რა არის ხელოვნური ინტელექტის პრომპინგი?

თუ ოდესმე ჩატბოტში კითხვა დაგიწერიათ და გიფიქრიათ, რომ ეს ზუსტად ის არ არის, რაც მე მინდოდა , მაშინ ხელოვნური ინტელექტით კითხვის დასმის ხელოვნებას წააწყდით. შესანიშნავი შედეგის მიღწევა ნაკლებად არის დაკავშირებული მაგიასთან და უფრო მეტად კითხვაზეა დამოკიდებული. რამდენიმე მარტივი ნიმუშის დახმარებით შეგიძლიათ მოდელები წერონ, იმსჯელონ, შეაჯამონ, დაგეგმონ ან თუნდაც გააკრიტიკონ საკუთარი ნამუშევარი. და დიახ, ფორმულირების მცირე ცვლილებებს ყველაფრის შეცვლა შეუძლია. 😄

სტატიები, რომელთა წაკითხვაც შეიძლება მოგეწონოთ ამის შემდეგ:

🔗 რა არის ხელოვნური ინტელექტის მონაცემთა მარკირება?
განმარტავს, თუ როგორ ავარჯიშებენ ეტიკეტირებული მონაცემთა ნაკრებები ზუსტ მანქანურ სწავლების მოდელებს.

🔗 რა არის ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა?
მოიცავს პრინციპებს, რომლებიც ხელმძღვანელობს ხელოვნური ინტელექტის პასუხისმგებლიან და სამართლიან გამოყენებას.

🔗 რა არის MCP ხელოვნურ ინტელექტში?
წარმოგიდგენთ მოდელის კონტექსტის პროტოკოლს და მის როლს ხელოვნური ინტელექტის კომუნიკაციაში.

🔗 რა არის Edge AI?
აღწერს ხელოვნური ინტელექტის გამოთვლების პირდაპირ ლოკალურ კიდის მოწყობილობებზე გაშვებას.

რა არის ხელოვნური ინტელექტის პრომპინგი? 🤖

ხელოვნური ინტელექტის მეშვეობით შეყვანის მეთოდი არის ისეთი შეყვანის მეთოდის შექმნის პრაქტიკა, რომელიც გენერაციულ მოდელს თქვენთვის სასურველი შედეგის მისაღებად წარმართავს. ეს შეიძლება ნიშნავდეს მკაფიო ინსტრუქციებს, მაგალითებს, შეზღუდვებს, როლებს ან თუნდაც სამიზნე ფორმატს. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, თქვენ საუბარს ისე აწყობთ, რომ მოდელს ჰქონდეს შანსი, მოგაწოდოთ ზუსტად ის, რაც გჭირდებათ. ავტორიტეტული სახელმძღვანელოები აღწერენ შეყვანის მეთოდის ინჟინერიას, როგორც დიდი ენობრივი მოდელების მართვისთვის შეყვანის მეთოდის შემუშავებას და დახვეწას, ხაზს უსვამენ სიცხადეს, სტრუქტურას და განმეორებით დახვეწას. [1]

მოდით, ვიყოთ გულახდილები - ჩვენ ხშირად ხელოვნურ ინტელექტს საძიებო ველს ჰგავს. თუმცა, ეს მოდელები საუკეთესოდ მუშაობს, როდესაც მათ დავალებას, აუდიტორიას, სტილსა და მიღების კრიტერიუმებს ეუბნებით. მოკლედ, ეს არის ხელოვნური ინტელექტის მიერ შემოთავაზებული სიგნალები.

რა ხდის ხელოვნური ინტელექტის პრომპინგს კარგს ✅

• სიცხადე ჯობნის ჭკუას - მარტივი, ნათელი ინსტრუქციები ამცირებს ორაზროვნებას. [2]

• კონტექსტი მთავარია - მიუთითეთ წარსული, მიზნები, აუდიტორია, შეზღუდვები და წერის ნიმუშიც კი.

• აჩვენე, არა მხოლოდ მოყევი - რამდენიმე მაგალითი შეიძლება სტილისა და ფორმატის საფუძველი გახდეს. [3]

• სტრუქტურა ეხმარება მოდელს - სათაურები, პუნქტები, დანომრილი ნაბიჯები და გამომავალი სქემები წარმართავს მას.

• სწრაფად გაიმეორეთ - დახვეწეთ მოთხოვნა მიღებული ინფორმაციის საფუძველზე, შემდეგ კი ხელახლა შეამოწმეთ. [2]

• ცალკეული შეშფოთებები - ჯერ ანალიზი მოითხოვეთ, შემდეგ კი საბოლოო პასუხი.

• გამოიჩინეთ გულწრფელობა - სთხოვეთ მოდელს, საჭიროების შემთხვევაში თქვას, რომ არ ვიცი ან მოითხოვოს დაკარგული ინფორმაციის მოწოდება. [4]

ეს ყველაფერი რაკეტის მეცნიერებას არ წარმოადგენს, მაგრამ ნაერთის ეფექტი რეალურია.

ხელოვნური ინტელექტის პრომოუტინგის ძირითადი საფუძვლები 🧩

1. ინსტრუქცია:
   სამუშაო ნათლად ჩამოაყალიბეთ: დაწერეთ პრესრელიზი, გააანალიზეთ კონტრაქტი, გააკრიტიკეთ კოდი.

2. კონტექსტი:
   ჩართეთ აუდიტორია, ტონი, სფერო, მიზნები, შეზღუდვები და ნებისმიერი მგრძნობიარე დამცავი ბარიერი.

3. მაგალითები
   სტილისა და სტრუქტურის ფორმირებისთვის დაამატეთ 1–3 მაღალი ხარისხის ნიმუში.

4. გამომავალი ფორმატი
   მოითხოვეთ JSON, ცხრილი ან დანომრილი გეგმა. იყავით კონკრეტული ველების შესახებ.

5. ხარისხის ზოლი
   - განმარტეთ „დასრულებული“: სიზუსტის კრიტერიუმები, ციტირებები, სიგრძე, სტილი, თავიდან აცილების მიზნით საჭირო შეცდომები.

6. სამუშაო პროცესის მინიშნებები
   : შემოგვთავაზეთ ეტაპობრივი მსჯელობა ან მონახაზის და შემდეგ რედაქტირების ციკლი.

7. უშეცდომო
   ნებართვა - ჯერ ვთქვა, რომ არ ვიცი ან დავსვათ დამაზუსტებელი კითხვები. [4]

მინი „ადრე“/„შემდეგ
: „დაწერეთ მარკეტინგული ტექსტი ჩვენი ახალი აპლიკაციისთვის“.
შემდეგ: „თქვენ ხართ ბრენდის უფროსი კოპირაიტერი. დაწერეთ 3 სადესანტო გვერდის სათაური დაკავებული ფრილანსერებისთვის, რომლებიც აფასებენ დროის დაზოგვას. ტონი: ლაკონური, დამაჯერებელი, აჟიოტაჟის გარეშე. 5–7 სიტყვა. წარმოადგინეთ ცხრილი სათაურით და მისი მუშაობის პრინციპით . ჩართეთ ერთი საპირისპირო ვარიანტი“.

ხელოვნური ინტელექტის ძირითადი ტიპები, რომლებსაც რეალურად გამოიყენებთ 🧪

• პირდაპირი მითითება -
  ერთი ინსტრუქცია მინიმალური კონტექსტით. სწრაფი, ზოგჯერ არასტაბილური.

• მცირედი მინიშნება
  მოიყვანეთ რამდენიმე მაგალითი ნიმუშის სწავლებისთვის. შესანიშნავია ფორმატებისა და ტონის გათვალისწინებით. [3]

• როლის მინიშნება:
  ქცევის ჩამოსაყალიბებლად დაავალეთ პერსონა, როგორიცაა უფროსი რედაქტორი, მათემატიკის რეპეტიტორი ან უსაფრთხოების მიმომხილველი.

• ჯაჭვური მინიშნებები:
  სთხოვეთ მოდელს ეტაპობრივად იფიქროს: დაგეგმვა, მონახაზის შექმნა, კრიტიკა, გადახედვა.

• თვითკრიტიკის წახალისება -
  მოდელს მიეცით საშუალება, შეაფასოს საკუთარი შედეგი კრიტერიუმების მიხედვით და გამოასწოროს პრობლემები.

• ხელსაწყოების შესახებ ინფორმაციის მიწოდება.
  როდესაც მოდელს შეუძლია კოდის დათვალიერება ან გაშვება, უთხარით მას, როდის და როგორ გამოიყენოს ეს ხელსაწყოები. [1]

• დამცავი მოაჯირის გამოყენება -
  უსაფრთხოების შეზღუდვებისა და გამჟღავნების წესების ჩასმა სარისკო შედეგების შესამცირებლად - მაგალითად, ბოულინგის დარბაზში ბამპერების ბილიკები: ოდნავ ხრინწიანი, მაგრამ სასარგებლო. [5]

პრაქტიკული, ეფექტური შაბლონები 🧯

• დავალებების სენდვიჩი
  დაიწყეთ დავალებით, შუაში დაამატეთ კონტექსტი და მაგალითები, დაასრულეთ გამომავალი ფორმატისა და ხარისხის ზოლის ხელახლა ჩამოყალიბებით.

• კრიტიკოსი, შემდეგ შემქმნელი.
  ჯერ ანალიზი ან კრიტიკა მოითხოვეთ, შემდეგ კი საბოლოო შედეგი, რომელიც ამ კრიტიკას მოიცავს.

• საკონტროლო სიაზე დაფუძნებული:
  მოგვაწოდეთ საკონტროლო სია და მოითხოვეთ მოდელისგან თითოეული ველის დადასტურება დასრულებამდე.

• სქემა პირველ რიგში -
  მიეცით JSON სქემა, სთხოვეთ მოდელს მისი შევსება. იდეალურია სტრუქტურირებული მონაცემებისთვის.

• საუბრის ციკლი.
  სთხოვეთ მოდელს დასვას 3 განმარტებითი კითხვა, შემდეგ გააგრძელეთ. ზოგიერთი გამყიდველი აშკარად გირჩევთ ამ ტიპის სტრუქტურირებულ სიცხადეს და სპეციფიკურობას. [2]

პატარა ხრიკი, დიდი რხევა. ნახავთ.

ხელოვნური ინტელექტის პროფკავშირი vs. დახვეწა vs. უბრალოდ მოდელების შეცვლა 🔁

ზოგჯერ ხარისხის გაუმჯობესება უკეთესი მოთხოვნით შეგიძლიათ. სხვა დროს კი ყველაზე სწრაფი გზა სხვა მოდელის არჩევა ან თქვენი დომენისთვის მცირედი დახვეწის დამატებაა. კარგი გამყიდველის სახელმძღვანელოები განმარტავენ, თუ როდის უნდა მოხდეს მოთხოვნის ინჟინერია და როდის მოდელის ან მიდგომის შეცვლა. მოკლე ვერსია: გამოიყენეთ მოთხოვნა დავალების ჩარჩოებისა და თანმიმდევრულობისთვის და განიხილეთ დომენის სტილის ან მასშტაბური სტაბილური შედეგების დახვეწა. [4]

დომენის მიხედვით მოთხოვნების მაგალითები 🎯

• მარკეტინგი
  თქვენ ხართ ბრენდის წამყვანი კოპირაიტერი. დაწერეთ 5 სათაურის ველი იმ ელფოსტისთვის, რომელიც გაუგზავნეთ დაკავებულ ფრილანსერებს, რომლებიც აფასებენ დროის დაზოგვას. შეინარჩუნეთ ელფოსტის შინაარსის 5 ხაზზე ხაზგასმა, 45 სიმბოლოზე ნაკლები სიგრძის და მოერიდეთ ძახილის ნიშნების გამოყენებას. წარმოადგინეთ 2-სვეტიანი ცხრილის სახით: თემა, დასაბუთება. ჩართეთ 1 მოულოდნელი ვარიანტი, რომელიც არღვევს ნორმას.

• პროდუქტი
  თქვენ პროდუქტის მენეჯერი ხართ. გადააქციეთ ეს დაუმუშავებელი შენიშვნები პრობლემის მკაფიო ფორმულირებად, მომხმარებლის ისტორიებად „მოცემულია-როდის-მაშინ“ ფორმატში და 5-ეტაპიან დანერგვის გეგმად. მონიშნეთ ბუნდოვანი ვარაუდები.

• მხარდაჭერა -
  გაღიზიანებული მომხმარებლის ეს შეტყობინება გადააქციეთ დამამშვიდებელ პასუხად, რომელიც ხსნის გამოსწორებას და ადგენს მოლოდინებს. შეინარჩუნეთ თანაგრძნობა, მოერიდეთ დადანაშაულებას და დაურთეთ ერთი სასარგებლო ბმული.

• მონაცემები.
  პირველ რიგში, ჩამოთვალეთ ანალიზში მოცემული სტატისტიკური ვარაუდები. შემდეგ გააკრიტიკეთ ისინი. და ბოლოს, შესთავაზეთ უფრო უსაფრთხო მეთოდი დანომრილი გეგმით და მოკლე ფსევდოკოდის მაგალითით.

• იურიდიული ინფორმაცია:
  შეაჯამეთ ეს კონტრაქტი არაიურისტისთვის. მხოლოდ პუნქტები, იურიდიული კონსულტაცია არ არის საჭირო. მარტივი ენით მიუთითეთ ნებისმიერი ანაზღაურების, შეწყვეტის ან ინტელექტუალური საკუთრების პუნქტი.

ეს არის შაბლონები, რომელთა კორექტირებაც შეგიძლიათ და არა მკაცრი წესები. ვფიქრობ, ეს აშკარაა, მაგრამ მაინც.

შედარების ცხრილი - ხელოვნური ინტელექტის შეთავაზების ვარიანტები და სად არიან ისინი საუკეთესოები 📊

კი, მაგიდა ცოტა არათანაბარია. რეალურ ცხოვრებაშიც ასეა.

ხელოვნური ინტელექტის პრომპინგში გავრცელებული შეცდომები და მათი გამოსწორების გზები 🧹

1. ბუნდოვანი კითხვები
   თუ თქვენი მოთხოვნა მხრების აჩეჩვას ჰგავს, შედეგიც იგივე იქნება. დაამატეთ აუდიტორია, მიზანი, ხანგრძლივობა და ფორმატი.

2. მაგალითების გარეშე
   როდესაც ძალიან კონკრეტული სტილი გსურთ, მოიყვანეთ მაგალითი. თუნდაც პატარა მაგალითი. [3]

3. მოთხოვნის გადატვირთვა.
   სტრუქტურის გარეშე გრძელი მოთხოვნები მოდელებს აბნევს. გამოიყენეთ სექციები და პუნქტები.

4. შეფასების გამოტოვება
   ყოველთვის შეამოწმეთ ფაქტობრივი მტკიცებები, მიკერძოება და გამოტოვებები. საჭიროების შემთხვევაში, მოიწვიეთ ციტატები. [2]

5. უსაფრთხოების იგნორირება
   ფრთხილად იყავით ინსტრუქციებთან, რომლებმაც შეიძლება არასანდო კონტენტი მოიტანონ. პრომპინგი და მასთან დაკავშირებული შეტევები რეალურ რისკებს წარმოადგენს გარე გვერდების დათვალიერებისას ან მათი ამოღებისას; შეიმუშავეთ დაცვის მექანიზმები და გამოსცადეთ ისინი. [5]

ხარისხის სწრაფი შეფასება ვარაუდების გარეშე 📏

• წარმატების წინასწარ განსაზღვრა:
  სიზუსტე, სისრულე, ტონი, ფორმატის შესაბამისობა და გამოსაყენებლად ვარგისი შედეგის მიღწევის დრო.

• გამოიყენეთ საკონტროლო სიები ან რუბრიკები.
  საბოლოო შედეგის დაბრუნებამდე სთხოვეთ მოდელს, თავად შეაფასოს კრიტერიუმები.

• აბლაცია და შედარება.
  ერთდროულად შეცვალეთ თითო მოთხოვნის ელემენტი და გაზომეთ განსხვავება.

• სცადეთ სხვა მოდელი ან ტემპერატურა.
  ზოგჯერ ყველაზე სწრაფი გამარჯვება მოდელების შეცვლა ან პარამეტრების რეგულირებაა. [4]

• შეცდომის ნიმუშების თვალყურის დევნება
  , ჰალუცინაციები, ფარგლების არეალის ცვლილება, არასწორი აუდიტორია. დაწერეთ საპასუხო მოთხოვნები, რომლებიც აშკარად ბლოკავს მათ.

უსაფრთხოება, ეთიკა და გამჭვირვალობა ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით სტიმულირებაში 🛡️

კარგი მინიშნება მოიცავს შეზღუდვებს, რომლებიც ამცირებს რისკს. მგრძნობიარე თემებისთვის მოითხოვეთ ციტირება ავტორიტეტული წყაროებიდან. ყველაფრისთვის, რაც ეხება პოლიტიკას ან შესაბამისობას, მოითხოვეთ მოდელისგან ციტირება ან გადადება. დადგენილი სახელმძღვანელოები მუდმივად ხელს უწყობენ მკაფიო, კონკრეტულ ინსტრუქციებს, სტრუქტურირებულ შედეგებს და განმეორებით დახვეწას, როგორც უფრო უსაფრთხო ნაგულისხმევ პარამეტრებს. [1]

ასევე, დათვალიერების ან გარე კონტენტის ინტეგრირებისას, უცნობი ვებგვერდები არასანდოდ ჩათვალეთ. დამალულმა ან შეწინააღმდეგებითმა კონტენტმა შეიძლება მოდელები ცრუ განცხადებებისკენ უბიძგოს. შექმენით მოთხოვნები და ტესტები, რომლებიც ამ ხრიკებს გაუძლებს და ადამიანისთვის მაღალი რისკის შემცველი პასუხების შესახებ ინფორმაციის მიწოდება შეინარჩუნეთ. [5]

სწრაფი დაწყების საკონტროლო სია ძლიერი ხელოვნური ინტელექტის მოთხოვნისთვის ✅🧠

• დავალება ერთი წინადადებით გამოხატეთ.

• დაამატეთ აუდიტორია, ტონი და შეზღუდვები.

• მოიყვანეთ 1-3 მოკლე მაგალითი.

• მიუთითეთ გამომავალი ფორმატი ან სქემა.

• ჯერ ნაბიჯები მოითხოვეთ, საბოლოო პასუხი კი - შემდეგ.

• საჭიროა მოკლე თვითკრიტიკა და შესწორებები.

• საჭიროების შემთხვევაში, დაე, მან დასვას განმარტებითი კითხვები.

• გაიმეორეთ ნანახი ხარვეზების მიხედვით… შემდეგ შეინახეთ გამარჯვებული მოთხოვნა.

სად შეიძლება მეტის გაგება ჟარგონში ჩაძირვის გარეშე 🌊

ავტორიტეტული მომწოდებლების რესურსები ხმაურს წყვეტს. OpenAI და Microsoft ქმნიან პრაქტიკულ სახელმძღვანელოებს მაგალითებითა და სცენარის რჩევებით. Anthropic განმარტავს, როდის არის სწორი ბერკეტი სტიმულირება და როდის უნდა სცადოთ სხვა რამ. გადახედეთ ამ ბმულებს, როდესაც გსურთ მეორე აზრის მიღება, რომელიც მხოლოდ ვიბრაციები არ არის. [1][2][3][4]

დიდი ხანია არ წამიკითხავს და საბოლოო აზრები 🧡

ხელოვნური ინტელექტის საშუალებით ჭკვიან, მაგრამ პირდაპირი გაგებით მომუშავე მანქანას სასარგებლო თანამშრომლად აქცევთ. უთხარით მას სამუშაო, აჩვენეთ ნიმუში, დააფიქსირეთ ფორმატი და დააწესეთ ხარისხის სტანდარტი. ცოტა გაიმეორეთ. სულ ესაა. დანარჩენი პრაქტიკა და გემოვნებაა, მცირედი სიჯიუტით. ზოგჯერ ზედმეტად დაფიქრდებით, ზოგჯერ არასაკმარისად დააკონკრეტებთ და ზოგჯერ ბოულინგის ბილიკებზე უცნაურ მეტაფორას მოიგონებთ, რომელიც თითქმის მუშაობს. განაგრძეთ. საშუალო და შესანიშნავ შედეგებს შორის განსხვავება, როგორც წესი, მხოლოდ ერთი უკეთესი მინიშნებაა.

ცნობები

1. OpenAI - სწრაფი ინჟინერიის სახელმძღვანელო: წაიკითხეთ მეტი

2. OpenAI დახმარების ცენტრი - ChatGPT-ის სწრაფი ინჟინერიის საუკეთესო პრაქტიკები: წაიკითხეთ მეტი

3. Microsoft Learn - სწრაფი ინჟინერიის ტექნიკა (Azure OpenAI): წაიკითხეთ მეტი

4. Anthropic Docs - სწრაფი ინჟინერიის მიმოხილვა: წაიკითხეთ მეტი

5. OWASP GenAI - LLM01: სწრაფი ინექცია: წაიკითხეთ მეტი

იპოვეთ უახლესი ხელოვნური ინტელექტი ოფიციალურ ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტების მაღაზიაში

ჩვენს შესახებ