PromptAlchemy DataDistillation
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Imagen generada a través de DALL-E 3
¡Bienvenido a la primera guía práctica de indicaciones de mi serie Prompt Alchemy! Este es mi primer intento de compartir algunas de mis técnicas, consejos y trucos de "ingeniería", así que si te gusta este repositorio, considera darle una estrella o bifurcarlo para contribuir. También puedes compartirlo dentro de tu red para ayudar. ¡Otros lo encuentran! Estoy más que feliz de compartir más si la gente está interesada.
Esta guía debería permitirle tener interacciones más personalizadas con ChatGPT aprovechando las conversaciones exitosas que haya tenido antes para crear mensajes especializados dentro de la configuración de "instrucciones personalizadas" en ChatGPT. A estos datos los llamo "destilación" y no algo así como "resumen" u "optimización", porque la clave aquí no es conservar el mismo contexto o estructura, sino condensar y transformar los datos en algo que sea más adecuado para este caso de uso.
Tenga en cuenta que esto tiene como objetivo utilizar sus propios datos para trabajar en este proceso con GPT. La intención es producir un resultado personalizado para uso personal. Si no se siente cómodo dejando que GPT funcione con dicho conjunto de datos y su contenido, entonces esta técnica probablemente no sea para usted. La adaptación de este marco para manejar usos alternativos de otros datos (que son de su propiedad) deberá realizarla usted mismo.
¡Espero que encuentres útil esta guía!
| Esta técnica requiere acceso al complemento "Análisis de datos avanzado". |
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| Esta técnica está diseñada únicamente para la interfaz de usuario web de ChatGPT. Los archivos no se pueden enviar directamente a los modelos GPT a través de CLI (todavía). |
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Esta técnica tiene como objetivo resumir los datos de conversaciones personales en algo que encaje en la configuración de "instrucciones personalizadas" en la interfaz ChatGPT. Es probable que también sea posible utilizar este método para llamadas API; sin embargo, tenga en cuenta que aún necesita acceso al complemento de Análisis de datos avanzado en la interfaz ChatGPT para usar esta técnica. Para los fines de esta demostración, supongo que utilizará lo exportado desde el sitio web de ChatGPT.
Este no será un mensaje de un solo disparo. Piense en esto como una demostración de “orientación” rápida, más parecida al razonamiento CoT, aunque ligeramente diferente. Fragmentar y procesar esto en pasos razonables y viables es vital para lograr los resultados deseados de manera efectiva y eficiente. Si espera que haga todo de una vez, se confundirá y olvidará todos los detalles que se suponía que debía incluir y hacer.
Puede recopilar y formatear sus datos personales desde esta lista paso a paso.
“Could you pretty-print or reformat the entire json file to a more human-readable format and allow me to download the reformatted file?” Guarde este archivo donde guardó el archivo de conversaciones original. A GPT le resulta más difícil interpretar cómo manejar el archivo json y se atasca si no está bien impreso. Cuando se formatea de esta manera, GPT puede evaluar rápida y fácilmente el archivo y su contenido.Puede abordar esto de dos maneras: puede explicar primero los objetivos e intenciones de lo que está tratando de lograr y permitir que GPT genere las etapas de análisis por sí mismo (que es lo que hice yo, con referencias cruzadas), o usted Puede solicitar específicamente el análisis en las etapas que le proporciono a continuación. Tenga en cuenta que tengo experiencia en lingüística, por lo que puedo verificar qué análisis intenta realizar y refinar lo que intenta hacer en función de mi conocimiento si hace algo extraño. Para reducir la fricción y la confusión, recomendaría utilizar las indicaciones que le proporcioné, pero si es explorador y tiene curiosidad como yo, ver qué enfoques sugiere podría ser una experiencia divertida.
Antes de continuar, comprenda que es probable que GPT intente verificar con usted si lo que hace es correcto y repasar sus pasos. Como muchas personas señalan acertadamente, no se puede esperar que los resultados sean idénticos cada vez que lo intenta. Sea flexible durante este proceso y brinde la mayor cantidad de comentarios constructivos posible. Las indicaciones proporcionadas guían al modelo para realizar la tarea, no lo ordeno . Utilice las indicaciones, pero comprenda que dependerá de usted guiarlo en la dirección correcta para lograr el objetivo. Esto no es tan difícil como parece, porque convertir el proceso de análisis en pasos claros permite que el modelo responda paso a paso, respuesta por respuesta, permitiendo períodos de aclaración y retroalimentación para ajustar cuando sea necesario. Es posible que tengas que recordarle el paso final si la conversación se extiende mucho, pero nuevamente, una referencia rápida a “¿recuerdas X?” redirige su atención al objetivo previsto.
Es una buena idea describir primero sus intenciones antes de considerar qué y cómo solicitarlo. Repasemos eso ahora. A continuación se muestra una descripción general de alto nivel de lo que estamos tratando de hacer y cómo hacerlo.
Pasos:
Ahora, construyamos el mensaje para expresar nuestro objetivo a GPT y lo que esperamos que haga:
“Este conjunto de datos con el que estamos trabajando son mis datos de interacción personal acumulados como usuario. Mi objetivo general para esta conversación es elaborar un conjunto de instrucciones personalizadas utilizando este conjunto de datos para personalizar interacciones futuras y, al mismo tiempo, simplificar instrucciones adicionales”.
Si desea que GPT genere sus propias instrucciones para lograr el objetivo, simplemente agregue esto:
"¿Podrías ayudarme a lograr esto y analizar mis datos?"
Solicitar una verificación de confirmación como esta permite a la IA responder verificando su comprensión de su mensaje y demostrando que entendió lo que usted pidió al explicar cómo realizaría esta tarea, lo que generalmente ocurre en forma de lista y es fácil de seguir. No es necesario indicarle explícitamente a GPT que cree los pasos de análisis, porque aquí lo hará por sí solo.
| No es necesario replicar textualmente la adición al mensaje aquí, pero la cláusula final DEBE ser una cláusula interrogativa y DEBE terminar su puntuación con un '?' para que la conducta sea replicada. |
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Si desea utilizar el proceso prediseñado, puede replicarlo de la siguiente manera. Agregue esto al mensaje original:
“Para lograrlo, dividámoslo en un proceso paso a paso. Podemos seguir este método de la siguiente manera:
- Estadísticas Básicas: Empezaremos analizando el número de conversaciones, longitud media de los mensajes, frecuencia de las interacciones, etc.
- Análisis de contenido: profundizaremos en el contenido de los mensajes en estos datos de interacción para comprender temas de interés, frases de uso frecuente, sentimientos y más.
- Patrones de interacción: veremos cómo interactúa con el asistente, como los tipos de preguntas que hace, los comentarios proporcionados, los formatos y el momento de las interacciones.
- Desarrollo de instrucciones personalizadas: basándonos en los conocimientos adquiridos anteriormente, formularemos instrucciones personalizadas que se pueden utilizar para optimizar interacciones futuras.
¿Entiendes las instrucciones?
Son métricas que GPT parece valorar favorablemente. Si bien puede parecernos insignificante o irrelevante, recuerde que no estamos construyendo estas instrucciones para que las interpretemos nosotros, las estamos construyendo para que las interprete la IA .
Después de enviar este mensaje, comenzará el proceso paso a paso a través de una serie de respuestas, pruebas y errores. Es probable que cada paso de instrucción esté precedido por un subproceso de pasos para lograr el objetivo del paso específico. La cantidad de respuestas que se necesitan para completar los subpasos de un superpaso determinado varía, pero debería alcanzar los resultados correctos con poca o ninguna interferencia más que “let's proceed!” .
Para cotejar y verificar los pasos exitosos que utilizó mi iteración para realizar estas tareas, los proporciono a continuación. No se preocupe, no espero que todos los que utilizan esta técnica conozcan todos estos análisis sofisticados y cómo se supone que funcionan. Puede utilizar esto como referencia para saber qué funciona y qué buscar. Si la IA sugiere que quiere hacer algo que usted no sabe o no comprende, dígale que siga los pasos a continuación. También puede utilizar el esquema para unir los subpasos y asegurarse de que va por el camino correcto. Recuerde, este es un esquema para guiar el modelo; No recomendaría enviar esto como mensaje palabra por palabra al modelo.
Recuerde, GPT no es un dios, es posible que aún necesite recordárselo una o dos veces para mantenerse al día y seguir el proceso. Es posible que desee omitir uno o dos pasos. Una vez que haya logrado convencer al modelo para que responda con todos los resultados del análisis anterior y pueda ver su trabajo, es hora de la fase final. No te alejes por mucho tiempo; si se agota el tiempo, GPT olvidará todos los datos que adquirió debido a la inactividad. Puede intentar solicitarle que revise la conversación, pero dependiendo de la duración de la conversación, es probable que resulte poco confiable.
Los resultados del análisis se han adquirido y, si se han guiado adecuadamente, deberían haber arrojado todos los hallazgos hasta el momento. Puede aprovechar esto para recordar, recuperar y verificar cotejando las instrucciones resumidas con los resultados proporcionados anteriormente. Dado que estos datos se adquirieron mediante el Análisis de datos avanzado, puede regresar y observar cómo calculó estos resultados. Todos los números deberían haberse calculado mediante programación mediante técnicas de análisis legítimas si ha seguido el esquema, lo que significa que lo más probable es que sean precisos y no triviales. GPT también puede resumir fragmentos clave y evaluaciones de datos, por lo que todo lo que no sea un valor numérico ha sido el resultado directo de resumir los criterios de análisis de datos. Esto es importante, porque cuando destila los resultados finales que queremos y los números no coinciden (sucede), recuérdelo y remítalo a los puntos de datos clave que proporcionó anteriormente (o, alternativamente, cópielos directamente como una corrección de error). . Una vez que esté listo, es hora de referir el modelo al objetivo general y proporcionar a GPT las instrucciones claras y explícitas para lo que queremos usando los resultados que hemos adquirido (que GPT debería haberse cargado en caliente como referencia contextual si lo hizo). no tiempo de espera).
Si se dio cuenta antes, no proporcionamos instrucciones claras y detalladas sobre exactamente qué son estas instrucciones personalizadas y cómo queremos que se construyan y destilen. Esto fue intencional para no abrumar o desviar la atención de GPT. Lo que hemos estado haciendo hasta este momento ha sido refinar el contexto de información con el que GPT puede trabajar hasta reducirlo a un conjunto manejable de partes. En lugar de condensar el contexto de la ventana resumiendo los datos, extraemos las partes más relevantes de los datos que son importantes para una IA. Ahora que hemos extraído estos detalles, podemos usarlos como contexto para crear nuestro conjunto de instrucciones resumidas.
“Ahora recuerden nuestro objetivo general para esta conversación. El objetivo de crear estas instrucciones personalizadas es que la IA comprenda rápidamente el tipo de usuario que soy y crear un conjunto de instrucciones personalizado basado en todos los datos de interacción que hemos analizado hasta ahora. Esta IA en cuestión eres tú, específicamente, en esta plataforma. Hay dos cajas presentes. Son los siguientes:
- ¿Qué te gustaría que ChatGPT supiera sobre ti para brindar mejores respuestas?
- ¿Cómo le gustaría que respondiera ChatGPT?
Ambos cuadros tienen un límite de 1500 caracteres. El desafío es que quiero que en futuras interacciones con GPT sepamos información precisa sobre nuestras interacciones anteriores y cómo he estado usando esta plataforma. Ahora tienes tanto los resultados estadísticos como los datos de mi conversación sin procesar para trabajar. Quiero las instrucciones más precisas y mejor adaptadas posibles que condensen de la mejor manera todo lo que he hecho contigo hasta ahora de manera efectiva y eficiente. También quiero ser claro: los mejores resultados no tienen por qué ser interpretables para mí como ser humano. Si se resume mejor como una mezcla aparentemente sin sentido de palabras u otros datos similares, está bien siempre que sea la mejor y más precisa forma de condensar la mayor cantidad posible de información e intención para que el asistente la interprete. ¿Esto funcionará para usted?
Este mensaje debería ser todo lo que necesita para que proporcione los resultados que desea. A partir de esto, debería proporcionarle un resumen analítico detallado de los componentes clave de sus datos. Verifique los valores numéricos con resultados anteriores para su verificación y refine según sea necesario, solicitando agregar cualquier información relevante que crea que se perdió. En mi caso, proporcionó un proceso de respuesta de dos pasos; uno para cada cuadro de instrucciones.
Ahora, el componente clave para que esto sea exitoso y efectivo es el segundo párrafo del último mensaje. Esto es lo que distingue una técnica de resumen de esta técnica de destilación. Al resumir, la intención es mantener una narrativa y una estructura relativas del material fuente general. Lo ideal es que un resumen sea una versión condensada de lo mismo. Aquí nuestro objetivo es ligeramente diferente. Queríamos que las partes más importantes de los datos que ayudarían a una IA a estar mejor preparada para interacciones futuras con la menor cantidad de explicaciones contextuales posible y al mismo tiempo minimizaran preguntas o frases repetitivas (es decir, “provide the output in a 5th-grade reading level” ), condensadas. en 1500 caracteres. El truco consiste en aprovechar GPT permitiéndole proporcionar esa valiosa información, independientemente de nuestra capacidad para comprender lo que significa o por qué es relevante para él. Debe enfatizarle a GPT que permita este comportamiento y priorice la interpretabilidad de la IA sobre la interpretabilidad humana. Por lo tanto, esto puede verse como una forma de “destilar” los datos, porque estamos transformando el resultado en algo que está estructurado y utilizado de manera diferente a su material fuente, pero que no se puede crear sin el material fuente en sí.
¡Felicitaciones, acaba de realizar la destilación de datos! Disfruta de conversaciones mucho más fáciles y fluidas con tu asistente, con mucha menos fricción y muchas menos instrucciones repetitivas.
Puede ver el resultado de la primera instrucción a continuación. Esta no fue la instrucción final; Refiné esto aún más y agregué otros optimizadores personales, así que me siento cómodo compartiendo esto, ya que esta fue la respuesta inmediata. Se han redactado un par de valores, pero esto muestra una imagen del resultado. En estos datos ya puedes ver cómo uso esta plataforma y qué considera la IA que es relevante para sí misma. Observe cuán largas son mis conversaciones. Reconozca que las indicaciones de calidad no se tratan necesariamente de convertir todo en una sola indicación, sino más bien de una orientación de calidad para lograr resultados significativos e interesantes. ¡Vea cómo se compara con su resultado!
"El usuario ha participado en conversaciones [valiosas] con una longitud promedio de aproximadamente 47 mensajes. El usuario plantea un promedio de 1,21 preguntas por mensaje. Las interacciones del usuario son en su mayoría positivas, con comentarios constructivos ocasionales e informes de errores. El usuario pregunta con frecuencia 'Qué', ' Preguntas de tipo "Cómo", "Hacer" y "Es" y prefiere respuestas detalladas y completas. La longitud promedio de las preguntas del usuario es de alrededor de [valor] palabras, lo que indica que las consultas detalladas del usuario incluyen desarrollo e inteligencia artificial. discusiones, lingüística, operaciones de datos, interacciones personales y secuencias de comandos".
Esta guía sirve como un recurso integral para cualquier persona interesada en mejorar sus interacciones con ChatGPT a través de la destilación de datos. Si sigue los pasos descritos, no solo personalizará su experiencia, sino que también participará en un experimento divertido e interactivo para adaptar un asistente de IA a sus necesidades individuales sin necesidad de ajustar el modelo.
Recuerde, este proceso es iterativo y secuencial, y puede requerir algo de prueba y error según las respuestas específicas proporcionadas por el asistente. Sin embargo, el resultado (un agente conversacional más intuitivo y receptivo) bien vale el esfuerzo. Ya sea que sea un principiante con curiosidad sobre el potencial de la IA o un experto que busca potenciar sus capacidades de indicaciones, esta guía ofrece un enfoque flexible y exploratorio para ponerse en marcha. Para aquellos interesados en profundizar más, la puerta al análisis de datos avanzado y a la teoría lingüística ahora está abierta, y las posibilidades son infinitas.
Para mi próxima técnica, escribiré un enfoque útil para generar imágenes fáciles y prácticas con DALL-E 3.
Haré todo lo posible para responder cualquier pregunta y ayudar a otros cuando pueda. ¡No dudes en dejarme saber lo que piensas! ¡Aprecio todos y cada uno de los comentarios!
