ChatGPT-gebruikershandleiding

Overzicht

ChatGPT is een chatbot ontwikkeld door OpenAI, gebaseerd op een groot taalmodel (LLM). De kernwaarde ligt in het begrijpen van natuurlijke taal en het genereren van logisch samenhangende tekstantwoorden. Deze handleiding heeft tot doel een systematische methodologie te bieden die gebruikers helpt bij het verbeteren van hun gebruiksefficiëntie van basisoperaties tot geavanceerde prompt-engineering.

Basisoperaties en principes van prompt-engineering

1. Duidelijke en specifieke vragen stellen (Specificiteit en duidelijkheid)

Een effectieve prompt is de voorwaarde voor het verkrijgen van antwoorden van hoge kwaliteit. Gebruikers moeten vermijden vaag of open eindige vragen te stellen. Vragen moeten alle noodzakelijke context, beperkende voorwaarden en verwachte outputformaten bevatten. Bijvoorbeeld, in plaats van vragen “geef me wat programmeeraanwijzingen”, is een betere vraag “als een ervaren Python-ingenieur, geef me drie specifieke suggesties voor het optimaliseren van de prestaties van Django-applicaties, en geef de output in Markdown-lijstformaat”.

2. Rolspel (Role-playing)

Door ChatGPT te vragen een specifieke rol te spelen, kunnen zijn antwoorden worden gericht op een bepaald professioneel gebied of perspectief. Deze techniek kan de professionaliteit en relevantie van de antwoorden aanzienlijk verhogen. De roldefinitie moet zo specifiek mogelijk zijn, inclusief beroep, ervaring en doelgroep.

3. Ketenvan-gedachte prompts (Chain-of-Thought, CoT)

Voor vragen die meerdere stappen redenering of complexe logische analyse vereisen, moet het model worden gevraagd om zijn denkproces stap voor stap uit te leggen voordat het het definitieve antwoord geeft, dat wil zeggen “ketenvan-gedachte”. Dit kan niet alleen de nauwkeurigheid van het definitieve antwoord verbeteren, maar helpt ook gebruikers om het redeneerpad van het model te controleren en potentiële fouten tijdig te ontdekken. Het toevoegen van “alsjeblieft stap voor stap denken en je redenering uitleggen” aan de prompt is cruciaal voor het implementeren van CoT.

Geavanceerde prompttechnieken

1. Weinig-voorbeelden leren (Few-shot Learning)

Wanneer het model een specifiek outputformaat of stijl moet volgen, kunnen er enkele voorbeelden van input en verwachte output worden gegeven voor de hoofdprompt. Het model leert het taakpatroon en de vereisten op basis van deze voorbeelden, en genereert vervolgens nieuwe output die sterk consistent is met de voorbeelden. Deze methode is bijzonder geschikt voor taken zoals gegevenstransformatie, tekstclassificatie en stijloverdracht.

2. Iteratieve optimalisatie en contextgebruik

Als het model het eerste antwoord niet volledig bevredigend geeft, moeten gebruikers gebruik maken van de contextuele kenmerken van de dialoog om te optimaliseren via een iteratief proces. Verboden is om een nieuw gesprek te beginnen. De juiste aanpak is:

• De specifieke delen in het antwoord aanwijzen die verbetering nodig hebben.
• Nieuwe beperkende voorwaarden toevoegen of bestaande fouten uitsluiten.
• Het model vragen om lokale wijzigingen aan te brengen terwijl de oorspronkelijke structuur behouden blijft.

Dit proces maakt gebruik van het vermogen van LLM om binnen dezelfde sessie geheugen en consistentie te behouden.

Beperkingen en professionele gebruiksaanbevelingen

Beperkingen van het model

ChatGPT is een voorspellend taalmodel, geen feiten database. Het kan de volgende beperkingen hebben:

• Feitelijke fouten (Hallucinatie): Het model kan antwoorden genereren die redelijk klinken maar in feite onjuist of verzonnen zijn.
• Kennisactualiteit: De kennisbank van het model heeft een einddatum. Voor de nieuwste gebeurtenissen en informatie moet worden samengewerkt met browsefuncties (zoals Web Browsing in de Plus-versie) om realtime gegevens te verkrijgen.

Professionele toepassingsscenario’s

Om de kwaliteit van toepassingen in professionele omgevingen te waarborgen, wordt aanbevolen de volgende principes te volgen:

• Code-assistentie: Gebruikt voor het genereren van codesnippers, het uitleggen van complexe API’s of het voorstellen van refactoring. De uiteindelijke code moet worden gecontroleerd en getest door een mens.
• Contentcreatie: Gebruikt als tool voor brainstormen of het genereren van een eerste versie. De uiteindelijke output moet worden nagekeken en afgewerkt door een mens, zodat stijl en feitelijke nauwkeurigheid voldoen aan de eisen.
• Gegevensprivacy: Vermijd het invoeren van gevoelige, vertrouwelijke of persoonsgegevens in de prompts. Tenzij er expliciet gebruik wordt gemaakt van een enterprise-privéversie, moeten alle invoer worden beschouwd als mogelijke gegevens voor modeltraining.

Schema: Prompt-engineeringproces

Hieronder wordt met een Mermaid-diagram een standaard, iteratief prompt-engineeringproces beschreven.

graph TD
    A[Doel en outputformaat bepalen] --> B{Initiële prompt opstellen};
    B --> C[De prompt indienen en antwoord ontvangen];
    C --> D{Is het resultaat bevredigend?};
    D -- Ja --> E[Taak voltooid, effectieve prompt vastleggen];
    D -- Nee --> F[Ongenoegen analyseren, verbeteringsrichting duidelijk maken];
    F --> G[In de bestaande sessie nieuwe beperkingen of rollen toevoegen];
    G --> C;

    subgraph Belangrijke punten voor initiële prompt
        B1(Duidelijke beperkingen)
        B2(Roldefinitie)
        B3(CoT: Redenering eisen)
        B --> B1;
        B --> B2;
        B --> B3;
    end

• ←Vorige
• Volgende→