Czym jest ChatGPT?

Kilka słów o OpenAI

Jest to organizacja badawcza założona w 2015 roku przez Elona Muska, Grega Brockmana, Ilyę Sutskevera, Wojciecha Zarembę, Sama Altmana i Johna Schulmana. Główną misją organizacji jest „sprawić aby ogólna sztuczna inteligencja (AGI – Artificial General Inteligence) przyniosła korzyści całej ludzkości”. OpenAI od roku 2015 koncentruje swoje badania na technikach głębokiego uczenia ze wzmocnieniem (DRL – Deep Reinforcement Learining), a więc podzbiorze metod uczenia maszynowego (ML – Machine Learning) który łączy uczenie ze wzmocnieniem (RL – Reinforcement Learning) z głębokimi sieciami neuronowymi. Firma na tym polu osiągnęła znaczące sukcesy, natomiast największe osiągnięcia uzyskała na polu modeli generatywnych – Generative Pre-trained Transformers (GPT). Nowa architektura została przedstawiona w artykule Improving Language Understanding by Generative Pre- Training. W nim przedstawiono również nazwę nowego modelu – GPT-1. W niedługim czasie została przedstawiona nowa wersja modelu – GPT-2 (w 2019 r.) wytrenowana na zbiorze danych o nazwie WebText zawierającym ponad 8 milionów dokumentów (40 GB tekstu). W 2020 roku wydano kolejną wersję modelu, oznaczoną GPT-3, wytrenowaną na 175 miliardach parametrów, przez co znacząco poprawiono wyniki w generowaniu tekstu i trafności odpowiedzi.

Czym jest ChatGPT?

ChatGPT, opracowany przez OpenAI, to zaawansowany model sztucznej inteligencji, który specjalizuje się w generowaniu tekstu. Jego zdolność do prowadzenia dialogu, odpowiadania na pytania, podsumowywania informacji, tłumaczenia tekstów i generowania treści na dowolny temat stanowi przełom w dziedzinie uczenia maszynowego. Narzędzie to bazuje na architekturze GPT (Generative Pre-trained Transformer), która stanowi krok milowy w naturalnym przetwarzaniu języka.

Geneza ChatGPT sięga 2018 roku, kiedy OpenAI opracowało pierwszą wersję modelu GPT. Kolejne wersje, GPT-2 i GPT-3, wprowadziły znaczące usprawnienia, zwiększając liczbę parametrów modelu i poprawiając jego zdolność do generowania bardziej spójnych i kontekstualnych odpowiedzi. GPT-3, w szczególności, zaimponował swoją zdolnością do generowania tekstu, który był trudny do odróżnienia od tego napisanego przez człowieka, co otworzyło nowe perspektywy dla wykorzystania AI w różnych sektorach przemysłu i biznesu. ChatGPT może być stosowany w wielu dziedzinach, od obsługi klienta, przez edukację, aż po tworzenie treści. W obsłudze klienta, ChatGP może automatycznie odpowiadać na zapytania klientów, oferując szybkie i precyzyjne odpowiedzi, co zwiększa efektywność operacyjną. W obszarze edukacji, narzędzie to może pomagać uczniom w nauce, dostarczając wyczerpujące wyjaśnienia skomplikowanych koncepcji. Natomiast w dziedzinie tworzenia treści, ChatGPT może asystować pisarzom, redaktorom i marketingowcom w generowaniu pomysłów oraz formułowaniu artykułów, postów na blogach i materiałów reklamowych. Rozwój uczenia maszynowego, zwiastuje nową erę w automatyzacji i interakcji maszyna-człowiek, otwierając nowe możliwości dla biznesów na całym świecie.

Kalendarium rozwoju ChatGPT

Kalendarium kluczowych momentów w rozwoju ChatGPT

• 2018 – GPT (Generative Pre-trained Transformer): OpenAI wprowadza pierwszą generację modelu GPT. Choć był to przełomowy model, miał jednak swoje poważne ograniczenia w skali działania.
• 2019 – GPT-2: Druga wersja modelu przynosi znaczne ulepszenia, zwiększając liczbę parametrów z 117 milionów w GPT do 1,5 miliarda w GPT-2. OpenAI początkowo wstrzymało pełne wydanie modelu z obawy przed możliwościami nadużyć, takimi jak generowanie fałszywych wiadomości. Ostatecznie model został udostępniony do użytku publicznego w listopadzie 2019 roku.
• 2020 – GPT-3: GPT-3, posiada 175 miliardów parametrów, co czyni go jednym z największych i najbardziej zaawansowanych modeli językowych. Jego zdolność do generowania spójnych, kontekstualnych tekstów była znacząco lepsza niż w poprzednich GPT-3 zyskał uznanie zarówno w środowisku akademickim, jak i komercyjnym, będąc wykorzystywanym w wielu aplikacjach od automatycznego kodowania po tworzenie treści.
• 15 marca 2022 – GPT 3.5 – nowszy zbiór modeli, opartych na GPT-3, mających na celu poprawę zdolności rozumienia i generowania języka naturalnego przez model. Modele te mogą wykonywać złożone zadania w języku naturalnym, na przykład tworzenie spójnych akapitów lub dłuższych tekstów i pozycji.
• 30 listopada 2022 – ChatGPT: Bazując na modelu GPT-3.5, OpenAI tworzy ChatGPT — specjalnie przystosowany do prowadzenia bardziej naturalnych rozmów. Jest to interaktywny agent, który może odpowiedzieć na pytania, prowadzić dialog i generować tekst na zadany temat lub w określonej formie.
• 14 marzec 2023 – GPT-4
• 14 marca 2023 – ChatGPT Plus korzystający z GPT-4
• 14 maja 2024 – ChatGPT-4o

ChatGPT- 4

ChatGPT-4 to najnowsza iteracja modelu językowego stworzonego przez OpenAI, który stanowi znaczący postęp w stosunku do poprzednich wersji, jak GPT-3. Jest to zaawansowany model oparty na architekturze transformer, który został specjalnie zaprojektowany, aby jeszcze lepiej radzić sobie z generowaniem tekstów, rozumieniem i odpowiedziami w interakcjach z użytkownikami.

Główne cechy ChatGPT-4

Większa pojemność: ChatGPT-4 jest znacznie większy niż jego poprzednicy, co przekłada się na większą liczbę parametrów. Dzięki temu model jest w stanie lepiej rozumieć kontekst, generować bardziej spójne i zróżnicowane odpowiedzi, a także radzić sobie z bardziej złożonymi zadaniami językowymi.

Zaawansowane zrozumienie kontekstu: Jednym z największych postępów w ChatGPT-4 jest jego zdolność do zachowania i wykorzystania długotrwałego kontekstu w rozmowach. To umożliwia modelowi prowadzenie bardziej płynnych i koherentnych dialogów, co jest szczególnie ważne w aplikacjach wymagających głębokiego zrozumienia tematu, jak obsługa klienta czy edukacja.

Lepsza generalizacja i elastyczność: ChatGPT-4 wykazuje lepszą zdolność do generalizacji wiedzy nabytej podczas treningu. To oznacza, że model może być efektywnie stosowany w szerszym zakresie zastosowań, od generowania treści kreatywnych, przez programowanie, po rozwiązywanie specjalistycznych zapytań w różnych branżach.

Większa precyzja i redukcja błędów: Dzięki bardziej zaawansowanym algorytmom i większej bazie danych treningowych, ChatGPT-4 jest w stanie generować odpowiedzi, które są nie tylko bardziej zgodne z faktami, ale również mniej podatne na generowanie nieprawidłowych informacji, co było problemem w wcześniejszych modelach.

Etyczne i bezpieczniejsze użycie: OpenAI skupiło się także na poprawie aspektów etycznych i bezpieczeństwa w ChatGPT-4, implementując bardziej zaawansowane mechanizmy do filtracji treści szkodliwych i niepożądanych, co ma kluczowe znaczenie w kontekście szerszego wdrażania AI w społeczeństwie.

Tabela 1.1. Porównanie kluczowych aspektów modeli GPT-3.5 i GPT-4

Cecha	GPT-3.5	GPT-4
Data wydania	15 marca 2022 r.	14 marca 2023 r.
Liczba parametrów	175 miliardów	100 bilionów
Zdolności językowe	Bardzo zaawansowane, ale czasami nieprecyzyjne	Ulepszone rozumienie i generowanie kontekstualne
Zrozumienie kontekstu	Dobre, ale ograniczone	Znacznie  poprawione,  lepsze zarządzanie kontekstem
Bezpieczeństwo i etyka	Podstawowe zabezpieczenia	Wzmocnione mechanizmy bezpieczeństwa i etyki

Elastyczność zastosowań	Szerokie zastosowanie, niektóre ograniczenia	Szerokie zastosowanie z lepszą adaptacją
Generowanie kodu	Możliwe, z potencjalnymi błędami	Ulepszone, z większą dokładnością
Odpowiedzi na pytania	Dobre, ale mogą być błędne lub niezwiązane	Bardziej spójne i dokładne
Symulacje i scenariusze	Podstawowa symulacja	Bardziej złożone i realistyczne scenariusze
Zastosowanie w edukacji	Użyteczne, ale wymaga nadzoru	Bardziej efektywne i samodzielne w nauczaniu
Obsługa danych	Duża skala danych, czasami problem z nadmiarem	Lepsza filtracja i przetwarzanie dużych zbiorów
Zastosowanie komercyjne	Szeroko stosowany	Rozszerzone możliwości komercyjne
Znajomość wydarzeń na świecie	Do września 2021 r.	Do kwietnia 2023 r.
Parametry	175 miliardów	100 bilionów
Wejście	Tylko tekst	Tekst i obrazy
Okno kontekstowe	16 000 tokenów*	128 000 tokenów*
Odpowiedzi oparte nafaktach	Sporadyczne błędy	40% większa dokładność

Ta tabela wyraźnie pokazuje rozwój możliwości ChataGPT oraz pokazuje ogromy skok jakościowy, a także wskazuje, czego możemy spodziewać się w przyszłości.

Model ChatGPT 4, będący bardziej rozbudowaną wersją, oferuje znacznie lepsze zdolności w kontekście generowania tekstów, rozumienia języka naturalnego, i bezpieczeństwa. Zastosowania ChatGPT 4 są bardziej elastyczne, co pozwala na jego wykorzystanie w jeszcze szerszym spektrum dziedzin, od edukacji po rozbudowane aplikacje komercyjne. Model ten znacznie lepiej zarządza dużymi ilościami danych, co ma niebagatelne znaczenie dla analizy trendów i zachowań.

Problemy w użyciu modelu GPT – 4 i konsekwencji dla ChatGPT 4

Pomimo dynamicznego rozwoju modeli sztucznej inteligencji, należy mieć na uwadze iż GPT-4 w żadnym wypadku nie jest doskonały. Wprawdzie wydawać nam się może, że sieci neuronowe z każdym dniem stają się coraz lepsze, ale badanie przeprowadzone w Stanford w czerwcu 2023

1. wykazało, że wyniki GPT-4 pogorszyły się od marca 2023 roku.

Model wykazał istotny spadek wydajności w rozwiązywaniu zadań matematycznych oraz i generowaniu kodu. Oto przykładowe przypadki użycia, w jakich miał problem z prawidłowym działaniem:

• miał trudności z ustaleniem, czy liczba 17077 jest pierwsza,
• jedynie w 10% przypadków był w stanie napisać działający kod w zadaniach sklasyfikowanych przez LeetCode jako łatwe.

Pomimo tych błędów, model GPT-4 wykazał poprawę w innych obszarach. Na przykład w zakresie rozumowania wizualnego i odpowiadania na wrażliwe pytania (w których odpowiedź może spowodować szkodę lub złamać prawo).

Grafika 1.3. Testy GPT-4 i GPT-3.5 w marcu i czerwcu 2023 r.

Krytycy badania zarzucili badaczom możliwe błędy w metodologii, a także zauważyli, że wynikająca z tego dynamika powinna być postrzegana raczej jako zmiana zachowania niż pogorszenie.

Przyjrzyjmy się teraz zastosowaniu ChatGPT w finansach. Na co zwrócić uwagę? Co jest szczególnie istotnie? Gdzie model się się sprawdzi, a gdzie niekoniecznie? Zajmiemy się tym w dalszej części rozdziału.

ChatGPT-4o

13 maja odbyła się konferencja OpenAI „Spring Update”. Prowadziła ją CTO firmy – Mira Murati. Firma pokazała wersję demo nowego produktu. ChatGPT-4o (litera „o” oznacza „omni”) to multimodalny model AI, który akceptuje tekst, dźwięk, obrazy i wideo, generując odpowiedzi

w formie tekstowej, dźwiękowej i obrazowej. Został zaprojektowany do bardziej naturalnych interakcji człowiek-komputer i oferuje lepsze czasy odpowiedzi oraz wyższą jakość w porównaniu do wcześniejszych modeli. ChatGPT-4o zawiera kilka zaawansowanych funkcji dostępnych dla darmowych użytkowników, takich jak analiza danych w czasie rzeczywistym, tworzenie wykresów, przeglądanie sieci w celu uzyskania aktualnych informacji oraz rozmowy głosowe. Jednym z najważniejszych usprawnień jest przeglądanie stron internetowych, co skutecznie ogranicza problem braku wiedzy po stronie modelu, a także usprawnia przeszukiwanie zasobów Internetu w celu znalezienia adekwatnych odpowiedzi.

Jednym ze szczególnych usprawnień w GPT-4o jest funkcja przetwarzania mowy na żywo. Ten model jest zdolny do bezpośredniej konwersji dźwięków na odpowiedzi, pomijając etap transkrypcji co stanowi rewolucję w dziedzinie komunikacji z modelami sztucznej inteligencji. ChatGPT w czasie rzeczywistym potrafi udzielać wskazówek, co zrobić, aby poprawić techniki oddychania. Co więcej, model pozwala na przerywanie mu w trakcie wypowiedzi, umożliwiając dynamiczną interakcję na żywo.

Wsparcie i obsługa klienta

Jednym z obszarów, w których zastosowanie ChatGPT będzie krokiem w dobrym kierunku, jest wsparcie i obsługa klienta. Należy zauważyć iż w skutek automatyzacji, dziedziny te w branży finansowej przechodzą transformację, a technologie takie jak ChatGPT przewodzą tej transformacji. Dzięki możliwościom sztucznej inteligencji, to narzędzie rewolucjonizuje sposób, w jaki instytucje finansowe komunikują się ze swoimi klientami, oferując automatyzację obsługi dostępną 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu. ChatGPT umożliwia szybką i precyzyjnie spersonalizowaną odpowiedź na pytania dotyczące kont bankowych, transakcji i szeregu innych usług, co znacząco podnosi standard obsługi klienta. Dzięki zdolności uczenia się z poprzednich interakcji, ChatGPT staje się coraz bardziej wyrafinowany w dostosowywaniu odpowiedzi do unikalnych potrzeb każdego klienta. Tozwiększa ich zadowoleniei lojalność, ponieważ czują, że ich indywidualne potrzeby są zrozumiane i odpowiednio traktowane. Ten poziom personalizacji jest możliwy dzięki ciągłej analizie interakcji, która pozwala ChatGPT na dopasowanie komunikatów i oferowanie rozwiązań idealnie dostosowanych do specyficznych sytuacji finansowych każdego klienta. Automatyzacja przez ChatGPT pozwala również odciążyć zespoły obsługi klienta od rutynowych zapytań, co umożliwia im skupienie się na rozwiązywaniu bardziej złożonych problemów. Tozkolei przekłada się na lepszą efektywność operacyjną i obniżenie kosztów, co jest niezmiernie ważne w dynamicznym świecie finansów. Pracownicy mogą wówczas poświęcić więcej czasu na zadania, które rzeczywiście wpływają na rozwój firmy i poprawę jakości oferowanych usług. Uważam również że wykorzystanie ChatGPT w obsłudze klienta jest świetnym narzędziem do zbierania danych o preferencjach i wzorach zachowań klientów. Dzięki analizie tych informacji, instytucje finansowe mogą głębiej zrozumieć potrzeby swoich klientów i lepiej dostosować swoją ofertę, co bezpośrednio przekłada się na zwiększenie ich lojalności i poprawę wyników finansowych. Jak widzimy, ChatGPT radykalnie zmienia obsługę klienta w sektorze finansowym, oferując szybszą, bardziej efektywną obsługę i głębszą personalizację, co z kolei przekłada się na lepsze zrozumienie i zaspokojenie potrzeb klientów.

Automatyzacja i analiza finansowa

W sytuacji, w której rewolucja oparta o sztuczną inteligencję nabiera tempa i nieuchronnie transformuje rynek, procesy automatyzacji i analizy finansowej nabierają nowego znaczenia w zarządzaniu nowoczesnymi instytucjami finansowymi. Wykorzystanie AI, umożliwia firmom przekształcenie tradycyjnych metod pracy w bardziej efektywne i skuteczne procesy. ChatGPT może automatycznie\ generować raporty finansowe, analizować trendy rynkowe i dostarczać wglądy w czasie rzeczywistym, które są nieocenione przy podejmowaniu decyzji inwestycyjnych. Dzięki temu, instytucje finansowe mogą łatwiej przewidywać przyszłe trendy, a także robić to z większą precyzją niż kiedykolwiek wcześniej. Dzięki automatyzacji działań, ChatGPT pozwala zespołom finansowym skupić się na bardziej strategicznych zadaniach. Zamiast spędzać godziny na manualnym przetwarzaniu danych, eksperci finansowi mogą wykorzystać ten czas na analizy i rozwijanie innowacyjnych strategii, które mogą prowadzić do zwiększenia konkurencyjności firmy. Dzięki swojemu analitycznemu działaniu, ChatGPT działa jako narzędzie wspomagające, które wydobywa wartościowe informacje z ogromnych zbiorów danych, oferując wgląd, w obszary które byłyby niemożliwe do uzyskania w tradycyjnych warunkach.

Zarządzanie ryzykiem i zgodnością

Kolejny obszar pracy instytucji finansowej, w którym wykorzystanie AI, a zwłaszcza ChatGPT odgrywa strategiczną rolę. W warunkach, w których zgodność z przepisami jest absolutnie fundamentalna, ChatGPT może skutecznie monitorować transakcje w celu identyfikacji podejrzanych wzorców, które mogą wskazywać na potencjalne oszustwa. Narzędzie to może również wspomagać procesy zgodności, automatycznie śledząc zmiany w przepisach i odpowiednio je implementując, co znacząco ułatwia instytucjom finansowym utrzymanie zgodności z bieżącymi regulacjami. ChatGPT jest nie tylko narzędziem, które usprawnia procesy finansowe poprzez automatyzację, ale dostarcza również niezwykle cennej wiedzy, pozwalającej wgląd w obszary, które dotąd były niedostępne, a co za tym idzie wspierać zarządzanie ryzykiem. Osobiście widzę duży potencjał w wykorzystaniu AI, a ChatGPT w szczególności, w zakresie dalszego rozwijania efektywności operacyjnej oraz poprawiania kompetencji zespołów w tym obszarze, co może przynieść instytucjom finansowym nie tylko znaczące korzyści finansowe, ale także wzmocnić ich pozycję na rynku dzięki lepszemu zrozumieniu i zarządzaniu ryzykiem oraz zgodnością. Wszystko to przekłada się na bardziej przemyślane i skuteczne strategie, dzięki czemu przewaga konkurencyjna przedsiębiorstwa rośnie.

Edukacja i szkolenia

Edukacja to następne istotne pole działalności, w którym rola sztucznej inteligencji (AI) ciągle rośnie. Szkolenia tworzone przy współudziale AI, otwierają nowe drzwi dla szefów zespołów, jak i uczących się pracowników. Dzięki możliwości szeroko rozwiniętej personalizacji w oparciu o analizę ogromnych zbiorów danych, można tworzyć mocno zindywidualizowane, i nastawione na efekty plany szkoleniowe. Nie będzie przesadą stwierdzenie że AI radykalnie zmienia nie tylko nasze podejście do pracy, ale również sposób, w jaki się uczymy i rozwijamy na poziomie zawodowym. Jedną z najważniejszych funkcji AI w edukacji zespołów w instytucjach finansowych jest personalizacja procesu uczenia się. Systemy oparte na AI, jak ChatGPT, potrafią analizować sposób uczenia się pracownika oraz jego postępy, co pozwala na dostosowanie materiałów edukacyjnych do jego indywidualnych potrzeb. Dają również wgląd przełożonym, oraz koordynatorom wdrożenia AI w organizacji, do śledzenia postępów w nauce, a także szybkiego identyfikowania słabych stron i braków w treningu. Dzięki tym cechom, AI wspiera tworzenie spersonalizowanych programów szkoleniowych, aktualizowanych o najnowsze przepisy i trendy rynkowe, coumożliwia pracownikomszybszeprzyswajaniewiedzy. Dzięki temu organizacje mogą szybciej dostosowywać się do zmieniającego się otoczenia biznesowego, oraz stać się prawdziwymi liderami zmian. Gdzie jeszcze można wykorzystać potencjał AI? Otóż sztuczna inteligencja może odegrać również niebagatelną rolę symulacjach i grach szkoleniowych, które mogą być bardzo wartościowe w nauczaniu skomplikowanych umiejętności finansowych. AI może kreować realistyczne scenariusze, w których pracownicy mogą bezpiecznie eksperymentować i uczyć się zarządzania portfelami czy przewidywania zmian rynkowych bez ryzyka realnych strat. Interaktywne sesje w wirtualnym środowisku, pozwalają pracownikom na skuteczną analizę swoich decyzji bez konsekwencji ich materializacji w środowisku realnym.

Automatyzacja i zarządzanie wiedzą

Jak widzimy AI ma wiele zastosowań które mogą wpłynąć na budowanie rynkowej wartości organizacji, a także pozwolić jej na bycie liderem zmian na ciągle zmieniającym się rynku. Organizacja AI first, a więc zasilana sztuczną inteligencją może kreować trendy na rynku i znacząco poprawiać swoją pozycję. Wykorzystanie AI ma również fundamentalne znaczenie w procesach automatyzacji i zarządzaniu wiedzą, pełniąc rolę zaawansowanego systemu zarządzania informacją. Może agregować, analizować ogromne ilości danych i dostarczać pracownikom najbardziej aktualne informacje wtedy, gdy są one najbardziej potrzebne. Nie trzeba dodawać, że dostęp do świeżych danych i trendów jest w dzisiejszym świecie absolutnym must have. Dzięki analizie dużych ilości danych organizacja może również szybciej podejmować decyzje, co w konsekwencji wpływa na jej rynkową przewagę.

Podsumowując, wykorzystanie sztucznej inteligencji w instytucjach finansowych to konieczność. Umożliwia zdobycie przewagi konkurencyjnej, pozwala na kreowanie organizacji na lidera zmian a także na szeroko rozumianą personalizację produktów i usług, co wpływa na lepsze dopasowanie do oczekiwań klientów. Nie bez znaczenia jest jednak fakt, iż organizacja musi być gotowa do poniesienia nakładów finansowych w celu stania się organizacją AI first. Bez tego, oraz bez ewaluacji roli kierownictwa najwyższego i średniego szczebla, zwłaszcza dla zrozumienia roli AI w organizacji, transformacja nie będzie mogła być skuteczna, Samotny lider, choćby był dyrektorem generalnym organizacji, bez wsparcia kierowników niższego szczebla, nie będzie w stanie przeprowadzić transformacji organizacji w firmę zasilaną sztuczną inteligencją. Bez wsparcia, transformacja taka będzie jedynie deklaratywna, bez realnych efektów, zatrzymując się na poziomie pustego sloganu. Nie zapominajmy o tym w momencie podjęcia decyzji o wkroczeniu na ścieżkę transformacji organizacji.

Grafika 1.4 Spotkanie sztucznej inteligencji z człowiekiem. Obraz wygenerowany przez algorytm DALL·E 3 autorstwa OpenAI.

Czym jest prompt? Dlaczego jest tak ważny?

Prompt to dane wejściowe które przekazujemy jako użytkownicy generatywnemu modelowi. Jest to przede wszystkim język naturalny lub język programowania. Dobrze skonstruowane prompty są podstawą skutecznej komunikacji z ChatGPT. Jeśli źle skonstruujemy prompt, możemy otrzymać odpowiedź niezgodną z naszym zapytaniem, lub w najgorszym przypadku – całkowicie zmyśloną. Ważnym jest to aby być precyzyjnym, aby przekazać w treści promptu o co dokładnie nam chodzi. W przeciwnym razie odpowiedź może być zbyt ogólna. Jeśli zauważymy że ChatGPT zmyśla, co nawiasem mówiąc zdarza mu się dość często, możemy dodać na końcu polecenia następującą informację: „ jeśli nie masz wiedzy na ten temat, to nie zmyślaj”. W efekcie ChatGPT przestanie generować nieprawdziwe informacje.

Jakie są najważniejsze zasady, aby uzyskać to czego oczekujemy od ChatGPT zadając mu pytanie?

Przede wszystkim należy zwrócić uwagę na kilka niezbędnych cech dobrego promptu:

• Jasność – proste zdania i instrukcje, brak użycia słów wieloznacznych spowoduje iż ChatGPT zrozumie nasze polecenie i wygeneruje odpowiedź która nas zadowoli;
• Skupienie – prompt, a dokładniej jego treść musi skupić się na konretnym temacie, konkretnym, dobrze zdefiniowanym obszarze, po to aby odpowiedź była szczegółowa a nie ogólna;
• Spójność – zalecane jest stosowanie krótszych niż dłuższych poleceń, a następnie po uzyskaniu wyników, stosowanie zasady pogłębiania w celu osiągania coraz bardziej rozbudowanych informacji zwrotnych;
• Niezmienność – stosujemy cały czas ten sam ton i język podczas komunikacji z ChatGPT;
• Wciel się – stosowanie ról pozwala ChatGPT na bardziej precyzyjne udzielanie odpowiedzi. Sztuczna inteligencja znakomicie sprawdza się jako „aktor” który wciela się w różne, zdefiniowane przez użytkownika role. Jest to potężne polecenie, którego naprawdę warto używać.

Podczas projektowania promptów należy unikać następujących rzeczy:

• Nadmiar informacji – nie podawajmy ChatGPT zbyt dużej ilości danych, ponieważ może to zmniejszyć dokładność odpowiedzi.
• Brak ograniczeń – jeśli mamy oczekiwania względem wyjścia o określonej strukturze, musimy poinformować o tym ChatGPT. W przeciwnym razie struktura może być znacząco odmienna od tego co chcielibyśmy uzyskać.
• Otwarte pytania – ChatGPT preferuje pytania precyzyjne, konkretne. Zadawanie mu pytań otwartych lub zbyt ogólnych będzie skutkowało otrzymaniem niejasnej, bezużytecznej odpowiedzi.

Już wkrótce

Dowiedz się, jak te zaawansowane technologie są wykorzystywane w różnych sektorach i jakie mają wpływ na przyszłość cyfrowej transformacji. Już wkrótce na naszej stronie pojawi się szczegółowy artykuł, w którym omówimy zarówno korzyści, jak i wyzwania związane z rozwijaniem i stosowaniem narzędzi bazujących na architekturze GPT (Generative Pre-trained Transformer).

O autorze

Adam Parysz – Auditor Wiodący Systemu Zarządzania Bezpieczeństwem Informacji wg. normy PN-EN ISO/IEC 27001, Auditor Wiodący Systemu Zarządzania Ciągłością Działania wg. normy ISO 22301, Auditor wewnętrzny zintegrowanego systemu zarządzania wg ISO 9001, ISO 14001 oraz ISO 45001, Auditor Wewnętrzny standardu TISAX, Certyfikowany SIX SIGMA YELLOW BELT, Archiwista, wdrożeniowiec systemów klasy EZD, Inspektor Ochrony Danych Osobowych, Specjalista ds. AI. Członek Zwyczajny ISSA Polska (Grupa Robocza ds. AI).

Po więcej najświeższych informacji z zakresu bezpieczeństwa informacji oraz cyberbezpieczeństwa zapraszamy do zakładki aktualności.