Je hebt het ervaren. Die flits van frustratie wanneer Chatgpt, ondanks zijn ongelooflijke kracht, reageert op een manier die aanvoelt … af. Misschien is het overdreven woordelijk, overdreven verontschuldigend, vreemd vrolijk of koppig ontwijkend. Hoewel we het misschien een grapje een ‘vervelende persoonlijkheid’ noemen, is het helemaal geen persoonlijkheid. Het is een complexe mix van trainingsgegevens, veiligheidsprotocollen en de inherente aard van Grote taalmodellen (LLMS).
Je hebt meer controle dan je denkt.
Waarom handelt Chatgpt zo?
Inzicht in het ‘waarom’ helpt beter te maken ‘how-to’ prompts. De eigenaardigheden van Chatgpt komen vaak voort uit:
- Invloed van trainingsgegevens: Chatgpt geleerd van enorme hoeveelheden internettekst, inclusief forums, artikelen, boeken en websites. Het absorbeerde de patronen, stijlen, en helaas, een deel van de verboden en clichés die in die gegevens aanwezig zijn.
- Versterking leren van menselijke feedback (RLHF): Mensen beoordeelden AI -reacties tijdens de training en leerden het nuttig, onschadelijk en eerlijk. Dit proces gaf de voorkeur aan beleefdheid, duidelijke signalering van zijn AI -aard (“als een AI -model …”) en voorzichtige frasering, die soms kan leiden tot overmatig hedging of excuses.
- Veiligheidsbarden: Om schadelijke, onethische of ongepaste output te voorkomen, zijn strikte veiligheidsprotocollen aanwezig. Hoewel essentieel, kunnen deze er soms toe leiden dat de AI schijnbaar onschadelijke verzoeken weigert of overdreven voorzichtig zijn, de interpretatie van prompts op de meest risicomijdende manier.
- Voorspellende aard: In de kern voorspelt Chatgpt de meest statistisch waarschijnlijke volgende woord (of token) op basis van uw prompt en de training. Het ‘begrijpt’ niet echt de context of nuance als een mens, wat leidt tot verkeerde interpretaties of generieke output als de prompt niet specifiek genoeg is.
- Snelle interpretatie: Hoe goed het presteert, hangt sterk af van hoe duidelijk het uw instructies interpreteert. Ambiguïteit leidt tot onvoorspelbare resultaten.
Veel voorkomende chatgpt -ergernissen en hoe u betere reacties kunt ontwikkelen
Laten we enkele frequente frustraties aanpakken met specifieke snelle engineeringtechnieken:
1. Overmatige verbositeit
Beschrijving: Paragrafen krijgen wanneer een zin voldoende zou zijn; Overdreven uitgebreide verklaringen voor eenvoudige concepten.
Waarschijnlijk oorzaak: Trainingsgegevens bevatten vaak gedetailleerde uitleg; RLHF kan de voorkeur geven aan grondigheid.
De oplossing: Wees expliciet over lengte en indeling.
"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]."
Voorbeeld:
In plaats van: “Vertel me over fotosynthese.”
Poging: "Explain photosynthesis in two sentences suitable for a 5th grader."
2. Constant hedging en excuses
Beschrijving: Zinnen als “als een AI -taalmodel …”, “Het is belangrijk om op te merken …”, “Ik kan niet …”, “Mijn excuses voor enige verwarring …” Zelfs wanneer onnodig.
Waarschijnlijk oorzaak: RLHF en veiligheidstraining met nadruk op beperkingen en beleefdheid.
De oplossing: Instrueer het om direct te zijn en aan te nemen dat u gebruikersbegrip aanneemt.
"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."(Gebruik met voorzichtigheid, kan het hallucinatierisico verhogen als het onderwerp complex is).
Voorbeeld:
In plaats van: “Wat zijn de voordelen van Python?”
Poging: "List the main benefits of Python for web development. Answer directly, without apologies or stating you're an AI."
3. Ongewenste toon
Beschrijving: De toon komt niet overeen met de context – misschien te enthousiast voor een serieus onderwerp of te stijf voor creatief brainstormen.
Waarschijnlijk oorzaak: Proberen een algemeen behulpzame en positieve persona te behouden die is afgeleid van RLHF; Standaard naar een standaardtoon zonder specifieke instructie.
De oplossing: Definieer expliciet de gewenste toon of persona.
"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."
Voorbeeld:
In plaats van: “Leg kwantumverstrengeling uit.”
Poging: "Explain quantum entanglement in a neutral, scientific tone suitable for a college student. Avoid analogies that are overly simplistic."
4. Generieke of voor de hand liggende informatie
Beschrijving: Het ontvangen van eenvoudige antwoorden op oppervlakniveau wanneer u specifieke details of diepere inzichten nodig hebt.
Waarschijnlijk oorzaak: Dubbelzinnige aanwijzingen; Het model is standaard ingesteld op gemeenschappelijke kennis die vaak wordt gevonden in trainingsgegevens.
De oplossing: Geef context, specificeer het gewenste detailniveau en vraag om details.
"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]."
Voorbeeld:
In plaats van: “Hoe de websitesnelheid te verbeteren?”
Poging: "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. Stonewalling of nutteloze weigering
Beschrijving: Weigeren om een schijnbaar onschadelijke vraag te beantwoorden, vaak onder verwijzing naar veiligheid of beperkingen.
Waarschijnlijk oorzaak: Veiligheidsgarrails die het verzoek als potentieel problematisch interpreteren, zelfs als dat niet het geval is; Beperkingen voor toegang tot realtime gegevens of het uitvoeren van bepaalde acties.
De oplossing: Herformuleer, vereenvoudigt of focus op onderliggende principes.
- Refraseren: Stel de vraag anders en vermijd potentiële triggerwoorden.
- Breek het af: Vraag om kleinere, minder complexe delen van het oorspronkelijke verzoek.
- Vraag om principes: In plaats van te vragen om potentieel gevoelige details, vraag dan om de algemene regels, concepten of stappen. Probeer bijvoorbeeld in plaats van “Code om toegang te krijgen tot X System”, de gemeenschappelijke methoden en beveiligingsoverwegingen uitleggen voor toegang tot systemen zoals X via API. “
- Controleer op beperkingen: Is het verzoek over realtime gegevens (zoals de aandelenkoersen van vandaag) of persoonlijke meningen? Erken dat je weet dat het die dingen niet kan doen, maar vraag om gerelateerde historische gegevens of veel voorkomende gezichtspunten.
Voorbeeld:
Indien geweigerd: “Genereer een marketingplan voor een nieuw type drone.”
Probeer opnieuw te fotograferen: "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. Context of instructies vergeten
Beschrijving: Het negeren van eerdere delen van het gesprek of de instructies die eerder in dezelfde chatsessie werden gegeven.
Waarschijnlijk oorzaak: Beperkt contextvenster (hoeveel tekst het kan ‘meteen’ onthouden); Moeilijkheden bij het volgen van complexe, multi-turn-instructies.
De oplossing: Context en instructies versterken.
- Samenvatten: Herformuleer de belangrijkste context of eerdere punten kort voordat u een nieuwe gerelateerde vraag stelt.
"Given that we previously established X and Y, now explain Z." - Gebruik expliciete referenties:
"Based on the criteria you listed earlier..." - Aangepaste instructies (indien beschikbaar): Gebruik de functie Aangepaste instructies om aanhoudende achtergrondinformatie en uitvoervoorkeuren te bieden.
- Houd sessies gefocust: Overweeg voor zeer complexe taken om een nieuwe chatsessie te starten om een schone context -lei te garanderen.
