Prompt en­gi­nee­ring hõlmab erinevaid tehnikaid ja meetodeid, mille abil op­ti­mee­rida ge­ne­ra­tiivse te­hisin­tel­lekti töö­riis­tade käsklusi. Selgitame prompt en­gi­nee­ring’u mõistet, selle tähtsust ning vaatame läbi näiteid ja parimaid tavasid.

Kee­le­mu­de­lite mak­si­maal­seks ära­ka­su­ta­miseks on hä­da­va­ja­lik AI-töö­riis­tade jaoks õigete käskude koos­ta­mine. Kunstliku in­tel­li­gent­suse arenguga kasvab ka vajadus spet­sia­lis­tide järele, kes oskavad seda kõige tõ­hu­sa­malt kasutada, ning nii ongi tekkinud käskude inseneri amet.

Mis on kiire in­se­ne­ri­töö?

Mõiste „prompt en­gi­nee­ring” viitab teh­ni­ka­tele ja mee­to­di­tele, mida ka­su­ta­takse loomuliku keele tööt­le­mise (NLP) ja suurte kee­le­mu­de­lite (LLM), nagu GPT-3 või GPT-4, mis põhinevad ma­si­nõp­pel, op­ti­mee­ri­miseks. Küsimuse või juhiste sõ­nas­ta­mine mõjutab oluliselt te­hisin­tel­lekti tööriista poolt ge­ne­ree­ri­tud vastuse kva­li­teeti ja as­ja­ko­ha­sust.

AI-mudelite kiire aren­da­mine nõuab mitte ainult loovust ja täpsust, vaid ka vastava kee­le­mu­deli sügavat mõistmist, kuna sõnade valik ja nende järjekord võivad tulemust oluliselt mõjutada. Kiired võivad sisaldada loo­mu­li­kus keeles teksti, pilte või muud tüüpi and­me­si­sen­deid. Sama kiire võib eri­ne­va­tel AI-plat­vormi­del anda erinevaid tulemusi. Seetõttu tuleb kiire aren­da­mine kohandada in­di­vi­duaal­selt iga AI-teks­ti­ge­ne­raa­tori või AI-vi­deo­ge­ne­raa­tori jaoks.

Miks on kiire in­se­ne­ri­töö AI jaoks oluline?

Kui soovite saavutada paremaid tulemusi ge­ne­ra­tiivse te­hisin­tel­lekti abil ja kasutada kee­le­mu­de­lite po­tent­siaali täie­li­kult ära, on oluline kasutada prompt-insenerit. Näiteks võib prompt-insener teha katseid, esitades küsimuse mitmel erineval viisil, et näha, kuidas see mõjutab vastust. Sõnade jär­je­korra muutmine ja mo­di­fit­see­rija ühekordne või mit­me­kordne ka­su­ta­mine (nt „väga” või „väga, väga, väga”) võib tulemusi oluliselt mõjutada.

AI-pil­di­vee­bi­sai­tide puhul aitab kiire in­se­ne­ri­töö täiustada loodud piltide erinevaid omadusi. Need pakuvad sageli võimalust luua AI-pilte kindlas stiilis, pers­pek­tii­vis, ku­va­suhtega või pil­di­reso­lut­sioo­niga. Esimene kiire in­se­ne­ri­töö on ta­va­li­selt vaid al­gus­punkt. Järgmisi kiireid in­se­ne­ri­töid saab kasutada näiteks teatud ele­men­tide peh­men­da­miseks või tu­gev­da­miseks ning objektide li­sa­miseks või eemal­da­miseks pildilt.

Prompt en­gi­nee­ring võib aidata ka LLM-ide üht­lus­ta­misel ja töö­voo­gude op­ti­mee­ri­misel, et saavutada konk­reet­seid tulemusi uute töö­riis­tade aren­da­misel. On ka muid põhjusi, miks prompt en­gi­nee­ring on AI jaoks oluline:

  • Tulemuste op­ti­mee­ri­mine: hoolikalt ka­van­da­tud kiire in­se­ne­ri­töö võimaldab kee­le­mu­de­li­tel pakkuda kva­li­teet­se­maid ja as­ja­ko­ha­semaid tulemusi.
  • Tõhusus: hästi for­mu­lee­ri­tud kiir­rea­gee­ri­mis­süs­tee­mid või­mal­da­vad mudelil soovitud teavet kiiremini edastada, ilma et oleks vaja mitmeid kiir­rea­gee­ri­mis­süs­teeme või ite­rat­sioone.
  • Väljundi kontroll: nutikas promptide in­se­ne­ri­töö võimaldab kasutajal kont­rol­lida AI vastuseid, seal­hul­gas vastuse pikkust, stiili ja tooni.
  • Vigade vä­hen­da­mine: selged ja la­koo­ni­li­sed käsklused aitavad vähendada või­ma­likke eel­ar­va­musi, aru­saa­ma­tusi või eba­täp­seid vastuseid, mida mudel võib anda.
  • Täius­ta­tud ra­ken­dused: õige prompt en­gi­nee­ring’u abil saab AI-mudeleid kasutada konk­reet­sete üles­an­nete täit­miseks või muudes vald­kon­da­des, mille jaoks neid algselt ei arendatud.
  • Eks­pe­ri­men­taal­sed jä­rel­dused: erinevate käskude kat­se­ta­mine aitab saada sügavamat arusaama sellest, kuidas konk­reetne ge­ne­ra­tiivne AI töötab ja kuidas ta reageerib eri­ne­va­tele si­sen­di­tele.

Näited kiirest in­se­ne­ri­tööst

Teksti, pilte või videoid loomiseks ka­su­ta­ta­vad käsklused erinevad üks­tei­sest oluliselt. Kõigi AI-vee­bi­sai­tide puhul võimaldab sihtots­tar­be­line käskluste loomine ka­su­ta­ja­tel vastava AI-töö­riis­taga tõ­hu­sa­malt suhelda.

Teks­ti­ge­ne­raa­to­rite kiired näited

Siin on näide teks­ti­ge­ne­raa­to­rite sihtots­tar­be­li­sest kiir­teh­no­loo­giast:

  1. Spet­sii­fi­li­sus
  • Algne küsimus: „Räägi mulle puudest”.
  • pa­ran­da­tud küsimus: „Selgita lehtpuude fo­to­sün­teesi protsessi”.
  1. Vastuse vorming
  • Algne küsimus: „Millised on päi­ke­se­ener­gia eelised?”
  • pa­ran­da­tud küsimus: „Nimetage viis päi­ke­se­ener­gia eelist”.
  1. Näi­dis­vas­tuste si­ses­ta­mine
  • Algne ülesanne: „Kirjuta lause Pariisi kohta”.
  • pa­ran­da­tud ülesanne: „Kirjuta lause Pariisi kohta Hemingway stiilis”.
  1. Pikkus ja ük­sik­as­jad
  • Algne küsimus: „Kir­jel­dage vett”.
  • pa­ran­da­tud küsimus: „Anna mulle ük­sik­as­ja­lik teaduslik selgitus vee mo­le­ku­la­ar­st­ruk­tuuri kohta”.
  1. Eel­ar­va­muste vältimine
  • Algne küsimus: „Mida arvate krüp­to­va­luu­ta­dest?“
  • pa­ran­da­tud küsimus: „Kir­jel­dage krüp­to­va­luuta­sid neut­raal­selt ja ob­jek­tiiv­selt”.
  1. Kontekst
  • Algne küsimus: „Miks aktsiad langevad?”
  • pa­ran­da­tud küsimus: „Ma­jan­dus­likke tegureid ar­ves­ta­des, miks võivad teh­no­loo­giaakt­siad langeda ma­jan­dus­lan­guse ajal?“
  1. Stiilid või pers­pek­tii­vid
  • Algne ülesanne: „Räägi mulle Napoleoni lugu”.
  • pa­ran­da­tud ülesanne: „Räägi mulle Napoleoni lugu ühe tema sõduri vaa­te­nur­gast”.

Pil­di­ge­ne­raa­to­rite kiired näited

Prompt-tehnika ei ole oluline ainult kee­le­mu­de­lite puhul, vaid ka piltide ge­ne­ree­ri­miseks ka­su­ta­ta­vate ge­ne­ra­tiivse vas­tand­liku võr­gus­tiku (Ge­ne­ra­tive Ad­ver­sa­rial Networks) puhul, nagu näiteks DALL-E. Piltide ge­ne­ree­ri­jate puhul peavad promptid teks­ti­li­selt kir­jel­dama, millist pilti tuleks ge­ne­ree­rida:

  1. Spet­sii­fi­li­sus
  • Algne märksõna: „Kass”.
  • pa­ran­da­tud teema: „Oranž kass magab sinisel padjal”.
  1. Ele­men­tide kom­bi­nat­sioon
  • Algne ülesanne: „Hooned ja pilved”.
  • pa­ran­da­tud teema: „Vanad vik­to­riaan­li­kud majad ujuvatel pilvedel”.
  1. Stiil ja ajastu
  • Algne teema: „Autod”.
  • pa­ran­da­tud teema: „1950. aastate retro-stiilis fu­tu­rist­li­kud autod”.
  1. Tunded ja atmosfäär
  • Algne teema: „Mets”.
  • pa­ran­da­tud teema: „Tume, udune mets, mida valgustab kuuvalgus”.
  1. Eba­ta­valiste ele­men­tide kom­bi­nat­sioon
  • Algne ülesanne: „Lauake ja puuviljad”.
  • pa­ran­da­tud teema: „Ve­si­me­lo­ni­test val­mis­ta­tud laud, mille peal on kui­va­ta­tud ba­naa­ni­vii­lud”.
  1. Pers­pek­tiiv ja mõõde
  • Algne ülesanne: „Mäed”.
  • pa­ran­da­tud teema: „Suur mägi, mis on kujult nagu üm­ber­pöö­ra­tud teeklaas”.
  1. Abst­rakt­sioon
  • Algne ülesanne: „Tunded”.
  • pa­ran­da­tud teema: „Rõõm, mida ku­ju­ta­takse ereda värvide plah­va­tu­sena”.

Kiired näited vi­deo­ge­ne­raa­to­ri­tele

Vi­deo­ge­ne­raa­to­rite puhul on väl­ja­kut­seks mitte ainult ühe hetke või staa­ti­lise pildi jääd­vus­ta­mine, vaid dü­naa­mi­line, ajastatud tegevuste ja sündmuste jada. Hea kiire in­se­ne­ri­töö aitab täpselt mää­rat­leda video tegevuse, keskkonna ja kestuse ning ka selle, kuidas video elemendid peaksid omavahel suhtlema:

  1. Te­ge­vus­jada
  • Algne ülesanne: „Kass kõnnib“.
  • pa­ran­da­tud teema: „Oranž kass kõnnib aeglaselt läbi loigu ja hüppab siis sinna sisse”.
  1. Keskkond ja meeleolu
  • Algne ülesanne: „Ran­nast­seen”.
  • pa­ran­da­tud teema: „Hüljatud rand päi­ke­se­loo­jan­gul, kus lainete loksumine on vaiksem ja ho­ri­son­dil lendab lindude parv”.
  1. Ajaline areng
  • Algne ülesanne: „Kasvav lill”.
  • pa­ran­da­tud teema: „Roos, mis kasvab 30 sekundiga pungast täie­li­kult õitsenud lilleks”.
  1. Dü­naa­mi­li­sed tegevused
  • Algne ülesanne: „Spor­di­mäng”.
  • pa­ran­da­tud teema: „Korv­pal­li­mäng, kus mängija viskab viimastel se­kun­di­tel otsustava kol­me­punk­ti­viske”.
  1. Ele­men­tide ja üle­mi­ne­kute kom­bi­nat­sioon
  • Algne ülesanne: „Päevaajad”.
  • Pa­ran­da­tud teema: „Lin­na­paa­no­raam, mis muutub hommikust ööks, kui pimeduse saabudes süttivad linna tuled”.
  1. Lugu ja jutustus
  • Algne ülesanne: „Lendav lind”.
  • pa­ran­da­tud teema: „Noor lind, kes proovib esimest korda lennata. Pärast mõningaid eba­õn­nes­tu­nud katseid vallutab lind lõpuks taeva ja naaseb ohutult oma pesasse”.

Millised on parimad tavad kiire in­se­ne­ri­töö jaoks?

Sihtots­tar­be­lise kiire in­se­ne­ri­tööga on võimalik saada op­ti­maal­seid tulemusi ge­ne­ra­tiiv­se­test AI-töö­riis­ta­dest. Promptide koos­ta­misel tuleks arvesse võtta mõningaid tõestatud parimaid tavasid:

  • Olge täpne: selge sõnastus aitab te­hisin­tel­lek­til paremini mõista, mida te temalt ootate.
  • Ole konk­reetne: veendu, et su küsimused on piisavalt konk­reet­sed, et saada soovitud tüüpi vastus.
  • Eks­pe­ri­men­teeri: kui sa ei saa kohe soovitud vastust, proovi sõnastada küsimus teisiti või lisada rohkem konteksti.
  • Vormingu juhised: kui soovid, et vastus oleks kindlas vormingus (nt loetelu, lühike lõik, ametlik keel), peaksid selle märkima käsklu­sesse.
  • Näi­te­vas­tused: Näi­te­vas­tuste esitamine võib olla abiks, kuna see annab AI-le näite soovitud vastusest ja suunab seda õiges suunas.
  • Kontekst: Mõned AI-töö­riis­tad töötavad paremini, kui neile antakse enne küsimuse esitamist li­sa­tea­vet või rohkem konteksti.
  • Vältige mitmeti mõis­te­ta­vust: vältige eba­sel­geid või mitmeti mõis­te­ta­vaid sõnastusi.
  • Piirangud ja suunamine: kui te kardate, et AI-tööriist võib vastata eel­ar­va­mus­li­kult, või kui soovite kindlat stiili või pers­pek­tiivi, andke selged juhised.
  • Üle­vaa­ta­mine: on oluline krii­ti­li­selt üle vaadata AI-tööriista vastused ja veenduda, et need on täpsed ja vabad soo­vi­ma­tust eel­ar­va­mu­sest.
  • Ite­ra­tiivne lä­he­ne­mine: Sageli on kasulik kasutada ite­ra­tiiv­set lä­he­ne­mist ja täp­sus­tada küsimust saadud vastuste põhjal.

Millised kva­li­fi­kat­sioo­nid peaksid olema kiirel inseneril?

Prompt en­gi­nee­ring pakub pal­ju­tõo­ta­vaid võimalusi ini­mes­tele, kellel on sügav arusaam keele tööt­le­mi­sest ja loo­min­gu­line mõtteviis. Kuna AI- ja NLP-teh­no­loo­giad muutuvad üha le­vi­nu­maks paljudes eri­ne­va­tes töös­tus­ha­ru­des, kasvab nõudlus kva­li­fit­see­ri­tud prompt en­gi­nee­ride järele jätkuvalt.

Kuigi konk­reetse hariduse osas ei ole nõudeid, võib abiks olla asjaomase valdkonna kraad. Kuigi prog­ram­mee­ri­mis­os­ku­sed ei ole hä­da­va­ja­li­kud, võib in­fo­teh­no­loo­gia või ling­vis­tika kraad hõl­bus­tada kee­le­mu­de­lite mõistmist ja käskude väl­ja­töö­ta­mist. Käskude väl­ja­töö­ta­mine seisneb peamiselt keele toimimise mõist­mises ja selle struk­tu­ree­ri­mises, et saada soovitud tulemused. Selles prot­ses­sis võivad abiks olla järgmised oskused:

  • AI ja masinõppe mõistmine: oluline on omada põ­hi­tead­misi neu­ro­võrk­ude, eriti kee­le­mu­de­lite toimimise kohta, et paremini mõista tulemuste taga olevaid meh­ha­nisme.
  • Ana­lüü­ti­line mõtlemine: tulemuste ana­lüü­si­mine ja nende põhjal käskude ko­han­da­mine nõuab ana­lüü­ti­list mõtlemist.
  • Suht­le­mis­os­kus: selgete ja la­koo­ni­liste juhiste väl­jen­da­mise oskus on promptide loomisel hä­da­va­ja­lik.
  • Veadete avas­ta­mine: võime avastada eba­täp­susi või vigu AI-mudeli vastustes ja teha as­ja­ko­ha­seid kohandusi.
  • Vald­kon­naspet­sii­fi­li­sed teadmised: sõltuvalt vald­kon­nast, kus seda ka­su­ta­takse, võib käskude ja vastuste tõhusaks ka­van­da­miseks ja hin­da­miseks olla vaja spet­sia­li­see­ri­tud vald­kon­na­tead­misi.
  • Pidev õppimine: te­hisin­tel­lekt ja masinõpe arenevad kiiresti. Hea promptide in­se­ne­ri­töö eeldab seetõttu pü­hen­du­must pidevale õp­pi­misele ja val­mis­ole­kut pidevalt uute teh­no­loo­gia­tega kohaneda.
  • Mees­kon­na­töö: kiire insener peab sageli tegema koostööd teiste spet­sia­lis­ti­dega, nagu and­me­tead­la­sed, tark­va­raa­ren­da­jad ja äri­ana­lüü­ti­kud.
Go to Main Menu