Prompt to nie tylko tekst — to instrukcja
W świecie sztucznej inteligencji często skupiamy się na wyborze odpowiedniego modelu językowego — GPT-4, Claude, Gemini. Ale badania naukowe pokazują, że jakość promptu może być równie ważna, a czasem nawet ważniejsza niż sam model. To, jak sformułujemy polecenie, bezpośrednio przekłada się na jakość odpowiedzi, precyzję i użyteczność wyników.
Badania naukowe: połowa sukcesu to prompt
Badanie przeprowadzone przez zespół badawczy powiązany z MIT Sloan wykazało coś zaskakującego: wykorzystanie nowszej wersji modelu AI odpowiada tylko za około połowę obserwowanego wzrostu wydajności. Druga połowa sukcesu wynikała z umiejętnego tworzenia i dostosowywania promptów przez użytkowników.
W eksperymencie uczestnicy mieli za zadanie odtworzyć obraz kontrolny za pomocą poleceń wydawanych sztucznej inteligencji. Użytkownicy korzystający z bardziej zaawansowanego modelu DALL-E 3 tworzyli prompty o 24% dłuższe i bardziej opisowe niż ci korzystający z DALL-E 2, co bezpośrednio przekładało się na lepsze wyniki.
To pokazuje, że nie wystarczy mieć lepszy model — trzeba umieć z niego korzystać.
Chain-of-Thought: jak struktura promptu wpływa na różnorodność
Badanie przeprowadzone przez Lennart Meincke, Ethana R. Mollicka i Christiana Terwiescha, opublikowane na arXiv, skupiło się na zwiększaniu różnorodności pomysłów generowanych przez AI. Wykorzystując model GPT-4, naukowcy odkryli, że stosowanie techniki "Chain-of-Thought" (CoT) w promptach prowadzi do większej różnorodności i unikalności generowanych pomysłów.
Chain-of-Thought zachęca model do przedstawienia swojego toku rozumowania krok po kroku, co skutkuje bardziej przemyślanymi i zróżnicowanymi odpowiedziami. To nie jest tylko kwestia estetyki — to realna różnica w jakości i użyteczności wyników.
Systematyczny przegląd: znaczenie projektowania promptów
Systematyczny przegląd metod promptowania w przetwarzaniu języka naturalnego, opublikowany na arXiv, podkreśla znaczenie odpowiedniego projektowania promptów. Autorzy wskazują, że precyzyjne formułowanie poleceń pozwala na lepsze dostosowanie modeli językowych do nowych zadań, nawet przy ograniczonej ilości danych treningowych.
To szczególnie ważne w kontekście praktycznym: często nie mamy możliwości retrenowania modelu, ale możemy znacznie poprawić jego działanie poprzez lepsze prompty.
Praktyczne implikacje
1. Inwestycja w prompt engineering się opłaca
Jeśli wydajesz pieniądze na lepszy model AI, ale nie inwestujesz czasu w naukę tworzenia dobrych promptów, możesz tracić nawet połowę potencjału swojego narzędzia.
2. Długość i szczegółowość mają znaczenie
Badania pokazują, że dłuższe, bardziej opisowe prompty często dają lepsze wyniki. To nie jest kwestia "więcej znaczy lepiej" — chodzi o to, żeby dać modelowi wystarczająco dużo kontekstu i instrukcji.
3. Struktura promptu wpływa na jakość
Techniki takie jak Chain-of-Thought, few-shot learning czy Generated Knowledge mogą znacząco poprawić wyniki. Warto je znać i stosować świadomie. Poniżej znajdziesz krótkie wyjaśnienia tych technik.
4. Prompt engineering to umiejętność
To nie jest coś, czego można się nauczyć w pięć minut. To umiejętność, która wymaga praktyki, eksperymentowania i zrozumienia, jak modele językowe przetwarzają informacje.
Techniki promptowania — krótkie wyjaśnienia
Oto najważniejsze techniki, które warto znać:
Chain-of-Thought (CoT)
Zamiast prosić model o bezpośrednią odpowiedź, prosimy go, żeby pokazał swoje rozumowanie krok po kroku.
Przykład:
- ❌ Słaby prompt: "Ile to 15 × 23?"
- ✅ Chain-of-Thought: "Oblicz 15 × 23, pokazując każdy krok obliczeń."
Model wtedy pokaże: "15 × 20 = 300, 15 × 3 = 45, więc 300 + 45 = 345", co prowadzi do bardziej precyzyjnych wyników.
Few-shot Learning
Pokazujemy modelowi kilka przykładów tego, czego oczekujemy, zanim poprosimy go o wykonanie zadania.
Przykład:
Przetłumacz na język formalny:
Nieformalne: "Hej, co tam?"
Formalne: "Dzień dobry, jak się pan/pani ma?"
Nieformalne: "Cześć, co słychać?"
Formalne: "Witam, jak się pan/pani czuje?"
Nieformalne: "Siema, co u Ciebie?"
Formalne: "Dzień dobry, jak się pan/pani ma?"
Model uczy się wzorca z przykładów i stosuje go do nowego zadania.
Generated Knowledge
Najpierw prosimy model o wygenerowanie wiedzy/faktów na dany temat, a potem używamy tej wiedzy do udzielenia odpowiedzi.
Przykład:
Krok 1: "Wymień 5 najważniejszych faktów o zmianach klimatu."
Krok 2: "Na podstawie powyższych faktów, wyjaśnij, dlaczego redukcja emisji CO2 jest ważna."
To prowadzi do bardziej uargumentowanych i precyzyjnych odpowiedzi.
Role-playing
Nadajemy modelowi konkretną rolę lub perspektywę, z której ma odpowiadać.
Przykład:
- ❌ "Wyjaśnij, jak działa blockchain."
- ✅ "Jesteś doświadczonym programistą, który wyjaśnia blockchain początkującemu. Użyj prostych analogii i przykładów."
Model dostosowuje swój styl i poziom szczegółowości do przypisanej roli.
Co to oznacza dla Ciebie?
Jeśli pracujesz z AI — czy to jako programista, analityk, czy przedsiębiorca — warto:
- Inwestować czas w naukę prompt engineering — to może być równie ważne jak wybór modelu
- Eksperymentować z różnymi technikami — Chain-of-Thought, few-shot examples, role-playing
- Testować i iterować — jeden prompt rzadko jest idealny za pierwszym razem
- Dokumentować, co działa — buduj bibliotekę skutecznych promptów dla swoich zadań
Podsumowanie
Badania naukowe jasno pokazują: jakość promptu ma ogromne znaczenie. Może być równie ważna jak wybór modelu językowego, a czasem nawet ważniejsza. To nie jest tylko kwestia "sztuki" — to coś, co można mierzyć, testować i ulepszać.
Warto traktować prompt engineering jako poważną umiejętność, która może znacząco wpłynąć na efektywność pracy z AI. Bo najnowszy model z kiepskim promptem może dać gorsze wyniki niż starszy model z dobrze zaprojektowanym promptem.
Jeśli zastanawiasz się, czy AI w ogóle jest potrzebne w Twoim projekcie, przeczytaj również: Czy AI zawsze jest potrzebne?
Potrzebujesz pomocy w nauce promptowania?
Jeśli chcesz rozwinąć swoje umiejętności związane z prompt engineering i nauczyć się tworzyć skuteczne prompty, służę radą i pomocą. Mogę pomóc Ci:
- Zrozumieć, jak działają różne techniki promptowania
- Nauczyć się tworzyć lepsze prompty dla Twoich konkretnych zadań
- Zoptymalizować istniejące prompty, aby uzyskać lepsze wyniki
- Zbudować bibliotekę skutecznych promptów dostosowanych do Twoich potrzeb
Zapraszam do kontaktu — wspólnie możemy znacząco poprawić efektywność Twojej pracy z AI.
Źródła
- Jahani, E., Manning, B. S., Zhang, J., et al. (2024). As Generative Models Improve, People Adapt Their Prompts. arXiv preprint arXiv:2407.14333
- Meincke, L., Mollick, E. R., & Terwiesch, C. (2024). Increasing Idea Diversity in AI-Assisted Ideation. arXiv preprint arXiv:2402.01727
- Liu, P., et al. (2021). Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing. arXiv preprint arXiv:2107.13586