Prompt engineering

Dit blogartikel gaat over een essentieel concept in de wereld van AI en natuurlijke taalverwerking: prompt engineering!

Als je je ooit hebt afgevraagd hoe AI-modellen zoals ChatGPT zo intelligent en responsief worden, dan is prompt engineering het geheime ingrediënt waar we vandaag dieper op ingaan.

In dit artikel zullen we je een grondige uitleg geven van wat prompt engineering is, waarom het zo belangrijk is en hoe het de prestaties van AI-modellen aanzienlijk kan verbeteren.

Wat is prompt engineering?

Prompt engineering is een geavanceerde techniek binnen de wereld van kunstmatige intelligentie en natuurlijke taalverwerking. Het houdt zich bezig met het ontwerpen en formuleren van contextuele instructies, genaamd “prompts,” die aan een AI-model worden gegeven om een gewenste taak uit te voeren. Deze prompts fungeren als input voor het model en bevatten informatie die richting geeft aan de gewenste uitvoer. Ze zijn van cruciaal belang bij het sturen van de respons van het model naar specifieke vragen of problemen.

Het belang van een goede prompt

Prompt engineering speelt een centrale rol in het verbeteren van de prestaties en bruikbaarheid van AI-modellen. Het stelt ontwikkelaars in staat om de output van een model te beïnvloeden, zodat het relevante, nauwkeurige en nuttige resultaten kan produceren. Met goed ontworpen prompts kunnen AI-modellen complexe taken beter begrijpen en betere antwoorden genereren.

Daarnaast helpt prompt engineering bij het verminderen van vooroordelen en het verbeteren van de consistentie van de uitvoer. Door specifieke instructies te geven in de prompts, kunnen ontwikkelaars ervoor zorgen dat het model de gewenste toon, stijl en context behoudt, waardoor de algehele kwaliteit van de interactie met het model toeneemt.

Wat is een prompt bij AI / ChatGPT?

Een prompt bij AI, zoals ChatGPT, verwijst naar de contextuele instructies of input die aan het model worden gegeven om een specifieke taak uit te voeren of een bepaalde vraag te beantwoorden. Het is een cruciaal onderdeel van het sturen van de respons van het AI-model naar gewenste uitvoer.

Bijvoorbeeld, als we ChatGPT willen vragen om een samenvatting van een nieuwsartikel te genereren, zou het geven van een prompt zoals “Kun je alsjeblieft een korte samenvatting geven van het volgende nieuwsartikel over klimaatverandering?” het model in staat stellen om de juiste informatie te begrijpen en een relevante samenvatting te produceren.

Het doel van een prompt is om het AI-model te leiden en te beïnvloeden, zodat het adequaat en accuraat kan reageren op de gewenste taken of vragen. Door zorgvuldig geformuleerde prompts te gebruiken, kunnen ontwikkelaars AI-modellen personaliseren en de output sturen naar resultaten die beter passen bij de beoogde doelstellingen en gebruiksscenario’s. Het beheersen van prompt engineering is essentieel om AI-systemen effectief en nuttig te maken voor uiteenlopende toepassingen en interacties met gebruikers.

Wat doet een prompt engineer?

Een prompt engineer speelt een cruciale rol in de wereld van kunstmatige intelligentie en natuurlijke taalverwerking. Als een gespecialiseerde professional heeft de prompt engineer de taak om AI-modellen te optimaliseren door middel van zorgvuldig ontworpen instructies, bekend als “prompts”. De prompt engineer is belast met het begrijpen van complexe taken en het formuleren van contextuele en gerichte prompts, waardoor de prestaties van AI-modellen naar nieuwe hoogten worden gestuwd. Hier is een diepgaande blik op de werkzaamheden van een prompt engineer:

In 6 stappen tot een prompt:

Analyse van Doelstellingen

De prompt engineer begint met een grondige analyse van de doelstellingen van het AI-model.

Ze werken nauw samen met stakeholders en domeinexperts om de specifieke taken te begrijpen die het model moet kunnen uitvoeren.

Deze taken kunnen variëren van het beantwoorden van vragen, het genereren van tekst, tot het uitvoeren van complexe taakgerichte opdrachten.

Ontwerp van Contextuele Prompts

Na het begrijpen van de doelstellingen, is het aan de prompt engineer om contextuele prompts te ontwerpen die de AI-modellen van de juiste richting voorzien.

Deze prompts bevatten essentiële informatie en instructies die het model helpen om de gewenste output te produceren. Het vinden van de juiste balans tussen de complexiteit van de instructies en de haalbaarheid voor het model is een essentiële vaardigheid van een prompt engineer.

Bias en Vooroordelen Beheersen

Een andere belangrijke verantwoordelijkheid van de prompt engineer is het beheersen van bias en vooroordelen in de output van het AI-model. Ze moeten bewust zijn van de implicaties van verschillende formuleringen en zorgen dat de prompts leiden tot inclusieve en eerlijke resultaten.

Dit omvat het vermijden van misleidende prompts die bevooroordeelde of onnauwkeurige antwoorden kunnen genereren.

Optimalisatie voor Prestaties

Prompt engineers zijn voortdurend bezig met het finetunen van de prompts om de algehele prestaties van het AI-model te verbeteren.

Dit kan betekenen dat ze verschillende formuleringen en varianten van prompts testen om te ontdekken welke het beste werken voor specifieke taken.

Regelmatige evaluatie en iteraties zijn noodzakelijk om een optimale respons van het model te bereiken.

Samenwerking met AI-ontwikkelaars

De prompt engineer werkt nauw samen met AI-ontwikkelaars en datawetenschappers om de ontwikkeling van het model te begeleiden.

Ze fungeren als een belangrijke schakel tussen de technische en de domeinspecifieke aspecten, waarbij ze ervoor zorgen dat het model voldoet aan de gewenste functionaliteit en prestatienormen.

Onderzoek en Innovatie

Prompt engineering is een zich ontwikkelend vakgebied, en prompt engineers houden zich bezig met voortdurend onderzoek en innovatie.

Ze blijven op de hoogte van de nieuwste trends en technologieën in AI en NLP om hun vaardigheden te verbeteren en nieuwe benaderingen te ontdekken die de prestaties van AI-modellen verder kunnen verbeteren.

In het snel evoluerende landschap van kunstmatige intelligentie is de rol van een prompt engineer van onschatbare waarde. Hun vermogen om contextuele instructies te formuleren en AI-modellen te optimaliseren, maakt het verschil tussen een goed presterend model en een uitmuntend presterend model. Met de expertise van prompt engineers kunnen we blijven bouwen aan AI-systemen die intelligenter, responsiever en beter afgestemd zijn op de behoeften van de gebruikers en de maatschappij als geheel.

Verschil tussen Ai & ChatGPT

ChatGPT en AI zijn niet hetzelfde. Het zijn namelijk twee verschillende concepten, maar ze zijn wel sterk met elkaar verbonden.

Artificial Intelligence

AI, wat staat voor Artificial Intelligence, verwijst naar het brede domein van technologieën en systemen die zijn ontworpen om taken uit te voeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen. Het doel van AI is om computers in staat te stellen te leren, redeneren, problemen op te lossen en mensachtige taken uit te voeren.

ChatGPT

ChatGPT is een specifiek voorbeeld van AI. Het is een taalmodel ontwikkeld door OpenAI, en het maakt gebruik van geavanceerde machine learning-technieken, zoals deep learning, om natuurlijke taal te begrijpen en te genereren. Het model is getraind op grote hoeveelheden tekstgegevens en kan conversaties voeren, tekst genereren en antwoorden op vragen geven.

Met andere woorden, ChatGPT is een AI-systeem dat valt onder de bredere categorie van kunstmatige intelligentie. Het is ontworpen om interacties met mensen mogelijk te maken via tekstuele communicatie en wordt vaak ingezet als chatbot of om tekstuele content te genereren. AI is het overkoepelende begrip dat een breed scala aan technologieën omvat, terwijl ChatGPT specifiek verwijst naar een specifiek taalmodel binnen dat AI-domein.

Praktijkvoorbeelden van prompt engineering

Wat veel mensen vergeten is dat ChatGPT veel meer kan dan simpelweg antwoord geven op de vraag die je hem stelt.

Zo zijn onze collega’s bij CAPE Groep er in geslaagd om razendsnel transport documenten te verwerken met behulp van ChatGPT. Dit wordt gedaan door documenten (in PDF formaat) om te zetten naar JSON. JSON is een taal die de computer kan razendsnel kan uitlezen, wat bij PDF niet het geval is.

Doordat die proces geautomatiseerd is scheelt dit veel handmatig werk en is het proces bovendien nauwkeuriger geworden.

Auteur van deze blog:

Rijk-Jan van de Scheur

Rijk-Jan is marketeer bij Carthago ICT. Vanuit deze rol verdiept hij zich regelmatig in thema's die binnen de expertise van Carthago vallen, zoals: softwareontwikkeling, de inzet van ChatGPT en AI, IT security en nog veel meer!

Alle blogs van Rijk-Jan