🤯 10 техник для создания запросов в ChatGPT: продвинутые Prompt Engineering
Узнайте 10 продвинутых техник создания запросов (Prompt Engineering) для эффективного использования ChatGPT. Практические советы и примеры!
Создание запросов - это умение формулировать чёткие инструкции для языковых моделей ИИ, например, таких как ChatGPT. По мере того как AI становится всё более значимой частью нашей работы и жизни, крайне важно научиться правильно взаимодействовать с такими моделями, чтобы извлечь из них максимум пользы.
В предыдущей статье разбирал 5 скрытых функций ChatGPT которые помогут существенно изменить вашу форму кооперации с языковыми моделями.
Сейчас ChatGPT является ведущей моделью и часто используется для обучения навыкам, анализирования и даже программирование. Хотя эта статья в основном посвящена ChatGPT, существуют и другие модели такие как Gemini или Claude с которыми также можно экспериментировать, поскольку основные принципы создания запросов работают для всех языковых моделей, но детали могут немного различаться.
Основы создания запросов
Основополагающие принципы запросов заключается в чётком изложении ваших намерений ИИ.
Основными принципами являются:
- Ясность
- Конкретность
- Контекст
- Структура
Каждый хорошо составленный запрос должен включать:
- Инструкции или вопрос.
- Актуальную справочную информацию.
- Конкретные детали о желаемом формате ответа.
- Ограничения или предпочтения.
Имейте в виду: генеративные ИИ плохо справляются с расплывчатыми или слишком общими запросами, так же как и с перегруженными информацией. Найти баланс - ключ к успеху.
Лучшие стили написания для эффективного создания промтов в ChatGPT
Выбор стиля написания, который лучше всего соответствует содержанию и цели вашего запроса, часто упускают из виду новички. Однако правильный выбор может направить ChatGPT на генерацию более качественных ответов.
Стили написания:
- Разговорный: Этот стиль имитирует естественный диалог с дружелюбным тоном. (Пример: «Можешь объяснить, как происходит солнечное затмение?»)
- Формальный: Использует профессиональный тон и точную информацию. (Пример: «Предоставь детальный анализ экономического воздействия инфляции на малый бизнес.»)
- Инструктивный: Даёт ясные указания для выполнения ИИ задачи.(Пример: «Составь список основных преимуществ регулярных физических упражнений и объясни каждое.»)
- Креативный: Использует воображаемый язык для гипотетических сценариев. (Пример: «Представь мир, в котором люди могут общаться телепатически. Как изменится общество?»)
- Аналитический: Поощряет критическое мышление и детальный анализ. (Пример: «Сравни преимущества и недостатки возобновляемых источников энергии и ископаемого топлива.»)
- Описательный: Просит яркие описания с использованием сенсорных деталей. (Пример: «Опиши процесс приготовления кофе, включая сенсорные ощущения.»)
- Нарративный: Вызывает ответы в виде историй. (Пример: «Расскажи историю о молодом изобретателе, который создает революционную технологию.»)
- Упрощённый: Использует ясный, лаконичный язык для лёгкого понимания. (Пример: «Объясни, что такое фотосинтез в нескольких простых предложениях.»)
10 продвинутых техник создания запросов
По мере того, как вы освоите базовые запросы в ChatGPT, можно переходить к продвинутым техникам. Некоторые из них вы возможно уже используете. Я расположил их от более простых подходов которые обычно включают прямые запросы, до более сложных методов обеспечивающих высокое качество ответов и требующих тщательной структуры и взаимодействия.
1. Обучение без примеров (Zero-Shot Learning)
Этот метод предполагает, что ChatGPT выполнит задачу, полагаясь на свои знания по теме без конкретных инструкций. Подходит для простых задач или проверки общих знаний GPT.
Пример: «Напиши короткое стихотворение о смене времён года.»
2. Обучение с несколькими примерами (Few-Shot Learning)
Вы приводите несколько примеров, прежде чем попросить модель сделать что-то похожее. Это отлично подходит для задач, требующих определённого стиля или формата.
Пример:
- Негатив: Я не могу этого сделать. → Позитив: Я могу научиться это делать с практикой.
- Негатив: Это всегда происходит со мной. → Позитив: У меня есть сила изменить свою ситуацию.
- Негатив: Я не достаточно хорош. → Позитив: Я постоянно совершенствуюсь и расту.
Теперь преобразуй это негативное утверждение в позитивное: «Я никогда не буду успешным.»
Метод Few-Shot Learning показывает ИИ как именно нужно выполнять задачу, предлагая образцы решения. Затем, опираясь на предложенные примеры модель применяет полученную схему к новой, аналогичной ситуации. Это полезно когда вы хотите чтобы ответы ИИ соответствовали определённому формату логического взаимодействия или когда задача сложна и требует специфического или технического подхода.
3. Последовательное рассуждение (Chain-of-Thought Prompting)
Вы разбиваете проблему на управляемые части, направляя ChatGPT через серию шагов решения задачи. Этот метод идеален для сложных задач, требующих пошагового рассуждения.
Пример: «Давай решим эту задачу пошагово: Условие: Поезд проехал 120 миль за 2 часа. Вопрос: Какова его средняя скорость? Пошаговое руководство для GPT:
- Объясни, что такое средняя скорость и как она рассчитывается.
- Выдели важную информацию из условия задачи (расстояние и время).
- Разбей расчёт на шаги, объясни формулу и посчитай среднюю скорость, показывая каждый этап вычислений.
- Подведи итог и объясни почему именно такой ответ корректен.»
Метод последовательного рассуждения (Chain-of-Thought Prompting) заключается в разбиении проблемы на управляемые части и направлении ChatGPT через серию шагов для решения задачи. Это позволяет модели выполнять пошаговое рассуждение. В результате, ответы становятся более структурированными и обоснованными, а процесс решения задачи - прозрачным и понятным.
4. Сравнительное создание запросов (Comparative Prompting)
Вы структурируете сравнение и указываете аспекты для анализа. Просите GPT сравнить разные вещи по конкретным критериям. Это полезно для детального анализа нескольких вариантов.
Пример: «Сравни электромобили и автомобили с бензиновым двигателем по экологическому воздействию, стоимости владения и производительности. Приведи конкретные преимущества и недостатки для каждой категории.»
Это помогает GPT сравнить разные объекты по заданным параметрам, обеспечивая детальный и систематизированный анализ. В результате, ответы становятся более информативными и структурированными, что полезно для глубокого понимания различий и сходств между вариантами.
5. Направленное исследование (Guided Exploration)
С помощью этой техники вы задаёте структуру для всестороннего изучения темы.
Пример: «Объясни процесс фотосинтеза у растений. Начни с базового определения, затем опиши основные компоненты. Далее изложи этапы процесса. И наконец, обсуди его важность для экосистемы.»
Вы предоставляете чёткие указания о том, какие части темы следует рассмотреть, что обеспечивает глубокий и систематический подход к анализу. Это полезно для комплексных тем требующих детального рассмотрения различных элементов и их взаимосвязей, что приводит к более полному и организованному ответу.
6. Динамическое создание запросов (Dynamic Prompt Engineering)
Динамическое создание запросов позволяет глубже исследовать определённые аспекты. Оно включает изменение ваших запросов на основе ответов ChatGPT, подобно естественному диалогу.
Пример: Сначала спросите: «Расскажи мне о эпохе Возрождения в Европе.» Затем, основываясь на ответе, уточните: «Ты упомянул Леонардо да Винчи. Можешь подробнее рассказать о его вкладе в искусство и науку того времени?»
Это помогает адаптировать направление беседы и получать более детализированные релевантные ответы и позволяет постепенно углубляться в тему, раскрывая её различные аспекты и обеспечивая более полное понимание обсуждаемого вопроса.
7. Рекурсивное создание запросов (Recursive Prompt Engineering)
Этот метод позволяет развивать предыдущий ответ. Он используется для более глубокого погружения, расширения идей или уточнения информации.
Пример: Сначала спросите: «Кратко изложи сюжет «Ромео и Джульетты» в одном абзаце.» Затем, основываясь на этом кратком изложении, спросите: «На основе этого пересказа проанализируй основные темы произведения и ключевые принципы смысловых точек упора.»
Такой подход позволяет постепенно углублять понимание темы и получать более детализированные и обоснованные ответы. Это достигается путем последовательного уточнения и детализации запросов на основе полученных ответов от ChatGPT, что обеспечивает более глубокий анализ и детальное рассмотрение вашего вопроса.
8. Смоделированное взаимодействие (Simulated Interaction)
Эта техника позволяет ChatGPT смоделировать применение знаний в реальной ситуации. Вы создаёте сценарий, в котором ChatGPT должно действовать. Это отлично подходит для изучения конкретных контекстов.
Пример: «Представь, что ты карьерный консультант. К тебе пришёл недавний выпускник, который не уверен в выборе карьерного пути. Сыграй эту ситуацию, давая советы и задавая вопросы, чтобы помочь ему определиться.»
Этот подход позволяет получить более реалистичные и целенаправленные ответы, адаптированные к конкретным обстоятельствам и помогает исследовать конкретные контексты и получать практические, применимые ответы, соответствующие заданной ситуации.
9. Перемежающийся запрос (Interleaved Querying)
Возвратное причастие, тип склонения по классификации. Этот метод сочетает определения, последствия и решения в одном запросе. Он смешивает разные типы вопросов для всестороннего ответа.
Пример: «Объясни что такое изменение климата. Затем опиши три основных последствия изменения климата для экосистем. И наконец, предложи два способа как люди могут помочь смягчить изменение климата в повседневной жизни.»
Этот подход обеспечивает глубокий и многогранный анализ темы, позволяя охватить как теоретические, так и практические аспекты вопроса, такие как определения, последствия и решения. Метод полезен для получения полной картины по сложным вопросам, стимулируя модель анализировать проблему с разных сторон и предлагать разносторонние решения.
10. Мета*-запросы (Meta Prompting)
Эта техника просит ChatGPT создать или улучшить запросы, что полезно для генерации креативных идей.
Пример: «Сгенерируй пять различных запросов, которые приведут к подробным объяснениям различных аспектов искусственного интеллекта.»
Такой подход позволяет ChatGPT создавать или улучшать сами запросы, что способствует генерации креативных идей и оптимизации взаимодействия с ИИ. Это полезно для разработки новых подходов к решению задач и повышения эффективности формулировки запросов, для создания новых идей и улучшения качества понимания работы с моделью.
Заключение
Создание запросов является ключевым элементом для эффективного использования ИИ. Освоение базовых навыков позволяет наладить начальное взаимодействие с моделью, однако применение продвинутых техник значительно повышает качество и глубину получаемых ответов.
В условиях стремительного развития технологий искусственного интеллекта важно постоянно изучать новые методы взаимодействия, особенно если ваша профессиональная деятельность сильно зависит от этих технологий. Это обеспечивает адаптацию к изменениям, максимизирует эффективность использования ИИ и помогает оставаться конкурентоспособным в быстро меняющемся мире.
❤ Благодарю за внимание!
Многие считают, что использовать ИИ очень просто и для этого не нужно никаких знаний. По сути - так оно и есть. Человек может совсем не разбираться в теме, он даст запрос интеллекту и тот даст ему более менее адекватный ответ. Но бывают обширные темы или непосредственно какая-то чёткая задача, где ИИ без точных инструкций не может дать приемлемого ответа. Нужно чётко понимать, что именно должен сделать ИИ, осознавать, какими путями он должен этого достичь и объяснить ему, как именно это сделать
Абсолютно согласен! Чем сложнее задача или обширнее тема, тем больше требуется четкого взаимодействия с ИИ. Поэтому грамотное создание запросов становится ключом к получению качественных ответов. Ваш комментарий отлично подчеркивает важность навыков в работе с языковыми моделями генерации. Спасибо за ваше мнение 🤝
Изучение ChatGPT - это как изучение нового иностранного языка. Нужно знать не только слова, но и грамматику, и даже стилистику. А еще нужно быть немного программистом, чтобы составить правильный запрос. Я уже запуталась🤯
Изучение глубокого взаимодействия с AI действительно может быть порой затруднительным. Но хорошая новость в том, что научиться правильно формулировать запросы проще чем кажется. Начните с простых и четких вопросов, а со временем вы освоите техники которые сделают взаимодействие с ChatGPT намного эффективнее. Это как прокачка навыков - с каждым шагом всё легче!