OpenAI właśnie opublikowało coś, co może być świetlistą ścieżką w mrocznym lesie komunikacji z AI – przewodnik po inżynierii promptów dla ich modeli GPT. To nie tylko kompendium wiedzy, ale przepustka do efektywniejszego wykorzystania jednych z najbardziej zaawansowanych narzędzi AI na świecie. Chodź, zanurzmy się w tej wiedzy razem!
Jak rozmawiać z AI, by zrozumieć nas lepiej?
OpenAI nie tylko tworzy zaawansowane modele sztucznej inteligencji, ale także dba o to, byśmy potrafili z nimi efektywnie współpracować. Ostatnio udostępniony przewodnik po inżynierii promptów to swoiste kompendium wskazówek, które mają pomóc w lepszym zrozumieniu i wykorzystaniu możliwości GPT, szczególnie najnowszej wersji – GPT-4.
Przewodnik zawiera sześć strategii, które mają na celu ulepszenie odpowiedzi modeli GPT. Zostały one opracowane na bazie badań nad dużymi modelami językowymi (LLM) i obejmują takie aspekty jak:
- Konstruowanie jasnych instrukcji
- Używanie tekstów odniesienia
- Dzielenie złożonych zadań na prostsze podzadania
- Pozwalanie modelowi na „zastanowienie się”
- Wykorzystanie narzędzi zewnętrznych
- Systematyczne testowanie wprowadzanych zmian
Każda z tych strategii ma na celu doprecyzowanie naszych zapytań, aby wynikające z nich odpowiedzi były jak najbardziej adekwatne i użyteczne.
Wskazówki dla lepszych interakcji z GPT-4
OpenAI w swoim raporcie z 2020 roku na temat GPT-3 pokazało, że model ten jest zdolny do wykonywania różnorodnych zadań przetwarzania języka naturalnego z minimalnym treningiem. Kluczem były jasne opisy lub przykłady dostarczane modelowi. W 2022 roku opublikowano artykuł, który był swoistą książką kucharską technik poprawiających niezawodność odpowiedzi GPT-3. Wiele z nich znalazło się w nowym przewodniku.
W przewodniku znajdziemy także sugestie dotyczące wykorzystania “system message”, który pozwala kształtować odpowiedzi modelu poprzez dostarczanie mu persony lub podsumowania instrukcji. Co więcej, w przewodniku zaleca się używanie narzędzi zewnętrznych do poprawy wydajności modelu, takich jak generowanie kodu Python dla obliczeń matematycznych, zamiast polegania na samej maszynie do wykonania tych obliczeń.
Nie można jednak zapomnieć o ostrzeżeniu, które podkreśla konieczność ostrożności przy używaniu kodu wygenerowanego przez model. Zaleca się uruchamiać go wyłącznie w bezpiecznym środowisku, zwanym sandbox.
Systematyczne testowanie to klucz do sukcesu
Kiedy wprowadzamy zmiany w naszych wskazówkach dla modelu GPT, ważne jest, aby testować je w sposób systematyczny. Przewodnik sugeruje wykorzystanie ramy OpenAI Evals oraz zdolności modelu do oceny własnej pracy w stosunku do odpowiedzi wzorcowych, co również może odbywać się za pośrednictwem system message.
Innym ciekawym aspektem jest zdolność modeli do samodoskonalenia, co może wydawać się futurystyczną koncepcją, ale już dziś OpenAI pokazuje, że jest to możliwe. Model nie tylko odpowiada, ale także analizuje swoje odpowiedzi i uczy się na swoich błędach.
Co inni myślą o inżynierii promptów?
Na forach internetowych, takich jak Hacker News, można zaobserwować pewną dozę sceptycyzmu wśród użytkowników. Dyskutuje się tam o sensie poświęcania znacznej ilości czasu na doskonalenie promptów, zwłaszcza że modele językowe nieustannie się rozwijają i w przyszłości mogą wymagać mniej skomplikowanych promptów.
Inni dostawcy LLM, tacy jak Microsoft Azure czy Google z ich Gemini API, także publikują wskazówki dotyczące inżynierii promptów, dostarczając strategie ulepszania interakcji z ich modelami. Podkreślają również kontrolę nad losowością generowania odpowiedzi poprzez parametry modelu, takie jak temperatura czy top_p.
To wszystko pokazuje, jak dynamicznie rozwija się dziedzina AI i jak ważne jest, abyśmy nie spoczęli na laurach, lecz ciągle szukali nowych, lepszych sposobów na komunikację z maszynami.
