Cosa hè “Prompt Engineering”, è cumu funziona?

Scritta da Alice Ivey via CoinTelegraph.com,

Esplora u cuncettu di l'ingegneria pronta, u so significatu, è cumu si travaglia in mudeli di lingua fine …

L'ingegneria pronta hè diventata un metudu putente per ottimisà i mudelli di lingua in u processu di lingua naturale (NLP) . Implica a creazione di suggerimenti efficaci, spessu chjamati struzzioni o dumande, per dirige u cumpurtamentu è l'output di mudelli AI.

A causa di a capacità di l'ingegneria pronta per rinfurzà a funziunalità è a gestione di mudelli di lingua, hà attiratu assai attenzione. Questu articulu hà da approfondisce u cuncettu di l'ingegneria pronta, u so significatu è cumu si travaglia.

Capisce l'ingegneria rapida

L'ingegneria pronta implica a creazione di dumande precise è informative o struzzioni chì permettenu à l'utilizatori di acquistà i risultati desiderati da mudelli AI.

Questi prompts servenu cum'è inputs precisi chì dirigenu u cumpurtamentu di mudeli di lingua è a generazione di testu.

L'utilizatori ponu mudificà è cuntrullà l'output di mudelli AI cù una strutturazione curretta di i suggerimenti, chì aumenta a so utilità è affidabilità.

Storia di l'ingegneria rapida

In risposta à a cumplessità è l'espansione di e capacità di i mudelli di lingua, l'ingegneria pronta hà cambiatu cù u tempu. Ancu l'ingegneria rapida ùn pò micca avè una longa storia, i so fundamenti ponu esse vistu in a prima ricerca di NLP è a creazione di mudelli di lingua AI. Eccu una breve panoramica di a storia di l'ingegneria rapida:

Era pre-trasformatore (prima di 2017)

L'ingegneria pronta era menu cumuni prima di u sviluppu di mudelli basati in trasformatori cum'è u trasformatore generativu pre-addestratu (GPT) di OpenAI . A cunniscenza contestuale è l'adattabilità mancanu in mudelli di lingua precedenti cum'è e rete neurali ricorrenti (RNN) è e rete neurali convoluzionali (CNN) , chì limitanu u putenziale di l'ingegneria pronta.

Pre-formazione è l'emergenza di i trasformatori (2017)

L'intruduzioni di trasformatori, specificamente cù u paper "Attention Is All You Need" da Vaswani et al. in 2017, hà rivoluzionatu u campu di NLP. Transformers hà permessu di pre-furmà mudelli di lingua in una larga scala è insegni à rapprisintà e parolle è e frasi in u cuntestu. Tuttavia, in tuttu stu tempu, l'ingegneria pronta era sempre una tecnica relativamente inesplorata.

A fine tuning è l'ascesa di GPT (2018)

Un puntu di svolta maiò per l'ingegneria rapida hè accadutu cù l'intruduzioni di mudelli GPT di OpenAI. I mudelli GPT anu dimustratu l' efficacità di a pre-formazione è di fine-tuning nantu à e funzioni particulari in a valle. Per una varietà di scopi, i circadori è i pratichi anu cuminciatu à aduprà tecniche di ingegneria rapida per dirige u cumpurtamentu è l'output di mudelli GPT.

Avanzamenti in tecniche di ingegneria rapida (2018-presente)

Cum'è a cunniscenza di l'ingegneria pronta criscenu, i circadori cuminciaru à sperimentà diverse approcci è strategie. Questu includeva a cuncepimentu di prompts ricchi di cuntestu, utilizendu mudelli basati in regule, incorporendu struzzioni di u sistema o di l'utilizatori, è l'esplorazione di tecniche cum'è l'accordu di prefissu. U scopu era di rinfurzà u cuntrollu, mitigà i preghjudizii è migliurà u rendiment generale di mudelli di lingua.

Cuntributi comunitari è esplorazione (2018-presente)

Cume l'ingegneria pronta hà guadagnatu pupularità trà l'esperti in NLP, l'accadèmici è i programatori cuminciaru à scambià idee, lezioni amparate è e migliori pratiche. I forum di discussione in linea, publicazioni accademiche è biblioteche open-source anu cuntribuitu significativamente à sviluppà metudi di ingegneria rapida.

Ricerca in corso è direzioni future (presente è oltre)

L'ingegneria pronta cuntinueghja à esse una zona attiva di ricerca è sviluppu. I ricercatori esploranu modi per rende l'ingegneria pronta più efficace, interpretabile è faciule d'utilizazione. Tecniche cum'è premii basati in regule, mudelli di ricumpensa è approcci umani in u ciclu sò investigati per raffinà strategie di ingegneria pronta.

Impurtanza di l'ingegneria rapida

L'ingegneria pronta hè essenziale per migliurà l'usabilità è l'interpretabilità di i sistemi AI. Havi una quantità di benefici, cumprese:

Cuntrollu migliuratu

L'utilizatori ponu indirizzà u mudellu di lingua per generà e risposte desiderate dandu struzzioni chjari attraversu prompts. Stu gradu di sorveglianza pò aiutà à assicurà chì i mudelli AI furniscenu risultati chì rispettanu standard o esigenze predeterminate.

Riduce u bias in i sistemi AI

L'ingegneria pronta pò esse aduprata cum'è strumentu per riduce u preghjudiziu in i sistemi AI . I preghjudizii in u testu generatu ponu esse truvati è ridotti cuncependu currettamente i suggerimenti, purtendu à risultati più ghjusti è uguali.

Mudificà u cumpurtamentu di u mudellu

I mudelli di lingua ponu esse mudificate per vede i cumpurtamenti desiderati cù l'ingegneria pronta. In u risultatu, i sistemi AI ponu diventà esperti in compiti o domini particulari, chì aumentanu a so precisione è affidabilità in casi d'usu particulare.

Cumu funziona l'ingegneria pronta

L'ingegneria pronta usa un prucessu metudicu per creà prompts putenti. Eccu alcuni azzioni cruciali:

Specificà u compitu

Stabbilisce u scopu o ughjettu precisu chì vulete chì u mudellu di lingua ghjunghje. Ogni compitu di NLP , cumpresu u cumpletu di testu, traduzzione è riassuntu, pò esse implicatu.

Identificà l'inputs è l'outputs

Definite chjaramente l'inputs richiesti da u mudellu di lingua è i risultati desiderati chì aspettate da u sistema.

Crea prompts informativi

Crea prompts chì cumunicanu chjaramente u cumpurtamentu previstu à u mudellu. Queste dumande devenu esse chjare, brevi è adatte à u scopu datu. Truvà u megliu prompt pò esse bisognu di prova è errore è rivisione.

Iterate è evaluate

Mettite l'inviti creati à a prova alimentanduli in u mudellu di lingua è evaluendu i risultati. Revisate i risultati, cercate i difetti è aghjustate l'istruzzioni per rinfurzà u rendiment.

Calibration è fine-tuning

Pigliate in contu i risultati di a valutazione quandu calibrate è fine-tuning i prompts. Questa prucedura implica fà aghjustamenti minori per ottene u cumpurtamentu di u mudellu necessariu, assicurendu chì si allinea cù u travagliu è i requisiti previsti.