"Prompt engineering" verwijst doorgaans naar het proces van het ontwerpen en ontwikkelen van prompts of invoer voor een AI-taalmodel. In de context van het GPT-3.5-model van OpenAI omvat snelle engineering het opstellen van effectieve instructies, vragen of context om het genereren van het model te begeleiden en de gewenste output te bereiken.
Snelle engineering is cruciaal voor het genereren van nauwkeurige en relevante antwoorden uit het taalmodel. Door zorgvuldig prompts te ontwerpen, kunnen ontwikkelaars de uitvoer controleren en het model naar de gewenste resultaten sturen. Dit omvat het begrijpen van de sterke punten en beperkingen van het model en het formuleren van aanwijzingen die de gewenste informatie of reacties oproepen.
Effectieve prompt engineering kan technieken omvatten zoals het geven van expliciete instructies, het specificeren van het formaat of de structuur van de gewenste uitvoer, of het geven van context- en achtergrondinformatie om het begrip van het model te begeleiden. Het kan ook gaan om experimenteren en herhalen om prompts te verfijnen en de kwaliteit van de gegenereerde inhoud te verbeteren.
Over het algemeen speelt snelle engineering een belangrijke rol bij het benutten van de mogelijkheden van AI-taalmodellen en het benutten van hun potentieel om nuttige en zinvolle output te bieden in verschillende toepassingen, zoals chatbots, het genereren van inhoud, taalvertaling en meer.