Razvijanje veščin inženiringa pozivov za ChatGPT: Globalni vodnik

Dobrodošli v svetu inženiringa pozivov za ChatGPT! Ker se veliki jezikovni modeli (LLM), kot je ChatGPT, vse bolj vključujejo v različne vidike naših življenj, od ustvarjanja vsebine in storitev za stranke do raziskav in izobraževanja, postaja sposobnost učinkovite komunikacije s temi sistemi umetne inteligence ključna veščina. Ta obsežen vodnik vam bo zagotovil znanje in tehnike, potrebne za obvladovanje umetnosti oblikovanja vplivnih in učinkovitih pozivov, ne glede na vaše ozadje ali panogo.

Kaj je inženiring pozivov?

Inženiring pozivov je postopek oblikovanja in izboljševanja vnosnih navodil (pozivov), da bi od modela umetne inteligence pridobili želeni izpis. Vključuje razumevanje, kako veliki jezikovni modeli interpretirajo jezik, prepoznavanje ključnih elementov, ki vplivajo na njihove odgovore, in ponavljajoče izboljševanje pozivov za doseganje specifičnih ciljev. Predstavljajte si ga kot učenje "jezika" umetne inteligence.

V svojem bistvu je inženiring pozivov optimizacija komunikacije. Gre za odkrivanje najučinkovitejšega načina, kako zastaviti vprašanje, zagotoviti kontekst in usmeriti umetno inteligenco k ustvarjanju relevantnega, natančnega in uporabnega odgovora. Ta veščina je ključna za sprostitev celotnega potenciala ChatGPT in podobnih modelov umetne inteligence.

Zakaj je inženiring pozivov pomemben?

• Izboljšana natančnost in relevantnost: Dobro oblikovani pozivi vodijo do natančnejših in bolj relevantnih odgovorov ChatGPT, kar zmanjšuje potrebo po obsežnem urejanju in popravkih.
• Povečana učinkovitost: Učinkoviti pozivi poenostavijo komunikacijski proces, s čimer prihranijo čas in trud pri pridobivanju želenih informacij ali izpisov.
• Izboljšana ustvarjalnost in inovativnost: Z eksperimentiranjem z različnimi strukturami pozivov in parametri lahko odklenete nove ustvarjalne možnosti in ustvarite nove ideje.
• Širši nabor aplikacij: Inženiring pozivov vam omogoča, da ChatGPT prilagodite širšemu naboru nalog, od pisanja marketinških besedil in prevajanja jezikov do generiranja kode in povzemanja raziskovalnih člankov.
• Etični vidiki: Premišljen inženiring pozivov lahko pomaga zmanjšati pristranskost v odgovorih umetne inteligence in zagotoviti odgovorno uporabo velikih jezikovnih modelov. V etične posledice se bomo poglobili pozneje v tem vodniku.

Ključna načela učinkovitega inženiringa pozivov

Tukaj je nekaj temeljnih načel, ki vas bodo vodila pri oblikovanju učinkovitih pozivov za ChatGPT:

1. Bodite jasni in specifični

Dvoumnost je sovražnik dobrih pozivov. Bolj jasno in specifično kot opredelite svojo zahtevo, boljši bodo rezultati. Izogibajte se nejasnemu jeziku in zagotovite čim več relevantnega konteksta.

Primer:

Slab poziv: Napiši objavo za blog o tehnologiji.

Izboljšan poziv: Napiši 500-besedno objavo za blog o vplivu tehnologije 5G na globalno telekomunikacijsko infrastrukturo. Vključi primere, kako se 5G uporablja v različnih panogah, kot sta zdravstvo in proizvodnja.

2. Zagotovite kontekst in ozadne informacije

Pomagajte ChatGPT razumeti kontekst vaše zahteve z zagotavljanjem relevantnih ozadnih informacij. To bo modelu omogočilo, da ustvari bolj informirane in natančne odgovore.

Primer:Predstavljajte si, da morate sestaviti marketinško e-pošto.

Slab poziv: Napiši marketinško e-pošto.

Izboljšan poziv: Napiši marketinško e-pošto za promocijo našega novega spletnega tečaja o digitalnem marketingu za lastnike malih podjetij. Tečaj zajema teme, kot so SEO, marketing na družbenih omrežjih in e-poštni marketing. Poudari prednosti tečaja, kot sta povečana prepoznavnost blagovne znamke in generiranje potencialnih strank.

3. Opredelite želeno obliko izpisa

Določite obliko, ki jo želite, da ChatGPT uporabi v svojem odgovoru. To lahko vključuje dolžino odgovora, ton glasu, slog pisanja ali specifične elemente, ki jih želite vključiti.

Primer:

Slab poziv: Povzemi ta članek.

Izboljšan poziv: Povzemi ta članek v treh alinejah, pri čemer poudari ključne ugotovitve in zaključke. Uporabi jedrnat in objektiven jezik.

4. Uporabite ključne besede in relevantno terminologijo

V svoje pozive vključite relevantne ključne besede in terminologijo, da usmerite ChatGPT k želeni temi. To je še posebej pomembno pri tehničnih ali specializiranih temah.

Primer:

Slab poziv: Pojasni, kako deluje računalnik.

Izboljšan poziv: Pojasni arhitekturo računalnika, vključno z centralno procesno enoto (CPE), pomnilnikom (RAM) in vhodno/izhodnimi (V/I) napravami. Opiši, kako te komponente sodelujejo pri izvajanju navodil.

5. Eksperimentirajte in ponavljajte

Inženiring pozivov je ponavljajoč se proces. Ne bojte se eksperimentirati z različnimi strukturami pozivov in parametri. Analizirajte rezultate in izboljšajte svoje pozive glede na to, kaj deluje najbolje. Več kot boste vadili, boljši boste postali pri oblikovanju učinkovitih pozivov.

Primer:

Recimo, da poskušate ustvariti kreativna imena za novo kavarno.

Začetni poziv: Predlagaj nekaj imen za kavarno.

Izboljšan poziv (1. ponovitev): Predlagaj 10 kreativnih in nepozabnih imen za kavarno, ki je specializirana za etično pridobljena kavna zrna. Imena naj vzbujajo občutek topline, skupnosti in trajnosti.

Izboljšan poziv (2. ponovitev): Predlagaj 10 kreativnih in nepozabnih imen za kavarno, ki je specializirana za etično pridobljena kavna zrna iz Južne Amerike. Imena naj vzbujajo občutek topline, skupnosti in trajnosti ter naj bodo relativno enostavna za izgovorjavo tako v angleščini kot v španščini.

Napredne tehnike inženiringa pozivov

Ko obvladate osnovna načela, lahko raziščete naprednejše tehnike inženiringa pozivov za nadaljnje izboljšanje delovanja ChatGPT.

1. Učenje z nekaj primeri (Few-Shot Learning)

Učenje z nekaj primeri vključuje zagotavljanje nekaj primerov želenega razmerja med vnosom in izpisom za ChatGPT. To pomaga modelu, da se nauči vzorca in ustvari podobne izpise na podlagi novih vnosov.

Primer:

Poziv: Prevedi naslednje angleške fraze v francoščino: Angleščina: Hello, how are you? Francoščina: Bonjour, comment allez-vous? Angleščina: Thank you very much. Francoščina: Merci beaucoup. Angleščina: Good morning. Francoščina:

ChatGPT bo verjetno odgovoril z "Bonjour".

2. Pozivanje z miselnim tokom (Chain-of-Thought Prompting)

Pozivanje z miselnim tokom spodbuja ChatGPT, da kompleksne probleme razdeli na manjše, bolj obvladljive korake. To lahko izboljša natančnost in sposobnost sklepanja modela.

Primer:

Poziv: Roger ima 5 teniških žogic. Kupi še 2 pločevinki teniških žogic. Vsaka pločevinka ima 3 teniške žogice. Koliko teniških žogic ima zdaj? Razmislimo korak za korakom.

ChatGPT bo verjetno odgovoril z nečim takim:

"Roger je začel s 5 žogicami. Nato je kupil 2 pločevinki * 3 žogice/pločevinko = 6 žogic. Skupaj ima torej 5 + 6 = 11 žogic. Odgovor je 11."

3. Igranje vlog

Dodeljevanje specifične vloge ChatGPT lahko vpliva na njegov ton, slog in perspektivo. To je lahko uporabno za generiranje različnih vrst vsebine ali simuliranje pogovorov s specifičnimi vrstami posameznikov.

Primer:

Poziv: Deluj kot izkušen finančni svetovalec. Pojasni prednosti vlaganja v razpršen portfelj mlademu odraslemu, ki šele začenja svojo kariero.

ChatGPT bo verjetno odgovoril z nasveti v strokovnem, poučnem tonu, prilagojenem mlademu odraslemu občinstvu.

4. Nadzor temperature

Parameter temperature nadzoruje naključnost odgovorov ChatGPT. Nižja temperatura (npr. 0.2) bo ustvarila bolj predvidljive in deterministične izpise, medtem ko bo višja temperatura (npr. 0.8) generirala bolj kreativne in raznolike odgovore.

Primer:

Če iščete zelo dejstven in natančen odgovor, uporabite nižjo temperaturo. Če želite brainstormati kreativne ideje, uporabite višjo temperaturo. Upoštevajte, da sta specifična implementacija in razpoložljivost nadzora temperature odvisna od API-ja ali vmesnika, ki ga uporabljate za interakcijo s ChatGPT.

Inženiring pozivov za različne aplikacije

Specifične tehnike, ki jih uporabljate za inženiring pozivov, bodo odvisne od aplikacije, na kateri delate. Tukaj je nekaj primerov, kako se lahko inženiring pozivov uporablja na različnih področjih:

1. Ustvarjanje vsebine

Inženiring pozivov se lahko uporablja za generiranje širokega nabora vsebin, vključno z objavami za blog, članki, marketinškimi besedili in posodobitvami na družbenih omrežjih.

Primer:

Poziv: Napiši kratko in privlačno objavo za družbena omrežja za promocijo našega prihajajočega spletnega seminarja o trajnostnem življenju. Poudari prednosti udeležbe na spletnem seminarju, kot so učenje praktičnih nasvetov za zmanjšanje ogljičnega odtisa in prihranek denarja pri računih za energijo. Uporabi relevantne ključnike, kot so #trajnost, #ekolosko in #trajnostnozivljenje.

2. Storitve za stranke

Inženiring pozivov se lahko uporablja za razvoj klepetalnih robotov in virtualnih asistentov, ki lahko hitro in natančno odgovarjajo na poizvedbe strank.

Primer:

Poziv: Deluj kot predstavnik službe za stranke spletnega trgovca. Odgovori na naslednje vprašanje: "Kakšna je vaša politika vračil?" Zagotovi jasno in jedrnato pojasnilo politike, vključno z rokom za vračila, pogoji za sprejem vračil in postopkom za začetek vračila.

3. Izobraževanje

Inženiring pozivov se lahko uporablja za ustvarjanje prilagojenih učnih izkušenj in zagotavljanje prilagojenih povratnih informacij študentom.

Primer:

Poziv: Deluj kot tutor za študenta, ki se uči o ulomkih. Pojasni koncept ekvivalentnih ulomkov in navedi več primerov. Nato študentu zastavi vrsto vprašanj, da preveriš njegovo razumevanje. Podaj povratne informacije o njegovih odgovorih in po potrebi ponudi dodatna navodila.

4. Raziskovanje

Inženiring pozivov se lahko uporablja za pridobivanje informacij iz raziskovalnih člankov, povzemanje ključnih ugotovitev in generiranje hipotez.

Primer:

Poziv: Povzemi ključne ugotovitve tega raziskovalnega članka o učinkovitosti kognitivno-vedenjske terapije (KVT) pri zdravljenju anksioznih motenj. Opredeli glavno raziskovalno vprašanje, uporabljeno metodologijo, ključne rezultate in omejitve študije. Zagotovi jedrnat in objektiven povzetek v največ 200 besedah.

5. Generiranje kode

Inženiring pozivov se lahko uporablja za generiranje delčkov kode, odpravljanje napak v obstoječi kodi in pojasnjevanje zapletenih konceptov kode.

Primer:

Poziv: Napiši funkcijo v Pythonu, ki kot vhod prejme seznam števil in vrne povprečje teh števil. Vključi obravnavo napak, da se funkcija ne sesuje, če je vhodni seznam prazen ali vsebuje neštevilske vrednosti. Dodaj komentarje, ki pojasnjujejo namen vsake vrstice kode.

Etični vidiki inženiringa pozivov

Ker postajajo modeli umetne inteligence vse močnejši, je nujno upoštevati etične posledice inženiringa pozivov. Tukaj je nekaj ključnih etičnih vidikov, ki jih je treba upoštevati:

1. Zmanjševanje pristranskosti

Modeli umetne inteligence lahko podedujejo pristranskosti iz podatkov, na katerih so bili usposobljeni. Inženiring pozivov se lahko uporablja za zmanjšanje teh pristranskosti s skrbnim oblikovanjem pozivov, ki spodbujajo pravičnost in vključenost.

Primer:

Izogibajte se pozivom, ki krepijo stereotipe ali diskriminirajo določene skupine ljudi. Na primer, namesto da vprašate "Napiši zgodbo o uspešnem poslovnežu", vprašajte "Napiši zgodbo o uspešni podjetnici ali podjetniku."

2. Napačne informacije in dezinformacije

Modeli umetne inteligence se lahko uporabljajo za generiranje napačnih informacij in dezinformacij. Inženiring pozivov se lahko uporablja za preprečevanje tega z oblikovanjem pozivov, ki spodbujajo natančnost in preverjanje dejstev.

Primer:Izogibajte se pozivom, ki od ChatGPT zahtevajo generiranje lažnih ali zavajajočih informacij. Na primer, namesto da vprašate "Napiši novico o lažnem znanstvenem odkritju", vprašajte "Napiši hipotetično novico o potencialnem vplivu novega znanstvenega odkritja, ob predpostavki, da temelji na trdnih znanstvenih načelih."

3. Zasebnost in varnost

Modeli umetne inteligence se lahko uporabljajo za zbiranje in obdelavo občutljivih osebnih podatkov. Inženiring pozivov se lahko uporablja za zaščito zasebnosti in varnosti z izogibanjem pozivom, ki zahtevajo osebne podatke ali spodbujajo deljenje zaupnih podatkov.

Primer:Izogibajte se pozivom, ki od ChatGPT zahtevajo generiranje osebnih podatkov, kot so imena, naslovi, telefonske številke ali e-poštni naslovi. Prav tako pazite, da s ChatGPT ne delite nobenih zaupnih podatkov, saj bi ti lahko bili izpostavljeni nepooblaščenim osebam.

4. Transparentnost in odgovornost

Pomembno je biti transparenten glede uporabe modelov umetne inteligence in odgovoren za izpise, ki jih generirajo. Inženiring pozivov lahko prispeva k transparentnosti in odgovornosti z zagotavljanjem, da so uporabljeni pozivi dobro dokumentirani in lahko razumljivi.

Primer:

Vodite evidenco pozivov, ki jih uporabljate, in izpisov, ki jih generirajo. To vam bo omogočilo spremljanje delovanja modela umetne inteligence in prepoznavanje morebitnih težav. Prav tako bodite transparentni do uporabnikov glede dejstva, da uporabljate model umetne inteligence za generiranje vsebine ali zagotavljanje storitev.

Viri za nadaljnje učenje o inženiringu pozivov

Tukaj je nekaj virov, ki vam bodo pomagali pri nadaljnjem učenju o inženiringu pozivov:

• Spletni tečaji: Platforme, kot so Coursera, Udacity in edX, ponujajo tečaje o umetni inteligenci, obdelavi naravnega jezika in inženiringu pozivov.
• Raziskovalni članki: Raziščite akademske publikacije na teme, povezane z LLM, oblikovanjem pozivov in etiko UI. Spletna mesta, kot sta arXiv in Google Scholar, so odlična izhodišča.
• Spletne skupnosti: Pridružite se spletnim skupnostim in forumom, posvečenim UI in inženiringu pozivov, da se povežete z drugimi učenci in strokovnjaki.
• Eksperimentiranje: Najboljši način učenja je z delom. Eksperimentirajte z različnimi pozivi in tehnikami, da vidite, kaj najbolje deluje za vas.

Zaključek

Inženiring pozivov je hitro razvijajoče se področje z ogromnim potencialom. Z obvladovanjem umetnosti oblikovanja učinkovitih pozivov lahko sprostite polno moč ChatGPT in drugih modelov umetne inteligence, kar vam omogoča ustvarjanje inovativnih rešitev, avtomatizacijo nalog in povečanje vaše produktivnosti. Ne pozabite redno vaditi, ostati obveščeni o najnovejših napredkih v UI in vedno upoštevati etične posledice svojega dela. Ko boste še naprej razvijali svoje veščine, boste dobro opremljeni za krmarjenje po vznemirljivi in nenehno spreminjajoči se pokrajini komunikacije z umetno inteligenco.

Ne glede na to, ali ste študent, strokovnjak ali preprosto nekdo, ki ga zanima potencial umetne inteligence, je inženiring pozivov dragocena veščina, ki vam lahko omogoči izkoriščanje moči jezikovnih modelov in oblikovanje prihodnosti interakcije med človekom in računalnikom. Sprejmite izziv, eksperimentirajte z različnimi tehnikami in prispevajte k odgovornemu in etičnemu razvoju te preobrazbene tehnologije.