Podstawy Prompt Engineering

Szkolenie Online: Podstawy Prompt Engineering

Szkolenie Online: Podstawy Prompt Engineering

Czas trwania szkolenia: 4 godziny (4 moduły po 1 godzinie)

Cel szkolenia:

Wprowadzenie uczestników w świat prompt engineering i nauczenie podstawowych zasad tworzenia skutecznych promptów. Szkolenie kładzie nacisk na kluczowe elementy i parametry wpływające na jakość odpowiedzi generowanych przez modele językowe oraz na praktyczne zastosowania tych technik.

Moduł 1: Wprowadzenie do Prompt Engineering

  • 1.1 Czym jest prompt engineering?
    • Historia i definicja: Wprowadzenie do historii i rozwoju prompt engineering oraz jego roli w pracy z modelami językowymi.
    • Ćwiczenie: Stworzenie podstawowego promptu na dowolny temat i ocena jakości odpowiedzi – ćwiczenie pozwalające zrozumieć, jak działa model na najprostszym poziomie.
  • 1.2 Kluczowe pojęcia i podstawowe parametry:
    • Wyjaśnienie pojęć, takich jak prompt, model językowy, tokeny, a także pierwsze wprowadzenie do parametrów takich jak max tokens.
    • Ćwiczenie: Użycie krótkich promptów do uzyskania różnych odpowiedzi; analiza ich jakości pod kątem długości i szczegółowości.

Moduł 2: Elementy Składowe i Parametry Promptów

  • 2.1 Kluczowe elementy dobrego prompta:
    • Kontekst i szczegółowość: Rola kontekstu i szczegółowości w uzyskiwaniu odpowiednich odpowiedzi.
    • Ton i styl: Jak ton i styl wpływają na to, jak model interpretuje prompt i generuje odpowiedź.
    • Ćwiczenie: Stworzenie dwóch wersji promptu – ogólnego i szczegółowego – na ten sam temat, np. „Opisz wycieczkę do lasu” vs. „Opisz letnią wycieczkę do sosnowego lasu z przyrodniczymi ciekawostkami.”
  • 2.2 Kluczowe parametry promptów:
    • Temperatura: Jak regulacja temperatury wpływa na losowość odpowiedzi (np. wyższa temperatura – bardziej kreatywne odpowiedzi, niższa – bardziej przewidywalne).
    • Max Tokens: Znaczenie maksymalnej liczby tokenów w kontrolowaniu długości odpowiedzi.
    • Ćwiczenie: Użycie promptów z różnymi ustawieniami temperatury oraz max tokens, aby zobaczyć, jak te parametry wpływają na styl i długość odpowiedzi.

Moduł 3: Struktura i Optymalizacja Promptów

  • 3.1 Struktura promptu:
    • Hierarchia informacji: Jak poprawnie ustawić pytanie główne i podzapytania, aby uzyskać spójną odpowiedź.
    • Sekwencja promptów (prompt chaining): Użycie serii powiązanych promptów, aby uzyskać bardziej kompleksowe odpowiedzi.
    • Ćwiczenie: Tworzenie promptu głównego z podzapytaniami (np. „Opisz historię Rzymu, a następnie opisz jego wpływ na współczesną kulturę”) oraz ćwiczenie prompt chaining do uzyskania szczegółowej analizy.
  • 3.2 Dodatkowe parametry optymalizacyjne:
    • Top-p (nucleus sampling): Jak ograniczenie słów o najwyższym prawdopodobieństwie wyboru (np. top-p 0.9) może poprawić trafność odpowiedzi.
    • Frequency i Presence Penalty: Ustawienia ograniczające powtarzalność słów lub wyrażeń, aby generować bardziej różnorodne treści.
    • Ćwiczenie: Eksperymentowanie z parametrami top-p, frequency, oraz presence penalty, aby uzyskać odpowiedzi o różnym stopniu szczegółowości i unikalności.

Moduł 4: Testowanie i Optymalizacja Promptów dla Wyższej Jakości

  • 4.1 Testowanie promptów i analiza wyników:
    • A/B testowanie: Jak porównywać różne wersje promptów, aby wybrać ten, który generuje najbardziej trafne odpowiedzi.
    • Analiza błędów i ich korekta: Rozpoznawanie typowych błędów w konstrukcji promptów, takich jak nadmiar szczegółów lub brak kontekstu.
    • Ćwiczenie: Stworzenie dwóch wersji promptu na ten sam temat z różną strukturą (np. pytanie otwarte i zamknięte), porównanie ich wyników oraz analiza mocnych i słabych stron każdej wersji.
  • 4.2 Zasady pisania wysokiej jakości promptów:
    • Podsumowanie kluczowych zasad tworzenia efektywnych promptów: jasność, precyzja, dopasowanie tonu i szczegółowości do potrzeb.
    • Ćwiczenie: Praktyczne poprawianie promptów; uczestnicy dostają przykładowe prompty z błędami i poprawiają je, aby osiągnąć bardziej trafne wyniki.

Zakończenie i Podsumowanie

  • Q&A i sesja dyskusyjna: Czas na zadawanie pytań i omówienie najczęstszych wyzwań w prompt engineering.
  • Podsumowanie kluczowych punktów szkolenia: Przypomnienie najważniejszych zasad i parametrów.
  • Wskazówki na dalszą praktykę: Lista dodatkowych zasobów online do dalszego doskonalenia umiejętności prompt engineering.

Materiały dodatkowe dla uczestników

Linki do narzędzi i źródeł wspierających rozwój w prompt engineering.

PDF z kluczowymi zasadami, definicjami i przykładowymi ustawieniami parametrów.

Lista najczęściej stosowanych promptów w zależności od celu, np. prompty informacyjne, kreatywne, analityczne.

Moduł 1: Wprowadzenie do Prompt Engineering

1.1 Czym jest prompt engineering?

Historia i definicja: Wprowadzenie do historii i rozwoju prompt engineering oraz jego roli w pracy z modelami językowymi

Prompt engineering jest dziedziną, która narodziła się razem z rozwojem zaawansowanych modeli językowych, takich jak GPT-3, GPT-4 i inne narzędzia, które potrafią generować tekst na podstawie naszych zapytań. Zanim jednak modele językowe osiągnęły taki poziom, ich rozwój przeszedł kilka kluczowych etapów, które warto poznać, aby zrozumieć, dlaczego sposób, w jaki formułujemy zapytania – czyli prompty – ma dzisiaj tak ogromne znaczenie.

Na samym początku powstawania modeli językowych, czyli kilka dekad temu, komputery potrafiły rozpoznawać i analizować tekst, ale nie miały zdolności do jego tworzenia w sposób przypominający naturalny język. W latach 80. i 90. komputery stosowały proste metody oparte na statystyce: analizowały występowanie słów i mogły odpowiadać na podstawowe pytania, lecz nie rozumiały ich w sposób, który znamy dzisiaj.

Prawdziwa rewolucja przyszła wraz z rozwojem sztucznej inteligencji, a zwłaszcza z technologią transformerów, które umożliwiły komputerom analizowanie i generowanie języka w sposób bardziej zbliżony do ludzkiego. Modele takie jak GPT, BERT czy T5 stały się punktami zwrotnymi w historii AI, ponieważ pozwoliły na tworzenie bardziej elastycznych, naturalnych odpowiedzi. Kluczową rolę zaczęły odgrywać prompty – czyli sposób, w jaki prosimy model o generowanie odpowiedzi.

Czym więc jest prompt engineering?

Prompt engineering to sztuka formułowania zapytań w sposób precyzyjny i dobrze przemyślany, tak aby model językowy odpowiedział dokładnie w takim stylu i tonie, jakiego oczekujemy. Oznacza to, że w prompt engineering nie chodzi tylko o „zadanie pytania” – to także dobór odpowiednich słów, kontekstu, szczegółowości oraz parametrów technicznych, które pozwalają uzyskać dokładnie taką odpowiedź, jakiej potrzebujemy.

Warto tutaj zwrócić uwagę, że prompt engineering nieustannie się rozwija. Na przykład kilka lat temu użytkownicy AI pracowali na prostych modelach, które nie wymagały złożonych promptów. Dzisiaj jednak, kiedy modele potrafią odpowiadać na wiele różnych tematów, musimy używać bardziej skomplikowanych promptów, aby uzyskać precyzyjną odpowiedź.

Dlaczego prompt engineering jest taki ważny?

Prompt engineering pomaga użytkownikom AI, takim jak pisarze, marketerzy, nauczyciele czy badacze, efektywnie wykorzystywać potencjał sztucznej inteligencji. Dzięki precyzyjnie stworzonym promptom można uzyskać lepsze, bardziej trafne odpowiedzi, co oszczędza czas i zwiększa skuteczność pracy z modelami językowymi.

Prompt engineering to kluczowy element pracy z AI, który nie tylko wpływa na jakość odpowiedzi, ale także pozwala na kreatywne i efektywne zastosowanie modeli językowych w różnych dziedzinach.

To wprowadzenie daje uczestnikom wyobrażenie o historii i znaczeniu prompt engineering, przygotowując ich do dalszych modułów, w których będą zgłębiać szczegóły, jak tworzyć skuteczne prompty i jak wykorzystać pełnię możliwości modeli językowych.

Ćwiczenie: Stworzenie podstawowego promptu i ocena odpowiedzi

Teraz, gdy wiemy już, czym jest prompt engineering, przejdźmy do praktyki. W tym ćwiczeniu stworzymy prosty prompt, czyli zapytanie, które model językowy przetworzy i na które odpowie. Naszym celem jest zobaczenie, jak model działa na najprostszym poziomie i jak różne sposoby zadania pytania mogą wpływać na odpowiedź.

Kroki ćwiczenia
  1. Stwórz prompt: Zastanów się nad krótkim pytaniem lub tematem, który chcesz poruszyć. Możesz wybrać coś prostego, np.:
    • „Co to jest sztuczna inteligencja?”
    • „Dlaczego recykling jest ważny?”
    • „Podaj ciekawostkę o kosmosie.”
  2. Zadaj pytanie modelowi: Wprowadź swój prompt i zobacz, jaka odpowiedź zostanie wygenerowana.
  3. Ocena odpowiedzi: Przyjrzyj się otrzymanej odpowiedzi i zadaj sobie następujące pytania:
    • Czy odpowiedź była trafna i odnosiła się bezpośrednio do mojego pytania?
    • Czy odpowiedź była wystarczająco szczegółowa, czy może zbyt ogólna?
    • Jakie informacje były pomocne, a które mogłyby zostać pominięte?
  4. Próba z nowym promptem: Spróbuj lekko zmodyfikować swój prompt, by zobaczyć, jak zmiana pytania wpływa na odpowiedź. Możesz np. dodać szczegóły lub zadać pytanie w bardziej konkretny sposób:
    • Zamiast „Co to jest sztuczna inteligencja?” spróbuj „Wyjaśnij, czym jest sztuczna inteligencja i jakie ma zastosowania.”
  5. Porównaj odpowiedzi: Zwróć uwagę na to, jak zmiana promptu wpłynęła na odpowiedź modelu. Czy dodanie kontekstu lub szczegółowości poprawiło jakość odpowiedzi? Czy model lepiej zrozumiał Twoje pytanie po zmianie promptu?
Cel ćwiczenia

Celem tego ćwiczenia jest zrozumienie, jak działają modele językowe i jak różne formy promptów wpływają na odpowiedzi. W ten sposób zauważysz, że nawet małe zmiany w pytaniu mogą prowadzić do znaczących różnic w odpowiedzi.

To podstawowe ćwiczenie jest kluczowe, abyśmy mogli zobaczyć, jak ważne jest precyzyjne formułowanie promptów. Przy kolejnych modułach poznamy bardziej zaawansowane techniki, które pozwolą nam lepiej sterować odpowiedziami modelu.

Dzięki temu ćwiczeniu uczestnicy zaczną zauważać, jak sposób zadawania pytania może kształtować odpowiedzi, co jest kluczowym elementem w nauce prompt engineering.

1.2 Kluczowe pojęcia i podstawowe parametry

W tym module przyjrzymy się najważniejszym pojęciom i parametrom, które są kluczowe dla pracy z modelami językowymi. Zrozumienie tych terminów pomoże nam lepiej posługiwać się narzędziami AI i efektywnie tworzyć prompty.

Podstawowe pojęcia

  1. Prompt:
    • Definicja: Prompt to zapytanie, polecenie lub tekst, który przekazujemy modelowi językowemu, aby wygenerował na jego podstawie odpowiedź.
    • Przykład: Promptem może być pytanie typu „Podaj trzy powody, dla których warto uczyć się języków obcych” lub prośba „Opisz, jak wygląda dzień w typowym biurze.”
    • Rola: Prompt jest kluczowym elementem komunikacji między użytkownikiem a modelem – im lepiej go skonstruujemy, tym trafniejsza i bardziej użyteczna będzie odpowiedź.
  2. Model językowy:
    • Definicja: Model językowy to zaawansowany system sztucznej inteligencji, który został nauczony rozumienia i generowania języka naturalnego na podstawie ogromnych zbiorów danych.
    • Przykłady modeli: Popularne modele to GPT-3, GPT-4 oraz BERT. Każdy z tych modeli różni się sposobem działania, ale wszystkie mają na celu generowanie odpowiedzi w sposób przypominający naturalną mowę.
    • Rola modelu: Model analizuje prompt i tworzy odpowiedź, starając się zrozumieć kontekst i intencję użytkownika. Jest to mózg całego systemu, który odpowiada na nasze pytania i wykonuje polecenia.
  3. Tokeny:
    • Definicja: Tokeny to małe jednostki tekstu, które model wykorzystuje podczas przetwarzania promptów. Tokenem może być całe słowo, fragment słowa lub znak interpunkcyjny – zależy to od struktury języka i modelu.
    • Przykład: W zdaniu „Sztuczna inteligencja zmienia świat” model może rozbić je na tokeny takie jak „Sztuczna”, „inteligencja”, „zmienia”, „świat”.
    • Rola tokenów: Każdy prompt i każda odpowiedź modelu są rozbite na tokeny, ponieważ model pracuje na poziomie tych małych jednostek. Liczba tokenów wpływa na to, jak długo model będzie generować odpowiedź i jak bardzo szczegółowa ona będzie.

Podstawowe parametry modeli językowych

Podczas tworzenia promptów możemy dostosować niektóre parametry modelu, aby lepiej odpowiadał na nasze zapytania. Poznajmy dwa najważniejsze:

  1. Max Tokens (Maksymalna liczba tokenów):
    • Definicja: Jest to parametr, który określa, jak wiele tokenów model może wygenerować w odpowiedzi na prompt.
    • Jak to działa: Ustalając max tokens na 50, ograniczamy model do wygenerowania krótkiej odpowiedzi, podczas gdy ustawienie go na 200 pozwala modelowi wygenerować bardziej szczegółową wypowiedź.
    • Kiedy go stosować: Max tokens jest przydatny, gdy chcemy kontrolować długość odpowiedzi. Jeśli potrzebujemy zwięzłych odpowiedzi (np. krótkie wyjaśnienia), warto ustawić niższą wartość, np. 30–50 tokenów. Natomiast dla bardziej złożonych tematów lub szczegółowych opisów warto użyć wyższych wartości.
  2. Temperatura:
    • Definicja: Temperatura to parametr, który kontroluje „kreatywność” lub „losowość” odpowiedzi modelu. Mówiąc prościej, wyższa temperatura sprawia, że model staje się bardziej kreatywny i może generować mniej przewidywalne odpowiedzi.
    • Jak to działa: Ustawienie temperatury na 0.2 powoduje, że model odpowiada bardziej przewidywalnie i zwięźle – sprawdza się przy zadaniach, gdzie ważna jest dokładność. Natomiast temperatura 0.8–1.0 pozwala na bardziej kreatywne, mniej schematyczne odpowiedzi, co jest przydatne przy tworzeniu treści kreatywnych, np. opowieści lub poezji.
    • Kiedy go stosować: Niska temperatura jest odpowiednia dla odpowiedzi faktograficznych lub wymagających precyzji, natomiast wyższa dla odpowiedzi, które mają być inspirujące, odkrywcze lub kreatywne.

Podsumowanie

Zrozumienie tych podstawowych pojęć i parametrów pomoże nam lepiej kontrolować pracę z modelami językowymi. Każdy z tych parametrów – max tokens i temperatura – ma wpływ na jakość, długość i styl odpowiedzi. Dzięki świadomemu ustawianiu parametrów będziemy mogli dopasować odpowiedź modelu do naszych potrzeb.

Dzięki temu wprowadzeniu uczestnicy poznają podstawowe elementy prompt engineeringu i lepiej zrozumieją, jak można manipulować odpowiedziami modelu, aby uzyskać bardziej przydatne rezultaty.

Ćwiczenie: Użycie krótkich promptów do uzyskania różnych odpowiedzi i analiza ich jakości

W tym ćwiczeniu będziemy testować, jak różne krótkie prompty mogą wpłynąć na jakość, długość i szczegółowość odpowiedzi modelu. To pozwoli nam lepiej zrozumieć, jak ważny jest sposób formułowania zapytań oraz wybór odpowiednich parametrów, takich jak max tokens.

Kroki ćwiczenia

  1. Stwórz dwa proste prompty: Wybierz temat i stwórz dwa krótkie zapytania na ten sam temat, różniące się stylem lub szczegółowością. Na przykład:
    • Prompt 1: „Co to jest sztuczna inteligencja?”
    • Prompt 2: „Podaj krótką definicję sztucznej inteligencji.”
  2. Zadaj oba pytania modelowi i porównaj odpowiedzi:
    • Zadaj oba prompty modelowi językowemu.
    • Zwróć uwagę na długość i szczegółowość odpowiedzi. Czy są zgodne z Twoimi oczekiwaniami?
  3. Analiza odpowiedzi pod kątem jakości:
    • Czy odpowiedzi były trafne: Czy każda odpowiedź dostarcza jasnej informacji? Jeśli prompt był zbyt ogólny, odpowiedź mogła być mniej konkretna.
    • Długość: Czy odpowiedź na bardziej szczegółowe pytanie była krótsza lub bardziej precyzyjna? Sprawdź, jak różnice w promptach wpływają na długość odpowiedzi.
    • Szczegółowość: Porównaj, która odpowiedź była bardziej szczegółowa lub wyczerpująca. Czasami prosty prompt może wywołać odpowiedź, która jest zbyt obszerna lub niejasna.
  4. Eksperymentowanie z max tokens:
    • Ustaw parametr max tokens na niższą wartość (np. 30) i zadaj te same pytania ponownie.
    • Sprawdź, czy krótsze odpowiedzi są wystarczająco zrozumiałe i odpowiadają na Twoje potrzeby.
    • Następnie zwiększ max tokens (np. do 100) i porównaj, czy dłuższe odpowiedzi zawierają więcej przydatnych informacji czy może stały się zbyt rozbudowane.
  5. Wnioski z ćwiczenia:
    • Zauważ, jak zmiana formy zapytania i limitu max tokens wpływa na jakość odpowiedzi.
    • Ustal, który styl zadawania pytań przynosi najlepsze efekty dla Twoich potrzeb i zadań.

Cel ćwiczenia

Celem tego ćwiczenia jest pokazanie, jak różnice w formułowaniu prostych promptów mogą wpływać na długość, szczegółowość i trafność odpowiedzi modelu. Dzięki temu uczestnicy lepiej zrozumieją, jak manipulować promptami i parametrami, aby uzyskać odpowiedzi zgodne z ich oczekiwaniami.

Moduł 2: Elementy Składowe i Parametry Promptów

2.1 Kluczowe elementy dobrego prompta

W tej części skupimy się na kluczowych składnikach każdego skutecznego prompta: kontekście i szczegółowości. Zrozumienie ich roli jest niezwykle ważne, ponieważ bez odpowiedniego kontekstu lub stopnia szczegółowości model może wygenerować odpowiedzi, które są albo zbyt ogólne, albo nieadekwatne do naszych potrzeb.

Kontekst – Dlaczego jest kluczowy?

Kontekst to niezbędne informacje, które dostarczają modelowi wskazówek, o co dokładnie nam chodzi. Kontekst pozwala modelowi lepiej zrozumieć:

  • Jaki jest cel zapytania,
  • Kto jest odbiorcą odpowiedzi (np. czy szukamy odpowiedzi naukowej, czy popularnonaukowej),
  • Czy odpowiedź ma być formalna czy nieformalna.

Bez wyraźnie określonego kontekstu model może generować odpowiedzi, które są zbyt szerokie lub oderwane od tego, co chcieliśmy uzyskać. Dzięki dodaniu kontekstu możemy precyzyjnie kierować odpowiedzią.

Przykład bez kontekstu:

Prompt: „Opisz skutki globalnego ocieplenia.”

  • Model może wygenerować odpowiedź, która dotyczy różnych skutków globalnego ocieplenia, niekoniecznie tych, które są najistotniejsze z naszego punktu widzenia (np. wpływ na ekosystemy, gospodarkę czy zdrowie ludzi).
Przykład z kontekstem:

Prompt: „Opisz najważniejsze skutki globalnego ocieplenia dla zdrowia ludzi w Europie.”

  • Dzięki dodaniu kontekstu („zdrowie ludzi w Europie”) model będzie bardziej skłonny skupić się na tej konkretnej sferze, dostarczając odpowiedzi bardziej dostosowanej do naszego zapytania.

Jak stosować kontekst w praktyce:

  • Zastanów się, jakie dodatkowe informacje mogą pomóc modelowi zrozumieć, czego potrzebujesz.
  • Dodaj do promptu szczegóły, takie jak grupa docelowa, region geograficzny, dziedzina nauki itp.
  • Pamiętaj, że kontekst powinien być zwięzły, ale jednocześnie wystarczająco jasny, aby skierować model na właściwy tor.

Szczegółowość – Optymalizacja poziomu precyzji

Szczegółowość odnosi się do poziomu precyzji, jaki dodajemy do promptu, aby uzyskać dokładniejsze informacje. Jeśli prompt jest zbyt ogólny, odpowiedź modelu również może być ogólna. Natomiast bardziej szczegółowe zapytanie pomoże modelowi dostarczyć bardziej konkretną odpowiedź.

Kiedy stosować więcej szczegółów?
  • Gdy chcemy, aby odpowiedź była skoncentrowana na konkretnym zagadnieniu lub aspekcie.
  • Gdy poszukujemy informacji specjalistycznych lub odpowiedzi dostosowanej do konkretnego przypadku.
  • Gdy zależy nam na pełniejszym, wieloaspektowym wyjaśnieniu.
Przykład bez szczegółowości:

Prompt: „Opisz programowanie.”

  • Model może wygenerować bardzo ogólną odpowiedź na temat programowania, obejmującą podstawy, takie jak definicja, przykładowe języki programowania, i potencjalne zastosowania. Może być to zbyt szerokie dla osoby, która chce dowiedzieć się o specyfice danego języka.
Przykład ze szczegółowością:

Prompt: „Opisz podstawowe zasady programowania w języku Python, z uwzględnieniem struktury danych i typowych zastosowań.”

  • W tej wersji promptu model dostaje wyraźne wskazówki co do zakresu tematu („struktura danych” i „typowe zastosowania w Pythonie”), dzięki czemu odpowiedź będzie bardziej szczegółowa i dopasowana do oczekiwań użytkownika.

Jak stosować szczegółowość w praktyce:

  • Przed sformułowaniem promptu zastanów się, jaką dokładnie informację chcesz uzyskać i na jakim poziomie szczegółowości.
  • Dodaj informacje, które ograniczą zakres odpowiedzi i skierują model na specyficzne aspekty.
  • Pamiętaj, że nadmiar szczegółów może sprawić, że prompt stanie się zbyt skomplikowany – dążymy do znalezienia równowagi między precyzją a jasnością.

Podsumowanie: Rola kontekstu i szczegółowości

  1. Kontekst pomaga modelowi lepiej zrozumieć, czego dokładnie potrzebujemy, i ukierunkowuje go na konkretny temat lub dziedzinę. Jest kluczowy, gdy pytanie jest szerokie lub wymaga specyficznego punktu widzenia.
  2. Szczegółowość pozwala zawęzić odpowiedź i sprawić, by model skupił się na istotnych aspektach, dostarczając bardziej użytecznych i wyczerpujących informacji. Jest szczególnie ważna, gdy potrzebujemy dokładniejszych lub specjalistycznych informacji.

Zastosowanie tych dwóch elementów pozwala tworzyć bardziej precyzyjne prompty, dzięki czemu uzyskujemy trafniejsze, bardziej przydatne odpowiedzi.

Przykłady promptów z różnym kontekstem

  1. Temat: Globalne ocieplenie
    • Bez kontekstu: „Jakie są skutki globalnego ocieplenia?”
      • Odpowiedź: Model może podać ogólne skutki, takie jak topnienie lodowców, wzrost temperatur, zmiany klimatyczne.
    • Z kontekstem: „Jakie są skutki globalnego ocieplenia dla rolnictwa w Polsce?”
      • Odpowiedź: Model dostarczy informacji o wpływie zmian klimatycznych na plony, okresy wegetacyjne, występowanie susz czy powodzi w Polsce.
  2. Temat: Tworzenie planu marketingowego
    • Bez kontekstu: „Jak napisać plan marketingowy?”
      • Odpowiedź: Model może przedstawić ogólne kroki tworzenia planu marketingowego, które mogą być mało szczegółowe.
    • Z kontekstem: „Jak napisać plan marketingowy dla małej firmy e-commerce specjalizującej się w sprzedaży produktów ekologicznych?”
      • Odpowiedź: Model może dostarczyć bardziej trafnych i konkretnych sugestii, takich jak skupienie się na mediach społecznościowych, ekologicznych trendach w marketingu czy budowaniu relacji z klientami dbającymi o środowisko.
  3. Temat: Wprowadzenie do jogi
    • Bez kontekstu: „Jakie są korzyści z jogi?”
      • Odpowiedź: Model może przedstawić ogólne korzyści, takie jak poprawa elastyczności, redukcja stresu, wzmocnienie mięśni.
    • Z kontekstem: „Jakie są korzyści z jogi dla osób pracujących przy komputerze?”
      • Odpowiedź: Model może skupić się na korzyściach takich jak poprawa postawy, redukcja napięcia karku i pleców oraz zmniejszenie zmęczenia oczu.

Przykłady promptów z różnym poziomem szczegółowości

  1. Temat: Zasady zdrowego odżywiania
    • Bez szczegółowości: „Jak się zdrowo odżywiać?”
      • Odpowiedź: Model może podać ogólne informacje na temat zdrowego odżywiania, np. spożywanie warzyw, owoców, unikanie cukru.
    • Ze szczegółowością: „Jak się zdrowo odżywiać, aby zwiększyć poziom energii w ciągu dnia?”
      • Odpowiedź: Model może zaproponować konkretne produkty, które wpływają na poziom energii, np. pełnoziarniste produkty, białko, zdrowe tłuszcze, i zalecić unikanie żywności, która powoduje nagły spadek energii.
  2. Temat: Nauka języków obcych
    • Bez szczegółowości: „Jakie są korzyści z nauki języków obcych?”
      • Odpowiedź: Model poda ogólne zalety, takie jak poprawa pamięci, zwiększenie możliwości zawodowych.
    • Ze szczegółowością: „Jakie są korzyści z nauki języka obcego dla osób planujących karierę w międzynarodowej firmie?”
      • Odpowiedź: Model może przedstawić bardziej ukierunkowane informacje, takie jak lepsza komunikacja w międzynarodowych zespołach, lepsze zrozumienie kultury firmy czy większa elastyczność w pracy z zagranicznymi klientami.
  3. Temat: Ogród przydomowy
    • Bez szczegółowości: „Jak założyć ogród?”
      • Odpowiedź: Model przedstawi ogólne kroki, takie jak wybór miejsca, przygotowanie gleby, wybór roślin.
    • Ze szczegółowością: „Jak założyć ekologiczny ogród przydomowy, który przyciągnie owady zapylające?”
      • Odpowiedź: Model może dostarczyć bardziej specyficzne informacje, takie jak wybór roślin miododajnych, unikanie pestycydów, zakładanie hotelików dla owadów i kompostowanie.

Przykłady promptów łączących kontekst i szczegółowość

  1. Temat: Medytacja
    • Prompt: „Jakie techniki medytacji są najlepsze dla osób początkujących, które mają problemy z koncentracją?”
      • Odpowiedź: Model może skupić się na technikach, które są szczególnie dobre dla początkujących, takich jak medytacja oddechowa, medytacja skupienia na dźwiękach lub wizualizacje.
  2. Temat: Zastosowanie technologii AI w edukacji
    • Prompt: „Jakie korzyści może przynieść sztuczna inteligencja w nauczaniu zdalnym studentów kierunków technicznych?”
      • Odpowiedź: Model dostarczy informacji bardziej szczegółowych i kontekstowych, takich jak zastosowanie AI w personalizacji programów nauczania, automatyzacji oceny projektów technicznych, tworzeniu wirtualnych laboratoriów.
  3. Temat: Podróże z dziećmi
    • Prompt: „Jakie są najlepsze sposoby na przygotowanie długiej podróży samochodem z dziećmi poniżej 5 lat?”
      • Odpowiedź: Model dostarczy odpowiedzi zawierające konkretne sugestie, np. jakie zabawki lub gry zabrać, jak planować postoje, jak dbać o komfort dziecka w czasie jazdy.

Dzięki tym przykładom widzimy, jak dodanie odpowiedniego kontekstu oraz precyzyjne ustalenie poziomu szczegółowości pomagają uzyskać odpowiedzi dostosowane do konkretnych potrzeb. To ważna umiejętność w pracy z modelami językowymi, która pozwala na bardziej trafne, użyteczne i zrozumiałe odpowiedzi.

Moduł 2: Elementy Składowe i Parametry Promptów

2.1 Kluczowe elementy dobrego prompta

W tej części omówimy, jak ton i styl wpływają na sposób, w jaki model generuje odpowiedzi. Zrozumienie tych elementów jest kluczowe, gdy chcemy dopasować odpowiedzi do specyficznego odbiorcy lub kontekstu, na przykład tworząc odpowiedzi formalne, techniczne, kreatywne lub przyjazne.

Ton i Styl w Promptach

Ton odnosi się do nastroju, jaki chcemy przekazać w odpowiedzi – może być formalny, przyjazny, humorystyczny, profesjonalny, itp. Styl natomiast to sposób wyrażania treści – czy odpowiedź ma być zwięzła, wyczerpująca, techniczna, inspirująca itd. Dostosowanie tonu i stylu jest istotne, aby odpowiedź modelu była spójna z oczekiwaniami użytkownika oraz właściwie oddawała zamierzoną intencję.

Dlaczego ton i styl są ważne?

  • Dopasowanie do odbiorcy: Dzięki odpowiedniemu tonowi i stylowi możemy dostosować odpowiedzi do konkretnego odbiorcy, np. prosty język dla młodzieży lub techniczny żargon dla specjalistów.
  • Klarowność komunikacji: Ton i styl wpływają na to, jak dobrze odbiorca zrozumie odpowiedź. Na przykład ton formalny może wydawać się bardziej autorytatywny, natomiast ton przyjazny buduje poczucie bliskości.
  • Budowanie kontekstu: Dzięki odpowiedniemu stylowi i tonowi model może dostarczać odpowiedzi, które bardziej trafnie odzwierciedlają kontekst, np. odpowiedzi marketingowe mogą być zachęcające, a naukowe – bardziej rzeczowe.

Przykłady tonów i stylów w promptach

  1. Ton formalny:
    • Prompt: „Proszę wyjaśnić, jakie są najważniejsze funkcje systemu ERP w kontekście zarządzania zasobami przedsiębiorstwa.”
    • Odpowiedź: Model dostarcza szczegółowej i profesjonalnie brzmiącej odpowiedzi, unikając potocznych sformułowań. Formalny ton podkreśla powagę tematu.
  2. Ton nieformalny:
    • Prompt: „Powiedz, jak system ERP pomaga firmom zorganizować ich zasoby, tak na chłopski rozum.”
    • Odpowiedź: Model dostarcza odpowiedzi w przyjaznym tonie, używając potocznych wyrażeń, które są łatwiejsze do zrozumienia. Taka odpowiedź może być przydatna dla osób nieznających branżowego żargonu.
  3. Ton zachęcający i inspirujący:
    • Prompt: „Wyjaśnij, dlaczego warto rozważyć medytację jako codzienny nawyk, podkreślając korzyści dla zdrowia psychicznego.”
    • Odpowiedź: Model dostarcza odpowiedzi w motywującym tonie, podkreślając pozytywne aspekty medytacji. Styl jest ciepły i inspirujący, co może zachęcić odbiorców do wypróbowania tej praktyki.
  4. Ton techniczny:
    • Prompt: „Opisz szczegółowo, jak działają algorytmy machine learning do rozpoznawania obrazów.”
    • Odpowiedź: Model dostarcza odpowiedzi w stylu technicznym, używając branżowego słownictwa i podając szczegółowe informacje, które są przydatne dla osób z doświadczeniem w tej dziedzinie.
  5. Ton humorystyczny:
    • Prompt: „W zabawny sposób opisz, jak działa sztuczna inteligencja.”
    • Odpowiedź: Model dostarcza odpowiedzi z odrobiną humoru, na przykład poprzez porównanie AI do „superinteligentnego pomocnika, który nigdy nie potrzebuje kawy, ale zawsze wie, gdzie są nasze klucze.” Taki styl pomaga uprościć złożone zagadnienia i może być atrakcyjny dla szerokiego grona odbiorców.

Wpływ stylu odpowiedzi na sposób komunikacji

  1. Styl zwięzły:
    • Prompt: „Podaj najważniejsze zalety jazdy na rowerze w dwóch zdaniach.”
    • Odpowiedź: Model dostarcza krótkiej, rzeczowej odpowiedzi, skupiając się na głównych punktach bez dodatkowych szczegółów. Styl ten jest przydatny, gdy potrzebujemy szybkich i konkretnych informacji.
  2. Styl szczegółowy:
    • Prompt: „Opisz korzyści zdrowotne płynące z jazdy na rowerze, uwzględniając aspekty fizyczne i psychiczne.”
    • Odpowiedź: Model generuje bardziej szczegółową odpowiedź, obejmującą różne aspekty zdrowotne, takie jak poprawa kondycji, spalanie kalorii, obniżenie stresu. Styl ten jest odpowiedni dla odbiorców, którzy chcą zgłębić temat.
  3. Styl analityczny:
    • Prompt: „Przeanalizuj wady i zalety pracy zdalnej w oparciu o badania naukowe.”
    • Odpowiedź: Model generuje analizę, która opiera się na wynikach badań i przykładach, co tworzy bardziej wyważoną i wnikliwą odpowiedź. Styl analityczny nadaje odpowiedzi profesjonalny ton i może być przydatny w raportach lub analizach.
  4. Styl kreatywny:
    • Prompt: „Wymyśl opowiadanie o przygodzie w fantastycznym lesie.”
    • Odpowiedź: Model generuje opis w stylu bajkowym, z elementami kreatywnymi i narracyjnymi, co czyni odpowiedź bardziej barwną i wciągającą. Styl ten sprawdza się w tworzeniu opowieści, wierszy czy artykułów kreatywnych.

Jak dopasować ton i styl w praktyce?

  1. Zdefiniuj cel promptu: Przemyśl, kto będzie odbiorcą odpowiedzi i w jakim kontekście zostanie użyta. Odpowiedzi dla specjalistów będą bardziej techniczne, natomiast ogólne treści informacyjne mogą być mniej formalne.
  2. Dostosuj język promptu: Wykorzystaj słowa i zwroty, które sugerują odpowiedni ton i styl. Na przykład, słowa takie jak „proszę wyjaśnić szczegółowo” mogą wskazywać na styl techniczny, a zwrot „opowiedz w zabawny sposób” może wskazywać na ton humorystyczny.
  3. Przykładowe frazy do sugerowania tonu:
    • „Opisz w sposób profesjonalny…”
    • „W przystępny sposób wyjaśnij…”
    • „Dodaj odrobinę humoru…”
    • „Przedstaw to w sposób inspirujący…”

Podsumowanie: Rola tonu i stylu w konstrukcji promptów

  1. Ton decyduje o emocji i nastroju odpowiedzi, pomagając dostosować treść do konkretnego odbiorcy.
  2. Styl wpływa na sposób przedstawienia treści – zwięzły, szczegółowy, techniczny, kreatywny itd.
  3. Dostosowanie tonu i stylu pozwala uzyskać odpowiedzi, które są nie tylko merytoryczne, ale także spójne z oczekiwaniami i potrzebami odbiorcy.

Zrozumienie, jak te elementy wpływają na odpowiedzi modelu, umożliwia tworzenie bardziej dopasowanych i wartościowych treści, niezależnie od tego, czy celem jest edukacja, inspiracja czy rozrywka.

Przykłady różnych tonów w promptach

  1. Ton formalny
    • Prompt: „Proszę przedstawić główne zasady efektywnego zarządzania czasem, uwzględniając zastosowanie w środowisku korporacyjnym.”
    • Odpowiedź: Model odpowie w formalnym tonie, omawiając np. takie techniki jak priorytetyzacja, zarządzanie zadaniami, delegowanie obowiązków. Formalny styl nadaje odpowiedzi powagę i profesjonalizm.
  2. Ton nieformalny
    • Prompt: „Jakie są najlepsze sposoby na zarządzanie czasem, żeby nie zwariować z robotą?”
    • Odpowiedź: Model może zaproponować praktyczne, „ludzkie” porady, takie jak robienie list zadań, korzystanie z przerw i odpoczynku, a także podać zabawne uwagi, aby ton był bardziej przyjazny.
  3. Ton humorystyczny
    • Prompt: „W zabawny sposób opisz, dlaczego warto myć ręce.”
    • Odpowiedź: Model odpowie żartobliwie, np. „Mycie rąk nie tylko chroni przed bakteriami – to też świetna okazja, by sobie zaśpiewać „Sto lat” dwa razy, bo czemu nie?” Taki ton przyciąga uwagę, zwłaszcza w komunikacji skierowanej do młodszych odbiorców.
  4. Ton motywujący
    • Prompt: „Napisz inspirujący tekst o tym, jak ćwiczenia fizyczne mogą zmienić życie.”
    • Odpowiedź: Model generuje motywujący tekst, podkreślając korzyści dla zdrowia, samopoczucia i pewności siebie, zachęcając do działania: „Każdy krok, który podejmujesz, zbliża Cię do lepszej wersji siebie!”
  5. Ton analityczny
    • Prompt: „Przeanalizuj, jakie korzyści i ryzyka wiążą się z pracą hybrydową, uwzględniając wyniki najnowszych badań.”
    • Odpowiedź: Model dostarcza zrównoważonej analizy z przykładami z badań, przywołując konkretne dane, aby stworzyć wyważoną i profesjonalną odpowiedź, odpowiednią do formalnych raportów lub analiz.

Przykłady różnych stylów w promptach

  1. Styl zwięzły
    • Prompt: „Podaj trzy najważniejsze zasady zdrowego odżywiania.”
    • Odpowiedź: Model dostarcza krótkiej i rzeczowej odpowiedzi, np. „Jedz warzywa i owoce, unikaj przetworzonych produktów, pij wodę.” Styl zwięzły jest idealny, gdy potrzebujemy szybkich informacji.
  2. Styl szczegółowy
    • Prompt: „Opisz szczegółowo, jak zdrowe odżywianie wpływa na poziom energii, zdrowie serca i samopoczucie.”
    • Odpowiedź: Model rozwija temat, omawiając wpływ makroskładników na energię, znaczenie diety dla serca, oraz psychiczne korzyści z jedzenia odżywczych produktów. Taki styl jest przydatny w poradnikach czy artykułach zdrowotnych.
  3. Styl narracyjny
    • Prompt: „Opowiedz historię o przygodzie podróżnika w dżungli.”
    • Odpowiedź: Model generuje odpowiedź z elementami opowiadania, używając barwnego języka i detali, które sprawiają, że historia staje się wciągająca. Taki styl sprawdza się przy tworzeniu opowiadań czy treści kreatywnych.
  4. Styl techniczny
    • Prompt: „Opisz, jak działają algorytmy uczenia maszynowego w klasyfikacji obrazów.”
    • Odpowiedź: Model dostarcza szczegółowej odpowiedzi technicznej, omawiając warstwy sieci neuronowych, funkcje aktywacji i sposoby klasyfikacji. Styl ten jest odpowiedni dla odbiorców posiadających już pewną wiedzę na temat AI i uczenia maszynowego.
  5. Styl opisowy
    • Prompt: „Opisz, jak wygląda poranek w górskiej wiosce.”
    • Odpowiedź: Model generuje opis pełen detali, np. „Słońce wschodzi nad szczytami, a powietrze pachnie sosnowym lasem. Mieszkańcy przygotowują się do dnia, a ciche dźwięki natury budzą całą wioskę…” Styl opisowy przyciąga uwagę obrazowymi szczegółami.
  6. Styl kreatywny
    • Prompt: „Napisz wiersz o jesieni.”
    • Odpowiedź: Model dostarcza wiersz, używając metafor i poetyckiego języka, który oddaje klimat jesieni, np. „Liście tańczą w wietrze, w złotej sukni spadają / Jesień przynosi ciszę, jak zasypiający las…” Taki styl sprawdza się w tworzeniu poezji i literackich form.

Przykłady zastosowania tonu i stylu w praktyce

  1. Temat: Tworzenie biznesplanu
    • Prompt z formalnym tonem i szczegółowym stylem: „Opisz kroki tworzenia profesjonalnego biznesplanu dla start-upu technologicznego.”
      • Odpowiedź: Model generuje wyczerpującą, formalną odpowiedź, zawierającą kluczowe elementy biznesplanu, takie jak analiza rynku, prognozy finansowe i strategia marketingowa.
    • Prompt z motywującym tonem i narracyjnym stylem: „Przekonaj początkującego przedsiębiorcę, dlaczego warto stworzyć biznesplan, opierając się na inspirujących przykładach.”
      • Odpowiedź: Model opowiada o sukcesach innych start-upów, które osiągnęły swoje cele dzięki przemyślanemu planowaniu, co inspiruje odbiorcę do działania.
  2. Temat: Zalety nauki programowania
    • Prompt z humorystycznym tonem i prostym stylem: „Wyjaśnij, dlaczego warto uczyć się programowania, używając zabawnych przykładów.”
      • Odpowiedź: Model odpowiada żartobliwie, np. „Kiedy nauczysz się programować, możesz powiedzieć znajomym, że teraz komputer robi, co mu każesz! A to już powód do dumy!” Styl ten przyciąga uwagę, ale jest łatwy do zrozumienia.
    • Prompt z formalnym tonem i technicznym stylem: „Opisz, jakie zalety dla rozwoju kariery zawodowej ma nauka programowania.”
      • Odpowiedź: Model przedstawia konkretne dane o możliwościach zawodowych, wyższym wynagrodzeniu i elastyczności rynku pracy, co czyni odpowiedź użyteczną dla profesjonalistów.
  3. Temat: Korzyści ekologicznego stylu życia
    • Prompt z przyjaznym tonem i opisowym stylem: „Opisz, jak ekologiczny styl życia pozytywnie wpływa na środowisko i nasze samopoczucie.”
      • Odpowiedź: Model tworzy obrazowy opis, przedstawiając, jak codzienne wybory wpływają na nasze zdrowie i środowisko, co inspiruje do wprowadzenia zmian.
    • Prompt z formalnym tonem i analitycznym stylem: „Przedstaw analizę wpływu stylu życia ekologicznego na redukcję emisji CO2 i zmniejszenie zużycia zasobów.”
      • Odpowiedź: Model podaje konkretne liczby i dane, tworząc profesjonalną analizę, która jest przydatna np. dla organizacji proekologicznych.

Te przykłady pokazują, jak różne kombinacje tonu i stylu mogą wpłynąć na charakter odpowiedzi. Dopasowanie tych elementów pomaga uzyskać odpowiedzi bardziej spójne z zamierzoną intencją, kontekstem i odbiorcą, co jest kluczowe dla tworzenia skutecznych promptów.

Ćwiczenie: Stworzenie dwóch wersji promptu – ogólnego i szczegółowego

W tym ćwiczeniu stworzymy dwa prompty na ten sam temat, ale o różnym poziomie szczegółowości. Celem jest zrozumienie, jak dodanie szczegółowych informacji wpływa na jakość i precyzję odpowiedzi generowanej przez model.

Kroki ćwiczenia

  1. Wybierz temat: Zdecyduj się na temat, który interesuje Cię lub który może być przydatny w Twojej pracy. Możesz wykorzystać proponowany temat lub wybrać swój własny. Przykładowy temat to „wycieczka do lasu.”
  2. Stwórz prompt ogólny: Napisz prosty, ogólny prompt dotyczący wybranego tematu, np.:
    • „Opisz wycieczkę do lasu.”
    • Ten prompt pozostawia modelowi dużą swobodę w interpretacji tematu, co może prowadzić do odpowiedzi o szerokim zakresie i różnorodnych szczegółach.
  3. Stwórz prompt szczegółowy: Następnie rozbuduj ten prompt, dodając konkrety i szczegóły, które ukierunkują odpowiedź. Na przykład:
    • „Opisz letnią wycieczkę do sosnowego lasu, uwzględniając zapach drzew, dźwięki natury i przyrodnicze ciekawostki.”
    • Dzięki bardziej szczegółowym informacjom, takim jak „letnia wycieczka”, „sosnowy las” oraz wskazówki, na co zwrócić uwagę (zapach, dźwięki, przyrodnicze ciekawostki), model prawdopodobnie wygeneruje bardziej szczegółową, bogatą w detale odpowiedź.
  4. Wprowadź oba prompty do modelu: Wprowadź każdy z promptów po kolei i zobacz, jak różnice w szczegółowości wpływają na odpowiedzi. Zwróć uwagę na to, czy szczegółowy prompt prowadzi do bardziej trafnych, obrazowych lub interesujących odpowiedzi.
  5. Porównaj wyniki: Oceń odpowiedzi pod kątem:
    • Szczegółowości: Czy odpowiedź na bardziej szczegółowy prompt była bogatsza w opisy i detale?
    • Zgodności z oczekiwaniami: Czy szczegółowy prompt pomógł modelowi lepiej zrozumieć, czego oczekujesz?
    • Ogólności: Czy ogólny prompt prowadził do odpowiedzi, które były zbyt szerokie lub niedopasowane do tematu?

Przykłady innych tematów do ćwiczenia

  1. Ogólny prompt: „Opisz korzyści biegania.”
    • Szczegółowy prompt: „Opisz korzyści zdrowotne biegania, uwzględniając wpływ na serce, płuca i zdrowie psychiczne.”
  2. Ogólny prompt: „Napisz o gotowaniu.”
    • Szczegółowy prompt: „Opisz proces gotowania włoskiego risotto z dodatkiem grzybów i wskazówkami dotyczącymi wyboru odpowiedniego ryżu.”
  3. Ogólny prompt: „Podaj informacje o kosmosie.”
    • Szczegółowy prompt: „Opisz, jak wygląda powierzchnia Marsa, uwzględniając cechy geologiczne, warunki atmosferyczne i ciekawostki o misjach badawczych.”

Cel ćwiczenia

To ćwiczenie pomoże Ci zrozumieć, jak bardzo szczegółowość w promptach wpływa na precyzję i trafność odpowiedzi. Dzięki umiejętności dodawania kontekstu i szczegółów będziesz mógł/mogła tworzyć bardziej efektywne prompty, które dostarczają odpowiedzi najlepiej dopasowane do Twoich potrzeb.

Skontaktuj się z nami pod adresem kontakt@integratorai.pl, a nasi eksperci pomogą Ci znaleźć najlepsze rozwiązania AI dla Twojej firmy.

Praca AI. Zawody przyszłości: AI copywriting, ChatGPT i inne trendy. Integracja sztucznej inteligencji w Twoim biznesie. Integrator AI