Kulisside Taga: Kuidas ChatGPT Tegelikult Töötab (Ilma Jargonita, Lihtsalt Faktid)

Kui olete kasutanud AI-d e-kirja kirjutamiseks, sõnumi tõlkimiseks või aruande kokkuvõtteks, siis olete kohtunud ChatGPT-ga. See juhend selgitab, kuidas see töötab lihtsas inglise keeles. Pole mingit maagiat. Pole mingit haipi. Ainult mehhanismid: kuidas mudelit treenitakse, kuidas see muudab teie sõnad vastuseks, miks see mõnikord teeb vigu ja kuidas saada paremaid tulemusi. Kogu artikli vältel näitame praktilisi näiteid, mida saate täna proovida, ja lihtsaid reegleid, mis hoiavad teid probleemidest eemal. Kui me kasutame sõna ChatGPT, eeldage, et mõtleme kaasaegsete, transformer-põhiste keelemudelite perekonda, mis käitavad toodet, mida te rakenduses või API kaudu kasutate.

Mis paneb ChatGPT tööle

Mõelge süsteemist kui hiiglaslikust mustrite tuvastajast. See loeb teie sisendi, jagab selle väikesteks osadeks, mida nimetatakse tokeniteks, ja prognoosib, mida peaks järgmisena tulema. See teeb seda korduvalt, sammhaaval, kuni moodustab täieliku vastuse. Kulisside taga kaalub sügav närvivõrk miljardite parameetritega kõiki võimalusi ja valib tõenäolise järjestuse. See ongi kogu 'intelligentsus' siin: äärmiselt kiire mustrite prognoosimine, mis on treeninguga õpitud. Kui inimesed ütlevad, et ChatGPT teid 'mõistab', tähendavad nad, et selle õpitud mustrid kattuvad teie sõnadega nii hästi, et see suudab toota kasulikku teksti. Kuna sama mehhanism töötab koodil, tabelitel ja markdownil, saate paluda ChatGPT-l kirjutada SQL, puhastada CSV-faile või visandada JSON-skeem sama lihtsalt kui see kirjutab luuletuse või plaani.

Lühikokkuvõte tavakeeles

Enne kui sukeldume detailidesse, on siin lühiversioon. Kaasaegsed AI mudelid on treenitud tohutul hulgal tekstide ja muude andmete pealt. Eeltreeningu ajal õpib mudel prognoosima järgmise tokeni järjestuses. Täituvustöötluse ajal suunatakse see olema kasulikum, ausam ja ohutum. Täitmisaegne teie sisend läbib tokeniseerija, voolab läbi transformeri võrgu ja tuleb välja tokenitena, mis dekodeeritakse tagasi sõnadeks. Kõik muu - tööriistad, pildid, hääl, ja sirvimine - on kihiliselt pandud sellele baastsüklile. Kui te mäletate ainult ühte asja, siis pidage meeles seda: kogu komplekt on kiire tsükkel 'prognoosi token', siis prognoosi järgmist.

Treenimine 101: Andmed, tokenid ja mustrid

Andmeallikad. Mudel õpib segu litsentseeritud andmete, inimtreenerite loodud andmete ja avalikult kättesaadava sisu põhjal. Eesmärk ei ole lehtede meeldejätmine, vaid pigem statistiliste mustrite õppimine paljudest stiilidest ja valdkondadest.

Tokenid. Arvutid ei 'näe' sõnu nagu meie. Nad kasutavad tokeneid - lühikesi tähemärkide jadasid. 'Õun', 'õunad' ja 'õunake' kaardistuvad osaliselt kattuvatele tokeni mustritele. Mudel prognoosib tokeneid, mitte tähti ega terveid sõnu. Seetõttu tekitab see mõnikord imelikke lauseid: matemaatika töötab tokenite peal.

Skaala. Treenimine kasutab tohutuid koguseid spetsiaalses riistvaras. Rohkem andmeid ja arvutusvõime võimaldab mudelil hõivata laiemad mustrid (grammatika, faktid, kirjutamisstiilid, koodistruktuurid). Kuid ainult skaala ei taga kvaliteeti; tähtsad on ka andmete kureerimine ja treeningu ülesehitamine, mitte ainult toores suurus.

Üldistus. Võtmetulemus on üldistus. Mudel õpib miljonitest näidetest ja rakendab neid mustreid täiesti uutele sisenditele. See ei saa 'otsida' privaatset andmebaasi, kui te seda ei ühenda, ja tal ei ole kasutajate isiklikku mälu, kui neid pole esitatud praeguses sessioonis või integreeritud tööriistade kaudu.

Turvalisus. Sisu filtrid ja turvapoliitikad on mudeli ümber kihiliselt paigutatud, nii et kahjulikud sisendid lükatakse tagasi ja tundlikke teemasid käsitletakse hoolikalt.

Transforemerid, lihtsalt selgitatud

Transformer on põhitugevus. Varasemad võrgustikud lugesid teksti vasakult paremale. Transforemerid loevad kõike paralleelselt ja kasutavad enesetähelepanu et mõõta, kuidas tokenid omavahel seostuvad. Kui sõna lause lõpus sõltub lause alguses olevast sõnast, aitab tähelepanu mudelil seda pikaajalist seost jälgida. Kihiti asetatud tähelepanu- ja edasiandmise plokid loovad rikkamaid esindusi, mis võimaldavad mudelil käsitleda pikki sisendeid, koodi ja segastiile üllatava osavusega. Kuna mudel vaatab kogu järjekorda korraga, suudab see siduda vihjed teie sisendi kaugel paiknevatest osadest, mistõttu on pikemad kontekstaknad nii kasulikud. Komplektilõpus väljastab mudel skoori iga võimaliku järgmise tokeni jaoks. Pehme maksimum-funktsioon muudab need skoorid tõenäosusteks. Dekooder valib seejärel ühe tokeni teie seadete järgi.

Eeltreeningust täiendtreeninguni

Eeltreening. Baasmudel õpib ühte oskust: prognoosida järgmist tokenit. 'Pariis on' puhul on parim järgnev token 'Prantsusmaa'. See ei tähenda, et mudel 'teaks' geograafiat nagu inimene; see on õppinud tugeva statistilise mustri, mis sobib reaalsusega.

Juhendatud täiendtreening. Treenerid söödavad mudelile näitesisendid koos kõrgkvaliteetsete vastustega. See õpetab tooni, vormistust ja ülesannete täitmist (kirjuta e-kiri, koostage plaan, muuda koodi).

Reinforcement learning inimeste tagasisidest (RLHF). Inimesed võrrelda sama sisendi mitut mudelvastust. Tasu mudel õpib, milline vastus on parem. Baasmudelit optimeeritakse siis andma vastuseid, mis inimestele meeldivad - viisakad, asjakohased ja vähem riskantsed. Lisatakse ka turvareeglid kahjulike väljundite vähendamiseks.

Tööriistade kasutamine. Keeleraamstiku peale saavad mõned versioonid kutsuda tööriistu: veebiotsing, koodi tõlgendajad, nägemisanalaüütikud või kohandatud API-d. Mudel otsustab (põhinedes teie sisendile ja süsteemi seadistustele), millal tööriista kutsuda, loeb tulemuse ja jätkab vastusega. Mõelge tööriistadest kui lisa-meelte ja -käteta, mitte ajust endast.

Põhjendus ja mitmeastmeline töö

Suured mudelid on head pindvastustel. Rasked probleemid vajavad sihipäraseid samme. Hoolika sisendiga suudab mudel planeerida: loetleb ülesande, lahendab osad järjekorras ja kontrollib tulemusi. Seda nimetatakse struktureeritud põhjendus. See vahetab kiiruse usaldusväärsuse vastu, mistõttu keerukad ülesanded võivad töötada aeglasemalt või kasutada rohkem arvutusvõimekust. Parimad sisendid muudavad samud selgeteks: 'Loetle eeldused, arvuta numbrid, siis selgita valikut.' Teine tee on anda näiteid ('vähenäite sisestamine'), mis näitavad mudelile, milline hea lahendus välja näeb, enne kui palute oma. Õigete piirangutega suudab mudel tõlkida nõuded kontrollnimekirjadeks, muundada ebaselged küsimused testitavateks sammudeks ja selgitada kompromisse lihtsas keeles.

Mitmemodaalsed sisendid

Paljud kaasaegsed süsteemid suudavad töödelda pilte, heli ja mõnikord videoid. Põhiidee on sama: kõik muudetakse tokeniteks (või koordinaatidena), aetakse läbi transformeri ja muudetakse tagasi sõnadeks, siltideks või numbriteks. See on, kuidas mudel suudab kirjeldada pilti, lugeda diagrammi või koostada alternatiivteksti. Hääle režiimid lisavad kõnest tekstiks ja tekstist kõneks muutmist. Isegi kui see käsitleb pilte või heli, on lõplik väljund endiselt keelemudeli poolt toodatud järgmise tokeni prognoosimise kaudu. Kuna liides on järjepidev, saate paluda ChatGPT-l jutustada diagrammi, kaardistada oma esitluse sisu ja seejärel kirjutada esineja märkused ilma tööriistu vahetamata.

Piirangud ja riketüübid

Hallutsinatsioonid. Mudel väidab mõnikord asju, mis tunduvad õiged, kuid pole seda. See ei valetaks; see prognoosib tõenäolist teksti. Vähendage riski, kui palute sel allikaid, kontrollite kalkulaatoriga või kutsute tööriista.

Vanadus. Mudelil on piiratud sisseehitatud teadmised. See suudab sirvida või kasutada ühendatud andmeid, kui see võime on lubatud; muidu ei tea see möödunud nädala uudiseid.

Ebaselgus. Kui teie sisestus on ebaselge, saate ebaselge vastuse. Andke kontekst, piirangud ja näited. Määrake eesmärk, auditoorium, vorming ja piirangud.

Matemaatika ja ühikud. Toores mudel võib teha vigu aritmeetikas või ühikute teisendamisel. Paluge samm-sammulisi arvutusi või võimaldage kalkulaatori tööriista.

Eelarvamused. Treenimise andmed peegeldavad maailma, sealhulgas selle eelarvamusi. Turvasüsteemid püüavad kahju vähendada, kuid need pole täiuslikud. Kõrgetasemelistes valdkondades (meditsiin, juriidika, finants) käsitlege tulemusi nagu mustandeid, mida peavad vaatama kvalifitseeritud inimesed.

Kus ChatGPT teeb vigu

Siin on kiire kontrollnimekiri turvalisemate tulemuste saamiseks:

• Küsige allikaid siis, kui faktid on olulised.

• Arvutuste puhul küsige sammu ja lõppnumbreid.

• Poliitikate või seaduste puhul nõudke täpset lõiku ja kohustuge selle verifitseerimiseks.

• Kodeerimisel käivitage ühiktestid ja lintimine.

• Loomingulise töö puhul andke stiilijuhised ja näited.

• Kui kasutate ühendatud tööriistu, kinnitage, mida tööriist tagastas, enne kui toimetate.

• Hoidke sisendid lühikesed, spetsiifilised ja testitavad.

Sisestusmängude juhend (noortesõbralik versioon)

1. Määrake roll ja eesmärk. “Olete personalikoordinaator. Koostage töövahetuse vahetamise poliitika 200 sõnas.”

2. Andke kontekst. “Meie meeskonnad töötavad ööpäevaringselt. Ületunnitöö peab olema eelnevalt heaks kiidetud. Kasutage täppisloendeid.”

3. Loetlege piirangud. “Vältige juriidilist nõu. Kasutage neutraalset tooni. Lisage lühike loobumisettepanek.”

4. Küsige struktuuri. “Andke H2 pealkiri, täppisloetelud ja lõpetava vihje.”

5. Küsige kontrolli. “Loetlege puudu olev teave ja riskantsed eeldused lõpus.”

6. Itereerige. Kleepige tagasiside ja paluge revideerimist, selle asemel et algusest alustada.

7. Kasutage näiteid. Näidake ühte head vastust ja ühte halba vastust, et mudel õpiks teie maitset.

8. Peatage ulatuse paisumine. Kui vastus läheb teemast kõrvale, vastake 'Keskenduge ainult X-le' ja see kalibreerib uuesti.

9. Küsige alternatiive. Kaks või kolm versiooni aitavad valida parima joone või paigutuse.

10. Hoidke raamatukogu. Salvestage oma parimad sisendid ja kasutage neid uuesti mallidena.

Seaded, mis muudavad väljundit

Temperatuur. Kõrgemad väärtused lisavad mitmekesisust; madalamad väärtused jäävad ohutumate, etteaimatavamate sõnastuste juurde. Enamiku ärilike tekstide puhul hoidke seda madalast kuni keskmiseni.
Ülemine-p (tuumaproovimine). Piirab valikut kõige tõenäolisemate tokeniteni, kuni nende kombineeritud tõenäosus saavutab läve.
Maksimaalsed tokenid. Piirab vastuse pikkust. Kui väljundid peatuvad keset lauset, tõsta seda piiri.
Süsteemi sisendid. Lühike, peidetud juhis, mis määratleb assistendi rolli. Head süsteemi sisendid seavad piirid ja stiili enne, kui kasutaja midagi sisestab.
Peatusjärjestused. Stringid, mis ütlevad mudelile, millal lõpetada genereerimine, kasulik, kui teil on vaja ainult osa enne markerit.
Seeme. Kui saadaval, muudab fikseeritud seemnenumber tulemused testimise jaoks korduvateks.

Näide: sisendist vastuseni

1. Te trükite sisse sisendi. Näide: “Kirjutage kolm punkti, mis selgitavad, mida teeb ajakell.”

2. Tekst tokeniseeritakse.

3. Transformer loeb kõik tokenid, kasutab tähelepanu suhte kaalumiseks ja prognoosib järgmise tokeni.

4. Dekooder valib tokeni vastavalt teie seadetele.

5. 3.–4. sammud korduvad, kuni saabub peatussümbol või pikkuspiirang.

6. Tokenid muudetakse tagasi tekstiks. Näete vastust.

Kui tööriista kasutamine on lubatud, võib mudel sisestada tööriista kutsumise keskel (näiteks kalkulaator). Tööriist tagastab tulemuse, mida mudel loeb kui rohkem tokeneid, ja jätkab vastust. Kui andmehankimine on lubatud, saab süsteem tõmmata lõike teie dokumentidest, anda need mudelile täiendava kontekstina ja paluda tal vastata selle konteksti alusel. Seda lähenemist kutsutakse sageli allikmaterjaliga täiendatud generatsiooniks (RAG).

RAG: Too oma teadmised

RAG ühendab teie sisu mudeliga ilma seda uuesti töötlemata. Sammud on lihtsad:

1. Jagage oma dokumendid väikesteks lõikudeks.

2. Looge igale lõigule paigutused (vektorid) ja salvestage need andmebaasi.

3. Kui kasutaja küsimuse esitab, muutke küsimus paigutuseks ja tõmmake kõige sarnasemad lõigud.

4. Andke need lõigud mudelile lisakontekstina koos küsimusega.

5. Küsige vastust tsitaatidega lõikudest.

See hoiab vastused teie andmetes kinnistatuna. Kui kasutate tööajal RAG-i, lisage kvaliteedikontrollid: filtreerige viimaste kuupäevade järgi, eemaldage peaaegu identsed lõiked ja näidake allikaid, et hindajad saaksid kontrollida. See vähendab ka tõenäosust, et ChatGPT leiutab detaile, sest sellele palutakse jääda esitatud konteksti juurde.

Täiendtreening: stiili õpetamine

Täiendtreening paneb baasmudeli eelistama teie tooni ja vorminguid. Koguge paarid sisenditest ja soovitud väljunditest. Hoidke andmestikud väikesed, puhtad ja järjepidevad. Kümme suurepärast näidet lööb tuhat sassis. Kasutage seda, kui vajate iga kord sama struktuuri (näiteks vastavuskirjad või vormi täitmine). Täiendtreening ise ei anna mudelile privaatset teadmist; paaritage see RAG-i või API-dega, kui faktid peavad olema täpsed. Kui hindate täiendtreenitud mudelit, võrrelge seda tugeva ainult-sisendiga baasvõrreldavateks tagamaks, et lisakulu õigustab end.

Müüdid vs faktid

Müüt: Mudel sirvib veebi iga kord. Fakt: See ei tee seda, kui sirvimistööriist pole lubatud ja kutsutud.
Müüt: See salvestab kõike, mida te sisestate igavesti. Fakt: Säilitamine sõltub toote seadistustest ja poliitikatest; paljud äriotsused eraldavad treenimise ja kasutamise.
Müüt: Rohkem parameetreid alati tähendab targemat käitumist. Fakt: Andmekvaliteet, treeningumeetod ja häälestus on sageli olulisem.
Müüt: Seda saab asendada ekspertidega. Fakt: See kiirendab mustandite ja kontrollide saatmist, kuid ekspertiisiline läbivaatamine on otsuste tegemisel siiski vajalik.
Müüt: Vestluse väljundid on juhuslikud. Fakt: Need on tõenäosuspõhised koos kontrollidega (temperatuur, top-p, seeme), mida saate seadistada.

Ettevõtte kontrollnimekiri

• Määratle heakskiidetud kasutusjuhtumid ja riskitasemed.

• Loo punased jooned (pole meditsiinilist nõu, pole juriidilisi kohtuotsuseid, pole PII sisendites).

• Esita standardseid sisendeid ja stiilijuhiseid.

• Suuna kõrge riskiga ülesanded tööriistade kaudu, mis kinnitavad fakte või arvutusi.

• Jälgi tulemusi ja kogu tagasisidet.

• Koolita meeskondi privaatsuse, eelarvamuste ja tsitaadinõuetega.

• Jäta inimesed lõplike otsuste eest vastutama.

Kulu ja toimivuse alused

Keelemudelid hinnastatakse tokenite, mitte sõnade järgi. Tüüpiline ingliskeelne sõna on ~1.3 tokenit. Pikemad sisendid ja pikemad vastused maksavad rohkem. Striimiva väljundi külvajadus näib kiirem, kuna tokenid kuvatakse nende dekodeerimisel. Vahemälu saab vähendada kulusid, kui taaskasutatakse sarnaseid sisendeid. Partii ja struktureeritud sisendid vähendavad kordusi. Raske kasutamise korral kaardistage iga töövoog: oodatav pikkus, vajalikud tööriistad ja vastuvõetav viivitus. Kui te toetute ChatGPT-le kliendi sisu jaoks, looge varuvariante, et teie süsteem degradeeruks gracefully, kui limiidid tabavad.

Väärtuse mõõtmine

Ärge jälitage demoefekte. Jälgige tulemusi. Head alusmõõdikud:

• Ülesande täitmiseks kulutatud minutid (kirjutamine, kokkuvõtete tegemine, vormindamine).

• Vigade määr enne vs pärast (puudu jäänud etapid, valed numbrid, katkised lingid).

• Läbilaskevõime (käsitletud piletid, toodetud mustandid, genereeritud testid).

• Rahuloluhinnangud kasutajatelt ja hindajatelt.

• Ümbertegemisprotsent pärast hindamist.

Tehke A/B teste AI abil ja ilma. Hoidke versiooni, sisendit ja seadeid konstantsed, kui mõõtate. Kui ChatGPT-d kasutatakse esialgse mustandi tegemiseks, mõõtke, kui kaua hindamine võtab ja kui palju parandusi on vaja, et saavutada avaldamiseks sobiv kvaliteet.

Kus see aitab operatsioonides

Tugi. Kolme kirjade prioriteetsust, koostage vastused ja soovitage teadmistebaasi linke. Inimese kaasamine on oluline tooni ja erijuhtumite jaoks.
HR. Muuda poliitikad kontroll-lehtedeks, teisenda reeglid sissejuhatavateks sammudeks ja koostage teadaanded.
Ajastamine. Koostada mallid, selgitada katvusreegleid ja korraldada vahetuste taotlusi lihtsas keeles.
Rahandus. Muuda ostumärkused kategoorilisteks sissekanneteks; koostage erinevuste kokkuvõtted selgete põhjuste ja edasiste sammudega.
Inseneritöö. Kirjutage teste, kirjeldage API-sid ja vaadake logisid mustrite jaoks. Kõigis neis toimib ChatGPT kiire assistendina, mis muudab segase sisendi puhtamaks väljundiks, mida saate üle vaadata.

Shiftoni näidisvood

• Teisenda segane vahetuse taotluste niit struktureeritud tabeliks koos nimede, kuupäevade ja põhjustega.

• Jalgrattaga ajakellade toorandmed kokkuvõtteks, mis sisaldab ületunnitöö lippe ja kinnitamise märkmeid.

• Koostage meeskonnale sõnum ajakava muutuste kohta, seejärel tõlkige see piirkondlikele meeskondadele.

• Küsige kontrollnimekirja, mida juhataja saab kasutada kohaloleku kõrvalekallete ülevaatamiseks.

• Genereerige uue ajastamise reegli testjuhtumid—nädalavahetuse limiit, ületunnitöö vallandajad ja üleandmise ajastus.

Need vood töötavad, sest mudel on hea ümbervormindamisel, kokkuvõtete tegemisel ja lihtsate reeglite järgimisel. Kui palute ChatGPT-l siin aidata, olge selge sihtformaadi, sihtrühma ja piirangute osas.

Tõrkeotsingu juhend

Liiga üldine? Lisa näited ja keela moesõnad. Küsige numbreid, samme või koodi.
Liiga pikk? Seadke kindel piir, siis küsige laienenud versiooni, kui vaja.
Väärtuse puudumine? Sõnastage ülesanne ümber ühe lausega ja loetlege, milline näeb välja edu.
Valed faktid? Küsige viiteid või lisage õiged andmed vihjesse.
Tundlik teema? Küsige neutraalset kokkuvõtet ja lisage oma hinnang.
Kinni? Küsige mudelilt, et kirjutaks esimene lõik ja bullet-punktiga struktuur, seejärel jätkake ise.
Reguleeritud sisu? Hoidke inimene ülevaatajana ja logige lõplikud otsused.

Valitsemine lihtsate sõnadega

Kirjutage ühe lehe poliitika. Käsitle: lubatud kasutusjuhud, keelatud teemad, andmete käsitlemine, inimese ülevaatus ja kontaktpunktid küsimuste jaoks. Lisa kerge heakskiitmisvorm uute kasutusjuhtude jaoks. Hoidke logisid. Vaadake poliitika üle iga kvartali järel. Selgitage reegleid kogu ettevõttele, et keegi ei õpiks neid raskel viisil. Tehke selgeks, kes omab ChatGPT-ga teie organisatsioonis loodud vihjeid ja väljundeid.

Arendaja märkused (ohutu mitte-arendajatele)

APId paljastavad sama põhikohtumismudeli. Sa saadad sõnumite ja seadistuste nimekirja; saad vastuseks tokenid. Piirangud ei ela vaikimisi su koodis - lisa validaatoreid, kontrollijaid ja ühikuteste API-kõne ümber. Kasuta väikeseid, selgeid vihjeid, mis on salvestatud versioonikontrollis. Jälgi latentsust ja tokenite arvu produktsioonis. Kui sinu toode sõltub APIst, jälgi API versiooni muutusi, et su vihjed ei laguneks vaikselt.

Põhimõte

Need süsteemid on kiired mustrite mootorid. Anna selgeid sisendeid, küsi kontrollitavaid väljundeid ja hoia inimesi vastutavana otsuste eest. Hästi kasutatuna eemaldavad need tüütut tööd ja avavad võimalusi, mida sa võiksid muidu vahele jätta. Hooletult kasutatuna loovad need enesekindlat müra. Erinevus on protsessis, mitte maagias. Kohtle ChatGPT-d kui osavat assistenti: suurepärane mustandite, konversioonide ja selgituste juures; mitte asendajana otsustusvõimele või vastutusele.

Lähemalt vaadates tokeneid ja tõenäosusi

Siin on väike, lihtsustatud näide. Ütleme, et su vihje on "Taevas on". Mudel vaatab oma treeningumustreid ja määrab tõenäosuse paljudele järgmistele tokenitele. See võib anda 0,60 " sinine", 0,08 " selge", 0,05 " ere" ja väikeseid väärtusi mitmele muule. Dekooder valib siis ühe tokeni vastavalt teie seadistustele. Kui temperatuur on madal, valib see peaaegu alati " sinine". Kui see on kõrgem, võite näha " selge" või " ere". Peale valikut muutub fraasiks "Taevas on sinine" ja protsess kordub järgmise tokeni jaoks. Seetõttu võivad kaks jooksu toota erinevaid, kehtivaid fraase. ChatGPT võtab proovid jaotusest, mitte ei korda ühte mällu salvestatud lauset.

Tokeneerimine selgitab ka, miks pikad nimed mõnikord kummaliselt murduvad. Süsteem töötab tähemärkide tükkidega, mitte tervete sõnadega. Kui sa kleebid pikki loendeid või koodi, käitleb ChatGPT neid hästi, sest tokenite mustrid komade, sulgude ja reavahetuste jaoks on äärmiselt tavalised treeningandmetes.

Konteksti aknad ja mälu

Mudel saab korraga vaadata ainult teatud arvu tokeneid, mida nimetatakse konteksti aknaks. Teie viide, sisemised arutluskäigud, tööriista kõned ja vastus jagavad kõik seda akent. Kui vestlus venib pikaks, võivad varasemad osad jääda välja. Selle vältimiseks kokkuvõtke või sõnastage peamised punktid ümber. Dokumentide jaoks jagage need tükkideks ja andke ainult asjakohased osad. Mõned tööriistad lisavad leidmise, et olulisi lõike saab tagasi tuua, kui vaja. Kui palute ChatGPT-l mäletada eelistusi sessioonide vahel, nõuab see selget funktsiooni; vaikimisi ei mäleta see praeguse vestluse ulatusest kaugemale, kui teie plaan seda ei võimalda.

Vihjemallid, mida saate varastada

Allpool on lühikesed, korduvkasutatavad mustrid. Kleepige ja siis kohandage sulud.

Analüütik: "Te olete selge ja ettevaatlik analüütik. Kasutades allolevat tabelit, arvutage [KPI]. Näidake valemit ja numbreid. Loetlege kõik puuduvad sisendid. Hoidke see alla 150 sõna." Kasutage seda väikeste CSV väljavõtetega ning ChatGPT muudab need korrastatud kokkuvõteteks.

Värbaja: "Kirjutage 120-sõnaline kandidaadi värskendus värbamisjuhile. Roll: [nimetus]. Etapp: [etapp]. Tugevused: [loetelu]. Riskid: [loetelu]. Järgmised sammud: [loetelu]. Hoia see neutraalne." See keskendub ChatGPT struktuurile ja hoiab tooni professionaalsena.

Insener: "Tuginedes tõrkelogile, esitage kolm võimalikku algpõhjuste hüpoteesi. Seejärel pakuge üks test iga hüpoteesi jaoks. Toodake tabel veergudega: hüpotees, test, signaal, risk." Kuna formaat on selge, tagastab ChatGPT midagi, mille alusel saab tegutseda.

Juhataja: "Kavas on vormistada ühe lehekülje jagamine [poliitika] kohta. Lisage eesmärk, ulatus, sammud, vastutajad, kuupäevad, riskid ja sõnum töötajatele." Lisage oma piirangud ja ChatGPT koostab plaani, mida saate kärpida ja lõpetada.

Turundaja: "Muutke need bullet-punktid 90-sekundiliseks tootedemo skriptiks. Kaks stseeni. Selged eelised. Ei mingeid moesõnu. Lõpetage konkreetse CTA-ga." Piirangud aitavad ChatGPT-l vältida liigset juttu ja tabada sihtaja.

Õpilane: "Selgita [teema] 9. klassi õpilasele. Kasuta lihtsat näidet ja neljaetapilist protsessi, mida nad saavad järgida." Otsese sihtrühma ja sammudega loob ChatGPT lühikesi kasulikke juhendeid.

Kavatsus, mis praktikas töötab

• Küsige nummerdatud samme ja aktsepteerimiskriteeriume. ChatGPT on väga hea nimekirjades.

• Faktide puhul nõuda viiteid ja kontrollida neid. Kui allikad puuduvad, küsige, et see ütleks nii.

• Tabelarvutuste jaoks andke väikseid näidiseid ja küsige valemeid. Seejärel kopeerige valemid oma lehele.

• Koodi jaoks nõuda teste ja veateateid. ChatGPT oskab mõlemat kirjutada.

• Tundlike teemade puhul määrake neutraalne toon ja laske ülevaatajal allkirjastada.

• Jõudluse puhul piirake pikkust ja küsige lühige TL;DR-d esmalt, et saaksite peatuda varakult, kui see ei tööta.

• Tõlkimise jaoks lisage sõnaraamatud ja stiilijuhised. ChatGPT järgib neid hoolikalt.

Juhtumiuuring: Segasest E-kirjast Tegevuskavani

Kujutage ette, et juhataja edastab segase e-posti lõime nädalavahetuse katte kohta. Ajad on ebajärjekindlad, ülesanded on ähmased ja kaks inimest kasutavad erinevaid ajatsoone. Siin on lihtne viis selle parandamiseks:

1. Kleepige lõime ja öelge: "Ekstraheerige nimed, vahetused ja asukohad. Normaliseerige ajad [tsooni]. Kuvage tabel."

2. Ask: “List missing details and risky assumptions.”

3. Küsige: "Kirjutage lühike, neutraalne sõnum, mis pakub ajakava ja küsib kolme täpsustavat küsimust."

Kolme pöörde käigus muudab mudel müra tabeliks, kontrollnimekirjaks ja mustandiks, mille saate saata. Kuna struktuur on selge, saate selle kiiresti kinnitada. Kui üksikasjad on valed, kohandage vihjet või kleepige õiged andmed ja küsige ülevaatamist.

Eetika ilma käeviibeteta

Olge inimestega otsekohene. Kui AI aitab kirjutada teadet, mis mõjutab töökohti, siis öelge nii. Ärge söödagi privaatseid andmeid tööriistadesse, mida pole kontrollitud. Kasutage vihjete jaoks versioonikontrolli, et teaksite, kes mida muutis. Kui tuginete ChatGPT-le kliendiga seotud sisu jaoks, lisage inimese ülevaatus ja hoidke viimaste kinnituste logi. Need on samad reeglid, mida head meeskonnad kasutavad mis tahes võimsate tööriistade jaoks.

Tuleviku suunad (tõenäoliselt ja kasulikud)

Oodake pikemaid konteksti aknaid, mis võimaldavad mudelil lugeda korraga terveid projekte; paremat tööriistade kasutamist, et see saaks iseseisvalt andmeid hankida ja kontrolle läbi viia; ning odavamaid tokeneid, mis muudavad rutiinse kasutamise soodsaks. Väikesed seadme kohalikud mudelid käsitlevad kiireid, privaatseid ülesandeid, samal ajal kui suuremad pilvemudelid lahendavad keerulist tööd. Ärge oodake maagilist üldist intelligentsust üleöö saabuvat. Oodake järjepidevaid parandusi, mis muudavad ChatGPT kiiremaks, turvalisemaks ja igapäevaste ülesannete puhul praktilisemaks.

Kiirülevaade: Tehke ja mitte

Do

• Andke roll, eesmärk ja publik.

• Esitage näited ja piirangud.

• Küsige struktuuri ja aktsepteerimiskriteeriume.

• Hoidke tõend töötavatest vihjetest.

• Alustage väikselt, mõõtke ja laiendage.

Ärge

• Kleepige salajasi või reguleeritud andmeid ilma kinnitusteta.

• Ärge eeldage, et väljund on õige. Kontrollida.

• Ärge laske vihjereal pikendada. Hoidke need korrektsed.

• Ärge lootke ühele katse läbimisele. Korrake üks või kaks korda.

• Ärge kasutage ChatGPT-d otsustajana. See on assistent.

Kuidas see otsingust erineb

Veebimootor otsib lehti. Keelemudel kirjutab teksti. Kui küsid otsimootorilt, tagastab see signaalide põhjal reastatud lingid nagu populaarsus ja värskus. Kui küsid mudelilt, toodab see otseselt lause. Mõlemad on kasulikud; nad lihtsalt vastavad eri tüüpi küsimustele.

Kasuta otsimootorit, kui vajad esmaste allikate, värskete uudiste või ametlike dokumentide jaoks. Kasuta mudelit, kui vajad mustandit, ümbervormindatud katkendet või kiiret selgitust mustrite põhjal, mida see on õppinud. Praktikas on parim töövoog segu: küsi ChatGPT-lt plaani või kokkuvõtet, seejärel kliki üksikasjade kinnitamiseks allikatele. Kui on saada sirvimise tööriistad, saate ChatGPT-l paluda otsida ja viidata kirjutamise ajal, kuid lugege ikkagi lingid ise läbi enne tegutsemist.

Teine erinevus on toonis. Otsingumootorid ei hooli teie stiilijuhendist. ChatGPT võib matkida tooni, kui näitate sellele näiteid. Andke see lühike häälekord—"lihtne, otsene ja ilma turundusväljenditeta"—ja see järgib seda stiili kogu teie mustandites. See teeb ChatGPT suurepäraseks kaaslaseks sisetööde jaoks, kus kiirus ja selgus on tähtsamad kui täiuslik proosa. Avalike tööde puhul kasutage brändikvaliteedi säilitamiseks ChatGPT-d koos inimese ülevaatusega.

Näidisvestlused, mis töötavad

Muuda toores idee plaaniks.
Vihje: "Ma juhin väikest kohvikut. Soovin juurutada ettemakstud joogikaarte. Koosta sammud, et seda ühe kuu jooksul testida. Lisas riskid ja lihtsa arvutustabeli paigutuse müügi jälgimiseks."
Miks see töötab: roll, eesmärk ja piirangud on selged. ChatGPT pakub välja sammud, testperioodi ja väikese tabeli, mida saate kopeerida.

Kokkuvõtke ilma väärtust kaotamata.
Vihje: "Kokkuvõtke järgmised kolm kliendi e-kirja viieks punktiks. Märkige kõik, mis kõlab nagu viga vs funktsioonitaotlus."
Miks see töötab: see määratleb väljundi ja sildid. ChatGPT on hea kategooriate eraldamisel, kui küsida neile selgeid silte.

Selgitage koodi lihtsas inglise keeles.
Vihje: "Selgitage, mida see funktsioon teeb ühes lõigus, seejärel loetlege kaks võimalikku rikete põhjust."
Miks see töötab: sundides lühikest selgitust ja riskide kontrolli. ChatGPT käsitleb seda hästi enamiku igapäevaste koodide jaoks.

Kirjutage tundlik sõnum.
Vihje: "Kirjutage neutraalne ja lugupidav teade töövõtjale, selgitades, et nende öövahetus lõpetatakse eelarve tõttu. Pakuge kahte alternatiivset vahetust ja küsige saadavust."
Miks see töötab: selge toon ja valikud. ChatGPT toodab rahuliku mustandi, mida saate enne saatmist redigeerida.

Tõlkige stiilijuhendiga.
Vihje: "Tõlgi see teadaanne hispaania keelde lao töötajatele. Hoia laused lühikestena, väldi slängi ja hoia lugemistase umbes 7. klassi tasemel."
Miks see töötab: tooni reeglid ja publik on selged. ChatGPT järgib stiilipiiranguid hoolikalt.

Need mustrid on korduvkasutatavad. Hoidke vihjed, mis annavad häid tulemusi, ja koostage väike raamatukogu. Kui teie meeskond jagab seda raamatukogu, saavad kõik kasu. Aja jooksul muutuvad teie vihjed sama oluliseks kui teie mallid. Kui asendate oma süsteemis tööriista, töötab teie vihjeraamatukogu endiselt, kuna ChatGPT mõistab eesmärki, mitte konkreetset menüüteed.

Riskid ja leevendused reguleeritud töös

Mõned meeskonnad muretsevad, et AI lekib andmeid või genereerib nõuandeid, mis ületavad juriidilisi piire. Need on kehtivad riskid. Vastus on protsess, mitte hirm. Hoidke tundlikud andmed välja, kui teie plaan seda ei võimalda ja teie poliitika ei kinnita seda. Kasutage leidmisi, mis suunavad ChatGPT-d heakskiidetud dokumentidele, mitte avatud veebile. Pakkige mudeleitooted kontrollidesse: piirake, kes võib avaldada, nõudke riskitegija mustanditele teise ülevaataja ja hoidke logisid. Õpetage personali küsima viiteid, kui faktid on olulised, ja uuesti kontrollima matemaatikat kalkulaatori või tabelarvutuse abil. Nende põhitõdede korral muutub ChatGPT usaldusväärseks assistendiks, mis vähendab tüütut tööd ilma riski tekitamata.

Miks see igapäevases töös oluline on

Enamik meeskondi uppub väikestesse ülesannetesse: kirjutage see märge ümber, vormistage see tabel, koostage poliitika esimene versioon, tõlkige sõnum partnerile või tõmmake pika PDF-i põhjal välja kontroll-leht. Need on täpselt need kohad, kus ChatGPT paistab silma. See võib muuta segase sisendi mõne sekundiga puhtaks mustandiks ja jääte kontrolli alla, sest üle vaatate ja kinnitate ikkagi. Korrutades seda nädala jooksul, on ajasääst ilmselge. Veelgi enam, ChatGPT muudab head tavad lihtsamaks: hakkate küsima selget struktuuri, lisate aktsepteerimiskriteeriumid ja jätate auditeerimisjälje, sest vihjed ja väljundid on hõlpsasti arhiveeritavad. Tulemus on lihtne: selgemad dokumendid, kiiremad üleandmised ja vähem vigu.

Kõik see ei nõua uusi tiitleid või suuri eelarveid. Võite alustada tänaste tööriistadega. Valige üks protsess, lisage ChatGPT kolmele sammule, mõõtke ajakulu ja kirjutage üles, mida muutsid. Korrake järgmisel nädalal. Meeskonnad, mis neid väikeseid edusamme järjestavad, lähevad vaikselt mööda neist, kes ootavad ideaalset plaani.