Hjem > Blog > Vigtigheden af prompt engineering i forebyggelsen af AI-hallucinationer
Vigtigheden af prompt engineering i forebyggelsen af AI-hallucinationer
AlfaPeople |
dec 13, 2024

Vigtigheden af prompt engineering i forebyggelsen af AI-hallucinationer

Med de platforme, der fines i dag, er det ikke længere nødvendigt at starte fra bunden, når du opretter en prompt. Sample prompts findes allerede i Microsoft Adoption Sample Solutions Gallery, hvilket kan spare tid og sikre et solidt udgangspunkt. Det er dog vigtigt at vide, hvordan man udformer en effektiv prompt; at starte med et gennemarbejdet eksempel kan være en stor fordel.

Denne artikel belyser vigtigheden af prompt engineering for at forhindre kunstig intelligens i at generere ukorrekt eller opdigtet information, også kendt som hallucinationer. Artiklen fremhæver også, hvordan veludformede prompts kan forbedre AI-svarenes kvalitet, gøre dem mere præcise og relevante samt reducere risikoen for hallucinationer.

Vi understreger desuden de potentielle konsekvenser af hallucinationer i forretningsapplikationer, som eksempelvis dårlige beslutninger, tabt omsætning og skadet omdømme. Artiklen fremhæver behovet for menneskelig validering og robuste prompt engineering-praksisser for at sikre tillid til AI-systemer i kritiske miljøer.

Prompt engineering

I generative AI-systemer, som Natural language Models (NLP), spiller de instruktioner, der gives til modellen (prompts), en central rolle. Problemet med ukorrekt eller opdigtet information, der ikke er forankret i virkeligheden, er en af de største udfordringer for det tekniske community, der udvikler og implementerer disse modeller i kritiske scenarier.

Prompt engineering kan væsentligt reducere disse fejl, særligt i virksomhedsapplikationer, hvor modellerne er integreret i processer, der kræver høj nøjagtighed, som CRM, ERP og avancerede dataanalysesystemer.

Fordelene ved prompt engineering

  • Vedludførte prompts skaber mere præcise og relevante svar fra AI-modeller.
  • Effektiv prompt-struktur reducerer behovet for gentagne omformuleringer.
  • Prompt engineering muliggør tilpasning til specifikke behov for en målgruppe eller opgave.

Elementerne i en god prompt

Prompts fungerer som instruktioner til AI-modeller (GPT) og består generelt af to hoveddele: selve instruktionen og konteksten. For at opnå optimale resultater er det vigtigt at fokusere på nøgleelementerne i en prompt.

Ifølge Microsoft AI Builder-teamets guide til prompt engineering bør følgende elementer indgå:

  • Opgave: En klar instruktion, der specificerer, hvilken opgave GPT-modellen skal udføre.
  • Kontekst: En beskrivelse af relevante data og eventuelle inputvariabler.
  • Forventninger: Angivelse af mål og forventninger til GPT’s svar.
  • Output: Specificering af, hvordan output skal formateres.

Eksempel på en veludformet prompt:

  • Uhensigtsmæssig prompt: “Hvordan kan jeg blive Solution Architect?”
  • Forbedret prompt: “Design en professionel udviklingsplan for at opbygge en karriere som Solution Architect på 6 år. Planen bør indeholde mål og delmål, ressourcer og værktøjer samt en tidsplan for aktiviteter. Formatér planen, så den er kortfattet og praktisk, og præsentér informationen på en klar og letforståelig måde.”

Effektive instruktioner forebygger AI-hallucinationer

Hallucinationer opstår, når en Large-Scale Language Model (LLM) genererer information, der ikke er baseret på virkelige fakta. Dette kan inkludere opdigtede hændelser, forkerte data eller irrelevante resultater.

Effektiv prompt engineering kræver en dyb forståelse af, hvordan modellen behandler information, samt dens begrænsninger i forhold til træningsdata og erfaringsbaserede metoder. Vage eller komplekse spørgsmål kan øge risikoen for hallucinationer ved at lade modellen “improvisere”.

AI-modeller er afhængige af store datasæt til at træne og identificere mønstre. Nøjagtigheden afhænger dog af datakvaliteten. Hvis datasættene er ufuldstændige eller skævvridne, risikerer modellen at lære fejl, hvilket resulterer i unøjagtige svar.

Hvad forårsager AI-hallucinationer?

Typiske årsager til hallucinationer inkluderer:

  • Manglende kontekst: Uden tilstrækkelig kontekst kan modellen opfinde svar.
  • Tvetydige forespørgsler: Vage spørgsmål kan resultere i irrelevante eller unøjagtige svar.
  • Lang genereringstid: Lange svar øger risikoen for fejl.
  • Manglende adgang til eksterne kilder: Modeller uden adgang til databaser eller søgemaskiner kan generere fejlagtige svar.

Hvordan forebygger man hallucinationer?

Gode prompts kan minimere risikoen for AI-hallucinationer. Nøgleteknikker inkluderer:

  • Relevante datasæt: Brug kun data, der er specifikke for opgaven.
  • Begræns resultatmuligheder: Reducer ekstreme forudsigelser med teknikker som regularisering.
  • Skabeloner: Skab faste rammer for modellen, inkl. titel, introduktion og konklusion.
  • Klare forventninger: Angiv specifik information og kendte datakilder.
  • Opdel prompts: Bryd komplekse forespørgsler op i mindre dele.
  • Anmod om kilder: Bed om kildeangivelser for at sikre pålidelighed.
  • Chain of Thought: Guid modellen gennem logiske trin for at sikre præcision.

AI-hallucinationers konsekvenser i forretningsapplikationer

AI-genererede fejl kan have alvorlige konsekvenser, som fx dårlige beslutninger, tabt omsætning og juridiske problemer, især i datakritiske brancher som finans og sundhed.

Eksempler viser, hvordan AI-hallucinationer kan lede til tab, herunder kundesupportsystemer med forkerte råd og fejlagtige analyser i kreditvurderingsværktøjer. Dette understreger behovet for strenge kontroller og menneskelig validering.

Real Cases of the Impact of AI Hallucinations
Tabel 1: Real Cases of the Impact of AI Hallucinations

Prompt engineering er essentiel

Prompt engineering er essentielt for at reducere AI-hallucinationer og sikre præcise, kontrollerede resultater. Ved at anvende strategiske teknikker kan AI-eksperter skabe pålidelige modeller, der tilføjer reel værdi uden at kompromittere dataintegriteten. Dette positionerer prompt engineering som en nøglerolle i virksomheders digitale transformation.

Referencer