Gems Google jsou jemným úvodem do rychlého inženýrství AI

Předpřipravené drahokamy Google nabízejí rychlé příklady, které můžete upravit, abyste mohli začít s vlastním robotem.

Pohotové inženýrství se ukázalo jako jedna z důležitých nových technických dovedností ve věku generativní umělé inteligence (Gen AI). Vytváření dobré výzvy je spíše umění než věda a zahrnuje vytvoření správných požadavků, aby chatbot, jako je ChatGPT nebo Gemini od Googlu, dělal, co chcete.

Dobrá výzva může být někdy rozdílem mezi napůl slušným a hrozným výstupem od robota.

Nová funkce velkého jazykového modelu Gemini od Googlu, Gems, představená minulý týden, nabízí rychlý kurz rychlého inženýrství. Tuto funkci stojí za to vyzkoušet, pokud trávíte hodně času prací s Gen AI nebo máte v úmyslu tuto technologii intenzivně využívat.

Drahokamy jsou zaměřené chatovací relace, které si můžete uložit na svůj řídicí panel Gemini. Mají pomoci s úkoly, jako je brainstorming o firemní strategii, upřesnění studijních návyků nebo zlepšení psaní.

Drahokamy jsou podobné jiným přístupům, které umožňují uživateli Gen AI vytvořit výzvu a uložit výzvu pro pozdější použití. Například OpenAI nabízí svůj trh pro značky GPT vyvinuté třetími stranami.

Gems si můžete představit jako základní typ aplikace, na které můžete stavět pro svůj vlastní účel.

Gems je také podobný uživatelským instrukcím ChatGPT, což je rychlý materiál, který si uložíte do nastavení a který má ChatGPT začlenit do odpovědi. Rozdíl mezi těmito dvěma je v tom, že vlastní instrukce mají fungovat v každé instanci ChatGPT, zatímco instrukce drahokamů jsou specifické pro tento jednotlivý drahokam.

Drahokamy mohou být dostupné některým uživatelům mobilní aplikace Gemini od Google pro Android, ale ne všem uživatelům. Pokud nevidíte Drahokamy, přejděte na gemini.google.com. Drahokamy zatím v aplikaci pro iOS pro iPhone a iPad vůbec nefungují; Uživatelé Apple budou muset používat Gemini na webu.

Drahokamy mohou používat pouze předplatitelé tarifu Gemini Advanced od Googlu nebo firemní verze (od 19,99 $měsíčně v rámci předplatného Google One).

Pokud vytváříte svůj vlastní drahokam od začátku, začněte tím, že přejdete na obrazovku Správce drahokamů z postranního panelu Gemini:

Klikněte na "Nový drahokam" a dejte svému drahokamu jméno a/nebo popis, například "učitel francouzštiny". Poté zadáte pokyny. Toto je důležitá část. Blížencům sdělujete pokyny, jaká má být funkce tohoto drahokamu -- například "pomozte mi naučit se francouzsky" -- a jak byste chtěli postupovat, například styl konverzace. Nejsou zde žádné rady, takže se snažíte vyvinout svůj vlastní styl nabádání:

Některé rady však můžete získat pomocí jednoho z pěti předpřipravených drahokamů, které Google poskytuje ve správci drahokamů: Brainstormer, Kariérní průvodce, Kódovací partner, Výukový kouč a Editor psaní:

Když vytvoříte kopii kteréhokoli z těchto drahokamů pomocí malé ikony „kopírovat“, tato akce kopírování odhalí všechny pokyny, které Google pro drahokam vyplnil. Berte to jako šablonu pro rychlé inženýrství, ze které můžete stavět. Své pokyny můžete vložit do pole pokynů a přidat, odebrat nebo upravit standardní štítek poskytnutý společností Google.

Další prvky výzvy můžete přidat později, pokud na ně budete myslet. Stačí se vrátit na postranní panel a zpět na obrazovku Správce drahokamů a vybrat ikonu tužky vedle drahokamu, který chcete upravit.

Když vyvoláte některý z drahokamů z postranního panelu, začnete do něj po výzvě psát, stejně jako u každého chatování.

Abych otestoval drahokamy, zkopíroval jsem Brainstormer Gem a pokusil jsem se získat pomoc s plánem prodeje pro předplatitelský technický zpravodaj. Nazval jsem to „Sales coach“ a upravil jsem standardní kód Google pro Brainstorming a nahradil jsem text výzvy svými úpravami.

Například do prvního řádku výzvy - „Účel“ - jsem vložil: „Vaším účelem je vést mě při vytváření prodejní taktiky a strategie. Pomůžete mi přemýšlet o tom, co u daného potenciálního zákazníka funguje a co nefunguje. ." Přidal jsem několik požadavků, jako například: "Vysvětlete logiku každé navrhované prodejní taktiky nebo strategie."

Po provedení všech úprav jsem stiskl tlačítko „Uložit“.

Odtud jsem se zapojil do chatu s robotem. Vysvětlil jsem snahu prodat konkrétnímu potenciálnímu zákazníkovi předplatné technologického zpravodaje za 30 USD, který by poskytoval investiční poradenství. Začal jsem výzvou: "Rád bych zformuloval plán, jak prodat svůj předplatitelský produkt potenciálnímu zákazníkovi."

S robotem jsem prošel četnými koly otázek a odpovědí, asi půl hodiny, což zahrnovalo práci tam a zpět na psaní dopisu potenciálnímu zákazníkovi a vyvrcholilo to voláním Zoom s hraním rolí, kde roli potenciálního zákazníka hrál drahokam. chovat se skepticky k prodeji. Byl jsem také vyzván, abych vložil přesvědčivé odpovědi:

Gem hodnotil můj výkon jako prodejce - „prokázal dobrou znalost základů prodeje a zároveň se orientoval ve výzvách, které představoval váhavý potenciální zákazník“ - a dokonce nabídl několik oblastí ke zlepšení: „Váš styl komunikace mohl být o něco vřelejší a poutavější. ."

Nebýt kariérního prodejce, nemám ponětí, zda všechny tyto rady představují dobrý koučink. Pravděpodobně nedosahuje úrovně legendárního trenéra, jakým je Jordan Belfort, Vlk z Wall Street a jeho Straight Line System.

Přesto se zdá, že to tu nějakou hodnotu má. Mít přepis celého chatu, který je uložen v postranním panelu, je příjemným pomocníkem, pokud se chcete vrátit a zkontrolovat chat.

Některá omezení jsou do očí bijící zřejmá po absolvování cvičení. Jedním z nich je, že drahokam, přestože je během půlhodinové výměny konzistentní v tónu, se nevrací k dřívějším bodům a pouze se pohybuje vpřed. Ve skutečném koučovacím sezení by měl být kouč schopen propojit pozdější obraty konverzace s dřívějšími obraty.

Také si myslím, že sentiment platí pro společné aktivity, jako je brainstorming na narozeninové oslavě nebo práce na životopisu.

Toto omezení mi u velkých jazykových modelů připadá jako obecný problém. Model pravděpodobně vyžaduje efektivnější využití kontextového okna, všechny věci zadané dříve ve výměně. Mám podezření, že je to inženýrská výzva, která vyžaduje další vývoj základního modelu Gemini.

Za druhé, zdá se, že Gem spoléhá na své velmi obecné znalosti prodeje z jakýchkoliv tréninkových dat, která byla použita k vývoji Gemini. Pro tyto cílené případy použití se domnívám, že aplikace Gem by mohla těžit z generování rozšířeného načítání (RAG), což je stále populárnější technika Gen AI, kde se model AI napojuje na externí databázi. Tento přístup by mohl klenotu umožnit získat více zdrojů pro znalosti prodeje specifické pro doménu.

Za třetí, základnímu procesu může prospět ukládání jednoduchých znalostí na pozadí ve formě vět, což OpenAI nabízí ve své „paměťové“ funkci. Ukládání znalostí o pozadí tímto způsobem znamená, že někdo může použít drahokam, aniž by při každém chatu znovu vymýšlel věci.

Pokud jste například prodejce, měli byste být schopni ukládat informace o pozadí, jako je: „Prodávám předplacený technický zpravodaj za 30 USD“, a nechat drahokam tuto skutečnost automaticky začlenit při každém rozhovoru.

To mě přivádí ke čtvrtému a nejkřiklavějšímu opomenutí - drahokamy nemají žádné záznamy o minulých rozhovorech. I když je uložen přepis každého chatu s drahokamem, drahokam samotný začíná prázdný pokaždé, když jej použijete. Nemůžete drahokamu požádat, aby prozkoumal něco z předchozí relace, protože to již není součástí kontextového okna drahokamu, protože se to stalo minulostí.

To je velký deficit, pokud se chcete vrátit a používat drahokam znovu a znovu. Například, pokud chcete další koučovací sezení, měli byste být schopni prozkoumat věci, které se objevily v předchozím koučovacím sezení, a zlepšit tuto výměnu jako aditivní proces, spíše než začínat od nuly.

Představte si, že máte trenéra ze skutečného světa - jakéhokoli druhu, prodeje, fitness, ledního hokeje, cokoliv - který si nikdy nepamatuje, kde jste naposledy skončili na své dlouhé cestě za zlepšením. Pravděpodobně byste hledali trenéra, který by věnoval více pozornosti a měl paměť.

Navzdory těmto nedostatkům mají drahokamy tu hodnotu, že přinášejí uživateli základní informace o rychlém inženýrství. Tato schopnost je užitečná pro všeobecné publikum, které si neuvědomuje, že existuje rychlé inženýrství.