「ゴマ、ゴマ、ドアを開けてください」
この呪文を叫ぶと、それに反応して大きな石が動き、アリババと四十人の盗賊たちの前に現れたのは、金銀財宝で満たされた不思議な洞窟だった。
大型モデルの場合、その中に隠された無限の知識と価値を発見するために、そのようなマントラも必要です。スターファイアモデルの場合、この魔法の呪文は「プロンプト」と呼ばれます。指示は、大規模なモデルがユーザーの意図をよりよく理解し、より正確で意味のあるテキスト コンテンツを出力するのに役立ちます。
給与調査ウェブサイトPayScaleのデータによると、一部のハイテク企業ではコマンドエンジニアに最大100万の年収を与えているところもある。OpenAIの創設者サム・アルトマン氏は、優れたコマンドを書くことは非常に「魔法のような効率的なスキル」になるだろうと語った。
では、指示を上手に書くにはどうすればよいでしょうか?
基本的な使い方
初めて大きなモデルに直面したとき、どのようにコミュニケーションをとればよいのかわからないかもしれません。基本的な使い方、単語、質問、または文章は、大きなモデルに対する指示です。
たとえば、「紫禁城」と入力すると、大きなモデルに紫禁城についての紹介文が表示されます。「ブラックホールとは」と入力すると、ブラックホールに関する関連知識が表示されます。
しかし、たった 1 つの単語や文章だけでは、生活や仕事で遭遇する実際の問題を解決することはできませんし、大規模なモデルの利点を最大限に活用することもできません。この時点で、指示を充実させる必要があります。
スーパーフォーミュラ、大型モデルを使いこなす3軸
実生活において、私たちが他の人にイベントを説明するとき、相手のイベントに対する理解を高めるために、そのイベントの背景や詳細を伝えますが、大規模なモデルに修飾されたコマンドを送信する場合にも同じことが当てはまります。与えられる情報が多ければ多いほど、集中しやすくなり、大規模なモデルが問題を理解し、対話の効率を向上させることにも役立ちます。
最初のステップ:以下の 3 つの要素を含む明確かつ具体的な指示
背景 + 特定のニーズ + 出力要件
背景: このタスクを与える理由と目的を大きなモデルに明確に伝える
特定の要件: 必要なコンテンツの基準を大きなモデルに伝え、明確な目標を与える
出力要件: 大規模モデルが正確な回答を提供できるように、大規模モデルによって出力されるコンテンツのスタイル、数値、形式などを要求します。
たとえば、Spark 認知モデルに要件を満たすスピーチをさせたい場合は、次のように記述できます。
卒業式のスピーチを書く テーマは「自分の価値を高め社会に貢献する」 有名な名言を引用し、具体的な事例やデータがあること。
2 番目のステップ:大規模モデルにロールを割り当てることを選択します。このロールは人またはツールにすることができます。ロールに関する説明、ロールの動作、スキルなどを提供する限り、ロールに一致する動作を出力できます。今すぐ：
役割 + 特定のニーズ + 出力要件を設定する
例 1: あなたは面接官です。現在、[プロダクト マネージャー] のポジションに応募する準備をしています。このポジションについて 5 つの質問をしてください。
例 2: あなたに言語検出器として機能してもらいます。任意の単語や文を書きます。説明する必要はありません。言語の名前を教えてください。私の言葉は「ボンジュール」です
3 番目のヒント:より完全な指示を作成し、より多くのオプションの回答を取得したい場合 (特にテキスト作成シナリオで使用する場合)、次の式を使用してみてください。
能力/役割+洞察力+指揮+性格+試み
能力/役割: モデルにどのような役割を果たしてもらいたいですか?
洞察: 背景情報とコンテキスト
手順: 大きなモデルに何をさせたいですか?
パーソナリティ: モデルにはどのようなスタイルや方法で答えてもらいたいですか?
試してみましょう: 大きなモデルに複数の答えを求めてください
例：映画評論家として活動してほしい。映画「The Wandering Earth」について、魅力的で創造的なレビューを書いていただきます。プロット、テーマとトーン、演技とキャラクター、スコア、特殊効果、編集、ペースなどのトピックをカバーできます。しかし、最も重要な点は、その映画があなたにどのような感情をもたらすかを強調することです。本当に心に響くもの。3つの異なる映画レビューを教えてください。
指示を書くときの注意点は次のとおりです。
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質問する際には、単純かつ直接的な言葉を使用するようにし、曖昧な語彙や過度に複雑な語彙の使用は避けてください。
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すべてを 1 つの質問にまとめないでください。
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テキストが長すぎる場合、またはテキストが複数の段落に分かれている場合は、「」、[] などの記号を使用して指示とテキストを区切ることができます。
上記の式に従って指示を書き、Spark Cognitive Large Model の機能の範囲内で質問をする限り、良い結果が得られます。
もちろん、上記の一般的な式を使用して命令を記述するだけでなく、Spark 認知モデルを使用してよりパーソナライズされた作業を完了できるようにしたい場合は、ニーズに応じて命令を継続的に調整し、Spark 認知モデルを「調整」する必要があります。の目標。
ヒントを活用する
現在、Spark Cognitive Large Model は繰り返しアップグレードされ続けており、新しい機能ポイントが追加され、ユーザー エクスペリエンスが最適化されています。Spark Cognitive Large Model をより効果的に使用したい場合は、2 つのヒントをこっそり教えます。
- Spark を簡単にプレイするための 100 以上の説明
Spark Cognitive Large Model 命令セットのページでは、さまざまなグループやシナリオ向けのコンテンツ作成、マーケティング、教育、学習などを含む 100 以上の命令が公開されており、コピーして直接使用できます。おそらく、これらの指示は、指示を書くためのさらなるインスピレーションを与えるでしょう。
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魔法学校では、ハリー・ポッターと彼のクラスメートはさまざまな呪文の使い方を学びますが、彼らが発揮できる具体的な魔法の力は、彼ら自身の「スキル」によって異なります。
大型モデルの人気が高まるにつれ、その価値をさらに追求しようとすると、指示に対する要求も高くなります。誰もがルールを破り、イノベーション能力を最大限に発揮し、Spark をすべての人にとって万能のアシスタントにすることができます。