I den här handledningen utforskar vi hur man formulerar effektiva uppmaningar, som används för att uppmana chatbots, innehåll eller kundtjänster. Prompt Engineering är särskilt viktigt i generativa AI-modeller. Detta inkluderar den mångsidiga ChatGPT från OpenAI, som är utformad för att generera människoliknande text, vilket gör den till ett oumbärligt verktyg för att generera innehåll, kundinteraktioner och engagerande chatbots.

TL;DR

  • Prompt Engineering är en avgörande färdighet för att generera exakta, riktade resultat i AI-generativa modeller.
  • ChatGPT från OpenAI är ett mångsidigt språkbehandlingsverktyg som används för att skapa innehåll, kundservice och chatbots.
  • ChatGPT Prompt Engineering kräver en djup förståelse för dess funktion och utformning av effektiva uppmaningar för att styra utdata mot ett önskat resultat.
  • Grunden för Prompt Engineering är en förståelse för ChatGPT:s beteende och förmågan att utveckla lämpliga prompts för att uppnå precision.
  • Specificitet, tydlighet och precision är viktiga principer för effektiva uppmaningar till ChatGPT.
  • Att ge sammanhang genom instruktioner och platshållare styr modellens fokus för bättre resultat.
  • ChatGPT presterar optimalt när den tilldelas specifika roller för uppgiftsorienterade svar.

Hur man kommer igång med ChatGPT Prompt Engineering

ChatGPT Prompt Engineering är en avgörande kompetens i alla språkmodeller. Det kräver en djup förståelse för språkmodeller, deras funktion och kompetens för att skapa effektiva uppmaningar som styr utmatningen mot ett önskat resultat. Vår kurs Introduktion till ChatGPT är en introduktionsresurs för att förstå grunderna i detta verktyg.

Hur ChatGPT fungerar

ChatGPT är en transformatormodell som använder en prediktionsteknik för att syntetisera text. Den förutspår efterföljande ord i en mening och sammanfogar meningar för att sätta ihop hela stycken. Med tanke på sammanhanget i "The sun is..." kan ChatGPT till exempel förutsäga "shining" eller "setting" som lämpliga fortsättningar. Att förstå ChatGPT:s mekanism är avgörande för att vägleda modellen så att den genererar förutsägelser som ligger i linje med ditt önskade resultat.

Grunderna för snabbteknik

Prompt Engineering är en iterativ cykel av utformning, testning och optimering av prompts för att generera exakta, riktade resultat. Det handlar om att utveckla uppmaningar som kan forma AI:ns resultat med minimala störningar eller onödiga svar. Grunden för Prompt Engineering är därför en tydlig förståelse för ChatGPT:s beteende och förmågan att skräddarsy lämpliga uppmaningar för att uppnå korrekta och användbara svar. Vi berättar mer om Prompt Engineering-tekniker i den här artikeln.

Prompt Engineering Exempel

Om vi t.ex. vill att GPT-4 ska ta fram en kort dataanalysrapport om försäljningsdata för en detaljhandelskälla, skulle "Ta fram en dataanalysrapport" ge ett allmänt svar. Även om detta är tillräckligt, kan vi fortfarande optimera denna fråga ytterligare.

En mer användbar uppmaning skulle kunna vara:

"Som dataanalytiker, skissa den metod du skulle använda för att granska ett dataset som beskriver försäljningstrender över tid, identifiera bästsäljande produkter och granska försäljningsresultat per region under det senaste kvartalet."

chatgpt prompt teknik

Denna reviderade uppmaning är specifik. Den definierar en roll (dataanalytiker), beskriver specifika krav som leder till ett mer effektivt resultat genom att instruera GPT-4 att tillhandahålla specifik analys baserad på den angivna datauppsättningen.

Strategier för att skapa effektiva uppmaningar för ChatGPT

När man utformar prompts är det viktigt att förstå de grundläggande strukturerna och formateringsteknikerna. Prompter består ofta av instruktioner och platshållare som styr modellens svar. 

Vid sentimentanalys kan en uppmaning till exempel innehålla en platshållare för den text som ska analyseras tillsammans med instruktioner som "Analysera sentimentet i följande text:" Genom att ge tydliga och specifika instruktioner kan vi styra modellens fokus och producera mer exakta resultat.

Var tydlig

En användbar uppmaning bör vara kristallklar för att vägleda modellens förutsägelse på ett korrekt sätt. Tvetydigheter bör minimeras med detaljerade uppmaningar som klargör de exakta kraven. Använd till exempel "Ge en detaljerad beskrivning av de egenskaper, beteenden och den skötsel som krävs för tamhundar" istället för "Berätta för mig om hundar."

chatt gpt prompt engineering

Ge sammanhang

Eftersom ChatGPT svarar baserat på frågans omedelbara sammanhang är det viktigt att skapa ett tydligt sammanhang. Till exempel ger uppmaningen "Översätt följande engelska text till franska: 'Hello, how are you?'" en grov kontext och specifika instruktioner.

snabb teknik

Var exakt

Precisionen i uppmaningarna styr precisionen i resultatet. Ange det förväntade resultatet i uppmaningen. För att generera en lista kan du till exempel begära följande: "Lista de 10 mest folkrika länderna i världen."

chatt gpt uppmaning

Försök med rollspel

ChatGPT presterar optimalt när den antar specifika roller. Arbetsuppgiften styr dess svar. Genom att till exempel instruera "Som historiker, förklara betydelsen av det amerikanska inbördeskriget", dikterar vi hur och hur djupt ChatGPT:s svar ska vara.

chatgpt uppmaning

Exempel på ChatGPT-prompt [Bad vs. Good Prompts]

Exempel på effektiva uppmaningar är specifika och gör det möjligt för modellen att fokusera sin uppmärksamhet på att generera korrekta och relevanta resultat, medan dåliga uppmaningar är för allmänna och resulterar i tvetydiga eller ofokuserade svar.

Dåligt Prompt: "Berätta för mig om hundar."
Bra uppman ing: "Ge en detaljerad beskrivning av de egenskaper, beteenden och den skötsel som krävs för tamhundar."

Dålig uppmaning: "Översätt denna text till franska."
Bra uppman ing: "Översätt följande engelska text till franska: 'Hello, how are you?'"

Dålig fråga: "Analysera dessa data."
Bra uppman ing: "Analysera de tio bästa aktierna i tekniksektorn under det senaste kvartalet och lämna en rapport med prognoser för de kommande sex månaderna."

Dålig fråga: "Skriv en artikel om klimatförändringar."
Bra uppman ing: "Som miljöjournalist, skriv en artikel om effekterna av mänsklig aktivitet på den globala uppvärmningen, inklusive ökningen av koldioxidutsläpp och deras konsekvenser för miljön."

Dålig fråga: "Skapa ett diagram med försäljningsdata."
Bra uppman ing: "Skapa ett stapeldiagram med försäljningsdata för det senaste kvartalet, med särskild tonvikt på försäljningstillväxt mellan regioner och produktkategorier."

Exempel på effektiva uppmaningar är specifika och gör det möjligt för modellen att fokusera sin uppmärksamhet på att generera korrekta och relevanta resultat, medan dåliga uppmaningar är för allmänna och resulterar i tvetydiga eller ofokuserade svar.