Статьи / Prompt engineering: Ошибки при разработке промптов для ChatGPT

18.07.2024 г.

В быстро развивающейся области искусственного интеллекта проектирование запросов (prompt) стало важнейшим навыком для IT-специалистов, работающих с обработкой естественного языка (NLP) и моделями разговорного ИИ, такими как ChatGPT. Понимание распространенных ошибок при разработке запросов может существенно повысить эффективность и результативность ваших ИИ-приложений. Ниже мы обсудим некоторые из этих распространенных ошибок и дадим советы по их избежанию.

1. Неопределенные и двусмысленные запросы

Одной из самых значительных ошибок является предоставление неопределенных или двусмысленных запросов. Неопределенность может привести к неожиданным и нерелевантным ответам от ChatGPT. Модели нужны четкие, лаконичные и конкретные инструкции для генерации полезных ответов.

Пример неопределенного запроса: Расскажи что-нибудь интересное.

Улучшенный запрос: Расскажи интересный факт о истории компьютерных наук.

2. Перегрузка запроса информацией

Хотя ясность запроса важна, перегруженность запроса слишком большим количеством информации может запутать модель. Важно найти баланс между предоставлением достаточного контекста и краткостью запроса.

Пример перегруженного запроса: Опиши влияние квантовых вычислений на современные методы шифрования и его сравнение с классическими вычислениями с точки зрения скорости и эффективности, учитывая как потенциальные риски, так и преимущества.

Улучшенный запрос: Опиши влияние квантовых вычислений на современные методы шифрования.

3. Игнорирование контекстной согласованности

Еще одной частой ошибкой является игнорирование контекстной согласованности разговоров. Обеспечение того, чтобы последующие запросы соответствовали первоначальному контексту, важно для поддержания связного и осмысленного диалога.

Пример игнорирования контекста: Запрос 1: Объясни принципы машинного обучения. Запрос 2: Каковы преимущества бега для здоровья?

Сохранение согласованности: Запрос 1: Объясни принципы машинного обучения. Запрос 2: Какие алгоритмы часто используются в машинном обучении?

4. Неиспользование системных сообщений

ChatGPT предлагает системные сообщения, позволяя разработчикам задавать характер поведения ассистента на протяжении всего разговора. Игнорирование этой функции может привести к менее контролируемым и предсказуемым результатам.

Пример неиспользования системных сообщений: Начало с пользовательских запросов без предварительного определения поведения ассистента.

Улучшенный подход: Использование системного сообщения: Ты — полезный ассистент, специализирующийся на ответах на вопросы о облачных вычислениях.

5. Игнорирование валидации входных данных пользователя

Отсутствие валидации и санитарной обработки входных данных пользователя может привести к проблемам безопасности и неожиданному поведению. Всегда проверяйте входные данные на наличие вредоносного контента или нерелевантной информации перед их обработкой моделью.

Пример игнорирования: Разрешение ввода любых строк без фильтрации.

Лучшая практика: Реализация проверок для фильтрации неподходящего или вредоносного контента.

6. Недооценка ограничений модели

Даже самые продвинутые ИИ-модели имеют свои ограничения. Ожидание предоставления специальной, экспертной информации без достаточных тренировочных данных может привести к разочарованию. Важно понимать и уважать эти ограничения.

Пример переоценки: Ожидание подробных медицинских советов от общей ИИ-модели.

Реалистичные ожидания: Использование модели для общих вопросов и направление пользователей к экспертам для специализированных консультаций.

7. Отсутствие непрерывного улучшения

И наконец, отсутствие итерационного улучшения ваших запросов на основе обратной связи и производительности может привести к застою в процессе разработки. Регулярный анализ ответов и уточнение запросов является ключом к использованию полного потенциала ChatGPT.

Пример застоя: Использование одних и тех же запросов без пересмотра в течение длительного времени.

Стратегия улучшения: Регулярный сбор отзывов пользователей и обновление запросов на основе метрик производительности и новых методов.

Заключение

Избегая этих распространенных ошибок и постоянно улучшая свой подход, вы сможете существенно повысить качество и надежность взаимодействий с ChatGPT. В 2023 - 2024 годах, овладение искусством проектирования запросов стало критическим навыком для разработчиков ИИ и ИТ-специалистов, стремящихся использовать все возможности разговорного ИИ.