Как научить ИИ работать на вас? Тайна Слова-Подсказки (_)

Источник: Партнеры Матрицы

Источник изображения: сгенерировано инструментом Unbounded AI

Некоторое время назад Чжан Ин поделился некоторыми суждениями о тенденциях ИИ и 7 предложениями для ИИ-предпринимательства на конференции ИИ Академии Хаоса, Он упомянул в первом предложении:

• «Каждый должен обратить внимание на изучение и применение ИИ. Эффективная итерация важнее всего остального. Ключевой момент — научиться писать слова-подсказки. Очень важно знать, как задавать вопросы. Как лучше взаимодействовать с ИИ тоже наука».

Сегодня мы немного поговорим о «Инженерии». В начале года в Интернете стали популярны различные словари Midjourney, такие как:

сверкающие неоновые огни

вид под большим углом взгляд под большим углом

футуристические полированные поверхности

Классический стиль, 18-19 век Винтаж

Укиё-э традиционное японское укиёэ

……

До недавнего времени великие боги снова шутили с QR-кодом, написав подсказки по стилю и элементам, они могут создать несколько уникальных «искусственных QR-кодов AI»:

** Мы знаем, что то, сможете ли вы использовать большую языковую модель, во многом зависит от качества ваших слов-подсказок, но не думайте, что слова-подсказки являются простыми, это не просто несколько слов или предложений, когда вы задаете вопросы. так просто, причина, по которой это называется Инжиниринг (оперативная инженерия), заключается в том, что существует множество сложных инженерных практик. **

В сегодняшней статье мы начнем с двух случаев, ** первый — это пример простого текста, а второй — пример, для реализации которого требуется код, ** чтобы представить некоторые важные принципы и методы разработки:

• **Первый случай — это «модель копирайтинга в горячем стиле», которая очень популярна в некоторых сообществах ИИ. Она в основном использует простой текст для написания шаблонов и подсказок правил для ИИ. **
• **Второй случай — это пример «робота для заказа еды» в курсе разработки подсказок ChatGPT, с которым Ng Enda и OpenAI официально сотрудничали. **
• **Наконец, давайте суммируем некоторые основные принципы и приемы. **

Конечно, принципиальной разницы между простым текстом подсказки и написанием кода нет, цель использования кода — сохранить токены и сделать вывод более стабильным и точным, ведь китайский язык все равно будет занимать больше токенов. для вызова API в больших масштабах Иногда стоимость резко возрастает. Обычные текстовые подсказки также могут быть очень сложными, например, я видел более 600 строк текстовых подсказок, и они состоят из нескольких групп модулей.

1Популярная модель копирайтинга (обычный текст)

Кратко представим, что такое «Инжиниринг» (сумп-инжиниринг)? Обычно это означает преобразование вопросов, которые вы хотите задать, во входные данные в определенном формате и использование предопределенных шаблонов, правил и алгоритмов для обработки, чтобы ИИ мог лучше понять задачу и дать соответствующие ответы. Позвольте ИИ максимально точно понимать задачи, уменьшите недопонимание и ошибки, вызванные нечеткими языковыми выражениями, и дайте ему возможность точно и надежно выполнять определенные задачи.

Давайте перейдем к этому текстовому примеру. Во многих сценариях, требующих копирайтинга, таких как страницы электронной коммерции, копирайтинг Xiaohongshu, посты на форумах и т. д., если вы напрямую позволяете ИИ писать, эффект может быть не очень хорошим**, но с помощью этих «пяти шагов» вы можете make Улучшенное качество вывода и более стабильные результаты. **

Первый шаг, «скормить» ИИ тот копирайтинг, который, по вашему мнению, хорош, и чтобы ИИ было понятно, как научиться этому копирайтингу, нам нужно четко сказать ИИ: «Далее я пришлю вам исследование по копирайтингу». , цель - Создать модель копирайтинга для популярных моделей. После того, как вы закончили обучение, вам нужно только ответить: Я научился. Копирайтинг выглядит следующим образом: "

**Второй шаг, после того, как ИИ ответит «Узнал», мы начнем позволять ИИ моделировать стиль письма этого копирайтера.

Третий шаг. Вообще говоря, в настоящее время ИИ плохо подводит итоги. Нам нужно позволить ИИ учиться дальше и изменять свои собственные ответы. Сейчас мы можем дать ИИ основу. Конечно, этот шаг также может быть напрямую интегрирован в предыдущий шаг.

Четвертый шаг: мы позволяем ИИ назначать веса каждой части.

Шаг 5 Мы назовем этот шаблон, чтобы искусственный интеллект мог его быстро вызвать.

Вот несколько примеров применения:

Для многих областей копирайтинга, которые относительно форматированы и не требуют высокой креативности, содержание ИИ превысило базовый уровень, а остальное можно изменить вручную.

**Вы также можете продолжить тонкую настройку этой модели, например, попросить ИИ писать более творчески или «кормить» ИИ исходной копией, которая лучше соответствует вашим потребностям, и вы можете использовать эту идею обучения и структуру для обучения более подходящих для вас модель статьи. **

Наконец, ссылка на эту модель обучения выглядит следующим образом, заинтересованные друзья могут попробовать:

На основе этой обучающей идеи пользователи сети также разработали множество интересных сценариев, вы можете попробовать:

2** Модель робота-заказчика (реализована кодом)**

Как использовать ChatGPT для создания робота для заказа еды? Мы можем сделать это через Инжиниринг.

Этот пример робота для заказа еды взят из курса DeepLearning.ai. Основатель DeepLearning.ai Ву Энда объединился с разработчиком OpenAI Изой Фулфорд, чтобы запустить инженерный курс для разработчиков. Ву Энда — известный профессор в области искусственного интеллекта, приглашенный профессор факультета компьютерных наук и электротехники Стэнфордского университета, когда-то был директором Стэнфордской лаборатории искусственного интеллекта.

ChatGPT — это диалоговый интерфейс чата, из которого мы можем создать чат-робота с настраиваемыми функциями, такими как агент обслуживания клиентов с искусственным интеллектом для ресторана или заказчица с искусственным интеллектом и другие роли.

Но поскольку это коммерческий сценарий, нам нужны точные и стабильные ответы от ChatGPT.В настоящее время более уместно использовать компьютерный язык, чем обычный текст, поэтому нам нужно сначала развернуть пакет OpenAI Python.

Для этой пользовательской модели чат-бота мы, по сути, обучаем бота, который принимает серию сообщений в качестве входных данных и выводит сообщения, сгенерированные моделью. В этом примере используется GPT-3.5, а 3.5 может быть более подходящим для коммерческого использования на данном этапе, потому что GPT-4 слишком дорог.

**Сценарий применения этого робота-заказчика — пиццерия.Реализованы следующие функции: сначала приветствовать клиентов, затем собирать заказы и спрашивать, нужно ли их забрать или доставить. **В случае доставки бот-заказчик может запросить адрес. Наконец, бот-заказчик получает оплату.

В реальном разговоре робот-заказчик будет генерировать ответ в соответствии с данными пользователя и инструкциями системы:

Пользователь говорит: "Привет, я хотел бы заказать пиццу"

Бот-заказчик ответит: "Отлично, какую пиццу вы хотите заказать? У нас есть пицца с пепперони, сыром и баклажанами, какова их цена"

На протяжении всего разговора робот-заказчик будет генерировать ответ на основе ввода пользователя и инструкций системы, чтобы сделать разговор более естественным и плавным, и в то же время избежать вставки очевидной оперативной информации в разговор.

Во-первых, мы определяем «вспомогательную функцию», которая собирает пользовательские сообщения, чтобы избавить нас от необходимости вводить их вручную. Эта функция будет собирать подсказки из пользовательского интерфейса и добавлять их в список, называемый контекстом, который затем каждый раз используется для вызова модели, включая системную информацию и меню.

Отзывы ChatGPT и отзывы пользователей будут добавляться в контекст, и этот контекст будет становиться все длиннее и длиннее. Таким образом, ChatGPT имеет всю необходимую информацию, чтобы решить, что делать дальше. Вот слова-подсказки, развернутые контекстом: «Вы бот-заказчик, автоматизированная служба, которая собирает заказы из пиццерии. Сначала вы приветствуете клиента, затем забираете заказ и спрашиваете, хотите ли вы забрать или доставить». (Подробности см. на изображении ниже)

Если бы это действительно сработало, это было бы так: пользователь говорит: «Привет, я хотел бы заказать пиццу». Затем бот-заказчик говорит: «Хорошо, какую пиццу вы хотите заказать? У нас есть пицца с пепперони, сыром и баклажанами, сколько они стоят».

Поскольку слово подсказки уже содержит цену, она будет указана здесь напрямую. Пользователь может ответить: «Мне нравится пицца с баклажанами среднего размера». Таким образом, пользователь и робот-заказчик могут продолжать этот разговор бесконечно, в том числе о том, хотят ли они доставить, нужны ли им дополнительные ингредиенты и еще раз проверить, нужны ли им другие вещи (например, вода? или чипсы?)...

Наконец, мы просим бота-заказчика создать сводку на основе разговора, которую можно отправить в систему заказов:

В последней выходной ссылке выводятся: категории продуктов (пицца, ингредиенты, напитки, закуски...), тип, размер, цена, требуется ли доставка и адрес. Поскольку мы хотим, чтобы результат был полностью стабильным и предсказуемым без какого-либо творчества, мы установим температуру на 0. В конце концов, такие результаты можно напрямую отправить в систему заказов.

Поскольку эта статья не насыщена кодами, я полагаю, что вы не желаете видеть на своем мобильном телефоне плотные коды, поэтому мы приводим здесь только основные моменты. Если вы хотите узнать больше, вы можете посмотреть это подробное обучающее видео:

3 Некоторые ключевые принципы и приемы

Наконец, давайте суммируем два ключевых принципа и текущие ограничения больших языковых моделей.Вам необходимо знать, где находится текущий нижний предел возможностей больших языковых моделей, что более полезно для поиска конкретных сценариев приложений.

**Два принципа таковы: напишите четкие и конкретные инструкции и дайте модели достаточно времени для размышлений. **

**Принцип 1: Напишите четкие и конкретные инструкции. **

Этот принцип подчеркивает, что при использовании языковых моделей, таких как ChatGPT, необходимо давать четкие и конкретные инструкции. Ясность не означает краткости. Слишком короткие подсказки часто приводят к тому, что модель превращается в догадки. В соответствии с этим принципом существует 4 конкретные стратегии:

**1) Используйте разделители, чтобы четко разграничить различные части ввода. **

Разделителями могут быть обратные кавычки, кавычки и т. д. Основная идея состоит в том, чтобы четко идентифицировать различные части входных данных, что помогает модели понять и обработать выходные данные. Разделитель должен четко дать модели понять, что это независимая часть, которая может эффективно избежать «внедрения подсказок». Так называемая оперативная инъекция относится к некоторым противоречивым инструкциям, которые могут быть сгенерированы по ошибке, когда некоторые пользователи добавляют новый ввод, что приводит к неверным результатам.

**2) Запрос структурированного вывода. Чтобы упростить анализ вывода модели, можно запросить структурированный вывод. **

В подсказке вы можете указать: Генерировать три вымышленных названия книг вместе с их авторами и жанрами, представленными в следующем формате: Идентификатор книги, Название, Автор и Жанр.

**3) Попросите модель проверить, выполняется ли условие. **

Если в задаче есть допущения, и эти условия не обязательно выполняются, модели можно приказать сначала проверить эти допущения, указать, не выполняются ли они, и остановить задачу от прямой обратной связи, чтобы избежать неожиданных неправильных результатов.

Как в следующем примере: мы скопируем абзац, описывающий, как заваривать чай, а затем скопируем подсказку, в которой говорится, что если текст содержит ряд указаний, перепишите эти указания в следующем формате, за которым следует шаг -пошаговые инструкции. Если текст не содержит последовательности указаний, просто напишите «Шаги не предусмотрены».

**4) Подсказки для мини-пакетов: приведите успешные примеры выполнения задач, прежде чем просить модель выполнить реальную задачу. **

Эта стратегия проста, но важна, то есть мы можем включить правильный пример в слово-подсказку. Например, мы просим модель отвечать последовательным тоном, входное задание «отвечать на вопросы в последовательном стиле», а затем приводим пример разговора ребенка с дедушкой, ребенок сказал: «Научи меня тому, что терпение есть", дед Отвечайте по аналогии.

Теперь мы просим модель ответить последовательным тоном, когда следующий вопрос будет: «научи меня, что такое устойчивость». Поскольку у модели уже есть эти несколько примеров, на следующее задание она ответит тем же тоном, она ответит: «Упругость подобна дереву, которое может согнуться ветром, но никогда не сломается».

**Принцип 2: Дайте модели достаточно времени подумать. **

Если модель совершает ошибку рассуждения, потому что стремится сделать неверный вывод, она должна попытаться восстановить слова подсказки Основная идея состоит в том, чтобы потребовать от модели выполнения ряда связанных рассуждений, прежде чем дать окончательный ответ. В соответствии с этим принципом существует 2 стратегии:

1) Укажите шаги для выполнения задачи:

Явное указание шагов, необходимых для выполнения задачи, может помочь модели лучше понять задачу и получить более точные результаты.

2) Поручить модели (прежде чем спешить с выводами) сформулировать собственное решение:

Явное указание модели самостоятельно обдумать решение, прежде чем прийти к выводу, может помочь модели выполнить задачу более точно.

**Дополнительное обсуждение: как просмотреть ограничения модели? **

В настоящее время самой большой проблемой коммерциализации больших языковых моделей является «иллюзия». Потому что в процессе обучения большая модель подвергается большому объему знаний, но она не запоминает увиденную информацию идеально, и непонятно, где проходит граница знаний. Это означает, что большая модель может попытаться ответить на все вопросы, иногда придумывая вещи, которые кажутся правдоподобными, но таковыми не являются.

Стратегия уменьшения галлюцинаций состоит в том, чтобы сначала попросить модель большого языка найти все соответствующие части текста, затем попросить ее использовать эти цитаты для ответа на вопрос и проследить ответ до исходного документа.Эта стратегия может уменьшить возникновение галлюцинаций.

Сегодняшняя статья носит более практический характер: мы объясним некоторые углубленные приложения инженерии (быстрая инженерия) на двух примерах (один обычный текст и один с помощью программирования).

Модели большого языка, такие как GPT-3.5 и GPT-4, понимают все, но именно потому, что он слишком широк, если вы не дадите ему подсказку, ответ, который вы получите, часто будет автомобильным колесом.

Важность (подсказка) в настоящее время очевидна, и это не просто слово или простое предложение, если вы хотите добиться более сложных функций, вам также нужны более сложные слова-подсказки.

Это также требует от всех мозгового штурма и придумывания более новых или более подходящих игр.Его «эксклюзивность» также очень сильна. Например, автор предыдущего отмеченного наградами «Космического оперного театра» утверждал, что потратил более 80 часов и более 900 итераций, чтобы придумать эту работу, и отказался поделиться тем, какие подсказки использовал Midjourney до сих пор.

**Конечно, само по себе это может быть лишь поэтапным требованием.Сэм Альтман однажды сказал: Через пять лет уже может не быть необходимости подсказывать должность инженера, потому что ИИ будет иметь возможность учиться сам. Но нельзя отрицать, что этот «поэтапный спрос» является важным оружием, действительно помогающим ИИ проникнуть во все аспекты бизнеса. **

Нам не нужно начинать с нуля сейчас, есть много хороших сообществ в стране и за рубежом, все обмениваются опытом использования слов-подсказок и даже перечисляют актуальные популярные слова-подсказки, которые мы перечислим в приложении на конец статьи.

** С точки зрения предпринимательства/инвестиций все сейчас обсуждают возможности на прикладном уровне.Я часто захожу на эти популярные веб-сайты с подсказками, чтобы посмотреть, и, возможно, я смогу найти некоторые нововведения в сценариях приложений из недавно выпущенных популярных подскажите слова вдохновения. Сколько бы вы ни видели, лучше попробовать. **

Приложение: некоторые сайты для обсуждения слов-подсказок

1. Сообщество ИИ:

(Популярный зарубежный веб-сайт с подсказками, который можно отсортировать по популярности и который охватывает полный спектр сценариев.)

2、 Запись на Reddit (r/Writings):

(Сабреддит «Писания» на Reddit — это очень активное сообщество, где пользователи публикуют сообщения и отвечают на различные письменные запросы.)

3. Перечислены 100 лучших слов-подсказок

(100 лучших слов-подсказок ChatGPT для поддержки вашего рабочего процесса.)

4. Сайт с подсказками на китайском языке:

(Его можно отсортировать по популярности, и охваченные сценарии очень полны, от написания, программирования до финансов, медицинского обслуживания и т. д.)

5. Еще один сайт с подсказками на китайском языке: Tip Wizard

(Копирайтинг Xiaohongshu занимает первое место, и он имеет более интуитивно понятное отображение слов-подсказок.)