Što je AI poticanje?

Ako ste ikada upisali pitanje u chatbota i pomislili , hmm, to nije baš ono što sam htio , naišli ste na umjetnost umjetne inteligencije koja potiče. Postizanje izvrsnih rezultata manje je stvar magije, a više načina na koji pitate. S nekoliko jednostavnih obrazaca možete usmjeriti modele da pišu, obrazlažu, sažimaju, planiraju ili čak kritiziraju vlastiti rad. I da, male promjene u formulaciji mogu promijeniti sve. 😄

Članci koje biste možda željeli pročitati nakon ovog:

🔗 Što je označavanje podataka umjetnom inteligencijom?
Objašnjava kako označeni skupovi podataka treniraju točne modele strojnog učenja.

🔗 Što je etika umjetne inteligencije
Obuhvaća načela koja vode odgovornu i poštenu upotrebu umjetne inteligencije.

🔗 Što je MCP u umjetnoj inteligenciji
Predstavlja Protokol konteksta modela i njegovu ulogu u komunikaciji umjetne inteligencije.

🔗 Što je rubna umjetna inteligencija
Opisuje izvođenje AI izračuna izravno na lokalnim rubnim uređajima.

Što je AI poticanje? 🤖

Umjetna inteligencija (AI) potiče praksu stvaranja ulaznih podataka koji vode generativni model prema stvaranju željenog rezultata. To može značiti jasne upute, primjere, ograničenja, uloge ili čak ciljani format. Drugim riječima, dizajnirate razgovor tako da model ima borbenu šansu da isporuči upravo ono što vam je potrebno. Autoritativni vodiči opisuju inženjerstvo poticaja kao dizajniranje i usavršavanje poticaja za upravljanje velikim jezičnim modelima, s naglaskom na jasnoću, strukturu i iterativno usavršavanje. [1]

Budimo iskreni - često se prema umjetnoj inteligenciji odnosimo kao prema polju za pretraživanje. Ali ovi modeli najbolje funkcioniraju kada im kažete zadatak, publiku, stil i kriterije prihvaćanja. To je ukratko umjetna inteligencija koja potiče.

Što čini dobro AI poticanje ✅

• Jasnoća pobjeđuje pamet - jednostavne, eksplicitne upute smanjuju dvosmislenost. [2]

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

• Pokaži, ne samo reci - nekoliko primjera može učvrstiti stil i format. [3]

• Struktura pomaže - naslovi, grafičke oznake, numerirani koraci i izlazne sheme vode model.

• Brzo ponavljajte - poboljšajte upit na temelju onoga što ste dobili, a zatim ponovno testirajte. [2]

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

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

Ništa od ovoga nije raketna znanost, ali efekt složenosti je stvaran.

Temeljni gradivni blokovi AI poticanja 🧩

1. Upute
   Jasno navedite zadatak: napišite priopćenje za medije, analizirajte ugovor, kritizirajte 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, tablicu ili numerirani plan. Budite precizni u pogledu polja.

5. Traka kvalitete
   Definirajte „završeno“: kriteriji točnosti, citati, duljina, stil, zamke koje treba izbjegavati.

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

7. Sigurnost od kvara
   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 brendova. Napišite 3 naslova odredišne ​​stranice za zaposlene freelancere koji cijene uštedu vremena. Ton: sažet, vjerodostojan, bez pompe. 5–7 riječi. Napišite tablicu s naslovom i zašto to funkcionira . Uključite jednu suprotnu opciju.“

Glavne vrste AI poticanja koje ćete zapravo koristiti 🧪

• Izravno poticanje
  Jedna instrukcija s minimalnim kontekstom. Brzo, ponekad krhko.

• Upute s nekoliko kadrova.
  Navedite nekoliko primjera kako biste naučili obrazac. Izvrsno za formate i ton. [3]

• Poticanje uloga
  Dodijelite personu poput višeg urednika, tutora matematike ili sigurnosnog recenzenta za oblikovanje ponašanja.

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

• Poticanje samokritike
  Neka model procijeni vlastiti rezultat prema kriterijima i ispravi probleme.

• Alat-svjesno uputno slanje obavijesti
  Kada model može pregledavati ili izvršavati kod, recite mu kada i kako koristiti te alate. [1]

• Ograđeno poticanje
  Ugradite sigurnosna ograničenja i pravila otkrivanja kako biste smanjili rizične rezultate - poput zaštitnih traka u kuglani: malo škripavo, ali korisno. [5]

Praktični obrasci za upute koji funkcioniraju 🧯

• Sendvič sa zadacima
  Započnite 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 kontrolnim popisom
  Osigurajte kontrolni popis i zahtijevajte od modela da potvrdi svaki okvir prije finaliziranja.

• Schema-First
  Zadajte JSON shemu i zamolite model da je popuni. Savršeno za strukturirane podatke.

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

Mala promjena, veliki zamah. Vidjet ćeš.

AI poticanje vs. fino podešavanje vs. samo mijenjanje modela 🔁

Ponekad možete popraviti kvalitetu boljim uputama. 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 uputama za oblikovanje zadataka i dosljednost te razmislite o finom podešavanju za stil domene ili stabilne rezultate u velikim razmjerima. [4]

Primjeri upita po domeni 🎯

• Marketing
  Vi ste viši copywriter za brendove. Napišite 5 naslova za e-poruku za zaposlene freelancere koji cijene uštedu vremena. Neka budu jasni, kraći od 45 znakova i izbjegavajte uskličnike. Izlaz kao tablica s 2 stupca: Predmet, Obrazloženje. Uključite 1 iznenađujuću opciju koja krši normu.

• Proizvod
  Vi ste voditelj proizvoda. Pretvorite ove sirove bilješke u jasnu izjavu o problemu, korisničke priče u formatu "Dano-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. Održite empatiju, izbjegavajte okrivljavanje i uključite jednu korisnu poveznicu.

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

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

Ovo su predlošci koje možete prilagoditi, a ne kruta pravila. Pretpostavljam da je to očito, ali ipak.

Tablica usporedbe - Opcije AI poticanja i gdje se ističu 📊

Da, stol je malo neravan. Pravi život također.

Uobičajene pogreške u AI promptingu i kako ih ispraviti 🧹

1. Vague pita
   Ako vaš upit zvuči kao slijeganje ramenima, rezultat će također. Dodajte publiku, cilj, duljinu 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 grafičke oznake.

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

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

Procjena brze kvalitete bez nagađanja 📏

• Unaprijed definirajte uspjeh
  Točnost, potpunost, ton, usklađenost s formatom i vrijeme potrebno za upotrebljiv rezultat.

• Koristite kontrolne liste ili rubrike.
  Zamolite model da se sam ocjeni prema kriterijima prije nego što vrati konačni rezultat.

• Ukloni i usporedi
  Mijenjaj jedan element upita istovremeno i izmjeri razliku.

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

• Pratite obrasce pogrešaka
  Halucinacije, širenje opsega, pogrešna publika. Napišite protuupute koje ih eksplicitno blokiraju.

Sigurnost, etika i transparentnost u AI poticanju 🛡️

Dobro poticanje uključuje ograničenja koja smanjuju rizik. Za osjetljive teme tražite citate autoritativnih izvora. Za sve što se tiče politike ili usklađenosti, zahtijevajte da model ili citira ili odgodi. Utvrđeni vodiči dosljedno promiču jasne, specifične upute, strukturirane rezultate i iterativno poboljšanje 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 prema lažnim izjavama. Izradite upute i testove koji se odupiru tim trikovima i obavještavajte čovjeka o važnim odgovorima. [5]

Kontrolna lista za brzi početak za snažno AI poticanje ✅🧠

• Zadatak navedite 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 postavi pojašnjavajuća pitanja ako je potrebno.

• Ponovite na temelju praznina koje vidite... zatim spremite pobjednički upit.

Gdje saznati više bez utapanja u žargonu 🌊

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

Predugo nisam čitao/la i završne misli 🧡

Umjetna inteligencija upućuje na to kako pametni, ali doslovni stroj pretvarate u korisnog suradnika. Recite mu zadatak, pokažite uzorak, zaključajte format i postavite ljestvicu kvalitete. Malo ponavljajte. To je to. Ostatak je vježba 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 funkcionira. Samo naprijed. Razlika između prosječnih i izvrsnih rezultata obično je samo jedna bolja uputa.

Reference

1. OpenAI - Vodič za brzi inženjering: pročitajte više

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

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

4. Antropska dokumentacija - Pregled brzog inženjerstva: pročitajte više

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

Pronađite najnoviju umjetnu inteligenciju u službenoj trgovini AI Assistant

O nama