Руководство по использованию ChatGPT

Обзор

ChatGPT — это чат-бот на основе большой языковой модели (LLM), разработанный OpenAI. Его основная ценность заключается в понимании естественного языка и генерации логически связанных текстовых ответов. Данное руководство призвано предоставить системную методологию, помогающую пользователям повысить эффективность использования: от базовых операций до продвинутого промпт-инжиниринга.

Базовые операции и принципы промпт-инжиниринга

1. Четкие и конкретные вопросы (Specificity and Clarity)

Эффективный промпт (Prompt) — это предпосылка для получения качественных ответов. Пользователям следует избегать расплывчатых или открытых вопросов. Вопрос должен содержать всю необходимую информацию о контексте, ограничениях и ожидаемом формате вывода. Например, вместо того чтобы спрашивать «дай мне несколько советов по программированию», лучше спросить: «Пожалуйста, действуй как опытный Python-инженер и предоставь три конкретных совета по оптимизации производительности приложений Django, выведи их в виде списка Markdown».

2. Ролевая игра (Role-playing)

Попросив ChatGPT сыграть определенную роль, можно сфокусировать его ответы на конкретной профессиональной области или точке зрения. Этот метод может значительно повысить профессионализм и целенаправленность ответов. Определение роли должно быть максимально конкретным, включая профессию, опыт и целевую аудиторию.

3. Цепочка рассуждений (Chain-of-Thought, CoT)

Для задач, требующих многоступенчатых рассуждений или сложного логического анализа, требуется, чтобы модель перед выдачей окончательного ответа подробно изложила свой процесс мышления, то есть «цепочку рассуждений». Это не только повышает точность окончательного ответа, но и помогает пользователю проверить путь рассуждений модели и своевременно выявить потенциальные ошибки. Добавление фразы «пожалуйста, думай шаг за шагом и объясняй свой процесс рассуждений» в промпт является ключом к реализации CoT.

Продвинутые техники промптинга

1. Обучение на нескольких примерах (Few-shot Learning)

Когда от модели требуется соблюдение определенного формата вывода или стиля, можно предоставить несколько примеров ввода и ожидаемого вывода перед основным промптом. Модель изучит шаблон задачи и требования на основе этих примеров, что позволит генерировать новые выводы, высоко согласующиеся с примерами. Этот метод особенно подходит для задач преобразования данных, классификации текста и переноса стиля.

2. Итеративная оптимизация и использование контекста

Если первый ответ модели не совсем устраивает, пользователь должен воспользоваться возможностью сохранения контекста диалога для оптимизации путем итерации. ЗАПРЕЩЕНО начинать новый диалог. Правильный подход:

• Укажите конкретные части ответа, требующие улучшения.
• Добавьте новые ограничения или исключите существующие ошибки.
• Попросите модель внести локальные изменения, сохраняя исходную структуру.

Этот процесс использует способность LLM сохранять память и последовательность в рамках одного сеанса.

Ограничения и советы по профессиональному использованию

Ограничения модели

ChatGPT — это прогностическая языковая модель, а не база данных фактов. Она может иметь следующие ограничения:

• Фактические ошибки (Галлюцинации): Модель может генерировать информацию, которая звучит правдоподобно, но на самом деле является ошибочной или выдуманной.
• Актуальность знаний: В базе знаний модели есть крайняя дата (cutoff). Для получения информации о последних событиях и новостях необходимо использовать функцию просмотра (например, Web Browsing в версии Plus).

Сценарии профессионального использования

Чтобы обеспечить качество применения в профессиональной среде, рекомендуется следовать следующим принципам:

• Помощь в кодировании: Использование для генерации фрагментов кода, объяснения сложных API или предложений по рефакторингу. Финальный код должен быть проверен и протестирован человеком.
• Создание контента: Использование в качестве инструмента для мозгового штурма или генерации черновиков. Финальный вывод должен быть вычитан и отредактирован человеком, чтобы убедиться, что стиль и фактическая точность соответствуют требованиям.
• Конфиденциальность данных: Избегайте ввода любой чувствительной, конфиденциальной информации или персональных данных в промпт. Если только вы явно не используете корпоративную версию приватного развертывания, все входные данные следует рассматривать как данные, которые могут быть использованы для обучения модели.

Диаграмма: процесс промпт-инжиниринга

Ниже с помощью диаграммы Mermaid описан стандартный итеративный процесс промпт-инжиниринга.

graph TD
    A[Определите цель и формат вывода] --> B{Сформулируйте исходный промпт};
    B --> C[Отправьте промпт и получите ответ];
    C --> D{Результат устраивает?};
    D -- Да --> E[Задача выполнена, сохранить эффективный промпт];
    D -- Нет --> F[Проанализируйте недостатки, определите улучшения];
    F --> G[Добавьте новые ограничения или роли в текущий сеанс];
    G --> C;

    subgraph Ключевые моменты исходного промпта
        B1(Четкие ограничения)
        B2(Определение роли)
        B3(CoT: требование рассуждений)
        B --> B1;
        B --> B2;
        B --> B3;
    end

• ←Предыдущий
• Следующий→