OpenAI-nin ortaq kursunu bitirdim və Technical Practitioner sertifikatını qazandım.Kursun çoxu sistem düzeyində və market-ə getməkdə olan temalara - RAG iş prosesləri, API platformaları, model fərqləri, fine-tuning, özəlləşdirilmiş GPT-lər, gardrails və biznes qiymət çərşəkləri ilə bağlıdır. Bütün bunlar problemlərdir. Amma bu postda, hər gün istifadəçilər üçün geçerli olan “aha” vaxtlarımdan və anlayışlarımdan birini paylaşmaq istəyirəm.Bunlar yeni başlayan düyməsindən uzaqlaşmaq, sistemin necə işlədiyini anlamak və bu anlayışı gündəlik düşüncədə və işdə çox daha konsekvent nəticələr əldə etmək üçün istifadə etməkdir. Aşağıda GPT-yi frustrasiya edən oyunlardan güvenli bir alana çevirən destilasiya checklist var. “GPT” “Get Dumber” olduğunda: kontekst pencerəsi həqiqi butonluqdır Hər bir modelin bir kontekst pencerəsi vardır ( Bu, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir ki, bir neçə ildir. tokens Bu pencerədə: sizin əmrləriniz, yüklədikləriniz, modelin əvvəlki cavabları, danışıq öyküləri var. Bir thread daha uzun olursa, ya da işiniz kompleks olursa, model ayrıntıları atmağa başlayır. What to do instead: 
 
 
 
 Böyük işləri etirazlara bölünür (informasiyaları batillə verir). “İstədiyiniz faktlar”ı periodik olaraq təhlil edin və GPT-nin bunları istifadə etməsini təsdiqləyin. Uzun-uzun prosedürlər üçün, chatdən strukturlu iş aksiyasına gedin (bu barədə daha çox 7. bölümdə). Modellər yaşlanmır, sistemlər yaşlanmaz. Kursdan gələn fikirlər: . models are products, not living systems Bir dəfə yayımlandıqdan sonra, modelin eğitim verilişləri böyük ölçüde dondurulur. Bu sistemin hər zaman yaxşılaşdığını göstərir: 
 
 
 
 Farklı gücləri olan yeni modellər Daha yaxşı rota və orkestrasiya Təsadüfi informasiyanı quraşdırmaq üçün aparılan proqramlar Bu səbəbdən seçki Xüsusən ki, bu, daha çox problemlər yarada bilər, lakin daha çox problemlər yarada bilər.İnterasiya və həddi aşmaq üçün optimallaşdığım zaman, daha sürətli bir modelə keçəcəyəm (təkcə, GPT-4o). Həyat zamanı hansı modelin Bu, bir seçki deyil, bir seçimdir. Sadəcə bir heyrət: If latency matters more than brilliance, switch models. If correctness matters more than speed, slow down. “Prompt Engineering” bir hack deyildir – yalnız yaxşı məhsul gerçəkləridir. Məşhur müğənni: “İnter” çox yaxşıdır, amma məncə: Düşüncənin strukturu modelin fikir strukturuna dönüşür. Sample prompt konstruksiyası daxil olmaq üçün, xəsarət etmək və mümkün olduğunca qarşılaşmaq üçün pulsuz hiss edin: 
 
 
 
 
 
 
 Rolu: Model kim ola bilər? Hökumət: Siz hansı nəticəni istəyirsiniz? Təsəvvürlər: nə doğru olmalıdır, nə qurtulmalıdır? Konteksti: hansı kontekstə ehtiyac var? Qiymət barı: Başarıya necə baxırsınız? Çıxış formatı: başlıqlar, toplar, tabellar, kodlar və s. Əgər “göz”in necə göründüğünü bilirsinizsə, küçük bir nümunə ekləmək, keyfiyyətin dramatik şəkildə yüksəldəcəyini göstərir. Ən çox real problemlər üçün, düşüncənin cavabdan daha çox önəmlidir. Bir çox problemlər düzgün cavab vermir, bir çox problemlər var. Əgər yalnız bir nəticə istəsəydin, şübhəsiz bir nəticə alırdın – bəzən arxasınca çəkinən logika ilə. Buna görə də sistemə müraciət edin: “Mənə düşüncənin adımlarını / qərarın çerçevəsini göstərin. niyə bu yaklaşımı seçdiyinizi açıqlayın.” Bu, GPT-nin bir fancy autocomplete alətindən bir : thinking amplifier 
 
 
 
 - Fikirlərinizin dünyanıza uyğunlaşdığını çox çətindir. Görünür ki, qaranlıq yerləri “İnter”ə baxmaq mümkün deyil – Sadəcə 5.Həqiqət: GPT çox düzgün, çox yanlış olabilir “Genius” nə qədər böyükdür, nə qədər böyükdür, nə qədər böyükdür, nə qədər böyükdür. Bu səbəbdən zaman zaman poladlı, yetkili və tamamilə fabrikasız görünən cavablar alırsınız. Buna da bax: Sizin hədəfləriniz bu işdədir. 
 
 
 Daha çox yaratıcılıq, daha çox halucinasiya riski Daha az risk – daha az arzu Əgər həddi aşmaq lazımdırsa, mən literal olaraq kalibrasiyanı istəyirəm: 
 
 
 
 “Yalnız yüksək qiymətli iddialar verin” “Əgər güman etmirsənsə, onu açıq-aşkar etiketlə işarə et.” “Mənə hər bir iddianın (source, checks, or experiments) necə doğrulandığını söyləyin”. Bu problemin “düşünür” problemini çox azaldır. Search engines vs. GPT: onlar başqa problemləri çözərlər Ən yüksək səviyyədə, arama motorları və GPT-lər başqa şeylərə optimizasiya edir. Arama motorları PPP-yə təvəkkül etmək lazımdır (bazı zaman vektor araması olaraq təsvir edilir) plus sizin sağladığınız kontekst və daha sonra ən həqiqətli davamı yaratır. keyword matching + ranking semantic similarity Use a traditional search engine when you need: 
 
 
 
 Bir web sayfa və ya dokument Əməliyyatın Citatlarla bağlı faktlar Use GPT when you need: 
 
 
 
 
 Summary və ya synthesis İncəsənət və ticarət analizi İnformasiya və ya restrukturizasiya Sınavlar, planlar və ya decision support Eyni zamanda, GPT Əgər bir az da çevrimiçi bilinirsənsə, o, bir atəşkəs başlamaq üçün bir ağacı kəsmək kimi olur: daha çox kompüter, daha çox enerji və daha çox enerji. Hər zaman daha yaxşı nəticələr. Məşhur not Yeni funksiyalar “extras” deyildir – işlərinizi dəyişir Xatırladaq ki, “Q & A” üçün çox yaxşıdır, lakin real iş iterativdir. Canvas: chat modunda edit modunu dəyişmək “Canvas” uzun formalı yazma və ya bir neçə dəfə dəyişmək istədiyiniz kodlar üçündir.Siz “vaxtı soruşmaq” deyilsiniz – co-editing edirsiniz. Projektlər: Aynı pozuntunu yenidən izah etməyin Projekt yerləri dosyaları, kontekst və danışıqları bir-birinə saxlayır ki, eyni setupı daxil etməsin. MCP: GPT bir app platforması kimi işləməyə başlayır Model Kontekst Protokolu (MCP) GPT-yi bir proqram ekosisteminə daha yaxın bir şeyə çevirir – alətlər bağlanılabilir, iş prosesləri avtomatikləşdiriləcək və old SEO-driven discovery model gets disrupted. Rethink about marketing channels & budgets. Tool use & function calling: yanıtlardan əməllərə Modern GPT-lər yalnız texti yaratmır – onlar alətlər çağırır, kod sürətmək, sorğu sistemləri və strukturlu çıxartmalar göndərə bilərlər. Bu, “düşünməmə kömək et” və “düşünməmə kömək et” arasındakı fərqdir. Memoriya və əmrlər: daha az təkrarlama, daha çox davamlılıq Sürücülər və hafif memoriya, modelin zamanla preferensiyaları, tonu və iş varlıqlarını saxlayacağı anlamına gelir. Yaxşı istifadə olunsa da, bu, set-up xərclərini azaldır. (Əgər ürəyinizdə çalışırsanız, bu bütün bölmə daha az xüsusiyyətlər haqqında və daha çox yazılımın necə dizayn edildiyi ilə bağlı bir dəyişiklikdir.) Ən az qiymətləndirilən yetenək: modeli “kalibrat” etsin Ən yaxşı nəticələri əldə edən insanlar GPT-ni bir satış makinesinə bənzəymirlər. Praktika ilə bağlı: 
 
 
 
 
 
 “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin “Qəbələ”nin “Qəbələ”ni nə deməkdir? Düşünürəm ki, bu problemin həllinə ehtiyac var. Stres testləri (counterarguments, edge cases, what would change the answer?) Verifikasiya (source, data, quick experiments) Iterate (gizli kəşf və format) Bu, GPT-nin həmişə faydalı ola biləcəyi zamandır - çünkü prosesinizi idarə edirsiniz, tək bir söhbətdə bahalaşmayın. Modeller haqqında düşünmək üçün basit bir yol: 
 
 
 
 Xatırladaq ki, fikirlər çox böyükdür (eksplorasyon, framing, ideation). İşin formalaşması (editing, refining, iterating) Codex → işin yerinə yetirmək (düzgün kod işləri, təkrarlayıcı əməllər) Bu da Codex kimi alətlərin parlaq olduğu yerdir: işin açıq-aşkar definisiya edildiyi və interfeisin (özellikle kodu üçün) işləmək üçün dizayn edildiyi zaman, model bir chaty köməkçisi olmaqla bitir və güvenli bir çifti programcı kimi davranmaya başlar. Sonrakı Daha yaxşı cavablar istəməkdən qurtulmaq - daha yaxşı interaksiyaları dizayn etməyə başlayın.Bunun heç birinə apps qurmaq və ya API-lər çağırmaq lazımdır - bu, artıq istifadə etdiyiniz sistemlərə bənzər düşünməyi öyrənməkdir. Əgər GPT-nin real işdə yararlılığını yaxşılaşdıran digər ipuçları, iş prosesləri və ya kiçik hackləri tapdıysanız – yalnız smart söhbətlər deyil – onları eşidmək istəyərəm.

Read My Stories

Bu audio hekayənin orijinal dilində hazırlanmışdır!

GPT ilə daha güvenli sonuçlar üçün pratik checklist

About Author

ŞƏRHLƏR

ETİKET ASIN

BU MƏQALƏ TƏQDİM EDİLMİŞDİR

Related Stories

How Azarus's Technology is Transforming Viewer Engagement on Stream

Women in Tech: Azize Sultan Shares Her Inspiring Journey from Architecture to Tech Leadership

Optimizing Operations for Real Estate Investors - Interview with Startups of the Year Nominee, Azibo

How Azarus's Technology is Transforming Viewer Engagement on Stream

Women in Tech: Azize Sultan Shares Her Inspiring Journey from Architecture to Tech Leadership

Optimizing Operations for Real Estate Investors - Interview with Startups of the Year Nominee, Azibo

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps