Wyjaśnienie szybkiej inżynierii: tworzenie lepszych interakcji AI

W miarę jak narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji, takie jak ChatGPT i Claude, stają się coraz potężniejsze i powszechnie stosowane, umiejętność skutecznej interakcji z nimi stała się niezbędną umiejętnością. Tutaj w grę wchodziszybka inżynieria. Ucząc się tworzyć precyzyjne, dobrze zorganizowane podpowiedzi, możesz znacznie poprawić jakość wyników generowanych przez sztuczną inteligencję – czy to w przypadku rozwiązywania problemów, tworzenia treści, czy odpowiadania na pytania. W tym przewodniku omówimy podstawy szybkiej inżynierii, wyjaśnimy jej znaczenie i podzielimy się praktycznymi technikami, które pomogą Ci opanować sztukę komunikowania się z modelami AI.

Spis treści

• Co to jest szybka inżynieria?
• Dlaczego szybka inżynieria jest ważna?
• Niezbędne szybkie techniki inżynieryjne
• Wskazówki dotyczące tworzenia skutecznych podpowiedzi
• Typowe wyzwania w szybkiej inżynierii
• Zastosowania szybkiej inżynierii
• Narzędzia i zasoby umożliwiające szybką inżynierię
• Przyszłość szybkiej inżynierii

Co to jest szybka inżynieria?

Szybka inżynieria to technika kierowania i ulepszania odpowiedzi generowanych przez modele sztucznej inteligencji, takie jak GPT lub inne duże modele językowe (LLM). U podstaw szybkiej inżynierii leży tworzenie jasnych i skutecznych podpowiedzi, które pomogą modelowi lepiej zrozumieć zadanie, które ma wykonać. W ten sposób szybką inżynierię można postrzegać jako pomost między ludzkimi intencjami a możliwościami sztucznej inteligencji, pomagający ludziom skuteczniej komunikować się z LLM w celu uzyskania wysokiej jakości, odpowiednich i dokładnych wyników.

Dobrze zaprojektowane podpowiedzi są niezbędne do uwolnienia pełnego potencjału sztucznej inteligencji. Niezależnie od tego, czy szukasz precyzyjnych odpowiedzi, kreatywnych sugestii, czy rozwiązań krok po kroku, dobrze skonstruowany monit może znacznie zwiększyć użyteczność odpowiedzi modelu.

Co to jest zachęta?

Podpowiedź to tekst w języku naturalnym, który wprowadzasz do modelu AI w celu określenia zadania, które chcesz wykonać. Podpowiedzi mogą obejmować od kilku słów po złożone, wieloetapowe instrukcje zawierające przykłady i dodatkowe informacje dotyczące kontekstu.

Jeśli używasz narzędzi takich jak Claude lub ChatGPT, monitem jest to, co wpiszesz w oknie czatu. W kontekście programisty podpowiedzi służą jako instrukcje sterujące modelem sztucznej inteligencji w celu odpowiadania na zapytania użytkowników w aplikacji.

Dlaczego szybka inżynieria jest ważna?

Szybka inżynieria zwiększa skuteczność LLM bez konieczności wprowadzania zmian w modelu bazowym lub dodatkowego szkolenia. Udoskonalenie sposobu, w jaki modele reagują na dane wejściowe, pozwala LLM dostosować się do nowych zadań, czyniąc je bardziej wszechstronnymi i wydajnymi.

U podstaw szybkiej inżynierii leży proces iteracyjny, który obejmuje projektowanie, testowanie i ulepszanie podpowiedzi aż do osiągnięcia pożądanego wyniku. Metoda ta pomaga stawić czoła wyzwaniom, przed którymi tradycyjnie stoją LLM. Na przykład, choć modele te nie są z natury budowane na potrzeby logicznego rozumowania – np. rozwiązywania problemów matematycznych – wieloetapowe, ustrukturyzowane podpowiedzi mogą pomóc im w podzieleniu złożonych zadań na łatwiejsze do wykonania etapy w celu uzyskania dokładniejszych wyników.

Jednym z największych wyzwań związanych ze sztuczną inteligencją – interpretowalnością, często nazywanym problemem „czarnej skrzynki” – można również stawić czoła za pomocą dobrze zaprojektowanych podpowiedzi. Na przykład podpowiedzi oparte na łańcuchu myśli (CoT) wymagają, aby modele przedstawiały swoje rozumowanie krok po kroku, dzięki czemu procesy podejmowania decyzji są bardziej przejrzyste. Ta przejrzystość jest szczególnie istotna w dziedzinach, w których stawka jest wysoka, takich jak opieka zdrowotna, finanse i prawo, gdzie zrozumienie sposobu, w jaki model dochodzi do wniosków, zapewnia dokładność, buduje zaufanie i wspiera świadome podejmowanie decyzji.

Przesuwając granice tego, co mogą osiągnąć LLM, szybka inżynieria poprawia niezawodność, przejrzystość i użyteczność. Przekształca modele sztucznej inteligencji w skuteczniejsze i godne zaufania narzędzia, które są w stanie sprostać coraz bardziej złożonym zadaniom.

Niezbędne szybkie techniki inżynieryjne

Wykwalifikowani inżynierowie szybkiej obsługi korzystają z różnych metod, aby uzyskać bardziej szczegółowe i przydatne odpowiedzi od LLM. Do najczęściej stosowanych technik zalicza się podpowiadanie na podstawie łańcucha myśli, podpowiadanie kilkoma strzałami i podpowiadanie specyficzne dla roli. Techniki te pomagają ukierunkować LLM na tworzenie wyników, które są lepiej dostosowane do konkretnych zadań i kontekstów.

Podpowiadanie na podstawie łańcucha myśli (CoT)

Podpowiadanie CoT to potężna technika rozwiązywania złożonych zadań związanych z rozumowaniem, zachęcająca uczniów LLM do dzielenia problemów na mniejsze, logiczne kroki. Na przykład monit CoT może zawierać następujące informacje:

„Podczas udzielania odpowiedzi wyjaśnij krok po kroku swoje rozumowanie”.

Przedstawiając swoje uzasadnienie, model często ma większe szanse na uzyskanie prawidłowej odpowiedzi, niż gdy zostanie poproszony o podanie pojedynczej odpowiedzi bez pokazywania jego działania. Takie podejście jest szczególnie cenne w przypadku zadań obejmujących matematykę, logikę lub wieloetapowe rozwiązywanie problemów.

Monit o zerowy strzał

Podpowiadanie typu zero-shot prosi model o wykonanie zadania bez podawania żadnych przykładów ani dodatkowego kontekstu. Możesz na przykład poinstruować model, aby:

„Przetłumacz tego e-maila na język japoński.”

W tym przypadku LLM opiera się wyłącznie na swojej wstępnie przeszkolonej bazie wiedzy, aby wygenerować odpowiedź. Podpowiadanie zero-shot jest szczególnie przydatne w przypadku prostych zadań, które model jest już zaznajomiony, ponieważ eliminuje potrzebę szczegółowych instrukcji lub przykładów. Jest to szybki i skuteczny sposób wykorzystania LLM do typowych zadań.

Podpowiadanie o kilku strzałach

Podpowiadanie o kilku strzałach opiera się na podpowiadaniu o zerowym zasięgu, dostarczając niewielką liczbę przykładów (zwykle od dwóch do pięciu) w celu ukierunkowania reakcji modelu. Ta technika pomaga LLM skuteczniej dostosować się do nowego zadania lub formatu.

Na przykład, jeśli chcesz, aby model analizował opinie o produktach, możesz dołączyć kilka oznaczonych etykietami przykładów, takich jak ten:

Przykład 1: „Ten produkt działa idealnie!” → Pozytywne Przykład 2: „Zepsuł się po dwóch dniach.” → Negatywne

Po dostarczeniu próbek LLM może lepiej zrozumieć zadanie i zastosować tę samą logikę do nowych danych wejściowych.

Monitowanie specyficzne dla roli

Podpowiadanie specyficzne dla roli instruuje LLM, aby podczas odpowiadania przyjął określoną perspektywę, ton lub poziom wiedzy. Na przykład, jeśli budujesz chatbota edukacyjnego, możesz poprosić model o:

„Odpowiedz jako cierpliwy nauczyciel w szkole średniej, wyjaśniając tę ​​koncepcję początkującemu”.

Takie podejście pomaga modelowi dostosować reakcję do konkretnego odbiorcy, włączając odpowiednie słownictwo, ton i poziom szczegółowości. Podpowiedzi dotyczące konkretnej roli umożliwiają także uwzględnienie wiedzy specyficznej dla danej dziedziny, którą posiadałaby osoba pełniąca tę rolę, co zwiększa jakość i trafność odpowiedzi.

Jednakże podpowiedzi związanych z rolą należy używać ostrożnie, ponieważ mogą one wprowadzić stronniczość. Badania wykazały na przykład, że poproszenie osoby LLM o odpowiedź „jako mężczyzna” a „jako kobieta” może prowadzić do różnic w szczegółach treści, takich jak bardziej szczegółowy opis samochodów w przypadku mężczyzn. Świadomość tych uprzedzeń jest kluczem do odpowiedzialnego stosowania podpowiedzi związanych z rolą.

Wskazówki dotyczące tworzenia skutecznych podpowiedzi

Aby zmaksymalizować skuteczność powyższych technik, ważne jest, aby podpowiedzi były tworzone precyzyjnie i przejrzyście. Oto pięć sprawdzonych strategii, które pomogą Ci zaprojektować podpowiedzi, które poprowadzą LLM w celu dostarczenia wysokiej jakości wyników odpowiednich do zadania:

1. Bądź jasny i konkretny.Jasno zdefiniuj, czego szukasz, uwzględniając szczegóły, takie jak format wyjściowy, ton, odbiorcy i kontekst. Podział instrukcji na listę numerowaną może ułatwić modelowi ich przestrzeganie.
2. Odmiany testowe.Eksperymentuj z wieloma wersjami podpowiedzi, aby zobaczyć, jak subtelne zmiany wpływają na wynik. Porównanie wyników pomaga zidentyfikować najskuteczniejsze sformułowanie.
3. Użyj ograniczników.Strukturuj podpowiedzi, używając znaczników XML (np. <przykład> i <instrukcje>) lub separatorów wizualnych, takich jak potrójne cudzysłowy („””). Pomaga to modelowi zrozumieć i rozróżnić sekcje danych wejściowych.
4. Przypisz rolę.Skieruj model tak, aby przyjął konkretną perspektywę, np. „eksperta ds. cyberbezpieczeństwa” lub „przyjaznego agenta obsługi klienta”. Takie podejście zapewnia pomocny kontekst oraz dostosowuje ton i wiedzę specjalistyczną odpowiedzi.
5. Podaj przykłady.Dołącz przykładowe dane wejściowe i wyjściowe, aby wyjaśnić swoje oczekiwania. Przykłady są szczególnie skuteczne w przypadku zadań wymagających określonego formatu, stylu lub procesu rozumowania.

Typowe wyzwania w szybkiej inżynierii

Tworząc skuteczne podpowiedzi, należy wziąć pod uwagę ograniczenia LLM. Niektóre kwestie, o których należy pamiętać podczas tworzenia podpowiedzi, obejmują limity tokenów, błąd wynikający z braku równowagi w przykładach i podawanie modelowi zbyt dużej ilości informacji.

Limity tokenów

Większość LLM nakłada ograniczenia na rozmiar danych wejściowych, który obejmuje zarówno monit, jak i wszelkie dodatkowe informacje, które podajesz modelowi w kontekście, takie jak arkusz kalkulacyjny, dokument Word lub adres URL strony internetowej. Dane wejściowe są mierzone w tokenach — jednostkach tekstu utworzonych w wyniku tokenizacji. Żetony mogą być krótkie jak znak lub długie jak słowo. Dłuższe dane wejściowe są droższe obliczeniowo, ponieważ model musi analizować więcej informacji. Limity te, wynoszące od kilkuset do kilku tysięcy tokenów, pomagają zarządzać zasobami obliczeniowymi i mocą obliczeniową.

Błąd w przykładach

W przypadku kilkuetapowych zadań edukacyjnych rodzaj przykładów, z których podajesz model do nauki, może spowodować, że będzie on zbyt blisko odpowiadał przykładom w swojej odpowiedzi. Na przykład, jeśli poprosisz model o wykonanie zadania klasyfikacji nastrojów, ale podasz mu pięć pozytywnych przykładów i tylko jeden negatywny przykład, z którego będzie mógł się uczyć, może być zbyt prawdopodobne, że model oznaczy nowy przykład jako pozytywny.

Przeciążenie informacyjne

Podanie zbyt wielu informacji w jednym zgłoszeniu może zdezorientować model i uniemożliwić mu zidentyfikowanie tego, co jest najbardziej istotne. Zbyt złożone podpowiedzi mogą spowodować, że model będzie zbyt wąsko skupiał się na podanych przykładach (nadmierne dopasowanie) i straci zdolność do skutecznego uogólniania.

Zastosowania szybkiej inżynierii

Szybka inżynieria pomaga uczynić modele sztucznej inteligencji bardziej responsywnymi, elastycznymi i użytecznymi w wielu różnych branżach. Oto, jak szybka inżynieria ulepsza narzędzia AI w kluczowych obszarach:

Generowanie treści

Dobrze opracowane podpowiedzi rewolucjonizują tworzenie treści, umożliwiając generowanie bardzo szczegółowej, kontekstowej komunikacji biznesowej, takiej jak oferty, oficjalne księgi, badania rynkowe, biuletyny, prezentacje slajdów i wiadomości e-mail.

Obsługa klienta

Lepsze podpowiedzi pomagają chatbotom obsługi klienta dostarczać bardziej trafne, empatyczne i skuteczne odpowiedzi. Poprawiając jakość i ton odpowiedzi, szybka inżynieria umożliwia chatbotom szybsze rozwiązywanie problemów i w razie potrzeby eskalację złożonych problemów do specjalistów.

Edukacja

Narzędzia sztucznej inteligencji mogą czasami mieć trudności z oceną złożonych odpowiedzi w kontekstach edukacyjnych. Monity CoT mogą jednak pomóc modelom AI w ocenie odpowiedzi uczniów, aby ustalić, czy są one prawidłowe. Gdy uczniowie podają nieprawidłowe odpowiedzi, podpowiedzi te pozwalają sztucznej inteligencji zidentyfikować błędne rozumowanie i zaoferować pomocną, dostosowaną do indywidualnych potrzeb informację zwrotną.

Narzędzia i zasoby umożliwiające szybką inżynierię

Jeśli chcesz nauczyć się konstruować własne podpowiedzi, dostępnych jest wiele przyjaznych dla użytkownika zasobów. Oto zbiór samouczków, bibliotek podpowiedzi i platform testowych, dzięki którym możesz przeczytać więcej, rozpocząć tworzenie i porównać odpowiedzi generowane przez podpowiedzi.

Zasoby edukacyjne i samouczki

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na temat podpowiedzi, istnieje wiele dobrych zasobów pozwalających zrozumieć sztukę i naukę inżynierii skutecznego podpowiedzi:

• DAIR.AI: Oferuje bezpłatny samouczek dotyczący szybkiej inżynierii
• Anthropic: zapewnia bezpłatny publiczny interaktywny samouczek z ćwiczeniami do nauki szybkiej inżynierii i ćwiczenia tworzenia własnych podpowiedzi
• Społeczność Reddit: Dołącz do społeczności r/promptengineering, aby przeglądać podpowiedzi pisane przez innych i odkrywać biblioteki podpowiedzi typu open source.
• OpenAI: udostępnia sześć strategii pisania lepszych podpowiedzi
• Generator podpowiedzi ChatGPT: Używa narzędzia HuggingFace do wygenerowania podpowiedzi, gdy nie masz pewności, od czego zacząć

Podpowiadaj biblioteki i przykłady

Jako punkt wyjścia możesz także użyć podpowiedzi, które inni już napisali. Oto kilka bezpłatnych bibliotek podpowiedzi od użytkowników Anthropic, OpenAI, Google i GitHub:

• Biblioteka podpowiedzi Anthropic: Jest to przeszukiwalna biblioteka zoptymalizowanych podpowiedzi do zastosowań osobistych i biznesowych.
• Monity kolejki ChatGPT: To repozytorium zawiera łańcuchy podpowiedzi, które można kopiować i wklejać, których można użyć do zbudowania kontekstu dla ChatGPT przed poproszeniem go o wykonanie zadania. Znajdują się w nim podpowiedzi dotyczące przeprowadzania badań na temat firm, sporządzania propozycji wykonawców i pisania oficjalnych ksiąg.
• Niesamowite podpowiedzi ChatGPT: Ta popularna biblioteka podpowiedzi ChatGPT zawiera setki podpowiedzi, z których wiele zaczyna się od polecenia ChatGPT przyjęcia określonej roli, np. „marketera” lub „konsoli JavaScript”.
• Niesamowite podpowiedzi Claude'a: ta kolekcja generowana przez użytkowników, wzorowana na niesamowitych podpowiedziach ChatGPT, jest mniejsza, ale nadal zawiera wiele przydatnych szablonów podpowiedzi, w tym do komunikacji biznesowej.
• Google AI Studio: To jest galeria sugerowanych podpowiedzi do wykorzystania w Gemini. Wiele z nich koncentruje się na wydobywaniu informacji z obrazów.
• Przykłady podpowiedzi OpenAI: Jest to zbiór przykładów podpowiedzi z możliwością przeszukiwania, dotyczących takich zadań, jak tłumaczenie, tworzenie stron internetowych i rewizja kodu.

Platformy testowe

Gdy już będziesz miał kilka podpowiedzi, które chcesz wypróbować, jak je przetestować? Narzędzia te umożliwiają bezpośrednie porównywanie różnych podpowiedzi, dzięki czemu można ocenić ich skuteczność:

• OpenAI Playground: możesz testować podpowiedzi, korzystając z różnych konfiguracji modelu GPT i zobaczyć, jak porównują się wyniki.
• Anthropic Workbench: Możesz porównać wyniki dla różnych podpowiedzi obok siebie i użyć funkcji punktacji do ilościowego określenia wydajności.
• Prompt Mixer: jest to aplikacja komputerowa typu open source dla systemu macOS, która umożliwia tworzenie, testowanie i budowanie bibliotek podpowiedzi w różnych modelach AI.

Przyszłość szybkiej inżynierii

W nadchodzących latach szybka inżynieria w coraz większym stopniu stanie się zadaniem, które LLM wykonują wspólnie z ludźmi. Badacze zajmujący się inżynierią podpowiedzi uczą modele generatywne pisania własnych podpowiedzi. Na przykład badacze z Google DeepMind opracowali podejście „meta-podpowiadania” zwane Optymalizacja przez PROmpting (OPRO), w którym LLM jest szkolony w oparciu o bibliotekę podpowiedzi, a następnie proszony jest o generowanie własnych podpowiedzi w odpowiedzi na problemy.

Naukowcy opracowują także sposoby, dzięki którym samopodpowiadające się LLM będą porównywać i oceniać skuteczność generowanych przez nie podpowiedzi, co może zapewnić LLM większą autonomię w reagowaniu na złożone zadania.