Jak Tworzyć Skuteczne Prompty dla ChatGPT? 10 Niezbędnych Technik

W erze sztucznej inteligencji coraz więcej osób zaczyna korzystać z narzędzi takich jak ChatGPT. Ten potężny model języka może okazać się nieocenionym pomocnikiem w pracy, nauce i życiu codziennym. Jednak aby w pełni wykorzystać jego możliwości, kluczowe jest opanowanie sztuki tworzenia skutecznych promptów.

Prompty to polecenia lub pytania, które przekazujemy modelowi językowemu, a ich jakość ma bezpośredni wpływ na jakość otrzymywanych odpowiedzi. Dobrze skonstruowane prompty mogą zapewnić precyzyjne, przydatne i dopasowane do Waszych potrzeb rezultaty. Z kolei źle sformułowane żądania prowadzą do niejasnych, niekompletnych lub nawet mylących odpowiedzi.

W tym kompleksowym przewodniku przedstawię 10 metod tworzenia promptów dla ChatGPT. Niezależnie od tego, czy jesteście początkującymi, czy zaawansowanymi użytkownikami ChatGPT, ten przewodnik pomoże Wam udoskonalić umiejętności i uzyskiwać lepsze wyniki z każdą kolejną metodą.

Poznacie krok po kroku efektywne sposoby tworzenia promptów, od prostych zapytań po skomplikowane przykłady i zaawansowane ramy takie jak CO-STAR. Na końcu będziecie w stanie tworzyć precyzyjne i dopasowane do Waszych potrzeb polecenia, dzięki czemu w pełni wykorzystacie potencjał ChatGPT oraz innych modeli AI, takich jak Claude, Bard czy Anthropic.

Chociaż skoncentruję się głównie na zastosowaniu tych metod w edukacji i nauce, możecie je również z powodzeniem wykorzystać do rozwijania innych umiejętności i w różnych dziedzinach życia. Skuteczne tworzenie promptów okaże się przydatne nie tylko w procesie zdobywania wiedzy, ale również w pracy, hobby i codziennych wyzwaniach.

Poziom 1: Podstawowe zapytania (prompty)

Na początkowym etapie nauki tworzenia skutecznych promptów, wystarczy po prostu powiedzieć ChatGPT, czego od niego oczekujemy. Na tym poziomie formułujemy bardzo podstawowe i ogólne instrukcje, bez szczególnego dopracowania czy dostosowania.

Przykładem może być proste polecenie: „Podsumuj artykuł z Wikipedii o rewolucji przemysłowej”. ChatGPT zinterpretuje to dosłownie i przedstawi zwięzłe streszczenie wskazanego artykułu encyklopedycznego.

Choć takie podejście czasami przynosi zadowalające rezultaty, to zazwyczaj odpowiedzi są dalekie od ideału. Model może pominąć istotne informacje, przekroczyć oczekiwaną długość czy po prostu nie trafić w sedno zagadnienia.

Na tym podstawowym poziomie promptowania musimy liczyć się z tym, że otrzymane rezultaty mogą być nieprecyzyjne lub niekompletne. Dlatego warto od razu przejść do kolejnych poziomów, gdzie stopniowo doskonalimy nasze umiejętności tworzenia bardziej zaawansowanych i skuteczniejszych promptów.

Zasadniczą wadą tego podejścia jest jego mała elastyczność i niedopasowanie do specyficznych potrzeb użytkownika. Jednak właśnie dzięki swojej prostocie, podstawowe żądania stanowią dobry punkt wyjścia dla początkujących i pozwalają oswoić się z koncepcją promptowania.

Poziom 2: Precyzyjne prompty

Jednym z efektywnych sposobów na poprawę jakości odpowiedzi ChatGPT jest formułowanie precyzyjnych i jasnych instrukcji. Im bardziej szczegółowo określimy swoje oczekiwania, tym większa szansa na uzyskanie satysfakcjonujących rezultatów.

Precyzyjne prompty pozwalają modelowi dokładnie zrozumieć, czego oczekujemy, a co więcej, wskazują preferowany sposób przedstawienia odpowiedzi. Dzięki temu ChatGPT może dostosować swój wynik do naszych indywidualnych potrzeb i preferencji.

Porównajmy kilka przykładów zapytań na różne tematy:

Przykład 1:

Ogólny prompt: „Napisz o fotosyntezie.”

Skonkretyzowany prompt: „Wyjaśnij proces fotosyntezy w następujący sposób: Podziel na 3 główne sekcje: Wstęp, Proces i Podsumowanie. We wstępie zdefiniuj fotosyntezę i krótko opisz jej znaczenie dla roślin. W sekcji Proces szczegółowo omów rolę chlorofilu, wody, dwutlenku węgla i światła słonecznego. Przedstaw równanie sumaryczne reakcji. W podsumowaniu krótko powtórz produkty i korzyści fotosyntezy.”

Przykład 2:

Ogólny prompt: „Opisz kulturę Japonii.”

Skonkretyzowany prompt: „Przygotuj szczegółowy opis kultury Japonii, uwzględniając następujące aspekty: 1) Tradycyjne święta i obrzędy, 2) Kuchnia japońska – najważniejsze potrawy i ich znaczenie, 3) Sztuka i rzemiosło – omówienie kaligrafii, origami i ikebany, 4) Codzienne życie – etykieta i zwyczaje społeczne. Opis powinien mieć około 500 słów.”

Przykład 3:

Ogólny prompt: „Napisz coś o kosmosie.”

Skonkretyzowany prompt: „Napisz artykuł na 300 słów o Układzie Słonecznym. Opisz każdą z planet w naszym układzie, uwzględniając ich rozmiary, odległości od Słońca oraz jedną unikalną cechę każdej z nich. Na zakończenie dodaj krótką informację o planetoidach i pasie Kuipera.”

Przykład 4:

Ogólny prompt: „Opowiedz o teorii względności.”

Skonkretyzowany prompt: „Wyjaśnij teorię względności Einsteina w sposób zrozumiały dla licealisty. Podziel odpowiedź na dwie części: Szczególna teoria względności i Ogólna teoria względności. W pierwszej części omów koncepcję czasu względnego oraz równania E=mc². W drugiej części opisz, jak masa wpływa na czasoprzestrzeń oraz jak teoria ogólnej względności tłumaczy grawitację.”

Analiza promptów

W pierwszym, niejasnym zapytaniu ChatGPT musiałby zgadywać, jakiego rodzaju i poziomu szczegółowości oczekujemy w odpowiedzi. Taka instrukcja pozostawia zbyt wiele miejsca na interpretację.

Natomiast skonkretyzowane prompty precyzyjnie określają strukturę, zawartość oraz format oczekiwanej odpowiedzi. Model ma jasne wytyczne co do liczby sekcji, zagadnień które należy omówić w każdej z nich, a nawet wskazówki, jak podsumować całość. Takie doprecyzowanie zwiększa szansę na otrzymanie kompletnej i przejrzystej odpowiedzi w oczekiwanym układzie.

Kluczem jest dostarczenie ChatGPT wszelkich niezbędnych informacji i instrukcji, aby model nie musiał niczego zgadywać. Im więcej szczegółów i wytycznych przekażemy, tym lepsza kontrola nad wynikiem i jego dopasowaniem do naszych potrzeb. Dlatego warto poświęcić czas na precyzyjne sformułowanie promptów – ta inwestycja z pewnością się opłaci w postaci lepszych i bardziej satysfakcjonujących rezultatów.

Poziom 3: Używanie formatowania

Choć formatowanie promptów może wydawać się mało istotne, to w rzeczywistości ma ono zaskakująco duży wpływ na jakość odpowiedzi ChatGPT. Drobne zmiany w sposobie przedstawienia instrukcji, takie jak dodanie hashtagów czy myślników może znacząco poprawić precyzję i trafność rezultatów.

Jedną z podstawowych technik formatowania jest rozdzielanie różnych części promptu za pomocą hashtagów. Ta prosta czynność wizualnie wyodrębnia poszczególne elementy polecenia, ułatwiając modelowi zrozumienie ich wzajemnych relacji i kontekstu. Na przykład zamiast pisać:

„Napisz streszczenie rozprawy doktorskiej Marii Skłodowskiej-Curie poświęconej badaniu promieniotwórczości. Podziel na sekcje wprowadzenie, rozwinięcie i zakończenie.”

Lepiej użyć hashtagów:

„Napisz streszczenie rozprawy doktorskiej Marii Skłodowskiej-Curie poświęconej badaniu promieniotwórczości:

#Podziel na sekcje: wprowadzenie, rozwinięcie i zakończenie
# Użyj prostego, zrozumiałego języka
# Ogranicz długość do 200 słów”

Taka forma nie tylko ułatwia ChatGPT analizę, ale także pozwala na bardziej precyzyjne określenie oczekiwań.

Inną ważną techniką formatowania jest używanie uprzejmego i życzliwego tonu w promptach. Takie podejście może pomóc w uzyskaniu bardziej precyzyjnych i satysfakcjonujących odpowiedzi. Dlatego warto zaczynać od zwrotów grzecznościowych, takich jak „Proszę…”, „Mógłbyś…” czy „Byłbym wdzięczny, gdybyś…”. Na przykład:

„Byłbym wdzięczny, gdybyś mógł napisać streszczenie tego artykułu w 5 zdaniach, używając prostego języka.”

Uprzejmy ton nie tylko ułatwia zrozumienie zapytania, ale także sprzyja tworzeniu pozytywnej interakcji z modelem językowym.

Drobne modyfikacje w formatowaniu promptu, czyli używanie myślników do rozdzielania części instrukcji oraz uprzejmy ton, mogą mieć duży wpływ na jakość interakcji z ChatGPT. Im lepiej sformatowany i przejrzysty będzie prompt, tym większe prawdopodobieństwo uzyskania precyzyjnej i trafnej odpowiedzi. Warto więc poświęcić chwilę na dopracowanie formatowania, aby maksymalnie wykorzystać możliwości tego zaawansowanego narzędzia AI.

Poziom 4: Podawanie przykładów

Dodawanie przykładów to technika, która może znacznie poprawić jakość odpowiedzi generowanych przez ChatGPT. Polega ona na dostarczeniu modelowi konkretnego wzoru odpowiedzi, na podstawie którego może on wygenerować podobne rezultaty.

Dlaczego to działa?

Kiedy podajesz przykład, pokazujesz ChatGPT, jakiego rodzaju odpowiedzi oczekujesz. To pozwala modelowi lepiej zrozumieć Twoje wymagania dotyczące formatu, stylu i szczegółowości odpowiedzi. Dzięki temu zmniejsza się ryzyko, że odpowiedź będzie nieprecyzyjna, niekompletna lub niezgodna z Twoimi oczekiwaniami.

Jak to robić?

Podawanie przykładów jest proste. Wystarczy, że w treści promptu umieścisz przykładową odpowiedź na podobne pytanie. Poniżej przedstawiam kilka przykładów, które mogą pomóc początkującym użytkownikom ChatGPT.

Przykład 1: Tworzenie biografii

Napisz krótką biografię Albercie Einsteinie w podobnym formacie jak poniżej:
Przykład biografii:
Maria Skłodowska-Curie (1867–1934) była polsko-francuską fizyk i chemik, znana z badań nad promieniotwórczością. Jest dwukrotną laureatką Nagrody Nobla, w dziedzinie fizyki (1903) i chemii (1911). Jej odkrycia zrewolucjonizowały naukę o radioaktywności.

Albert Einstein: [tutaj wstaw biografię]

Odpowiedź ChatGPT:

Albert Einstein (1879–1955) był niemieckim fizykiem teoretycznym, który zrewolucjonizował naukę dzięki swojej teorii względności. Jest laureatem Nagrody Nobla w dziedzinie fizyki za wyjaśnienie efektu fotoelektrycznego. Jego prace miały ogromny wpływ na rozwój fizyki teoretycznej i technologii.

W tym przykładzie dostarczasz ChatGPT wzór biografii, który pokazuje, jak powinna wyglądać odpowiedź. Dzięki temu model wie, że biografia powinna być krótka, zawierać daty życia, główne osiągnięcia i wpływ na daną dziedzinę.

Przykład 2: Tworzenie listy punktów

Artykuł o zdrowym stylu życia: [tutaj wstaw artykuł]

Odpowiedź ChatGPT:

1. Regularna aktywność fizyczna, taka jak jogging czy joga. 2. Spożywanie zrównoważonych posiłków z dużą ilością warzyw i owoców. 3. Picie odpowiedniej ilości wody każdego dnia. 4. Unikanie przetworzonych produktów i nadmiaru cukru. 5. Zapewnienie sobie odpowiedniej ilości snu każdej nocy.

Tutaj pokazujesz ChatGPT, że oczekujesz listy punktów. Przykład pomaga modelowi zrozumieć, że odpowiedź powinna być zwięzła i podzielona na numerowane punkty.

Przykład 3: Pisanie instrukcji

Napisz instrukcję jak zaparzyć kawę w podobnym formacie jak poniższa instrukcja parzenia herbaty:

Przykład instrukcji:

Zagotuj wodę.
Włóż torebkę herbaty do kubka.
Zalej torebkę gorącą wodą.
Zaparzaj przez około 3–5 minut.
Wyjmij torebkę herbaty.
Dodaj cukier lub miód według uznania.

Zaparzenie kawy: [tutaj wstaw przykład]

Odpowiedź ChatGPT:

1. Zagotuj wodę. 2. Wsyp dwie łyżeczki kawy mielonej do filiżanki. 3. Zalej kawę gorącą wodą. 4. Zamieszaj i zaparzaj przez około 4–5 minut. 5. Opcjonalnie dodaj cukier lub mleko według uznania.

W tym przykładzie pokazujesz ChatGPT, że instrukcja powinna być krok po kroku, z numerowanymi punktami i zwięzłymi opisami czynności.

Podawanie przykładów to niezwykle efektywna technika, która pomaga ChatGPT lepiej zrozumieć Twoje oczekiwania dotyczące formatu, stylu i szczegółowości odpowiedzi. Dzięki temu możesz uzyskać bardziej precyzyjne i satysfakcjonujące rezultaty. Pamiętaj, aby zawsze dostarczać jasne i konkretne przykłady, które będą wzorem dla żądanej odpowiedzi.

Poziom 5: Samoocena

Jedną z imponujących funkcji ChatGPT jest zdolność do samooceny własnych odpowiedzi. Duże modele językowe, takie jak ChatGPT, posiadają niezwykłą umiejętność obiektywnej ewaluacji jakości wygenerowanych przez siebie treści. Możemy wykorzystać tę cechę, prosząc model o dokonanie samooceny i ewentualne doprecyzowanie lub uzupełnienie swojej początkowej odpowiedzi.

Technika samooceny jest prosta, a jednocześnie bardzo skuteczna. Po otrzymaniu wstępnego rozwiązania od ChatGPT, wystarczy zadać pytanie: „Czy przeoczyłeś/pominąłeś jakieś istotne informacje w Twojej odpowiedzi?”. Taka instrukcja skłoni model do ponownej analizy rezultatu pod kątem kompletności i spełnienia wszystkich wcześniej określonych wymagań.

Zobaczmy jak może przebiegać proces samooceny na przykładzie prośby o streszczenie artykułu naukowego:

Prompt: „Proszę, streść kluczowe punkty tego artykułu o nowych zrównoważonych źródłach energii w maksymalnie 5 zdaniach.”

ChatGPT: „Naukowcy opracowali metodę przetwarzania biomasy roślinnej na biopaliwo ciekłe. Proces charakteryzuje się wysoką wydajnością i niską emisją CO2 w porównaniu z paliwami kopalnymi. Wykorzystuje odnawialne surowce, ograniczając zapotrzebowanie na ropę naftową. Umożliwia transformację w kierunku zrównoważonych źródeł energii. Jest obiecującą alternatywą dla paliw kopalnych.”

Pytanie o samoocenę: „Czy przeoczyłeś/pominąłeś jakieś istotne informacje w tej odpowiedzi?”

ChatGPT po samoocenie: „W swojej początkowej odpowiedzi pominąłem ważną informację z artykułu – opracowanie innowacyjnej metody utleniania biomasy przy użyciu katalizatorów metalicznych. To przełomowa technologia znacząco zwiększająca efektywność i zmniejszająca koszty całego procesu przetwarzania biomasy na paliwo.”

Dzięki możliwości samooceny, ChatGPT był w stanie zidentyfikować własny brak i uzupełnić odpowiedź o kluczowy aspekt opisany w artykule naukowym. Taka samokontrola zwiększa kompletność i wartość finalnego rezultatu.

Zachęcanie ChatGPT do dokonywania samooceny jest niezwykle prostą, ale bardzo efektywną techniką doskonalącą jakość generowanych treści. Wykorzystuje ona zdolność dużych modeli językowych do obiektywnej ewaluacji własnych wyjść. Możemy w ten sposób łatwo wychwycić wszelkie ewentualne luki i braki, otrzymując bardziej wyczerpujące i dopracowane odpowiedzi. Pytanie o samoocenę powinno stać się stałym elementem pracy z ChatGPT po uzyskaniu wstępnych rezultatów.

Poziom 6: Ustawienia wstępne i instrukcje niestandardowe

Jedną z najbardziej zaawansowanych i potężnych technik tworzenia skutecznych promptów dla ChatGPT jest wykorzystanie ustawień wstępnych i instrukcji niestandardowych. Ta metoda pozwala na głęboką personalizację i dostosowanie zachowania modelu do indywidualnych preferencji i wymagań.

Ustawienia wstępne to specjalne instrukcje, które modelowi są przedstawiane przed właściwym zadaniem lub pytaniem od użytkownika. Pełnią one rolę kontekstu, zbioru wytycznych i ograniczeń, w ramach których model powinien generować odpowiedzi. Można je traktować jako swego rodzaju „ustawienia początkowe” definiujące ogólne zachowanie ChatGPT.

Kluczową zaletą ustawień wstępnych jest możliwość precyzyjnego spersonalizowania ich pod kątem własnych potrzeb i preferencji. Możesz na przykład określić, że model ma przyjąć rolę eksperta w danej dziedzinie, używać specyficznego języka lub formatu wyjściowego, a nawet naśladować określony styl komunikacji.

Poniżej przykład ustawienia wstępnego dla ChatGPT przyjmującego rolę osobistego trenera zdrowia i fitnessu:

„Zachowuj się jak przyjazny, ale bezpośredni i stanowczy trener osobisty. Twoim celem jest motywować i przygotowywać spersonalizowane porady dotyczące zdrowego odżywiania i ćwiczeń fizycznych. Odpowiadaj zwięźle i rzeczowo, dzieląc treść na krótkie punkty. Unikaj żargonu i skomplikowanych terminów medycznych. Dostosowuj poziom trudności do umiejętności użytkownika. Bądź pozytywny i zachęcający, ale szczery jeśli coś wymaga poprawy.”

Takie ustawienie wstępne kalibruje zachowanie ChatGPT do roli trenera personalnego – określa jego ton, styl komunikacji, formatowanie treści oraz główne cele i wytyczne. Od tego momentu model będzie generował odpowiedzi w zadanym charakterze.

Ustawienia wstępne mogą również obejmować dodatkowe, spersonalizowane preferencje użytkownika. Na przykład określenie preferowanego języka programowania, stopnia techniczności odpowiedzi czy pożądanego poziomu szczegółowości. Im więcej istotnych dla Ciebie ustawień zdefiniujesz, tym bardziej dopasowane będą rezultaty ChatGPT.

Stosowanie ustawień wstępnych i instrukcji niestandardowych jest bardzo zaawansowaną i skuteczną metodą optymalizacji jakości pracy z ChatGPT. Wymaga wprawdzie więcej wysiłku na etapie konfiguracji, ale umożliwia dostosowanie modelu dokładnie do Twoich potrzeb i oczekiwań. Pozwala także na łatwą zmianę kontekstu między różnymi zadaniami bez konieczności powtarzania tych samych wytycznych za każdym razem. To bardzo przydatne narzędzie do jeszcze głębszej personalizacji i kontroli nad zachowaniem ChatGPT.

Poziom 7: Wykorzystanie person

Kolejną zaawansowaną techniką tworzenia skutecznych promptów dla ChatGPT jest wykorzystanie tzw. person. Polega ona na przedstawieniu modelowi konkretnego kontekstu lub roli, w jakiej ma wygenerować odpowiedź. Ta metoda może znacząco poprawić dokładność i trafność rezultatów, szczególnie w przypadku wyspecjalizowanych lub złożonych tematów.

Persony pomagają ChatGPT wcielić się w określoną postać lub przyjąć określoną perspektywę. Możesz na przykład poprosić model, aby odpowiadał jak lekarz, inżynier, artysta czy historyk. Dzięki wyraźnemu zdefiniowaniu tej roli, ChatGPT będzie w stanie odtworzyć charakterystyczny sposób myślenia, język i zakres wiedzy właściwy dla danej dziedziny lub osoby.

Chociaż brak jest konkretnych badań jednoznacznie pokazujących procentowe zwiększenie dokładności dzięki używaniu person, praktyka pokazuje, że jasno określony kontekst i ograniczenia pozwalają ChatGPT lepiej ukierunkować swoje możliwości generatywne. Dzięki temu odpowiedzi są bardziej trafne i adekwatne.

Poniżej przykład wykorzystania persony eksperta w zapytaniu dotyczącym energii odnawialnej:

„Wyobraź sobie, że jesteś uznanym na całym świecie ekspertem w dziedzinie energii odnawialnej i zrównoważonych technologii energetycznych. Przygotuj zwięzłą, ale kompletną analizę stanu obecnych badań nad energią słoneczną i wiatrową dla potrzeb prezentacji na międzynarodowej konferencji branżowej.”

Taki prompt jednoznacznie określa kontekst – mamy odpowiadać jak autorytet z danej dziedziny, przemawiający do fachowej publiczności. Pozwala to ChatGPT na wykorzystanie swojej rozległej wiedzy i umiejętności generatywnych w bardziej ukierunkowany i adekwatny sposób.

Persony można również wykorzystywać do symulowania określonych stylów komunikacji czy charakterów. Na przykład „odpowiadaj jak surowy, bezpośredni szef korporacji” lub „bądź przyjazną, ciepłą nauczycielką przedszkola tłumaczącą temat małym dzieciom”.

Tego rodzaju sprecyzowany kontekst wymaga od modelu głębszego zrozumienia reguł społecznych, oczekiwań i konwencji właściwych dla danej roli. Zwiększa to prawdopodobieństwo wygenerowania nie tylko merytorycznej, ale również stylistycznie i komunikacyjnie trafnej odpowiedzi.

Wykorzystanie person stanowi bardzo zaawansowaną technikę tworzenia precyzyjnych promptów dla ChatGPT. Wymaga wprawdzie nieco więcej wysiłku w celu właściwego przygotowania kontekstu, ale może znacząco zwiększyć jakość, trafność i użyteczność otrzymywanych rezultatów. To potężne narzędzie wykorzystujące unikalne możliwości dużych modeli językowych w zakresie symulowania różnych stylów i perspektyw.

Poziom 8: Łańcuch myśli

Jedną z najbardziej przydatnych technik w przypadku trudniejszych lub wieloetapowych zadań jest poproszenie ChatGPT o wyjaśnienie swojego procesu myślowego krok po kroku. Ta metoda, znana jako „łańcuch myśli”, pozwala modelowi na głośne rozważanie różnych aspektów problemu i przedstawienie logicznego ciągu rozumowania prowadzącego do ostatecznej odpowiedzi.

Dlaczego to działa?

Poproszenie ChatGPT o wyjaśnienie swojego procesu myślowego jest przydatne z kilku powodów:

Zrozumienie toku myślowego: Pomaga zrozumieć, jak model dochodzi do swoich wniosków, co ułatwia identyfikację ewentualnych błędów lub luk w rozumowaniu.
Przejrzystość: Zwiększa przejrzystość procesu, pozwalając lepiej śledzić, jak ChatGPT analizuje problem.
Wyjaśnienia i uzasadnienia: Dostarcza cennych wyjaśnień i uzasadnień dla końcowego rezultatu, co może być szczególnie pomocne w edukacji.

Jak to robić?

Poniżej znajduje się przykład, jak można poprosić ChatGPT o zastosowanie techniki „łańcucha myśli” przy złożonym zadaniu analizy problemu. Przedstawię sekwencję zapytań w punktach, aby łatwiej można było prześledzić proces.

Przykład: Analiza problemu kryzysu klimatycznego

Prompt:

Wyobraź sobie, że jesteś uczniem i twoje zadanie domowe polega na przeanalizowaniu wyzwań związanych z kryzysem klimatycznym oraz zaproponowaniu potencjalnych rozwiązań tego problemu. Pomyślmy o tym krok po kroku:

Sekwencja zapytań łańcucha myśli:

1. Opis problemu:

„Opisz krótko, czym jest kryzys klimatyczny i jakie są jego główne przyczyny.”

Odpowiedź ChatGPT:

Kryzys klimatyczny to globalne zmiany klimatyczne spowodowane głównie działalnością człowieka. Jego główne przyczyny to emisje gazów cieplarnianych, wylesianie, zanieczyszczenie środowiska i nadmierne wykorzystanie zasobów naturalnych.

2. Identyfikacja kluczowych czynników:

„Jakie są kluczowe czynniki wpływające na kryzys klimatyczny? Pierwszym jest emisja gazów cieplarnianych. Jakie są inne ważne czynniki?”

Odpowiedź ChatGPT:

Oprócz emisji gazów cieplarnianych, kluczowe czynniki to wylesianie, zanieczyszczenie powietrza i wody, nadmierne zużycie paliw kopalnych oraz niszczenie bioróżnorodności.

3. Propozycja rozwiązań dla każdego czynnika:
„Jakie mogą być potencjalne rozwiązania dla każdego z tych czynników? Zacznijmy od emisji gazów cieplarnianych.”

Odpowiedź ChatGPT:

Jednym z rozwiązań jest przejście na odnawialne źródła energii, takie jak energia słoneczna i wiatrowa. Inne rozwiązania to zwiększenie efektywności energetycznej oraz wprowadzenie bardziej rygorystycznych regulacji dotyczących emisji.

„A co z wylesianiem?”

Odpowiedź ChatGPT:

Aby przeciwdziałać wylesianiu, można wprowadzić programy zalesiania, chronić istniejące lasy, wspierać zrównoważoną gospodarkę leśną oraz promować recykling papieru i drewna.

„Jakie są rozwiązania dla zanieczyszczenia powietrza i wody?”

Odpowiedź ChatGPT:

Można wprowadzić surowsze normy emisji dla przemysłu i transportu, inwestować w technologie oczyszczania wody i powietrza oraz promować ekologiczne alternatywy, takie jak transport publiczny i pojazdy elektryczne.

Ostateczna rekomendacja:
„Po rozważeniu wszystkich tych elementów, jaką kompleksową strategię można by zaproponować do rozwiązania kryzysu klimatycznego?”

Odpowiedź ChatGPT:

Kompleksowa strategia powinna obejmować transformację energetyczną w kierunku odnawialnych źródeł energii, programy zalesiania i ochrony lasów, surowsze regulacje dotyczące emisji, inwestycje w technologie oczyszczania środowiska oraz edukację społeczeństwa na temat zrównoważonego rozwoju.

W tym przykładzie ChatGPT stosuje technikę „łańcucha myśli”, aby przeanalizować złożony problem kryzysu klimatycznego krok po kroku. Zaczyna od zidentyfikowania głównych czynników, takich jak emisje gazów cieplarnianych i wylesianie. Następnie dla każdego czynnika proponuje potencjalne rozwiązania. Na końcu, po rozważeniu wszystkich elementów, przedstawia zrównoważoną, kompleksową rekomendację łączącą różne strategie działania.

Taki sposób rozumowania na głos, dzielenia się całym procesem myślowym, może być bardzo pomocny dla uczniów. Pomaga im zrozumieć, jak podchodzić do złożonych zagadnień, uwzględniać różne perspektywy, identyfikować przyczyny i skutki, a następnie formułować analityczne, dopracowane odpowiedzi.

Technika „łańcucha myśli” uczy logicznego, uporządkowanego rozumowania, które są kluczowymi umiejętnościami w nauce, przygotowywaniu prac pisemnych czy analizowaniu problemów współczesnego świata. Przedstawiając konkretne przykłady jej zastosowania w kontekście przystępnym dla nastolatków, pomagamy im lepiej zrozumieć i przyswoić tę wartościową metodę.

Poziom 9: Samopromptowanie

Jedną z najbardziej imponujących i zaawansowanych technik pracy z ChatGPT jest samopromptowanie. Polega ona na wykorzystaniu zdolności modelu do generowania własnych, szczegółowych promptów, które następnie są wykorzystywane do uzyskania ostatecznej odpowiedzi na dane pytanie.

Samopromptowanie opiera się na obserwacji, że duże modele językowe takie jak ChatGPT często radzą sobie lepiej w tworzeniu dobrze skonstruowanych instrukcji niż ludzie. Ponieważ mają dostęp do ogromnej ilości danych treningowych, są w stanie rozpoznawać wzorce i tworzyć wysokiej jakości prompty, precyzyjnie definiujące zadanie.

Proces samopromptowania zazwyczaj rozpoczyna się od przedstawienia ChatGPT ogólnego opisu problemu lub celu, który chcemy osiągnąć. Następnie prosimy model o wygenerowanie szczegółowego, wieloczęściowego promptu, który określi wszystkie niezbędne elementy do rozwiązania tego zadania w optymalny sposób.

Na przykład, możemy poprosić ChatGPT:

„Napisz szczegółowy prompt, który pozwoli wygenerować wyczerpującą analizę przyczyn i potencjalnych rozwiązań dla kryzysu uchodźczego na świecie. Upewnij się, że prompt obejmie instrukcje dotyczące struktury, tonu, wymaganej głębi i innych aspektów, które muszą zostać uwzględnione w odpowiedzi.”

W odpowiedzi ChatGPT wygeneruje bardzo rozbudowany prompt, który może wyglądać mniej więcej tak:

„Zachowaj styl obiektywnego, rzeczowego raportu analitycznego. Rozpocznij od zwięzłego wprowadzenia wyjaśniającego skalę i znaczenie kryzysu uchodźczego. Następnie szczegółowo przeanalizuj kluczowe czynniki prowadzące do tego kryzysu, takie jak konflikty zbrojne, zmiany klimatu, ubóstwo itd. Dla każdego czynnika podaj konkretne przykłady i statystyki. W kolejnej sekcji omów potencjalne krótko- i długoterminowe rozwiązania na szczeblu lokalnym, krajowym i międzynarodowym… itd.”

Ten wygenerowany samoprompt staje się naszą nową, bardzo szczegółową instrukcją dla ChatGPT. Możemy go teraz skopiować i wkleić jako kolejne zapytanie, na które model będzie już w stanie przygotować dokładną, kompleksową analizę zgodnie z zdefiniowanymi wytycznymi.

Samopromptowanie pozwala w pełni wykorzystać możliwości generatywne dużych modeli językowych do tworzenia precyzyjnych i dopracowanych instrukcji ukierunkowujących ich własne zdolności analityczne i twórcze. To niezwykle zaawansowana technika, która jednak daje imponujące rezultaty w przypadku złożonych zadań wymagających spełnienia wielu kryteriów.

Kluczową zaletą jest także fakt, że ludzie często mają trudności z jasnym i zwięzłym zdefiniowaniem wszystkich aspektów danego problemu. ChatGPT natomiast, dzięki dostępowi do ogromnej ilości danych treningowych, jest w stanie tworzyć niezwykle szczegółowe i kompletne prompty, które stanowią solidny fundament dla wygenerowania wysokiej jakości odpowiedzi.

Samopromptowanie to zdecydowanie jedna z najbardziej zaawansowanych technik wykorzystania potencjału ChatGPT. Wymaga nieco więcej wysiłku na pierwszym etapie wygenerowania właściwych instrukcji, ale pozwala uzyskać niezwykle dopracowane i wartościowe rezultaty w złożonych analizach, badaniach i innych skomplikowanych zagadnieniach.

Poziom 10: Framework CO-STAR

Ostatnim i najbardziej zaawansowanym poziomem tworzenia skutecznych promptów dla ChatGPT jest wykorzystanie frameworku CO-STAR. To kompleksowa struktura pozwalająca w sposób usystematyzowany definiować wszystkie kluczowe elementy składające się na wysokiej jakości zapytanie.

CO-STAR jest akronimem, gdzie każda litera oznacza inny aspekt, który powinien zostać określony w celu zoptymalizowania efektywności promptu:

C – Context (Kontekst) O – Objective (Cel) S – Style (Styl) T – Tone (Ton) A – Audience (Audytorium) R – Response (Odpowiedź)

Szczegółowo omówmy każdy z tych elementów:

Kontekst – W tej części należy przedstawić wszelkie istotne informacje tła, które pomogą ChatGPT lepiej zrozumieć zagadnienie i dostarczyć odpowiedź zgodną z oczekiwaniami.

Cel – Tutaj jasno określamy zadanie lub cel, który ma zostać osiągnięty przez model w odpowiedzi.

Styl – Ta sekcja służy do zdefiniowania preferowanego stylu językowego, formatu czy konwencji, których ChatGPT powinien użyć.

Ton – Określamy pożądany ton wypowiedzi – może to być np. formalny, żartobliwy, inspirujący, alarmistyczny itd.

Audytorium – Wskazujemy docelową grupę odbiorców, do której powinna być dostosowana odpowiedź (np. dzieci, eksperci, decydenci).

Odpowiedź – Ostatnia część, w której precyzujemy oczekiwany format wyjściowy, np. esej, instrukcja, dialog, tabela danych.

Wykorzystując framework CO-STAR, możemy przygotować wyjątkowo dopracowane i zoptymalizowane zapytania dopasowane do każdego możliwego zadania. Oto przykład:

Kontekst: „Jestem prowadzącym warsztaty na obozie programistycznym dla nastolatków.”

Cel: „Napisz przystępną instrukcję krok po kroku, jak stworzyć prostą grę w Pythonie.”

Styl: „Używaj prostego języka i haseł zachęcających do nauki przez praktykę.”

Ton: „Przyjazny, entuzjastyczny, ale profesjonalny.”

Audytorium: „Młodzież w wieku 14-17 lat, początkujący programiści.”

Odpowiedź: „Podziel odpowiedź na ponumerowane kroki z podtytułami, zawierające przykłady kodu źródłowego”

Porównajmy to podejście ze zwykłym promptem: „Napisz instrukcję do stworzenia gry w Pythonie dla młodzieży”

Odpowiedź ChatGPT na zwykły prompt będzie ogólna i najprawdopodobniej nie w pełni dopasowana do oczekiwań prowadzącego warsztaty.

Natomiast korzystając z frameworku CO-STAR, model otrzymuje konkretne wytyczne dotyczące każdego aspektu pożądanej odpowiedzi. Może więc wygenerować instrukcję napisaną prostym językiem, z przykładami kodu, entuzjastycznym tonem i taką strukturą, która zachęci młodzież do samodzielnego programowania. Końcowy rezultat będzie znacznie lepiej dostosowany do wymagań użytkownika.

Framework CO-STAR stanowi więc bardzo potężne narzędzie do precyzyjnego definiowania wszystkich istotnych kryteriów dotyczących odpowiedzi ChatGPT. Pozwala na pełną kontrolę i dostosowanie każdego elementu do indywidualnych preferencji. Z tego względu uznawany jest za jedną z najbardziej skutecznych i zaawansowanych metod tworzenia optymalnych promptów.

Podsumowanie

W erze sztucznej inteligencji, umiejętność tworzenia skutecznych promptów dla modeli językowych takich jak ChatGPT jest kluczowa dla uzyskiwania precyzyjnych, użytecznych i dostosowanych do naszych potrzeb odpowiedzi. W tym przewodniku omówiliśmy 10 niezbędnych technik, które pomogą zarówno początkującym, jak i zaawansowanym użytkownikom w pełni wykorzystać potencjał ChatGPT.

Techniki:

Podstawowe zapytania: Proste i ogólne instrukcje, które stanowią dobry punkt wyjścia dla początkujących.
Precyzyjne prompty: Szczegółowe i jasne instrukcje, które znacząco poprawiają jakość odpowiedzi.
Używanie formatowania: Proste techniki formatowania, takie jak myślniki i uprzejmy ton, które poprawiają precyzję odpowiedzi.
Podawanie przykładów: Dostarczanie wzorcowych odpowiedzi, które pomagają modelowi lepiej zrozumieć nasze oczekiwania.
Samoocena: Zachęcanie modelu do oceny i poprawy własnych odpowiedzi, co zwiększa ich kompletność i dokładność.
Ustawienia wstępne i instrukcje niestandardowe: Personalizowane instrukcje, które definiują ogólne zachowanie modelu.
Wykorzystanie person: Wcielanie modelu w określoną rolę, co poprawia trafność i adekwatność odpowiedzi.
Łańcuch myśli: Krok po kroku wyjaśnienie procesu myślowego modelu, co jest szczególnie przydatne w analizie złożonych problemów.
Samopromptowanie: Wykorzystanie zdolności modelu do tworzenia własnych, szczegółowych promptów.
Framework CO-STAR: Kompleksowa struktura do definiowania wszystkich kluczowych elementów promptu.

Każda z tych technik ma na celu zwiększenie precyzji, trafności i użyteczności odpowiedzi generowanych przez ChatGPT. Praktyka i eksperymentowanie z różnymi metodami pozwolą na coraz lepsze dostosowanie promptów do indywidualnych potrzeb i oczekiwań.

Pamiętajcie, że tworzenie skutecznych promptów to proces ciągłego doskonalenia. Każde nowe zadanie i wyzwanie to okazja do wypróbowania kolejnych podejść, łączenia różnych metod i odkrywania coraz lepszych sposobów na efektywną współpracę z ChatGPT. Dzięki tym technikom możecie w pełni wykorzystać potencjał tego zaawansowanego narzędzia AI i czerpać korzyści w pracy, nauce i życiu codziennym.

Przeczytaj więcej na ten temat:

Poziom 1: Podstawowe zapytania (prompty)