Šta je AI podsticanje?

Ako ste ikada upisali pitanje u chatbota i pomislili , hmm, to nije baš ono što sam želio , naišli ste na umjetnost AI podsticanja. Postizanje odličnih rezultata manje se svodi na magiju, a više na način na koji pitate. Pomoću nekoliko jednostavnih obrazaca možete usmjeriti modele da pišu, obrazlažu, sažimaju, planiraju ili čak kritikuju vlastiti rad. I da, male izmjene u formulacijama mogu promijeniti sve. 😄

Članci koje biste možda željeli pročitati nakon ovog:

🔗 Šta je označavanje podataka umjetnom inteligencijom
Objašnjava kako označeni skupovi podataka obučavaju tačne modele mašinskog učenja.

🔗 Šta je etika umjetne inteligencije
Obuhvata principe koji vode odgovornu i poštenu upotrebu umjetne inteligencije.

🔗 Šta je MCP u AI-u
Predstavlja Protokol konteksta modela i njegovu ulogu u komunikaciji umjetne inteligencije.

🔗 Šta je edge AI?
Opisuje pokretanje AI izračunavanja direktno na lokalnim rubnim uređajima.

Šta je podsticanje putem vještačke inteligencije? 🤖

AI podsticanje je praksa kreiranja ulaznih podataka koji vode generativni model ka stvaranju rezultata koji zaista želite. To može značiti jasne upute, primjere, ograničenja, uloge ili čak ciljni format. Drugim riječima, dizajnirate razgovor tako da model ima borbenu šansu da isporuči upravo ono što vam je potrebno. Autoritativni vodiči opisuju inženjering podsticaja kao dizajniranje i usavršavanje podsticaja za upravljanje velikim jezičkim modelima, naglašavajući jasnoću, strukturu i iterativno usavršavanje. [1]

Budimo iskreni - često tretiramo vještačku inteligenciju kao polje za pretraživanje. Ali ovi modeli najbolje funkcionišu kada im kažete zadatak, publiku, stil i kriterije prihvatanja. To je ukratko vještačko sugging.

Šta čini dobro AI podsticanje ✅

• Jasnoća pobjeđuje pamet - jednostavna, eksplicitna uputstva smanjuju dvosmislenost. [2]

• Kontekst je ključan - navedite pozadinu, ciljeve, publiku, ograničenja, čak i primjer pisanja.

• Pokažite, nemojte samo reći - nekoliko primjera može učvrstiti stil i format. [3]

• Struktura pomaže - naslovi, tačke, numerisani koraci i izlazne sheme vode model.

• Brzo ponavljajte - precizirajte prompt na osnovu onoga što ste dobili, a zatim ponovo testirajte. [2]

• Odvojite brige - prvo zatražite analizu, a zatim tražite konačan odgovor.

• Dozvolite iskrenost - pozovite model da kaže da ne zna ili pitajte za nedostajuće informacije kada je to potrebno. [4]

Ništa od ovoga nije raketna nauka, ali efekat kumulacije je stvaran.

Osnovni gradivni blokovi AI podsticanja 🧩

1. Upute
   Jasno navedite zadatak: napišite saopštenje za javnost, analizirajte ugovor, kritikujte kod.

2. Kontekst
   Uključite publiku, ton, domenu, ciljeve, ograničenja i sve osjetljive zaštitne ograde.

3. Primjeri
   Dodajte 1-3 visokokvalitetna uzorka kako biste oblikovali stil i strukturu.

4. Izlazni format
   Zatražite JSON, tabelu ili numerisani plan. Budite precizni u pogledu polja.

5. Traka kvaliteta
   Definišite „urađeno“: kriteriji tačnosti, citati, dužina, stil, zamke koje treba izbjegavati.

6. Savjeti za tok rada
   Predložite postupno razmišljanje ili petlju „nacrt-pa-uređivanje“.

7. Sigurnost od greške
   Dozvola da kažem da ne znam ili da prvo postavim pojašnjavajuća pitanja. [4]

Mini prije/poslije
Prije: „Napišite marketinški tekst za našu novu aplikaciju.“
Poslije: „Vi ste iskusni copywriter brenda. Napišite 3 naslova odredišne ​​stranice za zaposlene freelancere koji cijene uštedu vremena. Ton: koncizan, vjerodostojan, bez pretjeranog nagovaranja. 5-7 riječi. Napišite tabelu sa naslovom i zašto to funkcioniše . Uključite jednu suprotnu opciju.“

Glavne vrste AI podsticanja koje ćete zapravo koristiti 🧪

• Direktno sugiranje
  Jedna instrukcija s minimalnim kontekstom. Brzo, ponekad krhko.

• Podsticanje u nekoliko kadrova.
  Navedite nekoliko primjera kako biste naučili obrazac. Odlično za formate i ton. [3]

• Podsticanje uloga:
  Dodijelite personu poput višeg urednika, tutora matematike ili sigurnosnog recenzenta da oblikuje ponašanje.

• Lančano podsticanje
  Zamolite model da razmišlja u fazama: planiranje, skiciranje, kritika, revizija.

• Podsticanje samokritike:
  Neka model procijeni vlastiti rezultat u odnosu na kriterije i ispravi probleme.

• Alatno-svjesno upozorenje
  Kada model može pregledavati ili izvršavati kod, recite mu kada i kako da koristi te alate. [1]

• Ograđeno podsticanje
  Ugradite sigurnosna ograničenja i pravila objavljivanja kako biste smanjili rizične rezultate - poput zaštitnih staza u kuglani: pomalo škripavo, ali korisno. [5]

Praktični obrasci za brze upute koji funkcioniraju 🧯

• Sendvič sa zadacima
  Počnite sa zadatkom, dodajte kontekst i primjere u sredini, a završite ponovnim navođenjem izlaznog formata i trake kvalitete.

• Kritičar, pa kreator.
  Prvo zatražite analizu ili kritiku, a zatim konačni rezultat koji uključuje tu kritiku.

• Vođeno kontrolnom listom:
  Obezbijedite kontrolnu listu i zahtijevajte od modela da potvrdi svaki okvir prije finalizacije.

• Schema-First
  Dajte JSON shemu, zamolite model da je popuni. Idealno za strukturirane podatke.

• Petlja razgovora
  Pozovite model da postavi 3 pojašnjavajuća pitanja, a zatim nastavite. Neki dobavljači eksplicitno preporučuju ovu vrstu strukturirane jasnoće i specifičnosti. [2]

Mala promjena, veliki zamah. Vidjet ćeš.

AI podsticanje u odnosu na fino podešavanje u odnosu na samo prebacivanje modela 🔁

Ponekad možete popraviti kvalitet boljim upitom. Drugi put je najbrži put odabir drugog modela ili dodavanje laganog finog podešavanja za vašu domenu. Dobri vodiči za dobavljače objašnjavaju kada treba uputiti inženjera, a kada promijeniti model ili pristup. Ukratko: koristite upite za okvir zadataka i konzistentnost, te razmotrite fino podešavanje za stil domene ili stabilne rezultate u velikom obimu. [4]

Primjeri upita po domeni 🎯

• Marketing
  Vi ste viši copywriter brendova. Napišite 5 naslova za e-mail za zaposlene freelancere koji cijene uštedu vremena. Neka naslovi budu jasni, kraći od 45 znakova i izbjegavajte uskličnike. Izlazni tekst napišite kao tabelu sa 2 kolone: ​​Naslov, Obrazloženje. Uključite 1 iznenađujuću opciju koja krši normu.

• Proizvod
  Vi ste menadžer proizvoda. Pretvorite ove sirove bilješke u jasnu izjavu o problemu, korisničke priče u formatu „Dato-Kada-Onda“ i plan implementacije u 5 koraka. Označite nejasne pretpostavke.

• Podrška
  Pretvorite ovu frustriranu poruku kupca u smirujući odgovor koji objašnjava rješenje i postavlja očekivanja. Održavajte empatiju, izbjegavajte okrivljavanje i uključite jedan koristan link.

• Podaci
  Prvo navedite statističke pretpostavke u analizi. Zatim ih kritički analizirajte. Na kraju predložite sigurniju metodu s numeriranim planom i kratkim primjerom pseudokoda.

• Pravni aspekt
  Sažetak ovog ugovora za osobu koja nije pravnik. Samo tačke, bez pravnog savjeta. Navedite sve klauzule o obeštećenju, raskidu ili intelektualnom vlasništvu jednostavnim jezikom.

Ovo su šabloni koje možete podešavati, a ne kruta pravila. Pretpostavljam da je to očigledno, ali ipak.

Tabela za poređenje - Opcije za podsticanje AI-a i gde se ističu 📊

Da, sto je malo neravan. Pravi život takođe.

Uobičajene greške u AI podsticanju i kako ih ispraviti 🧹

1. Vague pita
   Ako vaš upit zvuči kao slijeganje ramenima, rezultat će također. Dodajte publiku, cilj, dužinu i format.

2. Nema primjera
   Kada želite vrlo specifičan stil, navedite primjer. Čak i mali. [3]

3. Preopterećenje upita
   Dugi upiti bez strukture zbunjuju modele. Koristite odjeljke i tačke s nabrajanjem.

4. Preskakanje evaluacije
   Uvijek provjerite činjenične tvrdnje, pristranost i propuste. Po potrebi zatražite citate. [2]

5. Zanemarivanje sigurnosti
   Budite oprezni s instrukcijama koje bi mogle preuzeti nepouzdan sadržaj. Prompt-injection i srodni napadi predstavljaju stvarne rizike prilikom pregledavanja ili preuzimanja s vanjskih stranica; dizajnirajte odbranu i testirajte je. [5]

Procjena kvalitete brzog odgovora bez nagađanja 📏

• Definišite uspjeh unaprijed:
  tačnost, potpunost, ton, usklađenost s formatom i vrijeme potrebno za upotrebljiv rezultat.

• Koristite kontrolne liste ili rubrike.
  Zamolite model da sam ocijeni kriterije prije nego što vrati konačni rezultat.

• Ukloni i uporedi
  Mijenjaj jedan element prompta istovremeno i izmjeri razliku.

• Isprobajte drugi model ili temperaturu.
  Ponekad je najbrža pobjeda promjena modela ili podešavanje parametara. [4]

• Pratite obrasce grešaka:
  halucinacije, širenje opsega, pogrešna publika. Napišite protuupute koje ih eksplicitno blokiraju.

Sigurnost, etika i transparentnost u AI podsticanju 🛡️

Dobro podsticanje uključuje ograničenja koja smanjuju rizik. Za osjetljive teme, tražite citate autoritativnih izvora. Za sve što se tiče politike ili usklađenosti, zahtijevajte od modela da ili citira ili odloži. Utvrđeni vodiči dosljedno promoviraju jasne, specifične upute, strukturirane rezultate i iterativno usavršavanje kao sigurnije zadane postavke. [1]

Također, prilikom integracije pregledavanja ili vanjskog sadržaja, tretirajte nepoznate web stranice kao nepouzdane. Skriveni ili suprotstavljeni sadržaj može potaknuti modele na lažne tvrdnje. Izradite upute i testove koji se odupiru tim trikovima i obavještavajte čovjeka o važnim odgovorima. [5]

Kontrolna lista za brzi početak za snažno AI podsticanje ✅🧠

• Zadatak formulišite u jednoj rečenici.

• Dodajte publiku, ton i ograničenja.

• Uključite 1-3 kratka primjera.

• Navedite izlazni format ili shemu.

• Prvo pitajte za korake, a zatim za konačan odgovor.

• Zahtijeva kratku samokritiku i ispravke.

• Neka postavlja pojašnjavajuća pitanja ako je potrebno.

• Ponovite na osnovu praznina koje vidite... zatim sačuvajte pobjednički prompt.

Gdje saznati više bez utapanja u žargonu 🌊

Autoritativni resursi dobavljača probijaju se kroz buku. OpenAI i Microsoft održavaju praktične vodiče za podsticanje s primjerima i savjetima za scenarije. Anthropic objašnjava kada je podsticanje prava poluga, a kada pokušati nešto drugo. Prelistajte ih kada želite drugo mišljenje koje nije samo uvjerenje. [1][2][3][4]

Predugo nisam čitao/la i završne misli 🧡

Vještačka inteligencija (AI) podsticaji su način na koji pretvarate pametnu, ali doslovnu mašinu u korisnog saradnika. Recite joj zadatak, pokažite obrazac, fiksirajte format i postavite ljestvicu kvaliteta. Ponovite malo. To je to. Ostatak je praksa i ukus, s malo tvrdoglavosti. Ponekad ćete previše razmišljati, ponekad ćete to nedovoljno specificirati, a povremeno ćete izmisliti čudnu metaforu o kuglačkim stazama koja gotovo funkcioniše. Samo naprijed. Razlika između prosječnih i odličnih rezultata obično je samo jedan bolji podsticaj.

Reference

1. OpenAI - Brzi vodič za inženjering: pročitajte više

2. Centar za pomoć OpenAI-a - Najbolje prakse brzog inženjeringa za ChatGPT: pročitajte više

3. Microsoft Learn - Tehnike brzog inženjeringa (Azure OpenAI): pročitajte više

4. Antropska dokumentacija - Pregled brzog inženjeringa: pročitajte više

5. OWASP GenAI - LLM01: Brzo ubrizgavanje: pročitajte više

Pronađite najnoviju umjetnu inteligenciju u službenoj trgovini AI Assistant

O nama