Vad är frågor?

Frågor spelar en avgörande roll för att kommunicera och styra beteendet för AI för stora språkmodeller (LLM). De fungerar som indata eller frågor som användarna kan tillhandahålla för att få fram specifika svar från en modell.

Subtiliteterna i att fråga

Effektiv snabbdesign är avgörande för att uppnå önskade resultat med LLM AI-modeller. Prompt engineering, även kallat prompt design, är ett framväxande fält som kräver kreativitet och uppmärksamhet på detaljer. Det handlar om att välja rätt ord, fraser, symboler och format som vägleder modellen när det gäller att generera högkvalitativa och relevanta texter.

Om du redan har experimenterat med ChatGPT kan du se hur modellens beteende ändras dramatiskt baserat på de indata du anger. Följande uppmaningar ger till exempel mycket olika utdata:

Please give me the history of humans.

Please give me the history of humans in 3 sentences.

Den första prompten skapar en lång rapport, medan den andra prompten ger ett kortfattat svar. Om du skapar ett användargränssnitt med begränsat utrymme skulle den andra uppmaningen vara mer lämplig för dina behov. Ytterligare förfinat beteende kan uppnås genom att lägga till ännu mer information i prompten, men det är möjligt att gå för långt och producera irrelevanta utdata. Som snabbtekniker måste du hitta rätt balans mellan specificitet och relevans.

När du arbetar direkt med LLM-modeller kan du också använda andra kontroller för att påverka modellens beteende. Du kan till exempel använda parametern temperature för att styra slumpmässigheten i modellens utdata. Andra parametrar som top-k, top-p, frekvensstraff och närvarostraff påverkar också modellens beteende.

Prompt engineering: en ny karriär

På grund av den mängd kontroll som finns är snabbteknik en viktig färdighet för alla som arbetar med LLM AI-modeller. Det är också en kompetens som är efterfrågad när fler organisationer använder LLM AI-modeller för att automatisera uppgifter och förbättra produktiviteten. En bra tekniker kan hjälpa organisationer att få ut mesta möjliga av sina LLM AI-modeller genom att utforma frågor som ger önskade utdata.

Bli en bra tekniker med semantisk kernel

Semantisk kernel är ett värdefullt verktyg för snabbteknik eftersom du kan experimentera med olika frågor och parametrar i flera olika modeller med hjälp av ett gemensamt gränssnitt. På så sätt kan du snabbt jämföra utdata från olika modeller och parametrar och iterera vid frågor för att uppnå önskat resultat.

När du har bekantat dig med snabbteknik kan du också använda semantisk kernel för att tillämpa dina kunskaper på verkliga scenarier. Genom att kombinera dina frågor med inbyggda funktioner och anslutningsappar kan du skapa kraftfulla AI-baserade program.

Genom att integrera med Visual Studio Code på djupet gör Semantic Kernel det också enkelt för dig att integrera snabbteknik i dina befintliga utvecklingsprocesser.

Ytterligare tips för prompt engineering

Att bli en skicklig tekniker kräver en kombination av teknisk kunskap, kreativitet och experimentering. Här är några tips för att excel i prompt engineering:

• Förstå LLM AI-modeller: Få en djup förståelse för hur LLM AI-modeller fungerar, inklusive deras arkitektur, träningsprocesser och beteende.
• Domänkunskap: Hämta domänspecifik kunskap för att utforma frågor som överensstämmer med önskade utdata och uppgifter.
• Experimentering: Utforska olika parametrar och inställningar för att finjustera frågor och optimera modellens beteende för specifika uppgifter eller domäner.
• Feedback och iteration: Analysera kontinuerligt utdata som genereras av modellen och iterera efter uppmaningar baserat på användarfeedback för att förbättra deras kvalitet och relevans.
• Håll dig uppdaterad: Håll dig uppdaterad om de senaste framstegen inom teknik, forskning och bästa praxis för att förbättra dina färdigheter och ligga steget före inom området.

Prompt engineering är ett dynamiskt och utvecklande område, och skickliga tekniker spelar en avgörande roll för att utnyttja funktionerna i LLM AI-modeller effektivt.

Nästa steg