„ChatGPT“ užklausų inžinerijos įgūdžių ugdymas: pasaulinis vadovas

Sveiki atvykę į „ChatGPT“ užklausų inžinerijos pasaulį! Kadangi didieji kalbos modeliai (DKM), tokie kaip „ChatGPT“, vis labiau integruojami į įvairias mūsų gyvenimo sritis – nuo turinio kūrimo ir klientų aptarnavimo iki mokslinių tyrimų ir švietimo – gebėjimas efektyviai bendrauti su šiomis DI sistemomis tampa esminiu įgūdžiu. Šis išsamus vadovas suteiks jums žinių ir metodų, reikalingų norint įvaldyti paveikių ir efektyvių užklausų kūrimo meną, nepriklausomai nuo jūsų patirties ar pramonės šakos.

Kas yra užklausų inžinerija?

Užklausų inžinerija – tai įvesties instrukcijų (užklausų) kūrimo ir tobulinimo procesas, siekiant gauti norimą išvestį iš DI modelio. Tai apima supratimą, kaip DKM interpretuoja kalbą, pagrindinių elementų, darančių įtaką jų atsakymams, nustatymą ir iteracinį užklausų tobulinimą siekiant konkrečių tikslų. Galvokite apie tai kaip apie mokymąsi „kalbėti DI kalba“.

Iš esmės užklausų inžinerija yra susijusi su komunikacijos optimizavimu. Ji skirta išsiaiškinti efektyviausią būdą užduoti klausimą, pateikti kontekstą ir nukreipti DI link relevantiško, tikslaus ir naudingo atsakymo generavimo. Šis įgūdis yra labai svarbus norint atskleisti visą „ChatGPT“ ir panašių DI modelių potencialą.

Kodėl užklausų inžinerija yra svarbi?

• Didesnis tikslumas ir relevantiškumas: Gerai suformuluotos užklausos lemia tikslesnius ir relevantiškesnius „ChatGPT“ atsakymus, sumažindamos poreikį atlikti išsamų redagavimą ir perdirbimą.
• Didesnis efektyvumas: Efektyvios užklausos supaprastina bendravimo procesą, taupo laiką ir pastangas gaunant norimą informaciją ar išvestį.
• Didesnis kūrybiškumas ir inovacijos: Eksperimentuodami su skirtingomis užklausų struktūromis ir parametrais, galite atverti naujas kūrybines galimybes ir generuoti naujas idėjas.
• Platesnis pritaikymo spektras: Užklausų inžinerija leidžia pritaikyti „ChatGPT“ platesniam užduočių spektrui – nuo rinkodaros tekstų rašymo ir kalbų vertimo iki kodo generavimo ir mokslinių straipsnių apibendrinimo.
• Etiniai aspektai: Apgalvota užklausų inžinerija gali padėti sumažinti šališkumą DI atsakymuose ir užtikrinti atsakingą DKM naudojimą. Į etines pasekmes gilinsimės vėliau šiame vadove.

Pagrindiniai efektyvios užklausų inžinerijos principai

Štai keletas pagrindinių principų, kurie padės jums kurti efektyvias „ChatGPT“ užklausas:

1. Būkite aiškūs ir konkretūs

Dviprasmiškumas yra gerų užklausų priešas. Kuo aiškiau ir konkrečiau apibrėšite savo prašymą, tuo geresni bus rezultatai. Venkite neaiškios kalbos ir pateikite kuo daugiau relevantiško konteksto.

Pavyzdys:

Prasta užklausa: Parašyk tinklaraščio įrašą apie technologijas.

Patobulinta užklausa: Parašyk 500 žodžių tinklaraščio įrašą apie 5G technologijos poveikį pasaulinei telekomunikacijų infrastruktūrai. Įtrauk pavyzdžių, kaip 5G naudojama skirtingose pramonės šakose, pavyzdžiui, sveikatos apsaugoje ir gamyboje.

2. Pateikite kontekstą ir pagrindinę informaciją

Padėkite „ChatGPT“ suprasti jūsų prašymo kontekstą, pateikdami relevantišką pagrindinę informaciją. Tai leis modeliui generuoti labiau pagrįstus ir tikslesnius atsakymus.

Pavyzdys:Įsivaizduokite, kad jums reikia parengti rinkodaros el. laišką.

Prasta užklausa: Parašyk rinkodaros el. laišką.

Patobulinta užklausa: Parašyk rinkodaros el. laišką, skirtą reklamuoti mūsų naują internetinį kursą apie skaitmeninę rinkodarą smulkaus verslo savininkams. Kursas apima tokias temas kaip SEO, socialinių medijų rinkodara ir el. pašto rinkodara. Pabrėžk kurso naudą, tokią kaip padidėjęs prekės ženklo žinomumas ir potencialių klientų generavimas.

3. Apibrėžkite norimą išvesties formatą

Nurodykite formatą, kurį norite, kad „ChatGPT“ naudotų savo atsakyme. Tai gali apimti atsakymo ilgį, balso toną, rašymo stilių arba konkrečius elementus, kuriuos norite įtraukti.

Pavyzdys:

Prasta užklausa: Apibendrink šį straipsnį.

Patobulinta užklausa: Apibendrink šį straipsnį trimis punktais, pabrėždamas pagrindines išvadas ir rezultatus. Naudok glaustą ir objektyvią kalbą.

4. Naudokite raktinius žodžius ir relevantišką terminologiją

Į savo užklausas įtraukite relevantiškus raktinius žodžius ir terminologiją, kad nukreiptumėte „ChatGPT“ norima tema. Tai ypač svarbu, kai kalbama apie technines ar specializuotas temas.

Pavyzdys:

Prasta užklausa: Paaiškink, kaip veikia kompiuteris.

Patobulinta užklausa: Paaiškink kompiuterio architektūrą, įskaitant centrinį procesorių (CPU), atmintį (RAM) ir įvesties/išvesties (I/O) įrenginius. Apibūdink, kaip šie komponentai veikia kartu vykdydami instrukcijas.

5. Eksperimentuokite ir kartokite

Užklausų inžinerija yra iteracinis procesas. Nebijokite eksperimentuoti su skirtingomis užklausų struktūromis ir parametrais. Analizuokite rezultatus ir tobulinkite savo užklausas remdamiesi tuo, kas veikia geriausiai. Kuo daugiau praktikuositės, tuo geriau jums seksis kurti efektyvias užklausas.

Pavyzdys:

Tarkime, bandote sugalvoti kūrybiškus pavadinimus naujai kavinei.

Pradinė užklausa: Pasiūlyk keletą pavadinimų kavinei.

Patobulinta užklausa (1 iteracija): Pasiūlyk 10 kūrybiškų ir įsimintinų pavadinimų kavinei, kuri specializuojasi etiškai išgautose kavos pupelėse. Pavadinimai turėtų sukelti šilumos, bendruomeniškumo ir tvarumo jausmą.

Patobulinta užklausa (2 iteracija): Pasiūlyk 10 kūrybiškų ir įsimintinų pavadinimų kavinei, kuri specializuojasi etiškai išgautose kavos pupelėse iš Pietų Amerikos. Pavadinimai turėtų sukelti šilumos, bendruomeniškumo ir tvarumo jausmą ir turėtų būti gana lengvai ištariami tiek anglų, tiek ispanų kalbomis.

Pažangios užklausų inžinerijos technikos

Kai įvaldysite pagrindinius principus, galite išbandyti pažangesnes užklausų inžinerijos technikas, kad dar labiau pagerintumėte „ChatGPT“ našumą.

1. Kelių pavyzdžių mokymasis (Few-Shot Learning)

Kelių pavyzdžių mokymasis apima kelių norimo įvesties ir išvesties ryšio pavyzdžių pateikimą „ChatGPT“. Tai padeda modeliui išmokti modelį ir generuoti panašias išvestis pagal naujas įvestis.

Pavyzdys:

Užklausa: Išversk šias angliškas frazes į prancūzų kalbą: Anglų: Hello, how are you? Prancūzų: Bonjour, comment allez-vous? Anglų: Thank you very much. Prancūzų: Merci beaucoup. Anglų: Good morning. Prancūzų:

„ChatGPT“ tikriausiai atsakys „Bonjour“.

2. Minties grandinės užklausos (Chain-of-Thought Prompting)

Minties grandinės užklausos skatina „ChatGPT“ sudėtingas problemas suskaidyti į mažesnius, lengviau valdomus žingsnius. Tai gali pagerinti modelio tikslumą ir mąstymo gebėjimus.

Pavyzdys:

Užklausa: Rogeris turi 5 teniso kamuoliukus. Jis nusiperka dar 2 skardines teniso kamuoliukų. Kiekvienoje skardinėje yra 3 teniso kamuoliukai. Kiek teniso kamuoliukų jis dabar turi? Pagalvokime žingsnis po žingsnio.

„ChatGPT“ tikriausiai atsakys kažką panašaus į:

„Rogeris pradėjo su 5 kamuoliukais. Tada jis nusipirko 2 skardines * 3 kamuoliukus/skardinėje = 6 kamuoliukus. Taigi, iš viso jis turi 5 + 6 = 11 kamuoliukų. Atsakymas yra 11.“

3. Vaidmenų žaidimas

Konkretaus vaidmens priskyrimas „ChatGPT“ gali paveikti jo toną, stilių ir perspektyvą. Tai gali būti naudinga generuojant skirtingų tipų turinį arba imituojant pokalbius su konkrečių tipų asmenimis.

Pavyzdys:

Užklausa: Veik kaip patyręs finansų patarėjas. Paaiškink investavimo į diversifikuotą portfelį naudą jaunam suaugusiam, kuris tik pradeda savo karjerą.

„ChatGPT“ tikriausiai atsakys patarimu profesionaliu, išmanančiu tonu, pritaikytu jaunų suaugusiųjų auditorijai.

4. Temperatūros valdymas

Temperatūros parametras valdo „ChatGPT“ atsakymų atsitiktinumą. Žemesnė temperatūra (pvz., 0,2) duos labiau nuspėjamas ir deterministines išvestis, o aukštesnė temperatūra (pvz., 0,8) generuos kūrybiškesnius ir įvairesnius atsakymus.

Pavyzdys:

Jei ieškote labai faktinio ir tikslaus atsakymo, naudokite žemesnę temperatūrą. Jei norite generuoti kūrybines idėjas, naudokite aukštesnę temperatūrą. Atkreipkite dėmesį, kad konkretus temperatūros valdymo įgyvendinimas ir prieinamumas priklauso nuo API ar sąsajos, kurią naudojate sąveikai su „ChatGPT“.

Užklausų inžinerija skirtingoms programoms

Konkrečios užklausų inžinerijos technikos, kurias naudosite, priklausys nuo programos, su kuria dirbate. Štai keletas pavyzdžių, kaip užklausų inžinerija gali būti taikoma skirtingose srityse:

1. Turinio kūrimas

Užklausų inžinerija gali būti naudojama kuriant platų turinio spektrą, įskaitant tinklaraščio įrašus, straipsnius, rinkodaros tekstus ir socialinių medijų atnaujinimus.

Pavyzdys:

Užklausa: Parašyk trumpą ir patrauklų socialinių medijų įrašą, skirtą reklamuoti mūsų artėjantį internetinį seminarą apie tvarų gyvenimo būdą. Pabrėžk dalyvavimo seminare naudą, pvz., praktinių patarimų, kaip sumažinti anglies pėdsaką ir sutaupyti pinigų už energijos sąskaitas, išmokimą. Naudok relevantiškas grotažymes, tokias kaip #tvarumas, #ekologiska ir #tvarusgyvenimas.

2. Klientų aptarnavimas

Užklausų inžinerija gali būti naudojama kuriant pokalbių robotus ir virtualius asistentus, kurie gali greitai ir tiksliai atsakyti į klientų užklausas.

Pavyzdys:

Užklausa: Veik kaip internetinės parduotuvės klientų aptarnavimo atstovas. Atsakyk į šį klausimą: „Kokia jūsų grąžinimo politika?“ Pateik aiškų ir glaustą politikos paaiškinimą, įskaitant grąžinimo terminus, grąžinimo priėmimo sąlygas ir grąžinimo inicijavimo procesą.

3. Švietimas

Užklausų inžinerija gali būti naudojama kuriant personalizuotas mokymosi patirtis ir teikiant studentams pritaikytą grįžtamąjį ryšį.

Pavyzdys:

Užklausa: Veik kaip korepetitorius studentui, kuris mokosi trupmenų. Paaiškink lygiaverčių trupmenų sąvoką ir pateik kelis pavyzdžius. Tada užduok studentui keletą klausimų, kad patikrintum jo supratimą. Pateik grįžtamąjį ryšį apie jo atsakymus ir prireikus pasiūlyk papildomų patarimų.

4. Moksliniai tyrimai

Užklausų inžinerija gali būti naudojama informacijos išgavimui iš mokslinių straipsnių, pagrindinių išvadų apibendrinimui ir hipotezių generavimui.

Pavyzdys:

Užklausa: Apibendrink pagrindines šio mokslinio straipsnio apie kognityvinės elgesio terapijos (KET) veiksmingumą gydant nerimo sutrikimus išvadas. Nustatyk pagrindinį tyrimo klausimą, naudotą metodologiją, pagrindinius rezultatus ir tyrimo apribojimus. Pateik glaustą ir objektyvią santrauką, ne ilgesnę nei 200 žodžių.

5. Kodo generavimas

Užklausų inžinerija gali būti naudojama generuojant kodo fragmentus, derinant esamą kodą ir aiškinant sudėtingas kodo sąvokas.

Pavyzdys:

Užklausa: Parašyk Python funkciją, kuri priima skaičių sąrašą kaip įvestį ir grąžina tų skaičių vidurkį. Įtrauk klaidų apdorojimą, kad funkcija nesugriūtų, jei įvesties sąrašas yra tuščias arba jame yra ne skaitinių verčių. Pridėk komentarus, paaiškinančius kiekvienos kodo eilutės paskirtį.

Etiniai aspektai užklausų inžinerijoje

Kadangi DI modeliai tampa vis galingesni, būtina atsižvelgti į etines užklausų inžinerijos pasekmes. Štai keletas pagrindinių etinių aspektų, kuriuos reikia turėti omenyje:

1. Šališkumo mažinimas

DI modeliai gali paveldėti šališkumą iš duomenų, kuriais jie buvo apmokyti. Užklausų inžinerija gali būti naudojama siekiant sumažinti šį šališkumą, kruopščiai kuriant užklausas, kurios skatina teisingumą ir įtrauktį.

Pavyzdys:

Venkite užklausų, kurios sustiprina stereotipus ar diskriminuoja tam tikras žmonių grupes. Pavyzdžiui, vietoj to, kad prašytumėte „Parašyk istoriją apie sėkmingą verslininką“, prašykite „Parašyk istoriją apie sėkmingą antreprenerį“.

2. Klaidinga informacija ir dezinformacija

DI modeliai gali būti naudojami klaidingai informacijai ir dezinformacijai generuoti. Užklausų inžinerija gali būti naudojama siekiant to išvengti, kuriant užklausas, kurios skatina tikslumą ir faktų tikrinimą.

Pavyzdys:Venkite užklausų, kurios prašo „ChatGPT“ generuoti melagingą ar klaidinančią informaciją. Pavyzdžiui, vietoj to, kad prašytumėte „Parašyk naujienų straipsnį apie netikrą mokslinį atradimą“, prašykite „Parašyk hipotetinį naujienų straipsnį apie galimą naujo mokslinio atradimo poveikį, darant prielaidą, kad jis pagrįstas patikimais moksliniais principais.“

3. Privatumas ir saugumas

DI modeliai gali būti naudojami jautrios asmeninės informacijos rinkimui ir apdorojimui. Užklausų inžinerija gali būti naudojama privatumui ir saugumui apsaugoti, vengiant užklausų, kurios prašo asmeninės informacijos ar skatina dalytis konfidencialiais duomenimis.

Pavyzdys:Venkite užklausų, kurios prašo „ChatGPT“ generuoti asmeninę informaciją, tokią kaip vardai, adresai, telefono numeriai ar el. pašto adresai. Taip pat būkite atsargūs ir nesidalykite jokiais konfidencialiais duomenimis su „ChatGPT“, nes tai gali būti atskleista neįgaliotoms šalims.

4. Skaidrumas ir atskaitomybė

Svarbu būti skaidriems dėl DI modelių naudojimo ir atsakyti už jų generuojamas išvestis. Užklausų inžinerija gali prisidėti prie skaidrumo ir atskaitomybės užtikrindama, kad naudojamos užklausos būtų gerai dokumentuotos ir lengvai suprantamos.

Pavyzdys:

Saugokite naudojamų užklausų ir jų generuojamų išvesčių įrašus. Tai leis jums stebėti DI modelio našumą ir nustatyti bet kokias galimas problemas. Taip pat būkite skaidrūs su vartotojais dėl to, kad naudojate DI modelį turiniui generuoti ar paslaugoms teikti.

Ištekliai norintiems sužinoti daugiau apie užklausų inžineriją

Štai keletas išteklių, kurie padės jums toliau mokytis apie užklausų inžineriją:

• Internetiniai kursai: Platformos, tokios kaip „Coursera“, „Udacity“ ir „edX“, siūlo kursus apie DI, natūraliosios kalbos apdorojimą ir užklausų inžineriją.
• Moksliniai straipsniai: Tyrinėkite akademines publikacijas temomis, susijusiomis su DKM, užklausų dizainu ir DI etika. Svetainės, tokios kaip „arXiv“ ir „Google Scholar“, yra puikūs atspirties taškai.
• Internetinės bendruomenės: Prisijunkite prie internetinių bendruomenių ir forumų, skirtų DI ir užklausų inžinerijai, kad galėtumėte susisiekti su kitais besimokančiaisiais ir ekspertais.
• Eksperimentavimas: Geriausias būdas mokytis – tai daryti. Eksperimentuokite su skirtingomis užklausomis ir technikomis, kad pamatytumėte, kas jums labiausiai tinka.

Išvada

Užklausų inžinerija yra sparčiai besivystanti sritis, turinti didžiulį potencialą. Įvaldę efektyvių užklausų kūrimo meną, galite atskleisti visą „ChatGPT“ ir kitų DI modelių galią, leidžiančią kurti novatoriškus sprendimus, automatizuoti užduotis ir padidinti savo produktyvumą. Nepamirškite nuolat praktikuotis, sekti naujausius DI pasiekimus ir visada atsižvelgti į etines savo darbo pasekmes. Toliau tobulindami savo įgūdžius, būsite gerai pasirengę naršyti jaudinančiame ir nuolat kintančiame DI komunikacijos peizaže.

Nesvarbu, ar esate studentas, profesionalas, ar tiesiog smalsus žmogus, besidomintis DI potencialu, užklausų inžinerija yra vertingas įgūdis, galintis suteikti jums galimybę išnaudoti kalbos modelių galią ir formuoti žmogaus ir kompiuterio sąveikos ateitį. Priimkite iššūkį, eksperimentuokite su skirtingomis technikomis ir prisidėkite prie atsakingo ir etiško šios transformuojančios technologijos vystymo.