OpenAI afslørede for nylig en værdifuld guide designet til at hjælpe brugere med at få mest muligt ud af deres interaktioner med ChatGPT. Denne guide er en afgørende ressource for alle, der ønsker at få mere præcise og relevante svar fra AI, uanset deres tekniske baggrund. Ved at anvende de strategier, der er skitseret i vejledningen, kan brugere forbedre kvaliteten af deres samtaler med ChatGPT markant, uanset om de bruger dens API eller bare chatter uformelt. OpenAI forklarer lidt flere detaljer om den nye hurtige ingeniørvejledning, den oprettede for at hjælpe ChatGPT-brugere med at opnå bedre resultater.
"Denne guide deler strategier og taktikker for at få bedre resultater fra store sprogmodeller (nogle gange kaldet GPT-modeller) som GPT-4. Metoderne beskrevet her kan nogle gange kombineres for at opnå bedre resultater. Vi opfordrer dig til at eksperimentere for at finde de metoder, der fungerer bedst for dig.
Nogle af eksemplerne vist her fungerer i øjeblikket kun med vores højest ydende model, gpt-4. Generelt, hvis du oplever, at en model fejler en opgave, og der er en bedre præsterende model tilgængelig, er det ofte værd at prøve igen med den bedre præsterende model."
Som du sikkert allerede ved, hvis du ønsker at forbedre dine interaktioner med ChatGPT, er det vigtigt at starte med klare instruktioner. Ved at give detaljeret kontekst kan du få svar, der passer bedre til dine behov. Hvis du leder efter svar til et bestemt scenarie, kan du overveje at bruge personadoption, som involverer at bede ChatGPT om at påtage sig en specifik persona eller rolle for svar, der er skræddersyet til din situation.
For mere komplekse meddelelser er det nyttigt at bruge afgrænsningstegn til at adskille forskellige dele af dit input. Dette giver kunstig intelligens mulighed for bedre at forstå din anmodning og reagere mere effektivt. Hvis du har at gøre med en række handlinger, skal du sørge for tydeligt at beskrive trinene. Denne organisatoriske tilgang hjælper ChatGPT med at strukturere sine svar på en logisk måde.
Ny OpenAI ChatGPT Engineering Guide
Det er også nyttigt at angive, hvilket format du vil have outputtet til, og om nødvendigt give eksempler. Dette kan guide AI i at udvikle sine svar. Hvis du har brug for et kortfattet svar, skal du sørge for at angive den ønskede længde for at sikre, at svaret når til sagen.
6 tekniske principper for OpenAI ChatGPT-prompten
- Tydelige instruktioner: Udtryk dine behov direkte. For kortfattede svar, bed om korthed; For mere avanceret indhold, bed om svar på ekspertniveau. Angiv tydeligt det format, du foretrækker. Præcisionen af dine instruktioner forbedrer nøjagtigheden af modellens svar. Ellers overlader du det til modellen at gætte, hvad du mener:
- Angiv detaljerede forespørgsler for at få skræddersyede svar.
- Bed modellen om at antage en bestemt karakter.
- Brug tydelige markører til at adskille forskellige dele af dine data.
- Definer de nødvendige trin for at fuldføre en opgave.
- Foreslå eksempler.
- Angiv den ønskede længde af resultatet.
- Giv referencetekster.
- Brug referencetekster: Sprogmodeller kan generere forkerte oplysninger, især om obskure emner eller når de bliver bedt om specifikke referencer. Hvis vi kan give en model pålidelige oplysninger, der er relevante for den aktuelle forespørgsel, kan vi instruere modellen i at bruge de angivne oplysninger til at sammensætte sit svar. Levering af referencematerialer kan reducere unøjagtigheder markant:
- Lad modellen bruge referencetekst til svar.
- Anmod om svar med citater fra den angivne tekst.
- Del komplekse opgaver op i mindre, mere overskuelige underopgaver.
- Forenkle komplekse opgaver: For opgaver, hvor mange uafhængige sæt instruktioner er nødvendige for at håndtere forskellige sager, kan det være nyttigt først at klassificere forespørgselstypen og bruge denne klassifikation til at bestemme, hvilke instruktioner der er nødvendige. For at gøre dette kan man definere faste kategorier og hårdkode de relevante instruktioner til behandling af opgaver i en given kategori. Opdel komplekse forespørgsler i enklere stykker, såsom modulær programmering. Dette hjælper med at reducere fejl og omdefinere opgaven som en sekvens af enklere trin:
- Anvend hensigtsklassificering for at identificere relevante instruktioner.
- I lange dialoger, opsummer eller filtrer tidligere interaktioner.
- Opsummer store dokumenter i flere dele, og kompilér derefter et omfattende resumé.
- Tankevækkende bearbejdning: Vi opnår nogle gange bedre resultater, når vi eksplicit beder modellen om at ræsonnere ud fra de første principper, før vi når frem til en konklusion. Ligesom at løse et matematisk problem, har modeller brug for tid til at "tænke". At tilskynde til en trin-for-trin tilgang til ræsonnement fører til mere præcise svar:
- Bed modellen om metodisk at udvikle deres svar.
- Brug selvtale eller en række spørgsmål til at guide modellens ræsonnement.
- Bed modellen om at gennemgå og tilføje til deres tidligere svar.
- Brug eksterne værktøjer: Brug værktøjer til at overvinde modellens begrænsninger. For eksempel kan tekstsøgesystemer fortælle modellen, hvilke dokumenter der er relevante, og kodeudførelsesmaskiner kan hjælpe den med dens beregninger. En model kan udnytte eksterne informationskilder, hvis de leveres som input. Dette kan hjælpe modellen med at generere mere informerede og opdaterede svar. Hvis en bruger f.eks. stiller et spørgsmål om en bestemt film, kan det være nyttigt at tilføje oplysninger af høj kvalitet om filmen (f.eks. skuespillere, instruktør osv.) til modelinputtet:
- Implementer indlejringsbaseret søgning for effektiv vidensøgning.
- Brug kodeudførelse til præcise beregninger eller til at bruge eksterne API'er.
- Forsyn modellen med specifikke funktionelle muligheder.
- Systematisk test: Det er nogle gange svært at vide, om en ændring – for eksempel en ny instruktion eller et nyt design – forbedrer eller forringer dit system. For at sikre effektiviteten af forbedringer bør de testes grundigt. Ændringer, der fungerer godt i isolerede tilfælde, er muligvis ikke så effektive samlet set. En omfattende testpakke hjælper med at validere ændringer:
- Sammenlign modelresultaterne med et sæt benchmarksvar.
For eksempler på OpenAI's 6 prompt engineering principper for at opnå bedre resultater fra ChatGPT, se den officielle ChatGPT prompt engineering guide offentliggjort på OpenAI hjemmesiden.
Når det kommer til mere avancerede prompt engineering-teknikker, hvis du inkorporerer ekstern information, er det en god idé at give referencetekst for at informere ChatGPTs svar. For særligt komplekse opgaver kan du overveje at opdele dem i mindre, mere overskuelige underopgaver. Dette forenkler ikke kun interaktionen for dig, men også for AI.
Udviklere, der ønsker at forfine svarene, kan gøre det ved at integrere eksterne vidensbaser eller API'er, som kan forbedre AI'ens evne til at hente information. At give ChatGPT tid til at behandle oplysningerne kan også resultere i mere gennemtænkte svar.
Det hjælper systematisk at teste forskellige prompter for at afgøre, hvilke der er mest effektive, og derefter finjustere din tilgang baseret på det, du lærer.
OpenAI-guiden er ledsaget af praktiske eksempler og er tilgængelig som en downloadbar PDF, hvilket gør den tilgængelig og brugervenlig. For dem, der ønsker at dykke dybere ned i verden af AI og hurtig ingeniørkunst, tilbyder Skill Leap AI omfattende kurser. Disse uddannelsesressourcer kan i høj grad forbedre din evne til at interagere med ChatGPT og andre lignende AI-systemer.
Ved at implementere strategierne i OpenAIs guide kan brugerne få mere nuancerede svar og en mere tilfredsstillende oplevelse, når de interagerer med ChatGPT. Disse tips er værdifulde for både udviklere og almindelige brugere, og hjælper dem med at kommunikere mere effektivt med AI og udnytte det fulde potentiale i dette sofistikerede værktøj.
Læs mere guide:
- ChatGPT: Rapid Engineering for begyndere i 2024 – Komplet vejledning
- 5 geniale tips til at forbedre ChatGPT-svar
- Sådan personaliseres kommunikation med ChatGPT: Skræddersy AI-svar til specifikke behov og præferencer
- Afslør hemmelighederne ved ChatGPT
- Sådan får du mest muligt ud af ChatGPT
- Hvordan finjusterer man ChatGPT 3.5 Turbos AI-modeller til forskellige opgaver?
