Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI Prompting);

Αν έχετε πληκτρολογήσει ποτέ μια ερώτηση σε ένα chatbot και σκεφτήκατε «χμμ, αυτό δεν είναι ακριβώς αυτό που ήθελα» , τότε έχετε συναντήσει την τέχνη της τεχνητής νοημοσύνης. Η επίτευξη εξαιρετικών αποτελεσμάτων δεν έχει να κάνει τόσο με τη μαγεία όσο με τον τρόπο που ρωτάτε. Με μερικά απλά μοτίβα, μπορείτε να καθοδηγήσετε τα μοντέλα να γράφουν, να συλλογίζονται, να συνοψίζουν, να σχεδιάζουν ή ακόμα και να κρίνουν τη δική τους δουλειά. Και ναι, μικρές τροποποιήσεις στη διατύπωση μπορούν να αλλάξουν τα πάντα. 😄

Άρθρα που ίσως σας ενδιαφέρουν μετά από αυτό:

🔗 Τι είναι η επισήμανση δεδομένων τεχνητής νοημοσύνης
Εξηγεί πώς τα σύνολα δεδομένων με ετικέτες εκπαιδεύουν ακριβή μοντέλα μηχανικής μάθησης.

🔗 Τι είναι η ηθική της Τεχνητής Νοημοσύνης
Καλύπτει τις αρχές που καθοδηγούν την υπεύθυνη και δίκαιη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης.

🔗 Τι είναι το MCP στην Τεχνητή Νοημοσύνη;
Παρουσιάζει το Πρωτόκολλο Περιβάλλοντος Μοντέλου και τον ρόλο του στην επικοινωνία με την Τεχνητή Νοημοσύνη.

🔗 Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη Edge
Περιγράφει την εκτέλεση υπολογισμών τεχνητής νοημοσύνης απευθείας σε τοπικές συσκευές edge.

Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI Prompting); 🤖

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI prompting) είναι η πρακτική της δημιουργίας εισροών που καθοδηγούν ένα γενετικό μοντέλο προς την παραγωγή του αποτελέσματος που πραγματικά θέλετε. Αυτό μπορεί να σημαίνει σαφείς οδηγίες, παραδείγματα, περιορισμούς, ρόλους ή ακόμα και μια στοχευμένη μορφή. Με άλλα λόγια, σχεδιάζετε τη συζήτηση έτσι ώστε το μοντέλο να έχει την ευκαιρία να προσφέρει ακριβώς αυτό που χρειάζεστε. Οι έγκυροι οδηγοί περιγράφουν τη μηχανική προτροπών ως σχεδιασμό και βελτίωση προτροπών για την καθοδήγηση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων, δίνοντας έμφαση στη σαφήνεια, τη δομή και την επαναληπτική βελτίωση. [1]

Ας είμαστε ειλικρινείς - συχνά αντιμετωπίζουμε την Τεχνητή Νοημοσύνη σαν ένα πλαίσιο αναζήτησης. Αλλά αυτά τα μοντέλα λειτουργούν καλύτερα όταν τους λέτε την εργασία, το κοινό, το στυλ και τα κριτήρια αποδοχής. Αυτή είναι η προτροπή της Τεχνητής Νοημοσύνης με λίγα λόγια.

Τι κάνει την Τεχνητή Νοημοσύνη να είναι καλή ✅

• Η σαφήνεια υπερισχύει της εξυπνάδας - οι απλές, σαφείς οδηγίες μειώνουν την ασάφεια. [2]

• Το πλαίσιο είναι το παν - δώστε υπόβαθρο, στόχους, κοινό, περιορισμούς, ακόμη και ένα δείγμα γραφής.

• Δείξτε, μην απλώς πείτε - μερικά παραδείγματα μπορούν να εδραιώσουν το στυλ και τη μορφή. [3]

• Η δομή βοηθάει - οι επικεφαλίδες, τα σημεία με κουκκίδες, τα αριθμημένα βήματα και τα σχήματα εξόδου καθοδηγούν το μοντέλο.

• Επαναλάβετε γρήγορα - βελτιώστε την προτροπή με βάση τα στοιχεία που λάβατε και, στη συνέχεια, δοκιμάστε ξανά. [2]

• Ξεχωριστές ανησυχίες - ζητήστε πρώτα ανάλυση και μετά την τελική απάντηση.

• Επιτρέψτε την ειλικρίνεια - προσκαλέστε το μοντέλο να πει ότι δεν γνωρίζω ή να ζητήσει πληροφορίες που λείπουν όταν χρειάζεται. [4]

Τίποτα από αυτά δεν είναι πυρηνική φυσική, αλλά το φαινόμενο της σύνθεσης είναι πραγματικό.

Τα βασικά δομικά στοιχεία της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI Prompting) 🧩

1. Οδηγίες:
   Διατυπώστε την εργασία με σαφήνεια: γράψτε ένα δελτίο τύπου, αναλύστε ένα συμβόλαιο, σχολιάστε τον κώδικα.

2. Συμφραζόμενα
   Συμπεριλάβετε το κοινό, τον τόνο, το πεδίο εφαρμογής, τους στόχους, τους περιορισμούς και τυχόν ευαίσθητα προστατευτικά κιγκλιδώματα.

3. Παραδείγματα
   Προσθέστε 1–3 δείγματα υψηλής ποιότητας για να διαμορφώσετε το στυλ και τη δομή.

4. Μορφή εξόδου
   Ζητήστε JSON, έναν πίνακα ή ένα αριθμημένο σχέδιο. Να είστε συγκεκριμένοι σχετικά με τα πεδία.

5. Γραμμή ποιότητας
   Ορισμός της έννοιας «ολοκληρώθηκε»: κριτήρια ακρίβειας, παραπομπές, μήκος, στυλ, παγίδες που πρέπει να αποφευχθούν.

6. Υποδείξεις ροής εργασίας
   Προτείνετε συλλογισμό βήμα προς βήμα ή έναν βρόχο "προσχέδιο και μετά επεξεργασία".

7. Ασφαλές
   κατά την αστοχία Άδεια να πω ότι δεν γνωρίζω ή να κάνω πρώτα διευκρινιστικές ερωτήσεις. [4]

Μίνι πριν/μετά
Πριν: «Γράψτε κείμενο μάρκετινγκ για τη νέα μας εφαρμογή».
Μετά: «Είστε έμπειρος κειμενογράφος επωνυμίας. Γράψτε 3 επικεφαλίδες σελίδας προορισμού για πολυάσχολους ελεύθερους επαγγελματίες που εκτιμούν την εξοικονόμηση χρόνου. Τόνος: συνοπτικός, αξιόπιστος, χωρίς διαφημιστικές πινελιές. 5–7 λέξεις. Δημιουργήστε έναν πίνακα με τον τίτλο και γιατί λειτουργεί . Συμπεριλάβετε μία αντίθετη επιλογή».

Οι κύριοι τύποι προτροπών τεχνητής νοημοσύνης που θα χρησιμοποιήσετε στην πραγματικότητα 🧪

• Άμεση προτροπή
  Μία μόνο οδηγία με ελάχιστο περιεχόμενο. Γρήγορη, μερικές φορές εύθραυστη.

• Λίγες προτροπές
  Δώστε μερικά παραδείγματα για να διδάξετε το μοτίβο. Ιδανικό για μορφές και τόνο. [3]

• Προτροπή για ρόλους
  Αναθέστε σε μια περσόνα, όπως ανώτερο συντάκτη, καθηγητή μαθηματικών ή κριτή ασφαλείας, τη διαμόρφωση συμπεριφοράς.

• Αλυσιδωτή παρότρυνση
  Ζητήστε από το μοντέλο να σκεφτεί σε στάδια: σχεδιασμός, προσχέδιο, κριτική, αναθεώρηση.

• Υποκίνηση αυτοκριτικής
  Ζητήστε από το μοντέλο να αξιολογήσει το δικό του αποτέλεσμα έναντι κριτηρίων και να διορθώσει προβλήματα.

• Προτροπή με επίγνωση εργαλείων
  Όταν το μοντέλο μπορεί να περιηγηθεί ή να εκτελέσει κώδικα, ενημερώστε το πότε και πώς να χρησιμοποιήσει αυτά τα εργαλεία. [1]

• Προτροπή για κιγκλίδωμα
  Ενσωμάτωση περιορισμών ασφαλείας και κανόνων αποκάλυψης για τη μείωση των επικίνδυνων αποτελεσμάτων - όπως οι λωρίδες ασφαλείας στην αίθουσα μπόουλινγκ: ελαφρώς τσιριχτό αλλά χρήσιμο. [5]

Πρακτικά μοτίβα προτροπών που λειτουργούν 🧯

• Το Σάντουιτς Εργασιών
  Ξεκινήστε με την εργασία, προσθέστε το περιεχόμενο και τα παραδείγματα στη μέση και ολοκληρώστε επαναδιατυπώνοντας τη μορφή εξόδου και τη γραμμή ποιότητας.

• Κριτικός και μετά Δημιουργός.
  Ζητήστε πρώτα ανάλυση ή κριτική και, στη συνέχεια, ζητήστε το τελικό παραδοτέο που να ενσωματώνει αυτήν την κριτική.

• Βασισμένη σε λίστα ελέγχου
  Παρέχετε μια λίστα ελέγχου και απαιτήστε από το μοντέλο να επιβεβαιώσει κάθε πλαίσιο πριν από την οριστικοποίηση.

• Σχήμα-Πρώτα
  Δώστε ένα σχήμα JSON, ζητήστε από το μοντέλο να το συμπληρώσει. Ιδανικό για δομημένα δεδομένα.

• Βρόχος συνομιλίας
  Προσκαλέστε το μοντέλο να θέσει 3 διευκρινιστικές ερωτήσεις και, στη συνέχεια, προχωρήστε. Ορισμένοι προμηθευτές συνιστούν ρητά αυτό το είδος δομημένης σαφήνειας και εξειδίκευσης. [2]

Μικρή αλλαγή, μεγάλη αλλαγή. Θα δεις.

Προτροπές AI vs βελτιστοποίηση vs απλή εναλλαγή μοντέλων 🔁

Μερικές φορές μπορείτε να βελτιώσετε την ποιότητα με μια καλύτερη προτροπή. Άλλες φορές, ο ταχύτερος δρόμος είναι η επιλογή ενός διαφορετικού μοντέλου ή η προσθήκη ελαφρών βελτιώσεων για τον τομέα σας. Οι καλοί οδηγοί προμηθευτών εξηγούν πότε πρέπει να δημιουργείτε προτροπές και πότε να αλλάζετε το μοντέλο ή την προσέγγιση. Η σύντομη εκδοχή: χρησιμοποιήστε προτροπές για τη διαμόρφωση εργασιών και τη συνέπεια και εξετάστε το ενδεχόμενο βελτίωσης για στυλ τομέα ή σταθερές εξόδους σε κλίμακα. [4]

Παραδείγματα προτροπών ανά τομέα 🎯

• Μάρκετινγκ
  Είστε έμπειρος κειμενογράφος επωνυμίας. Γράψτε 5 γραμμές θέματος για ένα email προς πολυάσχολους ελεύθερους επαγγελματίες που εκτιμούν την εξοικονόμηση χρόνου. Διατηρήστε τις γραμμές θέματος με όγκο, κάτω από 45 χαρακτήρες και αποφύγετε τα θαυμαστικά. Δημιουργήστε μια εικόνα με τη μορφή πίνακα 2 στηλών: Θέμα, Αιτιολόγηση. Συμπεριλάβετε 1 εκπληκτική επιλογή που παραβιάζει έναν κανόνα.

• Προϊόν
  Είστε διαχειριστής προϊόντος. Μετατρέψτε αυτές τις ακατέργαστες σημειώσεις σε μια σαφή δήλωση προβλήματος, ιστορίες χρηστών σε Δίνεται-Όταν-Τότε και ένα σχέδιο ανάπτυξης 5 βημάτων. Επισημάνετε ασαφείς υποθέσεις.

• Υποστήριξη
  Μετατρέψτε αυτό το μήνυμα του απογοητευμένου πελάτη σε μια καθησυχαστική απάντηση που εξηγεί τη λύση και θέτει προσδοκίες. Διατηρήστε την ενσυναίσθηση, αποφύγετε τις ευθύνες και συμπεριλάβετε έναν χρήσιμο σύνδεσμο.

• Δεδομένα
  Αρχικά, καταγράψτε τις στατιστικές υποθέσεις στην ανάλυση. Στη συνέχεια, σχολιάστε τες. Τέλος, προτείνετε μια ασφαλέστερη μέθοδο με ένα αριθμημένο σχέδιο και ένα σύντομο παράδειγμα ψευδοκώδικα.

• Νομικά θέματα
  Συνοψίστε αυτήν τη σύμβαση για έναν μη δικηγόρο. Μόνο κουκκίδες, χωρίς νομικές συμβουλές. Αναφέρετε τυχόν ρήτρες αποζημίωσης, καταγγελίας ή πνευματικής ιδιοκτησίας σε απλά αγγλικά.

Αυτά είναι πρότυπα που μπορείτε να τροποποιήσετε, όχι αυστηροί κανόνες. Υποθέτω ότι είναι προφανές, αλλά παρόλα αυτά.

Συγκριτικός Πίνακας - Επιλογές AI Prompting και πού ξεχωρίζουν 📊

Ναι, το τραπέζι είναι λίγο ανώμαλο. Και η πραγματική ζωή είναι το ίδιο.

Συνηθισμένα λάθη στο AI Prompting και πώς να τα διορθώσετε 🧹

1. Ασαφείς ερωτήσεις
   Εάν η προτροπή σας ακούγεται σαν αδιάφορο μήνυμα, το ίδιο θα συμβεί και με την έξοδο. Προσθέστε κοινό, στόχο, διάρκεια και μορφή.

2. Χωρίς παραδείγματα
   Όταν θέλετε ένα πολύ συγκεκριμένο στυλ, δώστε ένα παράδειγμα. Ακόμα και ένα πολύ μικρό. [3]

3. Υπερφόρτωση της προτροπής
   Οι μεγάλες προτροπές χωρίς δομή μπερδεύουν τα μοντέλα. Χρησιμοποιήστε ενότητες και κουκκίδες.

4. Παράλειψη αξιολόγησης
   Ελέγχετε πάντα για πραγματικούς ισχυρισμούς, προκατάληψη και παραλείψεις. Ζητήστε παραπομπές όπου είναι απαραίτητο. [2]

5. Αγνόηση της ασφάλειας
   Να είστε προσεκτικοί με οδηγίες που ενδέχεται να προσελκύσουν μη αξιόπιστο περιεχόμενο. Η εισαγωγή εντολών και οι σχετικές επιθέσεις αποτελούν πραγματικούς κινδύνους κατά την περιήγηση ή την εξαγωγή από εξωτερικές σελίδες. Σχεδιάστε άμυνες και δοκιμάστε τες. [5]

Άμεση αξιολόγηση ποιότητας χωρίς εικασίες 📏

• Ορίστε την επιτυχία εξαρχής:
  Ακρίβεια, πληρότητα, τόνος, συμμόρφωση με τη μορφή και χρόνος έως ότου επιτευχθεί η επιθυμητή απόδοση.

• Χρησιμοποιήστε λίστες ελέγχου ή ρουμπρίκες.
  Ζητήστε από το μοντέλο να βαθμολογήσει μόνο του τα κριτήρια πριν επιστρέψει το τελικό αποτέλεσμα.

• Αφαίρεση και σύγκριση.
  Αλλάζετε ένα στοιχείο προτροπής κάθε φορά και μετρήστε τη διαφορά.

• Δοκιμάστε ένα διαφορετικό μοντέλο ή θερμοκρασία.
  Μερικές φορές η ταχύτερη νίκη είναι η αλλαγή μοντέλων ή η προσαρμογή παραμέτρων. [4]

• Παρακολούθηση μοτίβων σφαλμάτων:
  ψευδαισθήσεις, διόρθωση παλμού πεδίου, λάθος κοινό. Γράψτε αντιπροτροπές που τα μπλοκάρουν ρητά.

Ασφάλεια, ηθική και διαφάνεια στην προτροπή μέσω τεχνητής νοημοσύνης 🛡️

Η καλή προτροπή περιλαμβάνει περιορισμούς που μειώνουν τον κίνδυνο. Για ευαίσθητα θέματα, ζητήστε παραπομπές σε έγκυρες πηγές. Για οτιδήποτε αφορά την πολιτική ή τη συμμόρφωση, απαιτήστε από το μοντέλο είτε να αναφέρει είτε να αναβάλλει. Οι καθιερωμένοι οδηγοί προωθούν με συνέπεια σαφείς, συγκεκριμένες οδηγίες, δομημένα αποτελέσματα και επαναληπτική βελτίωση ως ασφαλέστερες προεπιλογές. [1]

Επίσης, κατά την ενσωμάτωση περιεχομένου περιήγησης ή εξωτερικού περιεχομένου, αντιμετωπίστε άγνωστες ιστοσελίδες ως μη αξιόπιστες. Το κρυφό ή αντιφατικό περιεχόμενο μπορεί να ωθήσει τα μοντέλα σε ψευδείς δηλώσεις. Δημιουργήστε προτροπές και δοκιμές που αντιστέκονται σε αυτά τα κόλπα και κρατήστε έναν άνθρωπο ενήμερο για απαντήσεις υψηλού ρίσκου. [5]

Λίστα ελέγχου γρήγορης εκκίνησης για ισχυρές προτροπές τεχνητής νοημοσύνης ✅🧠

• Περιγράψτε την εργασία σε μία πρόταση.

• Προσθέστε κοινό, τόνο και περιορισμούς.

• Συμπεριλάβετε 1–3 σύντομα παραδείγματα.

• Καθορίστε τη μορφή ή το σχήμα εξόδου.

• Ζητήστε πρώτα τα βήματα και στη συνέχεια την τελική απάντηση.

• Απαιτείται μια σύντομη αυτοκριτική και διορθώσεις.

• Ας κάνει διευκρινιστικές ερωτήσεις, αν χρειαστεί.

• Επαναλάβετε με βάση τα κενά που βλέπετε… και στη συνέχεια αποθηκεύστε την νικητήρια προτροπή.

Πού να μάθετε περισσότερα χωρίς να πνιγείτε σε ορολογία 🌊

Οι έγκυροι πόροι προμηθευτών ξεπερνούν τον θόρυβο. Η OpenAI και η Microsoft διατηρούν πρακτικούς οδηγούς προτροπής με παραδείγματα και συμβουλές σεναρίων. Το Anthropic εξηγεί πότε η προτροπή είναι ο σωστός μοχλός και πότε να δοκιμάσετε κάτι άλλο. Διαβάστε τους όταν θέλετε μια δεύτερη γνώμη που δεν είναι απλώς δονήσεις. [1][2][3][4]

Δεν το διάβασα πολύ καιρό και τελικές σκέψεις 🧡

Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ο τρόπος με τον οποίο μετατρέπετε μια έξυπνη αλλά κυριολεκτική μηχανή σε έναν χρήσιμο συνεργάτη. Πείτε της τη δουλειά, δείξτε το μοτίβο, κλειδώστε τη μορφή και ορίστε έναν ποιοτικό πήχη. Επαναλάβετε λίγο. Αυτό είναι όλο. Τα υπόλοιπα είναι εξάσκηση και γούστο, με μια μικρή δόση πείσματος. Μερικές φορές θα το σκέφτεστε υπερβολικά, μερικές φορές θα το υποπροσδιορίζετε και περιστασιακά θα εφεύρετε μια περίεργη μεταφορά για τις διαδρόμους μπόουλινγκ που σχεδόν λειτουργεί. Συνεχίστε. Η διαφορά μεταξύ μέσου και εξαιρετικού αποτελέσματος είναι συνήθως απλώς μία καλύτερη προτροπή.

Αναφορές

1. OpenAI - Οδηγός γρήγορης μηχανικής: διαβάστε περισσότερα

2. Κέντρο βοήθειας OpenAI - Βέλτιστες πρακτικές μηχανικής άμεσων μηνυμάτων για το ChatGPT: διαβάστε περισσότερα

3. Microsoft Learn - Τεχνικές άμεσης μηχανικής (Azure OpenAI): διαβάστε περισσότερα

4. Anthropic Docs - Επισκόπηση άμεσης μηχανικής: διαβάστε περισσότερα

5. OWASP GenAI - LLM01: Άμεση Έγχυση: διαβάστε περισσότερα

Βρείτε την τελευταία λέξη της Τεχνητής Νοημοσύνης στο επίσημο κατάστημα βοηθών τεχνητής νοημοσύνης

Σχετικά με εμάς