Scrivere messaggi di sistema efficaci è cruciale per guidare il comportamento dei modelli di intelligenza artificiale, garantire la sicurezza e migliorare la qualità dell'output. Ecco alcune migliori pratiche dettagliate per creare questi messaggi:
1. Definisci lo scenario **
- Profilo e capacità del modello: delineare chiaramente il ruolo, le capacità e le limitazioni del modello. Questo aiuta a personalizzare il messaggio di sistema alle esigenze di attività e utente specifiche.- Attività specifiche: definire le attività che il modello dovrebbe eseguire, incluso il tipo di input che riceverà e come dovrebbe elaborarli.
- Profilo utente: comprendere chi sono gli utenti e cosa si aspettano dal modello. Questo aiuta a personalizzare il tono e il contenuto del messaggio di sistema.
2. Usa un linguaggio chiaro e conciso **
- Evita eccessiva complessità: utilizzare un linguaggio semplice e diretto per prevenire incomprensioni. Ciò garantisce che il modello interpreti correttamente le istruzioni.- Sii conciso: i messaggi di sistema più brevi funzionano meglio e non occupano troppo della finestra di contesto, consentendo più spazio per i prompt degli utenti.
3. Enfatizzare gli elementi chiave **
- Usa tecniche di enfasi come audace o corsivo per evidenziare istruzioni critiche o divieti. Questo aiuta il modello a concentrarsi su aspetti essenziali del suo compito.4. Attuare robustezza e coerenza **
- Assicurarsi che il messaggio di sistema sia robusto e coerente su diversi set di dati e attività. Ciò comporta il test del messaggio con vari input per assicurarsi che funzioni come previsto.5. Usa la lingua in prima persona **
- Fare riferimento al sistema AI usando il linguaggio in prima persona (ad esempio, "Sei un assistente di AI ...") per creare una persona chiara e migliorare la comprensione del modello da parte del modello.6. Fornire esempi **
- Includi esempi specifici per dimostrare il comportamento desiderato del modello. Ciò è particolarmente utile per scenari complessi o ambigui, aiutando il modello a capire come affrontarli.7. Definisci tono e portata **
- Specificare il tono che il modello dovrebbe esporre nelle sue risposte. Inoltre, definisci chiaramente l'ambito e le limitazioni delle prestazioni del modello per assicurarsi che sappia rispondere di fronte a compiti al di fuori delle sue capacità.8. Iterare e test **
- Iterare continuamente sul messaggio di sistema testando diverse formulazione, ordinamento e strutture. Questo aiuta a identificare ciò che funziona meglio per un determinato scenario e riduce i potenziali danni.9. Usa logica condizionale **
- Incorporare la logica condizionale (ad esempio, dichiarazioni "if-then") per gestire vari scenari e garantire che il modello risponda in modo appropriato in base a condizioni specifiche.10. Considera la prevenzione della sicurezza e del danno **
- Strutturare le istruzioni per dare la priorità alla sicurezza e prevenire danni. Definire chiaramente quali azioni sono consentite o vietate per guidare le uscite del modello e prevenire comportamenti indesiderati.Seguendo queste migliori pratiche, è possibile creare messaggi di sistema efficaci che guidano i modelli di intelligenza artificiale per produrre output di alta qualità, sicuri e pertinenti.
Citazioni:
[1] https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/system-message
[2] https://www.documind.chat/blog/technical-writing-best-practices
[3] https://cogniti.ai/docs/how-do-i-design-a-good-system-message/
[4] https://help.openai.com/en/articles/6654000-best-practices-for-promppt-ingeing-with-the-openai-api
[5] https://www.pompthub.us/blog/everything-system-messages-how-to-use-them-real-world-experiments-prompt-iniection-rotectors
[6] https://stackoverflow.com/questions/403333/what-are-the-best-practices-on-the-level-of-details-in-error-messages
[7] https://atlassian.design/content/writing-guidelines
[8] https://pressbooks.bccampus.ca/technicalwriting/chapter/writinginstructions/