Czy kiedykolwiek zastanawiałeś się, jak dostać lepsze odpowiedzi od AI? Ten artykuł jest właśnie dla ciebie. Poznaj trzy kluczowe techniki, które pomogą ci uzyskać lepsze rezultaty w pracy z dużymi modelami językowymi.

Chain of thought prompting: Poproś AI o wyjaśnienie

Pamiętasz, jak w szkole nauczycielka wywoływała cię do tablicy? Nie wystarczyło podać samej odpowiedzi – musiałeś wytłumaczyć, jak do niej doszedłeś. Dokładnie ten sam mechanizm możemy wykorzystać w pracy z AI.

Kiedy zadajesz pytanie modelowi AI, poproś go o wyjaśnienie rozumowania krok po kroku. Ta technika, zwana „chain of thought prompting”, ma dwie główne zalety:

• Otrzymujesz informacje o tym, jak model doszedł do odpowiedzi
• Dajesz AI czas na zastanowienie się i ewentualne korekty w sposobie myślenia

Przykład:
Prompt: „Oblicz 15% napiwku z rachunku 78,50 zł. Wyjaśnij proces krok po kroku.”

Odpowiedź AI:

1. Zamieniam 15% na ułamek dziesiętny: 15% = 0,15
2. Mnożę kwotę rachunku przez 0,15: 78,50 zł * 0,15 = 11,775 zł
3. Zaokrąglam wynik do dwóch miejsc po przecinku: 11,78 zł

Napiwek wynosi 11,78 zł.

Ustawianie kontekstu persony: Nadaj AI rolę eksperta

Wyobraź sobie, że rozmawiasz z pięciolatkiem, który nie zawsze zrobi dokładnie to, o co go poprosisz. Podobnie jest z dużymi modelami językowymi – nie masz gwarancji, że za każdym razem dostaniesz taką samą lub prawidłową odpowiedź. Na szczęście istnieją techniki, które zwiększają jakość generowanych treści.

Jedną z nich jest ustawianie kontekstu persony. Zacznij swojego prompta od określenia roli, w jakiej ma występować AI. Na przykład:

• „Jesteś artystą z epoki romantyzmu…”
• „Jesteś sceptycznym naukowcem…”
• „Zachowuj się jak ekspert od marketingu…”

Dzięki temu otrzymasz odpowiedzi dostosowane do wybranej perspektywy.

Przykłady:

1. „Jesteś artystą z epoki romantyzmu. Opisz zachód słońca nad morzem.”
2. „Jesteś sceptycznym naukowcem. Skomentuj teorię, że Ziemia jest płaska.”
3. „Zachowuj się jak ekspert od marketingu. Zaproponuj strategię promocji nowej aplikacji fitness.”

Każda z tych ról wygeneruje unikalną perspektywę i styl odpowiedzi.

Podawanie struktury oczekiwanej odpowiedzi: Pokaż AI, czego oczekujesz

Wyobraź sobie, że prosisz kogoś o wykonanie precyzyjnego zadania. Najlepsze rezultaty osiągniesz, pokazując mu najpierw efekt końcowy. Dokładnie tę samą zasadę możemy zastosować w pracy z AI.

Dodaj do swojego prompta informację o tym, jak ma wyglądać oczekiwana odpowiedź. Na przykład:

• Jeśli tworzysz draft artykułu, poproś o wygenerowanie sekcji H1, H2, H3 itd. w formacie Markdown
• Jeśli potrzebujesz odpowiedzi w formacie JSON, podaj przykładową strukturę

Pamiętaj jednak, że duże modele językowe nie działają deterministycznie, więc nie ma stuprocentowej gwarancji, że otrzymasz dokładnie taki format, o jaki prosisz.

Przykład:
Prompt: „Stwórz outline artykułu o zaletach medytacji. Użyj nagłówków Markdown (# dla H1, ## dla H2, ### dla H3).”

Odpowiedź AI:

# Zalety medytacji: Klucz do spokoju umysłu

## Wprowadzenie
### Czym jest medytacja?
### Krótka historia praktyki

## Korzyści dla zdrowia psychicznego
### Redukcja stresu i lęku
### Poprawa koncentracji

## Wpływ na zdrowie fizyczne
### Obniżenie ciśnienia krwi
### Wzmocnienie układu odpornościowego

## Jak zacząć medytować?
### Wybór techniki
### Ustalenie rutyny

## Podsumowanie

Podsumowanie

Stosując te trzy techniki – chain of thought prompting, ustawianie kontekstu persony i podawanie struktury oczekiwanej odpowiedzi – znacznie zwiększysz jakość i przydatność generowanych przez AI treści. Pamiętaj, że praca z dużymi modelami językowymi wymaga praktyki i eksperymentowania. Wypróbuj te metody przy najbliższej okazji i przekonaj się, jak duża może być różnica w otrzymywanych rezultatach.

Nie przestawaj na tym! Eksperymentuj z różnymi promptami, łącz techniki i obserwuj wyniki. Sztuczna inteligencja to potężne narzędzie, które ciągle ewoluuje. Bądź na bieżąco z najnowszymi trendami, czytaj blogi ekspertów i dziel się swoimi doświadczeniami z innymi.