ChatGPT dla Marketera: Testowanie promptów i ChatGPT w codziennej pracy

0:02Wiesz już całkiem dużo na temat sposobu

0:05działania czy recepty, jak budować dobre projekty.

0:09Sam już też zapewne kilka napisałeś i myślę, że jest to dobry moment, aby

0:13pokazać Ci w jaki sposób budować własną bazę produktów i o czym należy pamiętać.

0:19Jeśli chcesz wykorzystywać recepty w

0:21ramach komercyjnych projektów, czyli po prostu w swojej codziennej pracy.

0:26Sama baza produktów oczywiście nie musi mieć żadnej konkretnej struktury.

0:30Tak naprawdę chodzi o to, abyś wygodny dla

0:32siebie sposób zorganizował produkty, z których korzystasz najczęściej.

0:37I to co widzisz.

0:38Jest to przykład bardzo prostej bazy, w której mamy informacje na temat tego,

0:43jakiego typu jest dany prompt, co się przydaje, zwłaszcza kiedy nasza baza

0:48zaczyna liczyć kilkadziesiąt czy też kilkaset rekordów.

0:51Zastosowanie, w którym opisujemy w jaki sposób możemy wykorzystać dany prompt

0:57nawiązując do konkretnych zadań, które wykonujemy, czy też procesów.

1:00Oczywiście taka baza musi zawierać sam prompt.

1:04Dobrą praktyką jest również wklejenie

1:07linku do eksportu rozmowy jako przykład użycia.

1:10Dzięki temu możemy zobaczyć nie tylko

1:13prompt, ale też to, jaki rezultat generuje.

1:15Co pozwala nam ocenić, czy

1:18podane zastosowanie do którego w danej chwili chcemy użyć pt.

1:22ten prąd faktycznie się sprawdzi.

1:24Zwłaszcza jeżeli baza prompt jest współdzielona między kilkoma osobami, np.

1:28w ramach zespołu, w którym pracujesz.

1:30Warto jest dorzucić jakieś dodatkowe

1:32komentarz odnośnie tego, w jaki sposób można dostosować prompt do siebie.

1:38I analogiczne zastosowanie ma też kolumna z opisem problemów,

1:42dlatego, że może się okazać, że w pewnych sytuacjach ten prompt się nie sprawdza

1:46i warto to od razu odnotować, abyśmy pamiętali o tym w przyszłości.

1:51I oczywiście tutaj masz pełną swobodę nad wprowadzanie modyfikacji, ponieważ taka

1:55baza powinna odpowiadać temu, w jaki sposób Ty pracujesz.

1:59Możesz uznać, że część z tych kolumn jest

2:01nadmiarowe albo chciałbyś dołożyć inne informacje.

2:04Tutaj masz pełną dowolność.

2:06Przy budowaniu bazy prompt pojawia się od

2:09razu pytanie OK, ale to w takim razie w jaki sposób testować projekty?

2:15Czyli mamy kilka propozycji

2:17do tego samego zastosowania i chcielibyśmy zdecydować się na jedno z nich.

2:23Wyzwanie, przed jakim stoimy, polega na tym, że.

2:27Ten sam prompt za każdym wygenerowaniem będzie dawał trochę inny rezultat.

2:34I oczywiście z jednej strony jest to dobre, bo gdybyśmy za każdym razem

2:37otrzymywali dokładnie te same treści, to wiele zastosowań, o których mówiliśmy

2:41do tej pory, nie miałoby absolutnie żadnego sensu.

2:44Ten kurs z założenia w żadnym stopniu nie ma być techniczny, a kwestia samej wiedzy

2:49teoretycznej, tak jak widzisz, została ograniczona do niezbędnego minimum.

2:54Ale żeby zrozumieć, dlaczego testowanie

2:55produktów jest trudne i jak sobie z nim radzić, warto byłoby abyś poznał chociaż

3:00podstawy jak działają LMS, czyli Large Language Models.

3:05Jednym z przykładów takich modeli jest GPT, na którym bazuje PPT.

3:09Wracając do samych elementów,

3:11to każde słowo czy też znak jest przekształcane w token i token.

3:16Jak mówiliśmy w ramach modułu pierwszego i tego jak poszczególne tokeny wpływają na

3:21maksymalną długość treści, które jesteśmy w stanie wygenerować.

3:25W gruncie rzeczy to, co musimy pamiętać o tokenów, że jest to taka najmniejsza

3:29jednostka, którą model w stanie przetworzyć.

3:32I teraz GPT pracuje w sposób sekwencyjny, czyli rozważa każde kolejny token

3:37na podstawie tych, które już wystąpiły w naszej treści i oblicza on niejako

3:42prawdopodobieństwo wystąpienia każdego możliwego tokenu na następnej pozycji.

3:46Mechanizm generowania odpowiedzi przez PT

3:49jest bardziej zaawansowany niż sama kwestia prawdopodobieństwa i zależy od

3:53wielu czynników, o których nie będziemy już tutaj rozmawiali.

3:56Ale to na czym mi zależy, to żeby w Twojej

3:59głowie została informacja, że to wszystko opiera się o rachunek prawdopodobieństwa.

4:03Co niesie ze sobą takie konsekwencje jak

4:05to, że za każdym razem dostajemy delikatnie inną odpowiedź.

4:08Ale w momencie, kiedy chcemy porównywać

4:11różne produkty, może się okazać, że jednorazowo mieliśmy szczęście i nawet

4:14słaby prompt wygenerował odpowiedź, która wyglądała dobrze.

4:19A kiedy ponowić ten proces, to już wyniki nie będą tak satysfakcjonujące.

4:24Na szczęście rozwiązanie, jak już wiemy

4:26jak te modele działają, jest stosunkowo proste.

4:29Po pierwsze warto testować projekty na

4:32różnych, maksymalnie oddalonych od siebie przykładach.

4:36Po drugie za każdym razem generujemy nie

4:38jedną, a przynajmniej dwie, trzy różne wersje.

4:41I chodzi mi tutaj nawet nie tylko o to,

4:43abyśmy poprosili PT o podanie kilku przykładów, bo to jest jedna rzecz,

4:47tylko też abyśmy ten sam prompt kilka razy wygenerowali i porównali odpowiedzi i

4:51wyciągnęli jakąś taką uśredniona ocenę na podstawie tych różnych propozycji.

4:56Dobrze, to skoro mamy bazę produktów,

4:58całkiem nieźle posługujemy się PT jako narzędziem, to pora abyśmy poruszyli kilka

5:04rzeczy związanych z tym jak wdrożyć HR pt w codzienną pracę.

5:09I ważne jest to, abyśmy nie pomijali tego faktu, że PT jako pilot, jako nasz

5:13wirtualny asystent to jest zupełnie nowy sposób w jaki pracujemy.

5:17I tak jak już zresztą wspominałem, do tej

5:19pory mieliśmy albo interfejs graficzny, w którym wszystko musieliśmy wyklikać.

5:23Jeżeli znamy podstawy programowania, to

5:25mogliśmy również wydawać instrukcje za pomocą kodu, a przy współpracy z PT

5:30posługujemy się językiem naturalnym, czyli takim, jakim mówimy na co dzień.

5:34I jest to zupełnie inny sposób pracy, do którego jesteśmy przyzwyczajeni.

5:39I jak zapewne wiesz, zmiana nawyków nigdy nie jest prosta.

5:45Zwłaszcza jeżeli piętrzą nam się projekty

5:47ASAP goni ASAP, to wtedy bardzo łatwo jest wrócić do naszych starych przyzwyczajeń.

5:52I nawet jeśli już widzimy wartość z

5:54korzystania z PT w takiej codziennej pracy, to bardzo często o tym zapominamy.

5:59I sposób na obejście tego problemu jest naprawdę prosty.

6:03Wystarczy, że zaczniesz z niego codziennie korzystać.

6:06Dużo bardziej efektywne będzie korzystanie

6:09z PT każdego dnia przez 15 minut i to najlepiej właśnie w odniesieniu do zadań,

6:13z którymi aktualnie się zmagasz, niż wybranie jednego dużego bloku w piątek

6:18czy też w sobotę i próba przerobienia wszystkich pokazanych tutaj zastosowań.

6:23Takie podejście po prostu ani nie wpływa na zmianę nawyku

6:26i też często jest realizowane w oderwaniu od tego, z czym zmagasz się w swojej

6:30codziennej pracy, więc te doświadczenia też nie będą w pełni

6:33oddawały tego, jak docelowo będzie wyglądała Twoja praca z tym narzędziem.

6:38Warto również zacząć od stosunkowo prostych zadań, takich, gdzie łatwo Ci

6:42będzie wyłapać, gdzie czas PT sobie nie poradził.

6:48Po prostu będzie Ci dużo łatwiej oceniać, w których sytuacjach w Twojej konkretnej,

6:53w Twoim konkretnym przypadku on się sprawdza, a gdzie nie.

6:57I właśnie zaczynanie od prostych zadań ma też ten plus, że nawet mając do dyspozycji

7:01stosunkowo niewiele czasu, jesteśmy w stanie już uzyskać jakąś podstawową

7:05wartość i możemy lepiej zrozumieć specyfikę działania tego narzędzia i

7:09stopniowo przechodzić do coraz trudniejszych przykładów.

7:12W momencie, kiedy zaczynasz wykorzystywać PTI do codziennej pracy w ramach projektów

7:17komercyjnych, jest kilka rzeczy, o których musisz pamiętać i to tak bezwzględnie.

7:23Pierwsza rzecz jest to dbanie o dane.

7:25Jest to najważniejsza ze wszystkich zasad i mniej więcej polega na tym, że nie

7:31wklejamy żadnych wrażliwych ani poufnych danych do PT i w ogóle w ramach PT.

7:37W darmowej wersji nie mamy absolutnie wyjścia i dane, które tam podamy mogą

7:44zostać wykorzystane do trenowania modelu, co może oznaczać, że jakieś poufne

7:49informacje na temat naszych projektów czy też klientów albo na udział firmy

7:53zostaną użyte do rozwoju tego modelu w przyszłości.

7:57W takim razie jak sobie radzić z wrażliwymi danymi?

8:00Jeśli tekst, który potrzebujesz przekazać w ramach swojego projektu, zawiera jakieś

8:04wrażliwe informacje, to najlepiej jest je podmienić na coś względnie uniwersalnego.

8:10Czyli zamiast nazwy konkretnego klienta

8:12wpisujemy Jan Kowalski analogicznie z nazwą firmy.

8:15I tak dalej, i tak dalej.

8:17I warto jest tutaj trzymać się zawsze tych samych przykładów, na które podmieniamy.

8:21Dlatego, że kiedy już otrzymamy odpowiedź

8:22od PT i będziemy chcieli ją uzupełnić tą finalną treścią, czyli np.

8:26prawdziwą nazwą naszego klienta,

8:28to wtedy dużo łatwiej jest nam wyszukiwać Jana Kowalskiego.

8:31W momencie, kiedy zawsze stosujemy ten

8:33zwrot, a nie za każdym razem wybieramy go jakoś inaczej.

8:36Jeśli korzystasz z płatnej wersji, czyli z https + masz możliwość dokonania opt outu,

8:42czyli zdecydowania, że dane, które przyklejasz do PT nie mogą zostać

8:47wykorzystane w przyszłości do trenowania modelu.

8:50To co jest istotne to że one do 30 dni i tak będą znajdowały się jeszcze na

8:55serwerach Open API, ale po tym czasie mają zostać usunięte.

8:59Aby dokonać opt outu w lewym dolnym rogu wchodzimy w Ustawienia, a następnie w

9:05zakładce Data Controls odznaczamy opcje czatu.

9:11Historii czatu oraz trenowania danych.

9:15To co jest istotne, że w tym momencie

9:17stracimy również dostęp do historii naszych rozmów.

9:20Więc jeżeli z jakiegoś powodu zależy nam na tym, aby móc sięgnąć do archiwalnych

9:25rozmów, to niestety ta opcja nie będzie przydatna.

9:29Niezależnie od samego opt outu musisz mieć też na uwadze to, że dane będą opuszczały

9:34teren Unii Europejskiej, a być może umowy, które masz podpisane ze swoją firmą czy

9:40też firma, w której pracujesz z klientami może obejmować Was, aby tzw.

9:45rezydencja danych nie opuszczała w ogóle terenu Unii Europejskiej?

9:49Tematy, o których tutaj mówię, zaczynają już wykraczać poza nasz kurs, ale

9:55bardzo ważne jest dla mnie to, abyś przed zastosowaniem PPT w

10:00pracy w ramach swojej firmy skonsultował, czy w ogóle możesz to zrobić.

10:05Obecnie większość firm ma już przynajmniej podstawowe reguły, w jakich sytuacjach

10:09można lub też nie można wykorzystywać czas pt.

10:12w jaki sposób Należy o tym poinformować.

10:15Więc dobrze jest, abyś znał te zasady.

10:18A jeśli te zasady nie są wypracowane w

10:20Twojej firmie, to po prostu zapytaj o pozwolenie.

10:22A jeśli działasz np.

10:25na freelance lub prowadzisz własną firmę,

10:28to możesz mieć potrzebę skonsultowania swojej sytuacji z prawnikiem.

10:33My w ramach tej lekcji podejmowaliśmy

10:35kilka materiałów, które są dobrym wstępem do tego tematu.

10:38Przy czym zweryfikowanie umów, które aktualnie Cię obowiązują

10:43może już bezpośrednio nie wynikać z treści tych artykułów.

10:46Jednym z takich najczęstszych problemów, które widzę jest przekazywanie praw

10:50autorskich do treści, które wygenerowało AI i warto na to zwracać uwagę.

10:56A skoro mówimy o wykorzystaniu czy P.T. w codziennej pracy marketera, np.

11:00pracującego w agencji marketingowej lub po

11:03prostu prowadzącego kilka projektów równolegle w dużej skali, to pojawia się

11:08pytanie, czy czat w ogóle nadaje się do takiego zastosowania.

11:13I oczywiście pewnym problemem jest to, że

11:15musimy kopiować i wklejać ten sam prompt kilka razy.

11:19Co więcej, często w ramach kontekstu

11:21musimy przyklejać dodatkowe informacje na temat naszego produktu, grupy docelowej.

11:25Wszystko to, czego potrzebuje adept do tego, aby wykonać swoją pracę.

11:30I na przykład gdybyśmy mieli do przygotowania kilka opisów produktów, to

11:35jeszcze dla 5 produktów jesteśmy w stanie to zrobić.

11:37A teraz wyobraź sobie, że Twoje zadanie

11:39polega nie na wygenerowaniu 5 opisów produktów, ale 50 czy też 500.

11:44I wtedy nawet jeśli masz bardzo dobry

11:47prompt, to sam proces przyklejania tych danych najpierw do PT, a następnie np.

11:52do jakiegoś arkusza czy sklepu internetowego jest bardzo uciążliwe.

11:59Rozwiązaniem tego problemu są automatyzację z wykorzystaniem kodu, czyli

12:03takich rozwiązań, które absolutnie w żadnym stopniu nie wymagają wiedzy

12:07technicznej i nasz kurs nie dotyka samego tematu automatyzacji.

12:13Ale chciałbym Cię zainspirować.

12:15Jeżeli ten temat Cię interesuje, to w

12:18ramach lekcji bonusowej pokazałem bardzo proste zastosowanie GPT w skali.

12:24Co więcej, w ramach Webba mamy cały materiał na temat automatyzacji z

12:28wykorzystaniem kodu i zachęcam Cię do zerknięcia do niego.

12:32To, co powinieneś zapamiętać z tej lekcji,

12:34to że nie ma absolutnie żadnej lepszej drogi do wdrożenia czy PT w swoją

12:40codzienną pracę, nauczenia się go niż konsekwentne i codzienne stosowanie go

12:45najlepiej każdego dnia co najmniej przez 15 minut.

12:48I to właśnie na tych zadaniach, z którymi aktualnie się mierzysz.

12:53Jeśli sprawdzasz efektywność projektu, to

12:55pamiętaj, aby testować go na bardzo zróżnicowanych przykładach i przynajmniej

12:592 3 razy wygenerować odpowiedź tak, aby porównać, czy przypadkiem to co

13:04otrzymałeś za pierwszym razem nie było tylko i wyłącznie kwestią

13:08prawdopodobieństwa szczęśliwego zbiegu okoliczności.

13:11I ostatnie, ale chyba najważniejsze to

13:14pamiętaj o dbanie o dane, które przyklejasz do HUD.

13:18GPT domyślnie nie przyklei żadnych poufnych ani wrażliwych danych.

13:23A jeśli wykorzystujesz go w ramach firmy,

13:26w której pracujesz, to koniecznie zweryfikuj jak kwestię regulacji

13:30korzystania z takich narzędzi Czy GPT wygląda w przypadku Twojej firmy.

13:35To tyle w tej lekcji. Do zobaczenia w następnej.