"Prompt engineering" refererer typisk til processen med at designe og udvikle prompter eller input til en AI-sprogmodel. I forbindelse med OpenAI's GPT-3.5-model involverer prompt engineering udarbejdelse af effektive instruktioner, spørgsmål eller kontekst til at guide modellens generation og opnå ønskede output.
Hurtig ingeniørarbejde er afgørende for at generere præcise og relevante svar fra sprogmodellen. Ved omhyggeligt at designe prompter kan udviklere kontrollere outputtet og styre modellen mod de ønskede resultater. Dette indebærer forståelse af modellens styrker og begrænsninger og formulering af prompter, der fremkalder den ønskede information eller svar.
Effektiv prompt engineering kan involvere teknikker som at give eksplicitte instruktioner, specificere formatet eller strukturen af det ønskede output eller give kontekst og baggrundsinformation til at vejlede modellens forståelse. Det kan også involvere eksperimenter og iteration for at forfine prompts og forbedre kvaliteten af det genererede indhold.
Overordnet set spiller hurtig ingeniørarbejde en væsentlig rolle i at udnytte mulighederne i AI-sprogmodeller og udnytte deres potentiale til at levere nyttige og meningsfulde output i forskellige applikationer, såsom chatbots, indholdsgenerering, sprogoversættelse og mere.