Incontra il concetto di ingegneria rapida AI. Devi capire come porre le domande appropriate per ottenere i risultati desiderati da sistemi di intelligenza artificiale text-to-text o text-to-image come ChatGPT o DALL-E 2. Il potenziale di questi strumenti suggerisce che chi chiede tali le domande acquisiranno importanza man mano che diventeranno una pratica standard nel settore commerciale.
Alla luce di questa intuizione, ora potremmo assistere all’ascesa della professione più richiesta del futuro: gli ingegneri rapidi.
Che cos’è l’ingegneria immediata dell’intelligenza artificiale?
L’ingegneria dei prompt AI si riferisce alla pratica di utilizzare i prompt per ottenere il risultato desiderato da uno strumento AI. Un prompt può essere qualsiasi cosa, da una singola parola a un’intera istruzione o blocco di codice. L’uso di domande come suggerimenti è un’innovazione umana. L’uso di suggerimenti per educare un modello di intelligenza artificiale a fornire i risultati richiesti quando viene assegnato un determinato lavoro è analogo a dare a una persona un punto di partenza per scrivere un saggio. Simile a come uno scrittore umano può iniziare un saggio, un modello di intelligenza artificiale potrebbe prendere una domanda e svilupparla in un pezzo finito.
Cos’è un prompt? Ricorda che il testo è l’interfaccia chiave per la maggior parte dei modelli di intelligenza artificiale generativa per comunicare con i propri utenti. Al modello può essere detto cosa fare immettendo comandi in un’interfaccia testuale. Il prompt del modello è la direzione di alto livello che gli dai. DALLE-2 e Stable Diffusion, due modelli di intelligenza artificiale utilizzati per generare immagini, rispondono principalmente alle descrizioni del risultato desiderato. Sia GPT-3 che ChatGPT sono esempi di LLM in cui il prompt può essere qualsiasi cosa, da una domanda di base (come “Chi è il presidente della Turchia?”) a un problema difficile che coinvolge più fatti (nota che puoi persino inserire un file CSV con dati grezzi come parte dell’input). Potresti anche considerare “Raccontami una barzelletta” una richiesta piuttosto vaga.
Il prompt engineering dell’IA comporta la progettazione e la generazione di dati di input per i modelli di intelligenza artificiale per insegnare loro come svolgere una determinata attività. I dati devono essere digitati e formattati correttamente in modo che il modello possa leggerli e apprendere da essi. Il prompt engineering dell’IA mira a generare dati di addestramento di alta qualità che consentiranno al modello di intelligenza artificiale di generare previsioni e giudizi affidabili. È una fase cruciale per dare vita alle tecnologie AI.
I modelli linguistici GPT-2 e GPT-3 sono significativi progressi ingegneristici dell’intelligenza artificiale. L’ingegneria rapida multitasking che ha utilizzato molti set di dati di elaborazione del linguaggio naturale ha funzionato bene su nuove attività nel 2021. I modelli linguistici si sono rivelati più accurati quando confrontati con casi che richiedono una linea di ragionamento. La formulazione nel prompt (come “Riflettiamo passo dopo passo”) che incoraggia la progressione logica può aumentare l’efficienza di un modello linguistico nella risoluzione di problemi che richiedono più passaggi di ragionamento attraverso l’apprendimento zero-shot. L’accessibilità onnipresente di queste risorse può essere attribuita a diversi taccuini open source e attività di sintesi di immagini guidate dalla comunità.
Nel 2022 sono stati messi a disposizione del pubblico molti modelli di machine learning, come DALL-E, Stable Diffusion e Midjourney. La capacità di questi modelli di prendere i prompt di parole come input e produrre immagini rilevanti ha creato un nuovo settore dell’ingegneria dei prompt AI chiamato prompt da testo a immagine. Sebbene questa tecnologia abbia visto un uso diffuso, molti utenti incontrano ancora ostacoli al successo; forniamo alcuni suggerimenti per queste persone.
Guida all’ingegneria immediata dell’intelligenza artificiale
Se sai come stimolare questi nuovi modelli generativi ampi e potenti, puoi fare in modo che generino di tutto, da grandi storie a grafica mozzafiato a funzioni uniche come un riepilogo di testo o uno strumento di editor video automatico.
I componenti di un prompt:
- Istruzioni
- Domanda
- Dati in ingresso
- Esempi
Tutti questi componenti devono essere opportunamente miscelati affinché l’ingegneria dei prompt dell’IA abbia successo.
Quindi, come scrivere un buon prompt? Di seguito sono riportati alcuni suggerimenti per migliorare l’ingegneria dei prompt AI:
- Assicurati che # o “separino le istruzioni dal contesto nel prompt.
Non metterlo in uso in questo modo:
Riscrivi il testo qui sotto
{l’immissione di testo}
È meglio digitare un prompt come questo:
Riscrivi il testo qui sotto
“””
{l’immissione di testo}
“””
- Fornire quante più informazioni specifiche, descrittive e approfondite sull’argomento in questione è fondamentale per raggiungere l’obiettivo, la lunghezza, la struttura, lo stile desiderati, ecc.
Non metterlo in uso in questo modo:
Scrivi un saggio sull’intelligenza artificiale
È meglio digitare un prompt come questo:
Scrivi formalmente un saggio di 500 parole sull’intelligenza artificiale, concentrandoti sui suoi effetti sul business
- Usa un esempio per spiegare i tuoi obiettivi.
Non metterlo in uso in questo modo:
Dammi un’idea di dominio
È meglio digitare un prompt come questo:
Dammi un’idea di dominio come techbriefly.com con parole chiave e spiegando lo scopo del sito
- Sii diretto e conciso nell’esporre le tue esigenze. Semplifica la tua lingua e taglia la peluria.
Non metterlo in uso in questo modo:
Spiegami brevemente la storia dell’IA e menziona gli eventi storici nella mente del lettore.
È meglio digitare un prompt come questo:
Spiega la storia dell’IA in modo breve e accattivante
- In particolare quando si utilizzano tecniche di intelligenza artificiale da testo a immagine, è importante essere il più descrittivi possibile e scegliere il tema/formato appropriato.
- Aggiungi alcune immagini di esempio ai programmi di intelligenza artificiale da testo a immagine.
Anche se i modelli di intelligenza artificiale migliorano costantemente, ottenere i risultati precisi richiesti può essere ancora difficile. Mentre questo sta migliorando, è necessaria anche l’ingegneria tempestiva dell’IA prima che questi enormi modelli possano raggiungere il loro pieno potenziale. Esaminiamo alcuni esempi del mondo reale, quindi.
Esempi di ingegneria rapida
Ecco alcuni degli esempi di ingegneria rapida:
Come puoi vedere dall’esempio sopra, abbiamo un saggio che tenta di chiarire la questione toccando vari argomenti con un rapido cambiamento.
Come puoi vedere, siamo stati in grado di essere un risultato nel secondo esempio campionando al prompt; tuttavia, nel primo esempio, non siamo riusciti nemmeno ad ottenere un nome di dominio.
Il prompt è “disegna un essere umano in un ufficio” nell’esempio a sinistra e “disegna un essere umano in un ufficio guardando un PC” nell’esempio a destra. Come puoi vedere, sebbene l’esempio a sinistra fornisca poche indicazioni sull’impostazione dell’ufficio, la definizione del prompt ci ha aiutato a ottenere risultati migliori.
Potrebbe essere difficile scrivere un prompt decente poiché richiede un linguaggio chiaro e succinto e una comprensione dello scopo del prompt. Un buon suggerimento dovrebbe essere chiaro, aperto ed esplicito; dovrebbe fornire alla risposta dettagli sufficienti per comprendere ciò che viene chiesto e la risposta prevista. Lascia spazio anche all’interpretazione e al pensiero originale.
Un buon suggerimento dovrebbe anche essere intrigante, pertinente e attraente per il pubblico di destinazione. Anche il contesto e lo scopo del prompt dovrebbero essere tenuti a mente.
Nel complesso, dipende dalla difficoltà del lavoro o dal messaggio che stai tentando di esprimere, ma con un po’ di esperienza e una grande attenzione ai dettagli, chiunque può creare un suggerimento forte.
Un suggerimento dovrebbe essere in linea con il lavoro, l’argomento o l’obiettivo di studio correnti. Dovrebbe essere pianificato per ottenere i dati necessari per produrre i risultati desiderati. Un suggerimento ponderato può garantire che le informazioni raccolte siano pertinenti e utili per lo scopo prefissato.
Source: AI prompt engineering: Guida principale