Dobički:
- Pojasnite, kako deluje model velikega jezika s predvidevanjem naslednje besede in kaj to pomeni za hitro pisanje
- S primerom iz lastnega dela lahko pokaže, zakaj Prompt tako močno določa kakovost izpisa.
- Z razlikovanjem prednosti in slabosti modela se lahko odločimo, pri katerih nalogah ga bomo varno uporabljali.
Uvod v umetno inteligenco in poziv: kako model "razmišlja"
Najboljši način, da se resnično naučite pisati pozive, je, da najprej razumete, kako orodje deluje. V tej enoti bomo spoznali osnovno logiko velikega jezikovnega modela (na kratko LLM; to je sistem umetne inteligence, ki proizvaja besedilo), zakaj je tako uporaben pri vsakodnevnem delu in kje ima svoje meje. Pozivi, napisani brez te podlage, pogosto vodijo do vprašanja "zakaj včasih dajejo odlične rezultate, včasih pa grozljive?" vas pusti samega z vprašanjem. Ta negotovost bo v veliki meri izginila, ko bo ta enota dokončana.
Kaj dejansko počne model velikega jezika?
V najpreprostejši definiciji je veliki jezikovni model sistem, ki predvideva najverjetnejšo besedo, ki bo sledila besedilu, ki ga podate. S preučevanjem milijard stavkov se je model naučil vzorca "katera beseda pride za katero besedo". Ko začnete stavek, model pogleda, kaj je bilo do sedaj napisano, in generira najverjetnejše nadaljevanje, nato pa generirano besedo doda vhodu in napove naslednjo. Ta cikel se nadaljuje, dokler odgovor ni končan.
Pojasnimo tukaj uporabljen izraz žeton: žeton je najmanjša enota, na katero model razdeli besedilo; Je približno velikosti besede ali dela besede. Model ne napreduje beseda za besedo, ampak žeton za žetonom. Praktična posledica za vas je, da model ni človeško bitje, ki "razume" vašo namero, ampak zelo zmogljiv prediktivni stroj, ki statistično izbere najprimernejše nadaljevanje za besedilo, ki mu ga podate.
Najpomembnejša posledica te definicije je, da je najmočnejši dejavnik smeri izhoda besedilo, ki ga podate kot vnos. Torej vaš poziv. Model ne črpa pripravljenega odgovora iz baze podatkov, ne izvaja iskanja v živo po internetu in ne kopira strani (razen če je izrecno navedeno drugače). Ustvari samo besedilo, ki najbolje ustreza kontekstu, ki mu ga podate. Dober input je najbolj odločilen pogoj za dober output.
Zakaj "isti model, drugačen rezultat"?
Model prav tako uporablja majhno mero naključnosti pri vsakič izbiri najverjetnejše besede; Zato, ko dvakrat vprašate isti poziv, morda ne boste prejeli povsem enakih stavkov. To ni napaka, je del zasnove. Vaša naloga je, da okvir začrtate dovolj jasno, da izida ne prepustite naključju. Čim jasnejši je okvir, tem bližji in uporabnejši bodo rezultati dveh različnih poskusov.
Korak za korakom: kako zahteva poteka skozi model?
- Prebere vnos. Vsaka beseda, ki jo napišete, je namig, ki vodi napoved. Ko rečete »kot višji odvetnik«, je zaradi modela verjetnejša besedila, ki so bližja temu tonu.
- Pretehta kontekst. Ozadje, omejitve in primeri, ki jih navedete, zožijo oceno. Če je kontekst prazen, model zapolni praznine s svojimi predpostavkami.
- Proizvaja besedo za besedo. Vsak žeton, ki ga proizvede, postane vhod za naslednjega; tako se usmeritev, ki jo podate na začetku, prenese na celoten odgovor.
- On se ustavi. Prekine proizvodnjo, ko je naloga končana ali doseže dolžino, ki ste jo določili.
Trije mini kovčki: takojšnja razlika v številkah
1. primer – strokovnjak za trženje, zadeva e-pošte. Ko je marketinški strokovnjak rekel "predlagaj temo za kampanjo", je dobil 5 splošnih naslovov in nobenemu ni bil všeč; Za ročno popravljanje je porabil 20 minut. Naslednji dan, ko je rekel: »Ciljna publika so lastniki MSP, stari 30–45 let, izdelek je programska oprema za računovodstvo v oblaku, 6 enot, vsaka ima največ 45 znakov, zanimivo, a podcenjeno,« je neposredno uporabil 4 od 6 naslovov. Trajanje se je zmanjšalo z 20 minut na 4 minute.
Primer 2 – Človeški viri, besedilo oglasa. Strokovnjak za kadrovske zadeve je prejel okvirno besedilo s pozivom "napišite delovno mesto razvijalca programske opreme". Ko smo pozivu dodali dejanski jezik podjetja (3-stavčni opis kulture), 4 obvezne kvalifikacije in omejitev »jasno napišite plačni razred«, se je delež nekvalificiranih prijavljenih na oglas opazno zmanjšal v naslednjem oglasu, ker je besedilo jasno določalo pričakovanja.
Primer 3 – Računovodstvo, povzetek poročila. Ko je vodja računovodje rekel, da je "povzel" 12-stransko poročilo o stroških, je model izpustil pomembne postavke. Ko je rekel: "Iz tega poročila je 5 najvišjih odhodkovnih postavk prikazanih v odstotkih sprememb v primerjavi s prejšnjim mesecem," je dobil točno takšno strukturo, kot bi jo predstavil na sestanku uprave. Vsebina je bila enaka, navodila drugačna.
Šibek poziv / močan poziv
Ista naloga, z dvema različnima navodiloma:
Šibek poziv:
Povzemite to besedilo.[besedilo]
Močan poziv:
Povzemite spodnji zapisek s sestanka, ki bo predstavljen upravnemu odboru. - Največ 5 artiklov. - vsaka točka naj vsebuje odločitev ali dejanje; Preskočite podrobnosti klepeta. - Za dejanja, za katera je odgovorna oseba znana, v oklepaj napišite imena. - Uporabljajte preprost, uraden jezik. Besedilo: [besedilo]
Drugi poziv pove modelu, kaj naj izdela, za koga, v kakšni obliki in kaj naj preskoči. Model ne "razmišlja", temveč proizvaja pravilno nadaljevanje; Ti narišeš okvir tega nadaljevanja.
Štiri kopirane predloge
Štiri preproste začetne predloge za hitro udejanjanje logike v tej enoti. V oklepaje vnesite svoje podatke.
1) Okvir za krepitev zahteve:
Želim, da opravite to nalogo: [naloga]Za koga: [kupec/občinstvo]V kateri obliki: [dolžina, struktura]Kaj preskočiti: [česa ne želite]
2) Preverjanje meja modela (refleks preverjanja):
Če so v vašem odgovoru spodaj dejanske trditve (številka, datum, ime, vir), jih izvlecite kot ločen seznam in jih označite kot "treba preveriti". Odgovor: [izhod modela]
3) Poskusite isto nalogo na dveh ravneh:
Dvakrat razložite naslednjo temo:A) Popolnemu tujcu, v vsakdanjem jeziku.B) Strokovnjaku na tem področju, v tehničnem smislu.Tema: [tema]
4) Model uresničuje negotovost:
Preden podate zahtevo, ki vam jo dam, mi postavite 3 vprašanja o točkah, ki se vam zdijo manjkajoče ali nejasne; nato izdelajte v skladu z mojimi odgovori. Zahteva: [zahteva]
Prednosti in slabosti modela
Predmet
Model je močan
Model je šibek / pozor
jezikovne zadeve
Pisanje, povzemanje, prevajanje, spreminjanje tona
Zelo tehnične/nišne žargonske napake
struktura
Pretvorite besedilo v tabelo, seznam, skico
Ohranjanje doslednosti v dolgem besedilu
ideja
Brainstorming, ustvarjanje alternativ
Zagotavljanje, kaj je "prav"
primeru
Splošne informacije, definicija, razlaga
Aktualni/točni podatki, številka, datum, vir
sklepanje
Dobro, če ga vodite korak za korakom
Ne naredite tiho napačnih zapletenih izračunov
Namig: Na modela ne glejte kot na "strokovnjaka, ki vse ve", temveč kot na "pomočnika, ki zelo hitro piše, veliko bere, vendar je treba vse, kar pove, preveriti." Ta pogled pravilno prilagaja vaša pričakovanja in vašo navado nadzora.
Pozor: model lahko napiše informacije v zelo samozavestnem jeziku, vendar to ne pomeni, da so informacije pravilne. Vedno neodvisno preverite dejanske podrobnosti, zlasti številko, ime, datum, statut in vir. K tej temi se bomo podrobneje vrnili v 11. enoti.
Pogoste napake
- Zamenjati model za človeka. Dajanje nepopolnih navodil z besedami "Vseeno bodo razumeli". Model ne bere vaše namere; Obdeluje samo tisto, kar vnesete.
- Odnehanje v enem poskusu. Če je začetni rezultat slab, krivite orodje. Vendar je največkrat težava v navodilih in majhen popravek lahko spremeni rezultat.
- Uporaba dejstev brez njihovega preverjanja. Brez dvoma sprejeti statistiko ali vir, ki ga ustvari model, je najbolj tvegana navada.
- Vnašanje zaupnih podatkov brez razmišljanja. Lepljenje občutljivih informacij, ne da bi vedeli, kako orodje deluje. Za to obstajajo pravila, kot bomo videli v enoti o zasebnosti.
- Zamenjati naključnost za napako. Razlaga dveh različnih rezultatov kot "vozilo je pokvarjeno"; Ko pa povečate jasnost, se rezultati zbližajo.
Če povzamem
- Veliki jezikovni model deluje tako, da predvideva besedo (žeton), ki se bo najverjetneje pojavila naslednja v besedilu, ki ga podate; Ne izbira pripravljenih odgovorov.
- Najmočnejši dejavnik, ki določa smer izhoda, je poziv, ki ga podate kot vnos.
- Močan v modelnem jeziku, strukturi in idejah; je previden pri natančnih dejstvih, trenutnih podatkih in kompleksnih izračunih.
- Zaradi majhne naključnosti lahko isti poziv daje različne rezultate; Z večjo jasnostjo postanejo rezultati bolj dosledni.
- Model ni "strokovnjak, ki drži vse, kar pove", ampak "pomočnik, ki je hiter, a ga je treba preveriti".
Aplikacijska naloga
Izberite pisno nalogo iz svoje dnevne službe, ki jo redno opravljate (na primer e-pošta, povzetek ali seznam). Najprej napišite najpreprostejšo različico z enim stavkom, jo dajte orodju AI in shranite rezultat. Nato k isti nalogi; Dodajte odgovore na vprašanja "za koga, v kakšni obliki, v kakšni dolžini in kaj preskočiti" in jih ponovno zastavite. Postavite oba izhoda enega poleg drugega in v enem stavku zabeležite, kateri dodatek najbolj izboljša rezultat.
kontrolni seznam
- [ ] Spoznal sem, da je model "predvideval naslednjo besedo" in ni prebral moje namere.
- [ ] Spoznal sem, da je kakovost izpisa v veliki meri odvisna od kakovosti poziva.
- [ ] Razlikujem med vrstami nalog, kjer je model močan in šibek.
- [ ] Razumem, da moram preveriti dejanske podrobnosti (številko, datum, ime, vir).
- [ ] Lahko razložim, zakaj lahko isti poziv daje različne rezultate.