Working with AI: Two paths to prompting

Working with AI: Two paths to prompting

Работа с AI: два пути к промптингу

Don't overcomplicate things

Не усложняйте

Lots of folks have read our paper showing that using AI boosted the quality of the work done by consultants at the top-tier Boston Consulting Company by 40%, but there is a key factor in that paper that most people are missing. The consultants were not given some special version of AI, trained on proprietary data and with a customized interface. Nope, they were just given GPT-4 with minimal training and examples. The plain old GPT-4 from back in April, before all of its new capabilities were added. The same GPT-4 that everyone in 169 countries can access for free, via Microsoft Bing in creative mode. And while some of the consultants received a small amount of training (which didn’t help much), most of them just started using the AI without any instructions.

Многие читали нашу статью, показывающую, что использование AI повысило качество работы консультантов топовой Boston Consulting Company на 40%, но большинство упускает ключевой фактор. Консультантам не выдавали какую-то особую версию AI, обученную на проприетарных данных и с кастомным интерфейсом. Нет, им просто дали GPT-4 с минимальным обучением и парой примеров. Тот самый старый добрый GPT-4 ещё с апреля, до того, как ему добавили все новые возможности. Тот самый GPT-4, к которому каждый житель 169 стран может бесплатно получить доступ через Microsoft Bing в творческом режиме. И хотя часть консультантов прошла небольшое обучение (которое мало помогло), большинство просто начали пользоваться AI без каких-либо инструкций.

And they still saw massive performance increases.

И всё равно они получили колоссальный прирост производительности.

The lesson is that just using AI will teach you how to use AI. You can become a world expert in the application of AI to your domain by just using AI a lot until you figure out what it is good and bad at. This is one of two reasons that I dislike the emphasis on prompting that pervades much of the discussions of AI: it makes using AI systems seem much harder and more mysterious than it is. Just use it and see where that takes you.

Урок в том, что само использование AI научит вас им пользоваться. Вы можете стать мировым экспертом по применению AI в своей сфере, просто много работая с ним, пока не разберётесь, в чём он силён, а в чём слаб. Это одна из двух причин, по которым мне не нравится зацикленность на промптинге, пронизывающая большинство дискуссий об AI: она представляет работу с AI-системами куда более сложной и таинственной, чем она есть. Просто пользуйтесь и смотрите, куда это вас приведёт.

The second reason I don’t like the emphasis on prompting is that, for most people, having to worry about prompts at all is a very temporary state of affairs. As AI systems improve, the need for esoteric prompting decreases, because the AIs themselves become good at figuring out what you might want. My favorite illustration of this change is in AI image creators. If you didn’t already know, OpenAI released a new image creator called DALL-E3 (you can get it through paid ChatGPT Plus by selecting the DALL-E mode, or free through Bing). While it is not significantly better than other image makers (like Midjourney or Adobe Firefly), there is an important difference: rather than creating prompts for images, the DALL-E system lets you just talk to the AI about the art you want, and the AI creates the prompts for you.

Вторая причина, по которой мне не нравится упор на промптинг, в том, что для большинства людей необходимость вообще задумываться о промптах — это очень временное состояние. По мере улучшения AI-систем потребность в эзотерическом промптинге падает, потому что сами AI становятся лучше в угадывании того, что вам нужно. Моя любимая иллюстрация этого сдвига — генераторы изображений. Если вы ещё не знали, OpenAI выпустил новый генератор картинок под названием DALL-E 3 (его можно получить через платный ChatGPT Plus, выбрав режим DALL-E, или бесплатно через Bing). Хотя он не сильно лучше других генераторов (вроде Midjourney или Adobe Firefly), есть важное отличие: вместо того чтобы составлять промпты для картинок, система DALL-E позволяет вам просто рассказать AI о том, что вы хотите изобразить, а AI сам составляет промпты.

For example, I can just ask the AI to: Create a cool scene that looks like a still from a movie of a car chase with two muscle cars. Hyper realistic, please.

Например, я могу просто попросить AI: Создай крутую сцену, похожую на стоп-кадр из фильма, с автомобильной погоней двух маслкаров. Гиперреалистично, пожалуйста.

You can see the long, evocative prompt the AI wrote under the image. The results are okay, but not exactly what I want: I wanted it to be much more hyper realistic though. This seems like a painting, not a scene from a movie.

Вы видите длинный, выразительный промпт, который AI написал под изображением. Результаты ничего, но не совсем то, что я хотел: Я хотел, чтобы было гораздо более гиперреалистично. Это больше похоже на картину, чем на кадр из фильма.

Very close now. Cool, the scene is pretty good. Can you keep the same scene but make the Firebird red?

Теперь очень близко. Круто, сцена вполне неплохая. Можешь оставить ту же сцену, но сделать Firebird красным?

Done. (Everything you see was the first attempt from the AI, no editing. It only took a minute.)

Готово. (Всё, что вы видите, — первая попытка AI, без редактирования. Это заняло всего минуту.)

But what if I want to do it the old-fashioned (two weeks ago is old-fashioned in AI) way? To do that requires prompt-crafting using a tool like MidJourney. I started with a prompt for movie scenes I had learned from a random Twitter account (and which I would never have thought of myself), containing a collection of keywords: Ultra Panavision 70, warm-toned Eastman Kodak film, raw style. Then I kept generating images, playing with the details, modifying the prompt. I was never able to get exactly the image I wanted, but, on the other hand, it looks more like an actual shot from a movie, if not quite the movie I wanted. It took ten minutes, but only because I was very familiar with Midjourney. A novice would spend a lot more time.

А что если я хочу сделать это по старинке (две недели назад в мире AI — это уже старина)? Для этого требуется составление промптов с использованием инструмента вроде Midjourney. Я начал с промпта для киношных сцен, который подсмотрел у случайного твиттер-аккаунта (сам бы я до такого не додумался), содержащего набор ключевых слов: Ultra Panavision 70, тёплая плёнка Eastman Kodak, raw-стиль. Потом я генерировал картинки одну за другой, играл с деталями, менял промпт. Я так и не смог получить именно ту картинку, которую хотел, но, с другой стороны, она больше похожа на реальный кадр из фильма, хоть и не из того фильма, который я задумывал. Это заняло десять минут, и то только потому, что я хорошо знаком с Midjourney. Новичок потратил бы значительно больше времени.

This, I think, illustrates the current state of prompting quite well. On one hand, as you saw with DALL-E3, I don’t need any specialized skills to make an image. I just ask the AI what I want, and it does it. We can call this the conversational approach to prompting. While right now the image is only 80% as good as the one from Midjourney, it will, over time, get much better. I don’t need to learn any special skills, I just have to wait and let technology advance.

Это, на мой взгляд, отлично иллюстрирует текущее состояние промптинга. С одной стороны, как вы видели на примере DALL-E 3, мне не нужны никакие специальные навыки, чтобы создать изображение. Я просто говорю AI, чего хочу, и он это делает. Назовём это разговорным подходом к промптингу. Сейчас картинка получается лишь на 80% так же хороша, как у Midjourney, но со временем станет намного лучше. Мне не нужно осваивать никаких специальных навыков, мне просто нужно подождать, пока технология разовьётся.

On the other hand, I can get better results with prompt-crafting, at least for now. This requires me to spend a lot of time and effort learning to use Midjourney and creating the perfect prompt. It looks a bit better, I have more direct control, and the results may be more unique. But I need to learn the formula for these sorts of prompts. However, once I have a prompt that works well, I can also pass it to others, who can get similar results. We call these Structured Prompts. They are like AI programs that let other people benefit from what you learned and explored.

С другой стороны, я могу получить результат лучше, занимаясь промпт-крафтингом — по крайней мере, пока. Это требует от меня потратить много времени и сил на освоение Midjourney и создание идеального промпта. Картинка получается чуть лучше, у меня больше прямого контроля, и результаты могут быть более уникальными. Но мне нужно выучить формулу таких промптов. Зато когда у меня уже есть рабочий промпт, я могу передать его другим, и они получат похожие результаты. Мы называем это структурированными промптами (Structured Prompts). Это как AI-программы, которые позволяют другим людям воспользоваться тем, что вы изучили и нашли.

For most people, today, a conversational approach is enough to help them with their work. For some uses, at least for now, more formal structured prompts have value. No matter which approach you use, you should experiment with the most advanced model you can get your hands on. Right now, that is GPT-4 (please, please don’t use the free ChatGPT, which uses GPT-3.5, it is far less powerful) or Claude 2, but a new Google model is expected soon.

Большинству людей сегодня разговорного подхода достаточно, чтобы он помогал им в работе. Для некоторых задач, по крайней мере пока, более формальные структурированные промпты имеют ценность. Какой бы подход вы ни выбрали, экспериментируйте с самой продвинутой моделью, до которой можете дотянуться. Сейчас это GPT-4 (пожалуйста, очень прошу не пользоваться бесплатным ChatGPT на GPT-3.5, он намного слабее) или Claude 2, но скоро ожидается новая модель от Google.

Conversational Prompting

Разговорный промптинг

For most people, you can just talk to the AI to ask for what you want. You can even talk to the AI if you don’t know what you want - just tell it what you might need and see what happens.

Большинству людей достаточно просто поговорить с AI, чтобы попросить о том, что нужно. С AI можно даже разговаривать, не зная, чего именно вы хотите — просто скажите, что вам может понадобиться, и посмотрите, что получится.

As a chatbot, the AI is really built for exactly this sort of use, where you speak with the AI as if it’s another person: the infinitely helpful graduate student who is a little naive and wants to make you so happy that they will make up facts rather than disappoint you. As you work with the AI using this approach, you’ll develop an intuition for what its limits and strengths are, where it is generally truthful, and when it is unreliable.

Как чат-бот, AI создан именно для такого использования, когда вы общаетесь с ним как с другим человеком: бесконечно услужливым аспирантом, который немного наивен и так хочет вам угодить, что скорее выдумает факты, чем разочарует вас. Работая с AI таким образом, вы выработаете интуицию относительно его пределов и сильных сторон, того, где он обычно говорит правду, а где ненадёжен.

There is one major trick that will make your conversations work better: provide context. You can (inaccurately but usefully) imagine the AIs knowledge as huge cloud. In one corner of that cloud the AI answers only in Shakespearean sonnets, in another it answers as a mortgage broker, in a third it draws mostly on mathematical formulas from high school textbooks. By default, the AI gives you answers from the center of the cloud, the most likely answers to the question for the average person. You can, by providing context, push the AI to a more interesting corner of its knowledge, resulting in you getting more unique answers that might better fit your questions. Many of the more exciting uses of AI require this sort of specialization.

Есть один главный приём, который заметно улучшит ваши диалоги: давайте контекст. Можно (неточно, но полезно) представить знания AI как огромное облако. В одном углу этого облака AI отвечает только шекспировскими сонетами, в другом — как ипотечный брокер, в третьем — преимущественно опираясь на математические формулы из школьных учебников. По умолчанию AI выдаёт ответы из центра облака — наиболее вероятные ответы среднего человека на ваш вопрос. Давая контекст, вы можете подтолкнуть AI к более интересному уголку его знаний, получая более уникальные ответы, лучше соответствующие вашим вопросам. Многие из самых интересных применений AI требуют именно такой специализации.

The simplest way to do this is to start with giving the AI an identity (you are an expert, friendly teacher who helps students with complex topics). While that does not magically turn it into an accurate teacher, it helps give the AI the context of what types of answers you need, and what tone to use. You can also provide context in other ways, such as by pasting in the text you are working on, or a form you need to fill out, and seeing how it answers.

Самый простой способ это сделать — начать с того, чтобы дать AI идентичность (ты — экспертный, дружелюбный учитель, который помогает ученикам со сложными темами). Это, конечно, не превратит его волшебным образом в точного преподавателя, но даёт AI контекст того, какие ответы вам нужны и каким тоном их давать. Контекст можно задавать и другими способами — например, вставить текст, над которым вы работаете, или форму, которую нужно заполнить, и посмотреть, как он отвечает.

For most people, this is good enough to get started, and it is the technique I use most of the time when working with AI. Don’t overcomplicate things, just interact with the system and see what happens. After you have some experience, however, you may decide that you want to create prompts you can share with others, prompts that incorporate your expertise. We call this approach Structured Prompting, and, while improving AIs may make it irrelevant soon, it is currently a useful tool for helping others by encoding your knowledge into a prompt that anyone can use.

Большинству людей этого вполне достаточно для старта, и это техника, которой я пользуюсь чаще всего в работе с AI. Не усложняйте — просто взаимодействуйте с системой и смотрите, что получится. Однако со временем, набравшись опыта, вы можете захотеть создать промпты, которыми можно поделиться с другими, — промпты, в которые встроена ваша экспертиза. Мы называем этот подход структурированным промптингом (Structured Prompting), и хотя улучшение AI скоро может сделать его ненужным, сейчас это полезный инструмент, чтобы помогать другим, закодировав ваши знания в промпт, которым может воспользоваться любой.

Structured Prompting

Структурированный промптинг

Structured Prompting is about turning the AI into a tool that does a single task well in a way that is repeatable and adapts to its user. Since the AI is not always built to do this, it will take experimentation and effort to make a prompt work somewhat consistently (it is very hard to reach 100% consistency with LLMs). To start, you need a clear goal. For example, in this prompt from our paper on AI and teaching, we want the AI to run a pre-mortem, an exercise where you image how a project might fail in order to decrease the risk of real failure. There are specific ways to do a pre-mortem, and, with the current generation of AI, there is value in ensuring that it is doing the process correctly, rather than just responding to chat requests. That is where the Structured Prompt comes in. You can see an example below (or experiment with it here)

Структурированный промптинг — это превращение AI в инструмент, который хорошо делает одну конкретную задачу повторяемым образом и адаптируется под пользователя. Поскольку AI не всегда заточен под это, потребуются эксперименты и усилия, чтобы заставить промпт работать более-менее стабильно (добиться 100% стабильности от LLM очень трудно). Для начала вам нужна чёткая цель. Например, в этом промпте из нашей статьи об AI и преподавании мы хотим, чтобы AI провёл «премортем» — упражнение, в котором вы представляете, как проект может провалиться, чтобы снизить риск настоящего провала. Премортем нужно делать определённым образом, и для текущего поколения AI важно следить, чтобы он выполнял процесс корректно, а не просто реагировал на реплики в чате. Тут-то и приходит на помощь структурированный промпт. Пример вы можете увидеть ниже (или поэкспериментировать с ним здесь)

The prompt is made of multiple elements:

Промпт состоит из нескольких элементов:

Role and Goal. Just as we did in conversational approaches, role and goal-based constraints limit the AI to a narrower, more appropriate range of responses, and the role taps into the AI's natural language understanding capabilities, leveraging its pre-trained knowledge of effective conversation within that persona.

Роль и цель. Как и в разговорном подходе, ограничения по роли и цели сужают AI до более узкого, более подходящего диапазона ответов, а роль задействует естественные возможности AI к пониманию языка, опираясь на его предобученные знания об эффективном общении внутри этой роли.

Step-by-step instructions. Giving the AI instructions is key to getting the useful output. A good rule of thumb is: if instructions are easy for someone else to understand (who is unfamiliar with your specific request or domain) then the AI is more likely to understand your instructions. Additionally, the better organized those instructions are the more likely it is that you’ll get useful output. Because the AI is more familiar with some topics than with others, don’t assume knowledge of any specific topic. When you give the AI instructions you should be concise, and use simple and direct language, avoiding ambiguous words. You can begin with a goal or an overview (explain the purpose of the task or question and the outcome you are looking for), which sometimes seems to help orient the LLM.

Пошаговые инструкции. Давать AI инструкции — ключ к получению полезного результата. Хорошее правило: если инструкции легко поймёт другой человек (незнакомый с вашим конкретным запросом или предметной областью), то и AI с большей вероятностью их поймёт. К тому же чем лучше эти инструкции структурированы, тем больше шансов получить полезный вывод. Поскольку с одними темами AI знаком лучше, чем с другими, не предполагайте знания какой-либо конкретной темы. Когда даёте AI инструкции, будьте лаконичны, используйте простой и прямой язык, избегайте двусмысленных слов. Можно начать с цели или общего обзора (объяснить смысл задачи или вопроса и желаемый результат) — это иногда, кажется, помогает сориентировать LLM.

Research has found that it often works best to give the AI explicit instructions that go step-by-step through what you want. One approach, called Chain of Thought prompting, gives the AI an example of how you want it to reason before you make your request, but you can also give it step-by-step directions the way we do in this prompt. If your instructions have multiple parts clearly highlight those parts (First come up with several strategies I should consider when writing a business plan. Then, explain each of those strategies and given my business, how I can develop those.) If you’d like help with a complex or multi step problem break the problem down into steps and ask the AI to “think step by step.” As with any AI interaction (and especially one that is complex) check and evaluate steps along the way. Is the AI progressing as expected? Is it following and keeping track of your instructions? If it isn’t, you can adjust your approach.

Исследования показали, что часто лучше всего работает давать AI явные пошаговые инструкции. Один из подходов под названием Chain of Thought prompting — это когда вы даёте AI пример того, как вы хотите, чтобы он рассуждал, прежде чем сделать запрос; но можно и просто давать пошаговые указания, как делаем мы в этом промпте. Если у инструкций несколько частей, чётко выделите эти части (Сначала придумай несколько стратегий, которые мне стоит рассмотреть при составлении бизнес-плана. Затем объясни каждую из этих стратегий и то, как, учитывая мой бизнес, я могу их развивать.) Если вам нужна помощь со сложной многоступенчатой задачей, разбейте её на шаги и попросите AI «думать шаг за шагом». Как и при любом взаимодействии с AI (особенно сложном), проверяйте и оценивайте шаги по ходу. Идёт ли AI в ожидаемом направлении? Следует ли он инструкциям и держит ли их в уме? Если нет — корректируйте подход.

Expertise (“Pedagogy” in the above case). The most important part of a structured prompt is your own knowledge and viewpoint on the right way for the AI to act in the prompt. Here, you can see that we had a pedagogical vision about how the AI should work with students to push them to consider failure points, not by providing answers, but by asking the students questions. You should figure out what you want the AI to do, and how it differs from its default behavior.

Экспертиза (в данном случае «педагогика»). Самая важная часть структурированного промпта — это ваши собственные знания и взгляды на то, как именно AI должен действовать в рамках промпта. Здесь видно, что у нас было педагогическое представление о том, как AI должен работать со студентами, подталкивая их думать о точках провала — не выдавая ответы, а задавая вопросы. Вам нужно определить, чего вы хотите от AI и чем это отличается от его поведения по умолчанию.

Constraints: Constraints within a prompt are rules or conditions that guide the behavior of the AI in its interactions with the user. For instance, when asked to play the role of a Tutor, the AI will often play out both the role of tutor and that of student. If the goal of the prompt is to help a student learn a concept then constraining the AI “Wait for the student to respond before moving on” helps guide the AI in its interactions with the user. Constraints may also make the behavior of the AI more predictable. For instance, if the AI is given a series of questions to ask the user and told to “only ask one question at a time” that constraint allows a more interactive and guided conversation. Additional constraints might limit the length of the AI’s responses so that these aren’t overwhelming, or limit the number of back and forth exchanges so that the AI doesn’t get stuck in a loop or lose track of the conversation. You can also define when and how the AI initiates conversations. For instance, “always wait for the user to begin the conversation” or “always begin the conversation by introducing yourself as the AI-Coach here to help the team conduct an after action review.”

Ограничения. Ограничения внутри промпта — это правила или условия, которые направляют поведение AI в его взаимодействии с пользователем. Например, при просьбе сыграть роль наставника AI часто играет и роль наставника, и роль ученика. Если цель промпта — помочь ученику освоить концепцию, ограничение «дождись, пока ученик ответит, прежде чем двигаться дальше» помогает направить AI в его взаимодействии с пользователем. Ограничения могут также сделать поведение AI более предсказуемым. Например, если AI должен задать ряд вопросов пользователю и ему сказано «задавай только один вопрос за раз», это ограничение позволяет вести более интерактивный и управляемый диалог. Дополнительные ограничения могут лимитировать длину ответов AI, чтобы они не подавляли, или количество обменов репликами, чтобы AI не застрял в цикле и не потерял нить разговора. Можно также определить, когда и как AI начинает диалог. Например: «всегда жди, пока пользователь начнёт разговор» или «всегда начинай диалог с представления себя как AI-Coach, который здесь, чтобы помочь команде провести разбор полётов».

Personalization. Prompts that solicit information from users can be particularly useful. You can ask the AI to ask questions to work out a problem. Since the AI only “knows” the context it is given, working with it through a series of questions gives the AI context it can use to help you. In a Structured Prompt, putting the AI in the role of guide who asks you questions is part of the design of a general purpose prompt – it helps personalize the interaction so that the AI can adapt to different scenarios.

Персонализация. Особенно полезны промпты, которые запрашивают информацию у пользователей. Можно попросить AI задавать вопросы, чтобы проработать проблему. Поскольку AI «знает» только тот контекст, который ему дан, работа с ним через серию вопросов даёт AI контекст, который он может использовать, чтобы вам помочь. В структурированном промпте поместить AI в роль проводника, задающего вам вопросы, — это часть дизайна универсального промпта; это помогает персонализировать взаимодействие, чтобы AI мог адаптироваться к разным сценариям.

A few other things that might help:

Ещё пара вещей, которые могут пригодиться:

Examples and Few-shot. Few-shot learning involves giving the model a small number of examples (or "shots") to guide its behavior on a new task. This is in contrast to zero shot learning which gives the model no examples but asks it to reason on its own. In few-shot prompting, the model is given a couple of examples of the kind of content, writing, or decisions you want the AI to output. The abstract instructions paired with examples enhances the AI’s ability to adapt and respond. We don’t do that in this prompt, but you can experiment with providing examples in your own prompts.

Примеры и few-shot. Few-shot обучение — это когда модели дают небольшое количество примеров («шотов»), чтобы направить её поведение на новой задаче. Это противоположно zero-shot обучению, где модели не дают примеров вообще и просят рассуждать самостоятельно. В few-shot промптинге модели показывают пару примеров того типа контента, текста или решений, который вы хотите от AI получить. Абстрактные инструкции в паре с примерами усиливают способность AI адаптироваться и отвечать. В этом промпте мы так не делаем, но вы можете поэкспериментировать с примерами в своих промптах.

Asking for specific output. Finally, given the models’ capabilities, there are many outputs that you can request. For instance, you can ask for an image, an explanation, a chart, a table, a document, an excel spreadsheet, or a website. Experiment with different approaches, you might be surprised.

Запрос конкретного формата вывода. Наконец, учитывая возможности моделей, вы можете запрашивать самые разные форматы вывода. Например, можно попросить картинку, объяснение, диаграмму, таблицу, документ, Excel-таблицу или сайт. Экспериментируйте с разными подходами — вас могут ждать сюрпризы.

Added as of 11/2: Appeals to emotion. I am not 100% sure of how to feel about this myself, but a recent paper suggests that LLMs, including ChatGPT-3.5 and GPT-4, produce results that are almost 10% higher in quality on a variety of dimensions when you add an emotional appeal. In the paper, they simply added one of several emotional phrases to the end of their request, including “This is very important to my career,” “You'd better be sure,” “Take pride in your work and give it your best. Your commitment to excellence sets you apart,” and “Are you sure that's your final answer? Believe in your abilities and strive for excellence. Your hard work will yield remarkable results.” Different phrases were useful in different contexts, so there is no one best phrase, though the career one often worked well. So, as uncomfortable as giving this advice is, you may just want to throw something like this at the end of your prompt. The research has no answer yet about why it works. AI is weird sometimes.

Добавлено 2 ноября: Эмоциональные апелляции. Сам не до конца уверен, как к этому относиться, но недавняя статья предполагает, что LLM, включая ChatGPT-3.5 и GPT-4, выдают результаты почти на 10% лучше по разным параметрам, если добавить эмоциональную апелляцию. В статье авторы просто добавляли в конец запроса одну из нескольких эмоциональных фраз, в том числе: «Это очень важно для моей карьеры», «Лучше будь уверен», «Гордись своей работой и сделай её на максимуме. Твоя приверженность совершенству выделяет тебя», и «Ты уверен, что это твой окончательный ответ? Верь в свои способности и стремись к совершенству. Твой упорный труд принесёт замечательные плоды». Разные фразы работали лучше в разных контекстах, так что единой лучшей фразы нет, хотя про карьеру часто срабатывало хорошо. Так что, как бы неловко ни было давать такой совет, можно просто добавлять что-то подобное в конец промпта. У исследователей пока нет ответа, почему это работает. AI порой странный.

As a final step, you need to check your prompt by trying it out, giving it good, bad, and neutral input. Take the perspective of your users– is the AI helpful? Does the process work? How might the AI be more helpful? Does it need more context? Does it need further constraints? You can continue to tweak the prompt until it works for you and until you feel it will work for your audience. Then share it and get feedback.

В качестве финального шага нужно проверить ваш промпт, попробовав его с хорошими, плохими и нейтральными входными данными. Встаньте на позицию своих пользователей — полезен ли AI? Работает ли процесс? Как AI мог бы быть полезнее? Нужен ли ему больше контекст? Нужны ли дополнительные ограничения? Можно продолжать дорабатывать промпт, пока он не заработает для вас и пока вы не почувствуете, что он сработает для вашей аудитории. Затем поделитесь им и соберите обратную связь.

To me, sharing is the most exciting aspect of Structured Prompts. It lets anyone take what you learned and apply it to their own context. For example, Microsoft has collected a set of our education prompts, which you can freely build on or experiment with (we are not paid by Microsoft or any other AI company). We hope other people will begin to share their Structured Prompts as well.

Для меня самое увлекательное в структурированных промптах — это возможность делиться. Они позволяют любому взять то, что вы наработали, и применить к своему контексту. Например, Microsoft собрала набор наших образовательных промптов, которыми вы можете свободно пользоваться или экспериментировать (нам не платит ни Microsoft, ни какая-либо другая AI-компания). Надеемся, что и другие начнут делиться своими структурированными промптами.

Where to start

С чего начать

The easiest way to get started with AI is to use it for tasks you do every day. If you are writing an email, ask the AI to do it, and then use conversational approaches to ask it to improve its performance. If you are generating ideas, ask the AI. If you are trying to make a decision, give the data to the AI and ask for an opinion. Don’t take any of this too seriously, especially as you are first learning about its capabilities, but, after 10 or so hours, you will start to really understand what AI can do.

Самый простой способ начать работу с AI — применять его к задачам, которые вы делаете каждый день. Пишете письмо — попросите AI его написать, а потом разговорным способом просите улучшать. Генерируете идеи — спросите AI. Принимаете решение — отдайте данные AI и попросите его мнение. Не воспринимайте всё это слишком серьёзно, особенно пока только знакомитесь с возможностями, но часов через 10 вы начнёте по-настоящему понимать, на что AI способен.

Remember, it is very cheap for you to experiment with tasks you are already doing every day, but it is much harder for other people to figure out how you can best use AI. This has two implications. First, no one is going to be able to help you too much, there is no instruction manual for your use case, you will need to figure it out on your own. Second, you can become the world expert in how to use AI to help you do your work, giving you a huge advantage. When you are ready, you can start to share that advantage with others through Structured Prompts. But even Structured Prompts seem like a temporary stage in the development of AI, as AI gets more capable, it will increasingly prompt us to help us accomplish our goals, rather than waiting for us to prompt it.

Помните: вам очень дёшево экспериментировать с задачами, которые вы и так делаете каждый день, но другим людям гораздо труднее понять, как именно вам лучше использовать AI. Из этого два следствия. Во-первых, никто особо не сможет вам помочь — нет инструкции под ваш конкретный случай, разбираться придётся самостоятельно. Во-вторых, вы можете стать мировым экспертом по применению AI к вашей собственной работе, что даст вам огромное преимущество. Когда будете готовы, начните делиться этим преимуществом с другими через структурированные промпты. Но и структурированные промпты выглядят как временный этап в развитии AI: по мере того как AI становится способнее, он всё больше будет сам задавать вопросы нам, помогая достичь наших целей, а не ждать, пока мы зададим вопрос ему.

Share

Поделиться