Prompt (language models) (EL)

Prompt (από το αγγλ. prompt — «υπόδειξη» ή «κειμενική ερώτηση») στο πλαίσιο των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLM) — είναι το εισαγόμενο κείμενο ή η οδηγία που παρέχει ο χρήστης στο μοντέλο για τη δημιουργία της απαιτούμενης απάντησης. Το prompt διατυπώνει την εργασία για το μοντέλο, συμπεριλαμβανομένων των απαραίτητων συνθηκών, του πλαισίου και των παραδειγμάτων. Η αποτελεσματικότητα του μοντέλου εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από την ποιότητα του διατυπωμένου prompt.

Η επιστημονική κατεύθυνση που μελετά τις μεθόδους ανάπτυξης και βελτιστοποίησης κειμενικών ερωτημάτων ονομάζεται prompt engineering. Ο στόχος της είναι η λήψη από τα AI μοντέλα όσο το δυνατόν πιο σχετικών, ακριβών και ασφαλών απαντήσεων. Ένα σωστά διατυπωμένο prompt καθορίζει στο μοντέλο τη «διαδρομή» εκτέλεσης της εργασίας, βοηθώντας να διευκρινιστεί το απαιτούμενο πλαίσιο και το επιθυμητό αποτέλεσμα.

Ιστορία ανάπτυξης της προσέγγισης

Η ιδέα του ελέγχου της συμπεριφοράς των LLM μέσω κειμενικών υποδείξεων αναπτύχθηκε παράλληλα με την αύξηση των δυνατοτήτων των ίδιων των μοντέλων.

Πρώιμα στάδια (GPT-2)

Ήδη το 2019 ερευνητές της OpenAI απέδειξαν ότι μεγάλα προεκπαιδευμένα γλωσσικά μοντέλα, όπως το GPT-2, είναι ικανά να επιλύουν νέες εργασίες χωρίς πρόσθετη εκπαίδευση, εφόσον αυτές διατυπωθούν σε μορφή κειμένου. Το άρθρο «Language Models are Unsupervised Multitask Learners» σηματοδότησε μια θεμελιώδη αλλαγή: αντί για λεπτομερή ρύθμιση του μοντέλου για κάθε εργασία, αρκούσε η διατύπωση μιας κατανοητής οδηγίας στην είσοδο.

돌파口 με GPT-3 και In-Context Learning

Η πραγματική돌파 συνέβη με την κυκλοφορία του μοντέλου GPT-3 το 2020. Διαθέτοντας 175 δισεκατομμύρια παραμέτρους, το GPT-3 επέδειξε ικανότητα εκπαίδευσης στο πλαίσιο (in-context learning) — κατανόησης μιας νέας εργασίας «επί τόπου» από μερικά παραδείγματα που παρέχονται απευθείας στο κείμενο του ερωτήματος. Αυτός ο τρόπος λειτουργίας ονομάστηκε few-shot learning («εκπαίδευση με λίγα παραδείγματα») και έδειξε ότι η κλιμάκωση του μεγέθους του μοντέλου οδηγεί σε υψηλή ποιότητα εκτέλεσης NLP εργασιών χωρίς καμία ρύθμιση των βαρών.

Εμφάνιση Chain-of-Thought (CoT)

Η περαιτέρω ανάπτυξη το 2022 συνδέθηκε με τη βελτίωση της ικανότητας των μοντέλων για σύνθετη λογική συλλογιστική. Προτάθηκαν ειδικές υποδείξεις σε μορφή αλυσίδας συλλογισμών (chain-of-thought prompting). Σε τέτοια prompts το μοντέλο λαμβάνει όχι μόνο την ερώτηση, αλλά και ένα παράδειγμα διαδοχικής, βήμα-προς-βήμα συλλογιστικής πριν από την απάντηση. Αυτό βελτίωσε αισθητά την ακρίβεια των λύσεων σε αριθμητικά και λογικά προβλήματα. Η έρευνα των Kojima και συνεργατών έδειξε ότι το μοντέλο μπορεί να ενθαρρυνθεί να συλλογιστεί ακόμη και χωρίς παραδείγματα (zero-shot), απλώς προσθέτοντας στο τέλος του ερωτήματος τη φράση «Ας σκεφτούμε βήμα-βήμα».

Πολυτροπικά prompts

Η έννοια των prompts ξεπέρασε τα όρια του κειμένου. Το 2022 με την εμφάνιση των μοντέλων DALL-E 2 και Stable Diffusion, τα ερωτήματα χρηστών σε φυσική γλώσσα έγιναν καθολική διεπαφή για τη δημιουργία εικόνων, και αργότερα — μουσικής και βίντεο.

Είδη και τεχνικές χρήσης prompts

Υπάρχουν αρκετοί βασικοί τύποι και τεχνικές prompts, οι οποίοι συχνά συνδυάζονται.

Zero-shot prompting (Άμεσο ερώτημα)

Το μοντέλο λαμβάνει μόνο την οδηγία ή την ερώτηση χωρίς κανένα παράδειγμα. Σε αυτή τη λειτουργία, το LLM βασίζεται στις γενικές γνώσεις που αποκτήθηκαν κατά την προεκπαίδευση. Κατάλληλο για απλές εργασίες, όπως μετάφραση ή περίληψη κειμένου.

Few-shot prompting (Εκπαίδευση σε παραδείγματα)

Εκτός από την οδηγία, στο prompt περιλαμβάνεται ένα ή περισσότερα παραδείγματα με εισόδους και αναμενόμενες εξόδους. Το μοντέλο «μαθαίνει επί τόπου» από αυτά τα δείγματα και εφαρμόζει την κατανοητή λογική στο νέο ερώτημα. Αυτή η μέθοδος, που υλοποιεί το in-context learning, βελτιώνει σημαντικά την ακρίβεια σε εργασίες όπου σημαντική είναι μια συγκεκριμένη μορφή ή στυλ απάντησης.

Αλυσίδα συλλογισμών (Chain-of-Thought, CoT)

Ειδικός τύπος prompt για εργασίες που απαιτούν σύνθετη συλλογιστική (μαθηματικά, λογική). Στην υπόδειξη περιλαμβάνεται βήμα-προς-βήμα ανάλυση ή σχέδιο επίλυσης πριν από την τελική απάντηση. Αυτό αναγκάζει το μοντέλο να δομεί ρητά τη διαδικασία συλλογιστικής, γεγονός που βελτιώνει σημαντικά την ποιότητα του αποτελέσματος.

Ρύθμιση υποδείξεων (Prompt Tuning)

Τεχνική όπου αντί για χειρωνακτική σύνταξη prompt χρησιμοποιείται μια αυτόματα βελτιστοποιημένη υπόδειξη. Το prompt αναπαρίσταται ως σύνολο ειδικών εκπαιδεύσιμων token (συνεχές διάνυσμα), το οποίο προστίθεται στο ερώτημα του χρήστη. Εκπαιδεύοντας μόνο αυτό το μικρό διάνυσμα-prompt, μπορεί κανείς να προσαρμόσει ένα μεγάλο «παγωμένο» μοντέλο σε μια νέα εργασία με ελάχιστο υπολογιστικό κόστος.

Prompt engineering ως επιστημονική κατεύθυνση

Εμφάνιση του επαγγέλματος

Η αύξηση των δυνατοτήτων των LLM οδήγησε στη δημιουργία μιας νέας ειδικότητας — prompt engineer. Αυτοί οι ειδικοί αναπτύσσουν και αποσφαλματώνουν κειμενικές υποδείξεις για να αποκτήσουν από την ΤΝ την απαιτούμενη συμπεριφορά. Οι prompt engineers χρησιμοποιούν γνώσεις στους τομείς της γλωσσολογίας, της λογικής και της ψυχολογίας για να δομούν τα δεδομένα εισόδου με τον πιο αποτελεσματικό τρόπο. Το 2022–2023 εμφανίστηκαν οι πρώτες αγγελίες εργασίας για αυτή τη θέση, γεγονός που αντικατοπτρίζει την υψηλή ζήτηση για δεξιότητες αποτελεσματικής αλληλεπίδρασης με συστήματα ΤΝ.

Μέλλον του επαγγέλματος και αυτοματισμός

Ο τομέας εξελίσσεται ταχύτατα και το μέλλον του αποτελεί αντικείμενο συζήτησης. Έρευνες του 2024, για παράδειγμα από την VMware, έδειξαν ότι η ίδια η ΤΝ είναι ικανή μέσω δοκιμών και βελτιστοποίησης να βρίσκει αποτελεσματικές διατυπώσεις ερωτημάτων, συχνά υπερτερώντας εκείνων που δημιουργούν οι άνθρωποι. Αυτό γέννησε την άποψη ότι η χειρωνακτική prompt engineering μπορεί να είναι ένα προσωρινό φαινόμενο, και με την πάροδο του χρόνου τα εργαλεία αυτόματης επιλογής υποδείξεων θα καταστούν πρότυπα. Ωστόσο, από το 2025, η εξειδίκευση στον τομέα της prompt engineering παραμένει περιζήτητη.

Τομείς εφαρμογής

• Επεξεργασία φυσικής γλώσσας: Κλασικές NLP εργασίες, όπως αυτόματη σύνοψη εγγράφων, μηχανική μετάφραση, απαντήσεις σε ερωτήσεις και εξαγωγή πληροφοριών.
• Chatbots και εικονικοί βοηθοί: Τα prompts βοηθούν να καθοριστεί ο ρόλος, το στυλ επικοινωνίας και η μορφή απαντήσεων, καθιστώντας τα διαλογικά συστήματα πιο συνεπή και χρήσιμα.
• Δημιουργία κώδικα: Μοντέλα όπως το OpenAI Codex είναι ικανά να γράφουν κώδικα προγράμματος βάσει περιγραφής σε φυσική γλώσσα, γεγονός που επιταχύνει την ανάπτυξη.
• Ανάλυση δεδομένων: Με τη βοήθεια prompts μπορεί κανείς να ρυθμίσει το μοντέλο στην εξαγωγή πληροφοριών από αδόμητες κειμενικές αναφορές ή στη δημιουργία υποθέσεων.
• Εκπαίδευση: Δημιουργία έξυπνων εκπαιδευτικών βοηθών που δημιουργούν ασκήσεις, εξηγούν σύνθετες έννοιες και ελέγχουν απαντήσεις λαμβάνοντας υπόψη το επίπεδο προετοιμασίας του μαθητή.
• Δημιουργικές βιομηχανίες: Δημιουργία κειμένων, εικαστικών εικόνων, μουσικής και σεναρίων βάσει λεπτομερούς περιγραφής.

Κακόβουλη χρήση και ευπάθειες (Prompt Injection)

Η ανοιχτότητα της διεπαφής των LLM οδήγησε στην εμφάνιση μιας νέας κατηγορίας επιθέσεων — έγχυση υπόδειξης (prompt injection). Ο εισβολέας διατυπώνει ένα ειδικό κακόβουλο ερώτημα που αναγκάζει το μοντέλο να παραβιάσει τις αρχικές του οδηγίες ή να αποκαλύψει κρυφές πληροφορίες. Οι ειδικοί το θεωρούν αυτό ως παραλλαγή επίθεσης τύπου «έγχυση κώδικα», όπου αντί για κώδικα «εγχέονται» στο σύστημα ύπουλες κειμενικές οδηγίες.

Τύποι επιθέσεων

• Jailbreak: Επίθεση που επιτρέπει στο μοντέλο να «ξεφύγει» από τα πλαίσια των επιβληθέντων περιορισμών (π.χ. πολιτική μετριασμού) και να παράγει απαγορευμένο περιεχόμενο. Γνωστό παράδειγμα είναι το DAN-prompt (Do Anything Now), που ανάγκαζε το ChatGPT να απαντά χωρίς λογοκρισία.
• Prompt Leaking: Ένα ειδικό ερώτημα αναγκάζει το μοντέλο να αποκαλύψει τμήματα του κρυφού συστημικού του prompt.
• Token Smuggling: Η κακόβουλη οδηγία καμουφλάρεται ως αθώο τμήμα του ερωτήματος (π.χ. απόσπασμα κώδικα) για να παρακαμφθούν φίλτρα και να προκληθεί ανεπιθύμητη συμπεριφορά.

Αυτές οι επιθέσεις αποτελούν σοβαρό πρόβλημα, καθώς οι παραδοσιακές μέθοδοι κυβερνοασφάλειας δεν είναι κατάλληλα προσαρμοσμένες για απειλές που συνδέονται με ερμηνεία φυσικής γλώσσας.

Βιβλιογραφία

• Radford, A. et al. (2019). Language Models are Unsupervised Multitask Learners. PDF.
• Brown, T. B. et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. arXiv:2005.14165.
• Wei, J. et al. (2022). Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. arXiv:2201.11903.
• Wang, X. et al. (2022). Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models. arXiv:2203.11171.
• Kojima, T. et al. (2022). Large Language Models are Zero-Shot Reasoners. arXiv:2205.11916.
• Li, X. L.; Liang, P. (2021). Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation. arXiv:2101.00190.
• Liu, Y. et al. (2021). Fantastically Ordered Prompts and Where to Find Them: Overcoming Few-Shot Prompt Order Sensitivity. arXiv:2104.08786.
• Chang, K. et al. (2024). Efficient Prompting Methods for Large Language Models: A Survey. arXiv:2404.01077.
• Li, Z. et al. (2024). Prompt Compression for Large Language Models: A Survey. arXiv:2410.12388.
• Genkina, D. (2024). AI Prompt Engineering Is Dead. IEEE Spectrum. [5].
• Li, W. et al. (2025). A Survey of Automatic Prompt Engineering: An Optimization Perspective. arXiv:2502.11560.
• Wu, Z. et al. (2025). The Dark Side of Function Calling: Pathways to Jailbreaking Large Language Models. EMNLP 2025. PDF.