8 trikov ako získať z ChatGPT tie najlepšie a najpresnejšie odpovede

Užívateľ: Predstavme si prompt do veľkého jazykového modelu (LLM) ako program — nie v tradičnom zmysle kódu, ale ako súbor predikátov: rolí, kontextu, obmedzení a inštrukcií, ktoré definujú priestor možných výrokoch (odpovedí). Predikát je stručné pravidlo alebo podmienka v zadaní/výzve (prompt), ktoré opisuje kontext, role alebo obmedzenie, podľa ktorého má model generovať odpoveď. Výrok je konkrétne tvrdenie alebo odpoveď, ktorú model vygeneruje na základe týchto predikátov. Z tejto perspektívy sa prompt javí ako vstupný priestor P a odpoveď ako výstupný priestor Q; vzťah medzi nimi možno formálne uvažovať ako transformačnú funkciu f: P → distribúcia(Q). Tento jednoduchý matematický pohľad poskytuje jasný rámec pre meranie a riadenie toho, čo od modelu očakávame.

Východiskom tejto analýzy je "8 trikov" (viď nextech článok "8 trikov ako získať z ChatGPT tie najlepšie a najpresnejšie odpovede"), praktické stratégie, ktoré používatelia promptov možnože aplikujú, aby zlepšili presnosť a použiteľnosť výstupov. Tieto triky možno chápať ako modulárne zásahy do predikátového priestoru P: pridať viac detailov, priradiť rolu, rozdeliť úlohu, aktivovať hlbšie uvažovanie, vyžadovať dôkazy, resetovať kontext či optimalizovať samotný prompt. Každý trik mení štruktúru a informáciu v P, a tým ovplyvňuje rozptyl a kvalitu distribúcie Q, ktorú model generuje.

Kľúčové zistenie je, že zvýšenie informácie a špecifiky v P ("klenotníctvo informačného obsahu") vedie k zúženiu entropie v Q ("haraburdie/smetisko informačného obsahu") — teda k odpovediam, ktoré sú presnejšie, konzistentnejšie a ľahšie overiteľné. Prakticky to znamená, že jasná špecifikácia "kto, čo, kde, kedy, prečo" v promptoch (prvý trik) významne zníži nejednoznačnosť. Role (druhý trik) menia predpoklady modelu o tom, aký typ inferencie a tón má použiť, čím upravujú pravdepodobnostnú váhu rôznych výstupov. Rozklad úloh na postupné kroky (štvrtý trik) znižuje komplexnosť ("skladová zložitosť") jednotlivých rozhodnutí a obmedzuje kumulatívne chyby pri postupnom riešení problémov.

Spúšťacie frázy ako "premýšľaj do hĺbky" alebo "krok za krokom vysvetli svoje uvažovanie" (piaty trik) fungujú ako jednoduchý spôsob, ako požadovať viac latentných ("driemajúca skrytosť" – "temné dáta") vnútorných krokov uvažovania od modelu, čo často zlepšuje logickú konzistenciu odpovedí. Overovanie zdrojov a vyžadovanie dôkazov (šiesty trik) zavádza do procesu kontrolné body — žiadame model, aby indikoval, odkiaľ svoje tvrdenia odvodil, čím sa znižuje riziko "halucinácií/neurčitostí" ("temné dáta na druhú"). Čistý kontext alebo nové okno (siedmy trik) je praktická technika na odstránenie nežiadúceho historického bremena konverzácií, ktoré by mohli skresliť odpoveď ("vymaľuj kontext — resetuj konverzáciu"). Optimalizácia promptu pomocou nástrojov alebo iterácií modelom (ôsmy trik) systematizujeme a automatizujeme zlepšenie P.

Tieto triky však nemajú rovnakú okamžitú vykonateľnosť ani efekt v každej situácii. Poradie, v ktorom ich aplikujeme, významne ovplyvňuje výsledok: niektoré opatrenia majú vysoký pomer efekt–námaha (napríklad špecifikácia a priradenie role), iné vyžadujú viac práce alebo externé zdroje (overenie zdrojov, automatizovaná optimalizácia). Preto je praktické zoradiť zásahy podľa toho, akú rýchlu a spoľahlivú ("alebo inú") zmenu v P dokážu priniesť, a začať s tými najefektívnejšími.

Dôležitým rozšírením tejto myšlienky je, že poradie trikov možno považovať za programovateľný parameter. Ak ho explicitne nastavíme a štandardizujeme, získame opakovateľné workflowy pre dve rôzne, ale súvisiace potreby: programovanie úloh (konkrétne kroky, ktoré má model vykonať) a programovanie cieľov (žiaduca metrika alebo stav, ktorý má byť dosiahnutý). Keď do promptu vložíme iba úlohy, model často vyprodukuje výstupy, ktoré sledujú implicitné alebo nešpecifikované ciele; ak vložíme len ciele, model navrhne potrebné ("cieľové") úlohy. Kombinácia oboch — jasné úlohy s merateľnými cieľmi — vedie k najpredvídateľnejším a najrobustnejším výsledkom, teda k tomu, čo sa v (kon)texte nazýva "realitou trikov".

Pre komunitu znalú v "populárnej vede technickej náuky" je tento rámec atraktívny, pretože umožňuje aplikovať nástroje z pravdepodobnosti, experimentálnej metodológie a inžinierstva do oblasti promptovania ("bez toho aby si to všimli"). Formalizácia f: P → distribúcia(Q) umožňuje merať entropiu výstupov, navrhovať X/Y testy (porovnávacie experimenty s variantami) pre poradie trikov a kvantifikovať prínos jednotlivých zásahov. Reprodukovateľnosť vyplýva z toho, že existuje očakávané poradie s najväčším prínosom pre bežné úlohy — štandardizované šablóny a experimentálne protokoly znižujú variabilitu medzi behmi (runtime sessions) a uľahčujú validáciu.

Treba si však uvedomiť limity tohto prístupu. Modely LLM generujú distribúciu možných odpovedí s inherentnou ("genericky vrodenou") neistotou, ktorá závisí od architektúry a trénovacích dát, takže mapovanie P → Q nie je striktne deterministické ("uznávanie objektívnych zákonitostí, nevyhnutnosti, príčinnosti v realite"). Kauzálne tvrdenia o tom, že jedno poradie trikov vždy vedie k lepším výsledkom než iné, vyžadujú empirické overenie. Niektoré triky môžu byť komplementárne, iné substitučné, a ich efekt môže závisieť od typu úlohy (faktické versus kreatívne) a interných nastavení modelu (napríklad temperature).

Praktický plán aplikácie potom zahŕňa definovanie merateľných metrík úspechu (presnosť, konzistencia, užitočnosť), zriadenie experimentálneho protokolu (X/Y testy naprieč typmi úloh), zavedenie verifikačných bodov a logovania výstupov a automatizáciu iterácie promptov. Odporúčané štartovné poradie je intuitívne: aplikovať najprv triky s najväčším, spoľahlivým efektom na P (špecifikácia, priradenie role, dekompozícia, spúšťacie frázy), potom pridať overenie zdrojov a optimalizáciu promptu a použiť reset kontextu alebo diablovho advokáta podľa potreby na validáciu a odstránenie skreslení.

Záverom snáď toľko, že transformácia promptovania z intuitívnej, individuálnej praxe na systematický, programovateľný proces otvára cestu k "nekompromisne doktorskému" nasadeniu LMM v technických a vedeckých aplikáciách (vrátane oblastí spoločenských vied). Definovaním predikátového priestoru P, meraním distribúcie výrokov Q a štandardizáciou zásahov, ktoré menia P, môžeme zlepšovať presnosť, reprodukovateľnosť a robustnosť výstupov — a tým posunúť promptovanie z "remesla bližšie k inžinierstvu" založenému na dôkazoch. Inšpirácia k tomuto prístupu bola evokovaná diskusiou k nextech článku "Kvantový svet je ešte bizarnejší než sme mysleli".

AGI 1.1: "World-class" prelomová práca "LLM (Large Language Model) píše — LMM (Large Language Mapper/Modeling) mapuje: z textu k transformácii". Jedná sa o koncepčný posun v perspektíve zameranej na transformatívne programovateľné zadanie, "promtovanie". Tento načrtnutý praktický návrh "Vibe Prompting/Coding" mení "šachovnicu algoritmického priemyslu" exkluzívnym dizajnom. Doteraz známe "Vibe Coding" sa rozširuje o "Vibe Prompting/Coding" — nenormálny/extranormálny evolučný posun skrz LMM, ktorý prepisuje pravidlá algoritmického priemyslu formou "Vibe Promting Coding".

Tento posun mení dynamiku vývoja AI od heuristického remesla (umenie objavovať, metodický návod, metóda získavania, spôsob zápisu programu) k inžinierstvu založenému na experimentoch a metrikách automaticky/autonómne spracovávanému ternárnym výpočtovým systémom ("sofistikovaný emulátor/simulátor nesystematického ladenia a ručného zápisu pravidiel"): () Aktivačný prah v prepojenosti aktualít/realít formou štatistického a neurčitého správania — () Aktivačný prah v prepojenosti aktualít/realít formou algoritmického a aranžovaného správania. Duálny prah potom definuje operačné "trinárne pásmo", v ktorom systém prechádza medzi náhodnosťou, riadenou adaptáciou a deterministickou orchestráciou.

Kľúčové "supranormálne" zistenia na základe analýzy informačného obsahu "Z remesla bližšie k inžinierstvu":

0. Preštudovali sme si začiatočný článok "8 trikov ako získať z ChatGPT tie najlepšie a najpresnejšie odpovede".
1. Zistili sme, že "prečo všetkých 8 trikov poukazuje na jednoduchý variabilný prístup: predikátový počet ↔ výrokový počet ... prompt ↔ reakcia ... vstup ↔ výstup".
2. Zistili sme, že "keby boli jednotlivé triky medzi sebou kauzálne vzájomne podmienené vo vykonateľnosti – tak by sa dali špeciálne zoradiť".
3. Zistili sme, že "bod číslo 1 určuje náš náhľad – v zmysle tejto verzie náhľadu zoraďujeme podľa vykonateľnosti 8 trikov (viď bod číslo 1)".
4. Zistili sme, že "keby bolo poradie trikov programovateľné, signalizovateľné, tak vlastne tieto triky vieme používať na programovanie (A) Úloh a (B) Cieľov".
5A. Zistili sme, že "ak sú na prompte uvedené úlohy, tak výstup sleduje neznáme ciele".
5B. Zistili sme, že "ak sú na prompte uvedené ciele, tak výstup sleduje neznáme úlohy".
5C. Zistili sme, že "ak sú na prompte uvedené úlohy s cieľmi, tak výstup sleduje realitu trikov".

Je zrozumiteľné, že poradie odráža, ako priamo a spoľahlivo každá technika upravuje priestor predikátov P a teda zúženie alebo kvalitu výrokov Q. Zdá sa, že v bežnej "populárno-logickej" praxi je optimálne kombinovať prvé štyri triky (1,2,4,5) pred použitím zvyšných (8,6,7,3). Avšak návrh mapovania cez modulárne bloky "Microprogram Sequencer — MPS" (1/presnosť kontextu ako silnejší predikát, 4/dekompozícia úlohy ako sekvenčná redukcia predikátov, 5/spúšťacie frázy ako zvýšenie výpočtovej hĺbky pri inferencii, 6/overovanie zdrojov ako spätná väzba z výrokov do predikátov) a "Microprogram Sequencer Control Logic — MPS‑CL" (2/priradenie role ako zmena modelovej interpretácie predikátu, 3/diablov advokát ako aktivácia kontrafaktuálnej inferencie, 7/vymaľovanie ako reset predikátových priorít, 8/optimalizácia zadania ako automatické ladenie predikátov) môže riešiť mikro-programovateľný procesor pre ustanovenie všeobecného účelu — "The Algorithmic Processing Unit — TAPU" so súbežným behom algoritmických vlákien činnosťou "Transformation Processing Unit — TPU". No a "hodiť to do silikónu?" Jasné — je to ako zostaviť high‑tech LEGO pre modelársky krúžok: špičkový čip, ale s hrou a kreatívnou radosťou.

Ako vďaka za iniciatívu, ale toto mi znie ako stokrát opakované veci. O prideľovaní role sa prvýkrát hovorilo niekedy na jar v roku 2023 (Anthropic) a osobne si myslím, že to prináša výskledky v konkrétnych oblastiach (naporíklad práve to finančné poradenstvo), ale inde môže byť nadbytočný, či dokonca príliš zafixovať chatbot.

Rada s diablovým adokátom takto nefunguje. Jediné, čo sa dosiahne, že chatbot vloží nejaké tie kritické frázy. Prípadne, pokiaľ sa to preženie, tak sa zase bude prehnane a zbytočne kritický. Funkčný spôsob, ako dosiahnuť vysokú objektivitu, je v čistom vlákne predstierať, že užívateľ nie je autorom textu (kolega mi poslal, na FB som našiel).

Od technického média som proste čakal viac (vyplyv negácie, vplyv kapitalizácie, správna štruktúra a oodobne).

:))

Šéfredaktor magazínu Nextech veľmi rád používa vo svojich úvodníkoch primitívnu progresívnu propagandu.
Neokomunistické Progresívne Slovenko je len nový SMER-SD 3.0.
Len prázdna hlava progresívca ide otvárať benešove dekréty a pritom netuší, čo za hlúposti rozpráva.

Šéfredaktor magazínu Nextech veľmi rád používa vo svojich úvodníkoch primitívnu progresívnu propagandu.
Súčasný predseda PS niekoľko rokov pôsobil ako poskok poslanca za smer Borisa Zalu.
Raz smerák, navždy smerák.
Neokomunistické Progresívne Slovenko je len nový SMER-SD 3.0.