Inżynierowie Claude omawiają podpowiedzi: Nie traktuj modeli jak dzieci, nie ma potrzeby odgrywania ról, bądź szczery.

Wprowadzenie do inżynierii podpowiedzi

Inżynieria podpowiedzi to proces projektowania i udoskonalania instrukcji, które mają na celu uzyskanie pożądanych odpowiedzi od modeli AI. Jest to iteracyjny proces prób i błędów, który wymaga ciągłego udoskonalania. Skuteczne konstruowanie podpowiedzi opiera się na jasnej komunikacji, a nie na skomplikowanych abstrakcjach. Ważne jest zrozumienie, jak model interpretuje instrukcje i dokładne analizowanie jego wyników. Należy unikać odgrywania ról lub oszustwa; zamiast tego, należy być bezpośrednim i uczciwym wobec modelu. Modele są zdolne do zrozumienia złożonych informacji i nie muszą być nadmiernie upraszczane.

Kluczowe idee

Jasność jest kluczowa: Skuteczne podpowiedzi opierają się na jasnej komunikacji, a nie na skomplikowanych abstrakcjach.
Proces iteracyjny: Inżynieria podpowiedzi to proces prób i błędów, który wymaga ciągłego udoskonalania.
Zrozumienie modelu: Niezbędne jest zrozumienie, jak model interpretuje instrukcje i dokładne analizowanie jego wyników.
Uczciwość jest lepsza: Unikaj odgrywania ról lub oszustwa; zamiast tego, bądź bezpośredni i uczciwy wobec modelu.
Zaufaj modelowi: Modele są zdolne do zrozumienia złożonych informacji i nie muszą być nadmiernie upraszczane.

Podstawowa wiedza

Inżynieria podpowiedzi: Proces projektowania i udoskonalania podpowiedzi w celu uzyskania pożądanych odpowiedzi od modeli AI.
RAG (Retrieval-Augmented Generation): Technika łącząca wyszukiwanie informacji z generowaniem tekstu w celu poprawy dokładności i trafności odpowiedzi AI.
CoT (Chain of Thought): Technika podpowiedzi, która zachęca modele do wyjaśniania swojego rozumowania krok po kroku.
Few-Shot Learning: Metoda, w której model uczy się na podstawie niewielkiej liczby przykładów.
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback): Metoda treningowa, która wykorzystuje informacje zwrotne od ludzi w celu poprawy wydajności modeli AI.

Co to jest inżynieria podpowiedzi?

Inżynieria podpowiedzi to wykorzystywanie modeli AI do realizacji zadań, które w innym przypadku byłyby niemożliwe. Aspekt inżynieryjny wynika z iteracyjnego procesu prób i błędów, który pozwala na eksperymentowanie i projektowanie. Inżynieria podpowiedzi nie ogranicza się do pisania pojedynczych podpowiedzi; obejmuje integrację podpowiedzi z większym systemem, uwzględniając źródła danych, opóźnienia i objętość danych. Chociaż podpowiedzi można traktować jak kod (kontrola wersji, śledzenie eksperymentów), są one w istocie instrukcjami w języku naturalnym.

Co wyróżnia dobrego inżyniera podpowiedzi?

Jasna komunikacja: Umiejętność jasnego formułowania zadań i opisywania koncepcji jest najważniejsza.
Iteracyjne myślenie: Gotowość do iteracji i obserwowania, jak model reaguje na podpowiedzi, jest kluczowa.
Przewidywanie błędów: Dobrzy inżynierowie podpowiedzi biorą pod uwagę nietypowe przypadki i sposób, w jaki model może na nie reagować.
Perspektywa użytkownika: Zrozumienie, co użytkownicy będą faktycznie wprowadzać, w tym błędy i niekonwencjonalny język, jest niezbędne.

Kluczowe zasady formułowania podpowiedzi

Zapisz to, czego model nie wie: Jasno sformułuj wszystkie informacje, których model potrzebuje do wykonania zadania, unikając założeń.
Uważnie czytaj wyniki modelu: Analizuj wyniki modelu, aby upewnić się, że postępuje zgodnie z instrukcjami i rozumuje poprawnie.
Rozważ interakcję z użytkownikiem: Zastanów się, jak użytkownicy będą wchodzić w interakcję z modelem i jakie pytania mogą zadawać.
Poproś model o opinię: Poproś model o zidentyfikowanie niejasnych lub dwuznacznych części podpowiedzi i zaproponowanie ulepszeń.

Kiedy zrezygnować z podpowiedzi

Model nie rozumie: Jeśli model wyraźnie nie rozumie zadania, najlepiej nie tracić na nie zbyt wiele czasu.
Wyniki coraz gorsze: Jeśli każda zmiana pogarsza wyniki, lepiej porzucić podejście.
Ograniczenia obecnych modeli: Niektóre zadania mogą wykraczać poza możliwości obecnych modeli i lepiej poczekać na przyszłe ulepszenia.

Rola uczciwości i bezpośredniości

W miarę jak modele stają się bardziej zaawansowane, nie ma potrzeby kłamać ani odgrywać ról. Bardziej efektywne jest bezpośrednie i uczciwe podejście do zadania i celów. Unikaj metafor, które mogą uprościć zadanie i prowadzić do nieporozumień. Zamiast polegać na ogólnych rolach, opisuj kontekst i środowisko szczegółowo.

Rozumowanie modelu

Rozumowanie modelu nie jest takie samo jak ludzkie rozumowanie i nie należy go nadmiernie antropomorfizować. Skup się na tym, czy proces rozumowania modelu prowadzi do lepszych wyników. Przetestuj rozumowanie modelu, usuwając poprawne kroki i zastępując je niepoprawnymi, aby sprawdzić, czy nadal uzyskuje poprawną odpowiedź.

Znaczenie szczegółów

Dobra gramatyka i interpunkcja mogą pomóc w zachowaniu jasności, chociaż nie zawsze są niezbędne. Zwracaj szczególną uwagę na detale podpowiedzi, tak jak w przypadku kodu. Skup się na jasnych koncepcjach i doborze słów, a nie tylko na gramatyce.

Doskonalenie umiejętności konstruowania podpowiedzi

Czytaj i analizuj: Uważnie czytaj swoje podpowiedzi i wyniki modelu.
Ucz się dobrych podpowiedzi: Ucz się od dobrze napisanych podpowiedzi i eksperymentuj z różnymi podejściami.
Szukaj opinii: Uzyskuj informacje zwrotne od innych, zwłaszcza osób niezaznajomionych z Twoją pracą.
Rzucaj wyzwanie modelowi: Próbuj zmusić model do robienia rzeczy, które Twoim zdaniem nie potrafi, aby przesunąć jego granice.

Różnice w konstruowaniu podpowiedzi

Badania vs. przedsiębiorstwa: Podpowiedzi badawcze koncentrują się na różnorodności i eksploracji, podczas gdy podpowiedzi przedsiębiorstw priorytetowo traktują stabilność i spójność.
Przykłady: Podpowiedzi badawcze często używają niewielu przykładów, podczas gdy podpowiedzi przedsiębiorstw mogą używać wielu.
Przypadki brzegowe: Podpowiedzi przedsiębiorstw muszą uwzględniać wszystkie przypadki brzegowe, ponieważ będą używane miliony razy.

Ewolucja inżynierii podpowiedzi

Wiele skutecznych technik konstruowania podpowiedzi jest krótkotrwałych, ponieważ są one włączane do treningu modeli. Istnieje rosnący trend, aby ufać modelom w kontekście większej złożoności. Bezpośrednie przekazywanie modeli dokumentów i proszenie ich o wygenerowanie przykładów staje się coraz bardziej skuteczne. Traktuj modele jako inteligentne narzędzia, a nie jako dzieci, które trzeba nadmiernie upraszczać.

Przyszłość inżynierii podpowiedzi

Modele będą coraz lepiej rozumiały intencje, co zmniejszy potrzebę szczegółowych podpowiedzi. Inżynieria podpowiedzi będzie wykorzystywana do generowania i udoskonalania podpowiedzi, zwłaszcza dla osób bez doświadczenia. Modele mogą ostatecznie wyodrębniać informacje bezpośrednio z naszych umysłów, zamiast polegać na wyraźnych podpowiedziach. Konstruowanie podpowiedzi będzie obejmować definiowanie nowych koncepcji i komunikowanie ich modelowi, podobnie jak w piśmie filozoficznym.