Wat is prompt engineering en hoe werkt het?
Prompt engineering omvat verschillende technieken en methoden voor het optimaliseren van prompts voor generatieve AI-tools. We leggen uit wat prompt engineering precies inhoudt, waarom het belangrijk is, en bespreken voorbeelden en best practices.
Het correct formuleren van prompts voor AI-tools is essentieel als u het maximale uit taalmodellen wilt halen. Naarmate kunstmatige intelligentie zich verder ontwikkelt, neemt ook de behoefte aan professionals toe die weten hoe ze hier het meest efficiënt mee om moeten gaan. Zo is het beroep van prompt engineer ontstaan.
Wat is prompt engineering?
De term ‘prompt engineering’ verwijst naar technieken en methoden die worden gebruikt om prompts te optimaliseren voor natuurlijke taalverwerking (NLP) en grote taalmodellen (LLM’s) zoals GPT-3 of GPT-4, die zijn gebaseerd op machine learning. De manier waarop een vraag of instructies worden geformuleerd, heeft een grote invloed op de kwaliteit en relevantie van het antwoord dat door de kunstmatige intelligentietool wordt gegenereerd.
Prompt engineering voor AI-modellen vereist niet alleen creativiteit en precisie, maar ook een diepgaand begrip van het betreffende taalmodel, aangezien de woordkeuze en de volgorde ervan een aanzienlijke invloed kunnen hebben op de output. Prompts kunnen tekst in natuurlijke taal, afbeeldingen of andere soorten gegevensinvoer bevatten. Dezelfde prompt kan verschillende resultaten opleveren op verschillende AI-platforms. Daarom moet prompt engineering individueel worden afgestemd op elke AI-tekstgenerator of AI-videogenerator.
Waarom is prompt engineering belangrijk voor AI?
Prompt engineering is essentieel als u betere resultaten wilt behalen met generatieve AI en het potentieel van taalmodellen volledig wilt benutten. Een prompt engineer kan bijvoorbeeld experimenteren door een vraag op veel verschillende manieren te stellen om te zien hoe dit het antwoord beïnvloedt. Variaties in woordvolgorde en het een of meerdere keren gebruiken van een bijwoord (bijvoorbeeld ‘heel’ of ‘heel, heel, heel’) kunnen de resultaten aanzienlijk beïnvloeden.
Voor AI-beeldwebsites kan prompt engineering helpen bij het verfijnen van verschillende kenmerken van gegenereerde beelden. Deze bieden vaak de mogelijkheid om AI-beelden te creëren in een bepaalde stijl, perspectief, beeldverhouding of beeldresolutie. De eerste prompt is meestal slechts een startpunt. De volgende prompts kunnen bijvoorbeeld worden gebruikt om bepaalde elementen te verzachten of te versterken en objecten aan een beeld toe te voegen of te verwijderen.
Prompt engineering kan ook helpen bij het afstemmen van LLM’s en het optimaliseren van workflows voor specifieke resultaten bij het ontwikkelen van nieuwe tools. Er zijn ook andere redenen waarom prompt engineering belangrijk is voor AI:
- Resultaatoptimalisatie: zorgvuldig ontworpen prompt engineering kan ervoor zorgen dat taalmodellen resultaten van hogere kwaliteit en relevanter zijn.
- Efficiëntie: goed geformuleerde prompts zorgen ervoor dat het model sneller de gewenste informatie levert, zonder dat er meerdere prompts of iteraties nodig zijn.
- Controle over de output: Slimme prompt engineering stelt de gebruiker in staat om de manier waarop de AI reageert te controleren, inclusief de lengte, stijl en toon van het antwoord.
- Foutreductie: duidelijke en beknopte prompts helpen mogelijke vooroordelen, misverstanden of onnauwkeurige antwoorden van een model tot een minimum te beperken.
- Geavanceerde toepassingen: met de juiste prompt engineering kunnen AI-modellen worden gebruikt voor specifieke taken of op andere gebieden waarvoor ze oorspronkelijk niet zijn ontwikkeld.
- Experimentele inzichten: door te experimenteren met verschillende prompts kan een beter inzicht worden verkregen in hoe een bepaalde generatieve AI werkt en hoe deze reageert op verschillende inputs.
Voorbeelden van prompt engineering
Prompts die kunnen worden gebruikt om tekst, afbeeldingen of video’s te maken, verschillen aanzienlijk van elkaar. Voor alle AI-websites geldt echter dat gerichte prompt engineering gebruikers in staat stelt om effectiever te communiceren met de betreffende AI-tool.
Snelle voorbeelden voor tekstgeneratoren
Hier is een voorbeeld van gerichte prompt engineering voor tekstgeneratoren:
- Specificiteit
- Oorspronkelijke vraag: ‘Vertel me eens iets over bomen’.
- Verbeterde prompt: ‘Leg het proces van fotosynthese in loofbomen uit’.
- Opmaak van antwoorden
- oorspronkelijke vraag: ‘Wat zijn de voordelen van zonne-energie?’
- Verbeterde vraag: ‘Noem vijf voordelen van zonne-energie’.
- Voorbeeldantwoorden invoegen
- oorspronkelijke opdracht: ‘Schrijf een zin over Parijs’.
- Verbeterde prompt: ‘Schrijf een zin over Parijs in de stijl van Hemingway’.
- Lengte en details
- oorspronkelijke vraag: ‘Beschrijf water’.
- Verbeterde prompt: ‘Geef me een gedetailleerde wetenschappelijke uitleg over de moleculaire structuur van water’.
- Vooroordelen vermijden
- oorspronkelijke vraag: ‘Wat vind je van cryptovaluta?’
- Verbeterde vraag: ‘Beschrijf cryptovaluta’s op een neutrale en objectieve manier’.
- Context
- oorspronkelijke vraag: ‘Waarom dalen aandelen?’
- Verbeterde vraag: ’Waarom zouden technologieaandelen in een recessie dalen, gezien de economische factoren?
- Stijlen of perspectieven
- Oorspronkelijke vraag: ‘Vertel me het verhaal van Napoleon’.
- Verbeterde prompt: ‘Vertel me het verhaal van Napoleon vanuit het perspectief van een van zijn soldaten’.
Snelle voorbeelden voor beeldgeneratoren
Prompt engineering is niet alleen relevant voor taalmodellen, maar ook voor Generative Adversarial Networks die afbeeldingen genereren, zoals DALL-E. Voor afbeeldingsgeneratoren moeten prompts tekstueel beschrijven wat voor soort afbeelding er moet worden gegenereerd:
- Specificiteit
- oorspronkelijke prompt: ‘Kat’.
- Verbeterde prompt: ‘Oranje kat die op een blauw kussen slaapt’.
- Combinatie van elementen
- oorspronkelijke prompt: ‘Gebouwen en wolken’.
- Verbeterde prompt: ‘Een oud Victoriaans huis dat op zwevende wolken rust’.
- Stijl en tijdperk
- oorspronkelijke prompt: ‘Auto’s’.
- Verbeterde prompt: ‘Futuristische auto’s in retrostijl uit de jaren 50’.
- Gevoelens en sfeer
- oorspronkelijke prompt: ‘Bos’.
- Verbeterde prompt: ‘Een donker, mistig bos badend in maanlicht’.
- Combinatie van ongebruikelijke elementen
- oorspronkelijke prompt: ‘Tafel en fruit’.
- Verbeterde prompt: ‘Een tafel gemaakt van watermeloenen met een blad van gedroogde bananenschijfjes’.
- Perspectief en dimensie
- oorspronkelijke prompt: ‘Bergen’.
- Verbeterde prompt: ‘Een enorme berg in de vorm van een omgekeerd theeglas’.
- Abstractie
- Oorspronkelijke prompt: ‘Gevoelens’.
- Verbeterde prompt: ‘Vreugde gevisualiseerd als een heldere explosie van kleur’.
Snelle voorbeelden voor videogeneratoren
Voor videogeneratoren is het een uitdaging om niet alleen een enkel moment of stilstaand beeld vast te leggen, maar een dynamische, getimede reeks acties en gebeurtenissen. Goede prompt engineering helpt om de actie, omgeving en duur van de video nauwkeurig te specificeren, evenals hoe elementen in de video met elkaar moeten interageren:
- Actiescène
- oorspronkelijke prompt: ‘Kat loopt’.
- Verbeterde prompt: ‘Oranje kat loopt langzaam langs een plas en springt er dan in’.
- Omgeving en stemming
- oorspronkelijke prompt: ‘Strandtafereel’.
- Verbeterde prompt: ‘Een verlaten strand bij zonsondergang, met zacht kabbelende golven en een zwerm vogels die aan de horizon vliegt’.
- Tijdelijke ontwikkeling
- oorspronkelijke prompt: ‘Een bloeiende bloem’.
- Verbeterde prompt: ‘Een roos die in 30 seconden van een knop tot een volledig bloeiende bloem groeit’.
- Dynamische acties
- oorspronkelijke prompt: ‘Sportwedstrijd’.
- Verbeterde prompt: ‘Een basketbalwedstrijd waarin een speler in de laatste seconden van de wedstrijd een cruciale driepunter scoort’.
- Combinatie van elementen en overgangen
- oorspronkelijke prompt: ‘Tijden van de dag’.
- Verbeterde prompt: ‘Een stadspanorama dat overgaat van ochtend naar nacht, waarbij de lichten van de stad aangaan als de duisternis valt’.
- Verhaal en vertelling
- Oorspronkelijke prompt: ‘Een vliegende vogel’.
- Verbeterde prompt: ‘Een jonge vogel die voor het eerst probeert te vliegen. Na een paar mislukte pogingen verovert de vogel eindelijk de lucht en keert veilig terug naar zijn nest’.
Wat zijn de beste praktijken voor prompt engineering?
Met gerichte prompt engineering is het mogelijk om optimale resultaten te behalen met generatieve AI-tools. Er zijn enkele bewezen best practices waarmee rekening moet worden gehouden bij het formuleren van prompts:
- Wees nauwkeurig: door een prompt duidelijk te formuleren, begrijpt de AI beter wat u wilt dat hij genereert.
- Wees specifiek: Zorg ervoor dat uw prompts specifiek genoeg zijn om het soort antwoord te krijgen dat u wilt.
- Experimenteer: als u niet meteen het gewenste antwoord krijgt, probeer dan de vraag anders te formuleren of meer context toe te voegen.
- Opmaakinstructies: Als je wilt dat het antwoord een specifieke opmaak heeft (bijv. lijst, korte alinea, formele taal), moet je dit in de prompt aangeven.
- Voorbeeldantwoorden: Het geven van voorbeeldantwoorden kan nuttig zijn, omdat het de AI een voorbeeld geeft van het antwoord dat u wilt en het in de juiste richting stuurt.
- Context: Sommige AI-tools hebben baat bij aanvullende informatie of meer context voordat de eigenlijke vraag wordt gesteld.
- Vermijd dubbelzinnigheid: Vermijd onduidelijke of dubbelzinnige bewoordingen.
- Beperk en stuur: Als u bang bent dat de AI-tool een bevooroordeeld antwoord geeft, of als u een bepaalde stijl of invalshoek wilt, geef dan duidelijke instructies.
- Controleer: Het is belangrijk om de antwoorden van een AI-tool kritisch te controleren en ervoor te zorgen dat ze zowel nauwkeurig als vrij van ongewenste vooringenomenheid zijn.
- Iteratieve aanpak: Het is vaak nuttig om een iteratieve aanpak te hanteren en de vraag te verfijnen op basis van de ontvangen antwoorden.
Welke kwalificaties moet een prompt engineer hebben?
Prompt engineering biedt veelbelovende kansen voor mensen met een diepgaand begrip van taalverwerking en een creatieve mindset. Naarmate AI- en NLP-technologieën in steeds meer sectoren worden toegepast, zal de vraag naar bekwame prompt engineers blijven groeien.
Hoewel er geen specifieke opleidingseisen zijn, kan een diploma in een verwant vakgebied nuttig zijn. Hoewel programmeervaardigheden niet essentieel zijn, kan een diploma in informatica of taalkunde het gemakkelijker maken om taalmodellen te begrijpen en prompts te ontwikkelen. Prompt engineering gaat in de eerste plaats over het begrijpen van hoe taal werkt en hoe je deze kunt structureren om de gewenste resultaten te verkrijgen. De volgende vaardigheden kunnen daarbij nuttig zijn:
- Inzicht in AI en machine learning: Het is belangrijk om een basiskennis te hebben van hoe neurale netwerken werken, met name taalmodellen, zodat je de mechanismen achter de resultaten beter kunt begrijpen.
- Analytisch denken: Het analyseren van resultaten en het aanpassen van prompts op basis daarvan vereist analytisch denken.
- Communicatieve vaardigheden: Het vermogen om duidelijke en beknopte instructies te geven is essentieel voor prompt engineering.
- Foutdetectie: Het vermogen om onnauwkeurigheden of fouten in de reacties van een AI-model te detecteren en de nodige aanpassingen te doen.
- Domeinspecifieke kennis: Afhankelijk van het domein waarvoor u het gebruikt, kan gespecialiseerde domeinkennis nodig zijn om prompts en reacties effectief te ontwerpen en te evalueren.
- Continu leren: kunstmatige intelligentie en machine learning evolueren snel. Goede prompt engineering vereist daarom een toewijding aan continu leren en de bereidheid om zich voortdurend aan te passen aan nieuwe technologieën.
- Teamwork: Een prompt engineer moet vaak samenwerken met andere professionals, zoals datawetenschappers, software-engineers en bedrijfsanalisten.