Co je „promptování“?
![](http://99229.w29.wedos.ws/wp-content/uploads/promptovani-basic-2.jpg)
Prompt Engineering je umění vytvářet přesné a účinné podněty/vstupy, které vedou modely umělé inteligence, jako je ChatGPT, ke generování nákladově nejefektivnějších, nejpřesnějších, nejužitečnějších a nejbezpečnějších výstupů.
Prompt Engineering se neomezuje pouze na generování textu. Stále častěji se využívá v oblastech, jako jsou roboti pro automatizaci procesů, 3D aktiva, skripty, pokyny pro roboty a další typy obsahu a digitálních médií.
Co je prompt Inženýrství?
Technika známá jako „Prompt Engineering“ se soustředí na formulaci účinných dotazů pro velké jazykové modely a je klíčovou součástí oblasti umělé inteligence a zpracování přirozeného jazyka. Cílem této disciplíny je navrhnout úkol pro umělou inteligenci tak, aby odpovědi co nejpřesněji splňovaly očekávání uživatele.
Někdy označovaný jako „učení založené na promptu“, tento přístup je efektivní alternativou k metodám, které vyžadují přizpůsobení modelu pro specifické úkoly. Jeho hlavní výhodou je možnost využívat model bez nutnosti jeho modifikace – stačí kvalitně zformulované dotazy, které určí kontext, potřebné informace a očekávané výsledky, aby byla odpověď co nejadekvátnější.
Efektivní využití této techniky vede k přesnějším, relevantnějším, koherentnějším a rozmanitějším výstupům z jazykových modelů jako je ChatGPT. Dále může významně snížit počet pokusů a omylů při hledání správných odpovědí, což je zvláště ceněné u placených služeb nebo API, jelikož šetří čas i finanční prostředky.
- Zero-shot Learning (Učení bez příkladů)
- One-shot prompting (Jednorázová výzva)
- Few-shot learning (Učení z příkladů)
- Self-consistency (Udržování soudržnosti a formy obsahu)
- ReAct (Rekurzivní aplikace)
- Tree of Thought (Strom myšlenek)
- Chain-of-thought (Řetězec úvah)
- Retrieval Augmented Prompting (Doplnění promptu pomocí vyhledávání)
- Prefix Tuning (Ladění prefixů)
- Fine-tuning (Jemné doladění)
- Reflection (Reflexe)
- Reasoning without Observation – ReWOO
- Model-guided prompting (Promptování řízené modelem)
- Persona Pattern (Vzor Persony)
- The Cognitive Verifier Pattern (Vzor kognitivního ověřovatele)
- Question Refinement Pattern (Upřesňování otázek)
- Prompt Injection
- Template-based Prompting (Promptování na základě šablon)
- Contrastive Prompts (Kontrastní prompty)
- Analogical Prompting (Analogické promptování)
- Retrieval Augmented Generation (Generování s podporou vyhledávání)
- Automatic Reasoning and Tool-use (Automatické usuzování a používání nástrojů)
- Automatic Prompt Engineer (Automatický inženýr promptů)
- Active-Prompt (Aktivní prompt)
- Multimodal CoT Prompting (Multimodální promptování Řetězce úvah)
- Least-To-Most („Od nejméně po nejvíce“)
- Self-Ask („Zeptej se sám sebe“)
- Meta-Prompt (Meta promptování)
- Symbolic Reasoning (Symbolické uvažování)
- PAL – Prompt, Answer, Learn (Prompt, Odpověď, Učení)
- Iterative Prompting (Iterativní promptování)
- Sequential Prompting (Sekvenční promptování)
Jak se stát prompt inženýrem.
Model GPT-4 je díky své schopnosti porozumět složitým pokynům a přesně řešit složité problémy neocenitelným zdrojem informací. Existují však různé metody přístupu k možnostem tohoto modelu a jejich pochopení může být pro roli pohotového inženýra při optimalizaci efektivity i hospodárnosti klíčové.
Existují v zásadě dva způsoby, jak pracovat s modely GPT, jako je GPT-4. Jeden způsob je prostřednictvím rozhraní API OpenAI, kde se náklady počítají na vstupní a výstupní tokeny. V tomto scénáři mohou náklady na 1K tokenů kolísat v závislosti na velikosti kontextu. Například ve větším kontextu 32K mohou náklady vzrůst na 0,06 USD za vstupní tokeny a 0,12 USD za výstupní tokeny. Při zpracování velkého objemu požadavků se tedy náklady na používání mohou rychle kumulovat.
Dalším klíčovým úkolem v oblasti promptního inženýrství je ladění parametrů modelu. Tento proces zahrnuje úpravu proměnných, které model používá k předpovědím. Vyladěním těchto parametrů mohou inženýři promptů zlepšit kvalitu a přesnost odpovědí modelu, aby byly kontextově relevantnější a užitečnější.
Přestože mnoho promt inženýrů pochází z technického prostředí, je tento obor díky své multidisciplinární povaze přístupný lidem s různým profesním zázemím. Stále více spisovatelů, výzkumných pracovníků, a dokonce i umělců využívá své jedinečné schopnosti ke zvýšení účinnosti modelů umělé inteligence. Tento posun se odráží i na trhu práce, kde roste počet společností hledajících prompt inženýry s různorodými dovednostmi a zkušenostmi.