Як закодувати розуміння за допомогою оперативного інжинірингу

Уявіть, що ви створюєте комп'ютерну програму. Як архітектор цифрової сфери, ви не просто кодуєте функціональність; ви кодуєте розуміння, створюючи віртуальну структуру для взаємодії з користувачами у певний спосіб. Цей образ створення програми не надто відрізняється від того, що робиться в сучасному розмовному ШІ, коли ми займаємося оперативним проектуванням. Швидкий... оперативний інжиніринг.

Оперативне проектування з великими мовними моделями (LLM), такими як ChatGPT і Бард від Google є важливим, але часто ігнорованим аспектом цих потужних інструментів ШІ. Це схоже на підготовку до діалогу зі штучним інтелектом, що пропонує початковий напрямок комп'ютерної бесіди. Коли ви взаємодієте з LLM, ваша початкова підказка - це ваш перший крок до величезного ландшафту можливостей, які пропонують ці моделі. Це ваш спосіб сформулювати очікування, спрямувати розмову і, що найважливіше, сформувати відповідь ШІ.

У цьому блозі ми заглибимося в силу інженерії підказок і важливість кодування типових прикладів, способу мислення та потенційних відповідей у ваших початкових підказках. Розуміння цього може допомогти користувачам економити токени, налаштовувати ШІ-помічника та краще розуміти, що можливо. Подібно до тих ранніх невізуальних комп'ютерних програм, добре продумана підказка може діяти як компас, вказуючи правильний напрямок у величезному морі розмови зі штучним інтелектом.

Сила кодування на типовому прикладі

Уявіть, що ви намагаєтеся навчити когось нового поняття. Що ви будете робити? Ви можете пояснити ідею в абстрактних термінах, але, швидше за все, ви надасте типовий приклад, щоб проілюструвати концепцію. Приклад створює контекст, висвітлює абстракцію і робить незнайоме знайомим. Коли мова йде про розмовний ШІ, особливо в експрес-інженерії, застосовується той самий принцип.

Коли ми кодуємо типовий приклад у нашій початковій підказці, ми даємо ШІ чітке уявлення про те, чого ми хочемо. Це особливо важливо, коли йдеться про складні запити або завдання. Розглянемо сценарій, коли ми хочемо, щоб наш АІ допоміг скласти бізнес-пропозицію. Замість нечіткої інструкції на кшталт "Скласти комерційну пропозицію", ми можемо навести типовий приклад: "Складіть бізнес-пропозицію, подібну до тієї, яку ми зробили для ABC Corp. минулого року". Тут ми кодуємо типовий приклад у початковій підказці, надаючи ШІ чіткий напрямок.

Ключовим моментом тут є конкретність. Даючи АІ конкретний приклад для роботи, ми збільшуємо шанси отримати бажаний результат. Крім того, цей метод допомагає економити токени - кожне слово або фрагмент інформації, який ми надаємо в підказці, використовує частину від загальної кількості токенів, які є в розпорядженні моделі. Маючи наочний приклад, ми можемо отримати більш точну відповідь за меншу кількість токенів, що підвищує загальну ефективність взаємодії.

Керуючи нашим асистентом штучного інтелекту таким чином, ми навчаємо його краще розуміти наші вимоги, так само, як програміст навчає комп'ютерну програму. Це не лише покращує користувацький досвід, але й розширює наше розуміння того, що можливо завдяки швидкому проектуванню.

Пам'ятайте, що сила добре структурованої підказки полягає не лише в інформації, яку вона містить. Вона також у тому, як вона використовує приклади, щоб керувати розумінням і діями штучного інтелекту

Вплив на спосіб мислення: Як керувати ШІ за допомогою підказок

Як люди, ми перебуваємо під сильним впливом нашого оточення, досвіду та інформації, яку ми споживаємо, і все це визначає наш спосіб мислення. Так само і моделі штучного інтелекту, зокрема ChatGPT і Google Bard, залежать від підказок, які ми їм даємо.

Через ретельний і продуманий оперативний інжинірингми можемо впливати на "спосіб мислення" штучного інтелекту, спрямовуючи його на генерування відповідей, які ближчі до того, що нам потрібно або чого ми очікуємо. Однак мова йде не просто про надання чіткої команди або набору інструкцій. Йдеться про те, щоб вловити суть процесу мислення або шляху міркувань у підказці.

Наприклад, припустимо, ми хочемо, щоб штучний інтелект розв'язав математичну задачу. Замість того, щоб безпосередньо запитувати розв'язок, ми можемо спрямувати ШІ на демонстрацію кроків розв'язання проблеми. Підказка на кшталт "Як репетитор з математики, проведіть мене по кроках до розв'язання цього рівняння..." може суттєво вплинути на відповідь ШІ, викликавши покрокове рішення, яке імітує спосіб мислення репетитора.

Такий підхід не тільки дає ШІ чіткий шлях, яким він має слідувати, але й дозволяє користувачеві взаємодіяти зі штучним інтелектом у більш структурований, ефективний і контекстуально насичений спосіб. Це забезпечує глибшу, більш нюансовану взаємодію між користувачем і ШІ.

Швидка інженерія дозволяє нам стратегічно впливати на процес прийняття рішень штучним інтелектом. Це дає нам змогу використовувати наше розуміння механіки ШІ для формування його "способу мислення", а отже, і результатів, які він генерує. Однак важливо пам'ятати, що точність результатів часто є прямим відображенням продуманості вхідних даних.

Таким чином, мистецтво створення підказки стає не стільки командуванням, скільки скеруванням. Ми більше не просто користувачі, які взаємодіють з інтерфейсом. Натомість ми стаємо співтворцями в постійному діалозі зі штучним інтелектом, активно впливаючи на його "спосіб мислення", щоб отримати більш бажані відповіді.

Початковий запит як посібник для користувача: Як підготувати ґрунт для взаємодії

Уявіть собі ситуацію, коли вам вручають новий пристрій з безліччю кнопок, ручок і екранів, але без інструкції з експлуатації. Процес з'ясування функціональності кожного елемента може бути складним, якщо не відверто розчаровувати. Так само взаємодія з моделями штучного інтелекту, такими як ChatGPT або Google Bard, спочатку може здатися непосильним завданням через широту їхнього потенційного застосування.

Саме тут у гру вступає початкова підказка. У сфері взаємодії зі штучним інтелектом початкова підказка може виконувати функцію, подібну до інструкції користувача, надаючи користувачеві вказівки щодо можливих дій. Вона допомагає підготувати користувача, надаючи йому дорожню карту для взаємодії зі штучним інтелектом. Це як прелюдія, що задає тон подальшій розмові.

Припустимо, ми використовуємо AI-модель для створення контенту. Добре продумана початкова підказка може виглядати приблизно так: "Уявіть, що ви туристичний оглядач, який пише статтю про найкращі кафе Парижа. Почніть свою статтю з яскравого опису чарівної кав'ярні на березі Сени". Це не тільки спрямовує ШІ до потрібного завдання, але й задає користувачеві очікування щодо того, яку відповідь він може згенерувати.

Використання початкової підказки як інструкції для користувача також допомагає економити жетони. Коли користувач з самого початку чітко розуміє, як взаємодіяти зі штучним інтелектом, він може ставити точніші запитання або надавати кращі підказки, використовуючи таким чином менше жетонів.

Таке стратегічне використання початкової підказки може значно покращити користувацький досвід, зробивши взаємодію зі штучним інтелектом більш інтуїтивною та корисною. Це схоже на візуальний інтерфейс комп'ютерної програми: він допомагає користувачам орієнтуватися в можливостях ШІ і заохочує до більш ефективного та приємного використання.

Зрештою, початкова підказка - це набагато більше, ніж просто перше повідомлення. Це потужний інструмент, який при правильному використанні може максимізувати потенціал нашої взаємодії зі штучним інтелектом. Це відправна точка, посібник користувача і ключ до більш корисного досвіду роботи зі штучним інтелектом.

Кодування експертизи в ШІ

Коли ми розплутуємо хитросплетіння великих мовних моделей, стає зрозуміло, що інженерія підказок - це не просто технічна вимога, а фундаментальний інструмент для кодування нашого способу мислення в штучному інтелекті. Незалежно від того, чи це просте нагадування, чи вичерпна інструкція, початкова підказка слугує наріжним каменем взаємодії між людиною та ШІ, визначаючи межі та можливості розмови.

Ефективно використовуючи початкову підказку, ми можемо закодувати типовий приклад того, як ШІ повинен реагувати, сформувати спосіб мислення користувача і спрямувати його відповіді. Така практика значно підвищує ефективність взаємодії зі штучним інтелектом, заощаджуючи маркери та готуючи користувача до розмови, по суті, долаючи розрив між людськими очікуваннями та можливостями штучного інтелекту.

В еволюції ШІ важливо визнати важливу роль початкової підказки як інструменту для керівництва, навчання та спілкування зі штучним інтелектом. Уявляючи собі наступну хвилю розвитку ШІ, ми можемо розглядати скромну початкову підказку як ключовий інструмент у формуванні майбутнього розмовного ШІ.

Оперативна інженерія - це набагато більше, ніж просто відправна точка - це мистецтво і наука, які, коли їх опанувати, дозволять розкрити весь потенціал ШІ.