Как работать с любым генеративным ИИ

Переключение с ChatGPT на Claude, Gemini, Grok или любую другую модель с открытым исходным кодом не должно означать необходимость заново изучать, как составлять запросы, чему доверять и что безопасно передавать. Под капотом у них одни и те же черты, и одни и те же приемы позволяют добиться хороших результатов от всех них.

Anthropic обучает обоим в двух бесплатных курсах Skilljar: Возможности и ограничения ИИ и Основы фреймворка ИИ-грамотности. Эти черты являются словарным запасом машинного обучения уже много лет, а приемы — это то, что хорошие промпт-инженеры делали всегда.

Как на самом деле работают чат-LLM

Каждая чат-LLM имеет под капотом один и тот же набор свойств. Назовите ту, которая вас только что подвела, и исправление обычно последует.

• Предсказание следующего токена. Модель угадывает следующий фрагмент текста на основе того, что было до него. Она ничего не ищет. Относитесь к выводу как к черновику, проверяйте все, что имеет значение.
• Знания. Модель знает только то, на чем ее обучали, и то лишь приблизительно. Для всего, что является недавним, нишевым или конфиденциальным, вставьте источник вместо того, чтобы просить модель его вспомнить.
• Рабочая память. Контекстные окна конечны. Не загружайте целые репозитории. Обрезайте, обобщайте или разбивайте на части перед вставкой и избегайте закапывания важного контента в середине длинных запросов.
• Управляемость. Модели реагируют на четкие инструкции, примеры и структуру. Если вывод неверен, сначала исправьте ввод. Покажите модели, как выглядит хорошо.
• Когда свойства сталкиваются. Сила в одной ситуации становится слабостью в другой. Следите за запросами, которые одновременно требуют креативности и строгого формата; модель обычно отклоняется от одного, чтобы обслужить другое.

Называние того, какое свойство пошло не так (модель забыла системный запрос, выдумала функцию, проигнорировала формат), подсказывает, какой рычаг потянуть дальше.

4D: способ работы с любым ИИ

Профессора Рик Дакан (Ringling College) и Джозеф Феллер (University College Cork) разработали фреймворк ИИ-грамотности на основе четырех приемов, 4D.

• Делегирование. Решите, что передать, а что сделать самому. Все, что требует реального суждения, скрытого контекста или фактов, которые модель не может проверить, обычно не подходит, независимо от того, какой инструмент вы используете.
• Описание. Четко сообщите модели, что вы хотите. Формат, примеры, для кого это, что пропустить. Хорошие запросы работают везде.
• Различение. Читайте ответ критически. Каждая модель может ошибаться с полной уверенностью. Курс объединяет Описание и Различение в цикл: вы спрашиваете, вы проверяете, вы спрашиваете снова.
• Добросовестность. Отвечайте за то, что вы отправляете. Проверяйте факты, уважайте конфиденциальность, указывайте, когда помог ИИ. Так вы должны работать, это не особенность какого-то одного инструмента.

Почему это лучше споров о поставщиках

Ставка на «Я хорош в составлении запросов для ChatGPT» или «Я знаю хитрости Claude» означает, что вам придется заново изучать половину каждый раз, когда ваша команда переключает инструменты. Таблица лидеров меняется каждые несколько месяцев. Черты и 4D не меняются, они продолжают приносить пользу при каждом выпуске.

Оба курса бесплатны и коротки. Пройдите их по порядку: сначала Возможности, затем Грамотность.