Под капакот: Како всушност работи ChatGPT (Без жаргон, само факти)

Ако сте користеле вештачка интелигенција за да напишете е-пошта, преведете порака или сумирате извештај, се сретнавте со ChatGPT. Овој водич објаснува како функционира на едноставен јазик. Без магија. Без врева. Само механика: како се обучува моделот, како ги претвора вашите зборови во одговор, зошто понекогаш прави грешки, и како да добиете подобри резултати. Во текот на оваа статија, ќе покажеме практични примери што може да ги пробате денес и едноставни правила кои ве чуваат надвор од неволја. Секогаш кога ќе го спомнеме зборот ChatGPT, претпоставете дека мислиме на семејството модерни модели на јазик базирани на трансформатори кои го овозможуваат производот што го користите во апликацијата или преку API.

Што го движи ChatGPT

Замислете го системот како огромен уред за препознавање шаблони. Го чита вашиот поттик, го разложува на мали делови наречени токени и предвидува што треба да дојде следно. Ова го прави повторно и повторно, чекор по чекор, додека не формира целосен одговор. Зад сцената, длабока невронска мрежа со милијарди параметри ги мери сите можности и избира веројатен редослед. Тоа е сè што „интелигенција“ значи: екстремно брзо предвидување на шаблони научени од обуки. Кога луѓето велат дека ChatGPT „ве разбира“, тие мислат дека неговите научени шаблони доволно добро се усогласуваат со вашите зборови за да произведат помошен текст. Бидејќи истиот механизам работи на код, табли и markdown, можете да побарате ChatGPT да напише SQL, исчистите CSV датотеки или да нацртате шема на JSON исто толку лесно колку што пишува поетски план.

Едноставен преглед на англиски

Пред да влеземе во детали, еве ја кратката верзија. Модерните модели на ИА се обучуваат на огромни количини на текст и други податоци. За време на предобуките, моделот учи да го предвидува следниот токен во секвенца. За време на фината обука, се поттикнува да стане покорисен, искрен и безбеден. Во време на извршување, вашиот поттик поминува низ токенизатор, тече низ трансформатор мрежата и излегува како токени кои се декодираат назад во зборови. Сè останато—алатки, слики, глас и прелистувачи—е наслојувано врз тоа основно циклус. Ако ќе се сеќавате само на една работа, нека биде ова: целата структура е брз циклус на предвиди-токен, а потоа предвиди го следниот.

Обучување 101: Податоци, Токени и Шаблони

Извори на податоци. Моделот учи од мешавина на лиценцирани податоци, податоци создадени од човечки тренери и јавно достапна содржина. Целта не е да се меморираат страници; тоа е да се научат статистички шаблони низ многу стилови и домени.

Токени. Компјутерите не ги „гледаат“ зборовите како нас. Тие користат токени—кратки низи од карактери. „Јаболко“, „јаболка“ и „јаболче“ мапираат кон преклопувачки шаблони на токени. Моделот предвидува токени, не букви или цели зборови. Затоа понекогаш произведува чудни формулировки: математиката работи на токени.

Скала. Обуката користи огромни партии на специјализиран хардвер. Повеќе податоци и пресметка дозволуваат моделот да ги зароби пошироките шаблони (граматика, факти, стилови на пишување, структури на код). Но, само размерот не гарантира квалитет; како се курираат податоците и како се обликува обуката се толку важни колку што е и големината на суровините.

Генерализација. Клучниот исход е генерализацијата. Моделот учи од милиони примери, а потоа ги применува тие шаблони на сосема нови поттици. Тоа не може да 'гледа' приватна база на податоци освен ако не го поврзете, и нема лични спомени за корисниците освен ако не се обезбедат во тековната сесија или преку интегрирани алатки.

Безбедност. Филтри за содржина и безбедносни политики се наслојувани околу моделот за да се отфрлат штетни поттици и за да се третираат чуствителни теми внимателно.

Трансформери, Едноставно објаснети

Трансформер е основна архитектура. Претходните мрежи читаа текст од лево кон десно. Трансформерите читаат сè паралелно и тие користат само-посветеност за да изменат како токените се однесуваат еден кон друг. Ако збор на крајот на реченица зависи од збор на почетокот, вниманието помага моделот да го следи тој далечен линк. Наслојувачки слоеви на внимание и блокови за напредување на податоците градат побогати претстави, дозволувајќи моделот да се справи со долги поттици, код и мешани стилови со изненадувачка течност. Бидејќи моделот го гледа целото секвенцата одеднаш, може да ги поврзе навестувањата од далечни делови од вашиот поттик, што е причината поради која подолгите контекстуални прозорци се толку корисни. На крајот на структурата, моделот произведува оценка за секој можен следен токен. Функцијата за мек максимум ги претвора тие оценки во веројатности. Декодерот потоа избира еден токен користејќи ги вашите поставувања.

Од предобука до фино приспособување

Предобука. Основниот модел учи една вештина: да го предвиди следниот токен. Согласно „Париз е главен град на, најдобриот следен токен обично е 'Франција'. Тоа не значи дека моделот 'ги знае' географските информации како лице; тој има научено силен статистички шаблон кој се усогласува со реалноста.

Надгледувано фино приспособување. Тренери го насочуваат моделот со примерни поттици со висококвалитетни одговори. Ова го учи за тон, форматирање и извршување на задачи (напиши е-пошта, нацртај план, трансформирај код).

Засилено учење од човечки повратни информации (RLHF). Луѓе споредуваат повеќе моделирани одговори на истиот поттик. Моделот за наградување учи кој одговор е подобар. Основниот модел потоа се оптимизира за да произведува одговори што луѓето ги претпочитаат—убави, на тема и помалку ризични. Безбедносни правила се исто така додадени за да се намалат штетните излези.

Употреба на алатки. Над јазичниот 'грб', некои верзии можат да покануваат алатки: веб пребарување, интерпретатори за код, анализатори на визијата или прилагодени APIs. Моделот одлучува (врз основа на вашиот поттик и поставувањата на системот) кога да повика алатка, ја чита резултатот и продолжува со одговорот. Размислете за алатките како екстра сетила и раце, не дел од мозокот самиот.

Заклучување и повеќекратно работа

Големите модели се добри на површински одговори. Тешките проблеми бараат намерни чекори. Со внимателно усмерување, моделот може да планира: да ги нацрта задачите, да ги решава деловите по редослед и да ги проверува резултатите. Ова се нарекува структурирано размислување. Тоа тргува со брзината за сигурност, што е причината зошто сложените задачи може да работат побавно или да користат повеќе компјутер. Најдобрите поттици ги прават чекорите експлицитни: 'Направете список со претпоставки, пресметајте ги бројките, потоа објаснете го изборот.' Друг пат е да се дадат примери ('поттикање со неколку примери'), кои го покажуваат на моделот како изгледа добро решение пред да побарате ваше. Со вистинските ограничувања, моделот може да преведе барања во списоци на проверки, да ги конвертира нејасни барања во тестивни чекори и да ги објасни компромисите во обичен јазик.

Мултимодални поттици

Многу модерни системи можат да процесираат слики, аудио, а понекогаш и видео. Основната идеја е иста: се конвертира сè во токени (или вградени), тие се вртуваат низ трансформерот и се конвертираат назад во зборови, ознаки или бројки. Ова е како моделот може да опише слика, да прочита графикон или да нацрта алт текст. Гласовните начини додаваат гласовно-во-текст на патот вовнатре и текст-во-гласовно на излезот. Дури и кога ракува со слики или звук, финалниот излез сè уште е произведен од јазичниот модел предвидувајќи го следниот токен. Бидејќи интерфејсот е конзистентен, можете да побарате ChatGPT да раскажува дијаграм, да нацрта содржина на вашите слајдови и потоа да ги напише нотите на говорникот без да менувате алатки.

Ограничувања и режими на грешки

Халуцинации. Моделот понекогаш изјавува нешта кои звучат правилно, но не се. Тоа не лаже; предвидува веродостоен текст. Намалете го ризикот барајќи да цитирате извори, проверете со калкулатор или поканете алатка.

Застараност. Вграденото знаење на моделот има крајна граница. Може да прелистува или користи поврзани податоци ако таа способност е овозможена; инаку, нема да знае за новините од минатата недела.

Двосмисленост. Ако вашиот поттик е нејасен, ќе добиете нејасен одговор. Дадете контекст, ограничувања и примери. Наведете ја целта, аудиторијата, форматот и ограничувањата.

Математика и единици. Суровите модели можат да грешат во аритметика или конверзија на единици. Барајте пресметки по чекор или овозможете алатка за калкулатор.

Пристрасност. Податоците за обука го одразуваат светот, вклучувајќи ги неговите пристрасности. Системите за безбедност имаат за цел да ја намалат штетата, но тие не се совршени. Во области со висок ризик (медицински, правни, финансиски), третирајте ги излезите како нацрт за преглед од квалификувани лица.

Каде што ChatGPT ги прави работите погрешно

Еве брз контролен список за побезбедни резултати:

• Побарајте извори кога фактите се важни.

• За пресметки, побарајте ги чекорите и конечните бројки.

• За политики или закони, побарајте го точниот пасус и обврзете се да го проверите.

• За кодирање, извршете проверка на единични тестови и лентирање.

• За креативна работа, дајте упатства за стил и примери.

• Кога користите поврзани алатки, потврдете го она што алатката го вратила пред да дејствувате.

• Држете ги поттиците кратки, специфични и тестирани.

Водич за поттици (пријателско за тинејџери издание)

1. Поставете го улогот и целта. "Вие сте HR координатор. Напишете политика за разменување на смени во 200 зборови."

2. Обезбедете контекст. "Нашите тимови работат 24/7. Прекувремена работа мора да се одобри однапред. Користете точки."

3. Список на ограничувања. "Избегнувајте правни совети. Користете неутрален тон. Вклучете кратко одредба."

4. Побарајте структура. "Дајте наслов од H2, точки и завршна напомена."

5. Побарајте проверки. "Ставете список со недостаток на информации и ризични претпоставки на крајот."

6. Повторете. Внесете повратни информации и побарајте ревизија наместо да почнувате од почеток.

7. Користете примери. Покажете еден добар одговор и еден лош за моделот да го научи вашиот вкус.

8. Спречете го ширењето на опсегот. Ако одговорот одлепи темата, одговорете со „Фокусирајте се само на X“ и ќе се рекалибрира.

9. Побарајте алтернативи. Две или три верзии ви помагаат да ја изберете најдобрата линија или распоред.

10. Чувајте библиотека. Зачувајте ги вашите најдобри поттици и повторно ги користете како шаблони.

Поставки што го менуваат излезот

Температура. Поголеми вредности додаваат разновидност; пониски вредности се држат до побезбедно, попредвидливо формулирање. За повеќето деловни текстови, држете го низ целина до средина.
Top-p (јадрена реѓа). Ги ограничува изборите на најверојатните токени додека нивната комбинирана веројатност достигне праг.
Макс токени. Ограничава должината на одговорот. Ако излезите се прекинуваат сред реченица, зголематете го овој лимит.
Системски поттици. Кратка, скриена инструкција која ја дефинира улогата на асистентот. Добри системски поттици поставуваат граници и стил пред корисникот да напише нешто.
Секвенци на стоп. Ниски кои му кажуваат на моделот кога да запре со генерирањето—корисно кога сакате само дел пред маркер.
Зрно. Кога е достапно, фиксен зрнест број ги прави резултатите поповторливи за тестирање.

Пример: Од поттик до одговор

1. Ја пишувате поттик. Пример: „Напишете три точки кои објаснуваат што прави часовникот за време."

2. Текстот е токенизиран.

3. Трансформерот ги чита сите токени, користи внимание за мерење на релациите и го предвидува следниот токен.

4. Декодерот избира токен според вашите поставувања.

5. Чекорите 3–4 повторуваат додека не достигне симбол за стоп или граница на должината.

6. Токените се конвертираат назад во текст. Го гледате одговорот.

Ако употребата на алатка е дозволена, моделот може да вметне повик на алатка во средина (например, на калкулатор). Алатката враќа резултат, кој моделот го чита како повеќе токени, потоа продолжува со одговорот. Ако се овозможи повраќање, системот може да извлече пасуси од вашите документи, да ги даде на моделот како дополнителен контекст и да го побара да одговори користејќи го тој контекст. Овој пристап често се нарекува повраќано-учење со повлекување (RAG).

RAG: Донесете свое знаење

RAG го поврзува вашата содржина со моделот без повторна обука. Чекорите се едноставни:

1. Наглавете ги вашите документи во мали пасуси.

2. Создадете вградени (вектори) за секој пасус и зачувајте ги во база на податоци.

3. Кога корисник ќе постави прашање, вгради го прашањето и извлечете ги најсличните пасуси.

4. Обезбедете ги тие пасуси на моделот како дополнителен контекст со прашањето.

5. Побарајте одговор што ги цитира пасусите.

Ова ги држи одговорите на вашите податоци. Ако користите RAG на работа, додадете проверки на квалитет: филтрирајте ги за најнови датуми, де-дуплирајте близу идентични делови и прикажете извори за да можат проверачите да веруваат. Тоа, исто така, ја намалува шансата ChatGPT да измислува детали, бидејќи се бара да се држи до обезбедениот контекст.

Фино приспособување: Учење на стил

Фино приспособување го прави основниот модел да го преферира вашиот тон и формати. Соберете парови на поттици и излезите што ги сакате. Чувајте ги сетовите на податоци малку, чисти и конзистентни. Десет одлични примери се подобри од илјада неуредени. Користете го кога ви треба иста структура секој пат (на пример, писма за усогласеност или пополнување на обрасци). Фино приспособување не му дава на моделот приватно знаење само по себе; поврзете го со RAG или APIs кога фактите мора да се прецизни. Кога ќе оценувате фино прилагоден модел, споредете го со силна основна верзија за само поттик за да се осигурите дека дополнителните трошоци се вредни.

Митови наспроти факти

Мит: Моделот го прелистува веб-ресурсите секој пат. Факт: Не го прави освен ако не е вклучена алатката за прелистување и повикана.
Мит: Го зачувува сето тоа што ќе го напишете засекогаш. Факт: Задржувањето зависи од поставувањата и политиките на производот; многу бизнис планови ја раздвојуваат обуката од користењето.
Мит: Повеќе параметри секогаш значат паметно однесување. Факт: Квалитетот на податоците, методот на обука и усогласеноста често се поважни.
Мит: Може да замени експерти. Факт: Ги забрзува нацртите и проверките, но испитувањето од експерти се уште е потребно за одлуки.
Мит: Излезите на разговорот се случајни. Факт: Тие се веројатни со контроли (температура, точката-P, семе) што можете да ги полирање.

Контролен список за претпријатија

• Дефинирајте одобрени случаи на употреба и нивоа на ризик.

• Создадете црвени линии (никаков медицински совет, никаков правен пресуда, никакви лични податоци при поттиците).

• Обезбедете стандардни поттици и упатства за стил.

• Рутирајте високоризични задачи преку алатки кои валидираат факти или пресметки.

• Мониторирајте ги резултатите и соберете повратни информации.

• Обучете тимови за приватност, пристрасност и правилата за цитирање.

• Држете ги луѓето одговорни за конечните одлуки.

Основа и перформанси на трошоците

Цените на јазичните модели се засноваат на токени, не на зборови. Типичен англиски збор е ~1.3 токени. Долгите поттици и долгите одговори чинат повеќе. Протокот одговори се појавуваат побрзо бидејќи токените се прикажуваат како што ги декодираат. Кеширањето може да го намали трошокот кога повторно користите слични поттици. Пакетирањето и структурираните поттици ги намалуваат повторувањата. За тешка употреба, мапирајте го секој работен тек: очекувана должина, потребни алатки и прифатлива пресметка. Ако се потпира на ChatGPT за содржина на клиенти, изградете резервни планови за вашиот систем да деградира грациозно ако се достигнат брзински ограничувања.

Мерење на вредноста

Не бркајте демоа. Следете резултати. Добри основни метрики:

• Зачувани минути по задача (пишување, сумирање, форматирање).

• Стапка на грешки пред и по (пропуштени чекори, погрешни бројки, скршени врски).

• Проток (работи со билети, производени нацрти, генерирани тестови).

• Оценки за задоволство од корисници и проверувачи.

• Процент на преработка по проверката.

Извршувајте A/B тестови со и без AI помош. Држете ја верзијата, поттикот и поставувањата постојани додека мереите. Ако ChatGPT се користи за први нацрти, измерете колку долго трае прегледот и колку уредувања се потребни да се достигне објавувачкото качество.

Каде што помага во операции

Поддршка. Класифицирајте пораки, подготвувајте одговори и предложете линкови од базата на знаење. Држете човек во процесот за да обезбедите соодветен тон и да раководите со исклучоци.
HR. Претворете ги политиките во списоци, конвертирајте ги правилата во чекори за воведување и изработете соопштенија.
Распоредување. Создавајте шаблони, објаснете ги правилата за покриеност и организирајте барања за смени на едноставен јазик.
Финансии. Претворете забелешки за купување во категоризирани записи; изработете резимеа на варијации со јасни причини и следни чекори.
Инженерство. Пишувајте тестови, опишувајте API и прегледувајте логови за шеми. Во сето ова, ChatGPT делува како брз асистент кој го претвора неуредниот влез во почист излез за да го прегледате.

Примерни текови со Shifton

• Конвертирајте хаотична низа на барања за смени во структурирана табела со имиња, датуми и причини.

• Претворете необработени извози на временски часовник во резиме со флуоресцентни ознаки и забелешки за одобрување.

• Изработете порака до тимот за промени во распоредот, а потоа преведете ја за регионалните тимови.

• Побарајте чеклиста која менаџерот може да ја користи за да провери аномалии во присуството.

• Создајте тест случаи за ново правило за распоредување—кап на викенд, поттикнувачи на прекувремена работа и времетраење на предавање.

Овие текови функционираат затоа што моделот е добар во реформирањето, резимирањето и следењето на едноставни правила. Кога ќе побарате помош од ChatGPT овде, бидете јасни за целниот формат, публиката и ограничувањата.

Упатство за решавање на проблеми

Премногу општо? Додадете примери и забранете збунувачки термини. Побарајте бројки, чекори или код.
Премногу долго? Поставете строга граница, а потоа побарајте проширена верзија ако е потребно.
Пропуштивте точката? Преформулирајте ја задачата во едно реченица и наведете како изгледа успехот.
Погрешни факти? Побарајте цитати или напојте ги точните податоци во промптот.
Сензитивна тема? Побарајте неутрално резиме и додадете своја оценка.
Заглави? Побарајте моделот да го напише првиот параграф и да создаде билтенски план, потоа продолжете сами.
Регулирана содржина? Држете човек ревизор во процесот и водете дневник на конечни одлуки.

Управување на едноставен начин

Напишете политика на една страница. Опфатете: дозволени употреби, забранети теми, ракување со податоци, човечка ревизија и точки за контакт за прашања. Додадете лесна форма за одобрување за нови употреби. Водете дневници. Прегледајте ја политиката на секој квартал. Објаснете ги правилата на целата компанија за никој да не ги учи на тежок начин. Направете го јасно кој поседува промптови и излези создадени со ChatGPT во вашата организација.

Забелешки на развивачите (Безбедни за Не-развивачи)

API-ите го изложуваат истиот клучен модел со кој се допишувате. Испраќате список на пораки и поставки; добивате токени назад. Заштитните мерки не живеат внатре во вашиот код по дифолт—додајте валидатори, проверувачи и единични тестови околу повикот на API. Користете мали, јасни промптови складирани во верзиска контрола. Мониторирајте латенција и број на токени во продукција. Ако вашиот продукт зависи од API, следете промени на верзијата на API за вашите промптови да не се распуштат.

Заклучок

Овие системи се брзи инженерии на шеми. Давајте јасни влезови, побарајте верифицирани излези и држете луѓе одговорни за одлуки. Добро искористени, тие отстрануваат мањаво работа и истакнуваат опции кои можеби пропуштате. Несоодветно искористени, создаваат сигурна бучава. Разликата е во процесот, не магијата. Отнесете се кон ChatGPT како вешт асистент: одличен во нацрти, конверзии и објаснувања; не заменува пресудување или одговорност.

Подетален поглед на токени и веројатности

Еве еден мал синтетички пример. Кажете дека вашиот промпт е “Небото е”. Моделот ги разгледува своите шеми за обука и доделува веројатност на многу можни следни токени. Може да даде 0.60 на “ сино”, 0.08 на “ чисто”, 0.05 на “ светло”, и мали вредности на десетици други. Декодерот потоа избира еден токен согласно поставките. Ако температурата е ниска, ќе избере „сино“. Ако е поголема, можете да видите „чисто“ или „светло“. По изборот, фразата станува „Небото е сино“, и процесот се повторува за следниот токен. Затоа две работи можат да создадат различни, валидни изрази. ChatGPT избира од дистрибуција наместо да повторува една меморизирана реченица.

Токенизацијата објаснува зошто долгите имиња понекогаш се кршат ненормално. Системот работи со парчиња карактери, не целосни зборови. Кога ќе залепите долг Македонски низи или код, ChatGPT ги ракува добро бидејќи шемите на токени за запирања, скоби и нови линии се крајно чести во податоците за обука.

Прозорци на контекст и меморија

Моделот може само да разгледува одреден број на токени одеднаш, наречен прозорец на контекст. Вашиот промпт, внатрешни чекори на резонирање, повици на алати и одговорот го делат овој прозорец. Ако разговорот трае долго, постарите делови можеби ќе паднат од вид. За да го спречите тоа, резимирајте или преформулирајте клучни точки. За документи, поделете ги на делови и дајте само релевантните секции. Некои алати додаваат поврат за да се враќаат важни пасуси кога е потребно. Ако ги прашате ChatGPT да запамети преференции низ сесии, тоа бара експлицитна функција; по дифолт, не се сеќава надвор од тековниот разговор, освен ако вашиот план не го овозможува тоа.

Шаблони за промптови кои можете да ги украдете

Подолу се кратки, повторливи шеми. Вметнете, а потоа прилагодете ги заградите.

Аналитичар: "Вие сте јасен, внимателен аналитичар. Користејќи ја табелата подолу, пресметајте [KPI]. Прикажете ја формулата и бројките. Наведете ги недостасувачките влезови. Држете го под 150 зборови." Работејќи со мали CSV извадоци, ChatGPT ќе ги претвори во уредни резимеа.

Рекрутер: "Напишете 120-збор ажурирање за кандидатот за менаџерот за вработување. Улога: [титула]. Етапа: [етапа]. Сили: [лист]. Ризици: [лист]. Следни чекори: [лист]. Држете го неутрално." Ова го фокусира ChatGPT на структурата и го одржува тонот професионален.

Инженер: "Со оглед на логовите за грешки, предложете три хипотези за корен-причината. Потоа предложете еден тест за секоја хипотеза. Излези табела со колони: хипотеза, тест, сигнал, ризик." Бидејќи форматот е експлицитен, ChatGPT враќа нешто на кое можете да дејствувате.

Менаџер: "Изработете план за развој на една страница за [политика]. Вклучете цел, опфат, чекори, сопственици, датуми, ризици и порака до вработените." Додадете ги вашите ограничувања, и ChatGPT ќе нацрта план кој можете да го скратите и финализирате.

Маркетолог: "Претворете ги овие точки вратници во 90-секундна сценарио за демонстрација на производот. Две сцени. Јасни придобивки. Без збунувања. Завршете со конкретен CTA." Заштитните мерки помагаат ChatGPT да прескокне празнините и да го погоди целниот временски опсег.

Студент: "Објаснете [тема] на ученик во 9 клас. Користете прост пример и 4-степен процес кој може да го следи." Со директна публика и чекори, ChatGPT произведува кратки, корисни водичи.

Заштитните мерки кои функционираат во пракса

• Побарајте бројни чекори и критериуми за прифаќање. ChatGPT е многу добар во списоци.

• За факти, побарајте цитати и проверете ги. Кога недостасуваат извори, побарајте да се истакне тоа.

• За табели, дајте мали примероци и побарајте формули. Потоа копирајте ги формулите во вашиот лист.

• За код, побарајте тестови и пораки за грешка. ChatGPT може да ги напише и двете.

• За чувствителни теми, поставете неутрален тон и добијте потпис на прегледувач.

• За перформанси, ограничете ја должината и побарајте кратка TL;DR најпрвин за можете да прекинете рано ако е грешно.

• За превод, вклучете речници и белешки за стил. ChatGPT ќе ги следи внимателно.

Студија на случај: Од хаотична е-пошта до акционен план

Замислете дека менаџер пренесува заплеткана е-пошта за покриеност на викендот. Времената се неусогласени, задачите се нејасни, а двајца луѓе користат различни временски зони. Еве еден едноставен начин да го поправите тоа:

1. Залепете ја низа и кажете: „Извлечете имиња, смени и локации. Нормализирајте времиња на [зона]. Прикажете табела.“

2. Прашајте: „Листајте недостасувачки детали и ризични претпоставки.“

3. Прашајте: „Напишете кратка, неутрална порака која предлага распоред и поставува три прашања за разјаснување.“

Во три чекори, моделот ја претвора бучавата во табела, контролна листа и нацрт кој можете да го испратите. Поради тоа што структурата е јасна, можете брзо да го проверите. Ако деталите се погрешни, прилагодете го промптот или залепете коригирани податоци и побарајте ревизија.

Етика без претресување

Бидете директни со луѓето. Ако AI помогне во пишување порака која влијае на работните места, кажете го тоа. Не внесувајте приватни податоци во алатки кои не сте ги испитале. Користете контрола на верзијата за промптови за да знаете кој што сменил. Кога ChatGPT се користи за содржина насочена кон купувачите, додадете човечка ревизија и водете евиденција на конечните одобренија. Ова се истите правила што добрите тимови ги користат за секој моќен алат.

Идни насоки (Веројатни и корисни)

Очекувајте подолги прозорци на контекст кои овозможуваат моделот да прочита цели проекти одеднаш; подобро користење на алати за да може самостојно да прибира податоци и да спроведува проверки; и поевтини токени кои прават рутинска употреба економична. Мали модели на уреди ќе се справуваат со брзи и приватни задачи, додека поголеми модели во облак ќе се занимаваат со сложени работи. Не очекувајте генерална интелигенција од магија да дојде преку ноќ. Очекувајте постојани подобрувања кои ги прават ChatGPT побрзи, побезбедни и попрактични за секојдневни задачи.

Брза референтна листа: Добро и Неправилно

Do

• Дајте улога, цел и публика.

• Обезбедете примери и ограничувања.

• Прашајте за структура и критериуми за прифаќање.

• Водете евиденција за промптовите што функционираат.

• Започнете мали, измерете и расширете.

Не

• Лепете тајни или регулирани податоци без одобренија.

• Прифаќајте дека излезот е точен. Провери.

• Оставете промптовите да се расплинат. Држете ги стегнати.

• Се потпирајте на еден премин. Повторете една или два пати.

• Користете ChatGPT како доносител на одлуки. Тоа е асистент.

Како тоа се разликува од пребарување

Пробарувачкиот мотор на интернет наоѓа страници. Моделот на јазик пишува текст. Кога прашувате пребарувачки мотор, тој враќа линкови рангирани по сигнали како популарност и свежина. Кога прашувате модел, тој директно произведува реченица. И двете се корисни; тие само одговараат на различни видови прашања.

Користете пребарувачки мотор кога ви се потребни примарни извори, најнови вести или официјална документација. Користете го моделот кога ви треба нацрт, реформиран извадок или брзо објаснување засновано на шеми што ги научил. Во пракса, најдобриот работен тек е мешавина: побарајте од ChatGPT план или резиме, а потоа кликнете за да превалидирате деталите. Ако се достапни алатки за пребарување, можете да побарате од ChatGPT да пребарува и да ги цитира додека пишува, но сепак прочитајте ги линковите сами пред да дејствувате.

Другата разлика е тонот. Пребарувачките мотори не се грижат за вашиот водич за стил. ChatGPT може да имитира тон доколку му покажете примери. Дајте му кратко правило за глас—„едноставно, директно и слободно од маркетинг фрази“—и ќе го следи тој стил низ вашите нацрти. Тоа го прави ChatGPT силен придружник за внатрешната работа каде што брзината и јасноста се поважни од совршениот прозор. За јавната работа, комбинирајте ChatGPT со човечка ревизија за да го задржите квалитетот на брендот.

Примерни разговори кои функционираат

Претворете груба идеја во план.
Промпт: „Јас водам мал кафе. Сакам да воведам претплатни картички за пијалаци. Нацртајте ги чекорите за да го тестирате ова за еден месец. Вклучете ризици и едноставна распоретка на таблица за да ги следите продажбите.“
Зошто тоа функционира: улогата, целта и ограничувањата се стегнати. ChatGPT ќе предложи чекори, временски период за тестирање и мала табела која можете да ја копирате.

Резимирајте без да ја изгубите поентата.
Промпт: „Резимирајте ги следните три клиентски е-пошта во пет точки. Обележете сè што звучи како грешка наспроти барање за функција.“
Зошто тоа функционира: го дефинира излезот и обележја. ChatGPT е добар во раздвојување на категории кога барате јасни ознаки.

Објаснете код на обичен јазик.
Промпт: „Објаснете што прави оваа функција во еден параграф, а потоа наведете два потенцијални случаи на неуспех.“
Зошто тоа функционира: ги сили за кратко објаснување и проверка на ризик. ChatGPT ракува со ова добро за повеќето секојдневни кодови.

Изготвување на чувствителна порака.
Промпт: „Напишете неутрална, почитна белешка до изведувачот објаснувајќи дека нивната ноќна смена престанува поради буџет. Понудете две алтернативни смени и прашајте за располагање.“
Зошто тоа функционира: јасен тон и опции. ChatGPT ќе произведе смирен нацрт кој можете да го уредите пред да го испратите.

Преведете со водич за стил.
Промпт: "Преведете го ова соопштение на шпански за складишниот персонал. Држете речениците кратки, избегнете сленг и држете го нивото на читање на околу 7. одделение."
Зошто тоа функционира: правилата за тон и публиката се експлицитни. ChatGPT внимателно ги следи правилата за стил.

Овие шаблони се повторливи. Зачувајте ги промптовите што ви даваат добри резултати, а потоа изградете мала библиотека. Кога вашиот тим ќе ја сподели таа библиотека, сите имаат корист. Со текот на времето, вашите промптови стануваат исто толку важни како и вашите шаблони. Ако замените алатка во вашиот стек, вашата библиотека за промптови сè уште функционира бидејќи ChatGPT го разбира наморот наместо конкретен пат на мени.

Ризици и ублажувања во регулирана работа

Некои тимови се загрижени дека AI ќе излее податоци или ќе генерира совети што ги преминуваат законските граници. Тоа се валидни ризици. Одговорот е процес, а не страв. Држете ги осетливите податоци надвор освен ако вашиот план го дозволува и ваша политика го одобрува тоа. Користете поврат за да го насочите ChatGPT кон одобрени документи наместо отворена веб-страница. Завијте ги излезите на моделот во проверка: ограничете кој може да објавува, барајте втор прегледувач за нацрти означени со ризик и одржувајте евиденција. Научете ги вработените да бараат цитати кога фактите се важни и да проверуваат математика со користење на калкулатор или електронска таблица. Со тие основни мерки, ChatGPT станува сигурен асистент кој ги намалува мањавото работење без да ве изложи на ризик.

Зошто ова е важно за секојдневната работа

Повеќето тимови се дават во мали задачи: преработете ја оваа белешка, форматирајте ја таа табела, нацртајте ја првата верзија на политика, преведете порака за партнер, или извлечете контролна листа од долг PDF. Овие се точно местата каде што ChatGPT блеска. Може да претвори неуреден влез во чист нацрт за неколку секунди, и вие останувате во контрола зашто вие сè уште проверувате и одобрувате. Помножено со една недела, времето за заштеда е очигледно. Уште подобро, ChatGPT ги олеснува добрите навики: почнувате да барате јасна структура, да додавате критериуми за прифаќање, и оставате ревизија бидејќи промптовите и излезите се лесни за архивирање. Потенцијалот е едноставен: јасни документи, побрзи предавања, и помалку грешки.

Ништо од ова не бара нови титули или големи буџети. Можете да започнете со алатките што ги имате денес. Изберете еден процес, додајте ChatGPT на три чекори, измерете го времето заштедено, и запишете што променивте. Повторете следната недела. Тимовите што ќе ги состават овие мали добивки нема да бидат тивко побарани оние што чекаат идеален план.