Prompt to polecenie lub zapytanie skierowane do modelu sztucznej inteligencji, które inicjuje proces generowania odpowiedzi. Słowo prompt w języku angielskim oznacza podpowiedź, zachętę lub wezwanie do działania. Polecenie może przyjmować różne formy, od prostych jednozdaniowych instrukcji po rozbudowane struktury zawierające kontekst, styl wypowiedzi czy konkretne przykłady. Dobrze napisany prompt powinien być jasny, konkretny i zawierać niezbędny kontekst. Umiejętność tworzenia poleceń, nazywana promptowaniem, staje się jedną z ważniejszych kompetencji w pracy z technologią AI.

Co to jest prompt i jak działa?

Prompt to tekst wprowadzany do modelu językowego AI jako instrukcja lub zapytanie, na podstawie którego model generuje odpowiedź. W kontekście sztucznej inteligencji prompt stanowi instrukcję lub kontekst wejściowy przekazywany modelowi językowemu w celu uzyskania określonej reakcji, takiej jak odpowiedź, podsumowanie, kod, plan czy opis. Podpowiedź działa jak interfejs między użytkownikiem a modelem: im precyzyjniej sformułowane zapytanie, tym większa szansa na uzyskanie trafnych odpowiedzi.

Promptowanie to proces tworzenia instrukcji dla sztucznej inteligencji w przemyślany sposób. Sztuczna inteligencja, mimo zaawansowania, nie domyśla się intencji użytkownika i działa najprecyzyjniej, gdy otrzymuje konkretne i szczegółowe instrukcje. Stopień skomplikowania polecenia zależy od oczekiwanego rezultatu oraz charakteru zadania.

Jakie są techniki tworzenia promptów?

Do podstawowych technik pisania promptów należą zero-shot prompting, one-shot oraz few-shot prompting, a także chain-of-thought. Prompt zero-shot to zapytanie dotyczące zadania, na którym model nie był specjalnie trenowany i które nie dostarcza żadnych przykładów, sprawdzając się przy klasyfikacji, streszczaniu czy tłumaczeniu. Few-shot learning polega na dostarczeniu modelowi kilku przykładów oczekiwanych par pytanie-odpowiedź. Technika chain-of-thought nakłania model do pokazania procesu rozumowania krok po kroku.

Do zaawansowanych technik interakcji z dużymi modelami językowymi zalicza się self-consistency, prompt chaining, generated knowledge prompting oraz tree of thoughts. Wybór techniki zależy od zamierzonego celu oraz stopnia skomplikowania zadania. Prompt engineering nie zmienia samego modelu, jego algorytmów ani wag, lecz steruje nim poprzez odpowiednio skonstruowane dane wejściowe.

Dlaczego prompt engineering jest ważny?

Prompt engineering to świadome projektowanie, tworzenie i dopracowywanie promptów w celu uzyskania dokładnych, trafnych i zgodnych z założeniami odpowiedzi od systemów generatywnej AI. Inżynier podpowiedzi odpowiada za optymalizację wyników generowanych przez modele językowe poprzez tworzenie i dopracowywanie zapytań, które pomagają algorytmom zrozumieć pożądany rodzaj wypowiedzi. Rola ta wymaga kreatywności, znajomości różnych modeli językowych oraz umiejętności technicznych.

Dobrze skonstruowane prompty ograniczają halucynacje AI, czyli generowanie nieprawdziwych informacji, oraz oszczędzają czas potrzebny na uzyskanie satysfakcjonujących wyników. Inżynieria podpowiedzi zwiększa kontrolę nad wynikami generowanymi przez AI oraz poprawia komfort korzystania z narzędzi. Różnorodne techniki tworzenia promptów pozwalają kierować generowaniem tekstu przez model, co przekłada się na lepsze odpowiedzi i szerszy zakres zastosowań modeli językowych.