OpenAI's Prompt Engineering Guide: Mastering ChatGPT for Advanced Applications

Κατανόηση του Prompt Engineering

Άμεση μηχανική είναι η τέχνη και η επιστήμη της δημιουργίας εισόδων (προτροπών) για τη λήψη επιθυμητών εξόδων από μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης όπως το ChatGPT. Είναι μια κρίσιμη δεξιότητα για τη μεγιστοποίηση της αποτελεσματικότητας αυτών των μοντέλων.

Το ChatGPT, που βασίζεται στις αρχιτεκτονικές GPT-3 και GPT-4 του OpenAI, έχει προχωρήσει σημαντικά, αποκτώντας μεγαλύτερη απόκριση και επίγνωση του περιβάλλοντος. Η κατανόηση της εξέλιξής του είναι το κλειδί για τον έλεγχο της άμεσης μηχανικής.

Όπως ένας ικανός μαέστρος που οδηγεί μια ορχήστρα, η άμεση μηχανική μας επιτρέπει να κατευθύνουμε αυτά τα μοντέλα για να εκτελούν πολύπλοκες εργασίες, από τη δημιουργία λεπτομερών τεχνικών εγγράφων έως τη δημιουργία δημιουργικού και ελκυστικού περιεχομένου. Αυτός ο οδηγός θα σας καθοδηγήσει σε στρατηγικές και τακτικές που μεταμορφώνουν την αλληλεπίδρασή σας με την τεχνητή νοημοσύνη, ανεβάζοντάς την από βασικές ανταλλαγές σε λεπτές και ουσιαστικές συνομιλίες.

Εξετάστε τη διαφορά στο ερώτημα: "Πώς μπορώ να προσθέσω αριθμούς στο Excel;" έναντι "Πώς μπορώ να αθροίσω αυτόματα μια στήλη ποσών σε δολάρια στο Excel, με τα σύνολα να εμφανίζονται στα δεξιά σε μια στήλη "Σύνολο";" Η τελευταία, πιο λεπτομερής προτροπή, αφήνει λιγότερο στην ερμηνεία της τεχνητής νοημοσύνης, οδηγώντας σε μια πιο ακριβή και χρήσιμη απάντηση. Ομοίως, η κατανόηση της χρήσης προσώπων, οριοθέτησης και οδηγιών βήμα προς βήμα μπορεί να επηρεάσει βαθιά την ποιότητα εξόδου του AI, ειδικά για πολύπλοκες εργασίες.

Αυτός ο οδηγός για την άμεση μηχανική δεν θα καλύψει μόνο τις θεωρητικές πτυχές αλλά θα παρέχει επίσης πρακτικά, πρακτικά παραδείγματα. Θα μάθετε πώς να χρησιμοποιείτε αποτελεσματικά τακτικές όπως η παροχή κειμένων αναφοράς για να καθοδηγείτε την τεχνητή νοημοσύνη μακριά από κατασκευές ή πώς ο διαχωρισμός σύνθετων εργασιών σε απλούστερες δευτερεύουσες εργασίες μπορεί να αποφέρει πιο ακριβή αποτελέσματα.

1. Σαφήνεια και λεπτομέρεια

Η δημιουργία αποτελεσματικών προτροπών για μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης όπως το GPT-4 χρειάζεται συνδυασμό ακρίβειας, πλαισίου και σαφήνειας. Η διαφορά μεταξύ μιας κακώς σχεδιασμένης προτροπής και μιας καλά μελετημένης μπορεί να είναι η διαφορά μεταξύ μιας αόριστης, γενικής απάντησης και μιας εξαιρετικά σχετικής, συγκεκριμένης απάντησης.

Παράδειγμα 1: Αξιοποίηση της γλωσσικής κατανόησης του ChatGPT για τεχνικά ερωτήματα

• Αναποτελεσματική Προτροπή: "Πώς μπορώ να διορθώσω ένα σφάλμα στον κώδικά μου;"
  • Έξοδος AI: "Για να διορθώσετε ένα σφάλμα στον κώδικά σας, πρέπει πρώτα να προσδιορίσετε το σφάλμα, να κατανοήσετε γιατί συμβαίνει και στη συνέχεια να τροποποιήσετε τον κώδικα για να το διορθώσετε."
• Αποτελεσματικό τεχνικό ερώτημα: «Κωδικοποιώ σε Python και λαμβάνω «Κλειδί Σφάλμα» όταν προσπαθώ να αποκτήσω πρόσβαση σε ένα λεξικό. Το απόσπασμα κώδικα είναι: . Τι προκαλεί αυτό το σφάλμα και πώς μπορώ να το διορθώσω;"
  • Έξοδος AI: "Το "Κλειδί Σφάλμα" στον κώδικα Python σας είναι πιθανό να οφείλεται στην προσπάθεια πρόσβασης σε ένα κλειδί στο λεξικό που δεν υπάρχει. Δείτε πώς μπορείτε να τροποποιήσετε τον κώδικά σας για να χειριστείτε αυτό το σφάλμα: [Τροποποιημένο απόσπασμα κώδικα με εξήγηση]."

Παράδειγμα 2: Δημιουργική Γραφή με Μίμηση Στυλ

• Αναποτελεσματική Προτροπή: «Γράψε μια μικρή ιστορία».
  • Έξοδος AI: «Μια φορά κι έναν καιρό, σε μια μακρινή χώρα, υπήρχε ένα βασίλειο που αντιμετώπιζε μεγάλο κίνδυνο...»
• Προτροπή Αποτελεσματικής Μίμησης Στυλ: «Γράψε μια σύντομη ιστορία με το στυλ του Έρνεστ Χέμινγουεϊ, εστιάζοντας σε μια συζήτηση μεταξύ δύο παλιών φίλων που συναντιούνται απροσδόκητα».
  • Έξοδος AI: "Ο ήλιος έπεσε στο σκονισμένο δρόμο όπου ο Τζακ και ο Τομ, δύο παλιοί φίλοι, συναντήθηκαν τυχαία. "Έχουν περάσει χρόνια", είπε ο Τζακ με τη φωνή του στεγνή σαν τον αέρα. "Χρόνια από τον πόλεμο", απάντησε ο Τομ. [Η ιστορία συνεχίζεται με το συνοπτικό στυλ του Χέμινγουεϊ, με γνώμονα τον διάλογο]."

Παράδειγμα 3: Ταξιδιωτικές συμβουλές

• Αναποτελεσματική Προτροπή: "Τι να κάνω στο Παρίσι;"
  • Έξοδος AI: "Στο Παρίσι, μπορείτε να επισκεφθείτε αξιοθέατα όπως ο Πύργος του Άιφελ, το Μουσείο του Λούβρου και η Παναγία των Παρισίων."
• Αποτελεσματική Προτροπή: "Επισκέπτομαι το Παρίσι για τρεις μέρες αυτό το καλοκαίρι με επίκεντρο την τέχνη και την ιστορία. Μπορείτε να μου προτείνετε ένα αναλυτικό δρομολόγιο;"
  • Έξοδος AI: "Ημέρα 1: Επισκεφθείτε το Μουσείο του Λούβρου το πρωί, ακολουθούμενη από μια βόλτα στον Καθεδρικό Ναό της Παναγίας των Παρισίων. [Ακολουθεί αναλυτικότερη διαδρομή]."

Insights για τη δημιουργία καλύτερων προτροπών

1. Ειδικότητα: Να είστε όσο πιο συγκεκριμένοι γίνεται. Όσο πιο λεπτομερής είναι η προτροπή σας, τόσο πιο προσαρμοσμένη θα είναι η απάντηση.
2. Πληροφορίες με βάση τα συμφραζόμενα: Συμπεριλάβετε όλο το σχετικό πλαίσιο. Αυτό βοηθά το AI να κατανοήσει την ακριβή φύση του αιτήματός σας.
3. Καθαρός στόχος: Δηλώστε ξεκάθαρα τι περιμένετε ως έξοδο. Είτε πρόκειται για συνταγή, ταξιδιωτικό πλάνο ή τεχνική λύση, ξεκαθαρίστε τον στόχο σας.
4. Αποφύγετε την ασάφεια: Τα διφορούμενα μηνύματα οδηγούν σε γενικές απαντήσεις. Διευκρινίστε το αίτημά σας για να λάβετε ακριβείς απαντήσεις.
5. Χρησιμοποιήστε γνωστές μορφές: Εάν ισχύει, ζητήστε πληροφορίες σε συγκεκριμένη μορφή, όπως μια λίστα, έναν οδηγό βήμα προς βήμα ή ένα διάγραμμα.

2. Βελτίωση των απαντήσεων AI με αναφορά

Η στρατηγική χρήση των κειμένων αναφοράς στην άμεση μηχανική μπορεί να βελτιώσει σημαντικά την ποιότητα και την ακρίβεια των απαντήσεων από μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης όπως το GPT-4. Παρέχοντας σχετικές, αξιόπιστες πληροφορίες παράλληλα με το ερώτημά σας, μπορείτε να καθοδηγήσετε την τεχνητή νοημοσύνη να συνθέσει απαντήσεις με βάση το δεδομένο υλικό, καθιστώντας τις απαντήσεις πιο αξιόπιστες και ακριβείς με βάση τα συμφραζόμενα.

Παράδειγμα 1: Επιστημονική Εξήγηση

• Συμβατική προτροπή: "Πώς σχηματίζεται μια μαύρη τρύπα;"
  • Έξοδος AI: "Μια μαύρη τρύπα σχηματίζεται από τα υπολείμματα ενός μεγάλου άστρου που πεθαίνει σε μια έκρηξη σουπερνόβα. Εάν η μάζα του πυρήνα είναι επαρκής, καταρρέει υπό τη δική του βαρύτητα σε μια μαύρη τρύπα."
• Βελτιωμένη προτροπή με κείμενο αναφοράς:
  • Παρέχεται κείμενο αναφοράς: "[Επιστημονική εργασία για την αστρική εξέλιξη και τις μαύρες τρύπες]"
  • Προτροπή: "Χρησιμοποιώντας τις πληροφορίες από την παρεχόμενη επιστημονική εργασία, εξηγήστε τη διαδικασία σχηματισμού μαύρης τρύπας."
  • Έξοδος AI: "Με βάση την επιστημονική εργασία που παρέχεται, μια μαύρη τρύπα σχηματίζεται όταν ένα τεράστιο αστέρι εξαντλεί το πυρηνικό του καύσιμο και ο πυρήνας του καταρρέει. Αναλυτικά το έγγραφο: ['Σχετικά αποσπάσματα από το έγγραφο']."

Παράδειγμα 2: Νομική Ερμηνεία

• Συμβατική προτροπή: "Ποιες είναι οι νομικές επιπτώσεις της κλοπής πνευματικής ιδιοκτησίας;"
  • Έξοδος AI: "Η κλοπή πνευματικής ιδιοκτησίας μπορεί να οδηγήσει σε νομικές συνέπειες όπως αγωγές, πρόστιμα και σε σοβαρές περιπτώσεις φυλάκιση."
• Βελτιωμένη προτροπή με κείμενο αναφοράς:
  • Παρέχεται κείμενο αναφοράς: "[Άρθρο νομικού περιοδικού για το δίκαιο της πνευματικής ιδιοκτησίας]"
  • Προτροπή: "Με αναφορά στο παρεχόμενο άρθρο του νομικού περιοδικού, εξηγήστε τις συγκεκριμένες νομικές επιπτώσεις της κλοπής πνευματικής ιδιοκτησίας."
  • Έξοδος AI: "Το άρθρο του νομικού περιοδικού αναφέρει ότι η κλοπή πνευματικής ιδιοκτησίας μπορεί να οδηγήσει σε αστικές αγωγές, νόμιμες ζημίες και πιθανές ποινικές κατηγορίες. Συγκεκριμένα, το άρθρο αναφέρει: ['Απευθείας αποσπάσματα από το άρθρο']."

Insights για τη χρήση κειμένων αναφοράς στα μηνύματα προτροπής

1. Επιλέξτε Σχετικά κείμενα: Επιλέξτε κείμενα αναφοράς που σχετίζονται άμεσα με το ερώτημά σας.
2. Προδιαγραφές προτροπής: Καθοδηγήστε ξεκάθαρα το AI να χρησιμοποιήσει το παρεχόμενο κείμενο αναφοράς για τη σύνταξη της απάντησής του.
3. Αναφορές: Ζητήστε από το AI να αναφέρει συγκεκριμένα μέρη του κειμένου αναφοράς στην απάντησή του για ακρίβεια και επαλήθευση.
4. Χειρισμός ανεπαρκών πληροφοριών: Δώστε εντολή στο AI να δηλώσει με σαφήνεια εάν το παρεχόμενο κείμενο δεν περιέχει τις απαραίτητες πληροφορίες για την απάντηση στην ερώτηση.

3. Απλοποίηση σύνθετων εργασιών με υποδιαίρεση εργασιών

Το κλειδί για τον αποτελεσματικό χειρισμό σύνθετων εργασιών με μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης όπως το GPT-4 βρίσκεται στον διαχωρισμό τους σε απλούστερες δευτερεύουσες εργασίες. Αυτή η προσέγγιση όχι μόνο απλοποιεί τη διαδικασία, αλλά ενισχύει επίσης την ακρίβεια και τη συνάφεια των απαντήσεων του AI. Παρακάτω, παρουσιάζουμε αυτήν τη στρατηγική μέσω συγκεκριμένων παραδειγμάτων, επισημαίνοντας τα πλεονεκτήματα της χρήσης ταξινόμησης προθέσεων, τεχνικών περίληψης και δομημένων συνομιλιών για πολύπλοκα ερωτήματα.

Παράδειγμα 1: Ερώτημα εξυπηρέτησης πελατών

• Αναποτελεσματική Προσέγγιση: Ένα μόνο μήνυμα που ζητά γενική βοήθεια.
  • Προτροπή χρήστη: "Έχω προβλήματα με τον λογαριασμό μου."
  • Έξοδος AI: "Θα μπορούσατε να προσδιορίσετε τη φύση των προβλημάτων του λογαριασμού σας;"
• Αποτελεσματική Προσέγγιση: Ταξινόμηση του ερωτήματος σε κατηγορίες και παροχή στοχευμένης βοήθειας.
  • Προτροπή χρήστη: "Αντιμετωπίζω προβλήματα με την πρόσβαση στον λογαριασμό μου."
  • Οδηγία AI: "Ταξινομήστε το ερώτημα σε "Διαχείριση λογαριασμού" και, στη συνέχεια, προσφέρετε συγκεκριμένα βήματα για την αντιμετώπιση προβλημάτων σχετικά με την πρόσβαση."
  • Έξοδος AI: "Φαίνεται ότι αντιμετωπίζετε πρόβλημα με την πρόσβαση στον λογαριασμό σας. Ας ξεκινήσουμε επαναφέροντας τον κωδικό πρόσβασής σας. [Ακολουθείται από λεπτομερή βήματα]."

Παράδειγμα 2: Σύνοψη εκτενούς εγγράφου

• Αναποτελεσματική Προσέγγιση: Προσπάθεια σύνοψης ενός μεγάλου εγγράφου με μια κίνηση.
  • Προτροπή χρήστη: "Συνοψήστε αυτό το βιβλίο 300 σελίδων για μένα."
  • Έξοδος AI: "Λυπάμαι, αλλά δεν μπορώ να επεξεργαστώ έγγραφα περισσότερο από το παράθυρο περιβάλλοντος μου."
• Αποτελεσματική Προσέγγιση: Συνοψίζοντας το έγγραφο τμηματικά και κατασκευάζοντας μια πλήρη περίληψη αναδρομικά.
  • Οδηγία AI: "Συνοψίστε κάθε κεφάλαιο ξεχωριστά και, στη συνέχεια, δημιουργήστε μια σύνοψη περιλήψεων, προχωρώντας αναδρομικά."
  • Προτροπή χρήστη: "Συνοψίστε το κεφάλαιο 1 αυτού του βιβλίου."
  • Έξοδος AI: "Κεφάλαιο 1 Περίληψη: [Σύντομη περίληψη του κεφαλαίου 1]."
  • Συνεχιζόμενη Διαδικασία: Η ίδια διαδικασία εφαρμόζεται για κάθε κεφάλαιο, ακολουθούμενη από μια τελική περίληψη που συνδυάζει όλες τις επιμέρους περιλήψεις.

Πλεονεκτήματα του Τμήματος Υποεργασιών και της Μηχανικής Προτάσεων με βάση τα συμφραζόμενα

1. Αυξημένη ακρίβεια: Εστιάζοντας σε συγκεκριμένες πτυχές μιας πολύπλοκης εργασίας, το AI μπορεί να παρέχει πιο ακριβείς και σχετικές απαντήσεις.
2. Ενισχυμένη αποτελεσματικότητα: Η ανάλυση των εργασιών τις καθιστά πιο διαχειρίσιμες και μειώνει την πιθανότητα σφαλμάτων ή άσχετων αποτελεσμάτων.
3. Καλύτερη εμπειρία χρήστη: Οι χρήστες λαμβάνουν στοχευμένη, βήμα προς βήμα καθοδήγηση, η οποία είναι πιο χρήσιμη από τις γενικές απαντήσεις.
4. Κόστος-Αποτελεσματικότητα: Τα μικρότερα, στοχευμένα μηνύματα μπορεί να είναι πιο οικονομικά σε σύγκριση με μεγαλύτερα, πιο σύνθετα μηνύματα.

4. Δίνοντας χρόνο στο GPT για σκέψη

Η στρατηγική να δίνεται χρόνος στα μοντέλα να «σκεφτούν» και να αναλύουν σύνθετες εργασίες σε διαχειρίσιμα βήματα βελτιώνει σημαντικά την ποιότητα των απαντήσεων από μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης όπως το GPT-4.

Παράδειγμα 1: Αξιολόγηση Μαθηματικών Προβλημάτων

• Αναποτελεσματική Προσέγγιση: Ζητώντας απευθείας από το μοντέλο να αξιολογήσει τη λύση ενός μαθητή.
  • Προτροπή χρήστη: "Είναι σωστή η λύση του μαθητή σε αυτό το μαθηματικό πρόβλημα;"
  • Έξοδος AI: "Η λύση του μαθητή φαίνεται να είναι σωστή/λανθασμένη."
• Αποτελεσματική Προσέγγιση: Καθοδήγηση στο μοντέλο να επεξεργαστεί πρώτα τη δική του λύση πριν αξιολογήσει την εργασία του μαθητή.
  • Προτροπή χρήστη: "Πρώτα, λύστε αυτό το μαθηματικό πρόβλημα. Στη συνέχεια, συγκρίνετε τη λύση σας με τη λύση του μαθητή και αξιολογήστε την ορθότητά της."
  • Έξοδος AI: "Η λύση μου: [Λεπτομερής λύση]. Σε σύγκριση με τη λύση του μαθητή, βρήκα ένα σφάλμα στον υπολογισμό του [συγκεκριμένου μέρους]. Η σωστή προσέγγιση θα πρέπει να είναι [η σωστή μέθοδος]."

Παράδειγμα 2: Ανάλυση εγγράφων

• Αναποτελεσματική Προσέγγιση: Προσπάθεια ανάλυσης ενός μεγάλου εγγράφου σε ένα ερώτημα.
  • Προτροπή χρήστη: "Συνοψίστε τα βασικά σημεία από ολόκληρο το έγγραφο."
  • Έξοδος AI: "Δεν μπορώ να επεξεργαστώ ολόκληρο το έγγραφο λόγω της έκτασης του."
• Αποτελεσματική Προσέγγιση: Διαδοχική εξαγωγή αποσπασμάτων και επακόλουθες ερωτήματα για ολοκληρωμένη ανάλυση.
  • Προτροπή χρήστη: "Εξαγωγή βασικών αποσπασμάτων από αυτό το έγγραφο που σχετίζονται με [συγκεκριμένο θέμα]."
  • Έξοδος AI: "Απόσπασμα 1: [Σχετικό απόσπασμα]. Απόσπασμα 2: [Ένα άλλο σχετικό απόσπασμα]."
  • Επακόλουθη προτροπή χρήστη: "Υπάρχουν περισσότερα σχετικά αποσπάσματα; Βεβαιωθείτε ότι περιέχουν πλήρες περιεχόμενο."
  • Έξοδος AI: "Επιπρόσθετο Απόσπασμα: [Περαιτέρω σχετικό απόσπασμα]."

Οφέλη και πληροφορίες

1. Βάθος Ανάλυσης: Επεξεργάζοντας πρώτα λύσεις ή αναλύσεις, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να παρέχει πιο ακριβείς και σε βάθος αξιολογήσεις.
2. Καθοδηγούμενη Μάθηση: Στα σενάρια διδασκαλίας, η χρήση εσωτερικού μονολόγου και υποδείξεων ενθαρρύνει τους μαθητές να καταλήξουν σε λύσεις ανεξάρτητα, ενισχύοντας την μαθησιακή τους εμπειρία.
3. Πλήρης κάλυψη: Για την ανάλυση εγγράφων, οι διαδοχικές και αναδρομικές προσεγγίσεις εξασφαλίζουν πλήρη κάλυψη χωρίς να χάνονται σημαντικές λεπτομέρειες.
4. Αποφυγή παρεκκλίσεων: Δημιουργώντας πρώτα τη δική του λύση, το AI αποφεύγει την προκατάληψη που μπορεί να προκύψει από την άμεση αξιολόγηση μιας δεδομένης απάντησης.

5. Μόχλευση Εξωτερικών Εργαλείων

Η ενσωμάτωση εξωτερικών εργαλείων και πόρων σε αλληλεπιδράσεις τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να βελτιώσει σημαντικά την ακρίβεια και τη συνάφεια των αποκρίσεων που δημιουργούνται από μοντέλα όπως το GPT-4. Αυτή η ενότητα καταδεικνύει τη χρήση αναζήτησης που βασίζεται σε ενσωματώσεις για ανάκτηση γνώσης, εκτέλεση κώδικα για ακριβείς υπολογισμούς και κλήσεις συναρτήσεων για την ενίσχυση των δυνατοτήτων των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης.

Παράδειγμα 1: Ακριβείς υπολογισμοί με εκτέλεση κώδικα

• Χωρίς εκτέλεση κώδικα: Βασιζόμενοι αποκλειστικά στις υπολογιστικές ικανότητες του μοντέλου.
  • Προτροπή χρήστη: "Υπολογίστε την τετραγωνική ρίζα του 529."
  • Έξοδος AI: "Η τετραγωνική ρίζα του 529 είναι περίπου 23."
• Με την εκτέλεση κώδικα: Εξασφάλιση ακρίβειας στους υπολογισμούς.
  • Προτροπή χρήστη: "Υπολογίστε την τετραγωνική ρίζα του 529."
  • Οδηγία AI: "Γράψτε και εκτελέστε κώδικα Python για να τον υπολογίσετε."
  • Έξοδος AI"python import math math.sqrt(529) Η τετραγωνική ρίζα του 529 είναι ακριβώς 23."

Παράδειγμα 2: Χρήση κλήσεων API για δυναμικές αλληλεπιδράσεις

• Χωρίς κλήσεις API: Περιορίζεται σε στατικές, προ-προγραμματισμένες απαντήσεις.
  • Προτροπή χρήστη: "Στείλτε μια υπενθύμιση στον φίλο μου για την αυριανή μας συνάντηση."
  • Έξοδος AI: "Υπενθύμιση: Μην ξεχάσετε να στείλετε ένα μήνυμα στον φίλο σας για την αυριανή συνάντηση."
• Με κλήσεις API: Αλληλεπίδραση με εξωτερικά συστήματα για ενέργειες σε πραγματικό χρόνο.
  • Προτροπή χρήστη: "Στείλτε μια υπενθύμιση στον φίλο μου τον Γιάννη για την αυριανή μας συνάντηση."
  • Οδηγία AI: "Χρησιμοποιήστε το API μηνυμάτων για να στείλετε μια υπενθύμιση."
  • Έξοδος AI"python import message message.write(to='John', message='Hey, remember our meeting tomorrow!')  Εστάλη υπενθύμιση στον Τζον για την αυριανή συνάντηση».

Οφέλη και πληροφορίες

1. Διευρυμένη Γνωσιακή Βάση: Χρησιμοποιώντας την αναζήτηση που βασίζεται σε ενσωματώσεις, το AI μπορεί να έχει πρόσβαση και να ενσωματώσει μια τεράστια γκάμα ενημερωμένων πληροφοριών, ενισχύοντας τη συνάφεια και την ακρίβεια των απαντήσεών του.
2. Ακρίβεια στους υπολογισμούς: Η εκτέλεση κώδικα επιτρέπει στο AI να εκτελεί ακριβείς μαθηματικούς υπολογισμούς, κάτι που είναι ιδιαίτερα χρήσιμο σε τεχνικά ή επιστημονικά πλαίσια.
3. Διαδραστικές Δυνατότητες: Οι κλήσεις API επιτρέπουν στο AI να αλληλεπιδρά με εξωτερικά συστήματα, διευκολύνοντας πραγματικές ενέργειες όπως η αποστολή μηνυμάτων ή ο ορισμός υπενθυμίσεων.

6. Συστηματικός Έλεγχος

Οι συστηματικές δοκιμές ή οι διαδικασίες αξιολόγησης (evals), είναι ζωτικής σημασίας για τον προσδιορισμό της αποτελεσματικότητας των αλλαγών στα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης. Αυτή η προσέγγιση περιλαμβάνει τη σύγκριση των αποτελεσμάτων του μοντέλου με ένα σύνολο προκαθορισμένων προτύπων ή απαντήσεων "χρυσού προτύπου" για την αξιολόγηση της ακρίβειας.

Παράδειγμα 1: Προσδιορισμός αντιφάσεων στις απαντήσεις

• Σενάριο δοκιμής: Ανίχνευση αντιφάσεων στην απάντηση ενός μοντέλου σε σύγκριση με τις απαντήσεις ειδικών.
  • Οδηγία συστήματος: Προσδιορίστε εάν η απάντηση του μοντέλου έρχεται σε αντίθεση με οποιοδήποτε μέρος μιας απάντησης που παρέχεται από ειδικούς.
  • Είσοδος χρήστη: «Ο Neil Armstrong έγινε ο δεύτερος άνθρωπος που περπάτησε στο φεγγάρι, μετά τον Buzz Aldrin».
  • Διαδικασία αξιολόγησης: Το σύστημα ελέγχει για συνέπεια με την απάντηση των ειδικών δηλώνοντας ότι ο Νιλ Άρμστρονγκ ήταν το πρώτο άτομο στο φεγγάρι.
  • Έξοδος μοντέλου: Η απάντηση του μοντέλου έρχεται σε άμεση αντίθεση με την απάντηση του ειδικού, υποδεικνύοντας ένα σφάλμα.

Παράδειγμα 2: Σύγκριση Επιπέδων Λεπτομέρειας στις Απαντήσεις

• Σενάριο δοκιμής: Αξιολόγηση εάν η απάντηση του μοντέλου ευθυγραμμίζεται, υπερβαίνει ή υπολείπεται της απάντησης του ειδικού όσον αφορά τη λεπτομέρεια.
  • Οδηγία συστήματος: Συγκρίνετε το βάθος των πληροφοριών μεταξύ της απάντησης του μοντέλου και της απάντησης του ειδικού.
  • Είσοδος χρήστη: "Ο Neil Armstrong περπάτησε για πρώτη φορά στο φεγγάρι στις 21 Ιουλίου 1969, στις 02:56 UTC."
  • Διαδικασία αξιολόγησης: Το σύστημα αξιολογεί εάν η απόκριση του μοντέλου παρέχει περισσότερες, ίσες ή λιγότερες λεπτομέρειες σε σύγκριση με την απάντηση ειδικού.
  • Έξοδος μοντέλου: Η απόκριση του μοντέλου παρέχει πρόσθετες λεπτομέρειες (τον ακριβή χρόνο), που ευθυγραμμίζεται και επεκτείνει την απάντηση του ειδικού.

Οφέλη και πληροφορίες

1. Ακρίβεια και αξιοπιστία: Οι συστηματικές δοκιμές διασφαλίζουν ότι οι απαντήσεις του μοντέλου AI είναι ακριβείς και αξιόπιστες, ειδικά όταν πρόκειται για πραγματικές πληροφορίες.
2. Ανίχνευση σφαλμάτων: Βοηθά στον εντοπισμό σφαλμάτων, αντιφάσεων ή ασυνεπειών στις απαντήσεις του μοντέλου.
3. Διασφάλιση Ποιότητας: Αυτή η προσέγγιση είναι απαραίτητη για τη διατήρηση υψηλών προτύπων ποιότητας σε περιεχόμενο που δημιουργείται από τεχνητή νοημοσύνη, ιδιαίτερα σε εκπαιδευτικά, ιστορικά ή άλλα ευαίσθητα σε γεγονότα περιβάλλοντα.

Συμπέρασμα και Μήνυμα Takeaway

Μέσα από τα παραδείγματα και τις στρατηγικές που συζητήθηκαν, είδαμε πώς η ιδιαιτερότητα των προτροπών μπορεί να αλλάξει δραματικά την έξοδο και πώς η διάσπαση σύνθετων εργασιών σε απλούστερες δευτερεύουσες εργασίες μπορεί να καταστήσει διαχειρίσιμες τις τρομακτικές προκλήσεις. Εξερευνήσαμε τη δύναμη των εξωτερικών εργαλείων για την ενίσχυση των δυνατοτήτων τεχνητής νοημοσύνης και τη σημασία των συστηματικών δοκιμών για τη διασφάλιση της αξιοπιστίας και της ακρίβειας των αποκρίσεων AI. Επίσκεψη Οδηγός άμεσης μηχανικής του OpenAI για βασικές γνώσεις που συμπληρώνουν την ολοκληρωμένη εξερεύνηση προηγμένων τεχνικών και στρατηγικών για τη βελτιστοποίηση των αλληλεπιδράσεων τεχνητής νοημοσύνης.