ChatGPT + prompt engineering

Celem szkolenia jest przygotowanie uczestników do świadomej, uporządkowanej i weryfikowalnej pracy z ChatGPT – od prostych zapytań po dłuższe zadania wymagające zachowania kontekstu i ciągłości. 

Po ukończeniu szkolenia uczestnik potrafi:

• wyjaśnić podstawy działania modeli fundamentalnych – odróżnić modele językowe ogólnego zastosowania od modeli uczenia maszynowego przeznaczonych do konkretnego zadania, opisać ideę samonadzorowanego uczenia wstępnego oraz wyjaśnić, dlaczego duże modele często działają na zdalnej infrastrukturze, 
• pisać jasne, uporządkowane prompty – określić zadanie, kontekst, odbiorcę, ograniczenia i format odpowiedzi oraz stosować Markdown do oddzielenia instrukcji od materiałów źródłowych, 
• ograniczać i oceniać zmienność odpowiedzi – usuwać niejednoznaczności, dzielić złożone zadania na ograniczone etapy i wykorzystywać narzędzia deterministyczne do obliczeń oraz kontroli wyników,  
• zarządzać kontekstem, pamięcią i budżetem tokenów – odróżnić historię rozmowy od trwałej pamięci, uwzględnić limity kontekstu i długości odpowiedzi oraz wyjaśnić koszty tokenów wejściowych, wyjściowych i buforowanych, 
• stosować prompting oparty na przykładach (few-shot) – używać reprezentatywnych przykładów do określania struktury i stylu, porównywać wyniki z podejściem bez przykładów (zero-shot) oraz zapobiegać przenoszeniu niepowiązanych faktów z przykładów do odpowiedzi, 
• tworzyć długie, spójne teksty etapami – w ćwiczeniu pisania książki opracować postaci, zasady świata i plan fabuły, a następnie tworzyć powiązane rozdziały, zachowując głos narracyjny, perspektywę, chronologię i ciągłość dzięki przeglądom oraz aktualizacji plików referencyjnych, 
• korzystać z połączonych aplikacji i zadań cyklicznych – sprawdzić uprawnienia i dostępne działania, wyszukać i podsumować wiadomości e-mail, przygotować niewysłaną odpowiedź oraz przetestować instrukcję przed zaplanowaniem jej cyklicznego wykonania, 
• zachowywać i weryfikować stan projektu między rozmowami – zapisać pracę w prywatnym repozytorium GitHub, odczytać aktualne pliki w nowej rozmowie i potwierdzić ich zawartość oraz wykonanie zleconych działań. 

• Czytelniejsze polecenia kierowane do ChatGPT: umiejętność przekazania modelowi celu, materiału źródłowego i kryteriów akceptacji wyniku. 
• Lepsza ocena odpowiedzi: rozpoznanie niejednoznaczności i brakujących informacji oraz wiedza, które elementy wymagają niezależnego sprawdzenia. 
• Sprawniejsza praca nad długim tekstem: korzystanie z planu, plików referencyjnych i etapowych przeglądów, aby ograniczać sprzeczności między fragmentami. 
• Świadome wykorzystanie kontekstu: przygotowanie zwięzłego zapisu stanu pracy i dobranie materiałów potrzebnych do kolejnego etapu. 
• Skuteczniejsze wykorzystanie przykładów: ukierunkowanie struktury i stylu odpowiedzi bez kopiowania niepowiązanych danych. 
• Praktyczne zastosowania połączonych aplikacji: przećwiczenie wyszukiwania informacji w poczcie, podsumowań, szkicy odpowiedzi oraz przygotowanie zadań cyklicznych. 
• Możliwość kontynuowania projektu: umiejętność zapisywania aktualnych materiałów i sprawdzenia, czy kolejna rozmowa korzysta z właściwej wersji plików. 

• Osoby rozpoczynające pracę z ChatGPT, które chcą poznać podstawy i wypracować dobre nawyki. 
• Specjaliści, menedżerowie i osoby zarządzające projektami, które wykorzystują modele językowe do pracy z informacją i dokumentami. 
• Autorzy, redaktorzy, trenerzy i osoby tworzące dłuższe treści wymagające zachowania spójności. 
• Zespoły i organizacje, które chcą uporządkować korzystanie z AI, połączonych aplikacji i zadań cyklicznych. 

Szkolenie nie wymaga programowania, ani wcześniejszego doświadczenia w uczeniu maszynowym. Uczestnicy powinni swobodnie korzystać z przeglądarki i plików tekstowych.