Як спілкуватися з моделлю великої мови штучного інтелекту

Швидке поширення штучного інтелекту у формі великих мовних моделей створило незвичайний комунікативний ландшафт. Люди тепер звертаються до машин, які вільно говорять, вражаюче міркують і миттєво реагують. Ці моделі є потужними інструментами, але вони поводяться інакше, ніж люди; їм потрібен дещо інший стиль розмови, щоб повністю розкрити свою цінність. Тому розуміння того, як з ними розмовляти, є практичним навиком. Далі йде спроба виділити деякі принципи, що ґрунтуються на природі таких систем, які допомагають користувачеві отримувати найточніші, корисні та достовірні результати.

Перший принцип – це ясність. Мовна модель не має людської інтуїції щодо того, що мовець може мати на увазі, але не висловив; і їй важко здогадатися, що ви можете мати на увазі. Хоча сучасні моделі надзвичайно здатні робити висновок про контекст, вони залишаються чутливими до неоднозначностей. Чіткі, однозначні підказки з точними словами та правильною граматикою дають чіткіші та надійніші відповіді. Якщо користувачеві потрібно есе, корисно вказати тон, стиль, довжину, перспективу та будь-які конкретні обмеження. Якщо хтось хоче отримати юридичний проект, комерційну пропозицію або аналіз політики, то ці характеристики слід чітко вказати. Відсутність ясності зазвичай призводить не до неправильної відповіді, а до такої, яка не зовсім задовольняє потреби користувача.

Другий принцип – конкретність. Загальні запитання дають загальні відповіді, що може бути корисним; ви швидко дізнаєтеся, що мовна модель знає загалом про тему. Однак конкретні запитання різко покращують фокус та якість, але є ризик того, що мовна модель вгадає або вигадає відповідь, якщо не зможе знайти її в доступних їй базах даних. Користувач, який запитує: «Розкажіть мені про можливості українських безпілотників», отримає широкий огляд. Якщо замість цього запитати: «Поясніть, як українські оператори безпілотників FPV керують одночасними польотами кількох безпілотників в умовах міських бойових дій, з посиланням на протоколи навчання», модель може створити щось набагато більш адаптоване та проникливе. Однак, чим більша конкретність, тим більший ризик того, що модель дасть неточність у здогадках. Конкретність особливо важлива, коли тема технічна, юридична чи геополітична, але з конкретними запитаннями ще важливіше самостійно перевірити відповіді, посилаючись на сторонні джерела.

По-третє, корисні результати часто залежать від контексту. Мовна модель не запам'ятовує життєві обставини користувача, якщо користувач навмисно не повторить їх у розмові. Тому пропонування контексту на початку покращує продуктивність. Якщо запитується короткий опис інвестицій, можна згадати цільову аудиторію, юрисдикцію, розмір фонду, стратегічну мету та будь-які попередні обмеження. Якщо запитується есе, можна пояснити читацьку аудиторію, стиль видавництва або ширший проект, до якого есе зрештою впишеться. Чим релевантніший контекст надає користувач, тим більше модель може адаптувати матеріал.

Четвертий принцип стосується структури. Структуровані підказки призводять до структурованих результатів. Якщо користувач запитує список елементів, корисно вказати, чи повинні вони відображатися у вигляді маркованих списків, підрозділів чи абзаців. Якщо потрібен багаточастинний аналіз, можна доручити моделі розділити відповідь на розділи, кроки або теми. Хоча модель може вивести структуру зі змісту, чіткі структурні підказки гарантують, що кінцевий текст буде добре організованим, зв'язним та готовим до практичного використання. Без них ви отримаєте набір матеріалів, які, ймовірно, будуть добре організованими, але не обов'язково відповідатимуть вашій меті.

П'ятий принцип – це ітерація. Мовна модель – це не одноразовий оракул. Вона радше поводиться як помічник-експерт, здатний до вдосконалення. Найкращі результати часто досягаються завдяки послідовній взаємодії: хтось запитує чернетку; хтось визначає, що працює, а що ні; і хтось запитує виправлення або додаткові шари деталей. Цей ітеративний підхід відображає належну редакційну практику. Він також визнає, що наміри користувача часто змінюються в міру розвитку розмови. Виправляючи або вдосконалюючи результат моделі, користувач формує кінцевий продукт з точністю, якої рідко можна досягти за допомогою однієї підказки.

Ще один важливий принцип — розуміння обмежень моделі. Хоча сучасні системи мають високі можливості, їм може бракувати даних у режимі реального часу, якщо вони явно не інтегровані в їхні пошукові інструменти. Деякі веб-джерела використовують інструменти для блокування доступу мовних моделей до них. Інші, зокрема професійні видавці, стягують плату з мовних моделей за доступ до книг, які вони публікують. (Автори, перевірте дрібний шрифт вашого договору з видавцем.) Під час роботи з важливими питаннями, такими як юридичні консультації, фінансові прогнози або прогнозування на основі даних, користувач повинен або запросити цитати, або попросити модель перевірити свою роботу, або безпосередньо надати фактичні дані. Модель зазвичай може аналізувати надзвичайно добре, набагато краще, ніж будь-яка людина; але вона не може підтвердити зовнішню реальність, якщо користувач не надасть її.

Тон також має значення. Добре сформульована підказка не є ні суперечливою, ні надмірно розпливчастою, а просто чіткою та цілеспрямованою. Модель найкраще реагує на звичайні, ввічливі та прямі людські інструкції. Наразі мовні моделі є нашими слугами, а не нашими господарями; ми повинні чітко говорити їм, що робити. Вимога, щоб модель прийняла персону, може бути корисною для творчих завдань, але вона повинна бути виражена точно. Погано визначена персона призводить до суперечливих або стилізованих відповідей, тоді як добре визначена персона може допомогти дослідити ідеї, імітувати переговори або написати чернетку художнього твору.

Зрештою, користувачі отримують вигоду від усвідомлення сильних сторін мовних моделей. Вони досягають успіху в синтезі, порівнянні, викладі, написанні довгих текстів, редагуванні, перекладі, генеруванні творчих здібностей та структурованому мисленні. Вони також можуть імітувати різні точки зору, що корисно для аналізу політики, академічного письма або вирішення конфліктів. Оскільки вони невтомні та послідовні, вони можуть створювати кілька версій тексту, дозволяючи користувачеві вибрати найкращу. Це говорить про продуктивний стиль розмови: замість того, щоб вимагати одну ідеальну відповідь, можна попросити альтернативи, протиставлення або розширені пояснення. Можливо, вам доведеться знову і знову використовувати мовну модель, просячи її вдосконалювати свій результат, доки ви не отримаєте те, що дійсно хочете.

Ефективна взаємодія з великою мовною моделлю – це нове ремесло в науці інформаційних технологій, яке розвивається щодня. Експерти зараз пропонують курси з того, як взаємодіяти з мовними моделями; але справжня майстерність полягає в розумінні того, як працюють комп'ютери та обробляють дані, що є алгоритмічним та аналітичним, навіть якщо модель претендує на уяву. Вона не здатна на уяву; вона черпає натхнення з аналізу інших творчих робіт. Робота з мовною моделлю вимагає ясності, специфічності, контексту, структури, ітерації та розуміння того, що модель робить добре, а також твердого розуміння принципів логіки, до яких незмінно прив'язані всі комп'ютери, великі чи малі. Ці інструменти не є людськими, але й не є простими машинами. Це складні лінгвістичні механізми, які безпосередньо та негайно реагують на те, як до них звертаються, використовуючи величезні можливості для логічного аналізу практично необмеженої кількості публічних даних. Коли їх розуміють такими, якими вони є, вони стають надзвичайно потужними союзниками в письмі, аналізі та прийнятті рішень. Розуміючи їхні обмеження, людина може стати набагато ефективнішою у своїй роботі, зберігаючи при цьому людські інстинкти, які мовні моделі ще не можуть, і, можливо, ніколи не зможуть повністю відтворити.