Przewodnik użytkownika ChatGPT

Przegląd

ChatGPT to czatbot oparty na dużym modelu językowym (LLM) opracowany przez OpenAI. Jego podstawowa wartość polega na rozumieniu języka naturalnego i generowaniu logicznie spójnych tekstów w odpowiedzi. Niniejszy przewodnik ma na celu dostarczenie systematycznej metodologii pomagającej użytkownikom przejść od podstawowych operacji do zaawansowanego inżynierstwa promptów, znacznie poprawiając efektywność korzystania z narzędzia.

Podstawowe operacje i zasady inżynierii promptów

1. Jasne i konkretne pytania (Konkretność i jasność)

Efektywny prompt to podstawa uzyskania wysokiej jakości odpowiedzi. Użytkownicy powinni unikać niejasnych lub otwartych pytań. Pytania powinny zawierać cały niezbędny kontekst, ograniczenia oraz oczekiwany format wyniku. Na przykład, zamiast pytać „daj mi kilka wskazówek programistycznych”, lepszym pytaniem będzie „proszę, abyś wcielił się w rolę doświadczonego inżyniera Pythona i podał trzy konkretne wskazówki dotyczące optymalizacji wydajności aplikacji Django, prezentując je w formie listy Markdown”.

2. Gra w rolę (Role-playing)

Poprzez prośbę do ChatGPT, aby wcielił się w określoną rolę, można skupić jego odpowiedzi na danej dziedzinie lub perspektywie. Ta technika może znacząco zwiększyć profesjonalizm i trafność odpowiedzi. Definicja roli powinna być jak najbardziej szczegółowa, obejmując zawód, doświadczenie i odbiorców docelowych.

3. Prompty łańcucha myśli (Chain-of-Thought, CoT)

W przypadku pytań wymagających wieloetapowego rozumowania lub złożonej analizy logicznej, należy zażądać, aby model szczegółowo przedstawił swój tok rozumowania przed podaniem ostatecznej odpowiedzi, czyli „łańcuch myśli”. Może to nie tylko poprawić dokładność ostatecznej odpowiedzi, ale także pomóc użytkownikowi przeanalizować ścieżkę wnioskowania modelu i w porę wykryć potencjalne błędy. Dodanie do promptu frazy „proszę krok po kroku przemyśleć i wyjaśnić swój tok rozumowania” jest kluczowe dla wdrożenia CoT.

Zaawansowane techniki promptowania

1. Nauka z małą liczbą przykładów (Few-shot Learning)

Gdy model musi przestrzegać określonego formatu lub stylu wyniku, można przed głównym promptem podać kilka przykładów wprowadzania i oczekiwanego wyniku. Model na podstawie tych przykładów nauczy się wzorców i wymagań zadania, generując nowe wyniki wysoce zgodne z przykładami. Ta metoda jest szczególnie przydatna w transformacji danych, klasyfikacji tekstu i transferze stylu.

2. Iteracyjna optymalizacja i wykorzystanie kontekstu

Jeśli początkowa odpowiedź modelu nie jest w pełni satysfakcjonująca, użytkownicy powinni wykorzystać kontekstowy charakter dialogu i poprawiać wynik w sposób iteracyjny. Zabrania się rozpoczynania nowej rozmowy. Poprawnym podejściem jest:

• Wskazanie konkretnych części odpowiedzi wymagających poprawy.
• Dodanie nowych ograniczeń lub wykluczenie istniejących błędów.
• Prośba do modelu o lokalną modyfikację przy zachowaniu istniejącej struktury.

Ten proces wykorzystuje zdolność LLM do utrzymywania pamięci i spójności w ramach tej samej sesji.

Ograniczenia i profesjonalne wskazówki dotyczące użytkowania

Ograniczenia modelu

ChatGPT to model językowy predykcyjny, a nie baza faktów. Może występować kilka ograniczeń:

• Błędy faktów (Halucynacje): model może generować brzmiące rozsądnie, ale w rzeczywistości błędne lub wymyślone informacje.
• Aktualność wiedzy: baza wiedzy modelu ma datę wygaśnięcia. W przypadku najnowszych wydarzeń i informacji należy wykorzystać funkcję przeglądania (np. przeglądanie sieci Web w wersji Plus), aby uzyskać dane w czasie rzeczywistym.

Profesjonalne zastosowania

Aby zapewnić jakość w środowisku zawodowym, zaleca się przestrzeganie następujących zasad:

• Wsparcie programistyczne: wykorzystywanie do generowania fragmentów kodu, wyjaśniania złożonych API lub sugestii refaktoryzacji. Ostateczny kod musi zostać przeanalizowany i przetestowany przez człowieka.
• Twórczość treści: wykorzystywanie jako narzędzie do burzy mózgów lub generowania wstępnych szkiców. Ostateczne wyjście powinno zostać przejrzane i wygładzone przez człowieka, aby zapewnić zgodność stylu i dokładności faktów.
• Prywatność danych: unikanie wprowadzania jakichkolwiek poufnych, wrażliwych lub osobistych informacji w promptach. O ile nie korzysta się jawnie z wersji korporacyjnej prywatnej wdrożenia, wszystkie wprowadzane dane należy traktować jako potencjalnie wykorzystywane do treningu modelu.

Schemat: proces inżynierii promptów

Poniżej za pomocą diagramu Mermaid przedstawiono standardowy, iteracyjny proces inżynierii promptów.

graph TD
    A[Określenie celu i formatu wyniku] --> B{Skonstruowanie początkowego promptu};
    B --> C[Przesłanie promptu i otrzymanie odpowiedzi];
    C --> D{Czy wynik jest satysfakcjonujący?};
    D -- Tak --> E[Zadanie wykonane, zapisanie skutecznego promptu];
    D -- Nie --> F[Analiza niezadowalających aspektów, określenie kierunku poprawy];
    F --> G[Dodanie nowych ograniczeń lub ról do istniejącej rozmowy];
    G --> C;

    subgraph Punkty początkowego promptu
        B1(Jasne ograniczenia)
        B2(Definicja roli)
        B3(CoT: żądanie rozumowania)
        B --> B1;
        B --> B2;
        B --> B3;
    end

• ←Poprzednia
• Następna→