Užklausos – kaip teisingai jas rašyti
„Mama, ką šiandien valgysim?” – tai užklausa
„Išrašykit sąskaitą-faktūrą” – irgi užklausa
Face ID nepavyko? Telefonas paprašo pakelti galvą – vėl užklausa.
Užklausa = tiesiog aiškus prašymas su detalėmis.
POV: prašai nupirkti tau traškučių…
Kaip prašymo tikslumas keičia rezultatą
Netikslus prašymas
„Nupirk traškučių”
→ draugelis grįš su bet kokiais
Tikslus prašymas
„Nupirk Lay’s su sūrio skoniu, mažą pakelį”
→ draugelis grįš su tiksliai tuo, ko nori
Kodėl žmonės sako „DI neveikia”?
Daugelis žmonių sako: „DI neveikia”, „ChatGPT rašo nesąmones”. Bet dažniausiai problema ne DI, o kaip formuluojama užklausa.
Dažniausios klaidos (ir kodėl vien tik „užklausų knyga / prompt book” nepadės)
Nepaisoma „atminties” (memory)
Atmintis susideda iš:
- To, ką žino DI (pvz, ChatGPT buvo apmokytas OpenAI komandos)
- Tavo užklausų istorijos
GPT nesiunčia tavo pokalbių istorijos kitiems. Kiekvienas vartotojas – tarsi turi mini GPT versiją, treniruojamą tik jo klausimais ir stilistika.
Kopijuojamos užklausos be konteksto
Kaip beliašai iš turgaus – kaip ir skanu, sotu, bet iš ko jie ir ar neteks ieškoti tualeto?..
Paruošti užklausų rinkiniai geriausiu atveju = fastfood’as, o blogiausiu – neaiškus pirkinys be garantijų.
Per mažai konteksto
Nežinau kaip tau, bet man iki šiol kelia nuostabą mokyklos laikų literatūros rašinėliai „Ką turėjo omenyje autorius?”
Kuo trumpesnė užklausa, tuo daugiau dirbtinis intelektas turi atspėti „ką turi omenyje autorius?”. O tu pyksti, kad DI „pievas kalba”.
Ignoruojamas konteksto langas
Kiekvienas dirbtinio intelekto modelis (DeepSeek, Llama, ChatGPT, Gemini ir kt.) turi ribotas galimybes prisiminti apie ką šiuo metu kalbi su juo (darbinė atmintis), vadinamąjį konteksto langą (context window).
Kai ją perpildai – pradžia „pasimeta” kaip failas iš papkės. Kai pranyksta pradžios kontekstas → dirbtinis intelektas toliau tiesiog bando atspėti labiausiai tikėtinus tokėnus remiantis turima informaciją. Tačiau kadangi kontekstas jau kažkur pamestas – dirbtinis intelektas parenka tikėtinus tokenus iš visų galimų, o ne iš tam tikroje temoje galimų.. Tai dar kitaip vadinama haliucinacijos.
Dirbtinio intelekto kalbos modelių konteksto lango dydžiai
• Lokalus diegimas
• Aktyvus bendruomenės palaikymas
• Puikiai tinka dideliems projektams
• Multimodalinis (tekstas, vaizdas, audio)
• Pagerintas kodavimo našumas
• Geresnis vadovavimasis instrukcijomis
• Aukšta kokybė programavimo užduotims
• Patobulinti saugumo mechanizmai
• Greitas atsakymo laikas
• Teksto, vaizdo, audio apdorojimas
• Matematikos ir mokslo užduotys
• Loginis samprotavimas
🇱🇹 Bet palauk… Kodėl su lietuvių kalba sunkiau?
Tu galbūt pastebėjai, kad dirbtiniam intelektui geriau sekasi anglų kalba nei lietuvių? Čia ne tavo vaizduotė – tai yra realus techninis paaiškinimas
Apie tai pasakojau pirmoje ir antroje pamokose, tačiau dar kartą susidėliokim viską į savo vietas
Tokenų problema
Lietuvių kalba DI „sunkesnė”:
• „impossible” (anglų) = 2 tokenai
• „neįmanoma” (lietuvių) = 5 tokenai
Duomenų skirtumas
Dirbtini intelektas apmokomas:
• Anglų kalba: milijardai tekstų
• Lietuvių kalba: šimtai tūkstančių
Kultūrinis kontekstas
DI mažiau žino apie:
• Lietuvių verslo kultūrą
• Vietinius terminus
• Komunikacijos tradicijas
Konkretūs pavyzdžiai: anglų vs lietuvių
Pavyzdys 1: Verslo konsultacijos
ANGLŲ KALBA (veikia gerai)
DI atsakymas: Konkretūs, įvairūs pasiūlymai apie marketingą, pardavimus, produkto plėtrą, finansų valdymą.
LIETUVIŲ KALBA (veikia blogai)
DI atsakymas: Bendri, nekonkretūs patarimai. Gali pasiūlyti tarptautinius sprendimus, netinkančius Lietuvos rinkai.
LIETUVIŲ KALBA (gerintas variantas)
Pavyzdys 2: Maisto pramonė
ANGLŲ KALBA
DI atsakymas: Puikūs pasiūlymai, atsižvelgiant į amerikiečių/tarptautinius skonius, tendencijas.
LIETUVIŲ KALBA (blogai)
DI atsakymas: Gali naudoti netinkamą toną lietuvių auditorijai, pasiūlyti per agresyvų pardavimų stilių.
LIETUVIŲ KALBA (gerai)
Kodėl taip nutinka?
Konteksto „spėjimas”
Angliškai: „marketing strategy” → DI automatiškai supranta: digital marketing, social media, content, email, SEO
Lietuviškai: „marketingo strategija” → DI gali suprasti per plačiai
Kultūrinis kodas
Angliškai: „professional networking event” → DI žino amerikiečių verslo kultūrą
Lietuviškai: „profesionalų networking’as” → DI nežino lietuvių verslo kultūros specifikos
Regionaliniai terminai
Angliškai: „small business” → DI žino tipišką JAV smulkaus verslo situaciją
Lietuviškai: „smulkus verslas” → DI nežino Lietuvos mokesčių, biurokratijos, rinkos specifikos
Sveikinu, dabar tu supranti, kad lietuvių kalba DI reikalauja daugiau „rankų darbo” – tu turi jam paaiškinti kontekstą, kurį anglų kalba jis automatiškai „nuspėja”. Tai ne DI kaltė, o tiesiog realybė – jis mokomas iš daugiausia anglkalbių šaltinių. Daugėjant lietuviškų šaltinių – dirbtinio intelekto atsakymai taip pat progresuoja.
Pagrindinis takeaway:
Užklausos – ne naujiena. Tu jas jau naudoji kiekvieną dieną! Skirtumas tik tas, kad su DI reikia būti tikslesniam, nes jis negali atgal paklausti „ar turėjai omenyje štai ką?”
Kitoje pamokoje sužinosi:
Kodėl kartais DI kalba pievas?
Išmoksi atpažinti ir išvengti situacijų, kai DI pateikia netikslią informaciją!
