Печалби:
- Обяснете как работи големият езиков модел, като предвижда следващата дума и какво означава това за бързо писане
- Той може да покаже защо Prompt определя толкова много качеството на изхода с пример от собствената си работа.
- Чрез разграничаване на силните и слабите страни на модела, човек може да реши за кои задачи да го използва безопасно.
Въведение в изкуствения интелект и подканата: Как „мисли“ моделът
Най-добрият начин наистина да се научите как да пишете подкани е първо да разберете как работи инструментът. В тази част ще видим основната логика на големия езиков модел (накратко LLM; т.е. системата с изкуствен интелект, която произвежда текст), защо е толкова полезен в ежедневната ви работа и къде има своите граници. Подсказките, написани без тази основа, често водят до въпроса "защо понякога дават страхотни резултати, а понякога ужасни?" оставя ви сам с въпроса. Тази несигурност до голяма степен ще изчезне, когато тази единица бъде завършена.
Какво всъщност прави голям езиков модел?
В най-простата си дефиниция, големият езиков модел е система, която предвижда най-вероятната дума, която ще последва текста, който давате. Чрез изследване на милиарди изречения моделът е научил модела „коя дума идва след коя дума“. Когато започнете изречение, моделът разглежда написаното до момента и генерира най-вероятното продължение, след което добавя генерираната дума към входа и прогнозира следващата. Този цикъл продължава, докато отговорът приключи.
Нека изясним термина токен, използван тук: токенът е най-малката единица, на която моделът разделя текста; Това е приблизително с размера на дума или част от дума. Моделът напредва не дума по дума, а символ след знак. Практическата последица за вас е, че моделът не е човешко същество, което "разбира" вашето намерение, а много мощна предсказваща машина, която статистически избира най-подходящото продължение за текста, който му давате.
Най-важният извод от това определение е, че най-мощният определящ фактор за посоката на изхода е текстът, който давате като вход. Така че вашата подкана. Моделът не извлича готов отговор от база данни, не извършва търсене на живо в интернет и не копира страници (освен ако изрично не е посочено друго). Той създава само текст, който най-добре отговаря на контекста, който му давате. Добрият вход е най-решаващото условие за добър резултат.
Защо „Същият модел, различен резултат“?
Моделът също така използва малък марж на произволност при избора на най-вероятната дума всеки път; Следователно, когато зададете една и съща подкана два пъти, може да не получите точно същите изречения. Това не е грешка, а част от дизайна. Вашата работа е да начертаете достатъчно ясна рамка, за да не оставяте резултата на случайността. Колкото по-ясна е рамката, толкова по-близки и по-полезни ще бъдат резултатите от два различни експеримента.
Стъпка по стъпка: как една заявка преминава през модела?
- Чете въведеното. Всяка дума, която напишете, е следа, която ръководи прогнозата. Когато кажете „като старши адвокат“, моделът прави текстове, близки до този тон, по-вероятни.
- Претегля контекста. Предисторията, ограниченията и примерите, които давате, стесняват оценката. Ако контекстът е празен, моделът запълва празните места със свои собствени допускания.
- Произвежда дума по дума. Всеки токен, който произвежда, става вход за следващия; така че указанието, което давате в началото, се пренася в целия отговор.
- Той спира. Той прекъсва производството, когато задачата е завършена или достигне указаната от вас дължина.
Три мини калъфа: бърза разлика в числата
Случай 1 — Специалист по маркетинг, тема на имейл. Когато маркетингов експерт каза "предложете тема за кампанията", той получи 5 общи заглавия и не хареса нито едно от тях; Той прекара 20 минути, коригирайки го на ръка. На следващия ден, когато каза: „Целевата аудитория са собственици на малки и средни предприятия на възраст 30-45 години, продуктът е облачен счетоводен софтуер, 6 единици, всяка с максимум 45 знака, интригуващо, но подценено“, той директно използва 4 от 6-те заглавия. Продължителността намаля от 20 минути на 4 минути.
Казус 2 — Човешки ресурси, рекламен текст. Специалист по човешки ресурси получи шаблонен текст с подкана „напишете работа за софтуерен разработчик“. Когато добавихме действителния език на компанията (описание на културата от 3 изречения), 4 задължителни квалификации и ограничението „напишете ясно диапазона на заплатите“ към подканата, процентът на неквалифицираните кандидати към рекламата намаля значително в следващата реклама, тъй като текстът ясно установява очакванията.
Казус 3 — Счетоводство, резюме на отчета. Когато счетоводител каза, че е „обобщил“ отчет за разходите от 12 страници, моделът пропусна важни елементи. Когато каза: „От този отчет 5-те най-високи разходни пера са представени в таблица с процентната промяна в сравнение с миналия месец“, той получи точно структурата, която щеше да вземе на срещата на ръководството. Съдържанието беше същото, инструкциите бяха различни.
Слаба подкана / Силна подкана
Същата работа, с две различни инструкции:
Слаба подкана:
Резюмирайте този текст.[текст]
Мощна подкана:
Обобщете бележката от срещата по-долу, която да бъде представена на борда на директорите. - Максимум 5 бр. - Всеки елемент трябва да съдържа решение или действие; Пропуснете подробностите за чата. - Напишете името в скоби за действия, за които е известно отговорното лице. - Използвайте ясен, официален език. Текст: [текст]
Втората подкана казва на модела какво да произвежда, за кого, в какъв формат и какво да пропусне. Моделът не прави "мисленето", а по-скоро производството на правилното продължение; Вие чертаете рамката на това продължение.
Четири копируеми шаблона
Четири прости начални шаблона за бързо прилагане на практика на логиката в този модул. Попълнете скобите със собствената си информация.
1) Рамка за укрепване на заявка:
Искам да изпълните тази задача: [задача]За кого: [купувач/аудитория]В какъв формат: [дължина, структура]Какво да пропуснете: [какво не искате]
2) Проверка на границите на модела (рефлекс за проверка):
Ако във вашия отговор по-долу има фактически твърдения (номер, дата, име, източник), извлечете всяко като отделен списък и го маркирайте като „трябва да се провери“. Отговор: [изход на модела]
3) Опитайте същата задача на две нива:
Обяснете следната тема два пъти: A) На напълно непознат, на ежедневен език. B) На експерт в областта, с технически термини. Тема: [тема]
4) Накарайте модела да осъзнае несигурността:
Преди да направите заявката, която ви давам, задайте ми 3 въпроса относно точките, които намирате за липсващи или неясни; след това произведете според моите отговори. Заявка: [заявка]
Силни и слаби страни на модела
Предмет
Моделът е здрав
Моделът е слаб/внимание
езикови дела
Писане, резюме, превод, смяна на тона
Много технически/нишов жаргон грешки
структура
Преобразувайте текст в таблица, списък, скица
Поддържане на последователност в дълъг текст
идея
Мозъчна атака, генериране на алтернативи
Гарантиране на това, което е „правилно“
случай
Обща информация, определение, обяснение
Актуални/точни данни, номер, дата, източник
разсъждения
Добре, ако се ръководи стъпка по стъпка
Не грешете сложни изчисления безшумно
Съвет: Гледайте на модела не като на „всезнаещ експерт“, а като на „асистент, който пише много бързо, чете много, но всичко, което казва, трябва да бъде проверено“. Този изглед коригира правилно както вашите очаквания, така и вашия навик за контрол.
Внимание: Моделът може да пише информация на много уверен език, но това не означава, че информацията е правилна. Винаги независимо проверявайте фактическите подробности, особено номер, име, дата, статут и източник. Ще се върнем към тази тема подробно в раздел 11.
Често срещани грешки
- Сбъркайте модела с човек. Даване на непълни инструкции с думите „Те така или иначе ще разберат“. Моделът не разчита вашето намерение; Обработва само това, което въвеждате.
- Отказване от един опит. Ако първоначалният резултат е лош, обвинете инструмента. Но през повечето време проблемът е в инструкциите и малка корекция може да промени резултата.
- Използване на факти, без да ги проверявате. Приемането на статистика или източник, произведени от модела без съмнение, е най-рисковият навик.
- Въвеждане на поверителни данни без мислене. Поставяне на чувствителна информация, без да знаете как работи инструментът. Има правила за това, както ще видим в раздела за поверителност.
- Объркайте случайността с грешка. Интерпретиране на два различни резултата като „превозното средство е счупено“; Въпреки това, когато увеличите яснотата, резултатите се сближават.
В обобщение
- Големият езиков модел работи, като предвижда думата (токена), която е най-вероятно да се появи следващата в текста, който давате; Той не избира готови отговори.
- Най-мощният фактор, който определя посоката на изхода, е подканата, която давате като вход.
- Силен в моделния език, структура и идея; внимава с точните факти, текущите данни и сложните изчисления.
- Поради малка произволност една и съща подкана може да даде различни резултати; С увеличаване на яснотата резултатите стават по-последователни.
- Моделът не е „експерт, който е верен на всичко, което казва“, а „асистент, който е бърз, но трябва да бъде проверен“.
Задача за приложение
Изберете задача за писане от ежедневната си работа, която правите редовно (например имейл, резюме или списък). Първо напишете най-простата версия от едно изречение, дайте я на инструмент с изкуствен интелект и запазете резултата. След това към същата задача; Добавете отговорите на въпросите "за кого, в какъв формат, с каква дължина и какво да пропуснете" и ги задайте отново. Поставете двата резултата един до друг и отбележете в едно изречение кое добавяне подобрява най-много резултата.
контролен списък
- [ ] Разбрах, че моделът „предсказва следващата дума“ и не разчита моето намерение.
- [ ] Разбрах, че качеството на изхода зависи до голяма степен от качеството на подканата.
- [ ] Мога да правя разлика между типове задачи, при които моделът е силен и слаб.
- [ ] Разбирам, че трябва да проверя фактическите подробности (номер, дата, име, източник).
- [ ] Мога да обясня защо една и съща подкана може да даде различни резултати.