Nuova tecnica di ingegneria del prompt di ChatGPT simulazione del programma

Nuova tecnica per il prompt di ChatGPT nella simulazione del programma

Il mondo dell’ingegneria delle prompt è affascinante su vari livelli e non mancano modi intelligenti per spingere gli agenti come ChatGPT a generare tipi di risposte specifici. Tecniche come Chain-of-Thought (CoT), basate su istruzioni, N-shot, Few-shot e persino trucchi come lusinga/assegnazione di ruoli sono l’ispirazione di librerie ricche di prompt che mirano a soddisfare ogni esigenza.

In questo articolo, approfondirò una tecnica che, per quanto la mia ricerca mostri, è potenzialmente meno esplorata. Sebbene la etichetterò provvisoriamente come “nuova”, mi asterrò dal chiamarla “innovativa”. Date la velocità impressionante dell’innovazione nell’ingegneria delle prompt e la facilità con cui nuovi metodi possono essere sviluppati, è del tutto possibile che questa tecnica possa già esistere in qualche forma.

L’essenza della tecnica mira a far operare ChatGPT in modo che simuli un programma. Un programma, come sappiamo, consiste in una sequenza di istruzioni generalmente raggruppate in funzioni per svolgere compiti specifici. In qualche modo, questa tecnica è una combinazione di tecniche basate su istruzioni e basate su ruoli. Ma a differenza di quegli approcci, cerca di utilizzare un framework di istruzioni ripetibile e statico, consentendo all’output di una funzione di informare un’altra e all’intera interazione di rimanere entro i limiti del programma. Questa modalità dovrebbe allinearsi bene con i meccanismi di completamento dei prompt negli agenti come ChatGPT.

Per illustrare la tecnica, specificando i parametri per una mini-app all’interno di ChatGPT4 progettata per funzionare come un Workshop Interattivo per Innovatori. La nostra mini-app incorporerà le seguenti funzioni e caratteristiche:

• Costruisci la tua prima correzione automatica senza Machine Learning
• Oltre i tutorial Imparare l’analisi dei dati con l’agente di Pandas di LangChain
• Ricercatori di Inception, MBZUAI e Cerebras hanno reso open-source ‘Jais’ il più avanzato modello di linguaggio arabo al mondo.

1. Lavorare su una nuova idea
2. Approfondire un’idea
3. Riassumere un’idea
4. Recuperare idee
5. Continuare a lavorare su un’idea precedente
6. Statistiche di utilizzo dei token/”memoria”

Per essere chiari, non chiederemo a ChatGPT di codificare la mini-app in un linguaggio di programmazione specifico e rifletteremo ciò nei parametri del nostro programma.