С помощью искусственного интеллекта можно делать удивительные вещи – если знать, как писать (и переписывать) отличные подсказки для ИИ.
Я не знал. Поэтому я поговорил со своим коллегой Тео Блейером, инженером по искусственному интеллекту, который проводит свои дни, возится с готовыми подсказками, которые вы видите, когда используете Notion AI. Теперь я могу объяснить, как вы можете использовать ошеломляющую мощь генеративного ИИ, чтобы улучшить свою работу и жизнь, начиная с сегодняшнего дня.
Примечание: все подсказки и ответы в этом посте были сделаны в Notion AI. Но принципы, которые мы обсуждаем, должны работать аналогично в любой стандартной большой языковой модели (LLM).
Для начала давайте подумаем, как на самом деле работает программа LLM.
Большие языковые модели (LLM), такие как Notion AI, ChatGPT и Llama, используют наборы данных, содержащие огромное количество языка – эквивалент миллионов книг, веб-страниц и так далее. Каждое слово (или часть слова) в этих миллиардах предложений они превращают в лексему, а затем ранжируют каждую лексему в соответствии с тем, как часто она используется рядом со всеми остальными лексемами в этом наборе данных.
Когда вы обращаетесь к модели искусственного интеллекта, она использует эти рейтинги, чтобы изучить ваш запрос и отправить ответ, который она считает идеальным. Для простых запросов этот процесс кажется довольно простым.
Что является столицей штата Пенсильвания?
Ответ ИИ
Столица штата Пенсильвания – Харрисбург.
Но иногда магистры-практики отклоняются от своего условного рейтинга, чтобы создать творческий ответ – отсюда и название “генеративный ИИ”. Результат может быть, ну, довольно жутким.
Доброе утро. Как вы себя чувствуете сегодня?
Ответ искусственного интеллекта
Как у искусственного интеллекта, у меня нет чувств. Но спасибо, что спросили! Чем я могу помочь вам сегодня?
Каким образом стратегия ранжирования лексем в языковых моделях позволяет создавать сложный язык и развивать разговорные способности? Этот вопрос остается активной областью исследований. Но нам не обязательно полностью понимать этот процесс, чтобы научиться управлять им.
Говорите с моделью как с человеком
Говорите нормально
Генеративные модели ИИ не похожи на Siri или Google Assistant, которые эффективно реагируют только на точные фразы. Обученная на горах разговорных диалогов, ваша языковая модель знает все нюансы того, как люди общаются и пишут друг другу. Говорите с ней так, как вы бы говорили с человеком, и вы получите лучший (более человеческий) ответ.
Будьте лаконичны
Изложите свою просьбу как можно проще, но при этом объясните ее во всех необходимых деталях (подробнее об этом позже). Чем понятнее язык, тем меньше вероятность того, что модель неправильно истолкует ваши слова (об этом тоже позже).
Не используйте негативные фразы, например “Не используйте негативные фразы”.
Когда вы говорите: “Не…”, LLM может сосредоточиться на “делать”, игнорируя “не”, и, таким образом, предпринять именно то действие, которого, по вашему мнению, вы просили его избегать. Итак:
ПЛОХО: Do not include incomplete lists.
ХОРОШО: Only include complete lists.
Расскажите своей модели все, что ей нужно знать
Теперь, когда мы обсудили, как разговаривать с нашим LLM, давайте перейдем к тому, о чем мы будем говорить. Я выбрала исследовательский проект, с которым может помочь типичный аналитик рынка, но вы можете спросить магистра о чем угодно – от школьных заданий до того, как составить отличное меню для званого ужина в канун Нового года. Здесь действуют те же принципы.
Допустим, вы аналитик рынка компании, производящей спортивные товары, и вам нужно написать отчет о лучших городах США, в которых можно запустить новую линию туристического снаряжения. Что вы должны спросить?
Придайте вашей модели индивидуальность
Хотите, чтобы ваша модель выполняла работу рыночного аналитика? Начните с этого:
Вы - рыночный аналитик.
Да, это странно, но это работает. LLM тренируются на человеческом языке. Попросите свою модель считать, что она аналитик рынка, и она выделит лексемы, которые связаны с реальными аналитиками рынка. Если рассуждать в таких терминах, то наделение модели идентичностью не так уж и странно. Если сказать ей:
Сделайте глубокий вдох
до того, как он ответит на вашу подсказку, действительно странно, и, видимо, это тоже работает.
Будьте конкретны
Языковые модели понимают язык по одной лексеме за раз. Каждая из этих лексем имеет значение – вот почему лаконичность имеет значение, – но вы также не можете полагаться на то, что ваша модель правильно интерпретирует расплывчатый запрос.
Вы аналитик рынка. Где мы должны продавать нашу продукцию?
Этот продуманный ответ вежливо указывает на то, что мы не дали нашей модели достаточно информации, чтобы она могла дать нам осмысленный ответ. Давайте внесем соответствующие изменения:Ответ AI
Вы аналитик рынка. Где в США моя компания должна продавать наши товары для кемпинга?
Упс – мы хотели, чтобы в отчете были указаны места:
Вы аналитик рынка. В каких городах США мы должны продавать снаряжение для кемпинга?
Заметили, как незначительная корректировка подсказки приводит к значительному изменению реакции нашего ИИ? Это заставляет задуматься о том, к чему приведет серьезная корректировка.
Избегайте ошибок и добивайтесь высоких результатов
То, как ответ ИИ становится все ближе к тому, что мы хотим, благодаря улучшению четкости наших инструкций, приводит нас к одному из самых важных советов:
Будьте внимательны
До сих пор наши подсказки были весьма краткими. Но магистры-практики способны обрабатывать огромные объемы данных. А это значит, что, научившись писать подсказки, вы сможете задавать им гораздо больше. На самом деле, одно из преимуществ Notion AI перед LLM вроде ChatGPT заключается в том, что вместо того, чтобы начинать с чистого листа, вы можете начать с уже существующей страницы и сказать ИИ что-то вроде “Основываясь на приведенных выше рекомендациях…” или “Проверьте таблицу выше, чтобы узнать актуальную статистику по этим городам”.
Вы аналитик рынка. Расскажите мне, в каких городах США лучше всего продавать новую линию снаряжения для кемпинга, включая доказательства, подтверждающие ваш выбор, и предлагая, какие товары для кемпинга должны продаваться лучше всего в каждом городе.
Добавьте строки, которые уводят его от плохих результатов
Вы также можете добавить в подсказку уточняющие предложения, которые предвосхищают проблемы, с которыми может столкнуться модель, или решения, которые ей придется принять.
Вы аналитик рынка. Расскажите мне, в каких городах США лучше всего продавать новую линию снаряжения для кемпинга, включая доказательства, подтверждающие ваш выбор, и предположите, какие товары для кемпинга должны продаваться лучше всего в каждом городе. Я хочу продавать снаряжение только в тех городах, где выпадает не менее шести дюймов снега в год.
Вот результат, над которым стоит задуматься. Наш искусственный интеллект выбрал четыре города: Денвер, Сиэтл, Остин и Миннеаполис. Когда мы добавили, что нам нужны только города, в которых выпадает не менее шести дюймов снега в год, модель заменила Анкоридж и Берлингтон на Сиэтл и Остин, изменив при этом обоснование, чтобы подчеркнуть общее количество снега в каждом городе.
Но действительно ли это идеальный список? В Нью-Йорке выпадает 23 дюйма снега в год; действительно ли мы хотим сделать акцент на Анкоридже, а не на Большом Яблоке, чтобы продать наше снаряжение для кемпинга?
Здесь есть несколько уроков написания подсказок.
Один из них заключается в том, что языковые модели могут быть непредсказуемыми и даже ошибаться. Наш ИИ сообщает нам, что Анкоридж – “город с самым большим количеством снега в США (в среднем 101 дюйм в год)”. Мой поиск говорит мне, что в Анкоридже в среднем выпадает 77 дюймов снега в год, а самый снежный город в Америке – Буффало, штат Нью-Йорк, где выпадает 110 с лишним дюймов в год. И действительно, когда я задаю модели тот же вопрос несколько дней спустя, я получаю более точный результат:
Компьютерные ученые называют склонность генеративных моделей ИИ периодически выдавать ложные результаты “галлюцинацией”. Мы можем защититься от склонности нашей модели к случайным ошибкам, направив ее на то, в чем она лучше всего разбирается.
Добавьте пример ввода-вывода (“пример с несколькими снимками”).
До сих пор мы просили наш ИИ собирать информацию из Интернета. Но самый мощный навык LLM – это язык: понимать его, работать с ним, изменять его, улучшать его.
ИИ помог нам выбрать города, на которых будет сосредоточена наша кампания. Для финального отчета попросим его превратить дистилляцию информации о каждом городе в отточенное заключение. Мы покажем ему, что нужно делать, дав ему подсказку, которая начинается с “примера нескольких кадров” – примера входных данных, которые получит модель, и выходных данных, которые мы хотим получить. Затем мы добавим примечания для города, о котором мы хотим, чтобы она составила отчет:
Наша подсказка
В этой форме вы получите информацию о городе:
- Денвер, штат Колорадо, столица штата и самый густонаселенный город, является центром столичного округа Денвер-Аврора-Лейквуд, население которого в 2020 году составит более 2,9 миллиона человек.
- Экономика города, валовой продукт которого в 2010 году составил 157,6 миллиарда долларов, занимает 18-е место в США. Благодаря своему географическому положению и связи с основными транспортными системами, город является крупным торговым центром.
- Денвер является ключевым местом для распределения товаров и услуг в горных штатах, юго-западных штатах и на всем западе США, а также выигрывает от своего центрального расположения относительно крупных городов на Среднем Западе и Западном побережье.
- Экономика города разнообразна, в ней широко представлены аэрокосмический, телекоммуникационный и технологический секторы. Крупные компании в этих отраслях вносят свой вклад в экономическую мощь города.
- Возможности для отдыха на природе, близость к Скалистым горам и более 200 парков делают Денвер привлекательным для производства товаров для спорта на открытом воздухе, поддерживаемых населением, которое ценит активный образ жизни на природе.
- Климат города, характеризующийся четырьмя различными временами года и полузасушливым климатом, благоприятствует различным видам активного отдыха, что повышает его привлекательность как рынка для товаров для спорта на открытом воздухе.
Пожалуйста, превратите эту информацию в резюме следующего содержания:
“Денвер – это многочисленное население, разнообразная современная экономика, четырехсезонный климат, благоприятный для занятий многочисленными видами спорта на открытом воздухе, а также близость к сотням парков и зон отдыха. Более того, его центральное положение между американским Западом, Юго-Западом и Горными штатами делает его идеальным местом для проведения рекламных кампаний и эффективного распределения товаров. Все эти факторы делают Денвер идеальным местом для проведения нашей кампании продаж”.
Теперь здесь представлены заметки для Солт-Лейк-Сити. Пожалуйста, дайте мне краткий абзац о Солт-Лейк-Сити.
Солт-Лейк-Сити, часто сокращаемый до Солт-Лейк-Сити или SLC, является столицей и самым густонаселенным городом американского штата Юта. Он является резиденцией округа Солт-Лейк-Сити, самого густонаселенного округа штата. С населением 200 133 человека в 2020 году это 117-й по численности населения город в США.[10] Город является ядром столичного округа Солт-Лейк-Сити, население которого по переписи 2020 года составляло 1 257 936 человек.
- В Солт-Лейк-Сити развита туристическая индустрия, основанная в основном на горнолыжном спорте, отдыхе на природе и религиозном туризме. Он принимал зимние Олимпийские игры 2002 года и является городом-кандидатом на проведение зимних Олимпийских игр 2030 года.
- Площадь Солт-Лейк-Сити составляет 110,4 кв. мили (286 км2), средняя высота над уровнем моря – 4 327 футов (1 319 м). Самая низкая точка в черте города находится на высоте 4 210 футов (1 280 м) вблизи реки Джордан и Большого Соленого озера, а самая высокая – пик Грандвью[58] на высоте 9 410 футов (2 868 м)[59].
Город находится в северо-восточном углу долины Солт-Лейк-Сити, окруженный Большим Соленым озером на северо-западе, крутым хребтом Уосатч на востоке и горами Окирр на западе. Окружающие город горы содержат несколько узких каньонов, в том числе Сити-Крик, Эмиграционный, Миллкрик и Парли, которые граничат с восточной городской чертой.
- Центр Солт-Лейк-Сити был центром торговли на Межгорном Западе, и его архитектура отражает эту историю.
- Климат Солт-Лейк-Сити – влажный континентальный (Dsa), а в западных районах – средиземноморский (Csa). Лето здесь сухое и жаркое, а зима холодная и влажная, но редко холодная. Муссонные дожди в конце лета и начале осени поддерживают постоянный уровень осадков в течение всего года, за исключением начала и середины лета, когда дожди минимальны. Температура в районе Солт-Лейк-Сити регулируется уникальным географическим положением, благодаря чему высокие и низкие температуры не достигают экстремальных значений.
- -Снег выпадает в среднем с 6 ноября по 18 апреля, что составляет в среднем 60 дюймов (152 см), хотя заметный снег выпадает уже 17 сентября и 28 мая.
- В Солт-Лейк-Сити наблюдаются значительные колебания температуры в разные сезоны. Летом в среднем 56 дней в году температура составляет не менее 90 °F (32,2 °C), 23 дня – не менее 95 °F (35 °C) и 5 дней – 100 °F (37,8 °C).[97] При этом средняя дневная влажность в июле составляет всего 22 %.[98] Зимы довольно холодные, но редко фригидные. В то время как в среднем 127 дней температура опускается до или ниже нуля, а 26 дней с высокими температурами не поднимаются выше нуля, в городе в среднем бывает только 6,3 дня с температурой 10 °F или ниже.
- Самый большой парк в Солт-Лейк-Сити – это парк наследия This Is the Place, входящий в систему парков штата Юта.[114] Парк наследия This Is the Place площадью 217,5 акров воссоздает типичную жизнь пионеров XIX века и содержит более 50 восстановленных или воспроизведенных исторических зданий. На территории парка также расположен монумент “Это место”, отмечающий конец тропы мормонов.
Парк Шугар Хаус – второй по величине парк в Солт-Лейк-Сити площадью 110 акров (45 га), входящий в парковую систему округа Солт-Лейк-Сити. Парк известен своими большими холмами, окружающими пруд площадью 4,5 акра (1,8 га) с фонтанами.[115] До 2018 года здесь также проводился ежегодный фейерверк в честь Четвертого июля.
- Исторически известный как “Перекресток Запада” благодаря своим железным дорогам, когда расположенные поблизости сталелитейные, горнодобывающие и железнодорожные предприятия обеспечивали мощный источник дохода благодаря коалиционным шахтам Silver King, Geneva Steel, Bingham Canyon Mine и нефтеперерабатывающим заводам, современная экономика Солт-Лейк-Сити ориентирована на услуги. Сегодня основными секторами экономики города являются правительство, торговля, транспорт, коммунальные услуги, а также профессиональные и деловые услуги. Дневное население Солт-Лейк-Сити составляет более 315 000 человек, не считая туристов и студентов.
Неплохо, да? Нам потребовалось некоторое время, но мы поняли, как использовать нашу модель для поиска информации в Интернете и составления предложений, а затем брать выбранную информацию и превращать ее в текст, с которым мы можем работать. ИИ даже правильно рассчитал численность населения!
Хотя, проверяя базовые данные ИИ по Солт-Лейк-Сити, я заметил, что он не отметил, что в горах, окружающих город, выпадает около 500 дюймов снега в год. Разве это не должно быть включено в сводку?
Конечно, но сейчас вы размышляете над вторым важным уроком написания подсказок: это на самом деле большая работа! Люди общаются друг с другом уже десятки тысяч лет. Мы изучаем способы общения с помощью языковых моделей всего несколько месяцев. Как мы узнаем, что делаем все правильно? Не можем ли мы просто бесконечно корректировать наши подсказки?
Да, можем, и это важный момент в работе с искусственным интеллектом: чем больше усилий вы приложите, тем больше пользы получите. ИИ не отменяет нашу работу – он дополняет наши способности, подкрепляет наши усилия и приводит нас туда, куда мы никогда не смогли бы добраться в одиночку.
И, конечно, мы все только начинаем. Какие чудеса сможет творить ИИ завтра? Небо – это предел. Давайте начнем учиться летать.