Kaj je spodbujanje z umetno inteligenco?

Če ste kdaj v klepetalni robot vtipkali vprašanje in si mislili, da to ni ravno tisto, kar sem si želel , ste naleteli na umetnost spodbujanja s strani umetne inteligence. Doseganje odličnih rezultatov ni toliko stvar čarovnije, temveč bolj vprašanje, kako vprašate. Z nekaj preprostimi vzorci lahko modele usmerite k pisanju, sklepanju, povzemanju, načrtovanju ali celo kritiziranju lastnega dela. In ja, majhne spremembe besedila lahko spremenijo vse. 😄

Članki, ki jih boste morda želeli prebrati po tem:

🔗 Kaj je označevanje podatkov z umetno inteligenco
Pojasnjuje, kako označeni nabori podatkov trenirajo natančne modele strojnega učenja.

🔗 Kaj je etika umetne inteligence
Zajema načela, ki vodijo k odgovorni in pravični uporabi umetne inteligence.

🔗 Kaj je MCP v umetni inteligenci
Predstavlja protokol konteksta modela in njegovo vlogo v komunikaciji z umetno inteligenco.

🔗 Kaj je robna umetna inteligenca
Opisuje izvajanje izračunov umetne inteligence neposredno na lokalnih robnih napravah.

Kaj je spodbujanje z umetno inteligenco? 🤖

Spodbujanje z umetno inteligenco je praksa oblikovanja vhodnih podatkov, ki vodijo generativni model k ustvarjanju želenega rezultata. To lahko pomeni jasna navodila, primere, omejitve, vloge ali celo ciljno obliko. Z drugimi besedami, oblikujete pogovor tako, da ima model možnost, da vam zagotovi točno to, kar potrebujete. Avtoritativni priročniki opisujejo inženiring pozivov kot oblikovanje in izpopolnjevanje pozivov za vodenje velikih jezikovnih modelov, s poudarkom na jasnosti, strukturi in iterativnem izpopolnjevanju. [1]

Bodimo iskreni – umetno inteligenco pogosto obravnavamo kot iskalno polje. Vendar ti modeli delujejo najbolje, ko jim poveste nalogo, občinstvo, slog in merila sprejemljivosti. To je na kratko umetna inteligenca, ki spodbuja uporabnike.

Kaj naredi dobro spodbujanje z umetno inteligenco ✅

• Jasnost premaga bistroumnost – preprosta, eksplicitna navodila zmanjšujejo dvoumnost. [2]

• Kontekst je ključnega pomena – navedite ozadje, cilje, občinstvo, omejitve, celo vzorec pisanja.

• Pokaži, ne samo povej – nekaj primerov lahko utrdi slog in obliko. [3]

• Struktura pomaga – naslovi, alineje, oštevilčeni koraki in izhodne sheme vodijo model.

• Hitro ponovite – izboljšajte poziv glede na to, kar ste dobili nazaj, nato pa ponovno preizkusite. [2]

• Ločite skrbi – najprej zahtevajte analizo, nato pa končni odgovor.

• Dovolite iskrenost – povabite model, da pove, da ne vem , ali pa ga po potrebi vprašajte za manjkajoče informacije. [4]

Nič od tega ni raketna znanost, ampak učinek seštevanja je resničen.

Temeljni gradniki spodbujanja umetne inteligence 🧩

1. Navodilo
   Jasno opišite delo: napišite sporočilo za javnost, analizirajte pogodbo, kritizirajte kodo.

2. Kontekst
   Vključite občinstvo, ton, področje, cilje, omejitve in morebitne občutljive varovalne ograje.

3. Primeri
   Dodajte 1–3 visokokakovostne vzorce za oblikovanje sloga in strukture.

4. Izhodna oblika
   Zahtevajte JSON, tabelo ali oštevilčen načrt. Bodite natančni glede polj.

5. Lestvica kakovosti
   Definirajte »opravljeno«: merila natančnosti, navedbe, dolžina, slog, pasti, ki se jim je treba izogniti.

6. Namigi za potek dela
   Predlagajte postopno sklepanje ali zanko »osnutek-nato urejanje«.

7. Varnostna
   koda Dovoljenje, da rečem, da ne vem, ali da najprej postavim pojasnjevalna vprašanja. [4]

Mini pred/po
Pred: »Napišite marketinško besedilo za našo novo aplikacijo.«
Po: »Ste višji pisec besedil za blagovne znamke. Napišite 3 naslove ciljnih strani za zaposlene svobodnjake, ki cenijo prihranek časa. Ton: jedrnat, verodostojen, brez pompa. 5–7 besed. Izpišite tabelo z naslovom in zakaj deluje . Vključite eno nasprotno možnost.«

Glavne vrste spodbud umetne inteligence, ki jih boste dejansko uporabljali 🧪

• Neposredno pozivanje
  Eno samo navodilo z minimalnim kontekstom. Hitro, včasih krhko.

• Nekajkratno spodbujanje.
  Navedite nekaj primerov za poučevanje vzorca. Odlično za formate in ton. [3]

• Spodbujanje vlog
  Dodelite osebo, kot je višji urednik, inštruktor matematike ali varnostni pregledovalec, da oblikuje vedenje.

• Verižno spodbujanje
  Prosite model, naj razmišlja v fazah: načrtuje, osnuje, kritizira, revidira.

• Spodbujanje samokritike
  Naj model oceni svoj rezultat glede na merila in odpravi težave.

• Pozivi, ki se zavedajo orodij
  Ko lahko model brska ali izvaja kodo, mu povejte, kdaj in kako naj uporabi ta orodja. [1]

• Ograjeno spodbujanje
  Vključite varnostne omejitve in pravila razkritja za zmanjšanje tveganih rezultatov – kot so odbijači v kegljišču: nekoliko škripajoče, a uporabno. [5]

Praktični vzorci za hitro pomoč, ki delujejo 🧯

• Sendvič z nalogo
  Začnite z nalogo, na sredini dodajte kontekst in primere, končajte s ponovno opredelitvijo izhodne oblike in lestvice kakovosti.

• Kritik, nato ustvarjalec
  Najprej prosite za analizo ali kritiko, nato pa za končni izdelek, ki vključuje to kritiko.

• Na podlagi kontrolnega seznama
  Zagotovite kontrolni seznam in od modela zahtevajte, da pred dokončanjem potrdi vsako polje.

• Shema-First
  Podajte shemo JSON in prosite model, naj jo izpolni. Idealno za strukturirane podatke.

• Zanka pogovora
  Povabite model, da postavi 3 pojasnjevalna vprašanja, nato pa nadaljujte. Nekateri prodajalci izrecno priporočajo tovrstno strukturirano jasnost in specifičnost. [2]

Majhna sprememba, velik zamah. Boš videl/a.

Spodbujanje z umetno inteligenco v primerjavi z natančnim uglaševanjem v primerjavi z zgolj preklapljanjem modelov 🔁

Včasih lahko kakovost izboljšate z boljšim pozivom. Drugič je najhitrejša pot izbira drugega modela ali dodajanje manjših natančnih prilagoditev za vašo domeno. Dobri priročniki za prodajalce pojasnjujejo, kdaj je treba inženirja spodbuditi in kdaj spremeniti model ali pristop. Skrajšana različica: uporabite pozive za oblikovanje nalog in doslednost ter razmislite o natančnih prilagoditvah za slog domene ali stabilne rezultate v velikem obsegu. [4]

Primeri pozivov po domeni 🎯

• Trženje
  Ste višji tekstopisec za blagovne znamke. Napišite 5 zadev za e-poštno sporočilo zaposlenim svobodnjakom, ki cenijo prihranek časa. Naj bodo jedrnate, krajše od 45 znakov in se izogibajte klicajem. Izhod kot tabela z dvema stolpcema: Zadeva, Utemeljitev. Vključite 1 presenetljivo možnost, ki krši normo.

• Izdelek
  Ste vodja izdelka. Spremenite te surove zapiske v jedrnato izjavo problema, uporabniške zgodbe v slogu »Dano-Kdaj-Potem« in 5-stopenjski načrt uvajanja. Označite nejasne predpostavke.

• Podpora
  Spremenite to frustrirano sporočilo stranke v pomirjujoč odgovor, ki pojasnjuje rešitev in postavlja pričakovanja. Ohranite empatijo, se izogibajte obtoževanju in vključite eno koristno povezavo.

• Podatki
  Najprej naštejte statistične predpostavke v analizi. Nato jih kritično analizirajte. Na koncu predlagajte varnejšo metodo z oštevilčenim načrtom in kratkim primerom psevdokod.

• Pravno Na
  kratko opišite to pogodbo za osebe, ki niso odvetniki. Samo alineje, brez pravnega nasveta. Vse klavzule o odškodnini, odpovedi ali intelektualni lastnini navedite v preprostem jeziku.

To so predloge, ki jih lahko prilagodite, ne toge pravila. Mislim, da je to očitno, ampak vseeno.

Primerjalna tabela - Možnosti spodbujanja z umetno inteligenco in kje blestijo 📊

Ja, miza je nekoliko neravna. Tudi resnično življenje je.

Pogoste napake pri spodbujanju z umetno inteligenco in kako jih odpraviti 🧹

1. Nejasno vprašanje
   Če vaš poziv zveni kot skomig z rameni, bo tudi rezultat. Dodajte občinstvo, cilj, dolžino in obliko.

2. Brez primerov.
   Ko želite zelo specifičen slog, navedite primer. Tudi četudi majhen. [3]

3. Preobremenitev poziva
   Dolgi pozivi brez strukture zmedejo modele. Uporabljajte razdelke in alineje.

4. Izpuščanje evalvacije
   Vedno preverite dejanske trditve, pristranskost in opustitve. Po potrebi povabite k citiranju. [2]

5. Preziranje varnosti
   Bodite previdni pri navodilih, ki bi lahko vključevala nezanesljivo vsebino. Vbrizgavanje sporočil in sorodni napadi predstavljajo resnično tveganje pri brskanju ali vključevanju vsebine z zunanjih strani; oblikujte obrambo in jo preizkusite. [5]

Ocenjevanje hitre kakovosti brez ugibanja 📏

• Že vnaprej opredelite uspeh:
  natančnost, popolnost, ton, skladnost s formatom in čas do uporabnega rezultata.

• Uporabite kontrolne sezname ali rubrike.
  Prosite model, naj se sam oceni glede na merila, preden vrne končni rezultat.

• Odstrani in primerjaj
  Spremeni en element poziva naenkrat in izmeri razliko.

• Poskusite z drugim modelom ali temperaturo.
  Včasih je najhitrejša zmaga zamenjava modela ali prilagajanje parametrov. [4]

• Sledenje vzorcem napak:
  halucinacije, širjenje obsega, napačno občinstvo. Napišite protiusmeritve, ki jih izrecno blokirajo.

Varnost, etika in preglednost pri spodbujanju z umetno inteligenco 🛡️

Dobro spodbujanje vključuje omejitve, ki zmanjšujejo tveganje. Za občutljive teme zahtevajte navedbe avtoritativnih virov. Za vse, kar se nanaša na politiko ali skladnost, zahtevajte, da model bodisi navede bodisi odloži. Uveljavljeni priročniki dosledno spodbujajo jasna, specifična navodila, strukturirane rezultate in iterativno izpopolnjevanje kot varnejše privzete nastavitve. [1]

Pri integraciji brskanja ali zunanje vsebine obravnavajte neznane spletne strani kot nezaupanja vredne. Skrita ali sovražna vsebina lahko modele spodbudi k napačnim trditvam. Ustvarite pozive in teste, ki se uprejo tem trikom, in obveščajte človeka o odgovorih z visokimi vložki. [5]

Kontrolni seznam za hiter začetek za močno spodbujanje z umetno inteligenco ✅🧠

• Nalogo opišite v enem stavku.

• Dodajte občinstvo, ton in omejitve.

• Vključite 1–3 kratke primere.

• Določite izhodno obliko ali shemo.

• Najprej vprašajte po korakih, nato pa po končnem odgovoru.

• Zahtevajte kratko samokritiko in popravke.

• Naj po potrebi postavi pojasnjevalna vprašanja.

• Ponavljajte glede na vrzeli, ki jih vidite ... nato shranite zmagovalni poziv.

Kje se lahko naučite več, ne da bi se utopili v žargonu 🌊

Avtoritativni viri ponudnikov prebijejo hrup. OpenAI in Microsoft vzdržujeta praktične vodnike za spodbujanje s primeri in nasveti za scenarije. Anthropic pojasnjuje, kdaj je spodbujanje prava ročica in kdaj poskusiti kaj drugega. Preletite jih, če želite drugo mnenje, ki ni le vzbujanje. [1][2][3][4]

Predolgo nisem bral in zadnje misli 🧡

pomočjo umetne inteligence spremenite pameten, a dobesedni stroj v koristnega sodelavca. Določite mu nalogo, pokažite vzorec, zaklenite format in postavite letvico kakovosti. Malo ponovite. To je to. Ostalo je vaja in okus, z malo trmoglavosti. Včasih boste preveč razmišljali, včasih premalo natančno določili, občasno pa si boste izmislili čudno metaforo o kegljiščih, ki skoraj deluje. Nadaljujte. Razlika med povprečnimi in odličnimi rezultati je običajno le en boljši poziv.

Reference

1. OpenAI - Vodnik za hitro inženirstvo: preberite več

2. Center za pomoč OpenAI – Najboljše prakse hitrega inženiringa za ChatGPT: preberite več

3. Microsoft Learn – Tehnike hitrega inženiringa (Azure OpenAI): preberite več

4. Antropska dokumentacija - Pregled inženiringa Prompta: preberite več

5. OWASP GenAI - LLM01: Takojšnje vbrizgavanje: preberite več

Poiščite najnovejšo umetno inteligenco v uradni trgovini z umetno inteligenco

O nas