Умный способ общения с ИИ: вот как «инженерить контекст» для ваших запросов

Вкратце

• Исследователи из Шанхая утверждают, что “контекстная инженерия” может повысить производительность ИИ без повторного обучения модели.
• Тесты показывают, что более богатые подсказки улучшают релевантность, связность и показатели завершения задач.
• Подход основывается на проектировании подсказок, расширяя его до полного ситуационного дизайна для взаимодействия человека и ИИ.

Центр искусства, моды и развлечений Decrypt.

Откройте SCENE

Новая статья из Шанхайской лаборатории ИИ утверждает, что большим языковым моделям не всегда нужны более объемные обучающие данные для умения работать лучше — достаточно только лучших инструкций. Исследователи обнаружили, что тщательно разработанные “контекстные подсказки” могут заставить ИИ-системы давать более точные и полезные ответы, чем общие. Думайте об этом как о создании обстановки в истории, чтобы все имело смысл, практический способ заставить ИИ чувствовать себя более полезным другом, а не безмозглым роботом. В своей основе, инженерия контекста заключается в тщательной разработке информации, которую вы предоставляете ИИ, чтобы он мог отвечать более точно и полезно. Человек не является просто изолированной личностью; мы формируемся под влиянием нашего окружения, отношений и ситуаций — или “контекстов”. То же самое касается и ИИ. Машины часто ошибаются, потому что им не хватает полной картины. Например, если вы попросите ИИ “планировать поездку”, он может предложить роскошный круиз, не зная, что у вас ограниченный бюджет или что вы путешествуете с детьми. Инженерия контекста решает эту проблему, включая эти детали заранее. Исследователи признают, что эта идея не нова — она восходит более чем к 20 годам назад, к ранним дням компьютеров. В те дни нам приходилось адаптироваться к громоздким машинам с жесткими правилами. Теперь, хотя мощные платформы ИИ могут использовать естественный язык, нам все еще нужно создавать хорошие контексты, чтобы избежать “энтропии” ( в данном случае это слово относится к путанице из-за слишком большой неопределенности или беспорядка ).

Как контекстуально обработать ваши подсказки Документ предлагает способы сделать ваши AI-чати более эффективными прямо сейчас. Он основывается на “инженерии запросов” (составлении хороших вопросов), но охватывает более широкий контекст. Вот несколько удобных советов с примерами:

• Начните с основ: Кто, Что, Зачем Всегда включайте предысторию, чтобы задать тон. Вместо “Напиши стихотворение” попробуйте: “Вы романтический поэт, пишущий для моего юбилея. Тематика — вечная любовь, сделайте его коротким и сладким.” Это уменьшает недоразумения.
• Укладывайте свою информацию, как торт Строить контекст по уровням: начните с общего, затем добавляйте детали. Для задачи программирования: “Я начинающий программист. Сначала объясните основы Python. Затем помогите отладить этот код [вставьте код]. Контекст: Это для простого игрового приложения.” Это помогает ИИ справляться со сложными запросами без перегрузки.
• Используйте теги и структуру Организуйте подсказки с метками для ясности, например: “Цель: спланировать бюджетный отпуск; Ограничения: до 500 долларов, подходящий для семьи; Предпочтения: пляжные направления.” Это похоже на то, как дать ИИ дорожную карту.
• Включите мультимодальные вещи ( такие как изображения или история ) Если ваш запрос связан с визуальными материалами или прошлыми чатами, опишите их: “На основе этого изображения [опишите или вставьте ссылку], предложите идеи для нарядов. Предыдущий контекст: я предпочитаю Casual-стили.” Для долгих задач подведите итог истории: “Продолжите с последней сессии: Мы обсуждали маркетинговые стратегии—теперь добавьте советы по социальным сетям.”
• Фильтруйте шум Включайте только самое необходимое. Тестируйте и корректируйте: если ИИ уходит в сторону, добавляйте уточнения, такие как “Игнорируйте не относящиеся к делу темы — сосредоточьтесь только на преимуществах для здоровья.”
• Думай наперед и учись на ошибках Ожидайте потребности: “Выводите мою цель из прошлых запросов о фитнесе—предложите план тренировок.” Учитывайте ошибки в контексте для исправлений: “В прошлый раз вы предложили X, но это не сработало, потому что Y—скорректируйте соответственно.”