Ve světě umělé inteligence se setkáváme s mnoha situacemi, kdy je potřeba inteligentním systémům, jako je ChatGPT, položit otázku či zadat úkol tak, aby odpověď co nejlépe splnila naše očekávání. Jako experti na tvorbu promptů pro LLM (Language Learning Models) máme pár tipů, které vám pomohou k lepším výsledkům při interakci s těmito systémy.
Jednoduchost
Představte si, že jste učitel, který připravuje hodinu matematiky pro středoškoláky a potřebujete vytvořit zajímavou lekci o trigonometrii. Když budete modelu podávat instrukce, je důležité být co nejjasnější. Neříkejte prostě „Chci učit matematiku“, ale raději specifikujte, že „Připravuji hodinu trigonometrie pro třídu, kde máme i vizuální typy učení.“
Specifika zadání jsou klíčová. Když uživatel požaduje přípravu lekce, měl by zmínit délku hodiny a počet studentů. Například: „Potřebuji vytvořit plán hodiny trigonometrie trvající 45 minut pro skupinu 25 studentů.“
Nebojte se využít i otevřené otázky, které dávají modelu prostor k tvůrčímu myšlení. Místo konkrétních dotazů jako „Jaké příklady trigonometrie mohu použít?“ zkuste „Jaké reálné situace mohou pomoci studentům pochopit důležitost trigonometrie v běžném životě?“
Kontext a role
Role a kontext jsou pro AI dialogové modely důležité, aby mohly lépe chápat, v jaké situaci se „nacházíte“. Když se například ptáte na něco týkající se literatury, představte se jako autor hledající inspiraci pro nový příběh. Můžete říci: „Jako autor hledám zajímavý závěr pro příběh odehrávající se v Praze v předvánočním čase v devadesátých letech 20. století.“
Formát odpovědi by měl být zohledněn také. Pokud připravujete prezentaci, řekněte to modelu: „Jak byste strukturovali prezentaci o významu ekologie pro středoškoláky?“
Příklady
Dodejte příklady, které reflektují váš styl nebo potřebný tón. Pokud potřebujete napsat oficiální dopis, poskytněte modelu nějaký, který se vám líbil, a uveďte: „Potřebuji napsat dopis v oficiálním tónu pro místní úřad ohledně plánované výstavby parku.“
Nelze opomenout ani styl komunikace. Rozdíl mezi „Popište, jak funguje vláda“ a „Vysvětlete mi proces schvalování zákonů v Parlamentu ČR“ je obrovský, i když se může zdát, že obě otázky směřují k podobnému tématu.
Audience a její specifika jsou nezbytné pro přizpůsobení odpovědi. Pokud byste vysvětlovali AI technologie seniorům na kurzu počítačové gramotnosti, vaše instrukce by mohly znít: „Připravte jednoduchý úvod do umělé inteligence pro skupinu seniorů.“
Chcete se naučit prompty? Máme pro vás tip na školení AI.
A konečně, délka odpovědi je důležitá. Jestliže hledáte stručnou definici, nechte to model vědět: „Definujte mi prosím strojové učení v jedné větě.“ Na druhou stranu neočekávejte, že bude přesně chápat např. pokyn na počet vět, písmen nebo odstavců. Genreativní modely „počítají“ v tokenech a přemýšlí v reálném čase. Nedokáže plánovat a „rozpočítat“ si článek nebo větu na přesnější počet slov. Určení přesné délky textu může být komplikované, protože text je generován dynamicky a model má za úkol poskytnout co nejlepší odpověď danému dotazu, která nemusí vždy přesně odpovídat počtu znaků nebo odstavců.
Použitím těchto metod ve vaší komunikaci s ChatGPT nebo jinými LLM modely můžete dosáhnout přesnějších a užitečnějších výsledků, které vám pomohou v každodenní praxi, studiu či při tvoření obsahu.
v Ostravě.