Kuidas AI vastuseid genereerib: mõttemudel, mis teeb promptimise selgeks

Enamik selgitusi AI tööpõhimõttest maandub kahe äärmuse vahele: "see on nagu inimene" (mis on eksitav viisil, mis võib sind valele rajale viia) ja "see ennustab järgmist sõna" (mis on tehniliselt õige, aga algajale liiga udune). See artikkel on kesktee: praktiline mõttemudel, mille mõistmine võtab umbes kümme minutit ja muudab kohe seda, kuidas sa prompte kirjutad.

Sa ei vaja matemaatikat. Sa ei pea teadma, mis on transformer. Sul on vaja ühte ideed ja nelja tagajärge.

Üks idee

Kui saadad sõnumi ChatGPT-le, Claude'ile või mõnele teisele kaasaegsele AI-assistendile, teeb see umbes järgmist:

Arvestades treeningmustreid ja vestlust, mille sa mulle just saatsid, milline jätk on kõige usutavam?

Seejärel genereerib mudel vastuse väikeste tükkidena - mõne tähemärgi või sõna kaupa - ning annab iga tüki endale tagasi, et ennustada järgmist. Nii jätkab ta seni, kuni jõuab peatumistingimuseni.

See on põhitsükkel. Seal ei ole sisemist otsingut "õige vastuse" järele, andmebaasi vaatamist, kui tööriista pole ühendatud, ega inimlikku arutlusmoodulit. Seal on väga suur statistiline mustrituvastaja, mis loob jätku, mis näeb välja nagu tekst, mida teadlik inimene selles olukorras kirjutaks.

See tundub intelligentne, sest treeningu ajal õpitud mustrid tulid inimeste kirjutatud tekstist: grammatika, faktid, naljad, kood, lepingud, retseptid, argumendid, vabandused, vahe viisaka vastuse ja sarkastilise märkuse vahel. Seetõttu on küsimusele kõige usutavam jätk sageli õige vastus. Sageli. Mitte alati.

Sellest tulevad neli tagajärge. Igaüks neist muudab terve rea "promptimise nippe" palju ilmsemaks.

Tagajärg 1: mudel ei kontrolli, mis on tõsi

Mudel ei ole optimeeritud tõde kontrollima. See on optimeeritud usutavat teksti looma. Enamasti need kattuvad, sest treeningandmetes oli levinud teemade kohta õiget infot. Aga kui küsid midagi, mille kohta mudel pole usaldusväärset infot näinud - kitsas õigusjuhtum, konkreetne hiljutine sündmus, vähetuntud tsitaat -, ei jää see seisma. See loob ikkagi usutavalt kõlava vastuse.

Seepärast tekivad hallutsinatsioonid. Mitte sellepärast, et mudel oleks katki, vaid sellepärast, et ta teeb täpselt seda, milleks ta on ehitatud: loob usutava jätku. Usutavus ja tõde on seotud, aga need ei ole sama asi.

Järeldus: iga konkreetne faktiväide AI-lt - nimi, kuupäev, arv, viide - vajab kontrolliharjumust. Mudel võib väljendada ebakindlust, aga seda ei tasu käsitleda turvasüsteemina. Lisa kontroll oma töövoogu.

Tagajärg 2: kontekst on kõik

Kui mudel ennustab sinu prompti põhjal kõige usutavamat järgmist lauset, siis prompt ongi sisend, mis määrab tulemuse. Lisa asjakohast konteksti - kes sa oled, mida oled proovinud, mida tahad - ja mudelil on rikkam muster, millega sobituda.

Seepärast on "anna rohkem konteksti" kõige töökindlam viis vastust parandada.

"Kirjuta mulle e-kiri" annab geneerilise e-kirja, mille kirjutaks keegi ilma infota.

>

"Kirjuta e-kiri pikaajalisele kliendile, kelle tähtajast me hilinesime; toon olgu otsekohene, aga soe; alla 100 sõna; lõpus selge järgmine samm" annab midagi palju lähemal sellele, mida tegelikult vajad.

Mudel ei saanud kahe prompti vahel targemaks. Ta sai rikkama prompti, mis kitsendas "usutavate jätkude" ruumi palju kasulikumasse tsooni.

Kui kogenud AI-kasutajad ütlevad, et promptimine on "lihtsalt täpsem olemine", siis nad mõtlevad seda. See ei ole trikk. See on mudeli üks töö, mida ta teeb täpsemalt, sest sa andsid talle rohkem materjali.

Tagajärg 3: vestlus on osa kontekstist

Iga kaasaegne AI-assistent hoiab kogu vestlust oma töömälus, mida nimetatakse kontekstiaknaks. Kui vastad "tee teine lõik lühemaks", ei alusta mudel nullist. Ta loob kõige usutavama järgmise vastuse kogu senise vestluse põhjal: algne e-kiri, tema koostatud mustand, sinu kriitika ja nüüd palve teist lõiku lühendada.

Seetõttu on teine mustand peaaegu alati parem kui esimene. Mudelil on rohkem, millega töötada: algne prompt, tema enda katse ja sinu reaktsioon.

Sellel on mitu praktilist järeldust:

• Pikad kasulikud vestlused on omadus, mitte viga. Püsi ühes lõimes, selle asemel et iga kord uut alustada.
• Kriitika tagasi kleepimine töötab paremini kui prompti nullist ümberkirjutamine. Mudel vajab vähem uut konteksti, kui tal on see juba ees.
• Kui vestlus muutub väga pikaks, hakkab mudel varasemaid osi kaotama. 2026. aasta tipptooted võivad pakkuda väga suuri kontekstiaknaid, mõnel juhul üle miljoni tokeni, kuid sinu makstav plaan võib olla palju väiksem ja kvaliteet langeb, kui aken täitub. Pikemate projektide puhul tee vahekokkuvõte ja alusta aeg-ajalt värskelt.

Tagajärg 4: küsimuse raamimine kujundab vastuse

Kuna mudel loob usutavat jätku, sõltub vastuse liik tugevalt prompti toonist ja vormist.

Küsi juhuslikult ja ebamääraselt ning saad juhusliku ja ebamäärase vastuse. Küsi sama küsimus struktureeritult ja konkreetselt ning saad rangema vastuse.

Palu mudelil probleem enne lõplikku vastust osadeks võtta ja ta genereerib vaheanalüüsi, mis sageli parandab lõpptulemust. See ei ole maagia. Sa suunad rohkem vastust lagundamise, kontrolli ja võrdluse poole enne järeldust, mis võib keerulisematel ülesannetel töökindlust parandada.

Ütle mudelile roll - "oled Eesti vanem maksunõustaja" - ja ta tugineb mustritele, kuidas selline inimene kirjutaks. Mudel ei muutu päriselt maksunõustajaks. Ta sobitab end eksperdi teksti stiili ja sisutihedusega.

Palu mudelil su ideele vastu vaielda ja ta loob kõige usutavama vastuargumendi. Palu tal mängida skeptilist klienti ja ta loob skeptilist tagasisidet. Palu lühidalt vastata ja ta tihendab.

Iga "prompt engineering" muster, mida oled näinud, on selle tagajärje variant. Rollipromptid, näited, kriitikapromptid, "vaidle vastu", "ole lühike", "jäljenda seda tooni" - need töötavad, sest suunavad mudeli ennustuse teist tüüpi usutava jätku poole.

Tööülesannete puhul ei ole kõige turvalisem prompt tavaliselt kõige nutikam sõnastus. Kõige turvalisem on selge pakk: kontekst, piirangud, allikmaterjal, väljundformaat ja reegel ebakindluse käsitlemiseks.

Kuidas see kokku käib

Hoia neid nelja tagajärge meeles, kui järgmine kord prompti saadad:

1. Mudel ei kontrolli tõde; ta loob usutavat teksti.
2. Rohkem konteksti kitsendab usutavate vastuste ruumi selle poole, mida päriselt vajad.
3. Kogu vestlus on kontekst, seega kasuta edasi-tagasi tööd.
4. Prompti kuju ja toon kujundavad vastuse kuju ja tooni.

Kõik neli taanduvad samale tähelepanekule: prompt on sild mudeli treeningmustrite ja sinu soovitud väljundi vahel. Mida lühemaks saad selle silla teha ilma infot kaotamata, seda parem.

See ongi kogu mäng.

Praktiline promptipakett

Päris töö jaoks sisaldab hea prompt enamasti kuut osa:

| Osa | Mida see mudelile annab | | --- | --- | | Roll või vaatenurk | Mis tüüpi vastusemustrit kasutada | | Kontekst | Olukord, sihtrühm ja piirangud | | Allikmaterjal | Tekst, andmed või näited, mille põhjal töötada | | Ülesanne | Täpne töö, mida teha | | Väljundformaat | Vastuse kuju | | Ebakindluse reegel | Mida märkida, kontrollida või millest keelduda |

Seepärast toodavad ebamäärased promptid ebamääraseid vastuseid. Need jätavad liiga palju usutavaid jätke lahti. Selle artikli kaasnev harjutus aitab muuta nõrga prompti selliseks kuueosaliseks paketiks.

Väike test

Võta hiljutine prompt, mis andis keskpärase vastuse. Vaata seda. Siis küsi endalt:

• Kas andsin mudelile piisavalt konteksti selle kohta, kes ma olen ja mida tahan?
• Kas lisasin piiranguid - pikkus, toon, formaat?
• Kas näitasin näidet heast väljundist?
• Kas palusin probleemi osadeks võtta, vastu vaielda või ebakindlust märkida?

Peaaegu alati leiad vähemalt ühe puuduva osa. Lisa see ja saada prompt uuesti. Vastus paraneb tavaliselt seetõttu, et kitsendasid usutavate jätkude ruumi selle töö poole, mida päriselt vajad.