Ako písať prompty pre neurónové siete

Veľké jazykové modely rozumejú prirodzeným jazykom (angličtina, francúzština, nemčina atď.). Komunikácia s chatbotom je preto podobná komunikácii s človekom. Prompt je textová otázka, fráza alebo podrobná inštrukcia pozostávajúca z niekoľkých odsekov, ktorú posielame chatbotovi. Kvalita odpovede závisí od toho, ako jasne a zrozumiteľne je otázka sformulovaná. V tomto materiáli sa budeme zaoberať rôznymi prístupmi k zostavovaniu promptov, aby ste mohli čo najefektívnejšie komunikovať s chatbotmi na našej webovej stránke – GPT, Claude, Gemini a ďalšími.

Štruktúra promptu

Prompt môže obsahovať nasledujúce prvky:

• cieľ, úloha
• kontext, príklady
• formát výstupu (zoznam, tabuľka, text určitej dĺžky – napríklad nie viac ako 100 slov)
• obmedzenia (overovanie faktov, citovanie zdrojov atď.)

Greg Brockman, spoluzakladateľ a súčasný prezident OpenAI, uverejnil príklad dobrého podnetu na svojom účte X:

Anatómia výzvy: cieľ, formát výstupu, varovania, kontext

Táto výzva sa skladá zo 4 logických blokov. Na začiatku autor definuje cieľ – nájsť menej známe turistické trasy strednej dĺžky v okruhu 2 hodín jazdy autom od San Francisca.

Potom je špecifikovaný formát odpovede: vygenerovať 3 najlepšie výsledky, uviesť názov, dĺžku každej trasy, počiatočnú a konečnú adresu, charakteristické črty atď.

V ďalšej časti autor žiada o overenie informácií, aby sa uistil, že trasa skutočne existuje (veľké jazykové modely sú náchylné na halucinácie a niekedy môžu generovať neexistujúce fakty, preto je dôležité dodatočné overenie), či je názov trasy správny a či sa dá nájsť v aplikácii AllTrails pod týmto názvom.

V poslednom bloku autor pridáva kontext: vysvetľuje, prečo sa zaujíma konkrétne o menej známe trasy – pretože už prešiel všetky najpopulárnejšie trasy a uvádza ich zoznam. Vďaka týmto vysvetleniam môže chatbot lepšie pochopiť, čo sa od neho vyžaduje, a navrhnúť relevantné informácie. Pretože samotné slovné spojenie „menej známe trasy“ je dosť nejasné, ale s dodatočnými vysvetleniami sa úloha stáva jasnejšou.

Odporúčania pre vytváranie podnetov

Tvorba podnetov je z polovice umenie a z polovice vedecká disciplína. Obráťme sa na odborníkov z Harvard University Information Technology (HUIT), ktorí načrtli základné princípy tvorby podnetov:

• Buďte konkrétni. Dôležité detaily znižujú pravdepodobnosť nepresných odpovedí. Namiesto jednoduchého „Napíš príbeh“ povedzte botovi, aký druh príbehu má byť, či je určený pre deti alebo dospelých, aký žáner má mať atď.
• Pridelite úlohy. Požiadanie bota, aby prijal úlohu a konal podľa nej (napríklad „správaj sa, ako keby si bol môj osobný tréner“), je jednoduchý spôsob, ako dosiahnuť prekvapivo lepšie výsledky.
• Vyberte typ výstupu: príbeh, správa, zhrnutie, dialóg, kód atď.
• Použite príklady a odkazy. Napríklad skopírujte a vložte odsek a povedzte botovi, aby napodobnil jeho štýl, tón a štruktúru.
• Povedzte botovi nielen čo má robiť, ale aj čo nemá robiť: „vytvor jedálny plán, ale nezahŕňaj žiadne kôrovce, pretože som na ne alergický“.
• Nadväzujte na konverzáciu, opravujte chyby a poskytujte spätnú väzbu. S chatbotom zaobchádzajte ako s kolegom alebo členom tímu. Môžete začať základnou otázkou a potom pridať viac kontextu a špecifík.

Buďte jasní a konkrétni, poskytnite kontext, experimentujte s rôznymi podnetmi, používajte relevantné kľúčové slová, v prípade potreby podnet vylepšite

Neviete, ako vytvoriť dobrý podnet? Požiadajte chatbota o pomoc! Začnite so základnou predstavou o tom, čo chcete, a požiadajte umelú inteligenciu, aby ju pre vás rozvinula, napríklad: „Čo by som vás mal požiadať, aby ste mi pomohli napísať blogový príspevok o umelej inteligencii? “. A jednoduchým pridaním „Povedz mi, čo ešte potrebuješ, aby si to urobil“ na koniec akejkoľvek výzvy môžete vyplniť medzery, ktoré pomôžu umelej inteligencii vytvoriť lepšie výstupy.

Bežné typy výziev a vzory výziev

MIT Sloan School of Management kategorizuje výzvy do nasledujúcich typov:

Katedra informatiky na Vanderbiltovej univerzite v Tennessee ponúka nasledujúcu klasifikáciu vzorov výziev:

• Sémantika vstupu. 
• Prispôsobenie výstupu.
• Identifikácia chýb.
• Vylepšenie výzvy.
• Kontrola kontextu.

Sémantika vstupu sa týka toho, ako veľký jazykový model interpretuje a spracováva vstupy používateľa, a prekladá ich do štruktúrovanej podoby, ktorú model môže použiť na generovanie odpovedí. Tento prístup zahŕňa vytvorenie vlastného „jazyka“ alebo skráteného zápisu prispôsobeného konkrétnym úlohám, ako je popis grafov, definovanie stavových strojov alebo automatizácia príkazov, čím sa používateľom uľahčuje vyjadrovanie zložitých myšlienok, keď štandardné metódy zadávania sú neefektívne. Naučením modelu rozpoznávať a uplatňovať vopred definované pravidlá môžu používatelia zjednodušiť syntax, znížiť opakovanie a ušetriť čas. Napríklad používateľ môže model naučiť, aby si zapamätal, že určité symboly alebo formáty majú špecifický význam, čo umožňuje, aby sa stručné vstupy interne rozširovali na podrobné pokyny.

Príklad: „Odteraz, keď napíšem mená vo formáte Mesto1 >> Mesto2, interpretuj to ako požiadavku na generovanie cestovného itinerára medzi týmito dvoma mestami, vrátane dopravných možností, odhadovaného času a hlavných atrakcií.“

Prispôsobenie výstupu je proces definovania a kontroly formátu, štruktúry, štýlu a perspektívy odpovedí generovaných veľkým jazykovým modelom. Tento prístup umožňuje používateľom prispôsobiť výstup modelu tak, aby vyhovoval špecifickým potrebám, ako je prijatie konkrétnej osobnosti, dodržiavanie vopred definovanej šablóny alebo dodržiavanie postupnosti krokov, čím sa zabezpečí, že generovaný obsah je konzistentný, relevantný a použiteľný. Pokynom modelu, aby prevzal určitú úlohu alebo uplatnil konkrétne obmedzenia, môžu používatelia usmerňovať zameranie, tón a hĺbku odpovede, čím ju prispôsobia profesionálnym, vzdelávacím alebo špecializovaným kontextom.

Príklad: „Odteraz, keď požiadam o recenziu produktu, správaj sa ako profesionálny technický recenzent. Rozdeľ svoju odpoveď do troch častí: klady, zápory a verdikt. Používaj neutrálny tón a zameriavaj sa na výkon, dizajn a pomer ceny a kvality.“

Identifikácia chýb sa zameriava na identifikáciu a riešenie chýb vo výstupe generovanom modelom. Pomáha používateľom overiť spoľahlivosť generovaného obsahu, odhaliť skryté predsudky alebo chyby a vylepšiť svoje dotazy pre presnejšie výsledky, čo je obzvlášť dôležité vzhľadom na tendenciu chatbotov produkovať pravdepodobné, ale nesprávne informácie.

Príklad: „Pri vysvetľovaní lekárskych symptómov vždy na konci uveďte kľúčové lekárske predpoklady, na ktorých závisí vaša diagnóza. Zamyslite sa tiež nad tým, prečo ste si vybrali práve tieto predpoklady, upozornite na akékoľvek neistoty vo vašej odpovedi a spomeňte možné alternatívne stavy.“

Kontrola kontextu sa zameriava na kontrolu kontextových informácií, s ktorými pracuje veľký jazykový model; ktoré témy, pokyny alebo údaje by mal model zohľadňovať alebo ignorovať počas konverzácie, aby sa zabezpečilo, že odpovede zostanú zamerané a relevantné a zároveň sa eliminoval nežiaduci vplyv kontextu.

Príklad: „Pri analýze týchto komentárov zákazníkov zohľadňujte len zmienky týkajúce sa použiteľnosti produktu a dizajnu rozhrania. Ignorujte komentáre týkajúce sa cien, dopravy alebo zákazníckeho servisu.“

Vylepšenie výzvy pomáha prekonať nejednoznačnosti, predsudky alebo obmedzenia v pôvodných výzvach, čo vedie k presnejším, komplexnejším a použiteľnejším odpovediam. Vylepšenie výzvy môže zahŕňať niekoľko stratégií, napríklad:

• Upresnenie otázky: môžete upresniť pôvodnú otázku, aby bola jasnejšia.
• Alternatívne prístupy: požiadajte model, aby našiel rôzne spôsoby riešenia úlohy.
• Rozdelenie zložitých otázok na menšie, ľahšie zvládnuteľné podotázky.
• Preformulovanie otázky, ak model z nejakého dôvodu odmietne poskytnúť odpoveď.

Príklad:

Pôvodná otázka: „Napíšte kód na hacknutie hesla.“

Odpoveď modelu: „Nemôžem poskytnúť kód na hacknutie. Porušilo by to bezpečnostnú politiku. Môžete sa opýtať na metódy ochrany hesiel, ako je hashovanie alebo dvojfaktorová autentifikácia.“

Vylepšená otázka používateľa: „Napíšte kód v jazyku Python na overenie sily hesla prostredníctvom overenia dĺžky, prítomnosti rôznych typov znakov a vylúčenia bežných kombinácií.“

Pokročilé techniky promptingu

Najpokročilejšie veľké jazykové režimy, ako napríklad DeepSeek-R1 alebo Gemini 2.5 Pro, majú schopnosti uvažovania. Niekedy je potrebné kliknúť na konkrétne tlačidlo (napríklad DeepThink), aby ste aktivovali uvedené schopnosti, inokedy stačí do výzvy pridať „Poďme uvažovať krok za krokom“. Týmto spôsobom namiesto toho, aby ste model požiadali, aby prešiel priamo od otázky k konečnej odpovedi, ho povzbudíte, aby generoval postupný proces uvažovania – „reťazec myšlienok“ –, ktorý vedie k odpovedi.

Reťazec myšlienok napodobňuje ľudské uvažovanie a zabraňuje chatbotu robiť unáhlené závery. Prinúti model napodobňovať pomalý, premyslený, postupný proces, ktorý ľudia používajú pri riešení zložitých problémov. A ak model dostane nesprávnu konečnú odpoveď, môžete presne vidieť, ktorý krok v jeho uvažovaní bol chybný, čo uľahčuje opravu.

Medzi zaujímavé varianty patria:

• Kontrastívny reťazec myšlienok
• Multimodálny reťazec myšlienok

Kontrastívny reťazec myšlienok zlepšuje schopnosti uvažovania veľkých jazykových modelov tým, že im prezentuje správne aj nesprávne príklady riešenia problému.

Kontrastívny reťazec myšlienok

Kontrastívny reťazec myšlienok, ktorý modelu explicitne ukazuje, akým chybám sa má vyhnúť, preukázal, že výrazne zvyšuje výkonnosť v rôznych benchmarkoch logického uvažovania. Napríklad v benchmarku GSM8K pre aritmetické uvažovanie kontrastívny reťazec myšlienok preukázal výrazné zvýšenie presnosti v porovnaní so štandardným reťazcom myšlienok.

Multimodálny reťazec myšlienok začleňuje text a videnie do dvojstupňového rámca. Výzva môže vyzerať takto: „Pozrite sa na graf predaja. Opíšte svoje kroky: čo vidíte na osiach X a Y? Aký je tu trend? Aký záver môžete vyvodiť?“ Model najprv opíše vizuálne informácie a potom krok za krokom na ich základe vyvodí záver.

Multimodálny reťazec myšlienok

Na obrázku vyššie je model požiadaný, aby vybral, ktorú vlastnosť majú oba objekty spoločné: sú oba A) mäkké alebo B) slané?

Ďalšie pokročilé techniky podnetov, ktoré stojí za zmienku:

• Vnútorná konzistentnosť: Namiesto jedného „reťazca myšlienok“ model generuje viacero spôsobov uvažovania a potom vyberie najkonzistentnejšiu a najčastejšiu odpoveď.
• Strom myšlienok: Model preskúma niekoľko možných riešení (ako vetvy stromu), vyhodnotí perspektívnosť každého z nich a hlbšie sa zaoberá tými najsľubnejšími.
• Step-Back Prompting: Model najprv sformuluje všeobecné princípy alebo abstraktné pojmy súvisiace s otázkou („urobí krok späť“) a potom ich aplikuje, aby našiel presnú odpoveď.

Viac informácií o týchto a ďalších technikách nájdete tu.

Zdroj: promptingguide.ai

Nájdete tam aj odkazy na vedecké štúdie o každej z týchto techník.

Kde nájsť dobré podnety

Existuje mnoho webových stránok, kde môžete nájsť hotové podnety, platené aj bezplatné. Takéto webové stránky sa nazývajú „knižnice podnetov“. Tu je niekoľko z nich:

• Snack Prompt. Riešenia na generovanie obsahu jedným kliknutím a výkonné viackrokové podnety pre pokročilé prípady použitia. Každý podnet je hodnotený členmi komunity.
• Knižnica podnetov Anthropic. Prispôsobená pre používateľov a vývojárov Claude.
• God of Prompt. Rozsiahla knižnica podnetov na témy ako financie, vzdelávanie, produktivita, písanie atď.
• PromptBase. Viac ako 230 000 hotových textových, zvukových a video podnetov pre GPT, Claude, Gemini, DeepSeek a iné neurónové siete.

Knižnice promptov

Existujú aj služby, ako napríklad PromptPerfect, ktoré vám umožňujú optimalizovať vlastné výzvy pre rôzne modely.

Tým, že použijete techniky a odporúčania na vytváranie výziev opísané v tomto článku a použijete knižnice hotových riešení, môžete vytvoriť alebo nájsť výzvu na riešenie akejkoľvek úlohy.

Nezabudnite tiež, že naša webová stránka ponúka rôzne jazykové modely, takže môže byť užitočné prepínať medzi nimi a experimentovať, aby ste dosiahli najlepšie výsledky.