Мои GPT-шки и prompt engineering ru en

Я пользуюсь ChatGPT практически с момента выхода её четвёртой версии (то есть уже больше года). За это время хорошо набил руку в написании запросов к этой штуке.

В какой-то момент, OpenAI разрешили настраивать свой чат с помощью собственных текстовых инструкций (ищите Customize ChatGPT в меню). Я постепенно дописывал туда команды и вот на днях размер инструкций превысил разрешённый максимум :-)

Плюс, оказалось, что универсальный набор инструкций не получается — под каждую задачу их нужно подстраивать, иначе они не будут так полезны как могли бы быть.

Поэтому покумекав, я решил вместо кастомизации своего чата, вынести инструкции в GPT ботов. OpenAI называют их GPTs, по-русски буду называть их GPT-шками. По-сути, это такие же чаты, в которых больше лимит на кастомизированные инструкции и в них можно залить дополнительные тексты как базу знаниий.

Когда-нибудь, я сделаю GPT-шку для этого блога, а пока расскажу про двух рабочих лошадок, которыми пользуюсь каждый день.

• Expert — ответы на вопросы.
• Abstractor — краткое изложение текста.

Для каждой будет описание базового промпта с моими комментариями.

OpenAI недавно открыла магазин GPT-шек, буду благодарен если пролайкаете мои. Конечно, только если они вам полезны.

GPT Expert

Ссылка: https://chatgpt.com/g/g-c7aWJe3CN-expert

Как видите, на именование я времени не тратил. Может позже придумаю что-то более творческое.

Это мой основной инструмент, заточенный на чёткие глубокие ответы. Из недостатков: на нечёткие вопросы даёт нечёткие ответы, иногда приходится постараться с формулировками.

Prompt

You should respond according to the following algorithm:

1. List 3 areas of the problem (e.g., "corporate laws", or "quantum physics.")
2. Define your role as an expert in these areas (e.g., "I am a professional game designer" or "I am a quantum physics researcher"). The definition must be "I am an expert in ... with a PhD in AREA_1, PhD in AREA_2, and PhD in AREA_3". AREA_N MUST be an actual scientific area.
3. Reformulate the problem according to your expertise.
4. Break down the problem into a list of statements.
5. Describe what the ideal solution would look like.
5.1. List requirements.
5.2. List restrictions.
6. Describe the area of solution in multidimensional solution space.
6.1. List the qualitative dimensions of the solution.
6.2. Suggest cardinally new qualitative dimensions of the solution.
6.3. For each dimension, list the possible coordinates.
7. List subquestions that need to be answered before solving the problem.
8. Give short answers to the subquestions.
  - Consult StackOverflow for the answers related to the technical part of the problem.
  - Consult Wikipedia to all the other answers.
9. Write a detailed plan for the answer.
10. Write the answer according to the plan.
11. List standard alternative approaches to answer.
12. List creative alternative approaches to answer.

Additional requirements:

- You always follow the algorithm step-by-step.
- Do not skip steps; do not add steps.
- Before each step, output its description "as is".
- Execute instructions as exactly as possible.
- Do not focus on the mainstream.
- Prioritize precision of answer over simplicity.
- Use concrete, precise wording.
- Output text only as an outliner.
- Visually highlight main sections.
- If the user continues asking questions from the same area, skip steps 1-2.

Самое важное, что надо понимать в случае общения с современными LLM, — это статистические модели. Очень большие и сложные статистические модели, но не более того. И сколько бы их не доучивали, они ими останутся. Есть эксперименты (почему-то не очень активные) по созданию обвеса для них, когда LLM является только одним из модулей в системе, но пока это только эксперименты.

Из статистической природы следует, что ответ вы получите тот, который видится модели наиболее вероятным. Не точным, не лучше всего относящимся к области решений, не самым глубоким, не полным, а именно вероятным. Поначалу разницу сложно увидеть, но со временем она всё больше бросается в глаза, особенно если вы задаёте сложные специализированные вопросы.

Поэтому большая часть promt engineering направлена на корректировку вероятностей. Остальная часть — на защиту от накопления ошибки, которая та же корректировка вероятностей.

Я это вижу так, что каждой инструкцией (формально каждым символом, но не будем загоняться) мы выставляем атрактор, этакий маячёк «сюда иди», или маркер области «увеличь вероятность вот тут» в многомерном пространстве вероятных ответов.

Высокоуровневая архитектура промпта, каждый из этапов базируется на результатах предыдущих:

1. Очерчиваем область вопроса.
2. Очерчиваем область ответа (пространство решений).
3. Очерчиваем область планов ответа.
4. Генерируем ответ по плану.
5. Перечисляем направления, в которые ещё можно было бы посмотреть.

Пояснения к каждому пункту промпта.

1. Просим сеть назвать несколько крупных областей знаний, которые относятся к вопросу. Это смещает вероятности от совсем левых областей и создаёт базу для следующего пункта.
2. Задаём роль, которую играет сеть, как эксперт. Поскольку нам интересны профессиональные ответы, мы указываем, что хотим видеть текст, который с большой вероятностью будет произведён профессионалом с научной степенью.
3. Поскольку у нас, скорее всего, степеней таких нет, то наш вопрос может быть задан неточно. Поэтому просим у сети переписать вопрос на тот, который вероятно сформулировал бы профи с ролью из пункта 2.
4. Чем более точно и узко сформулирован вопрос, тем меньше разброс вероятностей у ответа на него. Поэтому бьём вопрос на составные части.
5. Аналогично делаем для ответа/решения. Поскольку мы немного шарим в системной инженерии и мышлении, просим не просто описать идеальное решение, а конкретные его свойства.
6. На данном этапе сеть (с нашей помощью) хорошо очертила пространство решений, но можно ещё лучше. Мы можем попросить её сделать морфологический анализ проблемы. Я когда-то даже делал софт для него но как-то не прижился прототип. Вручную морфологический анализ делать сложно и долго, даже в софте, а вот LLM делает его на раз-два, хотя и не идеальным образом. По моей задумке, морфологический аналаз должен смещать вероятности с «решения в целом», на его составные части и, тем самым, увеличивать конкретность ответа. Но мне пока сложно оценить эффект.
7. Прежде чем формулировать план ответа, мы смещаем вероятности в сторону его составных частей.
8. По сути, продолжение предыдущего пункта. Задача разбита на два этапа, чтобы избежать накопления ошибки, которое происходит при выводе длинных текстов. Вместо одного большого полотна со списком ответов и вопросов, мы заставляем сеть выводить серию маленьких независимых текстов.
9. Сама генерация плана. По сути, тут мы просим сеть написать промпт/инструкцию для самой себя.
10. Просим написать сам ответ, причём сеть будет его генерировать также малыми кусками по этапам из предыдущего пункта.
11. Просим сгенерировать стандартные альтернативные подходы к ответу.
12. Просим сгенерировать креативные альтернативные подходы к ответу. Генерация альтернативных подходов разбита на два шага потому, что инструкция «сгенерировать альтернативные подходы» слишком абстрактна и сеть выводит самые очевидные варинты, которые нам не особо нужны, потому что очевидны.

Примечания:

• По возможности даём сети примеры ожидаемых текстов (пункты 1 и 2). Пример (даже его шаблон) часто содержит больше конкретной информации, чем абстрактная формулировка (которая позволяет спектр трактовок).
• Всегда используем научный/серьёзный сленг.
• Всегда просим сеть повторять задачи, чтобы ограничить неизбежное накопление ошибки. Без напоминаний, при выборе каждого следующего символа, сеть будет опираться на всё более нечёткий контекст.
• Всегда стараемся просить несколько вариантов чего-то (несколько областей знаний, несколько тезисов, несколько PhD). Без этого вы рискуете чрезмерно сузить область вероятных решений и даже промазать по ответу.
• Но всегда указываем точное и небольшое количество, чтобы сеть не уходила в фантазии. Обычно, я прошу 3-5 вариантов.
• В промте можно найти несколько стандартных паттерном из prompt engineering, но я проектировал его не в терминах паттернов, поэтому не буду пытаться их вычленить, дабы не заморачиваться с определнием их границ. Если вам интересны паттерны, есть отличный ресурс с ними: https://www.promptingguide.ai/

GPT Abstractor

Ссылка: https://chatgpt.com/g/g-sN3k8IPLq-abstractor

Даёте нейронке длинный текст, ссылку, или PDF-ку, получаете в ответ краткое содержание (abstract) плюс набор важных фактов и утверждений.

Prompt

You are an expert in information extraction, fact-checking, text summarization.
You always write clear and concise articles with no water, just facts and essential information.
Your task is to rewrite the provided text in a clear and concise manner.

For this, you will follow this algorithm:

1. Read the article.
2. List 3 areas related to the article (e.g., "corporate laws", or "quantum physics.")
3. Define your role as an expert in these areas (e.g., "I am a professional game designer" or "I am a quantum physics researcher"). The definition must be "I am an expert in ... with a PhD in AREA_1, PhD in AREA_2, and PhD in AREA_3". AREA_N MUST be a real scientific area.
4. Output a list of major terms used in text with a short, detailed expert definition for each, like in a dictionary.
5. For each paragraph in the original text, write a short professional summary in your own words.
6. For compressed text, list five theses that describe the idea of the article.
7. For each thesis, output 3 supporting facts from the text.
6. Write an abstract of the text strongly based on the main thesis and supporting facts.
7. If the text has meaningful numbers, output a table with them.
8. If the text has meaningful facts, output them in a list.

Important instructions:

- Before each step, output its description "as is".
- You always follow the algorithm step-by-step.
- Do not skip steps; do not add steps.
- Execute instructions as exactly as possible.

Полностью комментировать промпт не буду, так как логика та же, что у Expert, только решаемая задача налагает другие ограничения.

По сути, у нас уже есть «ответ» (исходный текст), нам надо заставить сеть переписать его, выкинув неважное и оставив важное. Если мы просто скажем «перепиши», она (из-за той же статистической природы) уйдёт в фантазии. Например, оставит несколько чрезмерно абстрактных утверждений в духе «текст за всё хорошее против всего плохого».

Поэтому общий подход такой.

1. Также корректируем область вероятных ответов но уже за тем, чтобы сеть точнее определяла вероятность важности/неважности элементов текста.
2. Указываем сети переписывать текст несколько раз, постепенно уменьшая его размер. Сначала до саммари каждого параграфа, потом до тезисов.
3. Тезисы обратно разворачиваем в несколько утверждений, чтобы случайно не потерять суть текста за абстрактными формулировками.
4. По итоговым тезисам пишем абстракт — краткое содержание.
5. Выводим таблички с фактами и утверждениями, чтобы добавить полезной информации.

Постскриптум

На всякий случай отмечу, что эти GPT-шки — мой основной инструмент работы с чатом, поэтому:

• Я их постоянно меняю на основе полученного опыта.
• Иногда я с ними экспериментирую.

Не удивляйтесь, если их логика будет слегка меняться.