AI-prompting-teknikker til at få de bedste svar

Kunstig intelligens (AI) er blevet en integreret del af vores daglige liv, fra virtuelle assistenter til avanceret dataanalyse. Dog kan det være udfordrende at få de rigtige svar fra AI ved hjælp af forskellige prompting-teknikker. En nylig undersøgelse fra Wharton's Generative AI Labs, ledet af AI-ekspert Ethan Mollick, kaster lys over kompleksiteten af AI-interaktioner og tilbyder værdifulde indsigter i, hvordan man kan forbedre AI's ydeevne.

Hvorfor er det så svært at få konsistente AI-svar?

En af de vigtigste fund fra Wharton-undersøgelsen er, at AI-modeller ofte giver forskellige svar på det samme spørgsmål. Denne inkonsistens kan være problematisk, især for kritiske opgaver, hvor nøjagtighed er altafgørende. Undersøgelsen testede forskellige prompting-tilgange på AI-modellerne GPT-4o og GPT-4o mini og afslørede nogle overraskende resultater.

Høflighedsparadokset

Undersøgelsen fandt, at det ikke altid hjælper at sige "please" eller bruge høfligt sprog. Faktisk forbedrede høflighed nøjagtigheden for nogle spørgsmål, men forværrede den for andre. Tilsvarende havde kommandosprog blandede effekter. Dette indikerer, at konteksten og arten af prompten spiller en væsentlig rolle i at bestemme AI's ydeevne.

Vigtigheden af formatering

En anden vigtig indsigt fra undersøgelsen er vigtigheden af formatering. At give AI'en klare instruktioner om, hvordan den skal strukturere sine svar, forbedrede konsekvent ydeevnen. Præcise og klare prompts fører til bedre resultater og fremhæver behovet for velstrukturerede forespørgsler, når man interagerer med AI.

Jagten på perfektion

Undersøgelsen fremhæver også, at hvis en AI skal være korrekt 100% af tiden, kan den muligvis ikke være pålidelig. Både GPT-4o og GPT-4o mini præsterede kun lidt bedre end tilfældig gætning på PhD-niveau spørgsmål, når de skulle være perfekte. Dette understreger begrænsningerne ved de nuværende AI-modeller i at opnå absolut nøjagtighed.

Real-world implikationer

Disse fund har betydelige implikationer for, hvordan vi bruger og evaluerer AI-værktøjer. Virksomheder, der udelukkende stoler på benchmarks, kan gå glip af de virkelige verdens inkonsistenser i AI-modeller. For missionkritiske opgaver kan det være gavnligt at stille det samme spørgsmål flere gange og vælge det bedste svar.

Hvordan Sensisize modvirker inkonsistenser

Hos Sensisize tackler vi disse udfordringer direkte ved at implementere AI-baserede kontrolmekanismer på modeludgange. Denne tilgang mindsker sandsynligheden for fejl. Yderligere er vi fortalere for en human-in-the-loop-metodologi for at sikre nøjagtighed og pålidelighed. Ved at lade AI-modeller tjekke hinandens arbejde og involvere menneskelig gennemgang, før der træffes beslutninger, kan vi opnå mere pålidelige og nøjagtige AI-interaktioner.

AI prompting-teknikker skal tage højde for inkonsistenser

At forstå nuancerne i AI-prompting og udnytte innovative løsninger som dem, der tilbydes af Sensisize, kan transformere, hvordan vi interagerer med AI. Ved at adressere inkonsistenserne og tilpasse vores prompting-strategier kan vi frigøre AI's fulde potentiale og opnå mere pålidelige resultater.