Prompt – co to jest?
Spis treści
Spis treści
Modele językowe nie potrafią czytać w myślach; jeśli pracujesz z nimi i chcesz otrzymywać sensowne, satysfakcjonujące Cię odpowiedzi, musisz umieć z nimi rozmawiać. Czyli, innymi słowy, pisać prompty. Poniżej wyjaśnimy, co to takiego i jak je formułować, aby zamienić LLM-y w swoich najlepszych asystentów.
Co to jest prompt?
Prompt to instrukcja, pytanie lub polecenie skierowane do modelu językowego. Może być jednym zdaniem – pytaniem, jak to, które wpisałbyś w Google. Ale może to być też fragment tekstu do dokończenia, rola do odegrania przez model (np. „Zachowuj się jak programista z 10 latami doświadczenia z Pythonem”), zestaw instrukcji z przykładami, a nawet cały dokument w PDF-ie z kontekstem, na podstawie którego AI ma wykonać konkretne zadanie.
Dlaczego umiejętność promptowania jest tak ważna w pracy z AI?
Zasada pracy z modelami językowymi jest bardzo prosta: im lepiej sformułowany prompt, tym bardziej precyzyjną i bliższą Twoim oczekiwaniom odpowiedź powinna wygenerować AI. Jeden z głównych problemów z LLM-ami polega bowiem na tym, że w sytuacji, gdy model nie ma potrzebnego do wykonania zadania kontekstu… to zrobi to samo, co każdy z nas – dopowie go sobie na bazie wyuczonej „wiedzy” ze swoich danych treningowych.
Szansa, że tak wygenerowana odpowiedź nie wpisze się w Twoje oczekiwania, jest duża – nie wspominając o halucynacjach, do których modele AI są wobec braku kontekstu o wiele bardziej skłonne.
Jak pisać dobre prompty? Sześć wskazówek, o których warto pamiętać
Dlatego też dobrze sformułowane polecenie dla AI powinno zawierać w sobie jak najwięcej precyzyjnych informacji o kontekście wykonywanego zadania, o celu, jaki model ma osiągnąć oraz o oczekiwaniach, jakie wobec niego masz.
Co jest najważniejsze?
- Na początek każdej rozmowy, daj modelowi jej kontekst. Pamiętaj, że AI – jeśli nie pracujesz na specjalnie wytrenowanym pod siebie modelu – nie wie, kim jesteś ani do czego konkretnie potrzebujesz odpowiedzi, dopóki tego nie powiesz. Zacznij więc od krótkiego opisu sytuacji – jeżeli, powiedzmy, chcesz przygotować posta na firmowego LinkedIna lub Instagrama, koniecznie powiedz: w jakiej branży działasz, do kogo chcesz dotrzeć ze swoim contentem, kto jest Twoją konkurencją i co wyróżnia Twoją markę.
- Narzuć modelowi konkretną rolę. Może to być specjalista SEO, redaktor, analityk finansowy albo – jak wcześniej – developer z latami doświadczenia z Pythonem. Jeśli na początku poinstruujesz AI, że ma wejść w rolę eksperta, to poziom i styl odpowiedzi… też będą bliższe eksperckiemu.
- Określ format odpowiedzi. Oczekujesz, że odpowiedź będzie w formie tabeli? Czy długiego tekstu, który bardziej przypomina esej? Powiedz o tym wprost, ponieważ jeśli tego nie zrobisz, model sam wybierze format.
- Podawaj przykłady dobrych odpowiedzi. Jeśli zależy Ci na konkretnym stylu albo strukturze odpowiedzi, najlepiej będzie zaproponować modelowi kilka przykładów jako punkt odniesienia. Możesz, powiedzmy, wkleić fragment tekstu, który Ci odpowiada, i napisać: „Przygotuj tekst w podobnym stylu” – LLM-y bardzo dobrze uczą się na takich przykładach, a sam nie musisz wtedy opisywać, czego dokładnie oczekujesz.
- Wskaż konkretne źródła informacji. Bardzo ważna rada, bo pozwala ograniczyć ryzyko halucynacji – czyli sytuacji, gdy wymyśla informacje, które brzmią wiarygodnie, ale nie mają żadnej podstawy w rzeczywistości. Do promptu możesz np. dodać paczkę dokumentów w załączniku albo podać adresy konkretnych stron internetowych, o których wiesz, że są wiarygodne.
- Dziel zadania na etapy. Jeśli masz do wykonania naprawdę złożone zadanie – powiedzmy, potrzebujesz pomocy przy analizie widoczności swojej konkurencji w Google – nie wrzucaj wszystkiego w jeden prompt. Rozbij je na etapy i prowadź AI krok po kroku; po drodze będziesz mógł dodawać swoje uwagi i w ten sposób kierować pracą modelu.
To oczywiście tylko podstawy, swego rodzaju wstęp do prompt engineeringu. Jeżeli pracujesz z AI na co dzień i interesuje Cię ten temat, warto poczytać więcej o technikach pisania promptów – na przykład na naszym blogu, do którego lektury zapraszamy!
swój potencjał z
polityką prywatności
