Prompt Chaining: Jak z jazykových modelů dostat maximum

Jazykové modely jako ChatGPT jsou úžasné nástroje, ale někdy je potřeba jim trochu pomoct, abychom z nich dostali přesně to, co chceme. A tady přichází na scénu prompt chaining - technika, která umožňuje rozdělit složitý úkol na menší, lépe stravitelné kroky.

Stylus Představte si to jako navigaci. Místo abyste jazykovému modelu dali rovnou cílovou adresu, dáváte mu pokyny krok za krokem.

Jak prompt chaining funguje?

V podstatě jde o to, že jazykový model nejdříve požádáte o splnění jednoho úkolu. Jeho výstup pak použijete jako vstup pro další úkol a tak dále. Můžete si to představit jako řetězec, kde každý článek představuje jeden krok.

Výhody prompt chainu

• Zvýšení přesnosti: Rozdělením úkolu na menší části snižujete riziko, že se jazykový model "ztratí" a dá vám nepřesnou odpověď.
• Složitější úkoly: Prompt chaining umožňuje řešit i komplexní úkoly, které by jinak byly pro jazykový model příliš náročné.
• Lepší kontrola: Máte větší kontrolu nad procesem a můžete lépe sledovat, jak jazykový model postupuje.

Příklad prompt chainu

Řekněme, že chcete, aby jazykový model napsal krátký příběh o lišce, která se snaží ukrást slepice z kurníku. Místo abyste mu dali tento úkol najednou, můžete ho rozdělit takto:

1. Vytvoř seznam charakteristik lišky (chytrá, mazaná, hladová).
2. Vytvoř seznam charakteristik slepic (hloupé, naivní, bojácné).
3. Vymysli prostředí, kde se příběh odehrává (starý kurník na kraji lesa).
4. Napiš krátký příběh o lišce, která se snaží ukrást slepice z kurníku, s využitím charakteristik a prostředí z předchozích kroků.

Tímto způsobem jazykový model postupně dostává všechny potřebné informace a je schopen napsat lepší a propracovanější příběh.

Prompt chaining je mocný nástroj, který vám pomůže dostat z jazykových modelů to nejlepší. Nebojte se experimentovat a zkoušet různé kombinace promptů. Uvidíte, že s trochou cviku budete schopni dosáhnout úžasných výsledků.