Ugrás a tartalomhoz

prompt engineering

A Wikiszótárból, a nyitott szótárból

Angol

Főnév

prompt engineering (tsz. prompt engineerings)

  1. (informatika) A prompt engineering egy olyan technika, amely a mesterséges intelligencia (különösen a természetes nyelvfeldolgozó modellek, mint a GPT és BERT) működésének optimalizálására szolgál azáltal, hogy megfelelő input utasításokat (prompteket) fogalmazunk meg. A prompt engineering lényege, hogy a felhasználók pontosan megadják, milyen típusú választ vagy eredményt várnak az AI-modelltől, így az a legrelevánsabb információkat tudja szolgáltatni.

Hogyan működik a prompt engineering?

A prompt engineering során a felhasználók célzott kérdéseket vagy utasításokat írnak le egy nyelvi modell számára, hogy az a kívánt eredményt adja vissza. A modell választása, kontextus és a kívánt formátum megfogalmazása egyaránt fontos a hatékony válasz érdekében. Mivel a nyelvi modellek rendkívül rugalmasak és kontextusérzékenyek, a promptok finom hangolásával jelentős teljesítménybeli javulás érhető el.

Fontos prompt engineering technikák:

  1. Pontos kérdések megfogalmazása: A pontosan megfogalmazott kérdés kulcsfontosságú, mivel a nyelvi modellek hajlamosak lehetnek a homályos vagy pontatlan válaszadásra, ha a kérdés nem elég specifikus. Például:
    • „Írj egy cikket a klímaváltozásról.” helyett:
    • „Írj egy 300 szavas összefoglalót a klímaváltozás okairól és következményeiről.”
  2. Példák adása: A megfelelő válaszformátum meghatározásában segíthet, ha példát is adunk a modellnek, amit követhet. Például:
    • „Mutass be egy termékleírást, mint például: ‘Ez a 16 GB-os okostelefon nagy teljesítményű, és kiváló kamerával rendelkezik.’”
  3. Kontextus biztosítása: A nyelvi modellek jobban teljesítenek, ha megfelelő kontextust kapnak. Például egy feladatnál fontos lehet megadni, hogy ki a célközönség, vagy milyen stílust kell követni.
  4. Többlépcsős promptok: Bizonyos feladatok összetettebbek lehetnek, ezért lépésekre lehet bontani a promptot. Először például kérhetünk egy rövid összefoglalót, majd megkérhetjük a modellt, hogy mélyebben elemezze az adott témát.
  5. Formátum meghatározása: A válaszok formátumának (pl. lista, táblázat, struktúrált szöveg) meghatározása segít abban, hogy a modell az elvárt struktúrában adjon választ. Például:
    • „Készíts egy táblázatot a három legnépszerűbb autómárkáról, amely tartalmazza a nevüket, alapítási évüket és székhelyüket.”

Példák a hatékony prompt engineeringre:

  • Egyszerű kérdés esetén:
    • Gyenge prompt: „Mesélj egy autóról.”
    • Jó prompt: „Mesélj a Tesla Model S autóról, különös tekintettel az elektromos meghajtására és hatótávolságára.”
  • Összetett kérdés esetén:
    • Gyenge prompt: „Magyarázd el a kvantummechanikát.”
    • Jó prompt: „Magyarázd el a kvantummechanikát laikusok számára, és fogalmazz egyszerűen, példákkal.”

Prompt engineering alkalmazási területei:

  1. Szöveg generálás: Prompt engineeringgel pontos és releváns szövegeket lehet előállítani a blogcikkek, összefoglalók, marketingszövegek vagy más tartalomkészítési feladatok során.
  2. Adatelemzés és jelentések: A modellek segítségével gyorsan és hatékonyan lehet adatokból értelmezéseket, trendeket vagy következtetéseket generálni, ha a kérdéseket megfelelően fogalmazzuk meg.
  3. Kód generálás: A prompt engineering használható kódíráshoz vagy hibakereséshez, különösen a programozói nyelvi modelleknél, mint például a GitHub Copilot vagy más hasonló eszközök.
  4. Üzleti intelligencia és döntéshozatal: Az AI modellek segíthetnek az üzleti döntések meghozatalában is, ha a kérdéseket megfelelően fogalmazzuk meg (pl. „Mi a legjobb marketingstratégia 2024-ben a technológiai szektor számára?”).
  5. Automatizált ügyfélszolgálat: Az ügyfélszolgálati chatbotokban a prompt engineering segít a pontosabb és kontextusban releváns válaszok adásában, ami javítja a felhasználói élményt.

Prompt engineering kihívásai:

  1. Túl általános promptok: Ha a kérdés túl általános vagy nem elég specifikus, a modell válasza pontatlan vagy nem releváns lehet.
  2. Pontatlan utasítások: A rosszul megfogalmazott promptok zavaró vagy nem megfelelő válaszokat eredményezhetnek. Ilyen esetekben a felhasználóknak finomítaniuk kell a kérdéseiket.
  3. Túl bonyolult vagy homályos kérdések: A túl bonyolult kérdések esetében a modell nem feltétlenül képes a legjobb válaszokat nyújtani, ezért a promptot érdemes egyszerűsíteni vagy szakaszokra bontani.

Összefoglalva:

A prompt engineering kulcsfontosságú technika az AI nyelvi modellek optimalizálásához. Segítségével hatékonyabban használhatók a modellek a természetes nyelvi feldolgozás különböző területein, például szöveg generálásban, elemzésekben vagy kódírásban. A jól megfogalmazott promptok segítségével a felhasználók pontos, releváns és strukturált válaszokat kaphatnak, amelyek növelik az AI modellek gyakorlati értékét.

További információk

A lap eredeti címe: „https://hu.wiktionary.org/w/index.php?title=prompt_engineering&oldid=3453367”