Kuidas TI-ga hästi suhelda: Promptimise ABC

Õpieesmärgid

Pärast selle peatüki läbimist oskad:

• Selgitada, mis on promptimine ja mille poolest see erineb mudeli treenimisest.
• Mõista, et promptimine tähendab juhiste andmist generatiivsele TI-le.
• Luua selgesõnalisi ja täpseid prompt’e, mis sisaldavad konteksti, rolli ja piiranguid.
• Hinnata kriitiliselt TI vastuseid ning eristada kasulikku infot eksitavast.

Mis on prompt?

Prompt ehk viip on sinu sisend mudelile – see võib olla küsimus, juhis, tekstilõik või isegi kombinatsioon nendest. Promptist võib mõelda kui vestluse algustest: see, kuidas sina oma mõtte või küsimuse formuleerid, määrab suuresti, millise vastuse sa saad.

Lihtne prompt võib olla näiteks:

"Mis on Eesti pealinn?"

Põhjalikum prompt võib aga määrata stiili, sihtrühma ja vormingu:

"Kirjuta 100-sõnaline lühiessee Eesti pealinnast, sobiv gümnaasiumiõpilastele, ja esita see loetelupunktidena."

Prompt ei ole seega lihtsalt küsimus – see on suunatud juhis, mis aitab mudelil genereerida vastust täpselt sinu vajadustele vastavalt.

Promptimine ei ole TI treenimine

Üks levinud arusaam on, et kui sina kirjutad mudelile põhjaliku käsu või parandad tema vastust, siis sa justkui "õpetad" teda. See kõlab loogiliselt – ta peaks ju sinu parandusest midagi juurde õppima? Tegelikkus on aga teine.

Treenimine toimub hoopis spetsiaalsetes serverites, kus mudelile söödetakse ette tohutul hulgal tekste ja muid andmeid. Seal muudetakse mudeli miljardeid parameetreid matemaatiliste arvutuste abil, et ta õpiks mustreid ja seoseid. See protsess võib võtta nädalaid või isegi kuid, nõuda tuhandeid graafikaprotsessoreid (GPU-sid) ja maksta miljoneid eurosid.

Kui sina kirjutad mudelile käsu, siis sa ei muuda neid parameetreid. Mudel ei salvesta sinu sisendit ega "õpi" sellest, vähemalt mitte otse. Küll aga võivad mudelil põhinevad teenused (näiteks ChatGPT) kasutada sinu prompt’e anonüümselt tulevaste versioonide täiustamiseks, aga see on pigem arendajate otsus kui mudeli vahetu õppimine.

Seega on promptimine pigem nagu päringu tegemine juba valmis olevasse süsteemi. Kui otsid Google’ist infot ja parandad oma otsingusõnu, ei muuda see Google’i algoritmi – see lihtsalt annab sulle parema tulemuse. Täpselt samamoodi töötab ka promptimine: sa kohandad oma küsimust või juhist, et saada parem vastus mudelilt, mis juba oskab oma teadmiste põhjal vastuseid genereerida.

Promptimine on juhiste andmine

Prompt on justkui käsk või ülesande kirjeldus, mille täpsus mõjutab otseselt tulemuse kvaliteeti. Mida üldisem ja ebamäärasem on sinu prompt, seda üldisem ja ebamäärasem on ka mudeli vastus.

Kui ütled lihtsalt:

"Kirjuta mulle tekst."

siis mudel ei tea, kui pikk, mis stiilis või kellele mõeldud tekst see peaks olema. Ta võib kirjutada mõne lõigu, aga sama hästi ka terve essee.

Kui aga ütled:

"Kirjuta 200-sõnaline essee kliimamuutuste mõjust Eestile gümnaasiumiõpilasele arusaadavas keeles."

siis sa annad palju rohkem juhiseid: mudel saab aru sihtrühmast (gümnaasiumiõpilased), stiilist (arusaadav, lihtsam keel), teemast (kliimamuutused Eestis) ja ka mahust (200 sõna). Selline täpsus aitab mudelil luua vastuse, mis on palju kasulikum.

Hea viis prompti mõtestada on kujutada ette, et räägid assistendiga, kes tahab sulle väga meeldida, aga ei oska mõtteid lugeda. Kui sa annad talle ainult vihje, teeb ta oma parima oletuse, aga tulemus võib sinus pettumust valmistada. Kui annad aga selge ülesande koos reeglite ja ootustega, saad tõenäoliselt just sellise vastuse, nagu vajad.

Seda võib võrrelda ka köögis abilisega. Kui ütled talle:

"Tee süüa."

võib ta valmistada ükskõik mida – suppi, kooki või praadi. Aga kui täpsustad:

"Valmista 4 inimesele 30 minuti jooksul lihtne pastaroog, kus on köögiviljad ja juust."

siis on tal juba kindel suund käes ning lõpptulemus vastab sinu ootustele juba palju täpsemalt.

Aga kui sa lisad, et armastad spinatit, suvikõrvitsat ja brokolit, aga jälestad seeni, ning üks sööjatest ei talu küüslauku, siis jääte juba üsna kindlasti einega rahule.

Seega on promptimine kunst täpsete juhiste andmisest, mitte lihtsalt küsimuse esitamisest. Mida rohkem sa mõtled ette, mida tahad saada, seda paremaks muutub ka mudeli vastus.

Selgesõnaline ja täpne prompt

Hea prompt koosneb sageli kolmest komponendist: kontekst, roll ja piirangud. Kui need on olemas, on mudelil lihtsam aru saada, mida sa täpselt soovid, ning vastused on järjepidevamad ja kasulikumad.

1. Kontekst – anna taust või raam, mis aitab mudelil vastust suunata. Kui mudel ei tea, millises olukorras või kelle jaoks vastus mõeldud on, võib ta kalduda üldsõnaliseks. Näide:

• Ebamäärane: "Selgita fotosünteesi."
• Konteksti lisades: "Selgita fotosünteesi gümnaasiumi bioloogiatunnis kasutamiseks."

2. Roll – määra, kes mudel justkui on või millisest vaatenurgast ta räägib. Rolli andmine aitab mudelil omaks võtta sobiva stiili ja teadmiste taseme. Näide:

• Ebamäärane: "Selgita Pythonis funktsiooni."
• Rolliga: "Tegutse kui programmeerimise mentor ja selgita Pythonis funktsiooni algajale."

3. Piirangud – täpsusta, millises vormis või mahus vastus peab olema. Piirangud hoiavad ära liiga pika, hajusa või ebaühtlase vastuse. Näide:

• Ebamäärane: "Räägi tähtsamatest ajaloolistest sündmustest Eestis."
• Piirangutega: "Too välja 3 olulisemat ajaloolist sündmust Eestis 20. sajandil ja selgita igaüht 2 lausega."

Miks see kõik oluline on?

Mudel on nagu abiline, kes tahab sulle meeldida, aga ei oska mõtteid lugeda. Kui sa annad talle ainult vihje, teeb ta oletuse. Kui annad talle selged juhised, on ta vastus palju lähemal sellele, mida tegelikult vajad.

Hea mõtteharjutus on kujutada ette, et kirjutad prompti nii, et ka täiesti võõras inimene saaks sinu juhise põhjal täpselt aru, mida ta peab tegema. Kui mudel on nagu „superabiline“, siis prompt on sinu tööriist, et teda juhtida.

Hea vs halb prompt

Halb prompt	Hea prompt
"Kirjuta mulle midagi Eesti ajaloost."	"Kirjuta 150-sõnaline kokkuvõte Eesti iseseisvuse taastamisest, 9. klassi õpilasele arusaadavas keeles. Too esile 3 põhisündmust ja kasuta lihtsaid lauseid."
"Tee kood."	"Kirjuta Pythonis funktsioon, mis võtab sisendiks nimekirja numbreid ja tagastab nende keskmise. Lisa kommentaarid iga sammu juurde."
"Selgita kliimamuutust."	"Selgita kliimamuutust 5. klassi õpilasele, kasuta 3 lihtsat punkti ja lisa üks igapäevaelu näide."

Selline kontrast aitab sul kohe näha, kuidas täpsus muudab vastuse kvaliteeti.

Vastuste kriitiline hindamine

Oluline on meeles pidada, et isegi kõige parem prompt ei garanteeri täiuslikku vastust. Mudel võib:

• esitada valeinfot (hallutsinatsioone),
• anda liiga üldise vastuse,
• jätta olulise osa välja,
• kasutada kallutatud või ebatäpseid andmeid.

Näiteks võid paluda mudelil viidata allikatele, kuid ta võib luua olematuid artikleid või autorinimesid. See ei tähenda, et mudel tahaks sind petta – ta lihtsalt genereerib tõenäolise mustri põhjal teksti.

Seetõttu on sinu roll vastuseid alati kriitiliselt hinnata. Küsi endalt:

• Kas see vastus on täpne ja usaldusväärne?
• Kas allikad või faktid tunduvad õiged?
• Kas vastus on minu jaoks piisavalt detailne ja kasutatav?

Kui vastus pole rahuldav, on sul alati võimalus prompti korrigeerida ja proovida uuesti. Sageli ongi promptimine iteratiivne protsess – alustad, vaatad tulemuse üle, parandad ja täpsustad. Nii nagu kirjanik harva kirjutab täiusliku esimese mustandi, ei anna ka esimene prompt alati parimat vastust.

Pea meeles

Sina oled see, kes juhib vestlust, kontrollib kvaliteeti ja otsustab, millal tulemus on piisavalt hea.

Praktika

Harjutus: sama küsimuse esitamine eri detailsusega ja vastuste hindamine

1. Küsi mudelilt: "Räägi mulle dinosaurustest."

2. Küsi uuesti, aga täpsusta: "Räägi mulle dinosaurustest 5. klassi õpilasele arusaadavas keeles."

3. Küsi veel täpsemalt: "Selgita dinosauruste väljasuremise peamisi põhjuseid 5. klassi õpilasele, kasuta 3 lihtsat punkti ja too näide ühest dinosaurusest."

Võrdle saadud vastuseid:

• Kuidas erineb detailsus?
• Kas täpsem prompt andis kasulikuma vastuse?
• Millist varianti sina kasutaksid koolitöös?

Kokkuvõte

Prompt on sinu viis suhelda TI mudeliga – see on küsimus, käsk või juhis, mis kujundab mudeli väljundit. Promptimine ei tähenda mudeli treenimist, vaid juba olemasolevate teadmiste suunamist. Parimad promptid sisaldavad konteksti, rolli ja piiranguid ning annavad mudelile võimaluse luua täpsem ja kasulikum vastus.

Hea prompt ei tähenda ainult paremat vastust – see tähendab ka paremat koostööd mudeliga. Kui sina annad selge ja sihipärase juhise, oskab mudel toimida usaldusväärse partnerina sinu tööprotsessis.

Samal ajal on oluline meeles pidada, et mudel võib eksida – seega pead sina olema see, kes vastuseid kriitiliselt hindab, vajadusel neid täpsustama ja oma prompti kordama. Hea promptimine on nagu dialoog: sina juhid vestlust, aga lõplik vastutus jääb alati sulle.

Kuldreegel

Mida selgemalt sa end väljendad, seda targem näib mudel.