Будь проворным инженером!
Научитесь максимизировать результаты от ChatGPT
Краткое содержание
Заинтересованы в том, чтобы принять участие в последнем увлечении ИИ, но не хотите писать код? Подумайте о том, чтобы стать специалистом по оперативной работе! Эта блестящая новая профессия играет решающую роль в разработке и оптимизации языковых моделей ИИ для получения значимых результатов для заинтересованных сторон. Большинство, если не все из вас, уже использовали модель OpenAI ChatGPT. Но знаете ли вы, как получить от этого наилучшие результаты? Вот что делает оперативный инженер: использует свои знания о том, как работают большие языковые модели (LLM), чтобы извлечь из модели максимальную пользу для потребителей результатов.
Любой — а вскоре все — получат доступ к этим моделям и смогут использовать их в своей повседневной деятельности. Мало кто знает, как извлечь из них максимальную пользу.
Задавайте хорошие вопросы
Когда дело доходит до LLM, на самом деле существует такая вещь, как глупый вопрос. Модели были обучены на непостижимом количестве данных из Интернета, и это невероятно интересно и полезно в большинстве случаев. Однако важно помнить о нескольких ограничениях:
- Данные обучения устарели (обычно старше года)
- Личные вопросы могут привести к нелепым ответам
Популярные LLM настольковелики и настолькообучаются, что нецелесообразно ожидать, что они дадут толковые ответы на срочные вопросы. Итак, вопрос:
Почему фондовый рынок вчера упал?
не имеет никакого смысла для LLM, который не был обучен вчерашним данным. Вы можете задавать менее срочные вопросы о том, какие макроэкономические условия могут привести к падению фондового рынка, но пытаться прижать LLM к вопросам, зависящим от данных в реальном времени, — пустая трата времени.
Почему она оставила меня?
Если вы не знамениты и не предоставили немного больше контекста для вышеуказанного вопроса, вы будете сильно разочарованы общими ответами на подобные вопросы. Технология LLM невероятно хороша в просеивании множества данных и преобразовании их во что-то удобоваримое, но она должна быть обучена на данных, которые имеют отношение к вашему запросу.
Получите хорошие ответы
- Разработать стратегию
- Создавайте хорошие подсказки
- Оценивать ответы и уточнять подсказки
- Обзор с заинтересованными сторонами
- Будьте в курсе
Разработать стратегию
Быстрая стратегия опирается на глубокое понимание того, что ищут заинтересованные стороны. Во многих случаях ваши клиенты не будут точно уверены, что это такое, и процесс раскрытия этого может потребовать много терпения и времени с вашей стороны. Я считаю, что лучше всего уделить этому этапу много календарного времени, а это означает, что многочисленные короткие встречи и электронные письма в течение месяца (давая участникам время подумать) могут привести к гораздо большей ясности в целях (чем попытки торопить его).
Создавайте хорошие подсказки
В следующем разделе я проиллюстрирую рабочий пример, но знайте, что этот этап имеет решающее значение для обоснования вашей ценности (и позиции) в качестве оперативного инженера. Вам необходимо развить практические знания о том, как максимизировать релевантность и ценность ответов на основе ваших запросов. Сеансы с LLM поддерживают контекст так много раз, что я считаю, что вырезание и вставка разделов разных ответов (чтобы получить окончательный, исчерпывающий ответ, который я искал) - лучший подход.
Оценивать ответы и уточнять подсказки
Ваша задача — оценивать ответы, которые вы получаете, и проверять их на наличие предубеждений, которые они могут содержать. Поймите, что текст, на котором обучались LLM, был предвзятым — вам нужно научиться распознавать эти предубеждения и отфильтровывать их из своей окончательной презентации.
Обзор с заинтересованными сторонами
Рассмотрение ответов, которые вы получаете от LLM с заинтересованными сторонами, следует рассматривать как совместный и повторяющийся процесс. Иногда хорошие ответы приводят к большему количеству вопросов, поэтому не удивляйтесь, если конкретный проект будет продолжаться намного дольше, чем планировалось изначально.
Будьте в курсе
Предположим, что все, с кем вы работаете, хотя бы играли с OpenGPT и другими LLM, а иногда даже начали включать их в свой рабочий процесс. Они будут ждать вас, чтобы быть в курсе последних разработок и версий по мере их выпуска, поэтому каждый день выделяйте время, чтобы просеивать объемы шума в поисках самородков, чтобы поделиться ими с коллегами.
Пример
Давайте вместе рассмотрим пример, который иллюстрирует важность контекста в последовательных вопросах/ответах (это означает, что «все» результаты вашего сеанса, взятые вместе и уточненные, лучше, чем его «части») и специфичность (точность в том, что вы хотите сказать). спрашивая LLM).
Я опущу ответы, которые я получил в этом сеансе, так как ваши будут отличаться, но вы все равно поймете суть, если будете следовать дальше. Поэтому, пожалуйста, откройте сеанс ChatGPT сейчас и скопируйте и вставьте приведенные ниже вопросы, чтобы вы могли увидеть, как LLM отвечают на этот вопрос.
Зачем мне ехать в Диснейленд?
Расплывчатая, но хорошая отправная точка для сеанса.
Почему я должен взять своего 8-летнего сына в Диснейленд?
Теперь мы более подробно остановимся на наших мотивах.
Почему я должен брать своего 8-летнего сына ростом 48 дюймов в Диснейленд?
Теперь мы включаем специфические для предметной области ограничения, которые могут быть указаны только кем-то (экспертом в предметной области), который знал, что рост может быть использован для ограничения аттракционов, на которых разрешено кататься ребенку.
В какое время года лучше всего брать моего 8-летнего сына ростом 48 дюймов в Диснейленд?
Теперь мы переходим от первоначальных вопросов к планированию конкретной поездки.
Как бы выглядел трехдневный маршрут, если бы я хотел взять своего 8-летнего сына ростом 48 дюймов в Диснейленд в то время года, когда в парке меньше людей?
Обратите внимание, что мы включили части предыдущего ответа (о том, что в парке меньше людей) в этот запрос выше.
Удивительно, насколько полезным был маршрут, который я получил из приведенного выше вопроса. Это отличная иллюстрация того, почему так много людей в восторге от этого последнего воплощения ИИ.
Как бы выглядел трехдневный маршрут, если бы я хотел взять своего 8-летнего сына ростом 48 дюймов в Диснейленд в то время года, когда в парке меньше людей, и во сколько это мне обойдется?
Стоимость всегда вызывает беспокойство, и интересно посмотреть, как OpenGPT услужливо отвечает (хотя и с немного устаревшими ценами) на такие запросы.
Взять курс
Один из мировых лидеров в области искусственного интеллекта, Эндрю Нг, недавно объявил о доступности курса специально по этой теме! Почему бы не проверить? Я трачу много времени на обучение, бродя по Интернету, читая статьи и просматривая YouTube. Но когда я хочу погрузиться глубже, я без колебаний записываюсь на занятия (или покупаю книгу). Два моих любимых учебных сайта — Udemy и Coursera. Я еще не посещал этот конкретный курс (пока), но держу пари, что это кладезь полезной информации.
Заключение
Генеративный ИИ в настоящее время находится в «зарождающемся» состоянии, но не будет оставаться там долго. Вскоре он будет встроен в любой рабочий процесс, который может быть улучшен с его помощью. Бросьте свою шляпу на ринг и помогите сделать эту технологию одной из самых эффективных за последние десятилетия!
- Задавайте хорошие вопросы
- Получайте хорошие ответы
– Разрабатывайте стратегию
– Создавайте хорошие запросы
– Оценивайте ответы и уточняйте запросы
– Проверяйте вместе с заинтересованными сторонами
– Будьте в курсе
