OpenAI:n nopea suunnitteluopas: ChatGPT:n hallitseminen edistyneille sovelluksille

Prompt Engineeringin ymmärtäminen

Nopea suunnittelu on taidetta ja tiedettä syötteiden (kehotteiden) luomisesta haluttujen tulosteiden saamiseksi AI-malleista, kuten ChatGPT. Se on ratkaiseva taito näiden mallien tehokkuuden maksimoimiseksi.

ChatGPT, joka on rakennettu OpenAI:n GPT-3- ja GPT-4-arkkitehtuureille, on kehittynyt merkittävästi, ja siitä on tullut herkempi ja kontekstitietoisempi. Sen evoluution ymmärtäminen on avain nopean suunnittelun hallitsemiseen.

Kuten taitava kapellimestari, joka johtaa orkesteria, nopea suunnittelu antaa meille mahdollisuuden ohjata nämä mallit suorittamaan monimutkaisia ​​​​tehtäviä yksityiskohtaisten teknisten asiakirjojen laatimisesta luovan ja kiinnostavan sisällön luomiseen. Tämä opas opastaa sinua strategioiden ja taktiikoiden läpi, jotka muuttavat vuorovaikutustasi tekoälyn kanssa nostaen sen perusvaihdoista vivahteikkaaksi ja merkityksellisiksi keskusteluiksi.

Harkitse eroa kysymällä "Kuinka lisään numeroita Excelissä?" vs. "Kuinka lasken automaattisesti yhteen dollarimäärien sarakkeen Excelissä, kun summat näkyvät oikealla 'Yhteensä"-sarakkeessa? Jälkimmäinen, yksityiskohtaisempi kehote, jättää vähemmän tekoälyn tulkinnalle, mikä johtaa tarkempaan ja hyödyllisempään vastaukseen. Samoin persoonien, erottimien ja vaiheittaisten ohjeiden käytön ymmärtäminen voi vaikuttaa syvästi tekoälyn tulosteen laatuun, erityisesti monimutkaisissa tehtävissä.

Tämä nopean suunnittelun opas ei kata vain teoreettisia näkökohtia, vaan tarjoaa myös käytännöllisiä, käytännön esimerkkejä. Opit käyttämään tehokkaasti taktiikoita, kuten viitetekstien tarjoamista, jotka ohjaavat tekoälyä pois tekoälyistä, tai kuinka monimutkaisten tehtävien jakaminen yksinkertaisempiin osatehtäviin voi tuottaa tarkempia tuloksia.

1. Selkeys ja yksityiskohdat

Tehokkaiden kehotteiden luominen tekoälymalleille, kuten GPT-4, vaatii yhdistelmän tarkkuutta, kontekstia ja selkeyttä. Ero huonosti muotoillun kehotteen ja hyvin harkitun välillä voi olla ero epämääräisen, yleisen vastauksen ja erittäin merkityksellisen, täsmällisen vastauksen välillä.

Esimerkki 1: ChatGPT:n kielitaidon hyödyntäminen teknisissä kyselyissä

• Tehoton kehote: "Kuinka korjaan virheen koodissani?"
  • AI-lähtö: "Korjataksesi virheen koodissasi, sinun on ensin tunnistettava virhe, ymmärrettävä, miksi se tapahtuu, ja sitten muokata koodia korjataksesi se."
• Tehokas tekninen kysely: "Koodaan Pythonissa ja saan "KeyError"-ilmoituksen, kun yritän käyttää sanakirjaa. Koodinpätkä on: . Mistä tämä virhe johtuu ja kuinka voin korjata sen?"
  • AI-lähtö: "Python-koodisi KeyError johtuu todennäköisesti siitä, että yritit käyttää sanakirjassa olevaa avainta, jota ei ole olemassa. Näin voit muokata koodiasi tämän virheen käsittelemiseksi: [Muokattu koodinpätkä selityksellä]."

Esimerkki 2: Luova kirjoittaminen tyylijäljitelmällä

• Tehoton kehote: "Kirjoita lyhyt tarina."
  • AI-lähtö: "Oli kerran kaukaisessa maassa valtakunta, joka kohtasi suuren vaaran..."
• Tehokas tyylin jäljitelmäkehote: "Kirjoita novelli Ernest Hemingwayn tyyliin keskittyen keskusteluun kahden yllättäen tapaavan vanhan ystävän välillä."
  • AI-lähtö: "Aurinko paistoi pölyiselle tielle, jossa Jack ja Tom, kaksi vanhaa ystävää, tapasivat sattumalta. "Siitä on kulunut vuosia", Jack sanoi äänensä kuivana kuin ilma. "Vuotta sodasta", Tom vastasi. [Tarina jatkuu Hemingwayn ytimekkääseen, dialogiseen tyyliin]."

Esimerkki 3: Matkustusohjeet

• Tehoton kehote: "Mitä minun pitäisi tehdä Pariisissa?"
  • AI-lähtö: "Pariisissa voit vierailla maamerkeissä, kuten Eiffel-tornissa, Louvre-museossa ja Notre-Damen katedraalissa."
• Tehokas kehote: "Vierailen Pariisissa kolme päivää tänä kesänä keskittyen taiteeseen ja historiaan. Voitko ehdottaa yksityiskohtaista matkasuunnitelmaa?"
  • AI-lähtö: "Päivä 1: Vieraile Louvre-museossa aamulla, jonka jälkeen kävele Notre-Damen katedraalille. [Yksityiskohtaisempi matkasuunnitelma seuraa]."

Näkemyksiä parempien kehotteiden luomiseen

1. spesifisyys: Ole mahdollisimman tarkka. Mitä yksityiskohtaisempi kehotteesi, sitä räätälöidympi vastaus on.
2. Asiayhteyteen liittyvät tiedot: Sisällytä kaikki asiaankuuluva konteksti. Tämä auttaa tekoälyä ymmärtämään pyyntösi tarkan luonteen.
3. Selkeä tavoite: Kerro selkeästi, mitä odotat tulosteena. Olipa kyseessä resepti, matkasuunnitelma tai tekninen ratkaisu, tee tavoitteesi selväksi.
4. Vältä epäselvyyttä: Epäselvät kehotteet johtavat yleisiin vastauksiin. Selvennä pyyntöäsi saadaksesi tarkat vastaukset.
5. Käytä tunnettuja muotoja: Pyydä tarvittaessa tietoja tietyssä muodossa, kuten luettelona, ​​vaiheittaisena oppaana tai kaaviona.

2. Tekoälyvasteiden parantaminen viitteellä

Viitetekstien strateginen käyttö nopeassa suunnittelussa voi merkittävästi parantaa tekoälymallien, kuten GPT-4, vastausten laatua ja tarkkuutta. Tarjoamalla kyselysi ohella asiaankuuluvia, luotettavia tietoja voit ohjata tekoälyä laatimaan vastauksia annetun materiaalin perusteella, mikä tekee vastauksista luotettavampia ja kontekstuaalisesti tarkempia.

Esimerkki 1: Tieteellinen selitys

• Perinteinen kehote: "Kuinka musta aukko muodostuu?"
  • AI-lähtö: "Supernovaräjähdyksessä kuolevan suuren tähden jäännöksistä muodostuu musta aukko. Jos ytimen massa on riittävä, se romahtaa oman painovoimansa vaikutuksesta mustaksi aukoksi."
• Parannettu kehote viitetekstillä:
  • Viiteteksti toimitettu: "[Tieteellinen paperi tähtien evoluutiosta ja mustista aukoista]"
  • nopea: "Selitä mustien aukkojen muodostumisprosessi käyttämällä toimitetun tieteellisen paperin tietoja."
  • AI-lähtö: "Toimitetun tieteellisen paperin perusteella musta aukko muodostuu, kun massiivinen tähti kuluttaa loppuun ydinpolttoaineensa ja sen ydin romahtaa. Paperin yksityiskohdat: ['Relevanttia otteita paperista']."

Esimerkki 2: Oikeudellinen tulkinta

• Perinteinen kehote: "Mitkä ovat immateriaaliomaisuuden varkauksien oikeudelliset seuraukset?"
  • AI-lähtö: "Immateriaaliomaisuuden varkaus voi johtaa oikeudellisiin seurauksiin, kuten oikeudenkäynteihin, sakkoihin ja vakavissa tapauksissa vankeuteen."
• Parannettu kehote viitetekstillä:
  • Viiteteksti toimitettu: "[Oikeudellinen aikakauslehtiartikkeli immateriaalioikeudesta]"
  • nopea: "Selitä immateriaaliomaisuuden varkauksien erityiset oikeudelliset vaikutukset viittaamalla annettuun oikeudellisen lehden artikkeliin."
  • AI-lähtö: "Oikeudellisen lehden artikkelissa todetaan, että immateriaaliomaisuuden varkaus voi johtaa siviilioikeuteen, lakisääteisiin vahingonkorvauksiin ja mahdollisiin rikossyytteisiin. Artikkelissa mainitaan erityisesti: ['Suora lainaus artikkelista']."

Näkemyksiä viitetekstien käyttämisestä kehotteissa

1. Valitse asiaankuuluvat tekstit: Valitse viitetekstejä, jotka liittyvät suoraan kyselyyn.
2. Pikamääritys: Ohjeita tekoälyä selkeästi käyttämään annettua viitetekstiä vastauksensa laatimiseen.
3. Lainaukset: Pyydä, että tekoäly lainaa vastauksessaan viitetekstin tiettyjä osia tarkkuuden ja varmuuden vuoksi.
4. Riittämättömien tietojen käsittely: Pyydä tekoälyä ilmoittamaan selvästi, jos annettu teksti ei sisällä kysymykseen vastaamiseen tarvittavia tietoja.

3. Monimutkaisten tehtävien yksinkertaistaminen alitehtäväjaolla

Avain monimutkaisten tehtävien tehokkaaseen käsittelyyn AI-malleilla, kuten GPT-4, on niiden jakaminen yksinkertaisempiin osatehtäviin. Tämä lähestymistapa ei ainoastaan ​​virtaviivaista prosessia, vaan myös parantaa tekoälyn vastausten tarkkuutta ja relevanssia. Alla esittelemme tätä strategiaa erityisillä esimerkeillä ja korostamme tarkoitusluokituksen, yhteenvetotekniikoiden ja jäsenneltyjen keskustelujen käytön etuja monimutkaisissa kyselyissä.

Esimerkki 1: Asiakaspalvelukysely

• Tehoton lähestymistapa: Yksi kehote, jossa pyydetään yleistä apua.
  • Käyttäjäkehote: "Minulla on ongelmia tilini kanssa."
  • AI-lähtö: "Voisitko täsmentää tiliongelmiesi luonnetta?"
• Tehokas lähestymistapa: kyselyn luokittelu luokkiin ja kohdistetun avun tarjoaminen.
  • Käyttäjäkehote: "Minulla on ongelmia tilini käytössä."
  • AI-direktiivi: "Luokittele kysely tilien hallintaan ja tarjoa sitten tarkat vaiheet käyttöongelmien vianmääritykseen."
  • AI-lähtö: "Vaikuttaa siltä, ​​että sinulla on vaikeuksia päästä tilillesi. Aloitetaan uusimalla salasanasi. [Seuraavat yksityiskohtaiset vaiheet]."

Esimerkki 2: Pitkä asiakirjan yhteenveto

• Tehoton lähestymistapa: Yritetään tehdä yhteenveto pitkästä asiakirjasta yhdellä kertaa.
  • Käyttäjäkehote: "Tee yhteenveto tästä 300-sivuisesta kirjasta minulle."
  • AI-lähtö: "Olen pahoillani, mutta en voi käsitellä asiakirjoja pidempään kuin kontekstiikkunani."
• Tehokas lähestymistapa: Asiakirjan yhteenveto kappaleittain ja täydellisen yhteenvedon muodostaminen rekursiivisesti.
  • AI-direktiivi: "Tee yhteenveto jokaisesta luvusta erikseen ja luo sitten yhteenveto tiivistelmistä jatkaen rekursiivisesti."
  • Käyttäjäkehote: "Tee yhteenveto tämän kirjan luvusta 1."
  • AI-lähtö: "Luvun 1 yhteenveto: [Lyhyt yhteenveto luvusta 1]."
  • Prosessi jatkuu: Samaa prosessia sovelletaan jokaiseen lukuun, jota seuraa lopullinen yhteenveto, joka yhdistää kaikki yksittäiset tiivistelmät.

Alatehtäväjaon ja kontekstuaalisen nopean suunnittelun edut

1. Lisääntynyt tarkkuus: Keskittymällä monimutkaisen tehtävän tiettyihin näkökohtiin tekoäly voi tarjota tarkempia ja osuvampia vastauksia.
2. Parannettu tehokkuus: Tehtävien jakaminen tekee niistä paremmin hallittavissa ja vähentää virheiden tai epäolennaisten tulosten todennäköisyyttä.
3. Parempi käyttäjäkokemus: Käyttäjät saavat kohdennettua, vaiheittaista opastusta, joka on hyödyllisempää kuin yleiset vastaukset.
4. Kustannustehokkuus: Pienemmät, kohdistetut kehotteet voivat olla kustannustehokkaampia verrattuna suurempiin, monimutkaisempiin kehotteisiin.

4. Annetaan GPT:lle aikaa ajatella

Strategia antaa malleille aikaa "ajattelulle" ja monimutkaisten tehtävien jakaminen hallittaviin vaiheisiin parantaa merkittävästi GPT-4:n kaltaisten tekoälymallien vastausten laatua.

Esimerkki 1: Matemaattisten tehtävien arviointi

• Tehoton lähestymistapa: Suoraan mallin pyytäminen arvioimaan opiskelijan ratkaisua.
  • Käyttäjäkehote: "Onko opiskelijan ratkaisu tähän matematiikan tehtävään oikein?"
  • AI-lähtö: "Opiskelijan ratkaisu vaikuttaa oikealta/virheeltä."
• Tehokas lähestymistapa: Mallin ohjaaminen ensin kehittämään oma ratkaisunsa ennen kuin opiskelijan työtä arvioidaan.
  • Käyttäjäkehote: "Ratkaise ensin tämä matemaattinen tehtävä. Vertaa sitten ratkaisuasi opiskelijan ratkaisuun ja arvioi sen oikeellisuus."
  • AI-lähtö: "Ratkaisuni: [Yksityiskohtainen ratkaisu]. Verrattuna opiskelijan ratkaisuun, löysin virheen heidän laskelmissaan [erityinen osa]. Oikea lähestymistapa pitäisi olla [oikea menetelmä]."

Esimerkki 2: Asiakirjan analyysi

• Tehoton lähestymistapa: Yritetään analysoida suuri asiakirja yhdellä kyselyllä.
  • Käyttäjäkehote: "Tee yhteenveto tämän asiakirjan tärkeimmistä kohdista."
  • AI-lähtö: "En pysty käsittelemään koko asiakirjaa sen pituuden vuoksi."
• Tehokas lähestymistapa: Poiminta otteita ja seurantakyselyitä peräkkäin kattavaa analyysiä varten.
  • Käyttäjäkehote: "Ota tästä asiakirjasta avainotteita, jotka liittyvät [tiettyyn aiheeseen]."
  • AI-lähtö: "Ote 1: [Relevantti kohta]. Ote 2: [Toinen asiaankuuluva kohta]."
  • Seuraa käyttäjän kehote: "Onko osuvampia otteita? Varmista, että ne sisältävät täydellisen kontekstin."
  • AI-lähtö: "Lisäote: [Muu asiaankuuluva kohta]."

Edut ja näkemykset

1. Analyysin syvyys: Kun ratkaisut tai analyysit tehdään ensin, tekoäly voi tarjota tarkempia ja syvällisempiä arvioita.
2. Ohjattu oppiminen: Tutorointiskenaarioissa sisämonologin ja vihjeiden käyttö rohkaisee opiskelijoita löytämään ratkaisuja itsenäisesti, mikä parantaa heidän oppimiskokemustaan.
3. Kattava kattavuus: Asiakirja-analyysissä peräkkäiset ja rekursiiviset lähestymistavat varmistavat perusteellisen kattavuuden ilman, että tärkeitä yksityiskohtia jää huomiotta.
4. Vältä puolueellisuutta: Luomalla ensin oman ratkaisunsa tekoäly välttää harhaa, joka saattaa syntyä annetun vastauksen suorasta arvioinnista.

5. Ulkoisten työkalujen hyödyntäminen

Ulkoisten työkalujen ja resurssien sisällyttäminen tekoälyn vuorovaikutukseen voi parantaa huomattavasti GPT-4:n kaltaisten mallien tuottamien vastausten tarkkuutta ja relevanssia. Tämä osio esittelee upotuksiin perustuvan haun käytön tiedonhakuun, koodin suorittamisen tarkkoja laskelmia varten ja toimintokutsuja tekoälymallien ominaisuuksien lisäämiseksi.

Esimerkki 1: Tarkat laskelmat koodin suorittamisella

• Ilman koodin suoritusta: Luotetaan yksinomaan mallin laskentakykyihin.
  • Käyttäjäkehote: "Laske 529:n neliöjuuri."
  • AI-lähtö: "Arvon 529 neliöjuuri on noin 23."
• Koodin suorittamisen kanssa: Laskelmien tarkkuuden varmistaminen.
  • Käyttäjäkehote: "Laske 529:n neliöjuuri."
  • AI-direktiivi: "Kirjoita ja suorita Python-koodi tämän laskemiseksi."
  • AI-lähtö"python import math math.sqrt(529) 529:n neliöjuuri on täsmälleen 23."

Esimerkki 2: API-kutsujen käyttäminen dynaamisiin vuorovaikutuksiin

• Ilman API-kutsuja: Rajoitettu staattisiin, esiohjelmoituihin reaktioihin.
  • Käyttäjäkehote: "Lähetä ystävälleni muistutus tapaamisestamme huomenna."
  • AI-lähtö: "Muistutus: Älä unohda lähettää ystävällesi viestiä huomisesta kokouksesta."
• API-kutsujen kanssa: Vuorovaikutus ulkoisten järjestelmien kanssa reaaliaikaisia ​​toimia varten.
  • Käyttäjäkehote: "Lähetä ystävälleni Johnille muistutus tapaamisestamme huomenna."
  • AI-direktiivi: "Käytä viestisovellusliittymää lähettääksesi muistutuksen."
  • AI-lähtö"python import message message.write(to='John', message='Hey, remember our meeting tomorrow!')  Johnille lähetettiin muistutus huomisesta kokouksesta."

Edut ja näkemykset

1. Laajennettu tietokanta: Käyttämällä upotuksiin perustuvaa hakua tekoäly voi käyttää ja sisällyttää laajan valikoiman ajantasaista tietoa, mikä parantaa vastaustensa osuvuutta ja tarkkuutta.
2. Tarkkuus laskelmissa: Koodin suorittamisen avulla tekoäly voi suorittaa tarkkoja matemaattisia laskelmia, mikä on erityisen hyödyllistä teknisissä tai tieteellisissä yhteyksissä.
3. Interaktiiviset ominaisuudet: API-kutsut antavat tekoälylle mahdollisuuden olla vuorovaikutuksessa ulkoisten järjestelmien kanssa, mikä helpottaa tosielämän toimintoja, kuten viestien lähettämistä tai muistutusten asettamista.

6. Systemaattinen testaus

Systemaattinen testaus eli arviointimenettelyt (evals) ovat ratkaisevan tärkeitä tekoälyjärjestelmien muutosten tehokkuuden määrittämisessä. Tämä lähestymistapa sisältää mallin tulosten vertaamisen ennalta määrättyihin standardeihin tai "kultatason" vastauksiin tarkkuuden arvioimiseksi.

Esimerkki 1: Vastausten ristiriitojen tunnistaminen

• Testausskenaario: Ristiriitojen havaitseminen mallin vastauksessa verrattuna asiantuntijavastauksiin.
  • Järjestelmädirektiivi: Selvitä, onko mallin vastaus ristiriidassa asiantuntijan antaman vastauksen osan kanssa.
  • Käyttäjän syöttö: "Neil Armstrongista tuli toinen kuussa kävelevä ihminen Buzz Aldrinin jälkeen."
  • Arviointiprosessi: Järjestelmä tarkistaa johdonmukaisuuden asiantuntijan vastauksen kanssa, jonka mukaan Neil Armstrong oli ensimmäinen ihminen kuussa.
  • Mallin lähtö: Mallin vastaus on suoraan ristiriidassa asiantuntijan vastauksen kanssa, mikä viittaa virheeseen.

Esimerkki 2: Vastausten yksityiskohtien vertailu

• Testausskenaario: Arvioidaan, onko mallin vastaus linjassa, ylittääkö vai jääkö se yksityiskohtien suhteen asiantuntijan vastauksen alle.
  • Järjestelmädirektiivi: Vertaa tiedon syvyyttä mallin vastauksen ja asiantuntijan vastauksen välillä.
  • Käyttäjän syöttö: "Neil Armstrong käveli ensimmäisen kerran kuussa 21. heinäkuuta 1969 kello 02 UTC."
  • Arviointiprosessi: Järjestelmä arvioi, tarjoaako mallin vastaus enemmän, yhtä vai vähemmän yksityiskohtia kuin asiantuntijan vastaus.
  • Mallin lähtö: Mallin vastaus tarjoaa lisäyksityiskohtia (tarkka aika), joka on linjassa asiantuntijan vastauksen kanssa ja laajentaa sitä.

Edut ja näkemykset

1. Tarkkuus ja luotettavuus: Systemaattinen testaus varmistaa, että tekoälymallin vastaukset ovat tarkkoja ja luotettavia, etenkin kun käsitellään faktatietoa.
2. Virheiden tunnistus: Se auttaa tunnistamaan virheet, ristiriidat tai epäjohdonmukaisuudet mallin vastauksissa.
3. Laatuvakuutus: Tämä lähestymistapa on välttämätön tekoälyn luoman sisällön korkeiden laatustandardien ylläpitämiseksi, erityisesti opetuksellisessa, historiallisessa tai muissa fakta-arkissa yhteyksissä.

Päätelmä ja takeaway -viesti

Käsiteltyjen esimerkkien ja strategioiden avulla olemme nähneet, kuinka kehotteiden täsmällisyys voi dramaattisesti muuttaa tulosta ja kuinka monimutkaisten tehtävien jakaminen yksinkertaisempiin osatehtäviin voi tehdä pelottavista haasteista hallittavia. Olemme tutkineet ulkoisten työkalujen tehoa tekoälyominaisuuksien lisäämisessä ja systemaattisen testauksen merkitystä tekoälyvasteiden luotettavuuden ja tarkkuuden varmistamisessa. Vierailla OpenAI:n nopea suunnitteluopas perustavaa laatua olevaa tietämystä, joka täydentää kattavaa tutkimistamme edistyneistä tekniikoista ja strategioista tekoälyvuorovaikutusten optimoimiseksi.