Essentiële prompt engineering

Welkom in de wereld van prompt engineering! Dit is uw eerste stap naar het beheersen van effectieve communicatie met grote taalmodellen (LLM's).

Beschouw een LLM als een ongelooflijk bekwame en veelzijdige assistent. Prompt engineering is de kunst en wetenschap van het stellen van vragen en het geven van instructies op een manier die u de best mogelijke respons oplevert.

Fundamenten: wat LLM's drijft

Democratisering van AI

Effectieve LLM-interactie is niet langer exclusief voor datawetenschappers. Iedereen kan leren hoe prompts te schrijven die de kracht van deze modellen ontsluiten. Deze gids is uw startpunt.

LLM's als voorspellingsmachines

In essentie zijn LLM's geavanceerde voorspellingsmachines. Ze werken door het meest waarschijnlijke volgende woord (of "token") in een reeks te voorspellen, gebaseerd op de enorme hoeveelheden tekstdata waarop ze zijn getraind. Wanneer u een LLM een prompt geeft, start het dit voorspellingsproces, waarbij tekst token voor token wordt gegenereerd.

De iteratieve aard van prompt engineering is essentieel: u ontwerpt een prompt, test het, analyseert de output en verfijnt uw prompt. Inadequate prompts kunnen leiden tot ambigue, onnauwkeurige of irrelevante outputs, dus continue verbetering is vitaal.

De 'prompt' gedefinieerd

Een prompt is simpelweg de input die u aan een LLM geeft. Het kan een vraag zijn, een instructie, een stuk tekst om aan te vullen, of zelfs voorbeelden van het type output dat u wenst. De LLM gebruikt deze prompt als startpunt om zijn respons te genereren.

Factoren die de effectiviteit van de prompt beïnvloeden

Modelselectie: verschillende modellen hebben verschillende sterktes.
Trainingsdata: de kennis van het model is gebaseerd op zijn trainingsdata.
Modelconfiguratie: instellingen zoals temperatuur (creativiteit) en tokenlimieten.
Woordkeuze & toon: hoe u uw verzoek formuleert, is belangrijk.
Promptstructuur: de organisatie van uw prompt.
Contextuele nuances: het verstrekken van relevante achtergrondinformatie.

Kerntechnieken voor prompting: aan de slag

Laten we enkele fundamentele technieken verkennen om uw reis te beginnen. Dit zijn de bouwstenen voor meer geavanceerde strategieën.

1. Zero-shot prompting: vraag het gewoon

Zero-shot prompting is de eenvoudigste vorm. U geeft een taakomschrijving rechtstreeks aan de LLM, vertrouwend op zijn reeds bestaande kennis om de taak te begrijpen en uit te voeren zonder specifieke voorbeelden.

Voorbeeld: zero-shot samenvatting

Stel u voor dat u een stuk tekst wilt samenvatten:

Prompt:
Vat de volgende tekst samen in één zin:
"De snelle bruine vos springt over de luie hond. Dit klassieke pangram bevat alle letters van het Engelse alfabet en wordt vaak gebruikt voor het testen van typemachines en lettertypes."

Verwachte LLM output:
Dit pangram wordt gebruikt voor het testen van typapparatuur.

Wanneer zero-shot gebruiken

Zero-shot werkt het beste voor eenvoudige taken waarvoor de LLM waarschijnlijk sterke voorkennis heeft, zoals eenvoudige samenvattingen, vertalingen of het beantwoorden van algemene vragen.

2. One-shot & few-shot prompting: leren door voorbeeld

Soms is alleen vragen niet genoeg. One-shot en few-shot prompting verbeteren de resultaten aanzienlijk door de LLM één (one-shot) of enkele (few-shot) voorbeelden te geven van het gewenste input/output formaat. Dit "toont het model een patroon dat het moet volgen."

De sleutel tot succes is het selecteren van HOOGKWALITATIEVE en diverse voorbeelden.

Voorbeeld: few-shot sentimentclassificatie

Stel dat u het sentiment van een tekst wilt classificeren:

Prompt:
Classificeer het sentiment van de volgende filmrecensies als positief, negatief of neutraal.

Recensie: "Absoluut genoten van deze film! Het acteerwerk was subliem en het verhaal was meeslepend."
Sentiment: positief

Recensie: "Ik was echt teleurgesteld. De plot was voorspelbaar en de personages waren vlak."
Sentiment: negatief

Recensie: "Het was een oké film. Niets bijzonders, maar ook niet verschrikkelijk."
Sentiment: neutraal

Recensie: "Dit is de beste cinematografische ervaring die ik dit jaar heb gehad!"
Sentiment:

Verwachte LLM output: positief

Wanneer one-shot & few-shot gebruiken

Gebruik deze technieken wanneer taken genuanceerder zijn, een specifiek outputformaat vereisen, of wanneer de LLM een zero-shot verzoek verkeerd zou kunnen interpreteren. Hoe complexer de taak, hoe voordeliger few-shot prompting wordt.

Initiële best practices: betere prompts schrijven

Zelfs met basistechnieken kan het volgen van enkele best practices uw resultaten drastisch verbeteren.

Eenvoud is essentieel

Gebruik beknopte en gemakkelijk te begrijpen taal. Kom recht op het doel af. Gebruik werkwoorden die duidelijk de actie beschrijven die u wilt dat de LLM onderneemt (bv. "vat samen," "vertaal," "leg uit," "genereer").

Wees specifiek

Vermijd ambiguïteit en generieke taal. Hoe specifieker uw prompt, hoe beter de LLM uw intentie kan begrijpen en relevante output kan leveren. Bijvoorbeeld, in plaats van "vertel me over honden," probeer "vertel me over de typische levensduur en veelvoorkomende gezondheidsproblemen van Golden Retrievers."

Geef voorbeelden (vooral voor few-shot)

Zoals we hebben gezien, zijn voorbeelden krachtig. Ze dienen als referentiepunt voor het model en leiden het naar de gewenste outputstijl en -inhoud.

U hebt nu de basis behandeld! In het volgende gedeelte duiken we in meer geavanceerde technieken om uw promptingvaardigheden verder te verfijnen.

Volgend hoofdstuk: Geavanceerde technieken