Câștiguri:
- Înțelege că rezultatul inițial este rareori perfect și că iterația este un proces normal
- Poate îmbunătăți sistematic un rezultat cu feedback univariat, țintit
- Cunoaște logica transformării unui prompt de succes într-un șablon reutilizabil
Cea mai mare greșeală a începătorilor este să se aștepte ca primul prompt să ofere rezultate perfecte. Când prima ieșire nu corespunde așteptărilor, ei renunță să spună „AI nu poate face această treabă”. Cu toate acestea, pentru utilizatorii experimentați, prima ieșire nu este un sfârșit, ci un început. În această unitate, vom învăța să vedem scrierea promptă ca pe un dialog și un proces de îmbunătățire, nu o singură dată. Iterația este inima ingineriei prompte.
Ce este iterația și de ce este normală?
Iterația înseamnă obținerea unei ieșiri, sublinierea a ceea ce nu vă place, corectarea promptului sau solicitarea și reproducerea acesteia. Dacă rezultatul inițial este imperfect, nu este un eșec, ci o parte naturală a procesului. Pentru că de cele mai multe ori, deveniți clar ce doriți doar când vedeți prima ieșire. Utilizatorul bun tratează rezultatul inițial ca pe o „schiță” și o reduce spre obiectiv.
Există două tipuri de iterații:
- Corecție în conversație: continuarea în aceeași conversație cu feedback precum „scurtați acest lucru”, „eliminați al treilea element”. Este rapid; modelul își amintește rezultatul anterior.
- Rescrierea promptului: Aplicând ceea ce ați învățat la promptul inițial și pornind de la zero cu o instrucțiune mai bună. Este valoros pentru lucrările care vor fi refolosite.
Oferirea de feedback țintit
Secretul iterației este că feedback-ul este țintit. A spune „Nu-mi place, scrie din nou” nu direcționează modelul; Probabil veți obține o ieșire similară. În schimb, spuneți exact ce ați schimba și cum:
- Slab: „Asta nu este bine”.
- Puternic: "Introducerea este prea lungă; reduceți primul paragraf la o singură propoziție. Tonul este prea formal; faceți-l puțin mai prietenos. Înlăturați afirmația de la al doilea punct pentru că nu o putem verifica."
Optimizare univariată
Fă-ți un obicei științific: schimbă câte un lucru pe rând. Dacă schimbați tonul, lungimea și structura toate în același timp, nu veți putea spune ce schimbare a avut efect, dacă rezultatul se îmbunătățește sau se deteriorează. Utilizarea unei singure variabile vă permite să învățați ce funcționează și să o faceți să rămână.
Buclă de iterație
pas
ce faci
1. Produce
Obțineți rezultatul cu primul prompt
2. Evaluează
Ce ți-a plăcut, ce nu ți-a plăcut – scrie concret
3. O schimbare
Faceți o singură remediere care vizează o problemă
4. Regenerați
Vedeți efectul schimbării
5. Comparați
Și-a revenit? Dacă da, păstrează-l, dacă nu, ia-l înapoi
6. Fixare
Salvați promptul care dă rezultate bune șablonului
Patru șabloane copiabile
1) Corecție vizată:
Ieșirea anterioară a fost în regulă, dar modificare:- [single concrete change 1]- [single concrete change 2] Păstrați totul la fel.
2) Criticați rezultatul:
Criticați textul pe care tocmai l-ați produs cu ochiul unui editor. Găsiți 3 puncte slabe și sugerați o corecție concretă pentru fiecare. Apoi scrieți versiunea corectată.
3) Generarea variantei (A/B):
Faceți 2 versiuni diferite ale acestui text: A) Mai formale și mai scurte. B) Mai prietenos și cu exemple. Dă-i pe amândouă; Spune-mi într-o propoziție care este mai potrivită în ce situație.
4) Faceți-l pe Prompt să se vindece singur:
Folosesc următorul prompt, dar rezultatul este suficient [problemă]. Sugerați cum pot scrie acest prompt mai clar și mai eficient; scrieți promptul îmbunătățit și explicați ce ați schimbat și de ce. Prompt: [prompt curent]
Solicitare slabă / Solicitare puternică (ca feedback)
Feedback slab:
Nu a funcționat, încercați din nou.
Feedback puternic:
Conținutul este corect, dar există trei probleme: 1) 210 cuvinte; Reduceți la 120,2) Al doilea paragraf este tehnic; simplificați jargonul.3) Închiderea este slabă; Încheiați cu o propoziție clară pentru pasul următor. Păstrează totul.
Al doilea feedback îi spune modelului exact unde să atingă; Rezultatul se apropie de țintă într-o singură tură.
Trei mini carcase
Cazul 1 – Producția de conținut. Un agent de marketing a încercat o copie promoțională spunând „Nu-mi place, scrie-o din nou” de 6 ori și nu a mai ajuns niciodată. Când și-a schimbat abordarea și a cerut o schimbare concretă în fiecare rundă (în primul rând lungimea, apoi tonul, apoi închiderea), a obținut un text publicabil în 3 runde. Timpul total redus la mai puțin de jumătate.
Cazul 2 — Raport. Un analist a văzut că primul rezumat era prea tehnic și a spus: „Managerul nu va înțelege acest lucru, va traduce termenii tehnici în limbajul de zi cu zi, păstrează lungimea”. Datorită corecției univariate, raportul a fost atât simplificat, cât și nu și-a pierdut domeniul de aplicare; Nu a fost nevoie de o a doua rescriere completă.
Cazul 3 — Modelare. O echipă de asistență corecta același tip de răspuns în mod iterativ, din când în când. În cele din urmă, au înregistrat promptul ideal într-un șablon; Acum folosesc șablonul cu modificări minore în loc să repete de la zero cu fiecare caz nou. Acest lucru ilustrează punctul de iterație: faceți-l bun o dată, apoi utilizați-l din nou.
Sfat: Cereți modelului să-și critice propria rezultate („găsiți 3 puncte slabe ale acestui text”). Modelul realizează adesea propria eroare și o corectează; aceasta face o pre-editare în numele dvs.
Atenție: Iterația are o limită. Dacă după 5-6 reprize tot nu te apropii de obiectiv, problema nu este în mici corecții, ci în abordarea de bază: este posibil să fi configurat greșit rolul, contextul sau sarcina încă de la început. În acel moment, opriți corecțiile și reproiectați promptul de la zero.
Două căi de iterație: conversație sau rescriere?
Cunoașterea modului în care este mai eficientă în timp ce repetarea economisește timp. Regula este: pentru o lucrare unică, este cel mai rapid să o repari în chat; pentru că modelul își amintește ieșirea anterioară și tu doar faci diferența. Dar pentru un job pe care îl vei repeta, este mai valoros să scrii ceea ce ai învățat în promptul inițial și să produci un șablon curat; deoarece data viitoare veți obține o ieșire bună fără a fi nevoie de iterație.
În practică, este cel mai eficient să combinați cele două: mai întâi descoperiți instrucțiunea corectă încercând-o rapid în chat, apoi turnați instrucțiunea pe care o găsiți într-un prompt curat și salvați-o în bibliotecă. În acest fel, puteți progresa rapid și vă puteți transforma munca într-un activ permanent.
Vizualizarea iterației ca o înregistrare de învățare
Fiecare rundă de iterație vă învață ceva: ce adăugare a îmbunătățit rezultatul, ce constrângere a fost inutilă, ce model a greșit. Scrierea acestor învățăminte creează un ghid personal pentru „ceea ce funcționează” în timp. De exemplu, inferențe precum „constrângerea „adăugați un comentariu” este obligatorie în acest tip de rezumate”, „3 exemple sunt suficiente pentru producerea titlului, 5 nu sunt necesare” vă vor permite să scrieți promptul corect la prima încercare în următorul job similar. Această cunoaștere este ceea ce diferențiază cu adevărat utilizatorul experimentat de începător: ei încep fiecare afacere nu de la zero, ci înarmați cu lecțiile iterațiilor anterioare.
Transformarea modelului într-un partener de iterație
Nu trebuie să rulați iterația singur. Puteți întreba modelul: „Cum pot aduce acest rezultat mai aproape de obiectivul meu, dă-mi 3 sugestii concrete”. Modelul diagnosticează adesea cu precizie punctele slabe ale rezultatelor sale și sugerează modalități de a le remedia. Acest lucru transformă iterația de la „încercare și eroare” în colaborare țintită; Tu ne spui ce vrei, modelul iti spune cum sa ajungi acolo.
Greșeli comune
- Se trimite din nou aceeași solicitare. Încercați din nou fără a schimba; rezultatul nu se schimba.
- Feedback vag. Spune „nu-mi place” și nu spune ce vei remedia.
- Schimbând multe lucruri deodată. Nu învăț ceea ce funcționează.
- Nu se înregistrează promptul bun. Repetând aceeași iterație de fiecare dată.
- Iterație infinită. Încercarea de a remedia o solicitare fundamental greșită prin corecțiile acestuia.
Pe scurt
- Ieșirea inițială este rareori perfectă; Iterația nu este un eșec, este o parte naturală a procesului.
- Iterația eficientă continuă cu feedback țintit, nu vag.
- Schimbați un lucru pe rundă; ca să înveți ce funcționează.
- Puteți preedita cerând modelului să-și critice propria ieșire.
- Salvați promptul care funcționează bine în șablon; Scopul iterației este de a produce un activ reutilizabil.
Sarcina de aplicare
Luați o imprimare și parcurgeți în mod conștient trei runde de iterație: schimbând doar un lucru pe rundă (mai întâi lungimea, apoi tonul, apoi închiderea) și înregistrați fiecare rundă. După a treia rundă, determinați care modificare a făcut cea mai mare diferență și salvați promptul final ca șablon reutilizabil.
lista de verificare
- [ ] Văd rezultatul inițial ca pe o schiță, nu ca pe o lucrare terminată.
- [ ] Îmi dau feedback-ul concret și direcționat.
- [ ] Fac o schimbare pe rundă.
- [ ] Pot cere modelului să-și critice propria rezultate.
- [ ] Salvez solicitările care dau rezultate bune șablonului.