1-1 træning er altid inkluderet
HverdagsAI – AI kurser og sparring
1-1 træning altid inkluderet
Fokus på effektiv indlæring
Små kursushold
100% tilfredshedsgaranti
Læring tilpasses dit tempo
Max 9 deltagere pr. kursushold
Tilfredshed eller pengene retur
PROMPT ENGINEERING GUIDE 📖
Forstå Prompt Engineering - En dansk guide om at prompte
Denne guide giver dig forståelse af hvad promp engineering er og et indblik i færdighederne og værktøjerne bag.
Prompt engineering er en nøglekomponent i udviklingen af avancerede AI-systemer. Gennem nøje udformede prompts/ instruktioner til AI-modeller—kan du styre funktionaliteten og outputtet af disse modeller.
Dette åbner op for en enorm mængde muligheder, men kræver samtidig ekspertise i de underliggende principper.
Efter at have læst denne guide skulle du gerne have en grundlæggende forståelse af prompt engineering samt hvordan du kan begynde at benytte det i dine dagligdag. Lad os komme i gang!
Indholdsfortegnelse
Introduktion til prompt engineering
Hvad er prompt engineering?
Prompt engineering refererer til processen med nøje at designe og optimere de prompts, altså instruktionerne, der gives til AI-modeller for at styre deres output. ”Det er f.eks. det du skriver i chat feltet i ChatGPT”. Ved at eksperimentere med forskellige formuleringer og opbygning af prompts, kan man rette modellernes funktionalitet og svarkvalitet.
Centralt i prompt engineering er at identificere de prompts, der får modellen til at præstere bedst muligt på en given opgave. Dette kræver ofte at man skal gentage processen med afprøvning og analyse.
Betydningen af prompt engineering i AI og maskinlæring
Evnen til at “prompte” modeller effektivt er helt central for udviklingen af avanceret AI. Det er gennem prompts forskere kan implementere komplekse opgaver og domænespecifik viden i ellers generelle modeller som f.eks. ChatGPT. Når det gælder generativ AI som ChatGPT og Midjourney, så hænger kvaliteten af outputtet direkte sammen med dine instruktioner.
Ekspertise i prompt design er derfor afgørende, da dårligt formulerede prompts kan resultere i inkonsistent eller direkte forkert output. Samtidig muliggør stærke prompt engineering-færdigheder hurtig tilpasning af AI-modeller til nye opgaver.
Vigtigheden af god prompt design
God og effektiv prompt design er altafgørende for at realisere potentialet i moderne AI-modeller fuldt ud. Selv små nuancer i prompt-formuleringen kan have stor indflydelse.
Derfor er grundige færdigheder i prompt engineering vigtige for alle der arbejder praktisk med at udvikle eller anvende AI-løsninger.
I nogle tilfælde vil du få et godt svar ved at skrive ”tilfældigt” til f.eks. ChatGPT, men mange af vores kursister bliver ekstremt overraskede over hvor forskellige svarene er, når du skriver tilfældigt vs. at arbejde korrekt og struktureret med dine prompts.
Grundlæggende elementer i prompt engineering
Forståelse af prompts
Et prompt kan defineres som den instruks eller opgave, der gives til en AI-model, for at styre dens output. Prompts består typisk af:
- En præcis formulering af opgaven: F.eks. “Oversæt følgende sætning til tysk” eller “Opdigt en kort historie om en astronaut”
- Relevant baggrundsinfo og kontekst som modellen kan trække på. F.eks genre, stil, detaljer om karakterer.
- Eventuelle begrænsninger eller betingelser: F.eks længde, sprogbrug, etisk indhold mv.
Forståelse af hvordan disse promptelementer påvirker modellens output er centralt i prompt engineering.
Typer af prompts og deres anvendelser
Der findes mange forskellige kategorier af prompts med hver deres formål, her har du nogle eksempler:
- Informative prompts til at generere faktuelle svar, oversættelser eller forklaringer
- Kreative prompts til kunst, musik, historiefortælling etc.
- Instruktions prompts til at udføre handlinger og give anvisninger
- Dialog prompts til mere flydende samtale og diskussion
Forståelse af prompttyper muliggør mere effektiv kommunikation med AI.
Alle de emner vi berører her i guiden, har du mulighed for at lære på vores AI kursus – Du kan læse mere her.
Avancerede teknikker i prompt engineering
Optimering af prompts for bedre resultater
Nøglen til effektiv prompt design er iteration (at gentage) og testning. Selv små ændringer i formuleringen kan påvirke modellens output markant. Teknikker til optimering inkluderer:
- A/B testing af prompts
- Justering af længde, detaljeringsgrad og sprogbrug
- Tilføjelse af relevante modifikatorer, betingelser og constraints
- Udnyttelse af modellens træningsdata og kapaciteter
Ved at eksperimentere systematisk kan man finjustere prompts til toppræstation.
Debugging og finjustering baseret på modellens output
Hvis modellens svar er utilfredsstillende, kan årsagen ofte spores tilbage til prompten. Effektiv debugging involverer:
- Analyse af specifikke mangler eller fejl i outputtet
- Identifikation af uklarheder eller manglende information i promptet
- Tilpasning af formulering, længde og detaljeringsniveau
- Testning af alternative promptopbygninger
Gennem iterativ finjustering opnås optimale prompts, der minimerer behovet for efterfølgende rettelser af output.
Prompt engineering i praksis
Case studies - succesfulde anvendelser
Der findes efterhånden mange eksempler på stærkt prompt design i praksis:
- En forskergruppe brugte avancerede prompts til at generere molekylestrukturer med ønskede egenskaber til drug discovery.
- Kunstnere har anvendt prompts effektivt til at skabe billeder i bestemte stilarter som f.eks. steampunk eller art deco.
- ChatGPT optimerede prompts hjælper i dag tusindvis af iværksætter med forretningsplaner.
- Musikalske prompts har været anvendt til at komponere klassiske symfonier i Mozarts stil.
Disse cases viser hvordan god prompt engineering kan åbne AI-modellers potentiale.
Udfordringer og faldgruber i prompt engineering
Selvom prompts åbner mange muligheder, er der også risici, hvis de ikke håndteres ansvarligt:
- Biased eller diskriminerende sprogbrug i prompts risikerer at påvirke i modellens svar.
- Overoptimering af visse karakteristika kan føre til hallucination eller faktafejl.
- Uetiske eller skadelige handlinger bør aldrig inkorporeres i prompts.
Et af de klassiske eksempler er hvis du beder om karakteristika af en sygeplejerske, så vil de systemet mene det er en kvinde.
Effektiv prompt design kræver derfor høje etiske standarder og grundig modelforståelse.
“Vores AI kursus er den hurtigste vej til at mestre prompt engineering”
Etiske overvejelser og begrænsninger
Bias og ansvarlig AI design
Ethvert AI-system vil reflektere visse bias fra dets træningsdata og design. Ved prompt engineering er der særlig risiko for:
- Forstærkning af eksisterende stereotyper gennem prompts
- Introduktion af utilsigtede skævheder gennem dårligt prompt design
Ansvarlig og inkluderende sprogbrug i prompts er derfor vigtig. For større virksomheder anbefales derfor også løbende auditering af model-output.
Love og reguleringer
Visse typer af prompts kan være problematiske eller direkte ulovlige:
- Opfodring til voldelige eller ulovlige handlinger
- Generering af injurierende eller krænkende indhold
- Brud på ophavsret gennem prompts
Prompt designere bør derfor sætte sig ind i relevante love og reguleringer. Implementering af konkrete begrænsninger kan være nødvendig.
Fremtidsudsigterne for prompt engineering
Nye tendenser og innovationer
Feltet udvikler sig hurtigt. Nogle af de mest lovende trends er:
- Mere avancerede teknikker til automatisk optimering af prompts baseret på feedback og målinger.
- Integration af prompts i brugergrænseflader for at gøre AI lettere tilgængeligt for flere.
- Domænespecifikke prompts “out-of-the-box” der hurtigt kan tilpasses nye opgaver.
- Øget fokus på ansvarlig og robust prompt design, testning og auditering.
Disse innovationer ventes at gøre prompt engineering endnu mere centralt i AI fremover.
Langsigtede forudsigelser for området
I takt med at generelle AI-modeller bliver stadigt mere kapable, forventes behovet for manuel prompt-design at aftage på sigt.
Forskere forudser fuldautomatisk promptgenerering som en realistisk mulighed på længere sigt. Men for at udnytte eks. ChatGPTs eller Bards potentiale, så kræver det stadig, at man kan ”prompt engieneere”.
Samtidig peger trends i retning af en hybrid tilgang, hvor automatiske prompts kombineres med bruger-input. Uanset hvad bliver stærke prompt design-færdigheder altafgørende i fremtiden.
Opsummering
Essensen af prompt engineering
Nøgleessensen af prompt engineering er evnen til at formulere præcise instruktioner, der udnytter AI-systemernes fulde potentiale, samtidig med at begrænsninger håndteres ansvarligt.
Kunsten består i at finde den optimale balance mellem på den ene side at guide modellen effektivt, og på den anden side ikke overspecificere eller indsnævre dens kreativitet og generelle kapabiliteter.
De bedste prompt ingeniører kombinerer tekniske færdigheder med domæneekspertise, etisk dømmekraft og kreativ intuit.
Centrale takeaways
Når man arbejder med AI-modeller, er stærke prompt design færdigheder helt afgørende. Selvsmå justeringer i formulering og opbygning kan have stor effekt.
Samtidig er iterativ testning og analyse af modeloutput essentielt for at identificere optimale prompts og udnytte et systems fulde potentiale.
Endelig er ansvarlig og robust prompt design påkrævet for at minimere risiciene for skadelige eller biased modeladfærd.
Ved at kombinere alle disse elementer bliver prompt engineering en utrolig kraftfuld katalysator for værdiskabelse med AI.
“Vores AI kursus er den hurtigste vej til at mestre prompt engineering”
FAQS
Ofte stillede spørgsmål om prompt engineering
Start med at få grundlæggende teoretisk forståelse (typer af prompts, opbygning etc.) men gå så hurtigt videre til praktiske øvelser. Afprøv og test alternative prompts på modeller som GPT-4.
Den mest effektive måde er at tage et AI kursus, der har fokus på prompt engineering. Et af de største moduler på vores AI kursus er netop prompt engineering.
Der findes efterhånden mange online ressourcer med prompt eksempler indenfor diverse domæner. Subreddits som r/MediaSynthesis har gode use cases. Du kan også tjekke model-showcases ud fra Anthropic, You.com mfl.
Vores AI kursus er også en mulighed, her har vi et stort modul dedikeret til praktisk prompt design. Her lærer du systematisk at opbygge effektive prompts trin-for-trin, med masser af konkrete eksempler. Du får også adgang til vores omfattende promptguide.
Gennem A/B testing af alternative promptformuleringer og gradvis finjustering baseret på modellens output.
Du kan også deltage på vores AI kursus, her lærer du avancerede teknikker til iterativ testning og data-drevet optimering af dine prompts.
Du får også konkrete værktøjer til evaluering af modelgensvar, debugging af problemer, samt identifikation af optimal prompt performance.
Ved at sikre inklusiv og repræsentativ sprogbrug, samt aktivt undgå stereotyper eller generaliseringer. På vores AI kurser gennemgår vi guidelines og bedste praksis for etisk og ansvarlig prompt design.
Evnen til logisk og analytisk tænkning er vigtigt—du skal kunne vurdere præcist, hvordan små prompt justeringer påvirker output. Samtidig kræver feltet en del kreativitet og at du kan tænke ud af boksen, hvis du skal blive rigtig god.
Det afhænger meget af dine eksisterende tekniske færdigheder og hvor meget du prioriterer det.
Men med de rigtige læringsressourcer og fokuseret træning, kan man opnå betydelig kompetence på 2-3 måneder.
En mulighed er vores AI kursus, som er bygget op omkring accelerated learning-principper, for at booste din læringskurve maksimalt indenfor bl.a. prompt design, der er en stor del af vores AI kursus.
Der er efterhånden gode online ressourcer, men ofte på et overfladisk niveau. Hvis du vil dygtiggøre dig på højt niveau, anbefaler vi vores AI kursus, med avanceret prompt engineering modul.
Her lærer du state-of-the-art metoder inden for testning, debugging, optimering og ansvarlig implementering af prompts.