Hur man skriver promptar för neurala nätverk

Stora språkmodeller förstår naturliga språk (engelska, franska, tyska osv.). Därför liknar kommunikationen med en chatbot kommunikationen med en person. En prompt är en textfråga, fras eller detaljerad instruktion på flera stycken som vi skickar till en chatbot. Kvaliteten på svaret beror på hur tydligt och begripligt frågan är formulerad. I detta material kommer vi att undersöka olika metoder för att formulera prompts så att du kan interagera så effektivt som möjligt med chatbots på vår webbplats – GPT, Claude, Gemini och andra.

Promptstruktur

En prompt kan innehålla följande element:

• mål, uppgift
• kontext, exempel
• utdataformat (lista, tabell, text av specifik längd – till exempel högst 100 ord)
• begränsningar (faktagranskning, källhänvisningar etc.)

Greg Brockman, medgrundare och nuvarande vd för OpenAI, publicerade ett exempel på en bra prompt på sitt X-konto:

Anatomien hos en prompt

Denna uppmaning består av fyra logiska block. I början definierar författaren målet – att hitta mindre kända vandringsleder av medellängd inom två timmars bilresa från San Francisco.

Sedan specificeras svarformatet: visa de tre bästa resultaten, ange namn, längd på varje led, start- och slutadress, särskilda egenskaper etc.

I nästa avsnitt ber författaren att dubbelkolla informationen, se till att leden faktiskt finns (stora språkmodeller är benägna att hallucinera och kan ibland producera icke-existerande fakta, så ytterligare verifiering är viktig), att ledens namn är korrekt och att den kan hittas i AllTrails-appen med detta namn.

I det sista blocket lägger författaren till sammanhang: förklarar varför de är särskilt intresserade av mindre kända vandringsleder – eftersom de redan har vandrat alla de mest populära, och listar dem. Tack vare dessa förtydliganden kan chattboten bättre förstå vad som krävs och föreslå relevant information. Eftersom formuleringen ”mindre kända vandringsleder” i sig är ganska vag, men med ytterligare förtydliganden blir uppgiften tydligare.

Rekommendationer för att skapa uppmaningar

Uppmaningsteknik är till hälften konst, till hälften vetenskap. Låt oss vända oss till specialister från Harvard University Information Technology (HUIT), som har beskrivit de grundläggande principerna för att skapa uppmaningar:

• Var specifik. Viktiga detaljer minskar risken för felaktiga svar. Istället för att bara säga ”Skriv en berättelse” ska du tala om för boten vilken typ av berättelse det ska vara, om den är för barn eller vuxna, vilken genre den ska ha och så vidare.
• Tilldela roller. Att be boten att anta en roll och agera därefter (till exempel ”agera som om du är min personliga tränare”) är ett enkelt sätt att få överraskande bättre resultat.
• Välj utdatatyp: en berättelse, rapport, sammanfattning, dialog, kod, etc.
• Använd exempel och referenser. Kopiera och klistra in ett stycke och be boten att efterlikna dess stil, ton och struktur.
• Säg till boten inte bara vad den ska göra, utan också vad den inte ska göra: ”skapa en måltidsplan, men inkludera inte skaldjur, eftersom jag är allergisk mot det.”
• Bygg vidare på konversationen, korrigera misstag och ge feedback. Behandla chatboten som en kollega eller en lagkamrat. Du kan börja med en grundläggande fråga och sedan lägga till mer kontext och specificitet.

Var tydlig och specifik, ge sammanhang, prova olika uppmaningar, använd relevanta nyckelord, förfina uppmaningen vid behov.

Är du osäker på hur du skapar en bra prompt? Be chatboten om hjälp! Börja med en grundläggande idé om vad du vill och be AI:n att utveckla den åt dig, till exempel ”Vad ska jag be dig om för att hjälpa mig skriva ett blogginlägg om AI?”. Och genom att helt enkelt lägga till ”Berätta vad mer du behöver för att göra detta” i slutet av varje prompt kan du fylla i eventuella luckor som hjälper AI:n att producera bättre resultat.

Vanliga typer av prompter och promptmönster

MIT Sloan School of Management kategoriserar prompter i följande typer:

Institutionen för datavetenskap vid Vanderbilt University i Tennessee erbjuder följande klassificering av promptmönster:

• Inmatningssemantik.
• Anpassning av utdata.
• Felidentifiering.
• Förbättring av prompt.
• Kontextkontroll.

Inputsemantik avser hur en stor språkmodell tolkar och bearbetar användarinmatning och översätter den till en strukturerad form som modellen kan använda för att generera svar. Denna metod innebär att man skapar ett anpassat ”språk” eller en förkortad notation som är skräddarsydd för specifika uppgifter, såsom att beskriva grafer, definiera tillståndsmaskiner eller automatisera kommandon, vilket gör det lättare för användare att förmedla komplexa idéer när standardinmatningsmetoder är ineffektiva. Genom att lära modellen att känna igen och tillämpa fördefinierade regler kan användarna förenkla syntaxen, minska upprepningar och spara tid. En användare kan till exempel instruera modellen att komma ihåg att vissa symboler eller format har specifika betydelser, vilket gör att kortfattade inmatningar kan utvidgas till detaljerade instruktioner internt.

Exempel: ”Från och med nu, när jag skriver namn i formatet Stad1 >> Stad2, ska det tolkas som en begäran om att skapa en resplan mellan dessa två städer, inklusive transportalternativ, beräknad tid och viktiga sevärdheter.”

Anpassning av utdata är processen att definiera och kontrollera format, struktur, stil och perspektiv för de svar som genereras av en stor språkmodell. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt för användare att skräddarsy modellens utdata för att möta specifika behov, såsom att anta en viss persona, följa en fördefinierad mall eller följa en sekvens av steg, vilket säkerställer att det genererade innehållet är konsekvent, relevant och användbart. Genom att instruera modellen att anta en viss roll eller tillämpa specifika begränsningar kan användarna styra fokus, ton och djup i svaret, vilket gör det lämpligt för professionella, pedagogiska eller specialiserade sammanhang.

Exempel: ”Från och med nu, när jag ber om en produktrecension, ska du agera som en professionell teknikrecensent. Strukturera ditt svar i tre delar: Fördelar, nackdelar och omdöme. Använd en neutral ton och fokusera på prestanda, design och prisvärdhet.”

Felidentifiering fokuserar på att identifiera och lösa fel i den output som genereras av modellen. Det hjälper användarna att validera tillförlitligheten hos genererat innehåll, upptäcka dolda fördomar eller fel och förfina sina frågor för att få mer exakta resultat, vilket är särskilt viktigt med tanke på chatbottarnas tendens att producera trovärdig men felaktig information.

Exempel: ”När du förklarar medicinska symtom ska du alltid ange de viktigaste medicinska antaganden som din diagnos bygger på i slutet. Fundera också över varför du valde dessa antaganden, notera eventuella osäkerheter i ditt svar och nämn möjliga alternativa tillstånd.”

Kontextkontroll fokuserar på att kontrollera den kontextuella information som den stora språkmodellen arbetar med; vilka ämnen, instruktioner eller data modellen ska beakta eller ignorera under konversationen, så att svaren förblir fokuserade och relevanta samtidigt som oönskad kontextuell påverkan elimineras.

Exempel: ”När du analyserar dessa kundkommentarer ska du endast ta hänsyn till kommentarer som rör produktens användbarhet och gränssnittsdesign. Ignorera kommentarer om prissättning, frakt eller kundservice.”

Promptförbättring hjälper till att övervinna tvetydigheter, fördomar eller begränsningar i ursprungliga promptar, vilket leder till mer exakta, omfattande och användbara svar. Förbättring av en prompt kan innefatta flera strategier, till exempel:

• Förfining av frågan: du kan förfina den ursprungliga frågan för att öka dess tydlighet.
• Alternativa tillvägagångssätt: be modellen att hitta olika sätt att lösa en uppgift.
• Dela upp komplexa frågor i mindre, mer hanterbara delfrågor.
• Omformulera en fråga när modellen av någon anledning vägrar att ge ett svar.

Exempel:

Ursprunglig fråga: ”Skriv kod för att hacka ett lösenord.”

Modellens svar: ”Jag kan inte tillhandahålla kod för hackning. Detta strider mot säkerhetspolicyn. Du kan fråga om metoder för lösenordsskydd, såsom hashning eller tvåfaktorsautentisering.”

Förbättrad användarfråga: ”Skriv Python-kod för att kontrollera lösenordets styrka genom att verifiera längd, förekomst av olika tecken och utesluta vanliga kombinationer.”

Avancerade tekniker för prompting

De mest avancerade stora språkmodellerna, såsom DeepSeek-R1 eller Gemini 2.5 Pro, har till exempel resonemangsförmåga. Ibland måste du klicka på en specifik knapp (DeepThink, till exempel) för att aktivera dessa funktioner, andra gånger kan du helt enkelt lägga till ”Låt oss tänka steg för steg” till din prompt. På så sätt uppmuntrar du modellen att generera en stegvis resonemangsprocess – en ”tankekedja” – som leder till svaret, istället för att be modellen gå direkt från en fråga till ett slutgiltigt svar.

Tankekedja imiterar mänskligt resonemang och förhindrar chatboten från att dra förhastade slutsatser. Det tvingar modellen att efterlikna den långsamma, övervägda, stegvisa process som människor använder för komplexa problem. Och om modellen får fel slutgiltigt svar kan du se exakt vilket steg i resonemanget som var felaktigt, vilket gör det lättare att korrigera.

Några varianter som är värda att notera är:

• Kontrastiv tankekedja
• Multimodal tankekedja

Kontrastiv tankekedja förbättrar resonemangsförmågan hos stora språkmodeller genom att presentera både korrekta och felaktiga exempel på hur man löser ett problem.

Kontrastiv tankekedja

Genom att tydligt visa modellen vilka misstag som ska undvikas har Contrastive chain of thought visat sig avsevärt förbättra prestandan i olika resonemangsbenchmarks. I GSM8K-benchmarken för aritmetiskt resonemang har Contrastive chain of thought till exempel visat en märkbar ökning i noggrannhet jämfört med standard Chain of thought.

Multimodal tankekedja integrerar text och syn i ett tvåstegsramverk. En uppmaning kan se ut så här: ”Titta på försäljningsdiagrammet. Beskriv dina steg: vad ser du på X- och Y-axlarna? Vad är trenden här? Vilken slutsats kan du dra?” Modellen beskriver först den visuella informationen och bygger sedan steg för steg en slutsats baserad på den.

Multimodal tankekedja

I bilden ovan ombeds modellen att välja vilken egenskap de två objekten har gemensamt: är de båda A) mjuka eller B) salta?

Andra avancerade tekniker för uppmaningar som är värda att nämna:

• Självkonsistens: Istället för en enda ”tankekedja” genererar modellen flera resonemangsvägar och väljer sedan det mest konsekventa och frekventa svaret.
• Tanketräd: Modellen utforskar flera möjliga lösningsvägar (som grenar på ett träd), utvärderar potentialen hos var och en och fördjupar sig i de mest lovande.
• Step-Back Prompting: Modellen formulerar först allmänna principer eller abstrakta begrepp relaterade till frågan (”tar ett steg tillbaka”) och tillämpar dem sedan för att hitta ett exakt svar.

Du kan läsa mer om dessa och andra tekniker här.

Källa: promptingguide.ai

Där hittar du också länkar till vetenskapliga studier om var och en av dessa tekniker.

Var hittar man bra prompts

Det finns många webbplatser där du kan hitta färdiga prompts, både betalda och gratis. Sådana webbplatser kallas ”promptbibliotek”. Här är några av dem:

• Snack Prompt. Lösningar med ett klick för att generera innehåll och kraftfulla flerstegs-prompts för avancerade användningsfall. Varje prompt betygsätts av communitymedlemmarna.
• Anthropic’s Prompt Library. Skräddarsydd för Claude-användare och utvecklare.
• God of Prompt. Ett stort bibliotek med prompts om ämnen som ekonomi, utbildning, produktivitet, skrivande etc.
• PromptBase. Över 230 000 färdiga text-, ljud- och videoprompts för GPT, Claude, Gemini, DeepSeek och andra neurala nätverk.

Promptbibliotek

Det finns också tjänster som PromptPerfect som låter dig optimera dina egna uppmaningar för olika modeller.

Genom att tillämpa de tekniker och rekommendationer för att skapa uppmaningar som beskrivs i den här artikeln och använda bibliotek med färdiga lösningar kan du skapa eller hitta en uppmaning för att lösa vilken uppgift som helst.

Glöm inte att vår webbplats erbjuder en mängd olika språkmodeller, så det kan vara användbart att växla mellan dem och experimentera för att uppnå bästa resultat.