextuell inlärning. Samtidigt homogeniserar maskininlärning inlärningsalgoritmer (t.ex. logistisk regression). Deep learning homogeniserar modellarkitekturer (t.ex. Convolutional Neural Networks) och basmodeller homogeniserar själva modellen (t.ex. GPT-3).
Prompt engineering är en process som används inom AI. Den innebär att en eller flera uppgifter omvandlas till ett promptbaserat dataset som representerar en språkmodell som sedan tränas för att lära sig.
Tjänster och Hur kan vi hjälpa dig?
VANLIGA FRÅGOR
Olika branscher kan dra nytta av framsteg inom prompt engineering, särskilt de som förlitar sig på datadrivet beslutsfattande och automatisering. Inom finanssektorn kan prompt engineering till exempel utnyttja förbättrade AI-system för att förebygga bedrägerier, kundservice och riskanalys. Inom hälso- och sjukvårdssektorn kan förbättrade AI-system bidra till diagnosstöd, patientengagemang och hantering av hälsodata. Logistiksektorn kan också dra nytta av att använda AI-system som optimerats genom snabb teknik för ruttplanering, lagerhantering och efterfrågeprognoser3.
För att starta en karriär inom prompt engineering krävs vanligtvis en stark bakgrund inom datavetenskap, maskininlärning och/eller naturlig språkbehandling. En kandidat- eller magisterexamen inom ett relevant område kan vara en bra startpunkt. Dessutom är praktisk erfarenhet av relevanta verktyg och tekniker avgörande. Det finns också specifika kurser och certifieringar inom maskininlärning och NLP som kan hjälpa till att förvärva och visa de nödvändiga färdigheterna.
I takt med framstegen inom AI och maskininlärning utvecklas även prompt engineering. Införandet av nya tekniker och metoder, som avancerade NLP-tekniker, kan förbättra effektiviteten hos strategier för prompt engineering och skapa nya möjligheter för innovativa tillämpningar. Dessutom möjliggör utvecklingen av AI-teknik effektivare analys och bearbetning av data, vilket i sin tur förbättrar förmågan att utforma och optimera effektiva uppmaningar.
Slutsats
Prompt engineering är ett viktigt tillvägagångssätt för mer effektiv och effektiv implementering av AI-modeller. Genom att använda prompt engineering kan företag säkerställa att deras AI-modeller är skräddarsydda för deras specifika krav och fungerar effektivt.
Implementeringen av AI-modeller kommer att förändra arbetslivet: Många manuella och repetitiva uppgifter kommer att automatiseras och företagens arbetssätt kommer att förändras. För att dra nytta av fördelarna med AI och förbereda sig för förändringarna i arbetslivet måste företagen genomföra en omfattande strategi för förändringshantering som säkerställer att alla intressenter är förberedda på förändringarna.
