Japonya'daki Waseda Üniversitesi tarafından yapılan bir diller arası çalışmaya göre, AI-IE adlı antrenman için kaba girdi taleplerinin kullanılması sonuçları önemli ölçüde etkilemektedir. Çalışma, kaba taleplerin kullanımının, chatgpt gibi SO -Called büyük dil modellerinin (LLMS) daha düşük bir performansına yol açtığını belirtmektedir. Artan bir bozulma, yanlış cevaplar veya cevapları reddetme var. Ama aynı zamanda çok saygılı istemler – çalışmaya göre – her zaman daha iyi sonuçlara yol açmaz. Dolayısıyla araştırmacılar, çoğu koşulda ılımlı bir nezaketin düşmanlıktan daha iyi olduğu sonucuna varıyorlar.
Daha sonra daha fazlasını okuyun Reklamcılık
Daha sonra daha fazlasını okuyun Reklamcılık
Optimal nezaket dile bağlı olarak değişir. Örneğin, bilgi istemlerinizi İngilizce, Japonca veya Çince yazıyor olsanız da farklılıklar vardır. Bu, AI modellerini belirli bir dilde eğiterek açıklanmaktadır. AI modelleri, eğitildikleri dilin iznine açıktır. Bu nedenle chatgpt ve diğer modeller kültürel bağlam ve dilden etkilenir. Bunlar insan iletişim özelliklerini yansıtır ve AI'nın insanların kültürel normlarına karşılık gelip gelmediklerine işaret eder.
Brüt kabalıktan kaçınılmalıdır
Yapay zeka ve dijital dernek Bitkom'un bulutu danışmanı Lucy Czachowski, sadece kaba kabalık gerçekte AI botlarının sonuçlarını fark edilir derecede olumsuz etkilediğine inanıyor. “Bu AI modellerinin duyguları yok.” Bu yüzden de kaba istemlere üzülmezler. “Yine de, teknik nedenlerle kibar olmak ya da olağan tona bağlı kalmak mantıklı. Çünkü AI bu tonla eğitildi.”
Daha sonra daha fazlasını okuyun Reklamcılık
Daha sonra daha fazlasını okuyun Reklamcılık
Bu nedenle, LLM'ler bazen normal veya kibarca formüle edilmiş soruları anlayabilir. “Öte yandan çok agresif bir ton, sonucu daha da kötüleştirebilir.” Bu nedenle, Bitkom uzmanı, istemlerdeki hayal kırıklığını bırakmamayı değil, olabildiğince nesnel ve kesin olarak formüle edilmesini tavsiye eder. “İlk cevaptan memnun değilseniz, tekrar denemelisiniz ve daha sonra daha fazla bilgi basmalısınız.”
Ondan üçü AI botlarına teşekkür etmek istiyor
Almanlar yapay zeka kullandıklarında hangi tavırları gösteriyor? Digitalverband Bitkom adına temsili bir çalışma 2024'te bu soruyu izledi. Bundan sonra, katılımcıların neredeyse tamamı – yüzde 99 – AI yapıyor. Sadece yüzde biri kelimenin tam anlamıyla “o” diyor. En az üçte ikisi yazımlarına dikkat eder, ancak sadece yüzde 45'i genellikle taleplerini kibar bir “lütfen” ile formüle eder. Sadece yüzde 29'u genellikle “teşekkür ederim” diyor. Yüzde altı ise zaten bir AI botuna hakaret etti. Bu, cinsiyetler arasında açık bir fark gösterir: yüzde dokuz olarak, AI'ya eksik olan erkeklerin yüzdesi, kadınlardaki yüzdeden daha önemli ölçüde daha yüksektir. Sadece yüzde üçü sohbet botuna hakaret etti. Ancak tam tersi davranışlar da var: erkeklerin yüzde 13'ü ve kadınların yüzde 14'ü yapay zekayı zaten övdü.
Ayrıca, AI modellerinin sağlayıcıları, cevapların kalitesini kontrol etme seçeneğine sahiptir. Lucy Czachowski, “Sağlayıcılar kullanıcıların zayıf ton gibi belirli davranışlarını ödüllendirmek istemiyorlarsa, bunu AI'nın karşılık gelen cevaplarıyla yapabilirler. Modellerin uyduğu yönergelerinde böyle bir şeyi düzenlerler.”
Nezaket daha iyi sonuçlara yol açabilir
Bilgisayar bilimcisi ve Würzburg'dan yapay zeka uzmanı Dr. Tristan Behrens, aslında sesli modellerle ilgili nezaketi değerlendiriyor: “Dostluğun cevaplar üzerinde doğrudan bir etkisi yok. Ama her zaman AI için dostum. Çünkü insanlara da dostum.” Serbest AI danışmanı bazen müşterileri için heyecanlı bir şekilde heyecanlı bir şekilde heyecanlı bir şekilde heyecanlı bir şekilde heyecanlı bir şekilde heyecanlı bir şekilde heyecanla heyecan duyuyor.
Behrens'e göre, nezaket kendi içinde belirleyici olmasa bile, en azından dolaylı olarak iyi sonuçlara yol açar. Çünkü: Dostluk istemleri genellikle daha ayrıntılı olarak formüle edilir! Bu da daha iyi sonuçlara yol açabilir. Kibar istekler genellikle açıkça yapılandırıldığından, cevaplar daha yararlı olabilir. Temel olarak, AI modelleri insan benzeri cevapları taklit etmek için eğitilmiştir. Kullanıcılar kibarsa, model buna göre tepki verir. “Ancak mevcut dil modelleri iyileşiyor, böylece istemlerin kalitesi artık iyi sonuçlar elde etmek o kadar önemli değil.” Modeller, giriş gereksinimlerinde kötü formüle edilmiş ve agresif istemler veya birçok yazım hatası durumunda hala iyi cevaplar sağlayabilir.
Daha sonra daha fazlasını okuyun Reklamcılık
Daha sonra daha fazlasını okuyun Reklamcılık
Ancak AI cevaplarının önemli ölçüde iyileştirdiği şey gelişmiş isteme teknikleri, Tristan Behrens. Bu, sözde “etki alanı hazırlama” içerir: “AI modeline belirli bir rol veya perspektif alma talimatı verilir.” Başka bir teknoloji, AI'dan cevaptan önce en iyi yaklaşımı düşünmesi istenen sözde “Meta-Bastırma” dır. “Sonra AI, daha iyi düşünülmüş ve daha yapılandırılmış cevaplara yol açan AI dalıyor ve rafine ediyor.”
Bu tekniklerin arkasındaki mekanizma, kullanıcıların giriş isteklerini yapılandırılmış bir şekilde formüle etmeleri veya AI'ye daha fazla bağlam sunmalarıdır. Bu da cevaplar üzerinde olumlu bir etkiye sahiptir. “Örneğin, büyük veri ve metin dosyaları sunuyorum. Ne kadar çok arka plan sağlarsam, sonuçlar o kadar iyi olur.”
Daha sonra daha fazlasını okuyun Reklamcılık
Daha sonra daha fazlasını okuyun Reklamcılık
Optimal nezaket dile bağlı olarak değişir. Örneğin, bilgi istemlerinizi İngilizce, Japonca veya Çince yazıyor olsanız da farklılıklar vardır. Bu, AI modellerini belirli bir dilde eğiterek açıklanmaktadır. AI modelleri, eğitildikleri dilin iznine açıktır. Bu nedenle chatgpt ve diğer modeller kültürel bağlam ve dilden etkilenir. Bunlar insan iletişim özelliklerini yansıtır ve AI'nın insanların kültürel normlarına karşılık gelip gelmediklerine işaret eder.
Brüt kabalıktan kaçınılmalıdır
Yapay zeka ve dijital dernek Bitkom'un bulutu danışmanı Lucy Czachowski, sadece kaba kabalık gerçekte AI botlarının sonuçlarını fark edilir derecede olumsuz etkilediğine inanıyor. “Bu AI modellerinin duyguları yok.” Bu yüzden de kaba istemlere üzülmezler. “Yine de, teknik nedenlerle kibar olmak ya da olağan tona bağlı kalmak mantıklı. Çünkü AI bu tonla eğitildi.”
Daha sonra daha fazlasını okuyun Reklamcılık
Daha sonra daha fazlasını okuyun Reklamcılık
Bu nedenle, LLM'ler bazen normal veya kibarca formüle edilmiş soruları anlayabilir. “Öte yandan çok agresif bir ton, sonucu daha da kötüleştirebilir.” Bu nedenle, Bitkom uzmanı, istemlerdeki hayal kırıklığını bırakmamayı değil, olabildiğince nesnel ve kesin olarak formüle edilmesini tavsiye eder. “İlk cevaptan memnun değilseniz, tekrar denemelisiniz ve daha sonra daha fazla bilgi basmalısınız.”
Ondan üçü AI botlarına teşekkür etmek istiyor
Almanlar yapay zeka kullandıklarında hangi tavırları gösteriyor? Digitalverband Bitkom adına temsili bir çalışma 2024'te bu soruyu izledi. Bundan sonra, katılımcıların neredeyse tamamı – yüzde 99 – AI yapıyor. Sadece yüzde biri kelimenin tam anlamıyla “o” diyor. En az üçte ikisi yazımlarına dikkat eder, ancak sadece yüzde 45'i genellikle taleplerini kibar bir “lütfen” ile formüle eder. Sadece yüzde 29'u genellikle “teşekkür ederim” diyor. Yüzde altı ise zaten bir AI botuna hakaret etti. Bu, cinsiyetler arasında açık bir fark gösterir: yüzde dokuz olarak, AI'ya eksik olan erkeklerin yüzdesi, kadınlardaki yüzdeden daha önemli ölçüde daha yüksektir. Sadece yüzde üçü sohbet botuna hakaret etti. Ancak tam tersi davranışlar da var: erkeklerin yüzde 13'ü ve kadınların yüzde 14'ü yapay zekayı zaten övdü.
Ayrıca, AI modellerinin sağlayıcıları, cevapların kalitesini kontrol etme seçeneğine sahiptir. Lucy Czachowski, “Sağlayıcılar kullanıcıların zayıf ton gibi belirli davranışlarını ödüllendirmek istemiyorlarsa, bunu AI'nın karşılık gelen cevaplarıyla yapabilirler. Modellerin uyduğu yönergelerinde böyle bir şeyi düzenlerler.”
Nezaket daha iyi sonuçlara yol açabilir
Bilgisayar bilimcisi ve Würzburg'dan yapay zeka uzmanı Dr. Tristan Behrens, aslında sesli modellerle ilgili nezaketi değerlendiriyor: “Dostluğun cevaplar üzerinde doğrudan bir etkisi yok. Ama her zaman AI için dostum. Çünkü insanlara da dostum.” Serbest AI danışmanı bazen müşterileri için heyecanlı bir şekilde heyecanlı bir şekilde heyecanlı bir şekilde heyecanlı bir şekilde heyecanlı bir şekilde heyecanlı bir şekilde heyecanla heyecan duyuyor.
Behrens'e göre, nezaket kendi içinde belirleyici olmasa bile, en azından dolaylı olarak iyi sonuçlara yol açar. Çünkü: Dostluk istemleri genellikle daha ayrıntılı olarak formüle edilir! Bu da daha iyi sonuçlara yol açabilir. Kibar istekler genellikle açıkça yapılandırıldığından, cevaplar daha yararlı olabilir. Temel olarak, AI modelleri insan benzeri cevapları taklit etmek için eğitilmiştir. Kullanıcılar kibarsa, model buna göre tepki verir. “Ancak mevcut dil modelleri iyileşiyor, böylece istemlerin kalitesi artık iyi sonuçlar elde etmek o kadar önemli değil.” Modeller, giriş gereksinimlerinde kötü formüle edilmiş ve agresif istemler veya birçok yazım hatası durumunda hala iyi cevaplar sağlayabilir.
Daha sonra daha fazlasını okuyun Reklamcılık
Daha sonra daha fazlasını okuyun Reklamcılık
Ancak AI cevaplarının önemli ölçüde iyileştirdiği şey gelişmiş isteme teknikleri, Tristan Behrens. Bu, sözde “etki alanı hazırlama” içerir: “AI modeline belirli bir rol veya perspektif alma talimatı verilir.” Başka bir teknoloji, AI'dan cevaptan önce en iyi yaklaşımı düşünmesi istenen sözde “Meta-Bastırma” dır. “Sonra AI, daha iyi düşünülmüş ve daha yapılandırılmış cevaplara yol açan AI dalıyor ve rafine ediyor.”
Bu tekniklerin arkasındaki mekanizma, kullanıcıların giriş isteklerini yapılandırılmış bir şekilde formüle etmeleri veya AI'ye daha fazla bağlam sunmalarıdır. Bu da cevaplar üzerinde olumlu bir etkiye sahiptir. “Örneğin, büyük veri ve metin dosyaları sunuyorum. Ne kadar çok arka plan sağlarsam, sonuçlar o kadar iyi olur.”