Як опанувати створення підказок для штучного інтелекту

Aнатолій_Іванченко

Відтоді, як наприкінці 2022 року штучний інтелект (ШІ) став широкодоступним для людства через наші ноутбуки та смартфони, минуло небагато часу. З того часу використання генеративного ШІ неухильно здобувало популярності та зараз застосовується в додатках, що постійно розвиваються, в багатьох галузях промисловості. Оскільки початковий хайп від використання ШІ вже пройшов, навчання ефективного користування різноманітними доступними платформами ШІ допоможе максимально використати всі можливості, які ШІ здатний запропонувати вашому бізнесу.

Платформи великих мовних моделей (LLM), такі як ChatGPT Plus (Generative Pre-trained Transformer 4) від OpenAI, призначені для розуміння тексту, введеного людиною, і відповідного реагування, часто в розмовній манері, використовуючи природну мову, що звучить нормально. Навчені на величезних обсягах інтернет-тексту, мовні моделі ШІ використовують методи глибокого навчання, а також нейронні мережі, щоб реагувати на наші запити, надаючи загалом зв'язні, релевантні та правильні відповіді.

Чи траплялося вам коли-небудь сумлінно вводити запит у поле введення і натискати кнопку "Відправити", а потім отримувати заплутану, упереджену або навіть неправильну відповідь? Якщо так, то ви не самотні! Хороша новина полягає в тому, що існує простий та ефективний спосіб гарантувати, що ви отримаєте найкращі відповіді від будь-якої платформи ШІ, яку ви вирішите використовувати: швидке проєктування. У цій статті ми познайомимо вас із надзвичайно швидкою галуззю розвитку експрес-інжинірингу, а потім обговоримо кілька ключових технік, необхідних для її освоєння, і наведемо безліч прикладів.

Що таке інженерія запитів?

Перш ніж ми перейдемо до тонкощів нашого посібника з розробки підказок, давайте спочатку краще зрозуміємо, що це таке. У контексті моделей штучного інтелекту підказка — це запит, який ви вводите в поле для введення тексту, щоб отримати інформацію або згенерувати контент за допомогою моделі штучного інтелекту. Людська вимова і способи говорити, писати, висловлювати свої думки та запити дуже різняться, навіть у межах однієї мови. Не дивно, що наші підказки також сильно відрізняються. І хоча оригінальність і самовираження, як правило, добре сприймаються в людському середовищі, наші друзі зі штучним інтелектом можуть не зрозуміти жарт або підказку! Якщо модель штучного інтелекту не зможе повністю зрозуміти вашу підказку, відповідь, яку вона надасть, швидше за все, буде незрозумілою і малокорисною для вас. Якість і ясність — бажані риси: отримуючи чіткі інструкції та контекст, ШІ-модель легше зможе зрозуміти вимоги користувача і надати точну та релевантну відповідь.

У розмові з іншими людьми ми можемо ретельно підбирати правильні слова, щоб досягти бажаної реакції та результату. Аналогічно, швидке проєктування — це вміння створювати конкретні інструкції та запити для отримання найкращих відповідей від ШІ-моделі. Ефективна швидка інженерія є життєво важливою навичкою для всіх, хто працює з моделями ШІ, оскільки вона розширює можливості користувача, гарантуючи, що модель ШІ дасть бажані результати. Правильні результати можуть допомогти вашій організації освоїти плоди праці ШІ-моделі — від ефективного створення контенту до автоматизації завдань і навіть підвищення продуктивності.

Асистенти зі штучним інтелектом також стають дедалі поширенішими. Microsoft Copilot, який тепер доступний в останній версії Windows 11 і Microsoft 365 для бізнесу та підприємств, є потужним помічником зі штучним інтелектом для вашого пристрою. Bing Chat — ще одна безплатна послуга від Microsoft, яка надає користувачам асистента зі штучним інтелектом, який допомагає переглядати вебсторінки. Оскільки асистенти зі штучним інтелектом стають все більш інтегрованими в нашу повсякденну техніку, виробники обладнання також активізують свою гру. Ноутбуки Acer TravelMate P оснащені високоякісними подвійними мікрофонами, оптимізованими за допомогою технології шумозаглушення Acer PurifiedVoice на основі штучного інтелекту, щоб покращити якість роботи вашого асистента.

Інженерія підказок має вирішальне значення в контексті обробки природної мови (NLP) та моделей штучного інтелекту, таких як GPT-4, оскільки моделям NLP бракує вбудованої контекстної обізнаності. Завдяки інженерії підказок ми можемо спрямувати модель ШІ до відповідного контексту, гарантуючи, що вона видаватиме відповідні результати. Крім контексту, інженерія підказок також дозволяє користувачам адаптувати модель ШІ до конкретних завдань, що, своєю чергою, покращує загальну продуктивність. Крім того, підказки, які цілеспрямовано спрямовують або обмежують поведінку ШІ-моделі на виході, допомагають уникнути упереджених і некоректних результатів. Читайте далі, щоб дізнатися про безліч проєктних підказок.

Як опанувати інженерію підказок

1. Вивчіть сильні та слабкі сторони моделі

У 2023 році з'явилося багато генеративних моделей штучного інтелекту з усе більш спеціалізованими функціями. Всі ці моделі мають сильні та слабкі сторони, розуміння яких може значно допомогти вам у використанні різних моделей ШІ для отримання найнадійніших результатів. Моделі ШІ принципово обмежені наборами даних, на яких вони були навчені, і можуть виражати упередженість, отриману з реальних даних. Пам'ятайте про обмеження та упередження і створюйте ефективні підказки для окремих моделей ШІ відповідно до них.

Інженери, які розробляють підказки, добре знаються на сильних і слабких сторонах різних моделей штучного інтелекту, що існують на ринку. Ми ж, неспеціалісти, можемо вчитися у майстрів і на власному досвіді, використовуючи різні моделі ШІ. Хоча ChatGPT-3.5 є безплатною і дуже популярною платформою, знання про модель ґрунтуються на інформації, доступній до вересня 2021 року, і вона не має доступу до оновлень і розробок після цієї дати. Генератор зображень DALL-E допомагає користувачам створювати реалістичні зображення і твори мистецтва з опису природною мовою. Але не ускладнюйте свої інструкції! Занадто складна або занадто абстрактна інструкція може призвести до того, що малюнок вийде потворним. Якщо ви скажете: "Намалюй кота в стилі Пікассо", він точно знатиме, що робити.

2. Конкретизуйте!

Бути чітким і конкретним в усному та письмовому спілкуванні — це хороша звичка, яку варто розвивати й в наших підказках з моделями штучного інтелекту. ШІ-моделі навчені розуміти широкий спектр підказок природною мовою на різних мовах та навіть програмні коди. Якщо наші підказки недостатньо конкретні, вони можуть бути неправильно проінтерпретовані, що призведе до неправильного або нерелевантного результату. Уявіть на хвилину, що ви хочете попросити свою ШІ-модель розрахувати кількість стандартних оброблених методом дощок шириною 14 см і довжиною 3,6 м, необхідних для покриття палуби розміром 3,6 м на 4,2 м. Якщо ви запитаєте "Скільки потрібно дощок для палуби 3,6 м на 4,2 м?", ШІ, швидше за все, запропонує вам додаткові міркування та запитання, щоб виконати розрахунок. Якщо ж запитати: "Скільки стандартних оброблених дощок шириною 14 см і довжиною 3,6 м потрібно для покриття рами палуби розміром 3,6 м на 4,2 м, включаючи 5 мм між кожною дошкою?" то отримаєте результат з розрахунками, а також пропозицію приблизно 30 дощок.

3. Створіть особу

Попросивши ШІ-модель втілити певну особистість, чи то конкретну історичну постать, чи то персонаж з роботи, чи навіть просто підказку "Додавати доречний жарт у кінці кожного другого абзацу", ви зможете дослідити різноманітні варіанти результатів. Експериментуючи з різними персонажами та підказками для керування моделлю, можна отримати бажані результати. Наприклад, якщо ви використовуєте модель ШІ для написання розділу поширених запитань для вебсайту вашої компанії, ви можете виявити, що відповіді, які вона видає, занадто розпливчасті або навіть трохи лаконічні. Скажіть моделі, що ви хотіли б, щоб вона була добрим і корисним представником служби підтримки клієнтів. Створення сценарію та визначення настрою відповіді дасть змогу отримати більш точну відповідь.

4. Експериментуйте з форматами підказок

Взаємодіючи з моделями штучного інтелекту, більшість людей, як правило, вводять запитання, але чи знаєте ви, що також можете ввести стенограму або контекст, щоб модель дала відповідь у потрібному вам форматі? Наприклад, якщо ви хочете дізнатися про повстання якобінців у 1700-х роках, але хочете дізнатися про нього лише з пісень, ви можете сказати моделі: "Відповідай лише у формі шотландських народних пісень і військових балад". Ви також можете запитати модель "Ти зрозумів?", щоб переконатися, що вона зрозуміла ваші інструкції. Повторна перевірка розуміння моделі зменшить ймовірність помилкових відповідей. Уточнення або налаштування ваших підказок допоможе переконатися, що модель краще розуміє формат, стиль і структуру вихідних даних, які ви вимагаєте. Корисна порада: переконайтеся, що модель використовує лише фактичні докази та посилається на джерела, інакше ви можете отримати досить химерну ревізіоністську історію! Попросіть модель "Посилатися на джерело", щоб переконатися, що вона нічого не сфабрикувала!

5. Надайте текст посилання

Підводним каменем ШІ-моделей є їхня здатність впевнено давати неправильні відповіді, особливо коли їх запитують про маловідомі теми, а також про цитати. Надання прикладів, наприклад, довідкових текстів, може допомогти моделі зрозуміти ваші потреби. Крім того, спонукання моделі відповідати, використовуючи довідковий текст або цитати з довідкового тексту, може допомогти створити менше вигадок.

Повернімося до нашого прикладу з історією Шотландії, щоб проілюструвати цей підхід. Якщо ви бачите, що модель не видає результати повстання якобітів у форматі балади, який ви бажаєте, ви можете ввести "Джонні Коуп" і сказати моделі: "Відповідай мені баладою подібного типу" ("Не вигадуй"). ("Не вигадуйте нічого" також було б доречно додати.) Пам'ятайте, що ваші підказки — це інструкції для моделі, і її відповіді будуть відповідати вашим запитам за стилем, змістом і мовою.

6. Розділіть складні завдання на окремі простіші задачі

Коли йдеться про роботу зі складними завданнями, то чим складніше завдання, тим більша ймовірність того, що в ньому буде більше помилок. Розбиття таких складних завдань на менші, простіші задачі має кілька переваг. По-перше, підказки у вигляді ланцюжка думок допомагають покращити здатність ШІ-моделей до міркувань. Спрощуючи складну задачу до менших задач, а потім спонукаючи модель виводити міркування для кожного кроку, вихідні дані попередніх задач використовуються для побудови вхідних даних наступних задач. Таким чином, ШІ-модель краще розуміє проблему і може надавати більш корисні та стислі відповіді. Інструкції можуть бути конкретними або просто на кшталт "Нумо думати крок за кроком". Узагальнення текстів, що перевищують фіксовану довжину контенту, наприклад, цілої книги, вимагає такого підходу. Необхідна послідовність запитів, що підсумовують кожен розділ книги. Потім ці резюме можна об'єднати в більші, і так повторювати доти, доки не буде узагальнено всю книгу.

7. Керуйте форматом і обсягом вихідних даних

Вкажіть формат і довжину бажаного результату. Це може бути як просте встановлення обмеження на кількість слів, так і складніше, наприклад, визначення форматів виводу, таких як звичайний текст, HTML, JSON або XML. Якщо ви створюєте глобальний вебсайт з рекомендаціями кулінарних книг і вам потрібен формат JSON для інтеграції в бекенд, ви можете попросити: "Надайте мені список з 5 англомовних корейських кулінарних книг у форматі JSON". У творчих та інших письмових завданнях, які виконуються за допомогою ШІ, надання чітких структурних підказок — це надійний спосіб спрямувати модель ШІ на досягнення поставленої мети. Наприклад, під час написання резюме введіть "Напишіть мені резюме зі 150 слів, використовуючи стислу мову". Або, якщо ви пишете сценарій у шекспірівські часи, ви можете сказати: "Напишіть мені монолог на 500 слів п'ятистопним ямбом, використовуючи експресивну мову нещасного закоханого". Потім ви можете вирішити, що це занадто довго. Тоді ви можете ввести: "Зведіть це до 200 слів або менше". Щоб отримати найкращі результати, завжди зосереджуйтеся на позитивних інструкціях. Говоріть моделі, що робити, а не чого не робити, тому що це дозволяє уникнути плутанини та підвищує здатність моделі генерувати необхідний результат.

8. Використовуйте плагіни для GPT

Як найпоширеніший з великих мовних моделей (LLM), ми вже кілька разів згадували ChatGPT у цій статті. Після створення безплатного облікового запису та входу в систему кількість запитань, які користувачі можуть поставити, не обмежена. На момент написання цієї статті безплатний ChatGPT використовує архітектуру GPT3.5. Якщо ви готові платити за підписку, ChatGPT Plus має багато переваг, а саме можливість використовувати плагіни. Плагіни — це надбудови, які підвищують точність і практичність вашого пошуку шляхом включення сторонніх вебсайтів, надаючи результати в режимі реального часу. Хоча багато з доступних сьогодні плагінів все ще перебувають на стадії бета-версії, при правильному використанні вони можуть значно підвищити вашу ефективність. Деякі з них є безплатними, а інші мають багаторівневу ціну, тож перегляньте їх, щоб вирішити, які плагіни покращать ваш досвід роботи з ChatGPT. Від усунення непотрібних робочих процесів до вивчення мови та навіть пошуку роботи — дозвольте плагінам ChatGPT революціонізувати спосіб доступу до даних.

Висновки

Ми сподіваємося, що вам сподобалася ця подорож у сферу швидкого проєктування. Тепер ви краще розумієте, що таке оперативне проєктування, і, сподіваємося, це "підштовхне" вас до того, щоб максимально ефективно взаємодіяти з системами штучного інтелекту, такими як ChatGPT! Розуміючи сильні та слабкі сторони різних моделей, користувачі можуть ефективно використовувати найкращі аспекти кожної платформи, уникаючи будь-яких пасток. Будьте конкретними у своїх підказках і створіть персону, яка керуватиме моделлю для отримання точних і стислих результатів. Забезпечення контексту гарантує кращі результати; експериментуйте з різними стилями формату підказок і надавайте довідкові тексти для цитування, щоб керувати моделлю. Розділяй і володарюй! Поділ складних завдань на простіші задачі підвищує ефективність і покращує якість відповідей. Дозвольте ШІ-моделі працювати за вас, встановивши параметри для керування довжиною та форматом вихідних даних. Нарешті, використовуйте всі можливості плагінів ChatGPT для галузевих застосунків.

Генеративний ШІ залишиться з нами надовго. Витратьте час на освоєння швидкого інжинірингу та скористайтеся перевагами ChatGPT та інших моделей штучного інтелекту. Оскільки штучний інтелект стає все більш поширеним у галузях промисловості по всьому світу, навички швидкого проєктування є ключовим фактором для отримання точних результатів. У найближчому майбутньому все більше компаній будуть використовувати генеративний ШІ для підвищення продуктивності в різних аспектах своєї діяльності. Опановування навичок швидкого інжинірингу допоможе вашому бізнесу отримати максимальну користь від цього нового світу, в якому ШІ надає допомогу. Програми Microsoft та Adobe будуть оснащені відповідними AI-асистентами Microsoft Copilot та Adobe Firefly. ШІ буде продовжувати рости та розвиватися, як і навички швидкого проєктування. Подорож вивчення штучного інтелекту тільки починається!

Рекомендовані продукти

Acer TravelMate P2 AMD Дізнатися більше	Acer TravelMate P2 Дізнатися більше