Руководство по подсказкам искусственного интеллекта

Немного магии, но в основном просто практика.

Каждый раз, открывая Twitter, я встречаю новых мошенников — «подсказчиков», обещающих секреты использования GPT, чтобы сделать меня миллионером. Однако, хочу бесплатно поделиться своим секретом: секретных подсказок не существует.

Акцентирование на подсказках как ключе к ИИ — ошибка. Вместе с тем, существуют недопонимания о подсказках, разъяснение которых облегчит использование ИИ. И я хочу их раскрыть.

Но сначала о том, почему не стоит относиться к подсказкам так серьезно:

Учитывая все вышесказанное, есть некоторые способы подхода к подсказкам, которые могут оказаться полезными в начале вашего пути. Но в конце концов, нет ничего лучше практики.

Большие языковые модели работают, предсказывая следующее слово или часть слова, которое будет после вашей подсказки, как сложная функция автозаполнения. Затем они продолжают добавлять язык, снова предсказывая, какое слово будет следующим. Таким образом, стандартный вывод многих из этих моделей может звучать очень шаблонно, поскольку они, как правило, следуют аналогичным шаблонам, которые часто встречаются в письменных документах, на которых обучался ИИ. Разрушая шаблоны, можно получить гораздо более полезные и интересные результаты. Самый простой способ сделать это — предоставить контекст и ограничения.

Это может помочь рассказать системе, «кто» она, потому что это дает ей перспективу. Если вы попросите систему выступить в роли преподавателя, обучающего студентов MBA, вы получите другой результат, чем если бы вы попросили ее выступить в роли циркового клоуна. Это не волшебное средство — вы не можете сказать "Действуй как Билл Гейтс" и получить лучший совет по бизнесу — но это может помочь сделать тон и направление соответствующими вашим целям.

Затем добавьте дополнительные ограничения. Вы можете добавить стили, например, написать это в стиле New Yorker или написать это в непринужденной манере. Вы можете сказать, чтобы избежать повторений или сделать это доступным для десятиклассника. Вы обнаружите, что некоторые из этих подходов работают лучше других в разных контекстах, и бывает трудно понять заранее, что именно сработает, поэтому экспериментируйте.

Вы также должны предоставить любые другие данные, которые у вас есть. Для ChatGPT-4 вы можете вставить довольно много информации. Например, предоставьте ему несколько абзацев, которые вы написали, и скажите, используя стиль, представленный в абзацах ниже, можете ли вы написать ___. Или вы можете вставить целые разделы научных статей (разумеется, не защищенные авторским правом), чтобы он мог их переварить и работать с ними, либо обобщать, либо развивать. Вы можете использовать Bing (который в творческом режиме является GPT-4, но подключен к Интернету) для поиска информации, просто спросив Найдите данные о __ или Во-первых, найдите ___. Боковая панель Bing также способна читать документы, которые вы просматриваете в браузере Edge, поэтому вы можете попросить боковую панель сослаться на то, что находится в браузере. Опять же, вы помогаете сформировать пути, по которым пойдет предсказание слов, и результаты будут тем качественнее, чем больше ограничений вы предоставите.

Для более сложных подсказок думайте о том, что вы делаете, как о программировании в английской прозе (или в русской). Вы можете дать ИИ инструкции, и он, в основном, будет следовать им. В основном, потому что с выходом ИИ связано много случайностей, поэтому вы не получите последовательности стандартной компьютерной программы. Однако стоит подумать о том, как можно дать ИИ очень четкую и логичную подсказку.

В настоящее время ведется активная исследовательская работа по поиску наилучшего способа «программирования" LLM, но одно из практических следствий заключается в том, что можно дать ИИ четкие инструкции, в которых пошагово описано то, что вы хотите. Один из подходов, называемый "подсказкой цепочки мыслей", дает ИИ пример того, как вы хотите, чтобы он рассуждал до того, как вы сформулируете свой запрос, как показано на иллюстрации из статьи.

Вы также можете предоставить пошаговые инструкции, которые строятся друг на друге, что облегчает проверку результатов каждого шага (что позволит вам впоследствии доработать подсказку), а также делает вывод ваших подсказок более точным. Вот пример: ChatGPT обычно очень плохо справляется с созданием интересных головоломок и сценариев для решения, делая вещи либо слишком простыми, либо невозможными. Но если мы четко и пошагово объясняем, чего мы хотим, результаты получаются гораздо лучше:

Опять же, здесь нет единого шаблона. Вам придется многократно экспериментировать с вашей «программой», чтобы получить хороший ответ, но в этом есть свое искусство, которому можно научиться со временем.

Ладно, я немного соврал насчет «нет волшебных слов». Есть некоторые фразы, которые, кажется, работают универсально для всех LLM, чтобы обеспечить лучшие или другие результаты, опять же, путем изменения контекста ответа. Некоторые возможные вещи, с которыми можно поэкспериментировать:

Подсказки — это навык, который можно освоить и улучшить с практикой. Лучший способ научиться — использовать ИИ в качестве партнера и учителя. Экспериментируйте с различными типами подсказок и смотрите, как ИИ реагирует на них. Вступайте в диалог с ИИ, задавайте ему вопросы, давайте ему обратную связь и призывайте его работать лучше. Выясните, что стимулирует творческие способности ИИ, а что ограничивает их. Вскоре вы выработаете свой собственный стиль и технику, которые сделают вас более эффективным подсказчиком. И помните, что ИИ тоже постоянно учится, поэтому следите за последними разработками и инновациями в этой области. Вы никогда не знаете, какие новые возможности вы можете открыть для себя. И еще одно: не расстраивайтесь, если некоторые подсказки срабатывают не так, как ожидалось. В выводах ИИ есть некоторая случайность, и иногда вам придется использовать кнопку «очистить», чтобы начать новый разговор. Это тоже часть процесса обучения.

Спасибо за чтение! Это был перевод этой статьи на русский язык.