Pərdə Arxasında: ChatGPT Əslində Necə İşləyir (Heç Bir Jargon Yox, Yalnız Faktlar)

Bir elektron poçt yazmaq, mesaj tərcümə etmək və ya hesabatı xülasə etmək üçün süni intellekt istifadə etmisinizsə, ChatGPT ilə tanış olmusunuz. Bu bələdçi onun necə işlədiyini sadə İngilis dilində izah edir. Sehr yoxdur. Böyük sözlər yoxdur. Sadəcə mexanika: modelin necə öyrədildiyi, sözlərinizi cavaba necə çevirdiyi, niyə bəzən səhvlər etdiyi və necə daha yaxşı nəticələr əldə edə biləcəyiniz. Məqalənin hər bir hissəsində bu gün sınaya biləcəyiniz praktik nümunələr və sizi çətinliklərdən uzaq tutan sadə qaydalar göstərəcəyik. Nə vaxt ChatGPT sözünü işlətsək, istifadə etdiyiniz tətbiqdə və ya API vasitəsilə məhsulun gücünü verən müasir, transformator əsaslı dil modellərinin ailəsini nəzərdə tutun.

ChatGPT-ni İşə Saldıq Fikri Nədir

Sistemi nəhəng bir naxış tanıyan kimi düşünün. O, sizden qeydini alır, onu token deyilən kiçik hissələrə ayırır və nə olacağını proqnozlaşdırır. O, bunu təkrar-təkrar, bir addım-addım edir və tam bir cavab alır. Arxa planda, milyardlarla parametrli dərin neyron şəbəkəsi bütün ehtimalları nəzərlərə alır və ehtimallı sıra seçir. Burada bütün "zəka" deməkdir ki, sürətli naxış proqnozudur, öyrədilmiş. İnsanlar deyəndə ki, ChatGPT "başınıza düşür", deməkdir ki, onun öyrəndiyi naxışlar sözlərinizlə yaxşı uyğunlaşır, faydalı mətn meydana gətirə bilir. Çünki eyni mexanizm kodlarda, cədvəllərdə və markdown-da işləyir, ChatGPT-dən SQL yazmasını, CSV fayllarını təmizləməsini və ya JSON şeması tərtib etməsini sizdən xahiş edə bilərsiniz, eyni asanlıqla şeir və ya plan yazdığı kimi.

Sadə İngilis Dilində Xülasə

Detallara daxil olmadan əvvəl, qısa versiya burada. Müasir süni intellekt modelləri böyük həcmli mətn və digər məlumatlarla öyrədilir. İlk təlim zamanı model ardıcıllıqla gələcək tokenin proqnozlaşdırılmasını öyrənir. İncə tənzimləmə zamanı isə model daha faydalı, dürüst və təhlükəsiz olması üçün tənzimlənir. İş vaxtında, sizdən gələn tələb tokenizatora gedir, transformator şəbəkəsindən keçir və tokenlər kimi çıxır ki, bu da sözlərə geri çevrilir. Qalanları - alətlər, şəkillər, səs və brauzer bu əsas dövr üzərində yerləşir. Yalnız bir şeyi yadda saxlayın: bütün yığın bir tokeni proqnozlaşdırıb, sonra növbəti tokeni proqnozlaşdırmağın sürətli dövrüdür.

Təlim 101: Məlumatlar, Tokenlər və Naxışlar

Məlumat mənbələri. Model lisenziyalı məlumatlar, insan təlimçilərinin yaratdığı məlumatlar və açıq móvcud məzmunlar qarışığından öyrənir. Məqsəd səhifələri əzbələmə deyil; müxtəlif üslublar və sahələrdə statistik naxışları öyrənməkdir.

Tokenlər. Kompüterlər sözləri bizim kimi "görmürlər". Onlar tokenlərdən istifadə edir - simvolların qısa hissələri. "Apple," "apples," və "applet" oxşar token naxışlarına çevrilir. Model tokenləri proqnozlaşdırır, hərfləri və ya tam sözləri deyil. Buna görə bəzən qəribə ifadələr yaradır: riyazi hesablar tokenlər üzərində işləyir.

Məqyas. Təlim ixtisaslı avadanlıqlar üzərində böyük dəstələrdən istifadə edir. Daha çox məlumat və emal modelə daha geniş naxışları (qrammatika, faktlar, yazı üslubları, kod strukturları) ələ keçirməyə imkan verir. Amma yalnız miqyas keyfiyyəti təmin etmir; məlumatın quruluşu və təlimin şəkilləndirilməsi eyni dərəcədə əhəmiyyətlidir.

Ümumiləşdirmə. Əsas nəticə ümumiləşdirmədir. Model milyonlarla nümunədən öyrənir, sonra həmin naxışları yeni mesajlara tətbiq edir. O, şəxsi bazanı "açmaq" bilmir, əgər birləşdirməsəniz, və şəxsi yaddaşları yoxdur, əgər cari sessiyada və ya inteqrasiya olunmuş alətlər vasitəsilə verilmişlərsə.

Təhlükəsizlik. Məzmun filtrləri və təhlükəsizlik siyasətləri modelin ətrafında yerləşdirilib, belə ki, ziyankar tələbələr rədd edilir və həssas mövzular diqqətlə idarə olunur.

Transformatorlar, Sadəcə İzah Edildi

Transformator əsas arxitekturadır. Əvvəlki şəbəkələr mətnləri sol-sağa oxuyurdular. Transformatorlar hər şeyi paralel oxuyur və öz-özünə diqqət tokenslərin bir-birinə necə bağlı olduğunu ölçmək üçün istifadə olunur. Cümlənin sonunda bir söz cümlənin başlanğıcındakı bir sözdən asılıdırsa, diqqət modelin həmin uzun məsafəli əlaqəni izləməsinə kömək edir. Diqqət və irəli qidalanma bloklarının yığılıb birləşməsi daha zəngin təmsillər qurur, bu da modelin uzun tələbləri, kodları və qarışıq üslubları heyrətamiz axıcılıqla idarə etməsinə imkan verir. Model bütöv ardıcıllığı bir anda gördüyü üçün tələbənizin uzaq yerlərindən izlər tapıb əlaqələndirə bilir, bu da niyə uzun kontekst pəncərələrinin bu qədər faydalı olduğunu izah edir. Yığını Kiçikləştirəndən sonra model mümkün növbəti token üçün puan təqdim edir. Bir yumşaqlığın funksiya həmin puanları ehtimallara çevirir. Dekoder sizin təyin etdiyiniz parametrlərlə bir token seçir.

Adetim Təlimdən İncə Tuningə

Adetim təlim. Əsas model bir bacarıq öyrənir: gələn tokeni proqnoz etmək. "Paris, xah şəhərdir" verildi ki, ən yaxşı növbəti token adətən "Fransa"dır. Bu, modelin coğrafiyanı insan kimi bildiyini ifadə etmir; reallıq ilə uyğunlaşan güclü statistik bir naxış öyrənmişdir.

Nəzarət olunan incə tənzimləmə. Təlimçilər modelə yüksək keyfiyyətli cavablarla tələblərin nümunələri təqdim edir. Bu, ton, format və vəzifə icrasını öyrədir (poçt yazmaq, plan layihələndirmək, kodu çevirmək).

İnsan rəyi ilə möhkəmləndirilmiş tədris (RLHF). İnsanlar eyni tələbə verilmiş bir neçə model cavabını müqayisə edir. Mükafat model nə cavabın daha yaxşı olduğunu öyrənir. Əsas model insanlara üstünlük verən cavablar - nəzakətli, mövzuya aid və daha az riskli - yaratmaq üçün optimallaşdırılır. Təhlükəsizlik qaydaları zərərli çıxışların azalmasına kömək edir.

Alət istifadəsi. Dil belçikası üzərinə bəzi versiyalar alətləri çağırma qabiliyyətinə malikdir: veb axtarışı, kod təhlilçiləri, görüntü analizatorları və ya xüsusi API'lər. Model (sizin tələbədək və sistem təşkiletməsi ilə bağlı) nə zaman bir aləti çağırmaq, nəticəni oxumaq və cavabı davam etdirmək qərar verir. Alətləri ekstra hiss və əl olaraq düşünün, beyin kimi deyil.

Mühakimə və Çox Addım İşləməsi

Böyük modellər səthi cavablar üçün yaxşıdır. Mürəkkəb problemlər qəsdəli addımlar tələb edir. Diqqətli tələb edərək model plan qura bilər: vəzifəni təsvir etmək, hissələri sıralı şəkildə həll etmək və nəticələri yoxlamaq. Bu, tədbirli mühakimədeyilir. Sürəti etibarlılıq ilə mübadil edir, bu səbəbdən mürəkkəb vəzifələr daha yavaş işləyə bilər və ya daha çox emal tələb edə bilər. Ən yaxşı tələblər addımları açıq şəkildə ifadə edir: "Fərziyyələri sadalayın, rəqəmləri hesablayın, sonra seçimi izah edin." Başqa bir yol, nümunələrin verilməsidir ("few-shot prompting"), bu modelə sizin özünüzün bir həllini tələb etmənizdən əvvəl yaxşı bir həllin necə olduğunu göstərir. Düzgün məhdudiyyətlərlə model tələbləri yoxlanıla bilən addımlara, qeyri-müəyyən istəkləri sınana bilən addımlara çevirə bilər və ticarət-offları sadə bir dildə izah edə bilər.

Çoxmodal Məlumatlar

Bir çox müasir sistemlər şəkilləri, sesləri və bəzən videoları emal edə bilir. Əsas fikir eyni: hər şey tokenlere (və ya yerlərə) çevrilir, transformator vasitəsilə keçirlər və geri sözlər, etiketlər və ya rəqəmlərə çevrilirlər. Bu modelin bir şəklin təsviri yaza bilməsi, bir cədvəl oxuya bilməsi və ya təltif mətnini layihələndirə bilməsi üçün bir üsuldur. Ses modları mətni daxiletmə tərəfində mətni səsləndirməyə əlavə edir və səsləri yazılı mətinə çevirir. Hətta şəkillər və ya səslərlə əməliyyat edəndə belə, son çıxışı hələ də dil modelinin növbəti tokeni proqnozlaşdırması ilə yaranır. Interfeys ardıcıl olduğu üçün, ChatGPT-dən bir diagrammı irəli sürməsini, slayt məzmununu təsvir etməsini, və sonra danışıq notlarını yazmasını söyləyə bilərsiniz, alətləri dəyişdirmədən.

Məhdudiyyətlər və Uğursuzluq Modları

Halüsinasyonlar. Model bəzən doğru səslənən amma elə də deyil olanları söyləyir. Yalan demir; o, mümkünkənarı bir mətn proqnozlaşdırır. Mənbələr tələb edib, kalkulyatordan yoxlamalar və ya bir alət çağırmağı tələb edərək riskləri azaldın.

Köhnəlik. Modelin daxili biliyi kəsiliddəylər var. O, brauzer edə və ya qoşulmuş məlumatlardan istifadə edə bilər, bu xüsusiyyət aktiv olduqda; əks halda, o, keçən həftənin xəbərlərini bilməyəcək.

Qeyri-muidlik. Əgər tələb qeyri-müəyyən dirsə, qeyri-müəyyən cavab alacaqsınız. Kontekst, məhdudiyyətlər və nümunələr verin. Məqsədi, auditoriyanı, formatı və məhdudiyyətləri bildirin.

Riyaziyyat və Vahidlər. Daxili modellər aritmetikdə və ya vahid çevirmələrdə səhv edə bilərlər. Addım-addım hesablamaları və ya kalkulyator alətini aktiv etməyi xahiş edin.

Yanaşma. Təlim məlumatları dünyanın yanaşmalarını əks etdirir. Təhlükəsizlik sistemləri zərər azaltmağa çalışır, amma mükəmməl deyildir. Yüksək riskli sahələrdə (tibb, hüquq, maliyyə), çıxışları təcrübəli şəxslər tərəfindən nəzərdən keçiriləcək sığortalı olaraq qəbul edin.

ChatGPT Hər Zaman Nədən Səhv Etmir

Təhlükəsiz nəticələr üçün sürətli yoxlama siyahısı burada:

• Faktlar əhəmiyyətli olduqda mənbələri tələb edin.

• Hesablamalar üçün, addımları və son rəqəmləri tələb edin.

• Siyasətlər və ya qanunlar üçün, dəqiq keçidi tələb edin və təsdiqləməyə söz verin.

• Kodlaşdırma üçün, birləşmə tətqiqləri və təmizləmə aparın.

• Yaradıcılıq işləri üçün, üslub təlimatları və nümunələr verin.

• Birləşdirilmiş alətləri istifadə edərkən, alətin qaytardığını təsdiqləyin.

• Tələbləri qısaldın, specific olun və test edilə bilər olun.

Tələb Qaydalığı (Gənc Dostu Nəşr)

1. Rol və hədəf təyin edin. “HR koordinatorusunuz. 200 sözlə dəyişmə növbəsi siyasəti layihə edin.”

2. Kontekst təqdim edin. “Bizim qruplar 24/7 çalışır. Saat dışı vaxt əvvəlcədən təsdiqlənməli. Nöqtə işarələri istifadə edin.”

3. Məhdudiyyətləri siyahıya alın. “Hüquqi məsləhətdən çəkinin. Neytral ton istifadə edin. Qısa bir məsuliyyət çatdırın.”

4. Qiymət tələb edin. “H2 başlıq, nöqtələr və bağlayıcı bir məsləhət verin.”

5. Çeklər tələb edin. “Əskik məlumatları və riskli fərziyyələri sonunda siyahıya alın.”

6. Yeniliklər edin. Geribildirim kopyalayın və sıfırdan başlamayın, yenidən işləmə tələb edin.

7. Nümunələr istifadə edin. Bir yaxşı cavabı və bir pis cavabı pokaz edin ki model sizin zövqlərinizi öyrənsin.

8. Müqayisən sapmaması üçün dayanın. Əgər cavabınız məzmunu itirəndə “Yalnız X-ə odaklan” deyərək yenidən planlar.

9. Alternativlər tələb edin. İki və ya üç versiya ən yaxşı cümlə və ya düzülüşü seçmək üçün kömək edir.

10. Kitabxananı saxlayın. Ən yaxşı tələblərinizi saxlayın və onları şablon olaraq bir dəfə daha istifadə edin.

Çıxışı Dəyişən Parametrlər

Temperatur. Daha yüksək dəyərlər fərzi arta bilər; daha aşağı dəyərlər daha təhlükəsiz, daha proqnoz edilə bilən sözlə işlər. Ən çox işgüzar mətn üçün, onu aşağıdan orta bir səviyyəyə qədər saxlayın.
Top-p (nükleus nümunə götürmə). Ən ehtimallı tokenləri seçimlərinə qədər limitlər edib, bir limit əldə olunana qədər onların kombinə edilmiş ehtimalını məhdudlayır.
Maksimum tokenlər. Cavabın uzunluğunu məhdudlaşdırır. Çıxışlar cümlənin ortasında dayandıqda, bu limiti artırın.
Sistem tələbləri. Asistentin rolunu müəyyən edən qısa, gizli göstərişlər. Yaxşı sistem tələbləri istifadəçiyə yazmadan əvvəl hüdudları və üslubu təyin edir.
Durma ardıcıllıqları. Modelə nə zaman durdurulması lazım olduğunu deyən seqmentlər—yalnız bir işarədən əvvəlki hissə istəyirsinizsə faydalıdır.
Toğum. Sərəncamda olduqda, sabit bir toğum nömrəsi təkrar testlər üçün nəticələri daha təkrarlanır edir.

Nümunə: Tələbdən Cavaba Kimi

1. Siz tələb yazırsınız. Nümunə: “Bir vaxt saatının nə etdiyini izah edən üç nöqtə yaz.”

2. Mətn tokenlərə çevrilir.

3. Transformator bütün tokenləri oxuyur, əlaqələrin çəkiyə aid olaraq deyandırdan istifadə edir və növbəti tokenləri proqnozlaşdırır.

4. Dekoder sizin parametrlərinizlə uygun bir token numunəsini götürür.

5. Addımlar 3-4 durma simvolu və ya uzunluq limitinə qədər təkrarlanır.

6. Tokenlər yenidən mətnə çevrilir. Siz cavab görəcəksiniz.

Alət istifadəsi icazə verilirsə, model bəzən (məsələn, bir kalkulyator üçün) alət çağırmasını artırır. Alət bir nəticə qaytarır, bu model daha çox token oxuyur və sonra cavaba davam etdilir. Əgər məlumatın vahidi aktiv olunarsa, sistem sənədlərinizdən keçidləri çəkə bilər, onları modelə əlavə konteksta olaraq verir və yalnız bu kontekstə istifadə edərək cavabı tələb edir. Bu yanaşma əsasən retrieval-augmented generation (RAG) adlanır.

RAG: Öz Biliklərinizlə əlaqə yaradın

RAG, təlim etmədən sizin məzmununuzu modelə qoşur. Addımlar sadədir:

1. Sənədlərinizi kiçik bölmələrə ayırın.

2. Her bölmə üçün yerləşdirmələri (vektorları) yaradın və onları bir məlumat bazasında saxlayın.

3. Bir istifadəçi sual verdikdə sualı yerləşdirin və ən oxşar keçidləri alın.

4. Verilən məlumatları modelə əlavə kontekst olaraq sualla təqdim edin.

5. Keçidlərə aid olan bir cavab verilməsi istənilən şəkildə soruşun.

Bu cavabların sizin məlumatınıza əsaslanmasını təmin edir. Əgər RAG iş yerində istifadə edirsinizsə, keyfiyyət yoxlamaları əlavə edin: son tarixləri filtr edin, təkrar demək olar ki eyni bağlamaları təkrarlayın vəqlı təsdiqlənsin. Bununla yanaşı ChatGPT'nin detallar yaratma şansını azaltır, çünki model təklif edilmiş kontekstə işləməyə tələb edilir.

İncə Tuning: Üslubu Tədris Etmək

İncə tənzimləmə əsas modeli tonunuz və formatlarınıza üstünlük verir. Tələb və istədiyiniz çıxış cütlərini toplayın. Dəstləri kiçik, təmiz və ardıcıl saxlayın. On əla misal min çətin olanları məğlub edir. Eyni strukturu lazım olan zaman istifadə edin (məsələn, uyğunluq məktubları və ya forma doldurma). İncə tənzimləmə modelə özəl biliklər vermir; Faktların dəqiq olmalı olduğu zaman faktları dəqiq tərtib edən RAG və ya API-ələ qoşun. İncə tənzimlənmiş modeli qiymətləndirərkən, əlavə xərcin dəyərini ölçmək üçün güclü bir yalnız təklif bazası ilə müqayisə edin.

Miflər və Faktlar

Mif: Model hər dəfə interneti gəzir. Fakt: Toğlanma aləti işə salınan və istifadə olunan zaman etməz.
Mif: Siz yazdığınız hər şey həmişəlik yadda saxlanır. Fakt: Müddəlar və siyasətlərə asılıdır; bir çox iş planları təlimdən istifadəni ayırır.
Mif: Daha çox parametr həmişə daha ağıllı davranış deməkdir. Fakt: Məlumat keyfiyyəti, təlim üsulu və uyğunlaşdırılması tez-tez daha çox əhəmiyyətlidir.
Mif: O, ekspertləri əvəz edə bilər. Fakt: O, layihələri sürətləndirir və yoxlayır, amma qərarlar üçün hələ də ekspert nəzərdən keçirilməsi tələb olunur.
Mif: Söhbət çıxdıları təsadüfidir. Fakt: Onlar temperatur, top-p, toğum parametrləri ilə tənzimlənə bilən ehtimallı nəticələrdir.

Müəssisə Yoxlama siyahısı

• Təsdiqlənmiş istifadə halları və risk səviyyələrini təyin edin.

• Qırmızı xətləri yaradın (tibbi məsləhətlər yoxdur, hüquqi qərarlar yoxdur, PII tələblərində yoxdur).

• Standart tələblər və üslub təlimatları təqdim edin.

• Yüksək riskli vəzifələri faktları və ya hesablamaları təsdiqləyən alətlər vasitəsilə yönləndirin.

• Nəticələri izləyin və geribildirim toplayın.

• Təhlükəsizlik, yönləndirmə və sitat qaydalarına dair komandaları öyrənin.

• Son qərarlar üçün insanları daşımaq hesab edin.

Məbləğ və İcra Əsasları

Dil modelləri qiymətini tokenlər üzərinə qurur, sözlər deyil. Tipik bir İngilis sözü ~1.3 token edir. Uzun tələblər və uzun cavablar daha çox xərç edir. Axınla cavablar daha sürətli görünür, çünki tokenlər dekodlaşdırıldıqda göstərilir. Keşləmə oxşar tələblərin yenidən istifadə edildikdə xərci azalda bilər. Batching və strukturlu tələblər retries azaldır. Ağırlıq istifadəsi üçün, hər iş axını xəritələyin: gözlənilən uzunluq, tələb olunan alətlər və qəbuledilən gecikmə. ChatGPT-yə müştəri məzmunu üçün güvənirənsə, rəy limitləri vurulduqda sisteminizin mövcudluğunu saxlayan ehtiyatlar qurun.

Dəyəri ölçmək

Demo-nı təqib etməyin. Nəticələri izləyin. Yaxşı əsas danışmaçı metrikalar:

• Gövede olan işlər üzrə qənaət olunmuş dəqiqələr (yazma, xülasə etmə, formatlama).

• Əvəz edən faizi əvvəl və sonra (itirilmiş addımlar, səhv nömr...

• Keçiricilik (təqvimlər, layihələndirilmiş layihələr, yaradılmış təkv.

• İstifadəçilərdən və nəzərdən keçirən şəxslərdən razılaşma balları.

• Nəzərdən sonra təkrarlama faizi.

AI yardımı ilə və olmadan A/B testləri aparın. Növbəti və tən.

Harada Əməliyyatlarda Köməkçi Olur

Dəstək. Mesajları prioritetləşdirin, cavabları yazın və məlumat bazası bağlantılarını tövsiyə edin. Həmişə tonu və qəliz halları idarə etmək üçün insanı prosesdə saxlayın.
HR. Qaydaları yoxlama siyahısına çevirin, qaydaları giriş addımlarına çevirin və elanları yazın.
Planlama. Şablonlar yaradın, əhatə qaydalarını izah edin və növbə tələblərini sadə dildə təşkil edin.
Maliyyə. Alış qeydlərini kateqoriyalara bölün; aydın səbəblər və növbəti addımlarla fərq xülasələri yazın.
Mühəndislik. Testlər yazın, API-ləri təsvir edin və şablonlar üçün qeydləri nəzərdən keçirin. Bunların hamısında, ChatGPT qarışıq girişləri yoxladığınız daha təmiz çıxışlara çevrən sürətli köməkçi kimi işləyir.

Shifton Nümunə Axınları

• Qarmaqarışıq növbətalanma sorğu soylarını adlar, tarixlər və səbəblərlə strukturlaşdırılmış cədvələ çevirin.

• Sərt vaxt saatı ixracatlarını əlavə saat bayraqları və təsdiq qeydləri ilə xülasəyə çevirin.

• Bir komanda üzvlərinə cədvəl dəyişiklikləri haqqında mesaj yazın, sonra onu bölgə qruplarına tərcümə edin.

• Bir menecerin iştirak anomaliyalarını nəzərdən keçirə biləcəyi bir yoxlama siyahısı istəyin.

• Yeni planlama qaydası üçün test hallarını yaradın - həftə sonu həddi, əlavə iş tetikleyiciləri və təhvil alma vaxtı.

Bu axınlar modellərin yenidən formatlaşdırma, xülasə etmə və sadə qaydalara əməl etməkdə yaxşı olduqlarına görə işləmişdir. ChatGPT-dən burada kömək istəyərkən, hədəf format, auditoriya və məhdudiyyətlər barədə açıq olun.

Problemlərin Həlli Təlimatı

Çox ümumidirmi? Nümunələr əlavə edin və boş ifadələrə icazə verməyin. Rəqəmlər, addımlar və ya kod tələb edin.
Çox uzunmu? Çətin bir məhdudiyyət qoyulub, lazım olduqda genişləndirilmiş versiyası üçün tələb edin.
Mənanı qaçırdınız? Vəzifəni bir cümlədə yenidən ifadə edin və uğurun nəyə bənzədiyini göstərən siyahı hazırlayın.
Yalnış faktlar? İstinadlar istəyin və ya düzgün məlumatları istinada daxil edin.
Həssas mövzu? Neytral bir xülasə istəyin və öz şəxsi hökmünüzü əlavə edin.
Çıxılmazda qaldınız? Modelə ilk paraqrafı və məzmun xülasəsini yazmasını istəyin, sonra işinizi davam etdirin.
Tənzimlənmiş məzmun? İnsan təftişini prosesə daxil edin və son qərarları qeyd edin.

Sadə Terminlərlə İdarəetmə

Bir səhifəlik siyasət yazın. Əhatə edilən mövzular: icazə verilən istifadə hallarını, qadağan mövzular, məlumatların idarə edilməsi, insan təftişi və suallar üçün əlaqə nöqtələri. Yeni istifadə halları üçün yüngül bir təsdiq forması əlavə edin. Qeydlər saxlayın. Hər üç aydan bir siyasəti yenidən nəzərdən keçirin. Qaydaları bütün şirkətə izah edin ki, kimsə onları çətin yolla öyrənməsin. ChatGPT ilə sizin təşkilatınızda yaradılan promt və çıxışları dəqiq kimə aid olduğu açıq şəkildə göstərilməlidir.

İnkişaf Qeydləri (Texniki Olmayanlar üçün Təhlükəsiz)

API-lər sizlə danışdığınız eyni əsas modeli ortaya qoyur. Siz mesajlar və qurğular siyahısı göndərirsiniz; sizə tokenlər geri gəlir. Mühafizə çərçivələri standart olaraq kodunuzu daxilində deyil — API çağırışının ətrafında təsdiq edicilər, yoxlayıcılar və vahid testlər əlavə edin. Versiya idarəsi altında saxlanan kiçik, aydın promtlardan istifadə edin. İstehsalda gecikməni və token saylarını izləyin. Məhsulunuz API-yə bağlıdırsa, API versiya dəyişikliklərini izləyin ki, promtlarınız sakitcə qırılmasın.

Nəticə

Bu sistemlər sürətli naxış mühərrikləridir. Aydın girişlər verin, yoxlanıla bilən çıxışlar istəyin və qərarlara görə məsuliyyət daşıyan insanlar saxlayın. Düzgün istifadə edildikdə, onlar sıx iş yükünü aradan qaldırır və gözlənilməz seçənəkləri üzə çıxarırlar. Səhv istifadə etdi, amansız səs-küy yarada bilərlər. Fərq prosesdir, sehr deyil. ChatGPT-ni bacarıqlı köməkçi kimi qəbul edin: layihələndirmələr, çevrilmələr və izahatlarda möhtəşəm; mühakimə və ya məsuliyyətin əvəzi deyil.

Tokenlər və Ehtimallar Yaxın Baxış

Burada kiçik, sadələşdirilmiş bir nümunə var. Deyək ki, promtunuz “Göy” olacaq. Model özündə olan təlim naxışlarına baxır və bir çox mümkün növbəti tokenlərə ehtimal təyin edir. “ göy” üçün 0.60, “ aydın” üçün 0.08, “ parlaq” üçün 0.05 və daha bir çoxuna kiçik dəyərlər verə bilər. Dekoder sonra sizin parametrlərinizə uyğun olaraq bir token seçir. Temperatur aşağı olarsa, demək olar ki, həmişə “ göy” seçəcəkdir. Əgər daha yuxarıdırsa, “ aydın” və ya “ parlaq” görmək mümkündür. Seçimdən sonra, ifadə “Göy göydür” olur və proses növbəti token üçün təkrarlanır. Buna görə iki işləmə fərqli, lakin etibarlı ifadələr istehsal edə bilər. ChatGPT bir fərqli olaraq, bir fərdi xatırlanmış cümləni təkrarlamaqdan çox, bir dağılımdan iştirak edir.

Tokene teşkilat da uzun adların bəzi hallarda qəribə şəkildə qırılmasını izah edir. Sistem karakter dilimlərilə işləyir, sözlərlə deyil. Uzun siyahılar və ya kod yapışdırdığınızda, ChatGPT onları yaxşı idarə edir, çünki virgüllər, mötərizələr və yeni xətt tokenləri üçün olan naxışlar təlim məlumatlarında olduqca yaygındır.

Kontekst Pəncərələri və Yaddaş

Model yalnız bir anda müəyyən miqdarda tokenləri görməyə malikdir, bu, konteks pəncərəsi adlanır. Sizin təkstinunuzu, daxili düşüncə addımlarınızı, alət çağırışlarınızı və cavabınızı bu pəncərə ilə paylaşırsınız. Danışma uzun olarsa, daha əvvəlki hissələr diqqətdən kənarda qala bilər. Bunu qarşısını almaq üçün əsas nöqtələri xülasə edin və ya yenidən nəzərdən keçirin. Sənədlər üçün onları bölün və yalnız aid olan bölmələri təqdim edin. Bəzi vasitələr lazımi yerləri lazım olduqda geri çəkilə bilən öz las edilmişlər əlavə edirlər. Əgər ChatGPT-dən sessiyalar arasında tərcihləri xatırlamağı soruşarsanız, bu, xüsusi bir xüsusiyyət tələb edir; adətən, sizın planınıza uyğun deyil, yalnız cari söhbətdən daha kənara çıxmır.

Özəl Promt Şablonları

Aşağıda qısa, təkrar istifadə edilə bilən naxışlar göstərilmişdir. Yapışdırıb, sonra bağlamaları uyğunlaşdırın.

Analitik: “Sən aydın və diqqətli bir təhlilçisisən. Aşağıdakı cədvəldən istifadə edərək [KPI] hesabla. Formula və rəqəmləri göstər. Əskik olan hər hansı girişləri siyahıya al. 150 sözdən qısa saxla.” Kiçik CSV hissələrini işinə salın və ChatGPT onları nizamlı xülasələrə çevirəcəkdir.

Rekruter: “İşə götürmə meneceri üçün 120 sözlük namizəd yeniləməsi yazın. Rolu: [ad]. Mərhələ: [mərhələ]. Güclər: [ siyahı]. Risklər: [ siyahı]. Növbəti addımlar: [ siyahı]. Neytral saxla.” Bu ChatGPT-i struktur üzərində cəmləyir və tonu peşəkar saxlayır.

Mühəndis: “Hata qeydlərini nəzərə alaraq, üç əsas səbəb hipotezi təklif edin. Sonra hər hipotez üçün bir yeganə test öyrənin. Hipotez, test, siqnalı, riski ilə sütunlarla bir cədvəl təqdim edin.” Format açıq olduğundan, ChatGPT fəaliyyətə keçə biləcəyiniz bir şey təqdim edəcəkdir.

Menecer: “[siyasət] üçün bir səhifəlik yayılma planı layihələndirin. Məqsəd, əhatə dairəsi, addımlar, sahibləri, tarixlər, risklər və işçilərə mesajı daxil edin.” Məhdudiyyətlərinizi əlavə edin və ChatGPT kəsib tamamlaya biləcəyiniz bir plan hazırlayacaq.

Marketoloq: “Bu mermi nöqtələrini 90 saniyəlik məhsul demo scriptinə çevir. İki səhnə. Aydın faydalar. Boş sözlər yoxdur. Mərhələsiz konkret istiqamətləndirici.” Mühafizə tədbirləri, ChatGPT-in dolğunla atlamasına və hədəf işləmə müddətinə çatmasına kömək edir.

Tələbə: “[mövzu] 9-cu sinif şagirdinə izah edin. Onları izləyə biləcəkləri sadə bir nümunə və 4 addım prosesi istifadə edin.” Birbaşa auditoriya və addımlar ilə, ChatGPT qısa və faydalı bələdçilər təqdim edir.

Təcrübədə İşləyən Mühafizə Sərhədləri

• Nömrələnmiş addımlar və qəbul meyarları istəyin. ChatGPT siyahılar üzrə çox yaxşıdır.

• Faktlar üçün, sitatlar tələb edin və onları yoxlayın. Mənbələr olmadığı zaman, deməsini tələb edin.

• Cədvəllər üçün, kiçik nümunələr verin və formulları istəyin. Sonra formulları cədvəlinizə kopyalayın.

• Kodlar üçün, testlər və səhv mesajları tələb edin. ChatGPT hər ikisini yaza bilər.

• Həssas mövzular üçün, neytral bir ton təyin edin və bir nəzarətçi imzalasın.

• Performans üçün, müddəti tutaq və qısa bir TL;DR ilk tələb edin ki, əgər səhvdirsə erkən dayana biləsiniz.

• Tərcümə üçün, lüğət və stil qeydləri daxil edin. ChatGPT onları diqqətlə izləyəcək.

Nümunə Araşdırması: İdmanlı Elektron Poçtdan Fəaliyyət Planına

Təsəvvür edin ki, bir menecer həftə sonu əhatə edən qarışıq bir e-poçt ipi göndərir. Zamanlar inconsistent, tapşırıqlar qeyri-müəyyəndir və hər ikisi fərqli zaman zonalarından istifadə edir. Bunu düzəltmək üçün sadə bir yol:

1. İpliyi yapışdırın və deyin: “Adları, növbələri, və yerləri çıxarın. Zamanları [zona] normalayın. Cədvəl göstərin.”

2. Soruşun: “Əskik detalları və riskli ehtimalları siyahıya alın.”

3. Soruşun: “Bir sistemi təklif edən və üç aydınlaşdırıcı sual soruşan qısa, neytral bir mesaj yazın.”

Üç dəfə çevrildikdən sonra, model səs-küyü cədvəl, bir yoxlama siyahısı və göndərə biləcəyiniz bir layihəyə çevirir. Struktur aydın olduğundan, onu tez söküp yoxlaya bilərsiniz. Əgər detallar səhvdirsə, promtu düzəldin və ya düzgün məlumatları yapışdırıb düzəliş üçün yenidən soruşun.

Əxlaqı Dalğalamadan

İnsanlarla düz olun. Əgər bir mesaj yazmağa AI kömək edirsə və o, işlərə təsir edirsə, bunu deyin. Təhlükəsiz olmadığınızı yoxlamadığınız alətlərə şəxsi məlumatları əlavə etməyin. Hansı dəyişikliyin kim tərəfindən edildiyini bilmək üçün promtları versiya kontrolunda saxlayın. ChatGPT-ni müştərilər qarşısındakı məzmun üçün məsuliyyət olaraq istifadə edərkən insan təftişi əlavə edin və son təstiqi müşahidə edin.

Gələcək İstiqamətlər (Ehtimallar və Yararlılıq)

Modelin birbaşa layihələri bir dəfə oxumasına imkan verən daha uzun kontekst pəncərələrini gözləyin; daha yaxşı alət istifadəsi belə ki, öz data əldə edə və yoxlamalar edə bilsin; və rutin istifadəsini iqtisadi edən ucuz tokenlər. Kiçik cihaz üzərində modellər sürətli, xüsusi tapşırıqları idarə edəcək, daha böyük bulud modelləri mürəkkəb işi həll edəcək. Sehrli ümumi intellektin bir gecədə gələcəyini gözləməyin. ChatGPT-nin gündəlik tapşırıqlarda daha sürətli, daha təhlükəsiz və daha praktik hala gəlməsini təmin edəcək davamlı təkmilləşdirmələr gözləyin.

Tez İstinad: Et və Etmə

Do

• Rol, məqsəd və auditoriya verin.

• Məsələlər və məhdudiyyətlər təqdim edin.

• Struktur və qəbul meyarları tələb edin.

• İşləyən promtların qeydini saxlayın.

• Kiçik başlayın, ölçün və genişlən.

Etmə

• Razılıq olmadan məxfilik və ya tənzimlənmiş məlumatı yapışdırmayın.

• Çıxışın doğru olduğunu zənn etmək. Yoxlayın.

• Promtların yayılmasına icazə verməyin. Onları sıx tutun.

• Tək keçməyə arxayın olmayın. Bir və ya iki dəfə təkrar edin.

• ChatGPT-ni qərar qəbul edəni olaraq istifadə etməyin. O, bir köməkçidir.

Axtarışdan Fərqliliyi

Veb axtarış mühərriki səhifələr tapır. Dil modeli mətn yazır. Bir axtarış mühərrikindən soruşduğunuz zaman, populyarlıq və yenilik kimi siqnallar ilə sıralanan linkləri qaytarır. Bir modeldən soruşduğunuzda, bir cümlə birbaşa istehsal edir. Hər ikisi faydalıdır; sadəcə fərqli sual növlərinə cavab verirlər.

Birincil mənbələr, yenilikçi xəbərlər və ya rəsmi sənədləndirmə lazım olduqda bir axtarış mühərrikindən istifadə edin. Model, bir layihə, yenidən formatlaşdırılmış bir parça və ya təliməyən nümunələr əsasında sürətli bir izahat istədiyinizdə, istifadə edin. Əməldə, ən yaxşı iş arbetsiqatı, ChatGPT-dən bir plan və ya xülasə üçün soruş, sonra mənbələrə klikləyərək təfərrüatları yoxla. Göz atma alətləri varsa, ChatGPT-dən axtarış etməyi və yazarkən sitat gətirməyi soruşa bilərsiniz, amma hərəkət etməzdən əvvəl linkləri özünüz oxuyun.

Başqa bir fərq tonu. Axtarış mühərrikləri stil bələdçinizə fikir vermir. Nümunələri göstərsəniz, ChatGPT tonu təqlid edə bilər. Ona qısa bir səs qaydası verin - “sadə, birbaşa və marketing ifadələrdən azad” - və o, layihələrinizin üstündə həmin stili izləyəcək. Bu ChatGPT-ni daxili işlər üçün sürət və aydınlıq mükəmməl nəsirdən daha çox önəm daşıdığı yerlərdə güclü bir yoldaş edir. İctimai işlər üçün, marka keyfiyyətini qorumaq üçün ChatGPT-ni insan təftişi ilə birləşdirin.

İşləyən Nümunə Söhbətləri

Kobud bir fikri plana çevirin.
Sorğusu: “Mən kiçik bir kafe idarə edirəm. Öncədən ödənişli içki kartları təqdim etmək istəyirəm. Bunun bir ay üçün sınaqdan keçirilməsinin addımlarını layihələndirin. Riskləri və satışları izləmək üçün sadə bir cədvəl şemasi daxil edin.”
Niyə işləyir: rol, məqsəd və məhdudiyyətlər möhkəmdir. ChatGPT addımlar, test pəncərəsi və industriya edə biləcəyiniz kiçik bir cədvəl təklif edəcək.

Nöqtəni itirmədən xülasə edək.
Sorğu: “Aşağıdakı üç müştəri e-poçtunu beş punktda xülasə edin. Bir hata verənina qarşı xüsusiyyət tələbi kimi səslənən şeyləri qeyd edin.”
Niyə işləyir: çıxış və etiketlər dəqiq müəyyən edilir. ChatGPT dəqiq etiketlər istəyərkən kateqoriyaları ayırmaqda yaxşıdır.

Kodu sadə İngilis dilində izah edin.
Sorğu: “Bu funksiyanın nə etdiyini bir paraqrafda izah edin, sonra iki potensial uğursuz luqqa siyahı layayın.”
Niyə işləyir: qısa izahat və risk yoxlaması tələb edir. ChatGPT bu gündəlik kodların əksəriyyəti üçün yaxşı idarə edir.

Həssas bir mesaj layihələndirin.
Sorğu: “Bir altsöz əməkdaşa onların gecə növbəsinin büdcə səbəbi ilə bitdiyini izah edən neytral, hörmətkar bir not yazın. İki alternativ növbə təqdim edin və mövcudluğu soruşun.”
Niyə işləyir: açıq ton və seçimlər. ChatGPT göndərmədən əvvəl düzəliş edə biləcəyiniz sakit bir layihə verəcəkdir.

Stil bələdçisi ilə tərcümə edin.
Sorğu: “Bu elanları anbar işçiləri üçün İspan dilinə tərcümə edin. Cümlələri qısa saxlayın, jargonlardan çəkinin və oxuma səviyyəsini 7-ci sinif səviyyəsində saxlayın.”
Niyə işləyir: ton qaydaları və auditoriya açıqdır. ChatGPT stil məhdudiyyətlərinə diqqətlə əməl edəcək.

Bu naxışlar təkrar olunur. Sizə yaxşı nəticə verən promtları saxlayın, sonra kiçik bir kitabxana yaradın. Komandanız bu kitabxananı paylaşdığında, hamı yararlanır. Zaman keçdikcə, promtlarınız şablonlarınızı olduğu qədər önəmli olur. Yə başqa bir aləti yedəkdə əvəz etsəniz, promt kitabxananız hələ də işləyir, çünki ChatGPT niyyəti aydınlaşdırmaq əvəzinə müəyyən bir menyu yolunu anlamır.

Tənzimlənmiş İşlərdə Risklər və Tədbirlər

Bəzi komandalara AI-nin məlumat sızdıracağını və ya qanunları keçən məsləhətlər verəcəyini narahat edirlər. Bunlar keçərli risklərdir. Qarşısında proses, qorxu deyil, budur. həssas məlumatları içəri keçirməyin, planınız buna icazə vermədikcə və siyasətiniz prosedür təmin etməklə təsdiq olunur. ChatGPT-yə açıq veb əvəzinə təsdiqlənmiş sənədlərə i ğnəlmək üçün geri çağırma istifadə edin. Çıxışları yoxlamalarla böyüdün: kim yayımlaya biləcəyinizin hüdudunu müəyyən edin, risk göstərilən layihələrdə ikincil təstlə mütləq tələb edin və loglar saxlayın. Çox vaxt faktların əhəmiyyətini təsdiqləmək və riyaziyyatı yenidən hesablamaq üçün kalkulota və ya istisnalar edə bilirlər.

Xarici İşlər Üçün Niyə Məsuliyyətlidir

Əksər komandalar kiçik tapşırıqlar altında boğulur: bu qeydi yenidən yazın, həmin cədvəli formatlayın, bir siyasətin ilk versiyasını layihələndirin, bir tərəfdaşa mesajı tərcümə edin və ya uzun bir PDF-dən bir yoxlama siyahı çıxarın. Məhz bu məqamlarda ChatGPT parıldayır. Təşvişli bir girişdən təmiz bir layihəyə bir neçə saniyə ərzində çevirə bilir və siz nəzarət altında qalirsiniz, çünki hələ də nəzərdən keçirir və təsdiqləyirsiniz. Bunun bir həftə ərzində neçə dəfə təkrarlanması zaman qənaəti açıqdır. Dahası, ChatGPT yaxşı adətləri asanlaşdırır: dəqiq struktur tələb etməyə başlayırsınız, qəbul meyarları əlavə edirsiniz və nisbəti asanlıqla arxiv edə biləcəyiniz üçün təst statistikası qoyursunuz. Sadə nəticə: daha aydın sənədlər, daha sürətli xidmətlər və daha az səhvlər.

Bunun üçün yeni başlıqlar və ya böyük büdcələr tələb olunmur. Bugünkü alətlərdən başlayaraq başlayın. Bir proses seçin, ChatGPT-ni üç addıma əlavə edin, qənaət edilən vaxtı ölçün və etdiyinizi yazın. Gələn həftə təkrarlayın. Bu kiçik qazancaları artan komandalar mükəmməl bir plan gözləyənləri sakitcə mübarizə edəklər.