Prompt engineering – co to jest? Dobre praktyki w inżynierii podpowiedzi

Rosnące znaczenie sztucznej inteligencji sprawia, że rośnie popularność prompt engineering jako dziedziny i umiejętności. Czym jest prompt engineering i jak go wykorzystać, żeby przekształcić interakcje człowiek-maszyna w efektywne procesy?

Z tego artykułu dowiesz się m.in.:

• Czym jest prompt engineering?
• Jakie są rodzaje prompt engineeringu?
• Jakie są dobre praktyki w prompt engineeringu?
• Jakie są niezbędne umiejętności w prompt engineeringu?
• Jak wygląda praca w prompt engineeringu?
• Jaka jest rola prompt engineeringu?

Prompt engineering – definicja

Prompt engineering (po polsku inżynieria podpowiedzi) to proces projektowania i optymalizacji instrukcji (promptów) używanych do interakcji z modelami językowymi, takimi jak ChatGPT. Celem jest uzyskanie precyzyjnych, użytecznych oraz oczekiwanych wyników od modelu, który generuje odpowiedzi na podstawie wprowadzonych danych^{[1] [2] [3]}.

Prompt engineering to sztuka projektowania i optymalizacji zapytań kierowanych do modeli językowych, takich jak GPT, w celu uzyskania precyzyjnych i trafnych odpowiedzi.

Definicja prompt engineeringu

W miarę rozwoju sztucznej inteligencji prompt engineering stał się istotną dziedziną zarówno dla badaczy, jak i dla praktyków wykorzystujących go w różnych zastosowaniach, od automatyzacji procesów, przez tworzenie treści, aż po analizę danych. Poprzez eksperymenty i analizę reakcji modelu na różne formy zapytań możliwe jest doskonalenie promptów, co poprawia efektywność i dokładność działania samego modelu^{[4] [5]}.

Rodzaje prompt engineeringu

Prompt engineering wykorzystuje różnorodne techniki, więc można podzielić go na następujące rodzaje^{[6] [7] [8] [9]}:

• Jednym z najważniejszych podejść jest zero-shot prompting, gdzie model jest proszony o wykonanie zadania bez wcześniejszych przykładów, co testuje jego zdolność do generalizacji i radzenia sobie z nieznanymi zadaniami.
• Rozwinięciem zero-shot prompting jest one-shot prompting, czyli metoda, w której modelowi, oprócz instrukcji, dostarcza się tylko jeden przykład.
• Few-shot prompting polega na dostarczeniu modelowi kilku przykładów zapytań wraz z oczekiwanymi odpowiedziami. Tego rodzaju prompty pomagają modelowi lepiej zrozumieć kontekst i strukturę odpowiedzi.
• Inną techniką jest chain-of-thought prompting (tłumaczy się to jako łańcuch myśli), która wymaga od modelu podążania za określonymi krokami logicznymi w celu uzyskania bardziej złożonych odpowiedzi. Tego typu prompty pozwalają generować bardziej przemyślane odpowiedzi poprzez rozbicie skomplikowanych problemów na mniejsze etapy.
• W contextual promptingu (promptowanie kontekstualne) dostarcza się modelowi dodatkowe informacje na temat kontekstu, co pomaga w dokładniejszym dopasowaniu odpowiedzi do zapytania. Takie prompty są szczególnie użyteczne w sytuacjach, w których model musi zrozumieć dany temat lub specyficzne warunki, aby wygenerować trafne wyniki.
• Bias mitigation (łagodzenie uprzedzeń) pozwala identyfikować i minimalizować potencjalne uprzedzenia w generowanych odpowiedziach. W tego rodzaju promptach model jest instruowany, aby unikać stereotypów lub innych form stronniczości w swoich odpowiedziach.
• Instruction-based prompts (podpowiedzi bazujące na instrukacjach) skupiają się na jasnych i szczegółowych poleceniach, dzięki którym model jest w stanie wykonać konkretne zadania zgodnie z dokładnymi wytycznymi.
• Graph prompting przekształca dane wizualne, takie jak wykresy, w format tekstowy zrozumiały dla modeli językowych. Dzięki temu mogą one analizować i interpretować dane liczbowe lub graficzne, co umożliwia ich wykorzystanie w analizie danych.
• Directional stimulus prompting (podpowiadanie bodźców kierunkowych) polega na dostarczaniu modelowi wskazówek, sugerujących określoną ścieżkę myślenia lub rozwiązywania problemu. Jest to szczególnie przydatne, gdy model powinien skupić się na konkretnych aspektach zadania.
• Warto też wspomnieć o automatyczny prompt engineeringu, w którym modele same oceniają możliwe odpowiedzi na podstawie dostarczonych przykładów, wybierając najlepszą opcję.

Dobre praktyki w prompt engineeringu

Pierwszą dobrą praktyką w inżynierii podpowiedzi jest precyzja instrukcji – obejmuje ona zarówno wybór odpowiednich słów, jak i poprawne określenie celu zapytania. W tym kontekście należy też unikać specjalistycznego języka, szczególnie w pierwszych zapytaniach. Modele językowe działają lepiej, gdy używany język jest klarowny i nie zawiera (jeśli nie jest to potrzebne) technicznego żargonu. W przypadku bardziej zaawansowanych pytań można stopniowo wprowadzać bardziej szczegółowe instrukcje.

Efekty pracy modeli językowych są lepsze, gdy mają one dostęp do odpowiedniego kontekstu, który pomaga im zrozumieć znaczenie i intencje pytania. Może to obejmować wcześniejsze informacje dostarczone w trakcie rozmowy lub inne dane pomagające systemom zrozumieć sytuację. Im bardziej wyczerpująco przedstawiony jest kontekst, tym trafniejsze będą odpowiedzi generowane przez model.

Ton i styl komunikacji również odgrywają ważną rolę w prompt engineeringu. Model może dostosować swoje odpowiedzi do oczekiwanego tonu – formalnego, nieformalnego, technicznego lub emocjonalnego – w zależności od sposobu sformułowania promptu. Odpowiednie zarządzanie stylem wypowiedzi pozwala uzyskać bardziej adekwatne odpowiedzi.

Następnym elementem jest zarządzanie zakresem odpowiedzi. W niektórych przypadkach zapytania mogą wymagać ogólnych odpowiedzi, podczas gdy inne wymagają bardzo szczegółowych informacji. W prompt engineeringu dobrze jest określić, czy model powinien odpowiedzieć ogólnie, czy szczegółowo, co można osiągnąć poprzez dodanie specyficznych instrukcji dotyczących poziomu szczegółowości odpowiedzi.

Trzeba też pamiętać, że prompt engineering wymaga wielokrotnego testowania różnych form zapytań, analizowania wyników oraz dokonywania poprawek, aby uzyskać optymalną odpowiedź. Iteracje pozwalają doskonalić komunikacji z modelem w celu maksymalizacji jakości i trafności generowanych treści. Systematyczne badanie wyników poprzez zadawanie modelowi tego samego pytania z różnymi formami promptów pozwala sprawdzić, jak różne struktury zapytań wpływają na odpowiedzi i pomaga określić najlepszy sposob formułowania promptów.

Generatywne AI są w stanie dostosowywać odpowiedzi w zależności od tonu, formy językowej i kontekstu zapytania. Dobrze jest więc tworzyć prompty, które są zgodne z celem użytkownika, czy to w kontekście formalnym, technicznym, czy bardziej nieformalnym. Kiedy celem jest generowanie treści marketingowych, warto poprosić, aby model „wczuł się” w rolę specjalisty od marketingu poprzez specyficzne sformułowania promujące daną narrację lub styl.

Przydatne może też być stopniowe zwiększanie złożoności promptów. Zamiast od razu zadać bardzo złożone pytanie, warto rozbić je na mniejsze fragmenty, dzięki czemu model lepiej zrozumie logikę całego problemu. Dzięki temu model może przeprowadzić rozumowanie krok po kroku, co zwiększa trafność odpowiedzi na bardziej skomplikowane pytania.

Za każdym razem warto też sprawdzać wyników pod kątem dokładności oraz monitorować, czy odpowiedzi nie zawierają uprzedzenia lub treści nieetycznych. Regularna ocena wyników i dostosowywanie promptów w zależności od wykrytych problemów to fundamenty odpowiedzialnego wykorzystania sztucznej inteligencji.

Niezbędne umiejętności w prompt engineeringu

Praca w inżynierii podpowiedzi wymaga szeregu umiejętności, ale najważniejszą jest dogłębna znajomość dużych modeli językowych i sztucznej inteligencji, takich jak GPT czy Google PaLM, szczególnie w kontekście ich funkcjonowania i architektury. Ważne jest, aby rozumieć, jak te modele przetwarzają dane, tokenizują je, a także jak wykorzystują mechanizmy samoistnej uwagi, co wpływa na sposób generowania odpowiedzi przez AI.

Oprócz AI trzeba się znać również na narzędziach i technikach programistycznych, zwłaszcza w zakresie przetwarzania języka naturalnego. Programowanie w językach takich jak Python, a także rozumienie struktur danych i algorytmów, umożliwia skuteczne tworzenie, testowanie i optymalizowanie promptów. Prompt engineer powinien też znać techniki zarządzania danymi, a także metody, takie jak regulacja temperatury modelu czy top-k sampling.

Znajomość językoznawstwa i umiejętność precyzyjnego operowania językiem stanowi równie istotny element tej pracy. Sztuka tworzenia promptów to w dużej mierze zrozumienie niuansów językowych, semantyki oraz kontekstu. Zdolność do konstruowania jasnych, jednoznacznych zapytań, które skutecznie komunikują intencje, wymaga biegłości w języku oraz umiejętności logicznego myślenia. W prompt engineeringu konieczne jest też zrozumienie specyfiki różnych stylów wypowiedzi, konwencji kulturowych i branżowych, żeby dostosować odpowiedzi do oczekiwań użytkowników w różnych kontekstach.

Prompt engineer musi też posiadać umiejętności krytycznego myślenia i interpretacji, aby efektywnie oceniać generowane odpowiedzi, identyfikować błędy lub nieścisłości i wprowadzać odpowiednie poprawki do promptów. Iteracyjna natura tej pracy wymaga cierpliwości oraz zdolności do rozwiązywania problemów, ponieważ wyniki często wynikają z licznych prób i błędów.

Prompt engineer musi być też świadomy ryzyka związanego z potencjalnymi uprzedzeniami, stronniczością modeli oraz ich tendencją do generowania nieodpowiednich lub niebezpiecznych treści. W związku z tym prompt engineer powinien też posiadać wiedzę na temat metod monitorowania i ograniczania takich zjawisk, jak również mieć świadomość odpowiedzialności społecznej w tworzeniu promptów.

Praca w prompt engineeringu

Praca w prompt engineeringu to interdyscyplinarne zajęcie, które łączy technologię z umiejętnościami lingwistycznymi, programistycznymi i analitycznymi. Prompt engineerowie zajmują się projektowaniem oraz optymalizacją zapytań dla modeli językowych, aby uzyskiwać precyzyjne, trafne i użyteczne wyniki. Ich codzienna praca polega na eksperymentowaniu z różnymi formami zapytań, analizowaniu generowanych odpowiedzi oraz ich udoskonalaniu.

Prompt engineerów zatrudniają głównie firmy technologiczne, które rozwijają lub wykorzystują sztuczną inteligencję. Są to zarówno duże korporacje, takie jak OpenAI, Google, Microsoft czy IBM, jak i mniejsze start-upy, które rozwijają swoje produkty oparte na AI. Przemysł technologiczny dostrzega ogromne zapotrzebowanie na specjalistów, którzy potrafią w pełni wykorzystać możliwości modeli językowych, zarówno w obszarze automatyzacji, tworzenia treści, jak i w specjalistycznych branżach, takich jak medycyna, edukacja czy marketing.

Prompt engineerowie są też poszukiwani w sektorze biznesowym, szczególnie w przedsiębiorstwach zajmujących się automatyzacją procesów biznesowych, obsługą klienta, a także w sektorze badawczo-rozwojowym. W tych firmach zajmują się oni m.in. analizą danych, tworzeniem chatbotów, generowaniem treści oraz w cyberbezpieczeństwem.

Średnie zarobki prompt engineerów różnią się w zależności od lokalizacji, poziomu doświadczenia i sektora, w którym są zatrudnieni. W Stanach Zjednoczonych zarobki początkujących prompt engineerów wahają się od około 70 000 do 100 000 USD rocznie, w przypadku bardziej doświadczonych specjalistów może ono wynosić od 100 000 do 150 000 USD, a senior prompt engineerowie mogą zarabiać powyżej 150 000 USD, sięgając nawet 200 000 USD rocznie w dużych firmach technologicznych, takich jak te z Doliny Krzemowej^{[10] [11]}.

W Europie wynagrodzenia są nieco niższe, choć nadal konkurencyjne – w Wielkiej Brytanii początkujący prompt engineerowie mogą liczyć na wynagrodzenie rzędu 40 000–60 000 GBP rocznie, w Niemczech około 40 000–55 000 EUR rocznie^{[12] [13] [14]}. W Polsce zarobki prompt engineerów, choć mniejsze w porównaniu z USA czy Europą Zachodnią, rosną wraz ze wzrostem zapotrzebowania na specjalistów AI. Średnie zarobki na stanowisku prompt engineer w Polsce wynoszą od 15 000 do 25 000 PLN miesięcznie, w zależności od doświadczenia i miejsca zatrudnienia^{[15] [16] [17]}.

Rola prompt engineeringu

Prompt engineering jest pomostem między użytkownikami a sztuczną inteligencją, inżynierowie podpowiedzi starają się zrozumieć, jak modele interpretują język, aby zaprojektować zapytania, które kierują model w stronę pożądanych wyników. W praktyce oznacza to nie tylko formułowanie pytań, ale także włączanie kontekstu, sugerowanie odpowiednich rozwiązań lub nawet eliminowanie potencjalnych źródeł błędów w odpowiedziach generowanych przez model.

Ograniczenia prompt engineeringu wynikają przede wszystkim z natury modeli językowych, które mogą generować nieprecyzyjne lub błędne odpowiedzi, zwłaszcza jeśli zapytania są niejasne lub dwuznaczne. Modele mogą również wykazywać uprzedzenia, ponieważ opierają się na ogromnych zbiorach danych, które nie zawsze są neutralne.

Modele AI, mimo zaawansowania, mają ograniczoną zdolność rozumienia skomplikowanych kontekstów lub przewidywania intencji użytkownika w bardziej złożonych sytuacjach. W takich przypadkach prompt engineer musi dokładnie przemyśleć, jak zaprojektować zapytanie, aby uzyskać pożądany wynik, co może być czasochłonne i wymagać iteracyjnego podejścia.

Powyższe ograniczenia nie zmieniają faktu, że korzyści płynące z prompt engineeringu są jednak znaczące. Odpowiednio skonstruowane zapytania mogą znacząco poprawić jakość interakcji z modelem, a dzięki precyzyjnie zaprojektowanym promptom możliwe jest uzyskanie dokładnych wyników w różnych dziedzinach – od medycyny, przez analizę danych, po generowanie treści. Efektywne wykorzystanie tej techniki przekłada się na oszczędność czasu i zasobów, a także zmniejsza potrzebę ręcznego przetwarzania wyników.