ChatGPT dla Marketera: Rozwiązywanie najczęstszych bolączek

0:02W tej lekcji poznamy, w jaki sposób możemy

0:05zaadresować inne bolączki, które poruszyliśmy w poprzednich lekcjach.

0:09Tylko i wyłącznie w ramach krótkiego

0:11przypomnienia wróćmy do bolączki związanej z genetycznym contentem, czyli

0:17taką ogólnie nową treścią, która w żaden sposób nie jest do nas dostosowana, w

0:23żaden sposób też nie została spersonalizowana.

0:26I najprostszym rozwiązaniem tego problemu jest poprawienie struktury prompt, czyli

0:32to, czego nauczyliśmy się w poprzedniej lekcji.

0:35Sprawdź proszę wtedy, jeżeli już taka sytuacja wystąpiła, czy masz odpowiednio

0:38zdefiniowaną rolę, kontekst, zadanie oraz format odpowiedzi.

0:43Przy czym czasem sama poprawa projektu będzie niewystarczająca.

0:48I jeżeli zmagasz się właśnie z taką sytuacją, to pierwsza rzecz, którą warto

0:53spróbować i zawsze warto ją stosować jest od razu wygenerowanie kilku odpowiedzi.

1:00Czyli zamiast przechodzić proces, kiedy wpisujemy prompt, odpowiedź jest

1:04generowana, co też oczywiście zajmuje czas.

1:06Weryfikujemy ją. Stwierdzamy, że ta odpowiedź nas nie

1:09zadowala i poprosić o wygenerowanie kolejnej propozycji.

1:14Możemy od razu w ramach naszego projektu poprosić o wygenerowanie kilku odpowiedzi.

1:19I właśnie takim bardzo prostym zabiegiem zwiększamy szanse na to, że wśród

1:24wygenerowanych odpowiedzi znajdziemy tę, która będzie nam odpowiadała.

1:28Czasami również zamiast

1:30dokręcania produktu lepiej jest dać feedback do wygenerowanej odpowiedzi.

1:35I spójrz proszę na tę część, którą mamy na

1:38dole ekranu, gdzie odnosimy się do wersji trzeciej.

1:42Mówimy, co nam się w tej propozycji

1:44podoba, a które elementy powinny zostać poprawione.

1:48I ten proces dawania feedbacku możemy tak

1:51naprawdę powtarzać wielokrotnie, aż do momentu osiągnięcia dobrego wyniku.

1:56W przypadku trudniejszych zadań, na

1:58przykład chęci wygenerowania całego dłuższego artykułu,

2:01warto jest nie przechodzić od razu do próby wygenerowania tej finalnej wersji.

2:06W momencie, kiedy pozwolimy czasowi się zastanowić, on generuje lepsze wyniki, a

2:12my mamy też wgląd, na podstawie jakich danych opiera on swoją odpowiedź.

2:17Czyli zamiast prompt, w którym prosimy o

2:20wygenerowanie artykułu na bloga na temat przyszłości e-commerce u, możemy poprawić

2:26prompt w taki sposób, abyśmy najpierw otrzymali 10 różnych spojrzeń na to, w

2:31jakim kierunku może zmieniać się e-commerce w przyszłości.

2:35Oczywiście z tych wygenerowanych 10

2:38propozycji wybieramy te, które są najbliżej tego, co chcemy osiągnąć.

2:43Oczywiście zawsze też musimy weryfikować

2:45odpowiedzi, które otrzymujemy i takie podejście, gdzie stopniowo dochodzimy do

2:50finalnego rezultatu zwiększa szansę na to, że finalny

2:54rezultat, który osiągniesz, będzie bardzo blisko tego, co będziesz w stanie

2:57opublikować na swoim blogu, najczęściej po kilku drobnych korektach.

3:01Inną bolączką związaną z pracą z PPT

3:05jest to, że on nagle zaczyna zapominać o tym, o czym rozmawialiśmy.

3:11Mówiliśmy o tym, że taka sytuacja zdarza się w momencie, kiedy np.

3:14prowadzimy dłuższą rozmowę i w pewnym

3:16momencie widzimy, że czat PT zaczyna gubić wątek.

3:21Być może pamiętasz, że wynika to z tego,

3:23że przepełniła się ta jego pamięć krótkoterminowa.

3:26I rozwiązaniem tego problemu takim bardzo prostym jest przejście na język angielski.

3:33I to nawet jeśli finalny rezultat np.

3:36treść artykułu ma być w języku polskim i

3:38wynika to bezpośrednio z tokenów i nie będziemy tutaj zbyt mocno wchodzili, czym

3:43one są i jak dokładnie działają, ale to właśnie one determinują, jak dużo

3:49treści czy recepty jest w stanie przetworzyć, czy też zapamiętać.

3:52I tokeny są ściśle powiązane ze słowami i to, co chciałbym, abyś zapamiętał, to,

3:58że w języku angielskim jeden token to mniej więcej trzy czwarte wyrazu.

4:03I spójrz proszę na przykład, który

4:04prezentuje i w takim prostym zdaniu Hello ha wario!

4:08Zużywamy 6 tokenów i mamy tutaj 19 znaków.

4:12Gdy to samo zdanie napiszemy, ale w języku polskim, czyli

4:15Cześć, Jak się masz to użyjemy tutaj już 14 tokenów.

4:19Mimo tego, że różnica w ilości znaków jest tak naprawdę pomijalna.

4:23I na tak prostym przykładzie zobaczyliśmy właśnie to, że tokeny gdy komunikacja jest

4:28prowadzona w języku polskim jest używana znacznie szybciej.

4:31I to co widzisz to nie jest najbardziej skrajny przypadek.

4:35Dlatego, że w języku angielskim car to jest tylko i wyłącznie jeden token, a np.

4:40samochód to już 4 tokeny.

4:43Czyli podsumowując w języku polskim w limit tokenów uderzymy znacznie szybciej.

4:50Czyli to rozwiązanie jest tak naprawdę bardzo proste.

4:53Prowadzimy całą rozmowę, czyli nasze

4:55projekty, dyskusje z PT itd w języku angielskim.

4:59A na samym końcu prosimy o przetłumaczenie rezultatu np.

5:02na język polski.

5:03Inny sposób na obejście tego problemu to praca na mniejszych fragmentach i

5:08podsumowanie co jakiś czas tego, co ustaliliśmy.

5:11I właśnie to zobaczymy na kolejnym przykładzie.

5:13W ogóle kontekst tego, co chcemy zrobić.

5:15Załóżmy, że chcemy wygenerować długą treść

5:18artykułu na bloga i jedną z tych bolączek jest to, że HTTP ma również ograniczenie.

5:24Jak długą treść może jednorazowo wygenerować.

5:27I tak naprawdę takim pierwszym, bardzo

5:29prostym obejściem tego ograniczenia jest napisanie, czy też kliknięcie w przycisk

5:33kontynuuj i w momencie, w którym poprzednia odpowiedź została urwana, w

5:37kolejnej wiadomości ona zostanie dokończona.

5:40Ale jak już wiesz, przy tego typu zadaniach przechodzenie do finalnego

5:44rezultatu nie jest najlepszym pomysłem i znacznie lepiej sprawdzi się tutaj takie

5:48podejście, gdzie najpierw zaczynamy od wygenerowania outline dla artykułu.

5:53I oczywiście ten prąd, który ja teraz prezentuję jest znacząco uproszczony.

5:57I takie podejście będę stosował w kolejnych lekcjach.

6:00Zależy mi na tym, żeby zbyt mocno nie

6:03zaciemnić przekazu tego, na czym chcemy się tutaj skupić.

6:06A w tym przypadku jest to właśnie adresowanie tej bolączki.

6:09Jak pracować z długimi treściami?

6:11Czyli wracając zaczynamy od wygenerowania

6:14outline artykułu i w tym przypadku będą to korzyści z picia zielonej herbaty.

6:20Następnie udzielamy feedbacku odnośnie otrzymanej propozycji.

6:24I tak jak widzisz ten feedback to są tak naprawdę mogą być nawet równoważnik zdań.

6:28Tutaj już przesadnie nie musimy się na tym skupiać.

6:31Poinformowaliśmy PTI, że ma pominąć tę

6:35część, o której mówi, samej strukturze czy składnikach zielonej herbaty.

6:40Chcemy, aby liczbę tych benefitów,

6:43które płyną, spijać herbaty, ograniczyć do trzech.

6:46I jeszcze dodaliśmy nasze spojrzenie, że

6:49chcielibyśmy, aby opisał różne rodzaje zielonej herbaty.

6:53I na samym końcu, kiedy jesteśmy już zadowoleni z Outline.

6:57Oczywiście ten proces poprzedniego kroku

6:59możemy powtarzać tak długo, aż będziemy z niego zadowoleni.

7:02Wtedy prosimy P.T., aby przygotował

7:05treść już we wskazaniu do konkretnego punktu i ten proces możemy powtarzać

7:10dla każdego kolejnego punktu w ramach przygotowanego Outline u.

7:13W ramach tej lekcji nauczyliśmy się naprawdę dużo jak pracować z projektami i

7:18obchodzić pewne ograniczenia, które występują przy pracy z PT.

7:23I to jest dobry moment, abyś wykorzystał tę wiedzę do poprawy zarówno tych

7:27produktów, które stosowałeś w przeszłości, ale również tych zbytnio uproszczonych

7:32przykładów, które momentami pokazywałem na ekranie.

7:35Tworzenie dobrych projektów najczęściej odbywa się w kilku etapach, czyli najpierw

7:39go planujemy, testujemy, sprawdzamy rezultat.

7:44Później zaczynamy wykorzystywać w

7:45codziennej pracy na bardzo zróżnicowanych przykładach.

7:48Wtedy właśnie wychodzi, że momentami tego feedbacku musimy udzielić za dużo.

7:52Przychodzą nam do głowy pomysły, w jaki sposób poprawić taki prompt.

7:55Zmierzam do tego, że zazwyczaj jest to

7:57proces i to, co przechodzimy tutaj, czyli że po lekcji właśnie nauczyliśmy się

8:01czegoś nowego, nabyliśmy nowego doświadczenia.

8:03To jest bardzo naturalny i standardowy proces i będziesz go kontynuować również

8:08po zakończeniu nauki w ramach naszych modułów.

8:12Druga rzecz, którą Ci proponuję w ramach tej lekcji, to sprawdzenie się w sytuacji,

8:15w której prowadzisz długą rozmowę ze czat pt.

8:19Bardzo zależy mi, abyś na własnej skórze doświadczył halucynacji i jeśli nie chcesz

8:24spędzić przesadnie długo czasu na takiej dyskusji, to wystarczy, że albo zaczniesz

8:28wklejać dłuższe fragmenty treści, albo poprosisz, aby to czat je generował.

8:33Bardzo fajnie to można zobaczyć, Jeżeli zaczniesz prowadzić burzę mózgów i

8:36będziesz się odwoływał do tego, co ustaliliście wcześniej.

8:39Chciałbym, abyś właśnie zobaczył moment, w

8:41którym te halucynacje występują i spróbował sobie z nimi poradzić.

8:46I to wszystko, co przygotowałem w tej lekcji.

8:49Do zobaczenia w następnej.