ChatGPT ir kiti dirbtinio intelekto įrankiai daugeliui jau gerai girdėti. Tačiau kiek mūsų iš
tiesų moka jais naudotis? Išnaudoti ChatGPT efektyviai yra lyg turėti supergalią – vienas gerai suformuluotas prompt’as gali sukurti turinį, kurį įprastai paruošti užtruktų valandas. Problema tik tame, kad reikia suprasti, kaip tinkamai ir efektyviai parašyti užklausas. Tai ir aptarsim.
DI užklausų dizainas
Yra nemažai technikų ir triukų, kurie padeda gauti įdomesnius ir naudingesnius atsakymus. Šių technikų rinkinys vadinasi „užklausų inžinerija“. Tai procesas, kurio metu naudojami skirtingi metodai, kurie padeda kalbos modeliams geriau suprasti užklausas, kad atsakymai būtų kuo tikslesni, išsamesni ir tinkamesni. Žemiau nagrinėjame tyrimais paremtą užklausos struktūrą.
Rolė
Vaidmens (rolės) suteikimas – tai metodas, kai kalbos modeliui priskiriamas konkretus vaidmuo arba personažas, kurį jis turi įkūnyti. Šis metodas padeda modeliui įsijausti į vaidmenį, todėl jis geriau atlieka būsimas užduotis.
Pasirinkite reikiamą užduotį atitinkantį vaidmenį, pvz., verslo stratego, kuris sprendžia verslo uždavinius. Naudokite papildomą kontekstą, kad parodytumėte, kaip gerai dirbtinis intelektas atlieka savo vaidmenį.
Užduotis
Užduoties dalyje nurodomas aiškus tikslas, kurį norite, kad modelis pasiektų. Konkretus aprašymas padeda modeliui suprasti tikslą ir pateikti tinkamus atsakymus.
Formuojant užduotį pradėkite nuo veiksmažodžio (pvz.: sukurk, parašyk, analizuok). Būkite tikslūs ir rašykite trumpai. Jei reikia, įtraukite įvairius patikslinimus pagal save.
Čia galite naudotis minčių grandinės principu, t. y. sudėtingoms užduotims atlikti liepti modeliui mąstyti žingsnis po žingsnio. Tokiu būdu vietoje vieno atsakymo modelis skaidys užduotį į mažesnius, lengviau valdomus žingsnius. Šis dirbtinio intelekto mąstymo principas imituoja žmogaus mąstymo procesą, apdoroja kiekvieną dalį iš eilės ir taip sumažina klaidų tikimybę.
Ribojimai
Ribojimai suteikia galimybę išsamiai aprašyti svarbiausias instrukcijas, kaip atlikti aukščiau nurodytą užduotį. Rinkitės trumpus ir aiškius nurodymus, be nereikalingų detalių.
Tam, kad užklausa būtų dar tobulesnė, kiekviena žinutė turėtų turėti įvadą, pagrindinę dalį ir
pabaigą, su neformaliu tonu. Naudokit duomenis ir statstiką savo mintims pagrįsti. Taip pat, kiekvienoje žinutėje įtraukit po įdomų, interaktyvų pavyzdį, kuris sudomintų.
Ribojimai suteikia galimybę naudoti ir emocinio prompt’inimo metodą. Norint juo pasitelkti reikia pridėti trumpas frazes ar sakinius su emociniais žodžiais prie pradinės užklausos, kad
sustiprintumėt modelio veiksmingumą. Pavyzdžiui, „Tai labai svarbu mano verslui.“ Tokios paprastos frazės paskatins DI mąstyti atidžiau.
Kontekstas
Pateikit kontekstą apie aplinką, kurioje modelis veikia, ir kodėl ši užduotis yra svarbi. Kontekstas taip pat apjungia ankstesnes technikas, aiškiai nurodydamas, kas yra DI, ką jis daro ir kodėl. Taip pat gali būti naudojami ir emociniai prompt’ai paaiškinant, kokią svarbą DI vaidmuo turi verslo sėkmei ir kokį poveikį jis daro visuomenei.
Aprašykit verslą, jo klientus, paslaugas ar produktus bei vertybes. Paaiškinkit sistemą, pavyzdžiui, kaip apdorojami ir priimami el. laiškai. Pabrėžkit užduoties svarbą verslui ir jos poveikį visuomenei.
Pavyzdžiai
Pateikit pavyzdžius, kad pagerintumėt atsakymo toną, formatą ir ilgį. Pavyzdžių užklausimo metodo naudojimas padeda modeliui atlikti užduotis nespėliojant, bet sekant geruosius pavyzdžius. Su pavyzdžiais rodot toną, formatą ir norimą atsakymo tipą.
Pastabos
Pastabų skiltis yra paskutinė galimybė priminti kalbos modeliui svarbiausius užduoties aspektus ir pridėti bet kokias galutines detales, kurios padės pritaikyti atsakymą prie norimo stiliaus.
Pastabos gali apimti:
- Atsakymo formato instrukcijos, pavyzdžiui, „atsakymas turi būti pateiktas lentelės formatu.“
- Paliepimai, pavyzdžiui, „nedaryk X.“
- Tono nurodymai.
- Svarbiausių užduočių priminimas.
Šis pastabų sąrašas paprastai prasideda nedideliu skaičiumi punktų, tačiau auga po kelių testavimo ir tobulinimo etapų. Tai vieta, kur galima pridėti detalių, nepakeičiant visos užklausos.
Po ilgos užklausos kalbos modeliai (kad ir kokie protingi būtų) yra linkę užmiršti dalį svarbios informacijos, todėl su pastabomis galima priminti svarbiausius reikalavimus, kurie turėtų būti išpildyti.
Atsakymo formatavimas
Kai išsiaiškiname ir aprašome visas sudedamąsias užklausos dalis, prompt’as gali būti ilgas, painus ir netvarkingas. Dėl šios priežasties, norint užtikrinti aiškumą, svarbu tinkamai suformuoti užklausą. Čia praverčia paprasto teksto formatavimo sintaksė:
- Antraštės (#, ## arba ###, skirtos H1, H2 ir H3),
- Paryškinimas, kursyvas ir pabraukimas,
- Sąrašai,
- Horizontalios linijos.
ChatGPT užklausos pavyzdys
- Rolė: Elkis kaip asmeninis produktyvumo treneris.
- Užduotis: Sukurk kasdienę rutiną, kad padidintum mano efektyvumą, išlaikant gyvenimo balansą.
- Ribojimai: Dirbu nuo 8 iki 5, tad reikia laiko pertraukoms, mankštai ir šeimai.
- Kontekstas: Man dažnai sunku susikaupti ir sunkiai susikoncentruoju į prioritetines užduotis.
- Pavyzdžiai: 9:00–12:00 – giluminis darbas, 12:00–13:00 – pertrauka, 13:00–15:00 – susitikimai, 15:00–17:00 – darbas, 17:00 – mankšta, 18:00 – laisvalaikis.
- Pastabos: Užtikrink, kad rutina būtų lanksti ir leistų prisitaikyti prie nenumatytų užduočių ar įvykių.
Plačiau apie efektyvių užklausų formavimą sužinokit dirbtinio intelekto įvado mokymuose.
