Kasu:
- Selgitage, kuidas suur keelemudel töötab, ennustades järgmist sõna ja mida see tähendab kiire kirjutamise jaoks
- Ta saab näidata, miks Prompt nii palju väljundi kvaliteeti määrab, näitega omaenda tööst.
- Mudeli tugevaid ja nõrku külgi eristades saab otsustada, milliste ülesannete puhul seda turvaliselt kasutada.
Sissejuhatus tehisintellekti ja käsk: kuidas mudel "mõtleb"
Parim viis viipade kirjutamise õppimiseks on kõigepealt mõista, kuidas tööriist töötab. Selles üksuses näeme suure keelemudeli (lühidalt LLM; see tähendab teksti tootva tehisintellekti süsteemi) põhiloogikat, miks see teie igapäevatöös nii kasulik on ja kus on sellel oma piirid. Ilma selle aluseta kirjutatud juhised viivad sageli küsimuseni "miks need mõnikord annavad suurepäraseid ja mõnikord kohutavaid tulemusi?" jätab teid küsimusega rahule. See ebakindlus kaob suures osas, kui see seade on valmis.
Mida suurkeelne mudel tegelikult teeb?
Lihtsaimas definitsioonis on suur keelemudel süsteem, mis ennustab kõige tõenäolisema sõna, mis teie antud tekstile järgneb. Miljardeid lauseid uurides on mudel õppinud mustri "mis sõna tuleb mis sõna järel". Lause alustamisel vaatab mudel seni kirjutatut ja genereerib kõige tõenäolisema jätku, seejärel lisab genereeritud sõna sisendisse ja ennustab järgmist. See tsükkel jätkub, kuni vastus on lõppenud.
Täpsustame siin kasutatud terminit token: märk on väikseim ühik, milleks mudel teksti jaotab; See on ligikaudu sõna või sõnaosa suurus. Mudel edeneb mitte sõna-sõnalt, vaid sümboolselt. Praktiline tagajärg sinu jaoks on see, et mudel ei ole inimene, kes su kavatsusest "mõistab", vaid väga võimas ennustamismasin, mis valib statistiliselt välja sinu antud tekstile sobivaima jätku.
Selle määratluse kõige olulisem tähendus on see, et kõige võimsam väljundi suuna määraja on tekst, mille sisestate. Nii et teie käsk. Mudel ei ammuta andmebaasist valmis vastust, ei tee internetist otseotsingut ega kopeeri lehti (kui pole konkreetselt teisiti öeldud). See loob ainult teksti, mis sobib kõige paremini teie antud kontekstiga. Hea sisend on hea väljundi kõige otsustavam tingimus.
Miks "sama mudel, erinev tulemus"?
Samuti kasutab mudel iga kord kõige tõenäolisema sõna valimisel väikest juhuslikkuse piiri; Seega, kui küsite sama viipa kaks korda, ei pruugi te saada täpselt samu lauseid. See ei ole viga, see on osa disainist. Teie ülesanne on joonistada raamistik piisavalt selgeks, et mitte jätta tulemust juhuse hooleks. Mida selgem on raamistik, seda lähedasemad ja kasulikumad on kahe erineva katse tulemused.
Samm-sammult: kuidas taotlus mudelis edeneb?
- Loeb sisendit. Iga teie kirjutatud sõna on vihje, mis juhib ennustust. Kui ütlete "nagu vanemadvokaat", muudab modell sellele toonile lähedasemad tekstid tõenäolisemaks.
- Kaalub konteksti. Teie toodud taust, piirangud ja näited kitsendavad hinnangut. Kui kontekst on tühi, täidab mudel tühjad kohad oma eeldustega.
- See toodab sõna sõna haaval. Igast selle toodetud märgist saab järgmise sisend; nii et suund, mille alguses annate, kandub üle kogu vastusele.
- Ta peatub. See katkestab tootmise, kui ülesanne on lõpetatud või saavutab teie määratud pikkuse.
Kolm miniümbrist: kiire numbrite erinevus
Juhtum 1 – turundusspetsialist, meili teema. Kui turundusekspert ütles "soovita kampaania teemat", sai ta 5 üldist pealkirja ja ükski neist ei meeldinud; Ta kulutas 20 minutit, et seda käsitsi parandada. Järgmisel päeval, kui ta ütles: "Sihtrühmaks on 30–45-aastased VKE-de omanikud, tooteks on pilvarvestustarkvara, 6 üksust, igaüks maksimaalselt 45 tähemärgiga, intrigeeriv, kuid alahinnatud," kasutas ta otse kuuest pealkirjast 4. Kestus vähenes 20 minutilt 4 minutile.
Juhtum 2 – inimressursid, reklaamtekst. Personalispetsialist sai peatüki teksti viipaga "kirjuta tarkvaraarendaja töö". Kui lisasime viipale ettevõtte tegeliku keele (3-lauseline kultuurikirjeldus), 4 kohustuslikku kvalifikatsiooni ja piirangu "palgavahemik selgelt kirja", langes järgmises kuulutuses kvalifikatsioonita soovijate osakaal kuulutusele märgatavalt, sest tekst pani selgelt ootuse.
Juhtum 3 — Raamatupidamine, aruande kokkuvõte. Kui raamatupidaja ütles, et tegi kokkuvõtte 12-leheküljelisest kuluaruandest, jättis mudel olulised punktid välja. Kui ta ütles: "Sellest aruandest on tabelis 5 suurimat kuluartiklit koos protsentuaalse muutusega võrreldes eelmise kuuga," sai ta täpselt sellise struktuuri, nagu ta juhtkonna koosolekule kaasa võtaks. Sisu oli sama, juhised erinevad.
Nõrk viip / Tugev viip
Sama töö kahe erineva juhisega:
Nõrk viip:
Tehke sellest tekstist kokkuvõte.[text]
Võimas viip:
Tehke kokkuvõte allolevast koosoleku märkusest, mis esitatakse direktorite nõukogule. - kuni 5 eset. - Iga üksus peaks sisaldama otsust või tegevust; Jäta vestluse üksikasjad vahele. - Kirjutage sulgudesse nende toimingute nimi, mille eest vastutav isik on teada. - Kasutage lihtsat ametlikku keelt. Tekst: [tekst]
Teine viip ütleb mudelile, mida toota, kellele, mis formaadis ja mida vahele jätta. Mudel ei tegele "mõtlemisega", vaid pigem toodab õige jätku; Joonistate selle jätku raamistiku.
Neli kopeeritavat malli
Neli lihtsat käivitamismalli selle seadme loogika kiireks rakendamiseks. Täitke sulgud oma teabega.
1) Taotluse tugevdamise raamistik:
Soovin, et teeksite seda ülesannet: [ülesanne]Kelle jaoks: [ostja/publik]Mis vormingus: [pikkus, struktuur]Mida vahele jätta: [mida te ei soovi]
2) Mudeli piiride kontrollimine (kontrollirefleks):
Kui teie allolevas vastuses on faktiväiteid (number, kuupäev, nimi, allikas), eraldage igaüks neist eraldi loendina ja märkige see "tuleb kontrollida". Vastus: [mudeli väljund]
3) Proovige sama ülesannet kahel tasemel:
Selgitage alljärgnevat teemat kaks korda:A) Täiesti võõrale inimesele, igapäevakeeles.B) Valdkonna asjatundjale tehnilises mõttes.Teema: [teema]
4) Mudeli ebakindluse teadvustamine:
Enne taotluse esitamist, mille ma teile esitan, esitage mulle 3 küsimust punktide kohta, mis on teie arvates puudulikud või ebaselged; seejärel toota vastavalt minu vastustele.Taotlus: [taotlus]
Mudeli tugevused ja nõrkused
Teema
Mudel on tugev
Mudel on nõrk / ettevaatlik
keeleasjad
Kirjutamine, kokkuvõtete tegemine, tõlkimine, tooni muutmine
Väga tehnilised/niššžargooni vead
struktuur
Teisendage tekst tabeliks, loendiks, visandiks
Pika teksti järjepidevuse säilitamine
idee
Ajurünnak, alternatiivide genereerimine
Garantii, mis on "õige"
juhtum
Üldinfo, määratlus, selgitus
Praegused/täpsed andmed, number, kuupäev, allikas
arutluskäik
Hea, kui juhitakse samm-sammult
Ärge tehke keerulisi arvutusi vaikselt valesti
Näpunäide: vaadake modelli mitte kui "kõigeteadlikku asjatundjat", vaid kui "assistendit, kes kirjutab väga kiiresti, loeb palju, kuid kõike, mida ta ütleb, tuleb kontrollida". See vaade kohandab õigesti nii teie ootusi kui ka kontrolliharjumust.
Tähelepanu: Mudel võib kirjutada teavet väga enesekindlas keeles, kuid see ei tähenda, et teave on õige. Kontrollige alati sõltumatult faktilisi üksikasju, eriti numbrit, nime, kuupäeva, seadust ja allikat. Selle teema juurde pöördume üksikasjalikult tagasi 11. üksuses.
Levinud vead
- Modelli eksitamine inimesega. Mittetäielike juhiste andmine, öeldes: "Nad saavad niikuinii aru". Mudel ei loe teie kavatsust; See töötleb ainult seda, mida sisestate.
- Ühe katsega loobumine. Kui esialgne väljund on halb, süüdistage tööriista. Enamasti on probleem siiski juhendis ja väike parandus võib tulemust muuta.
- Kasutades fakte ilma neid kontrollimata. Mudeli koostatud statistika või allika küsitlemata aktsepteerimine on kõige riskantsem harjumus.
- Konfidentsiaalsete andmete sisestamine mõtlemata. Tundliku teabe kleepimine, teadmata, kuidas tööriist töötab. Selle kohta kehtivad reeglid, nagu näeme privaatsusüksuses.
- Juhuslikkuse eksimine veaga. Kahe erineva tulemuse tõlgendamine kui "sõiduk on katki"; Kui aga tõstate selgust, siis tulemused ühtlustuvad.
Kokkuvõttes
- Suur keelemudel töötab, ennustades sõna (märk), mis kõige tõenäolisemalt teie antud tekstis järgmisena ilmub; Ta ei vali valmis vastuseid.
- Kõige võimsam tegur, mis määrab väljundi suuna, on sisendiks antud viip.
- Tugev mudelikeele, struktuuri ja ideede poolest; on ettevaatlik täpsete faktide, jooksvate andmete ja keeruliste arvutustega.
- Väikese juhuslikkuse tõttu võib sama viip anda erinevaid tulemusi; Selguse suurenedes muutuvad tulemused ühtlasemaks.
- Modell pole "ekspert, kes on kõiges, mida ta ütleb", vaid "assistent, kes on kiire, kuid vajab kontrollimist".
Rakenduse ülesanne
Valige oma igapäevatööst kirjutamisülesanne, mida teete regulaarselt (näiteks meil, kokkuvõte või loend). Kõigepealt kirjutage lihtsaim ühelauseline versioon, andke see AI-tööriistale ja salvestage väljund. Siis samale ülesandele; Lisage vastused küsimustele "kelle jaoks, millises formaadis, millise pikkusega ja mida vahele jätta" ja esitage need uuesti. Aseta kaks väljundit kõrvuti ja märgi ühte lausesse, milline lisamine tulemust kõige rohkem parandab.
kontrollnimekiri
- [ ] Sain aru, et modell "ennustas järgmist sõna" ega loe minu kavatsusi.
- [ ] Sain aru, et väljundi kvaliteet sõltub suuresti viipe kvaliteedist.
- [ ] Oskan eristada ülesandetüüpe, kus mudel on tugev ja nõrk.
- [ ] Saan aru, et pean kontrollima faktilisi üksikasju (number, kuupäev, nimi, allikas).
- [ ] Saan selgitada, miks sama viip võib anda erinevaid tulemusi.