Você experimentou isso. Esse flash de frustração quando Chatgpt, apesar de seu incrível poder, responde de uma maneira que parece … Talvez seja excessivamente prolixo, excessivamente se desculpando, estranhamente alegre ou teimosamente evasivo. Embora possamos, brincando, chamá -lo de “personalidade irritante”, não é uma personalidade. É uma mistura complexa de dados de treinamento, protocolos de segurança e a natureza inerente de grandes modelos de linguagem (LLMS).
Você tem mais controle do que pensa.
Por que o chatgpt age dessa maneira?
Compreender o ‘Why Why’ ajuda a criar melhor “instruções”. As peculiaridades de ChatGPT geralmente resultam de:
- Influência de dados de treinamento: Chatgpt Aprendi com vastas quantidades de texto da Internet, incluindo fóruns, artigos, livros e sites. Ele absorveu os padrões, estilos e, infelizmente, parte da verbosidade e clichês presentes nesses dados.
- Aprendizagem de reforço com o feedback humano (RLHF): Os seres humanos classificaram as respostas da IA durante o treinamento, ensinando -o a ser útil, inofensivo e honesto. Esse processo favoreceu fortemente a polidez, a sinalização clara de sua natureza de IA (“como modelo de IA …”) e fraseado cauteloso, que às vezes pode levar a hedge excessivo ou desculpas.
- Segurança Guardrails: Para evitar uma produção prejudicial, antiética ou inadequada, protocolos de segurança estritos estão em vigor. Embora essencial, às vezes, isso pode fazer com que a IA recusasse solicitações aparentemente inócuas ou seja excessivamente cautelosa, interpretando instruções da maneira mais avessa ao risco.
- Natureza preditiva: Na sua essência, o ChatGPT prevê a próxima palavra (ou token) mais provável estatisticamente com base no seu prompt e treinamento. Ele realmente não “entende” o contexto ou as nuances como um humano, levando a interpretações errôneas ou saída genérica se o prompt não for específico o suficiente.
- Interpretação imediata: O desempenho do desempenho depende muito da clareza de suas instruções. A ambiguidade leva a resultados imprevisíveis.
Aborrecimentos comuns de chatgpt e como projetar melhores respostas
Vamos abordar algumas frustrações frequentes com técnicas específicas de engenharia rápidas:
1. Verbosidade excessiva
Descrição: Obter parágrafos quando uma frase seria suficiente; Explicações excessivamente elaboradas para conceitos simples.
Causa provável: Os dados de treinamento geralmente incluem explicações detalhadas; O RLHF pode favorecer a rigor.
A correção: Ser explícito sobre o comprimento e o formato.
"Explain [topic] concisely.""Summarize the key points in 3 bullet points.""Answer in a single sentence.""Limit your response to under 100 words.""Provide a brief overview of [topic]."
Exemplo:
Em vez de: “Conte -me sobre a fotossíntese.”
Tentar: "Explain photosynthesis in two sentences suitable for a 5th grader."
2. Hedging e desculpas constantes
Descrição: Frases como “como um modelo de idioma da IA …”, “É importante observar …”, “Não posso …”, “Peço desculpas por qualquer confusão …” mesmo quando desnecessário.
Causa provável: RLHF e treinamento de segurança enfatizando limitações e polidez.
A correção: Instrua -o para ser direto e assumir o entendimento do usuário.
"Answer directly without hedging.""Do not apologize or state you are an AI.""Provide the information without qualifiers like 'it's important to note'.""Assume I understand the limitations of AI models.""Be confident in your response."(Use com cautela, pode aumentar o risco de alucinação se o tópico for complexo).
Exemplo:
Em vez de: “Quais são os benefícios do Python?”
Tentar: "List the main benefits of Python for web development. Answer directly, without apologies or stating you're an AI."
3. Tom indesejado
Descrição: O tom não corresponde ao contexto – talvez muito entusiasmado por um tópico sério ou muito rígido para o brainstorming criativo.
Causa provável: Tentando manter uma persona geralmente útil e positiva derivada do RLHF; inadimplente para um tom padrão sem instrução específica.
A correção: Definir explicitamente o tom ou persona desejado.
"Adopt a formal and professional tone.""Write in a neutral, objective style.""Use a casual and friendly tone.""Respond with the tone of an expert [field specialist].""Avoid excessive enthusiasm or exclamation points."
Exemplo:
Em vez de: “Explique emaranhado quântico.”
Tentar: "Explain quantum entanglement in a neutral, scientific tone suitable for a college student. Avoid analogies that are overly simplistic."
4. Informações genéricas ou óbvias
Descrição: Receber respostas básicas no nível da superfície quando você precisar de detalhes específicos ou insights mais profundos.
Causa provável: Instruções ambíguas; O modelo é o padrão de conhecimento comum encontrado com frequência nos dados de treinamento.
A correção: Forneça contexto, especifique o nível de detalhe desejado e peça detalhes específicos.
"Provide specific examples of [concept].""Focus on the [specific aspect] of [topic].""Assume I have foundational knowledge; explain the advanced aspects.""Instead of a general overview, discuss the challenges of implementing [technique].""Analyze the pros and cons from the perspective of a [specific role]."
Exemplo:
Em vez de: “Como melhorar a velocidade do site?”
Tentar: "List 5 specific, actionable techniques to improve website loading speed, focusing on image optimization and server response time. Explain the technical implementation briefly for each."
5.
Descrição: Recusando -se a responder a uma pergunta aparentemente inofensiva, citando muitas vezes a segurança ou as limitações.
Causa provável: Os corrimãos de segurança interpretam a solicitação como potencialmente problemática, mesmo que não seja; Limitações para acessar dados em tempo real ou executar determinadas ações.
A correção: Represente, simplifique ou concentre -se nos princípios subjacentes.
- Rephrase: Faça a pergunta de maneira diferente, evitando possíveis palavras de gatilho.
- Divida: Peça partes menores e menos complexas da solicitação original.
- Peça princípios: Em vez de solicitar detalhes potencialmente sensíveis, peça as regras, conceitos ou etapas gerais envolvidos. Por exemplo, em vez de “escrever código para acessar o sistema x”, tente “explicar os métodos comuns e considerações de segurança para acessar sistemas como X via API”.
- Verifique se há restrições: O pedido sobre dados em tempo real (como os preços das ações de hoje) ou as opiniões pessoais? Reconheça que você sabe que não pode fazer essas coisas, mas peça dados históricos relacionados ou pontos de vista comuns.
Exemplo:
Se recusado: “Gere um plano de marketing para um novo tipo de drone.”
Tente reformular: "Outline the key components of a typical marketing plan for a high-tech consumer product. Include sections like target audience analysis, channel strategy, and budget considerations."
6. Esquecendo o contexto ou instruções
Descrição: Ignorando partes anteriores da conversa ou instruções dadas anteriormente na mesma sessão de bate -papo.
Causa provável: Janela de contexto limitada (quanto texto ele pode “lembrar” de uma só vez); Dificuldade de rastrear instruções complexas e múltiplas.
A correção: Reforçar o contexto e as instruções periodicamente.
- Resumir: Reafirmar brevemente o contexto -chave ou os pontos anteriores antes de fazer uma nova pergunta relacionada.
"Given that we previously established X and Y, now explain Z." - Use referências explícitas:
"Based on the criteria you listed earlier..." - Instruções personalizadas (se disponível): Use o recurso de instruções personalizadas para fornecer informações persistentes em segundo plano e preferências de saída.
- Mantenha as sessões focadas: Para tarefas muito complexas, considere iniciar uma nova sessão de bate -papo para garantir uma lista de contexto limpo.
