Sztuka pisania promptów – protipy cz. 1

Znaczenie i korzyści płynące z użycia narzędzi AI

Narzędzia sztucznej inteligencji (SI) zmieniły sposób, w jaki wchodzimy w interakcje z technologią, oferując niespotykane możliwości w różnych sektorach i generując ponadprzeciętną efektywność. Wykorzystują one złożone algorytmy i obszerne zbiory danych do wykonywania zadań, które tradycyjnie wymagały ludzkiej inteligencji. Znaczenie narzędzi sztucznej inteligencji leży w ich zdolności do przetwarzania i analizowania danych na skalę i z prędkością, których ludzie nie są w stanie osiągnąć. Ich wykorzystanie prowadzi do bardziej świadomego podejmowania decyzji, automatyzacji rutynowych zadań i tworzenia nowych możliwości dla innowacji i kreatywności.

Korzyści płynące z użycia narzędzi AI są wielorakie. Obejmują przede wszystkim zwiększoną efektywność i produktywność. Sztuczna inteligencja może wykonywać zadania 24/7 bez zmęczenia, co prowadzi do szybszego czasu realizacji i oddelegowania zasobów ludzkich do bardziej złożonych i kreatywnych zadań. Narzędzia AI zapewniają również zwiększoną dokładność w analizie danych, redukując błędy ludzkie i oferując bardziej niezawodne wglądy dla strategii biznesowych, badań naukowych i rozwoju technologicznego. Ponadto, zdolności predykcyjne sztucznej inteligencji umożliwiają proaktywne podejmowanie decyzji, pomagając przewidywać trendy rynkowe, zachowania klientów i potencjalne awarie systemów, zanim one wystąpią.

Rodzaje zadań

ChatGPT jest zdolny do wykonywania szerokiego zakresu zadań, co czyni go wszechstronnym narzędziem w wielu dziedzinach. Oto podstawowe zastosowania ChatGPT:

Streszczanie tekstu (Text Summarization)

Jedna z kluczowych funkcji. Pozwala na kondensację długich tekstów do zwięzłych podsumowań. Model jest w stanie przetwarzać obszerne artykuły czy raporty, wydobywając z nich najważniejsze informacje i przedstawiając je w skondensowanej formie. Ta zdolność sprawia, że ChatGPT okazuje się niezwykle przydatny w szybkim uzyskiwaniu istoty długich dokumentów, umożliwiając efektywne przyswajanie wiedzy bez potrzeby przechodzenia przez cały oryginalny tekst. Jest to szczególnie użyteczne przy generowaniu streszczeń, abstraktów dla prac akademickich lub upraszczaniu złożonych treści dla szerszej publiczności.

Wyodrębnianie informacji (Information Extraction)

Funkcja pozwala na identyfikację i ekstrakcję kluczowych danych z tekstu, takich jak daty, nazwiska, lokalizacje itp. Ta zdolność jest szczególnie przydatna przy przetwarzaniu dużych ilości treści w celu znalezienia określonych szczegółów bez konieczności czytania całego dokumentu.

Odpowiadanie na pytania (Question Answering)

Chat GPT umożliwia użytkownikom uzyskiwanie bezpośrednich i precyzyjnych odpowiedzi na zadane pytania. Model analizuje dostępne informacje, by dostarczyć odpowiedź, która najlepiej odpowiada na postawione zapytanie, korzystając z zaawansowanego rozumienia treści i kontekstu.

Klasyfikacja tekstu (Text Classification)

Zadanie to polega na kategoryzowaniu tekstu do predefiniowanych etykiet lub klas. Zastosowania obejmują analizę sentymentu (określanie, czy tekst jest pozytywny, negatywny czy neutralny), wykrywanie spamu w e-mailach lub kategoryzację treści na tematy dla systemów zarządzania treścią.

Generowanie kodu (Code Generation)

Model może generować fragmenty kodu w różnych językach programowania na podstawie opisu pożądanej funkcjonalności. Może to pomagać programistom, dostarczając przykłady kodu, pomoc w debugowaniu, a nawet generowanie całych skryptów dla prostych zadań.

Rozumowanie (Reasoning)

ChatGPT może wykonywać zadania wymagające logicznego rozumowania, rozwiązywania problemów i wyciągania wniosków na podstawie dostarczonych informacji. Obejmuje to rozwiązywanie problemów matematycznych, logicznych łamigłówek i scenariuszy wymagających zastosowania ogólnej wiedzy.

OCR (Analiza wizyjna)

ChatGPT dobrze radzi sobie z analizą wizyjną polegającą na odczytywaniu danych z grafik czy skanów. Wystarczy wrzucić zdjęcie notatki lub wydruku i poprosić o ich przeanalizowanie i wyciągnięcie określonych danych, AI nie będzie miało z tym problemu.

Wykorzystanie custom GPTs

Custom GPTs działają jako dodatki, które rozbudowują możliwości narzędzi AI, umożliwiając im wykonywanie zadań wykraczających poza podstawowe funkcje. Autorskie czaty GPTs mogą obejmować dostęp do zewnętrznych baz danych, wykonywanie specjalistycznych analiz czy nawet integrację z innym oprogramowaniem i usługami.

Wśród wtyczek szczególnie przydatnych w marketingu wyróżnić można m.in.:

WebPilot

Rozszerzenie, które analizuje strony www i wydobywa z nich informacje. Dzięki niemu możliwe jest podanie konkretnego adresu URL, na którym ma pracować sztuczna inteligencja.

ScholarAI & World News

Chat, który może uzyskiwać dostęp do akademickich baz danych i aktualnych źródeł wiadomości, aby dostarczać najnowsze wyniki badań i podsumowania wiadomości, wzbogacając treść o wiarygodne, bieżące informacje. Świetne rozwiązanie, gdy potrzebujemy opracowań naukowych lub szukamy interesujących faktów z wszelkich dziedzin wiedzy, które ubogacą nasze treści.

Custom GPTs można znaleźć w specjalnym sklepie dostępnym w chacie. Istnieje jednak również możliwość tworzenia własnych rozwiązań, które realizują konkretne cele dopasowane do własnych potrzeb. Możliwe jest udostępnienie go osobom zewnętrznym za pomocą linka (osoba, której udostępniamy, musi posiadać konto w wersji 4) lub nawet upublicznić go w sklepie. Raz stworzony GPT dostępny jest zawsze pod ręką w lewym górnym rogu interfejsu chata.

Opanowanie sztuki pisania promptów

Opanowanie sztuki pisania promptów jest kluczowe dla efektywnego komunikowania się i wykorzystywania możliwości modeli językowych, takich jak ChatGPT. Niezadowalający output działania AI jest często wynikiem błędnie sformułowanych instrukcji. Poniżej znajduje się omówienie najczęstszych błędów popełnianych podczas tworzenia promptów wraz z przykładami i wskazówkami, jak ich unikać.

Zbyt niejasne lub dwuznaczne polecenia

Jednym z głównych wyzwań jest uniknięcie niejednoznaczności. Na przykład prompt:
„Napisz mi jakiś post na temat podróży na Maltę”
jest zbyt ogólnikowy. Model AI może mieć trudności z określeniem, czy chodzi o porady dotyczące podróży, opis atrakcji turystycznych, czy może informacje praktyczne. Lepszym podejściem byłoby zastosowanie promptu:
„Napisz inspirujący post o top 5 atrakcjach turystycznych na Malcie dla miłośników historii”.

Przeciążenie informacjami

Podczas gdy dostarczanie kontekstu jest ważne, nadmiar informacji może być kontrproduktywny. Zbyt wiele informacji może model zmylić. Należy zachować zwięzłość i skupić się na istocie. Przykładem złego promptu jest:
„Napisz scenariusz rolki na Facebooka o prawnych aspektach wykorzystania ChatGPT w marketingu, biorąc pod uwagę przepisy GDPR, różnice między jurysdykcjami, potencjalne zastosowania w e-commerce i B2B, oraz etyczne implikacje wykorzystywania danych osobowych”.
Taki prompt jest przeciążony i może prowadzić do odpowiedzi, która jest rozproszona i niekonkretna. Lepsze podejście to podzielenie promptu na mniejsze, bardziej zarządzalne części, na przykład zaczynając od:
„Opisz trzy kluczowe prawne aspekty stosowania ChatGPT w działaniach marketingowych zgodnie z przepisami GDPR”.

Ignorowanie ograniczeń modelu

Zrozumienie i akceptacja ograniczeń modelu AI są niezbędne do tworzenia efektywnych promptów. Na przykład, oczekiwanie od AI, aby na podstawie jednego promptu:
„Co myślisz o wycieczce na Maltę? Napisz post”
wygenerowało subiektywne opinie, może być mylące, ponieważ AI nie posiada osobistych doświadczeń ani subiektywnych odczuć.

Brak wiedzy, co chcemy uzyskać

Jasność celu jest niezbędna. Nieprecyzyjny cel, taki jak „Napisz mi coś o Malcie”, nie daje modelowi AI wystarczających wskazówek co do oczekiwanego rezultatu. Zamiast tego, formułując prompt, należy jasno określić cel, np.
„Napisz krótki przewodnik po kuchni maltańskiej dla turystów odwiedzających wyspę po raz pierwszy”.

Zbyt długie zdania, zbyt skomplikowana składnia

Kompaktowość i jasność są kluczem. Prompt „Napisz artykuł, w którym porównasz korzyści płynące z automatyzacji marketingu za pomocą AI do tradycyjnych metod, z uwzględnieniem szczegółów technicznych, potencjalnych oszczędności czasu i kosztów, a także wpływu na zaangażowanie klienta” jest przykładem zbyt skomplikowanej prośby. Lepiej jest podzielić ten prompt na serię krótszych pytań lub poleceń. Zadawanie wielu pytań w jednym prompcie może prowadzić do niejednoznacznych lub niekompletnych odpowiedzi. Na przykład pytanie „Jakie są najlepsze restauracje na Malcie i jakie są typowe dania?”, lepiej jest rozbić na dwa oddzielne prompty.

Pamiętając o tych zasadach i unikając wspomnianych pułapek, można znacząco poprawić jakość i trafność odpowiedzi generowanych przez modele językowe. Kluczowe są jasność i precyzja polecenia, a także świadomość możliwości i ograniczeń narzędzia, z którym się pracuje.

Jak pisać skuteczne prompty?

Formułowanie skutecznych promptów wymaga zrozumienia zdolności językowych narzędzia i preferencji w zakresie komunikacji. Oto wskazówki, które pomogą w tworzeniu profesjonalnych i efektywnych promptów:

Język

ChatGPT posiada zdolność analizy i interpretacji tekstu z zachowaniem zasad gramatyki, słownictwa oraz składni, szczególnie w języku angielskim. Mimo że model rozumie również język polski, użycie języka angielskiego może zwiększyć precyzję odpowiedzi. Chcąc poprawić skuteczność komunikacji, warto jasno określić, w jakim języku oczekiwana jest odpowiedź.

Zwięzłość i dokładność

Zwięzłe i konkretne polecenia pozwalają uniknąć nieporozumień i niejednoznaczności, co bezpośrednio wpływa na jakość i trafność odpowiedzi. Należy formułować polecenia jasno i zwięźle, ale równocześnie pamiętać, że długość promptu nie jest kluczowa, o ile zawiera on wszystkie niezbędne informacje.

Unikanie niepotrzebnych treści

Pamiętaj, że ChatGPT to narzędzie, a nie człowiek, więc wszelkie formułki grzecznościowe czy zbędne zwroty mogą być pominięte. Zamiast „Czy mógłbyś napisać…?” wystarczy „Napisz…”, a zamiast „Przeanalizujesz, proszę, dane: […]” lepiej napisać „Przeanalizuj dane: […]”. Wulgarne czy obraźliwe sformułowania są równie niepożądane.

Kontekst

Dostarczenie odpowiedniego kontekstu jest niezbędne, aby ChatGPT mógł zrozumieć zakres tematu i dostosować swoje odpowiedzi do konkretnych wymagań. Na przykład, zamiast ogólnego polecenia „Napisz, jakie zawody są dla mnie odpowiednie”, precyzyjne ujęcie „Mam umiejętności z dziedziny programowania i grafiki komputerowej. Napisz, jakie zawody są dla mnie odpowiednie” pozwala modelowi na skoncentrowaniu się na relewantnych informacjach i dostarczeniu bardziej trafnych sugestii. Ważne jest, aby kontekst był kompletny i zawierał wszystkie kluczowe informacje wymagane do wykonania zadania.

Role-play

Implementacja techniki role-play pozwala na ukształtowanie odpowiedzi ChatGPT w sposób, który odzwierciedla specyficzną wiedzę i perspektywę wymaganą w danej sytuacji. Na przykład przekształcenie promptu „Zaproponuj ścieżkę kariery dla…” w „Wciel się w doradcę zawodowego. Zaproponuj ścieżkę kariery dla…” skutkuje tym, że model adaptuje ton i słownictwo charakterystyczne dla profesjonalnego doradcy zawodowego, co może przyczynić się do bardziej autentycznych i wartościowych porad.

Jasno określone zadanie

Zwięzłe i precyzyjne formułowanie poleceń zwiększa szanse na otrzymanie dokładnych odpowiedzi. Szczegółowe i klarowne instrukcje eliminują niejednoznaczności i pomagają modelowi skupić się na konkretnym zadaniu. Użycie cudzysłowu do wyodrębnienia kluczowych słów lub fraz, jak w przykładzie „Wypisz rymy do słowa »cegła«”, dodatkowo pomaga w zaznaczeniu, które elementy promptu są najważniejsze.

Styl wypowiedzi

Określenie stylu, w jakim ChatGPT ma napisać odpowiedź, pozwala na dostosowanie tonu i języka do oczekiwań odbiorcy. Na przykład, „Napisz komentarz wyrażający zadowolenie w wesołym, młodzieżowym stylu” skieruje ChatGPT do użycia lekkiego, pełnego entuzjazmu języka, który rezonuje z młodszymi odbiorcami.

Podawanie przykładów

Podanie przykładu oczekiwanej odpowiedzi może znacznie ułatwić ChatGPT zadanie, dostarczając konkretnego wzorca do naśladowania. Dzięki temu odpowiedzi mogą lepiej spełniać oczekiwania użytkownika, odzwierciedlając podany przykład w strukturze lub treści.

Odniesienia

Instrukcje zachęcające ChatGPT do naśladowania stylu znanych autorów lub dzieł literackich mogą wnieść unikatowy charakter do generowanych treści. Na przykład, „Opisz telefon komórkowy jako Ernest Hemingway” nakazuje modelowi przyjąć oszczędny, bezpośredni styl charakterystyczny dla tego autora.

Bezstronność

W przypadku tematów kontrowersyjnych lub dyskusyjnych, zachęcanie ChatGPT do prezentowania różnych punktów widzenia może przyczynić się do wyważonej i kompleksowej analizy. Na przykład polecenie: „Wypisz pozytywne i negatywne skutki spożywania mięsa”.

Pytania do użytkownika

W sytuacjach, gdy ChatGPT może nie dysponować wystarczającą ilością informacji do wykonania zadania, warto umożliwić mu zadawanie pytań.
„Jeśli nie masz wystarczającej ilości informacji, zadaj odpowiednie pytania”.

Dzięki temu interakcja staje się bardziej dynamiczna, a ChatGPT może aktywnie poszukiwać brakujących danych, aby sprostać postawionemu zadaniu.

Stosując te techniki, można maksymalizować efektywność ChatGPT, uzyskując odpowiedzi, które są bardziej trafne, lepiej dostosowane do specyficznych potrzeb i oczekiwań użytkownika.

ChatGPT – Praktyczne Wskazówki

Multi-prompt

Multi-prompt to technika, która pozwala użytkownikowi na przekazywanie pełnych instrukcji przed rozpoczęciem generowania odpowiedzi przez ChatGPT. Użytkownik może poinformować model, aby czekał na komendę końcową przed wygenerowaniem odpowiedzi. Przykład:

• „Napiszę kilka wiadomości. Nie odpowiadaj, dopóki nie napiszę »Do dzieła!«”.
  Dzięki tej technice odpowiedź ChatGPT będzie bardziej precyzyjna i adekwatna.

Biblioteki promptów

Dostępne są gotowe biblioteki promptów, które mogą oszczędzić czas i zasoby, np. PromptPerfect. Użytkownicy mogą wykorzystać gotowe prompty lub dostosować je do swoich potrzeb, co upraszcza korzystanie z ChatGPT.

Reakcja

Dynamiczna ocena i korekta odpowiedzi to klucz do ciągłego udoskonalania wyników. Zwracanie uwagi na elementy poprawne i te, które wymagają zmiany, pomaga dopasować odpowiedzi do oczekiwań użytkownika. Przykład:

• „Jeśli chodzi o …, wykonałeś to dobrze, ale … wymaga zmiany, ponieważ…”.

Łańcuch poleceń

Gdy jedno polecenie nie wystarcza, można zastosować łańcuch poleceń, który polega na stopniowym dostarczaniu instrukcji. Dzięki temu ChatGPT może dokładnie podążać za tokiem myślenia użytkownika i generować bardziej skomplikowane odpowiedzi.

Reset chatbota

W przypadku, gdy wcześniejsze interakcje mogą wpływać na dalsze odpowiedzi, warto rozpocząć nową sesję. Resetowanie chatbota pozwala na odświeżenie dyskusji i rozpoczęcie od nowa bez wpływu poprzednich wątków.

Załączanie plików

Załączanie plików umożliwia wykonywanie bardziej złożonych zadań, takich jak analiza dokumentów, ekstrakcja danych czy syntezowanie informacji. Dzięki temu ChatGPT może pracować bezpośrednio z plikami, co rozszerza zakres jego możliwości.

Stosowanie tych technik zwiększa efektywność korzystania z ChatGPT, pozwala lepiej dopasować odpowiedzi do oczekiwań użytkownika i uniknąć powszechnych błędów, optymalizując proces generowania treści.

Techniki Pisania Promptów

W celu maksymalizacji efektywności i precyzji odpowiedzi generowanych przez AI, warto zapoznać się z różnymi technikami tworzenia promptów. Każda z tych technik jest użyteczna w zależności od rodzaju zadania i oczekiwanego wyniku.

1. Zero-Shot Prompting

Polega na zadaniu pytania lub określeniu zadania bez wcześniejszego podania przykładów. Model bazuje jedynie na swojej wewnętrznej wiedzy. Jest to skuteczna metoda w prostych zadaniach, gdy potrzebna jest szybka odpowiedź bez dodatkowego kontekstu.

• Przykład: „Jak działa fotosynteza?”

2. Few-Shot Prompting

Zawiera kilka przykładów w promptach, które pokazują modelowi, czego dokładnie oczekujemy i w jakim formacie powinna być odpowiedź. To podejście zwiększa dokładność i trafność odpowiedzi, szczególnie w bardziej złożonych zadaniach.

• Przykład: „Napisz definicję dwóch różnych pojęć. Przykład: 1. Grawitacja: to siła, która przyciąga obiekty do siebie… 2. Ewolucja: proces zmiany gatunków w czasie… Teraz zdefiniuj pojęcia: 1. Entropia, 2. Ekosystem.”

3. Chain-of-Thought Prompting

Ta technika zachęca model do rozkładania złożonych problemów na mniejsze, łatwiejsze do rozwiązania kroki. Model generuje wówczas bardziej logicznie spójną odpowiedź, co jest szczególnie przydatne w zadaniach wymagających logicznego rozumowania.

• Przykład: „Wyjaśnij krok po kroku, jak obliczyć pole trójkąta.”

4. Generated Knowledge Prompting

W tej metodzie AI jest zachęcana do generowania nowych informacji lub syntezowania wiedzy na podstawie swojej wewnętrznej bazy danych. Jest to idealna technika do kreatywnego pisania, burzy mózgów czy eksploracji hipotetycznych scenariuszy.

• Przykład: „Wyobraź sobie, że ludzie skolonizowali Marsa. Jak mogłoby wyglądać życie codzienne?”

5. Prompt Chaining

Polega na łączeniu promptów w sekwencję, gdzie wyjście jednego promptu jest wejściem dla kolejnego. Dzięki temu można stopniowo zagłębiać się w temat, doprecyzowywać odpowiedzi i prowadzić AI przez złożone procesy.

• Przykład: „Najpierw wyjaśnij, czym jest recykling. Następnie powiedz, jakie są jego główne korzyści dla środowiska.”

6. Self-Consistency

Technika polega na zadawaniu tego samego pytania wielokrotnie lub w różnych wariantach w celu sprawdzenia, czy model udziela spójnych odpowiedzi. Jest przydatna do weryfikacji wiarygodności informacji.

• Przykład: „Jakie są główne zalety energii słonecznej? Powiedz mi to w kilku różnych wariantach.”

7. Tree of Thoughts (ToT)

Metoda drzewa myśli zachęca model do analizowania problemu z wielu perspektyw i eksploracji różnych rozwiązań. Dzięki tej technice można uzyskać wieloaspektowe odpowiedzi, które będą lepiej przemyślane.

Przykład: „Jakie są zalety i wady pracy zdalnej? Rozważ różne perspektywy, np. pracownika, pracodawcy i społeczeństwa.”

Każda z powyższych technik pozwala na bardziej precyzyjne sterowanie modelem AI, pomagając uzyskać trafniejsze, spójniejsze i lepiej dopasowane odpowiedzi. Wybór odpowiedniej techniki zależy od rodzaju zadania i oczekiwanej głębokości odpowiedzi.

PS. Część drugą artykułu znajdziesz TUTAJ. Przyjemnej lektury!

---