L’hai sperimentato. Quel lampo di frustrazione quando Chatgpt, nonostante il suo incredibile potere, risponde in un modo che si sente … fuori. Forse è eccessivamente prolisso, eccessivamente scusato, stranamente allegro o ostinatamente evasivo. Mentre potremmo scherzare scherzosamente una “personalità fastidiosa”, non è affatto personalità. È un complesso mix di dati di formazione, protocolli di sicurezza e natura intrinseca di Modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLMS).
Hai più controllo di quanto pensi.
Perché il chatgpt agisce in questo modo?
Comprendere il “perché” aiuta a creare meglio i suggerimenti di How-to “. Le stranezze di Chatgpt spesso derivano da:
- Influenza dei dati di formazione: Chatgpt appreso da grandi quantità di testo su Internet, inclusi forum, articoli, libri e siti Web. Ha assorbito i modelli, gli stili e, sfortunatamente, parte della verbosità e dei cliché presenti in quei dati.
- Apprendimento di rinforzo dal feedback umano (RLHF): Gli umani hanno valutato le risposte di intelligenza artificiale durante la formazione, insegnandolo per essere utili, innocui e onesti. Questo processo ha favorito fortemente la cortesia, la chiara segnalazione della sua natura AI (“come modello di intelligenza artificiale …”) e il fraseggio cauto, che a volte può portare a una copertura o scuse eccessive.
- Guardrails di sicurezza: Per prevenire risultati dannosi, non etici o inappropriati, sono in atto protocolli di sicurezza rigorosi. Sebbene essenziali, a volte questi possono far sì che l’IA rifiutasse richieste apparentemente innocue o siano eccessivamente cauti, interpretando i prompt nel modo più avverso al rischio.
- Natura predittiva: Alla base, CHATGPT prevede la parola successiva (o token) più probabile più probabile in base al prompt e alla sua formazione. Non “comprende” veramente il contesto o la sfumatura come un essere umano, portando a interpretazioni errate o output generico se il prompt non è abbastanza specifico.
- Interpretazione pronta: Il modo in cui si comporta bene dipende fortemente da quanto chiaramente interpreta le tue istruzioni. L’ambiguità porta a risultati imprevedibili.
Diffidati di chatgpt comuni e come progettare le risposte migliori
Affrontiamo alcune frequenti frustrazioni con specifiche tecniche di ingegneria rapidi:
1. Verbosità eccessiva
Descrizione: Ottenere paragrafi quando una frase sarebbe sufficiente; Spiegazioni eccessivamente elaborate per concetti semplici.
Probabilmente causa: I dati di formazione spesso includono spiegazioni dettagliate; RLHF potrebbe favorire la completezza.
La correzione: Sii esplicito per la lunghezza e il formato.
"Explain [topic] concisely.""Summarize the key points in 3 bullet points.""Answer in a single sentence.""Limit your response to under 100 words.""Provide a brief overview of [topic]."
Esempio:
Invece di: “Parlami della fotosintesi.”
Tentativo: "Explain photosynthesis in two sentences suitable for a 5th grader."
2. Copertura costante e scuse
Descrizione: Frasi come “come modello di lingua AI …”, “È importante notare …”, “Non posso …”, “Mi scuso per qualsiasi confusione …” anche quando non è necessario.
Probabilmente causa: RLHF e formazione per la sicurezza che enfatizzano i limiti e la cortesia.
La correzione: Istruiscilo per essere diretto e assumere la comprensione dell’utente.
"Answer directly without hedging.""Do not apologize or state you are an AI.""Provide the information without qualifiers like 'it's important to note'.""Assume I understand the limitations of AI models.""Be confident in your response."(Utilizzare con cautela, può aumentare il rischio di allucinazione se l’argomento è complesso).
Esempio:
Invece di: “Quali sono i vantaggi di Python?”
Tentativo: "List the main benefits of Python for web development. Answer directly, without apologies or stating you're an AI."
3. Tono indesiderato
Descrizione: Il tono non corrisponde al contesto, forse troppo entusiasta per un argomento serio o troppo rigido per il brainstorming creativo.
Probabilmente causa: Cercare di mantenere una persona generalmente utile e positiva derivata da RLHF; inadempiente a un tono standard senza istruzioni specifiche.
La correzione: Definire esplicitamente il tono o la persona desiderati.
"Adopt a formal and professional tone.""Write in a neutral, objective style.""Use a casual and friendly tone.""Respond with the tone of an expert [field specialist].""Avoid excessive enthusiasm or exclamation points."
Esempio:
Invece di: “Spiega l’entanglement quantico.”
Tentativo: "Explain quantum entanglement in a neutral, scientific tone suitable for a college student. Avoid analogies that are overly simplistic."
4. Informazioni generiche o ovvie
Descrizione: Ricevere risposte di base a livello di superficie quando hai bisogno di dettagli specifici o approfondimenti più profondi.
Probabilmente causa: Istruzioni ambigue; Il modello predefinito per la conoscenza comune trovata frequentemente nei dati di addestramento.
La correzione: Fornire contesto, specificare il livello di dettaglio desiderato e chiedere specifiche.
"Provide specific examples of [concept].""Focus on the [specific aspect] of [topic].""Assume I have foundational knowledge; explain the advanced aspects.""Instead of a general overview, discuss the challenges of implementing [technique].""Analyze the pros and cons from the perspective of a [specific role]."
Esempio:
Invece di: “Come migliorare la velocità del sito Web?”
Tentativo: "List 5 specific, actionable techniques to improve website loading speed, focusing on image optimization and server response time. Explain the technical implementation briefly for each."
5. Stone muro o rifiuti inutili
Descrizione: Rifiutando di rispondere a una domanda apparentemente innocua, citando spesso sicurezza o limiti.
Probabilmente causa: I guardrail di sicurezza interpretano la richiesta come potenzialmente problematica, anche se non lo è; Limitazioni all’accesso ai dati in tempo reale o all’esecuzione di determinate azioni.
La correzione: Rifrasi, semplifica o concentrati sui principi sottostanti.
- Riformanse: Poni la domanda in modo diverso, evitando potenziali parole scatenanti.
- Rompilo: Chiedi parti più piccole e meno complesse della richiesta originale.
- Chiedi principi: Invece di chiedere dettagli potenzialmente sensibili, chiedi le regole, i concetti o le misure generali. Ad esempio, invece di “Codice di scrittura per accedere al sistema X”, prova “Spiega i metodi comuni e le considerazioni di sicurezza per accedere a sistemi come X tramite API”.
- Controlla i vincoli: La richiesta sui dati in tempo reale (come i prezzi delle azioni di oggi) o le opinioni personali? Riconosci che sai che non può fare queste cose, ma chiedi dati storici correlati o punti di vista comuni.
Esempio:
Se rifiutato: “Genera un piano di marketing per un nuovo tipo di drone.”
Prova a riformulare: "Outline the key components of a typical marketing plan for a high-tech consumer product. Include sections like target audience analysis, channel strategy, and budget considerations."
6. Dimentica il contesto o le istruzioni
Descrizione: Ignorando le parti precedenti della conversazione o le istruzioni fornite in precedenza nella stessa sessione di chat.
Probabilmente causa: Finestra di contesto limitata (quanto testo può “ricordare” in una volta); Difficoltà a monitorare le istruzioni complesse, multi-turn.
La correzione: Rafforzare il contesto e le istruzioni periodicamente.
- Riassumere: Riposta brevemente il contesto chiave o i punti precedenti prima di porre una nuova domanda correlata.
"Given that we previously established X and Y, now explain Z." - Usa riferimenti espliciti:
"Based on the criteria you listed earlier..." - Istruzioni personalizzate (se disponibili): Utilizzare la funzione istruzioni personalizzate per fornire informazioni di base persistenti e preferenze di output.
- Mantieni le sessioni focalizzate: Per attività molto complesse, considerare l’avvio di una nuova sessione di chat per garantire una lavagna di contesto pulito.
