Fitimet:
- Njeh gabimet më të zakonshme të menjëhershme nga shembujt realë
- Mund të aplikojë një rregullim praktik dhe të përsëritshëm për çdo gabim
- Kupton se rezultati i keq shpesh shkaktohet nga një kërkesë e keqe
Në këtë modul, ne mësuam teknikat e shkrimit të kërkesave të mira një nga një. Tani le t'i përforcojmë këto nga një kënd tjetër: duke parë gabimet më të zakonshme dhe zgjidhjet e tyre. Shumica dërrmuese e rezultateve të këqija të AI është për shkak të nxitjes së keqe, jo të pamjaftueshmërisë së modelit. Nëse dalloni gabime në këtë njësi, mund t'i diagnostikoni dhe rregulloni shpejt problemet në kërkesat tuaja; Në vend që të thoni "AI nuk mund ta bëjë këtë", ju mund të thoni "më lejoni ta rregulloj kërkesën time si kjo".
Pse është e rëndësishme të njihen gabimet?
Kur një rezultat nuk i përmbush pritshmëritë tuaja, ju mund të reagoni në dy mënyra: të fajësoni mjetin ose të vini në dyshim kërkesën. Përdoruesi me përvojë e bën këtë të fundit. Sepse në shumicën e rasteve, burimi i problemit është i dukshëm dhe rezultati ndryshon me një korrigjim të vogël. Më poshtë do të shohim tetë gabimet më të zakonshme, simptomat dhe zgjidhjet e tyre.
Tetë gabimet më të zakonshme
Gabim
simptomë
Zgjidhje
paqartësi
Përgjigje e përgjithshme, "një madhësi për të gjithë".
Jep udhëzime të matshme
Konteksti zero
Prodhim që nuk i përshtatet situatës
Shto kush/pse/histori
Nuk specifikohet formati
Dalje në format të gabuar
Formati i forcës
mungesa e kufizimeve
Përmbajtje e tepruar, devijuese
Shtoni një listë "mos".
mbingarkesë
Modeli kapërcen disa kërkesa
Ndani punën, jepni përparësi
moskonfirmim
Përdorimi i informacionit të rremë
Kontrolloni faktet me burimin
Pritja e një goditjeje
Mos u dorëzoni në daljen e parë
Iterate
udhëzim kontradiktor
prodhim jo konsistent
Përafroni kufizimet
Metoda e diagnostikimit hap pas hapi
Kur vjen një dalje e dëmtuar, ndiqni këtë renditje:
- A është misioni i qartë? A është folja konkrete, a do të thotë e vetmja gjë që dëshironi?
- A mjafton konteksti? A e njeh modelja situatën?
- A është përmendur formati? A është formati ashtu siç dëshironi?
- A ka ndonjë kufizim? A shkruhet ajo që nuk kërkohet?
- A ngarkova shumë? A kërkova 5 punë të ndryshme në një kërkesë?
- A e verifikova? A janë kontrolluar numri, emri, data?
Këto gjashtë pyetje kapin pothuajse të gjitha gabimet.
Katër modele korrigjimi të kopjueshme
1) Heqja e paqartësisë:
Bëni këtë udhëzim të matshëm: [udhëzim i paqartë]Përkthejeni çdo pikë të paqartë në një numër, sasi ose kriter konkret.
2) Ndarja e mbingarkesës:
Mos e bëni këtë detyrë menjëherë. Vazhdoni në këtë mënyrë dhe ndaloni kur të përfundoni çdo hap, prisni konfirmimin tim:1) [nëndetyrë 1]2) [nëndetyrë 2]3) [nëndetyrë 3]
3) Montimi kufizues:
Vetëm mbështetuni në informacionin që kam dhënë më poshtë. Nëse nuk ka informacion, shkruani "pa të dhëna"; mos hamendësoni ose shtoni. Tregoni se nga cila linjë vjen çdo pretendim i rëndësishëm që përdorni. Burimi: [tekst]
4) Zgjidhja e kontradiktës:
Kontrolloni nëse ka ndonjë kontradiktë në udhëzimet që ju dhashë. Nëse po, rendisni pikat konfliktuale dhe më pyesni se cilën të jap përparësi; pastaj prodhoni në përputhje me rrethanat.
Prompt i dobët / Prompt i fortë
I dobët (shumë gabime të kombinuara):
Shkruani një plan gjithëpërfshirës për kompaninë tonë në lidhje me marketingun, buxhetin dhe rekrutimin, dhe ju jeni gati.
I fuqishëm (të rregulluar gabimet):
Roli: Ju jeni një specialist i zhvillimit të biznesit që këshillon SME-të. Konteksti: Një kompani softuerësh me 12 persona; objektivi është 20 klientë të rinj këtë tremujor. Detyra: Shkruani VETËM planin e marketingut (mos përfshini buxhetin dhe punësimin). Formati: Lista e veprimeve me 5 pika; çdo artikull: veprim + përgjegjësi + kriter. Kufizim: Buxheti i reklamave me pagesë 0; Rekomandoni vetëm kanale organike. Mos jepni metrika të rreme; Arsyetoni sugjerimin.
Versioni i fuqishëm ndan mbingarkesën (duke grumbulluar tre tema në një kërkesë), zëvendëson paqartësinë ("fat të mirë") me kritere dhe shton formatimin dhe kufizimin.
Tre Mini Rastet
Rasti 1 - Mbingarkesa. Një menaxher kërkoi një përmbledhje raporti, plan prezantimi dhe e-mail në një kërkesë të vetme; Modelja i bëri të treja në gjysmë. Duke e ndarë punën në tre kërkesa të veçanta, çdo dalje ishte e plotë dhe e përdorshme. Koha totale ishte më pak se sa lufta me një kërkesë të vetme komplekse.
Rasti 2 - Moskonfirmimi. Një ekip i përmbajtjes publikoi një "statistikë të industrisë" të dhënë nga modeli pa e verifikuar atë; Numri doli të ishte i gabuar dhe ata duhej të bënin një korrigjim. Më pas, ata miratuan rregullin "çdo numër jepni me burimin e tij, unë do të kontrolloj burimin" dhe e eliminuan këtë rrezik.
Rasti 3 - Udhëzim kundërshtues. Kur një tregtar tha "është shumë e shkurtër, por tregoji të gjitha tiparet", modelja ka anashkaluar disa veçori. Kur e bëra udhëzimin jo kontradiktor si "përshkruani 3 veçoritë më të rëndësishme në 60 fjalë", rezultati ishte i shkurtër dhe i plotë.
Këshillë: Drejtojeni kërkesën tuaj përmes "gjashtë pyetjeve diagnostikuese" përpara se të dilni drejtpërdrejt. Ky kontroll prej 30 sekondash i bën shumicën e raundeve të përsëritjes të panevojshme që në fillim.
Kujdes: Gabimi më i rrezikshëm është "mosvlefshmëria" sepse neglizhohet sepse rezultati duket i qetë dhe bindës. Modeli mund të përputhet me një numër, emër ose burim me shumë besim. Verifikoni në mënyrë të pavarur çdo fakt që do të publikohet ose përdoret si bazë për vendim. Këtë temë do ta thellojmë në njësinë vijuese.
Gabim i padukshëm: Rezultati "Pothuajse i saktë".
Disa gabime janë të lehta për t'u kapur: dalja vjen në formatin e gabuar, del jashtë temës ose del bosh. Por gabimi më tinëzar është se rezultati është pothuajse i saktë. Teksti është i rrjedhshëm, struktura është e lëmuar, toni është në pikë; Ekziston vetëm një numër i gabuar, një kufizim i anashkaluar ose një gabim i vogël logjik. Këto lloje të rezultateve janë të rrezikshme sepse i shpëtojnë inspektimit sepse "duken mirë".
Dy zakone mbrojnë nga kjo. Së pari, mos e përdorni daljen pa e lexuar: sado i nxituar të jeni, lexojeni përpara se ta dërgoni. Së dyti, nëse modeli kontrollon rezultatin e tij: "kontrolloni nëse keni ndjekur të gjitha kufizimet që ju dhashë" ose "listoni të gjithë numrat në këtë tekst" do të sjellë gabime të fshehura në sipërfaqe. Këto dy hapa zgjasin disa sekonda, por kostoja e vendimeve të pasakta të shkaktuara nga prodhimi "pothuajse i saktë" është shumë më i lartë.
Shmangia e gabimeve: dizajn mbi kontrollin
Në vend që të kërkojë gabime në dalje, përdoruesi me përvojë përpiqet t'i parandalojë ato që nga fillimi në momentin e duhur. Ky është një ndryshim në mentalitet. Kthejeni çdo gabim të përsëritur në një "rregull të përhershëm": nëse modeli vazhdon të shtojë komente në një punë përmbledhëse, tani vendosni kufizimin "mos shtoni komente" në çdo kërkesë përmbledhëse. Nëse modeli prodhon gjithmonë shumë artikuj në një listë pune, vendosni kufizimin "saktësisht X artikuj" në shabllonin tuaj. Në këtë mënyrë, në vend që të kapni të njëjtin gabim përsëri dhe përsëri, ju e parandaloni atë që të ndodhë në radhë të parë. Një prompt i projektuar mirë zëvendëson dhjetëra korrigjime të mëvonshme; Kjo e kthen diagnozën e gabimeve nga një barrë në një mjet mësimi dhe përmirësimi.
Gabimet e zakonshme
- Duke fajësuar ndërmjetësin. Duke thënë "AI nuk mund ta bëjë atë" në vend që të kërkoni problemin në prompt.
- Duke vënë shumë punë në një kërkesë të vetme. Kompresimi i pesë detyrave të veçanta në një udhëzim dhe kryerja e tyre gjysmë të kryera.
- Po kalon verifikimin. Duke supozuar se prodhimi i rrjedhshëm është i saktë.
- Dhënia e kufizimeve kontradiktore. Kërkesa vetë-konflikte, të tilla si "të shkurtra, por gjithëpërfshirëse".
- Duke u përpjekur përsëri pa diagnostikuar. Përsëritja e të njëjtit gabim pa gjetur se çfarë është prishur.
Në përmbledhje
- Pjesa më e madhe e prodhimit të keq është një problem me promptin, jo me modelin; mund të diagnostikohet dhe korrigjohet.
- Gabimet më të zakonshme: paqartësia, konteksti zero, mungesa e formatit, mungesa e kufizimeve, mbingarkesa, mungesa e verifikimit, pritshmëria me një goditje dhe kontradikta.
- Gjashtë pyetje diagnostikuese (detyra, konteksti, formati, kufizimi, ngarkesa, verifikimi) kapin shumicën e gabimeve.
- Ndarja e punëve komplekse jep rezultate më të shpejta dhe më cilësore sesa ngarkimi i tyre në një kërkesë të vetme.
- Gabimi më tinëzar është mosverifikimi; Prodhimi i qetë nuk do të thotë i saktë.
Detyra e aplikimit
Gjeni një printim të vjetër që nuk ju pëlqen dhe drejtojeni kërkesën e tij përmes "gjashtë pyetjeve diagnostikuese". Shënoni cilat gabime ndodhin, aplikoni rregullimin në këtë njësi për secilën dhe ekzekutoni përsëri kërkesën. Vini re se cili korrigjim i vetëm solli përmirësimin më të madh, jo sa raunde.
listë kontrolli
- [ ] Në rast të rezultatit të keq, së pari kërkoj kërkesën, jo agjentin.
- [ ] Mund të kryej gjashtë pyetje diagnostikuese.
- [ ] Unë i ndaj detyrat komplekse në kërkesa të shumta.
- [ ] Unë vërej udhëzime kontradiktore dhe të paqarta dhe i korrigjoj ato.
- [ ] Unë verifikoj rezultatin faktik përpara se ta publikoj atë.