Vad är en negativ prompt eller negativ prompt? En negativ prompt inom artificiell intelligens (AI) är en textinstruktion från användaren till programvaran, applikationen eller imagern om att undvika att använda vissa funktioner när innehåll skapas för att inte generera oönskade resultat eller resultat utanför kontexten.

Dessa negativa uppmaningar används för att lära AI:n vad den inte ska göra eller säga för att säkerställa att den producerar mer exakta och relevanta resultat. Ett exempel på användning av en negativ uppmaning i bildbehandling är när vi vill skapa bilder av ett visst objekt, men vill utesluta vissa specifika egenskaper hos objektet.

Om vi till exempel vill generera bilder av bilar, men vill hindra AI-modellen från att generera bilar med specifika färger, som grönt eller lila. I så fall kan vi använda en negativ prompt för att instruera AI-modellen att inte inkludera dessa färger i de genererade bilderna.

För att skapa dessa negativa uppmaningar kan vi träna AI-modellen med en uppsättning bilbilder och märka dem med de färger som vi inte vill ha med. Detta hjälper modellen att förstå att dessa färger inte är önskvärda i de genererade bilderna.

Ett annat exempel är generering av ansiktsbilder, där vi kan använda negativa uppmaningar för att instruera AI-modellen att undvika att generera oönskade egenskaper, såsom ärr eller födelsemärken.

För att göra detta kan vi förse modellen med exempelbilder på ansikten med dessa egenskaper och märka dem som "oönskade". AI-modellen kommer att lära sig att undvika att generera dessa egenskaper i de genererade bilderna.

Lexica-imagern har en särskild dialogruta för inmatning av negativa instruktioner

Negativa uppmaningar kan användas i olika AI-applikationer, till exempel vid bildklassificering, språköversättning och sentimentanalys. I många fall hjälper de till att undvika resultat som inte är relevanta eller som kan anses vara stötande eller olämpliga. Om vi till exempel skapar en chatbotmodell för ett företag som säljer veganprodukter, kan vi användanegativa uppmaningar för att förhindra att bot föreslår produkter med animaliska ingredienser.

Ett annat exempel är språköversättning. Anta att vi tränar en AI-modell att översätta texter från engelska till portugisiska, men att vi vill förhindra att den översätter vulgära termer eller svordomar.

I det här fallet kan vi ge negativa uppmaningar som instruerar modellen att inte översätta dessa ord och istället ge en lämplig översättning eller helt enkelt utelämna ordet. Dessa negativa uppmaningar hjälper till att säkerställa att översättningen är korrekt och lämplig för målgruppen.

Hur använder man en negativ uppmaning i AI?

För att använda negativa uppmaningar i AI är det nödvändigt att identifiera de resultat som bör undvikas och skapa en lista över ord eller fraser som kan leda till dessa resultat. Dessa negativa uppmaningar kan sedan läggas till i AI-algoritmen eller modellen för att förhindra att systemet producerar resultat som inte är önskvärda.

Ett annat exempel på användning av en negativ prompt i AI är bildklassificering. Antag att vi har en AI som är tränad att känna igen djur i bilder, men vi vill förhindra att den klassificerar husdjur som vilda djur.

I det här fallet kan vi skapa negativa uppmaningar som instruerar modellen att inte känna igen djur som "hund" eller "katt" som vilda djur, även om de kan ha liknande egenskaper som andra vilda djur som lejon eller tigrar.

För att skapa dessa negativa uppmaningar kan vi förse modellen med exempelbilder på husdjur och märka dem med klassen "inte vilda djur". Dessa bilder hjälper modellen att förstå att dessa djur inte bör klassificeras som vilda djur.

Det är viktigt att komma ihåg att effektiviteten hos negativa uppmaningar beror på kvaliteten på träningsdata och AI-modellens noggrannhet i allmänhet. Därför är det viktigt att ständigt övervaka modellens prestanda och justera negativa uppmaningar efter behov.

Varför använda en negativ uppmaning?

Negativa uppmaningar är ett viktigt verktyg för att säkerställa att resultaten i AI-tillämpningar är korrekta och relevanta. De gör att systemet kan tränas att undvika oönskade resultat, vilket förbättrar den övergripande kvaliteten på de resultat som produceras.

Det är dock viktigt att komma ihåg att korrekt implementering av negativa uppmaningar kräver teknisk kunskap och datavetenskapliga färdigheter. Om du funderar på att använda negativa uppmaningar i dina AI-projekt rekommenderas det därför att du kontaktar AI-experter för korrekt vägledning.