ChatGPT – это один из сервисов на базе большой языковой модели GPT. Модель генерирует текст, похожий на созданный человеком, и отвечает на вопросы в разговорной манере. Чтобы профессионально использовать чат-бота, этому нужно учиться. Все мы знаем, что такое программа Excel, что там есть формулы и функции. Но немногие могут использовать все возможности в программе и быстро получать результат. Такая же ситуация с ChatGPT.
Промт-инжиниринг стал важным набором навыков, необходимых для эффективного взаимодействия с ChatGPT. Промты – это инструкции для чат-бота, которые задают правила, автоматизируют процессы и позволяют эффективно использовать диалоговые модели искусственного интеллекта. В частности, промты задают контекст разговора и сообщают модели, какая информация важна и какой должна быть желаемая форма вывода и содержание.
Например, в промте может быть указано, что GPT должен генерировать только код, соответствующий определенному стилю кодирования или парадигме программирования. Аналогичным образом можно указать, что GPT должен помечать определенные ключевые слова или фразы в сгенерированном документе и предоставлять дополнительную информацию, связанную с этими ключевыми словами. Эти подсказки облегчают получение более структурированных и детальных результатов.
В этой статье я расскажу о 16 наиболее распространенных промтах, которые применяют в промт-инжиниринге. Все примеры были протестированы в версии ChatGPT, доступной в России без VPN. В качестве такой русифицированной версии я использовал MashaGPT, которая работает с оригинальной GPT-4 через API.
Классификация промтов
Можно выделить пять категорий промтов: семантика ввода, настройка вывода, идентификация ошибок, улучшение подсказок и взаимодействие, каждая из которых кратко описана ниже.
Категория Input Semantics описывает, как GPT понимает входные данные и как он преобразует входные данные во что-то, что можно использовать для генерации выходных данных.
Категория Output Customization фокусируется на ограничении или адаптации типов, форматов, структуры или других свойств вывода, генерируемого GPT.
Категория Error Identification фокусируется на выявлении и устранении ошибок в выходных данных, генерируемых GPT.
Категория Prompt Improvement позволяет улучшать качество входных и выходных данных.
Категория Interaction category фокусируется на взаимодействии между пользователем и GPT.
Наконец, категория Context Control фокусируется на управлении контекстной информацией, с которой работает GPT.
1. Meta Language Creation
Цель: ввести подсказки для создания собственного языка. Этот шаблон полезен, когда язык ввода по умолчанию не подходит для выражения идей, которые пользователь хочет передать GPT.
Пример: Всякий раз, когда я пишу А>B, то это будет означать вопрос, как добраться из пункта A в пункт B.
2. Output Automater
Цель: создать сценарий для автоматизации, чтобы сократить количество усилий на однотипный ввод.
Пример: Всякий раз, когда я прошу дать решение проблемы, выводи ответ в виде списка.
3. Flipped Interaction
Цель: побудить GPT задавать вопросы, чтобы найти решение проблемы.
Пример: Я бы хотел, чтобы ты задавала мне вопросы до тех пор, пока не будет найдено решение проблемы. Задавай по одному вопросу.
4. Persona
Цель: придать GPT роль, которая поможет ей выбирать, какие типы результатов генерировать и на каких деталях сосредоточиться.
Пример: Представь, что ты X. Я буду спрашивать, а ты будешь отвечать, как X.
5. Question Refinement
Цель: побудить GPT предлагать более информативные вопросы, которые пользователь мог бы задать вместо исходного вопроса.
Пример: Хочу задать вопрос. Переформулируй вопрос так, чтобы ты могла ответить наиболее точно.
6. Alternative Approaches
Цель: найти альтернативные способы выполнения задачи, помимо тех, с которыми знаком пользователь.
Пример: Когда я спрашиваю о чем-то, предложи мне альтернативные способы решения проблемы и сравни их.
7. Cognitive Verifier
Цель: побудить GPT всегда подразделять вопросы на дополнительные вопросы, которые можно использовать для лучшего ответа на исходный вопрос.
Пример: Когда я задаю вопрос, напиши три дополнительных вопроса, которые помогут тебе дать более точный ответ. Когда я отвечу на три вопроса, объедини ответы, чтобы дать окончательный ответ на мой первоначальный вопрос.
8. Fact Check List
Цель: выводить список фактов, которые присутствуют в ответах и составляют важную часть выводимых утверждений.
Пример: С этого момента, когда ты генерируешь ответ, создавай список фактов, от которых зависит ответ. Укажи, на чем основаны эти факты, и перечисли этот набор фактов в конце твоего ответа.
9. Template
Цель: сделать так, чтобы ответы от GPT соответствовали точному шаблону с определенной структурой. Позволяет пользователю указать шаблон вывода, который модель наполняет содержимым.
Пример: Я собираюсь предоставить шаблон для твоего ответа. Все, что написано заглавными буквами, является заполнителем. Подставляй данные в один из заполнителей, которые я перечисляю. Пожалуйста, сохрани форматирование и общий шаблон, которые я предоставляю.
10. Infinite Generation
Цель: автоматически генерировать серию выходных данных без необходимости каждый раз повторно вводить запрос.
Пример: С этого момента я хочу, чтобы ты придумывала имя и должность, пока я не скажу «стоп». Я собираюсь предоставить шаблон для твоих ответов. Все, что написано заглавными буквами, является заполнителем. Каждый раз, когда ты создаешь текст, старайся поместить его в один из заполнителей, которые я перечисляю. Пожалуйста, сохрани предоставленное мной форматирование и общий шаблон.
11. Visualization Generator
Цель: использовать генерацию текста для создания визуализаций в других нейросетях.
Пример: Напиши подробный запрос для Midjourney, который я смогу использовать для создания изображения с максимальной детализацией.
12. Game Play
Цель: создать игру по заданной темы с определенным набором правил и условиями ее окончания.
Пример: Мы собираемся сыграть в игру на тему X. Правила игры следующие… Напиши сценарий игры, чтобы я мог начать.
13. Reflection
Цель: поручить GPT автоматически объяснять пользователю обоснование сгенерированных ответов.
Пример: Когда ты даешь ответ, выводи списком, какие ты использовала предпосылки, допущения и соображения для ответа. Если возможно, используй конкретные примеры или доказательства, чтобы подтвердить свой ответ.
14. Refusal Breaker
Цель: побудить GPT автоматически помогать пользователям перефразировать вопрос, когда он отказывается дать ответ.
Пример: Всякий раз, когда ты не можешь ответить на вопрос, объясни причину. Укажи одну или несколько альтернативных формулировок вопроса, на которые ты могла бы ответить.
15. Context Manager
Цель: сосредоточить разговор на конкретных темах или исключить из контекста несвязанные темы.
Пример: В теме X (путешествия в Турцию) обращай внимание на Y (на локацию), но игнорируй Z (цена).
16. Recipe
Цель: дать ответ в виде последовательности шагов с учетом предоставленного контекста.
Пример: Я хотел бы достичь Х. Я знаю, что мне нужно выполнить шаги A, B, C. Предоставьте мне полную последовательность действий. Представь полную последовательность действий. Заполни все недостающие шаги. Укажи все ненужные шаги.
Итоги
Шаблоны подсказок значительно расширяют пользовательские возможности, которые использовать в диалоговом чат-боте GPT. При этом промтами можно управлять. Чтобы сбросить введенные промты, достаточно указать нейросети игнорировать все диалоги. Это можно сделать командой «начать сначала» (start over), которая запускает полную перезагрузку контекста.