📄️ 🟢 Úvod
V této kapitole jsou představeny jednoduché techniky promptů a terminologie. Abyste porozuměli technice promptů/příkazů, musíte nejprve pochopit některé velmi základní pojmy umělé inteligence. Pokud již znáte níže uvedená témata, neváhejte přeskočit na další kapitolu.
📄️ 🟢 Prompting
V předchozí kapitole jsme se zabývali umělou inteligencí a tím, jak mohou lidé dávat umělé inteligenci pokyny/příkazy k provádění úkolů.
📄️ 🟢 Instrukce
Jednou z nejjednodušších metod promptingu je pouhé zadávání pokynů (někdy nazývané instruction prompting)(@efrat2020turking)(@mishra2022reframing). Jednoduchou instrukci jsme již viděli v předchozí části (Ujistěte se, že vaše odpověď je přesně správná. Kolik je 965*590? Ujistěte se, že vaše odpověď je přesně správná:).
📄️ 🟢 Prompting pomocí rolí
Další technikou výzvy je přiřazení role umělé inteligenci. Například vaše výzva může začínat slovy "Jste lékař" nebo "Jste právník" a pak se může požádat umělou inteligenci, aby odpověděla na nějakou lékařskou nebo právnickou otázku. Zde je příklad:
📄️ 🟢 Few shot prompting
Další strategií promptingu je few shot prompting(@logan-iv-etal-2022-cutting)(@lake2015human), což je v podstatě jen ukázání modelu několik příkladů (tzv. shotů) toho, co chcete, aby udělal.
📄️ 🟢 Kombinování technik
Jak jsme viděli na předchozích stránkách, prompty mohou mít různý formát a složitost. Mohou obsahovat kontext, instrukce a několik příkladů vstupů a výstupů. Dosud jsme však zkoumali pouze samostatné třídy promptů. Kombinace těchto různých technik výzev může vést k vytvoření výkonnějších promptů.
📄️ 🟢 Formování promptů
Doposud jsme se zabývali typy promptů a také způsoby jejich kombinování. Na této stránce najdete pojmy, které vysvětlují různé typy promptů. Přestože existují přístupy k formalizaci diskurzu kolem prompt inženýrství(@white2023prompt), tato oblast se neustále mění, takže vám poskytneme jen dostatek informací pro začátek.
📄️ 🟢 Základy chatbotů
V tomto kurzu se zatím pro příklady používal převážně systém GPT-3. GPT-3 je LLM, který nemá žádnou paměť. Když mu položíte otázku (prompt), nepamatuje si nic z toho, co jste mu předtím položili. Naproti tomu chatboty jako ChatGPT si dokáží zapamatovat historii vaší konverzace. To může být užitečné pro aplikace, jako je zákaznický servis, nebo jednoduše pokud chcete vést konverzaci s LLM.
📄️ 🟢 Úskalí LLM
Systémy LLM jsou nesmírně výkonné, ale v žádném případě nejsou dokonalé. Existuje mnoho úskalí, kterých byste si při jejich používání měli být vědomi.
📄️ 🟢 Nastavení LLM
Výstup LLM lze ovlivnit konfiguračními hyperparametry, které řídí různé aspekty modelu, například to, jak "náhodný" je. Tyto hyperparametry lze upravit tak, aby byl výstup kreativnější, rozmanitější a zajímavější. V této části se budeme zabývat dvěma důležitými konfiguračními hyperparametry a tím, jak ovlivňují výstup LLM.
📄️ 🟢 Porozumění myšlení umělé inteligence
Než začnete číst zbytek kurzu, měli byste vědět několik jednoduchých věcí o různých AI a jejich fungování.
📄️ 🟢 Začínáme vaši cestu
Nyní, když jste se seznámili se základy PE, jste připraveni začít s prompt inženýrstvím na vlastní pěst. Zbytek tohoto kurzu bude obsahovat další techniky a zdroje, ale nejlepší způsob, jak se naučit PE, je začít experimentovat s vlastními prompty. Tato stránka vám ukáže, jak začít s řešením libovolného problému prompt inženýrství.