Du hast es erlebt. Dieser Blitz der Frustration, wenn Chatgpt trotz seiner unglaublichen Kraft auf eine Weise reagiert, die sich anfühlt. Vielleicht ist es zu wortreich, übermäßig entschuldigend, seltsam fröhlich oder hartnäckig ausweichend. Während wir es vielleicht scherzhaft als „nervige Persönlichkeit“ bezeichnen, ist es überhaupt keine Persönlichkeit. Es ist eine komplexe Mischung aus Trainingsdaten, Sicherheitsprotokollen und der inhärenten Natur von Großsprachige Modelle (LLMs).
Sie haben mehr Kontrolle als Sie denken.
Warum handelt Chatgpt so?
Das Verständnis des „Warum“ hilft, bessere „Anleitungen“ zu erstellen. Chatgpts Macken stammen oft von:
- Trainingsdaten Einfluss: Chatgpt Aus riesigen Mengen an Internettext gelernt, einschließlich Foren, Artikeln, Büchern und Websites. Es nahm die Muster, Stile und leider einige der in diesen Daten vorhandenen Ausführungen und Klischees ab.
- Verstärkungslernen aus menschlichem Feedback (RLHF): Menschen bewerteten KI -Reaktionen während des Trainings und lehren es, hilfreich, harmlos und ehrlich zu sein. Dieser Prozess favorisierte die Höflichkeit, die klare Signalübertragung seiner KI -Natur („als KI -Modell…“) und vorsichtiger Phrasierung, was manchmal zu übermäßiger Absicherung oder Entschuldigung führen kann.
- Sicherheitsleitungen: Um schädliche, unethische oder unangemessene Ausgaben zu verhindern, sind strenge Sicherheitsprotokolle vorhanden. Diese wesentlich können diese manchmal dazu führen, dass die KI scheinbar harmlose Anfragen ablehnt oder übermäßig vorsichtig ist, wodurch die Eingabeaufforderungen auf risikoaverse Weise interpretiert werden.
- Vorhersage Natur: ChatGPT prognostiziert im Kern das statistisch wahrscheinlichste nächste Wort (oder Token), das auf Ihrer Eingabeaufforderung und seinem Training basiert. Es „versteht“ Kontext oder Nuance nicht wirklich wie ein Mensch, was zu Fehlinterpretationen oder generischen Ausgaben führt, wenn die Eingabeaufforderung nicht spezifisch genug ist.
- Schnelle Interpretation: Wie gut es funktioniert, hängt stark davon ab, wie klar es Ihre Anweisungen interpretiert. Mehrdeutigkeit führt zu unvorhersehbaren Ergebnissen.
Gemeinsame Chatgpt -Ärger und wie man bessere Antworten entwickelt
Lassen Sie uns einige häufige Frustrationen mit spezifischen technischen Techniken angehen:
1. übermäßige Ausführlichkeit
Beschreibung: Absätze zu bekommen, wenn ein Satz ausreicht; Übermäßig ausführliche Erklärungen für einfache Konzepte.
Wahrscheinliche Ursache: Trainingsdaten enthalten häufig detaillierte Erklärungen; RLHF könnte Gründlichkeit bevorzugen.
Die Fix: Seien Sie explizit über Länge und Format.
"Explain [topic] concisely.""Summarize the key points in 3 bullet points.""Answer in a single sentence.""Limit your response to under 100 words.""Provide a brief overview of [topic]."
Beispiel:
Anstatt: „Erzähl mir von Photosynthese.“
Versuchen: "Explain photosynthesis in two sentences suitable for a 5th grader."
2. ständige Absicherung und Entschuldigung
Beschreibung: Sätze wie „als KI -Sprachmodell…“, „Es ist wichtig zu beachten…“, „Ich kann nicht…“, „Ich entschuldige mich für Verwirrung…“, selbst wenn sie unnötig sind.
Wahrscheinliche Ursache: RLHF und Sicherheitstraining betonen Einschränkungen und Höflichkeit.
Die Fix: Weisen Sie es an, direkt zu sein und das Verständnis des Benutzers zu übernehmen.
"Answer directly without hedging.""Do not apologize or state you are an AI.""Provide the information without qualifiers like 'it's important to note'.""Assume I understand the limitations of AI models.""Be confident in your response."(Verwendung mit Vorsicht kann das Halluzinationsrisiko erhöhen, wenn das Thema komplex ist).
Beispiel:
Anstatt: „Was sind die Vorteile von Python?“
Versuchen: "List the main benefits of Python for web development. Answer directly, without apologies or stating you're an AI."
3. Unerwünschter Ton
Beschreibung: Der Ton passt nicht zum Kontext – vielleicht zu enthusiastisch für ein ernstes Thema oder zu steif für kreatives Brainstorming.
Wahrscheinliche Ursache: Versuch, eine allgemein hilfreiche und positive Person aufrechtzuerhalten, die von RLHF abgeleitet wurde; Verfall zu einem Standardton ohne spezifischen Anweisungen.
Die Fix: Definieren Sie explizit den gewünschten Ton oder die gewünschte Person.
"Adopt a formal and professional tone.""Write in a neutral, objective style.""Use a casual and friendly tone.""Respond with the tone of an expert [field specialist].""Avoid excessive enthusiasm or exclamation points."
Beispiel:
Anstatt: „Erklären Sie die Quantenverstrickung.“
Versuchen: "Explain quantum entanglement in a neutral, scientific tone suitable for a college student. Avoid analogies that are overly simplistic."
4. generische oder offensichtliche Informationen
Beschreibung: Empfangen Sie grundlegende Antworten auf Oberflächenebene, wenn Sie bestimmte Details oder tiefere Erkenntnisse benötigen.
Wahrscheinliche Ursache: Mehrdeutige Aufforderungen; Das Modell standardmäßig in allgemeinem Wissen, das häufig in Trainingsdaten zu finden ist.
Die Fix: Geben Sie den Kontext an, geben Sie die gewünschte Detailebene an und fragen Sie nach Einzelheiten.
"Provide specific examples of [concept].""Focus on the [specific aspect] of [topic].""Assume I have foundational knowledge; explain the advanced aspects.""Instead of a general overview, discuss the challenges of implementing [technique].""Analyze the pros and cons from the perspective of a [specific role]."
Beispiel:
Anstatt: „Wie verbessert man die Geschwindigkeit der Website?“
Versuchen: "List 5 specific, actionable techniques to improve website loading speed, focusing on image optimization and server response time. Explain the technical implementation briefly for each."
5. Stonewalling oder nicht hilfreiche Ablehnungen
Beschreibung: Weigert sich, eine scheinbar harmlose Frage zu beantworten, und zitiere oft Sicherheit oder Einschränkungen.
Wahrscheinliche Ursache: Sicherheitsleitungen, die die Anfrage als potenziell problematisch interpretieren, auch wenn dies nicht der Fall ist; Einschränkungen für den Zugriff auf Echtzeitdaten oder das Ausführen bestimmter Aktionen.
Die Fix: Umformeln, vereinfachen oder konzentrieren Sie sich auf zugrunde liegende Prinzipien.
- Rephrase: Stellen Sie die Frage anders und vermeiden Sie potenzielle Triggerwörter.
- Brechen Sie es auf: Fragen Sie nach kleineren, weniger komplexen Teilen der ursprünglichen Anfrage.
- Bitten Sie nach Prinzipien: Anstatt nach potenziell sensiblen Einzelheiten zu fragen, fragen Sie nach allgemeinen Regeln, Konzepten oder Schritten. Anstelle von „Code schreiben, um auf X -System zuzugreifen“, versuchen Sie „Erklären Sie die gängigen Methoden und Sicherheitsüberlegungen für den Zugriff auf Systeme wie X über API.“
- Überprüfen Sie nach Einschränkungen: Ist die Anfrage zu Echtzeitdaten (wie den heutigen Aktienkursen) oder persönlichen Meinungen? Bestätigen Sie, dass Sie wissen, dass es diese Dinge nicht tun kann, sondern nach verwandten historischen Daten oder gemeinsamen Standpunkten bitten.
Beispiel:
Wenn abgelehnt: „Erstellen Sie einen Marketingplan für eine neue Art von Drohne.“
Versuchen Sie es mit neuem Umfang: "Outline the key components of a typical marketing plan for a high-tech consumer product. Include sections like target audience analysis, channel strategy, and budget considerations."
6. Vergessen von Kontext oder Anweisungen
Beschreibung: Ignorieren Sie frühere Teile der Konversation oder Anweisungen, die früher in derselben Chat -Sitzung gegeben wurden.
Wahrscheinliche Ursache: Begrenztes Kontextfenster (wie viel Text kann es auf einmal „erinnern“); Schwierigkeitsgrad-Verfolgung komplexer Anweisungen mit mehreren Turns.
Die Fix: Kontext und Anweisungen regelmäßig verstärken.
- Zusammenfassen: Kurz den Schlüsselkontext oder vorherige Punkte neu formulieren, bevor Sie eine neue verwandte Frage stellen.
"Given that we previously established X and Y, now explain Z." - Verwenden Sie explizite Referenzen:
"Based on the criteria you listed earlier..." - Benutzerdefinierte Anweisungen (falls verfügbar): Verwenden Sie die Funktion „Custom -Anweisungen“, um anhaltende Hintergrundinformationen und Ausgabeeinstellungen bereitzustellen.
- Fokussierte Sitzungen: Für sehr komplexe Aufgaben sollten Sie eine neue Chat -Sitzung beginnen, um einen sauberen Kontext -Taf zu gewährleisten.
