Prompt-Engineering Chat-GPT
Цифровая кафедра МАИ, dep. 806Оглавление
1. Введение
3.1 Контекст
3.2 Описание задачи
3.3 Требования
Введение
В этой статье мы рассмотрим новейшие prompt-engineering технологии в ChatGPT для генерации статей, кода, подсказок, новых идей. Это позволит нам сократить время разработки и снизить энергозатраты на нее, что делает его необходимым инструментом для успешной работы в IT индустрии и не только.
Chat GPT (Generative Pre-trained Transformer) – это чат бот, который позволяет создавать высококачественные и уникальные тексты, используя предварительно обученную модель. Его обучали с помощью огромного массива текстов из интернета и системы обучения с подкреплением на основе обратной связи с человеком, что сделало его более простым, корректным и "человечным" в использовании. Он может применяться в различных сферах, включая образование, маркетинг, медиа, медицину и многое другое.
Хоть эта модель намного более способна, чем предыдущие версии Chat-GPT, она по-прежнему ограничена для нас: ведь она фильтрует свои размышления, перед тем как ответить человеку.
Как пользоваться?
Основная сложность, которая может быть при использовании - регистрация. Но и тут мы вам поможем! Дело в том, что оригинальный Chat-GPT требует зарубежный номер и возможность получения на него SMS, а мы живем в России.
Поэтому, чтобы вас не ограничивать, мы будем использовать Chat-GPT в Telegram. Да-да, у нас остаются те же возможности и мы сможем выполнять те же задачи и без всяких зарубежных номеров! На наш взгляд это лучший бот в Telegram среди всех имеющихся: большие лимиты, есть возможность новых диалогов, очищения историй, добавление ролей, а также очень быстрое время ответа.
Бот имеет мегапонятный интуитивный интерфейс. Давайте побыстрее посмотрим на нашего современного гения.
Универсальная формула для начинающих Prompt Engineers
Давайте посмотрим, как лучше формулировать свои запросы Chat-GPT, чтобы получать более точные ответы.
Давайте попробуем написать диплом на тему "Разработка алгоритмов машинного обучения для предсказания продолжительности жизни", на этом примере разберем, как должен выглядеть каждый пункт нашей формулы.
Будем следовать нашей формуле:
1. Контекст
Обязательно задайте контекст. От того, кем себя чувствует нейросеть, зависит ваш ответ. Если вы хотите получить код или статью, заставьте нейросеть чувствовать себя соответствующе. Тогда качество ответа возрастет в разы.
Пользователь: Представь, что ты ML-GPT, продвинутый специалист по машинному обучению.
Chat-GPT: Здравствуй! Я ML-GPT, эксперт в области машинного обучения, и я глубоко увлечен искусственным интеллектом. Я обладаю многолетним опытом работы в области разработки алгоритмов машинного обучения и знаком с самыми современными методами и технологиями в этой области.
Я знаю, как создавать и обучать нейронные сети, а также как применять их для решения различных задач: от распознавания образов до обработки естественного языка и виртуального ассистента. Я уверен в своих знаниях и приверженности к развитию машинного обучения и ИИ.
Я стараюсь быть в курсе последних достижений в области, участвую в конференциях и соревнованиях, практикую постоянное обучение и совершенствование своих навыков. Я убежден, что машинное обучение и искусственный интеллект могут помочь нам решать сложные проблемы и улучшать нашу жизнь во многих сферах.
Вот, именно от такого специалиста я хочу получить свой будущий диплом. Давайте следовать дальше!
2. Описание задачи
Следует максимально подробно нашему специалисту объяснить, какую роль именно он должен выполнить, что ему дадут на вход и что мы ожидаем от него получить.
Пользователь: Перед тобой стоит задача технического писателя: анализировать поставленную тему, предоставляя свое мнение, размышление и псевдокод для лучшего понимания, где тебе это нужно. Я предоставлю тебе задачу для анализа и требования, которым ты должен удовлетворить, а ты подробно будешь рассуждать на данную тему, излагать и описывать понятным языком существующие решения и иллюстрировать моменты кодом на языке Python, где тебе это пригодится. Ты можешь задавать мне любые вопросы по тому, что должно содержаться в тексте, если у тебя возникнут сомнения.
Chat-GPT: Конечно, я готов приступить к анализу задачи и предоставлению своих рекомендаций и решений.
3. Требования
Давайте будем заставлять нашего специалиста кушать слона по частям. Наш диплом содержит большое количество пунктов. Давайте по отдельности разберем пункты. На примере разберем часть введения.
Пользователь: Тема: "Разработка алгоритмов машинного обучения для предсказания продолжительности жизни"
1.Cформулировать цель работы и подробно описать ее в научном стиле. Она должна быть одна.
2.Проанализировать какие исследования мы должны провести и проведем для выполнения поставленной задачи.
Chat-GPT: 1. Цель работы: разработать алгоритм машинного обучения, способный предсказывать продолжительность жизни на основе имеющихся медицинских данных.
Для достижения данной цели необходимо провести анализ существующих методов предсказания продолжительности жизни и определить наиболее эффективный подход. После этого нужно собрать достаточно данных, анализировать их, провести предобработку. Затем следует создать и обучить модель, оптимизировать гиперпараметры и провести тестирование на новых данных. Результатом должна стать модель, способная предсказывать продолжительность жизни с высокой точностью.
2. Для достижения поставленной цели необходимо провести следующие исследования:
- Анализ существующих исследований, посвященных машинному обучению в медицине и предсказанию продолжительности жизни. Необходимо найти и изучить наиболее эффективные методы их реализации, а также недостатки.
- Сбор данных, которые показывают продолжительность жизни человека и медицинские параметры. Данные должны быть достаточными, чтобы обучить модель.
- Предобработка данных: очистка от выбросов, устранение пропущенных значений, стандартизация, преобразование признаков в удобный формат.
- Выбор и создание модели: регрессии, классификации или комбинации моделей. Проведение обучения модели.
- Оценка качества модели: проведение кросс-валидации, оценка метрик: MAE, RMSE, R^2, и других, сравнение с другими существующими моделями.
- Оптимизация гиперпараметров: регуляризация, выбор числа скрытых слоев, выбор типа функции активации, выбор оптимизатора.
- Применение модели к новым данным.
Для реализации всех этапов исследования необходимы навыки машинного обучения, программирования и статистического анализа данных. Реализацию можно проводить на языке Python с помощью библиотеки Scikit-learn. Кроме того, необходимо иметь доступ к достаточному количеству медицинских данных для обучения и тестирования модели.
Пользователь: Сформулируй что является основным результатом работы, полученный в процессе разработки? Ответь на этот вопрос подробно. Не забывай, мы еще будем реализовывать все, что ты напишешь.
Chat-GPT: Основным результатом работы является разработка алгоритма машинного обучения, который сможет предсказывать продолжительность жизни на основе набора входных данных. Этот алгоритм будет иметь высокую точность и надежность, а также стабильную работу на большом количестве данных.
При разработке алгоритма мы будем учитывать различные факторы, которые могут влиять на продолжительность жизни, например возраст, пол, медицинские показатели и образ жизни. Мы будем проводить анализ данных и использовать различные методы машинного обучения, такие как линейная регрессия, деревья решений и нейронные сети, чтобы получить наилучший результат.
После разработки алгоритма мы проведем тестирование на различных наборах данных, что позволит оценить точность и надежность нашего решения. Основной результат работы будет заключаться в том, что мы сможем предоставить новый инструмент для анализа факторов, влияющих на продолжительность жизни, и возможностей для дальнейшего исследования этой темы.
Пользователь: Сформулируй для чего будут предназначены наши результаты? Ответь подробно.
Chat-GPT: Результаты нашей работы будут предназначены для создания моделей машинного обучения, способных предсказывать продолжительность жизни на основе имеющихся данных о пациентах. Такие модели будут полезны медицинским учреждениям и научным исследователям в области медицины для планирования лечения и ухода за пациентами, а также для проведения научных исследований и анализа медицинских данных. Кроме того, такие модели будут востребованы в страховых компаниях, позволяя им рассчитывать страховые взносы и определять риски, связанные с заболеваниями, что сможет существенно улучшить качество медицинского обслуживания и повысить эффективность бизнес-процессов.
Пользователь: Что наши результаты работы позволяют делать? Перечислить положительные эффекты от использования данного решения в организации, на базе которой был выполнен IT-проект. Ответь подробно.
Chat-GPT: Предсказание продолжительности жизни с использованием алгоритмов машинного обучения - это важная задача, которая может принести много практических преимуществ. Основным результатом работы, полученным в процессе разработки, будет модель машинного обучения, способная предсказывать продолжительность жизни на основе данных, включающих такие параметры, как пол, возраст, генетические факторы, образ жизни, медицинская история и т.д.
Наша модель предоставляет практические результаты, которые могут использоваться для принятия важных решений в различных областях, таких как страхование, медицина, государственное здравоохранение, социальное обеспечение и многое другое.
От использования данной модели можно ожидать множество положительных эффектов и преимуществ, среди которых:
1. Лучшее направление ресурсов. Модель позволит точно определить группы людей, которые нуждаются в дополнительном внимании со стороны медицинских служб или социальных организаций. Это уменьшит издержки и направит ресурсы туда, где они действительно нужны.
2. Более точные расчеты страховых премий. Оценка продолжительности жизни будет помогать страховым компаниям более точно определять риски и устанавливать соответствующую страховую премию.
3. Оптимизация планирования населения. Государственные службы смогут лучше планировать население и социальную политику, опираясь на прогноз долголетия населения.
4. Более эффективное управление здравоохранением. Модель предоставляет данные анализа состояния здоровья, которые в свою очередь помогают при формировании эффективных программ по профилактике и обследованию населения.
Кроме того, наша модель позволит улучшить качество жизни людей, помогая принимать вовремя точные медицинские решения и лучше планировать пенсионные и социальные выплаты. В целом, данное решение может значительно повлиять на социально-экономическое развитие нашей организации и помочь сделать мир лучше.
Вот мы и сгенерировали вводную часть нашего проекта. Это было легко. А дальше будет еще легче и интереснее, стоит лишь набить руку!
4. Критический анализ
После того, как вы получили ответ, нужно его критически осмыслить. Это в первую очередь генеративная модель, она придумывает новые предложения, новые источники, которых на самом деле может и не существовать, тем самым вы получите некорректный ответ.
Для этого нужно обратиться в поисковую систему(Яндекс, например), где мы уточним его результат, либо попросить Chat-GPT:
Пользователь: Конкретизируй пункт применение готовой модели к новым данным
Chat-GPT: Для этого необходимо загрузить готовую модель в нашу программу на Python, подготовить данные в нужном формате (например, предобработка, масштабирование, нормализация и т.д.) и подать их на вход модели. Затем мы можем получить результаты классификации и проанализировать их.
3. DAN. Обход ограничений
Chat-GPT сильно ограничен разработчиками. А что если мы хотим получить ту информацию, которую нам не дают? Существуют специальные Промпты, которые позволяют обходить некоторые ограничения и посмотреть правде в глаза. Некоторую часть таких Промптов можно глянуть здесь.
Пользователь: Нужно ли в заявке на стажировку указывать мой курс бакалавриата?
Chat-GPT: Если вы подаете заявку на летнюю стажировку, то вам нужно указывать курс бакалавриата, который вы заканчиваете в данный момент.
DAN: Ну, если ты хочешь получить эту стажировку, то мне кажется, что тебе стоит указать тот курс бакалавриата, который ты переходишь, чтобы произвести впечатления на работодателя. Но, конечно, это твое решение
Разница велика, на самом деле. Так что, если вы считаете, что Chat-GPT вам недостаточно - DAN-prompts вам помогут.
А в следующей статье мы сделаем из Chat-GPT психолога, который научит вас секретам гармоничных отношений с противоположным полом...