Объяснение быстрого проектирования: создание лучшего взаимодействия с искусственным интеллектом

Поскольку инструменты генеративного искусственного интеллекта, такие как ChatGPT и Claude, становятся все более мощными и широко используемыми, способность эффективно взаимодействовать с ними стала важным навыком. Именно здесь в игру вступаетоперативное проектирование. Научившись создавать точные, хорошо структурированные подсказки, вы сможете значительно повысить качество результатов, генерируемых ИИ, — будь то решение проблем, создание контента или ответы на вопросы. В этом руководстве мы разберем основы оперативного проектирования, объясним его важность и поделимся практическими приемами, которые помогут вам овладеть искусством взаимодействия с моделями ИИ.

Оглавление

• Что такое оперативный инжиниринг?
• Почему важно оперативное проектирование?
• Основные методы оперативного проектирования
• Советы по созданию эффективных подсказок
• Общие проблемы оперативного проектирования
• Применение оперативного инжиниринга
• Инструменты и ресурсы для быстрого проектирования
• Будущее оперативного инжиниринга

Что такое оперативный инжиниринг?

Оперативное проектирование — это метод управления и улучшения ответов, генерируемых моделями искусственного интеллекта, такими как GPT или другие модели большого языка (LLM). По своей сути, разработка подсказок включает в себя создание четких и эффективных подсказок, которые помогут модели лучше понять задачу, которую вы хотите от нее выполнить. Таким образом, оперативное проектирование можно рассматривать как мост между человеческими намерениями и возможностями ИИ, помогая людям более эффективно взаимодействовать с LLM для достижения высококачественных, актуальных и точных результатов.

Хорошо продуманные подсказки необходимы для раскрытия всего потенциала ИИ. Ищете ли вы точные ответы, творческие предложения или пошаговые решения, хорошо структурированная подсказка может значительно повысить полезность ответов модели.

Что такое подсказка?

Подсказка — это текстовый ввод на естественном языке, который вы предоставляете модели ИИ, чтобы указать задачу, которую вы хотите выполнить. Подсказки могут варьироваться от нескольких слов до сложных многошаговых инструкций, включающих примеры и дополнительную информацию для контекста.

Если вы используете такие инструменты, как Claude или ChatGPT, подсказка — это то, что вы вводите в окно чата. В контексте разработчика подсказки служат инструкциями, помогающими модели ИИ реагировать на запросы пользователей в приложении.

Почему важно оперативное проектирование?

Оперативное проектирование повышает эффективность LLM, не требуя внесения изменений в базовую модель или дополнительного обучения. Уточнение того, как модели реагируют на вводимые данные, позволяет специалистам LLM адаптироваться к новым задачам, делая их более универсальными и эффективными.

По своей сути разработка подсказок — это итеративный процесс, который включает в себя проектирование, тестирование и улучшение подсказок до тех пор, пока не будет достигнут желаемый результат. Этот метод помогает решить проблемы, с которыми традиционно сталкиваются LLM. Например, хотя эти модели по своей сути не предназначены для логических рассуждений (например, для решения математических задач), многошаговые структурированные подсказки могут помочь им разбить сложные задачи на выполнимые шаги для получения более точных результатов.

Одну из самых больших проблем в области ИИ — интерпретируемость, часто называемую проблемой «черного ящика», — также можно решить с помощью хорошо продуманных подсказок. Например, подсказки цепочки мыслей (CoT) требуют, чтобы модели шаг за шагом демонстрировали свои рассуждения, что делает процессы принятия решений более прозрачными. Эта ясность особенно важна в таких важных областях, как здравоохранение, финансы и право, где понимание того, как модель достигает своего вывода, обеспечивает точность, укрепляет доверие и поддерживает принятие обоснованных решений.

Раздвигая границы возможностей LLM, оперативное проектирование повышает надежность, прозрачность и удобство использования. Он превращает модели ИИ в более эффективные и надежные инструменты, способные решать все более сложные задачи.

Основные методы оперативного проектирования

Квалифицированные инженеры-оперативники используют различные методы, чтобы получить более подробные и полезные ответы от LLM. Некоторые из наиболее часто используемых методов включают подсказки по цепочке мыслей, подсказки в несколько шагов и подсказки для конкретной роли. Эти методы помогают LLM получать результаты, которые лучше адаптированы к конкретным задачам и контекстам.

Подсказки по цепочке мыслей (CoT)

Подсказки CoT — это мощный метод решения сложных логических задач, который побуждает студентов-магистров разбивать проблемы на более мелкие логические шаги. Например, подсказка CoT может включать следующее:

«Поясните свои рассуждения шаг за шагом, когда будете давать ответ».

Излагая свои рассуждения, модель часто с большей вероятностью придет к правильному ответу, чем когда ее просят дать один ответ, не демонстрируя ее работу. Этот подход особенно ценен для задач, связанных с математикой, логикой или многоэтапным решением задач.

Подсказка с нулевым выстрелом

Подсказки с нулевым результатом предлагают модели выполнить задачу без предоставления каких-либо примеров или дополнительного контекста. Например, вы можете поручить модели:

«Переведите это письмо на японский».

В этом случае LLM полагается исключительно на свою предварительно обученную базу знаний для генерации ответа. Нулевые подсказки особенно полезны для простых задач, с которыми модель уже знакома, поскольку они устраняют необходимость в подробных инструкциях или примерах. Это быстрый и эффективный способ использовать LLM для решения общих задач.

Подсказка из нескольких кадров

Подсказки с несколькими предложениями основываются на подсказках с нулевыми действиями, предоставляя небольшое количество примеров (обычно от двух до пяти), которые помогут модели ответить. Этот метод помогает LLM более эффективно адаптироваться к новой задаче или формату.

Например, если вы хотите, чтобы модель анализировала настроение отзывов о продуктах, вы можете включить несколько помеченных примеров, например:

Пример 1: «Этот продукт работает отлично!» → Позитивный Пример 2: «Он сломался через два дня». → Негативный

Как только вы предоставите ему образцы, LLM сможет лучше понять задачу и применить ту же логику к новым входным данным.

Ролевые подсказки

Подсказки, специфичные для конкретной роли, предписывают LLM использовать определенную точку зрения, тон или уровень знаний при ответе. Например, если вы создаете образовательного чат-бота, вы можете предложить модели:

«Отвечайте как терпеливый учитель средней школы, объясняющий эту концепцию новичку».

Этот подход помогает модели адаптировать свой ответ к конкретной аудитории, включая соответствующий словарный запас, тон и уровень детализации. Подсказки для конкретных ролей также позволяют включать знания по конкретной предметной области, которыми может обладать человек, выполняющий эту роль, что повышает качество и актуальность ответов.

Однако подсказки, специфичные для конкретной роли, следует использовать осторожно, поскольку они могут привести к предвзятости. Исследования показали, например, что просьба к магистратуре отвечать «как мужчина» или «как женщина» может привести к различиям в деталях содержания, например, к более подробному описанию автомобилей для мужчин. Осознание этих предубеждений является ключом к ответственному применению подсказок, специфичных для конкретной роли.

Советы по созданию эффективных подсказок

Чтобы максимизировать эффективность описанных выше методов, важно составлять подсказки точно и ясно. Вот пять проверенных стратегий, которые помогут вам разработать подсказки, которые помогут LLM обеспечить высококачественные, соответствующие поставленным задачам результаты:

1. Будьте ясны и конкретны.Четко определите, что вы ищете, включая такие детали, как формат вывода, тон, аудитория и контекст. Разбивка инструкций на нумерованный список может облегчить модель их выполнение.
2. Варианты теста.Поэкспериментируйте с несколькими версиями приглашения, чтобы увидеть, как незначительные изменения влияют на результат. Сравнение результатов помогает определить наиболее эффективную формулировку.
3. Используйте разделители.Структурируйте подсказки, используя теги XML (например, <example> и <instructions>) или визуальные разделители, такие как тройные кавычки («»»). Это помогает модели понимать и различать разделы входных данных.
4. Назначьте роль.Направьте модель на конкретную перспективу, например «эксперт по кибербезопасности» или «дружественный агент службы поддержки клиентов». Такой подход обеспечивает полезный контекст и адаптирует тон и экспертность ответа.
5. Приведите примеры.Включите примеры входных и выходных данных, чтобы прояснить ваши ожидания. Примеры особенно эффективны для задач, требующих определенного формата, стиля или процесса рассуждения.

Общие проблемы оперативного проектирования

При разработке эффективных подсказок важно учитывать ограничения LLM. Некоторые проблемы, которые следует учитывать при разработке подсказок, включают ограничения на токены, предвзятость из-за отсутствия баланса в ваших примерах и предоставление модели слишком большого количества информации.

Лимиты токенов

Большинство LLM налагают ограничение на размер ввода, который включает в себя как приглашение, так и любую дополнительную информацию, которую вы предоставляете модели для контекста, например электронную таблицу, документ Word или веб-URL-адрес. Этот ввод измеряется в токенах — единицах текста, созданных посредством токенизации. Токены могут быть короткими, как символ, или длинными, как слово. Более длинные входные данные требуют больше вычислительных затрат, поскольку модели приходится анализировать больше информации. Эти ограничения, варьирующиеся от нескольких сотен до нескольких тысяч токенов, помогают управлять вычислительными ресурсами и вычислительной мощностью.

Предвзятость в примерах

В задачах обучения, состоящих из нескольких шагов, типы примеров, которые вы предоставляете модели для обучения, могут привести к тому, что она будет слишком точно соответствовать примерам в своем ответе. Например, если вы попросите модель выполнить задачу классификации настроений, но дадите ей пять положительных примеров и только один отрицательный пример для изучения, модель может с большой вероятностью пометить новый пример как положительный.

Информационная перегрузка

Предоставление слишком большого количества информации в одном запросе может запутать модель и помешать ей определить наиболее релевантную информацию. Чрезмерно сложные подсказки могут привести к тому, что модель будет слишком узко фокусироваться на предоставленных примерах (переобучение) и потеряет способность к эффективному обобщению.

Применение оперативного инжиниринга

Оперативное проектирование помогает сделать модели ИИ более отзывчивыми, адаптируемыми и полезными в самых разных отраслях. Вот как оперативное проектирование улучшает инструменты искусственного интеллекта в ключевых областях:

Генерация контента

Хорошо продуманные подсказки совершают революцию в создании контента, позволяя генерировать очень конкретные, контекстно-зависимые бизнес-коммуникации, такие как предложения, официальные документы, исследования рынка, информационные бюллетени, слайды и электронные письма.

Обслуживание клиентов

Улучшенные подсказки помогают чат-ботам службы поддержки клиентов предоставлять более релевантные, чуткие и эффективные ответы. Улучшая качество и тон ответа, оперативное проектирование позволяет чат-ботам быстрее решать проблемы и при необходимости передавать сложные проблемы специалистам-людям.

Образование

Инструментам искусственного интеллекта иногда сложно оценить сложные ответы в образовательном контексте. Однако подсказки CoT могут помочь моделям ИИ анализировать ответы учащихся и определять, верны ли они. Когда учащиеся дают неправильные ответы, эти подсказки позволяют ИИ выявить ошибочные рассуждения и предложить полезную, адаптированную обратную связь.

Инструменты и ресурсы для быстрого проектирования

Если вы хотите научиться создавать собственные подсказки, существует множество удобных для пользователя ресурсов. Здесь представлена ​​коллекция учебных пособий, библиотек подсказок и платформ тестирования, чтобы вы могли узнать больше, начать создавать и сравнивать ответы, которые генерируют ваши подсказки.

Учебные ресурсы и руководства

Если вы хотите узнать больше о подсказках, есть много хороших ресурсов для понимания искусства и науки создания эффективных подсказок:

• DAIR.AI: предлагает бесплатное руководство по оперативному проектированию.
• Anthropic: предоставляет бесплатное общедоступное интерактивное руководство с упражнениями для изучения разработки подсказок и практики создания собственных подсказок.
• Сообщество Reddit: присоединяйтесь к сообществу r/promptengineering, чтобы изучать подсказки, которые пишут другие, и открывать для себя библиотеки подсказок с открытым исходным кодом.
• OpenAI: делится шестью стратегиями написания более эффективных подсказок
• Генератор подсказок ChatGPT: использует инструмент HuggingFace для генерации подсказок, если вы не знаете, с чего начать.

Подскажите библиотеки и примеры

Вы также можете использовать подсказки, которые уже написали другие, в качестве отправной точки. Вот несколько бесплатных библиотек подсказок от пользователей Anthropic, OpenAI, Google и GitHub:

• Библиотека подсказок Anthropic: это библиотека оптимизированных подсказок с возможностью поиска для личного и делового использования.
• Подсказки очереди ChatGPT: в этом репозитории есть цепочки подсказок с возможностью копирования, которые можно использовать для создания контекста для ChatGPT, прежде чем просить его выполнить задачу. Включены подсказки для проведения исследования компаний, составления предложений подрядчиков и написания официальных документов.
• Потрясающие подсказки ChatGPT. Эта популярная библиотека подсказок ChatGPT содержит сотни подсказок, многие из которых начинаются с указания ChatGPT взять на себя определенную роль, например «маркетолога» или «консоли JavaScript».
• Awesome Claude Prompts: эта созданная пользователями коллекция, созданная по образцу Awesome ChatGPT Prompts, меньше по размеру, но все же содержит множество полезных шаблонов подсказок, в том числе для делового общения.
• Google AI Studio: это галерея предлагаемых подсказок для использования с Gemini. Многие из них ориентированы на извлечение информации из изображений.
• Примеры подсказок OpenAI: это коллекция примеров подсказок с возможностью поиска для таких задач, как перевод, создание веб-сайтов и проверка кода.

Платформы тестирования

Если у вас есть подсказки, которые вы хотели бы опробовать, как вы их протестируете? Эти инструменты позволяют вам проводить параллельное сравнение различных подсказок, чтобы вы могли оценить их эффективность:

• OpenAI Playground: вы можете тестировать подсказки, используя различные конфигурации модели GPT, и сравнивать результаты.
• Anthropic Workbench: вы можете сравнивать результаты для разных запросов и использовать функцию оценки для количественной оценки производительности.
• Prompt Mixer: это настольное приложение с открытым исходным кодом для macOS, которое позволяет создавать, тестировать и создавать библиотеки подсказок для различных моделей искусственного интеллекта.

Будущее оперативного инжиниринга

В ближайшие годы оперативное проектирование все чаще станет задачей, которую студенты магистратуры будут выполнять вместе с людьми. Исследователи в области оперативной инженерии учат генеративные модели писать собственные подсказки. Исследователи из Google DeepMind, например, создали подход «мета-подсказок» под названием «Оптимизация с помощью PROmpting» (OPRO), при котором LLM обучается работе с библиотекой подсказок, а затем его просят генерировать собственные подсказки в ответ на проблемы.

Исследователи также разрабатывают способы, позволяющие LLM самостоятельно сравнивать и оценивать эффективность генерируемых ими подсказок, что потенциально может дать LLM большую автономию при реагировании на сложные задачи.