Avansert guide til ChatGPT og Microsoft Copilot: Prompting

Hvordan få mest mulig ut av ChatGPT og Copilot

Stor fremgang innen store språkmodeller (LLM) som ChatGPT og Microsoft Copilot, har forbedret arbeidsflyter  innen kompleks problemløsning og rasjonell tenkning. Effektivisering av disse modellenes potensial krever imidlertid en dyptgående tilnærming til promptteknikk. I artikkelen fremheves strategier som forbedrer effektiviteten til LLM-er, med et sterkt fokus på godt konstruerte prompts som styrer disse modellene gjennom komplekse oppgaver. Ved å lese videre vil du lære mer om de ulike teknikkene og konkrete eksempler du kan kopiere med en gang.

Promptdesign

Målet: Å skape effektive prompts som kommuniserer oppgaven til modellen klart, noe som inkluderer tydelig målsetting, forståelse for hvordan modellen fortolker prompts og integrering av fagspesifikk kunnskap.

Bruk: Et vellykket promptdesign er fundamentet for all interaksjon med en stor språkmodell. Dette innebærer å formulere promptet slik at det er både presist og informativt – leder modellen mot et ønsket svar

Eksempel: I stedet for et åpent spørsmål som «Hva er fotosyntese?», kan promptet formes mer målrettet: «Forklar fotosynteseprosessen som om du forklarte det til en tiåring.» Dette gir ekstra dybde og retning til forklaringen som ønskes, og tar samtidig hensyn til modellens kapasitet til å tilpasse informasjonen til en spesifikk målgruppe. Et godt promptdesign kan også inkludere spesifikke eksempler for å guide modellens svar eller sette krav til svarets format, noe som er spesielt nyttig i utdanningsmessige, kreative eller tekniske sammenhenger.

Bonus eksempel: Forestill deg at du ber ChatGPT om å skrive et dikt om havet. Et enkelt prompt kan være «Skriv et dikt om havet.» Et mer effektiv prompt inkluderer derimot spesifikke forespørsler om struktur, tone og stil, slik som «Skriv et dikt med fire vers om havet som fanger dramatikk, i stilen til Mary Oliver.»

Chain of Thought (CoT)

Målet: Å fremme dypere resonnement ved å dele opp problemløsnings prosessen i håndterbare steg.

Bruk: CoT-teknikken er spesielt nyttig for komplekse oppgaver som krever sekvensiell tenkning eller matematiske beregninger. Ved å be modellen om å tenke gjennom problemløsningen steg for steg, fremmes en mer detaljert og logisk tilnærming til utfordringen.

Eksempel: For å løse et komplekst matematisk problem, i stedet for å spørre direkte om svaret, kunne prompten være «Forklar steg-for-steg hvordan du løser 2x + 5 = 15.» Dette oppmuntrer LLM-en til å bryte ned løsningen i forståelige deler, noe som forbedrer både resonnement og problemløsningsevner.

Self-Consistency:

Målet: Å forbedre nøyaktigheten og påliteligheten av modellens svar ved å generere og vurdere flere resonnementer eller svaralternativer for samme spørsmål.

Bruk: Når modellen blir presentert for et spørsmål, blir den bedt om å utforske ulike løsninger og deretter velge det mest konsistente svaret over flere forsøk. Dette hjelper med å sile ut tilfeldige eller mindre nøyaktige svar.

Eksempel: For å bestemme hovedstaden i et land, spørres modellen tre ganger om «Hva er hovedstaden i Frankrike?» Etter å ha frembragt forskjellige resonnementer hver gang, vurderer den konsistensen i svarene (f.eks. Paris) for å sikre nøyaktighet.

Tree of Thoughts (ToT)

Målet: Å utvide modellens evne til å utforske flere resonnementer og løsninger, og deretter ta en mer informert beslutning.

Bruk: Denne teknikken er spesielt nyttig for komplekse oppgaver som krever sekvensiell tenkning eller matematiske beregninger. Ved å oppfordre modellen til å formulere et steg-for-steg resonnement, fremmes en mer detaljert og logisk tilnærming til problemet.

Eksempel: Ved et beslutningsspørsmål om valg av markedsføringsstrategi kan prompten formuleres for å utforske flere alternativer: «List opp tre markedsføringsstrategier for produkt X og detaljer fordeler og ulemper ved hver.» Dette lar modellen vurdere en rekke begrunnede muligheter.

Aktiv prompting

Målet: Å øke modellens ytelse på tvers av ulike oppgaver ved å skreddersy prompts basert på usikkerhet eller modellens behov for læring.

Bruk: Aktiv prompting oppmuntrer modellen til å reflektere over usikkerhet eller kunnskapsgap, noe som fører til ytterligere tilpasning og læring.

Eksempel: For å forbedre modellens forutsigelser om aksjemarkedstrender, kan et prompt inkludere usikkerhet: «Med tanke på dagens markedsvolatilitet, hva er potensielle fremtidige trender for teknologiaksjer, og hvorfor?» Dette oppfordrer modellen til å justere sine responser basert på usikkerhetsfaktoren.

Reasoning without observation (ReWOO)

Målet: Å minske avhengigheten av eksterne data ved å be modellen om å resonnere basert på interne kunnskapsmodeller eller hypotetiske scenarioer.

Bruk: Denne teknikken er særlig nyttig i situasjoner der tilgjengelig data er begrenset, eller for å fremme kreativ tenkning ved å be modellen om å formulere svar basert på interne logiske strukturer eller allment aksepterte prinsipper.

Eksempel: For å teste modellens evne til å resonnere uten ekstern data, kan den bli bedt om å tenke seg hvordan livsformer potensielt kunne eksistere på en nyoppdaget planet med liknende forhold som Jorden.

Reason and Act (ReAct):

Målet: Å integrere resonnement med handlinger slik at modellen kan samhandle dynamisk med eksterne miljøer for å løse problemer.

Bruk: ReAct-teknikken brukes i interaktive scenarioer hvor modellens beslutninger må følges opp av konkrete handlinger, for eksempel navigering i et miljø, interaksjon med brukergrensesnitt, eller andre situasjoner som krever sekvensielle eller tilpasningsdyktige strategier.

Eksempel: I et scenario som innebærer navigasjon gjennom en labyrint, kan prompten være «Planlegg en rute fra inngangen til utgangen i en labyrint hvor veggene er plassert ved koordinatene X, Y og Z.» Dette fører til at modellen kombinerer resonnement med handlingssteg.

Konklusjon

Avansert promptteknikk forsterker funksjonene til LLM-er, noe som gjør dem uvurderlige når det kommer til kompleks resonnement og problemløsning. Ved nøye utformede prompts og bruk av avanserte teknikker kan vi lede LLM-er mot mer nøyaktige og innsiktsfulle responser. Disse eksemplene understreker praktisk anvendelse av strategier for avansert promptteknikk.

 

Ble dette for komplisert? Les vår tidligere artikkel på grunnleggende prompting tips: https://articonsult.no/2024/03/13/5-tips-for-bedre-chatgpt-resultater/

Vil du lese om Prompting fra noen andre enn oss? Her er OpenAI´s egne side: https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering

Les mer om andre artikler innenfor AI -og automasjons programmer:

Guide til Zapier med 5 eksempler (Automasjon): https://articonsult.no/2024/04/09/automasjon-med-zapier/

Lag presentasjoner med AI, Gamma: https://articonsult.no/2024/04/18/ai-presentasjoner-med-gamma/

 

FAQ

Q: Hva er avansert promptteknikk i AI-sammenheng?

Svar: Avansert promptteknikk refererer til metodene og tilnærmingene brukt for å forbedre hvordan kunstig intelligens, som ChatGPT og andre store språkmodeller, forstår og responderer på brukerinput. Denne tilnærmingen innebærer strategisk utforming av prompts for å oppnå mer nøyaktige og relevante svar.

Q: Hvorfor er promptteknikk viktig for effektiv bruk av ChatGPT?

Svar: Promptteknikk er avgjørende fordi den bestemmer kvaliteten på interaksjonen mellom brukeren og AI-modellen. Klar og målrettet kommunikasjon kan signifikant forbedre relevansen og nøyaktigheten til modellens svar, noe som gjør den mer verdifull for brukeren.

Q: Hvordan kan jeg forbedre mine prompts for AI og ChatGPT?

Svar: Du kan forbedre dine prompts ved å være spesifikk i forespørslene dine, bryte ned komplekse problemer i mindre deler, bruke sekvensiell tenkning, og inkludere kontekst og eksempler for å guide AI-modellen mot ønsket respons.

Q: Hvilke teknikker kan brukes for å fremme dypere resonnement hos AI-modeller?

Svar: Teknikker som Chain of Thought (CoT) og Tree of Thoughts (ToT) er effektive for å fremme dypere resonnement. De oppmuntrer til en steg-for-steg tilnærming eller utforsking av ulike resonnementer som kan føre til en mer informert beslutning.

Q: Kan avansert promptteknikk forbedre nøyaktigheten av AI-modellens svar?

Svar: Ja! Teknikker som selvkonsistens der flere prompts brukes for å generere forskjellige svar før det mest konsistente svaret velges, kan betraktelig forbedre nøyaktigheten av AI-modellens svar.

Q: Hva er aktiv prompting, og når bør det brukes?

Svar: Aktiv prompting tilpasser prompts for å inkludere en grad av usikkerhet eller anta et kunnskapsgap, noe som motiverer AI-modellen til å utforske og lære for å gi mer presise svar. Det er nyttig når man jobber med uklare eller raskt skiftende scenarier.

Q: Er det mulig å bruke AI uten å stole på eksterne datakilder?

Svar: Ja, ved hjelp av teknikker som Reasoning Without Observation (ReWOO), kan AI-modeller resonnere basert på innebygde kunnskapsmodeller eller teoretiske scenarioer, uten å være avhengige av eksterne data.

Q: Hvordan kan jeg bruke AI til å ta beslutninger basert på dynamisk data?

Svar: Ved å bruke teknikken Reason and Act (ReAct), kan du lage prompts som ikke bare leder til resonnement, men også til handling, slik at AI kan interagere med og reagere på dynamiske data.

For å sikre at din bruk av AI og store språkmodeller er så effektiv som mulig, vurder å inkorporere disse teknikkene i din tilnærming til promptdesign og kommunikasjon. For ytterligere innsikt og eksperttips gjerne kontakt oss for en prat.

 

Andre innlegg

Les mer om AI og automatisering 

Book et møte med en rådgiver. 

Våre eksperter står klar til å hjelpe deg. 

 

+47 916 76 880

kontakt@articonsult.no

Andre tjenester ➔