Prompt inženjering, termin koji će zasigurno u budućnosti tek dobiti na značaju je proces dizajniranja i optimizacije upita za veštačke inteligencije, kako bi se dobili precizni, relevantni i korisni odgovori.
Poenta je da formulišete upit tako da omogući modelu da jasno razume šta se od njega traži i da pruži kvalitetan odgovor.
Zapravo, prompt inženjering vam pomaže da od AI dobijete tačno ono što vam je potrebno.
"Prompt inženjering je proces optimizacije upita dok se ne dobije željeni odgovor od AI modela. U kontekstu veštačke inteligencije, prompt inženjering je važan zato što poboljšava performanse velikih jezičkih modela bez potrebe da se sam model modifikuje - rekao je za eKapiju Tihomir Opačić, AI konsultant i softverski inženjer sa više od 25 godina iskustva.
Ključne komponente dobrog prompta, prema Opačiću, uključuju jasne instrukcije, kontekst, dodeljivanje specifične uloge modelu, zahtev za formatiranjem, ton i primer odgovora.
"Komponente kao što su jasne instrukcije i kontekst su esencijalne za dobijanje kvalitetnih odgovora", dodaje Tihomir.
On pojašnjava da veliki jezički modeli imaju ograničeno znanje, posebno za skorašnje događaje.
"Tehnike kao što su Retrieval Augmented Generation (RAG) i implementacija AI agenata mogu pomoći modelima da pristupe aktuelnim podacima i daju precizne odgovore", kaže on.
Ove tehnike omogućavaju modelima da koriste spoljne izvore podataka kao kontekst, čime se povećava tačnost i relevantnost odgovora.
"Prompt inženjering je važan za sve profesije koje intenzivno koriste velike jezičke modele", objašnjava Tihomir.
On dodaje da profesije koje zahtevaju visoku preciznost, kao što su programeri, marketari, bankari i tehnička podrška, imaju najviše koristi od njega.
Gde mi grešimo?
Najčešće greške koje ljudi prave kada razgovaraju sa velikim jezičkim modelima su nedovoljno jasni promptovi, odnosno -jasne instrukcije i pružanje nedovoljne količine podataka.
"Ljudi tada upadaju u zamku ukazujući modelu da je pogrešio na šta model najčešće kreće da se izvinjava zbog greške, pružajući zatim ponovo nezadovoljavajući odgovor formulisan na malo drugačiji način. Najveći broj nezadovoljavajućih odgovora modela može da se reši dostavljajući širi kontekst i jasnije instrukcije", kaže Opačić.
Komplikovaniji problemi, zahtevaju korišćenje naprednijih tehnika kao što su few-shot prompting, chain-of-thought prompting, tree-of-thought prompting i ostalih prompt inženjering tehnika, navodi on.
Prompt inženjering će u budućnosti postati još važniji
Opačić kaže da u poslednjih devet meseci na osnovu odgovora novih verzija velikih jezičkih modela kao što su OpenAI GPT 4o i Anthopic Claude 3.5 vidimo da se prompt inženjering tehnike koriste u samim bazičnim modelima kako bi se dodatno poboljšao kvalitet njihovih odgovora.
Kako napominje, i dalje je važno da mi kao korisnici ovih sistema imamo dobro znanje o prompt inženjering tehnikama, kako bismo lako prepoznali situaciju u kojoj uz malo truda možemo da dobijemo značajno kvalitetnije odgovore.
U budućnosti možemo da očekujemo da nas sam model kroz razgovor navede na korišćenje nekih od efikasnih promt inženjering tehnika, bez da mi, kao korisnici, uopšte budemo svesni da se to dešava, a sve to kako bi se poboljšao kvalitet odgovora, tvrdi Opačić.
Kompjuterski naučnici, dodaje, širom sveta i dalje obavljaju istraživanja otkrivajući nove prompt inženjering tehnike, dok inspiraciju često pronalaze u tehnikama koje su razvijene da bi se pospešila produktivnost nas ljudi.
"Kada posmatramo razgovore sa velikim jezičkim modelima, na kraju je veoma korisno povući paralelu sa razgovorima koje imamo sa ljudima. Ukoliko delegiramo radni zadatak čoveku ili modelu, ukoliko ne pružimo dovoljno kvalitetnih informacija i instrukcija, ni delegirani zadatak neće biti izvršen kvalitetno", zaključuje stručnjak.
(M.A./EUpravo zato/eKapija.com)
