Czym jest prompt?
Prompt to świadomie sformułowane polecenie lub zestaw wskazówek przekazywanych modelowi językowemu, którego celem jest ukierunkowanie wygenerowanej odpowiedzi. W praktyce stanowi most między potrzebami użytkownika a matematycznym rdzeniem sieci neuronowej, przekładając intencję na konkretne przebiegi obliczeniowe.
Dlaczego powstało?
Idea precyzyjnego polecenia pojawiła się już w latach sześćdziesiątych, gdy Joseph Weizenbaum udostępnił system ELIZA (1966), przyjmujący proste zapytania tekstowe. W kolejnych dekadach usprawnienia w uczeniu maszynowym poszerzały możliwości interakcji, jednak dopiero publiczne udostępnienie modeli transformatorowych OpenAI GPT-2 (2019) i GPT-3 (2020) podniosło znaczenie sztuki formułowania promptów do rangi osobnej kompetencji.
Jak działa?
Model językowy koduje otrzymany prompt do postaci wektorowej, łącząc go z własną wiedzą statystyczną zgromadzoną podczas treningu. W rezultacie generuje sekwencję tokenów o najwyższym prawdopodobieństwie spójności z treścią polecenia. Długość, kolejność słów, a nawet interpunkcja w promptcie potrafią znacząco wpłynąć na przebieg tej probabilistycznej prognozy, co przekłada się na jakość odpowiedzi.
Zastosowania w praktyce
W biznesie prompt bywa wykorzystywany do tworzenia streszczeń raportów, przygotowywania szkiców korespondencji czy automatyzacji wsparcia klienta. Na przykład polecenie: „Streść w 150 słowach najważniejsze wnioski z poniższego artykułu naukowego” pozwoli analitykowi szybko uzyskać klarowny skrót, podczas gdy tradycyjne metody wymagały ręcznej lektury i redakcji.
Zalety i ograniczenia
Największą zaletą promptu jest elastyczność: ta sama architektura sieci może obsłużyć opis produktu, kodowanie czy analizę sentymentu, o ile polecenie jasno określa zadanie. Ograniczeniem pozostaje podatność na dwuznaczności językowe; niewłaściwie sformułowane polecenie prowadzi do odpowiedzi pozornie poprawnych, lecz faktycznie nieadekwatnych.
Na co uważać?
Kluczowe jest unikanie promptów, które zawierają informacje wprowadzające model w błąd lub naruszają prywatność. W środowiskach regulowanych, takich jak prawo czy medycyna, niezbędna staje się walidacja wyników przez eksperta, gdyż model może generować treści przekonujące, lecz niepoparte faktami.
Dodatkowe źródła
Więcej informacji na temat historii i technik formułowania promptów można znaleźć w hasłach Wikipedia „Prompt engineering” oraz w artykule „Language Models are Few-Shot Learners” na arXiv. Dobrym uzupełnieniem pozostaje dokumentacja OpenAI dotycząca dobrych praktyk tworzenia zapytań.
