🎯 Wprowadzenie do ChatGPT

ChatGPT to zaawansowany model językowy wytrenowany przez OpenAI do interakcji w formacie konwersacyjnym. Dzięki zastosowaniu Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), model radzi sobie nie tylko z wykonywaniem instrukcji w podpowiedzi, ale i z utrzymaniem spójności oraz kontekstu dialogu. Otwiera to nowe możliwości:

odpowiadanie na pytania,
generowanie kodu,
pisanie tekstów w określonym stylu,
asystowanie w zadaniach kreatywnych i naukowych.

🔑 Kluczowe techniki inżynierii podpowiedzi (promptów)

Prompt z określoną rolą i stylem – jawne zadeklarowanie, kim ma być chatbot i jakim stylem odpowiadać.
System prompt vs user prompt – różnicowanie, czy instrukcja trafia do modelu w sekcji system (“You are an AI research assistant”), czy jako polecenie użytkownika.
Formatuj rozmowy wieloobrotowe – w API każda wypowiedź powinna mieć rolę (system, user, assistant) oraz odpowiedni kontekst.
Instrukcje explicitne – włączenie do promptu warunków, oczekiwanych formatów odpowiedzi (“Odpowiedz krótko”, “Jeśli nie wiesz, napisz ‘Niepewna odpowiedź’”).
Chain-of-thought i role prompting – zachęcanie modelu do myślenia krok po kroku lub przyjmowania ról (np. ekspert naukowy, programista).

📚 Przegląd praktycznych scenariuszy

1. Ustawienie tożsamości i intencji

The following is a conversation with an AI research assistant. The assistant tone is technical and scientific.
Human: Hello, who are you?
AI: Greeting! I am an AI research assistant. How can I help you today?

Ten szablon pozwala modelowi przyjąć spójny styl konwersacyjny.

2. API ChatGPT i struktura wiadomości

W nowoczesnych implementacjach wszystkie wiadomości trafiają do modelu jako seria roli i treści, np.:

system: Ustala tożsamość lub tryb pracy modelu.
user: Zadaje pytania lub konkretne polecenia.
assistant: Przechowuje odpowiedzi modelu w wieloobrotowej konwersacji.

Przykładowy kod w Pythonie:

import openai
openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[
    {"role": "system", "content": "You are an AI research assistant. You use a tone that is technical and scientific."},
    {"role": "user", "content": "Hello, who are you?"},
    {"role": "assistant", "content": "Greeting! I am an AI research assistant. How can I help you today?"},
    {"role": "user", "content": "Can you tell me about the creation of black holes?"}
  ]
)

3. Rozmowy wieloobrotowe i zadania jednoobrotowe

Multi-turn: Model analizuje całą historię rozmowy i generuje odpowiedzi kontekstowe.
Single-turn: Przetwarza pojedyncze polecenie, zachowując się jak klasyczne API GPT-3.

Przykład single-turn:

USER: Answer the question based on the context below. Keep the answer short and concise. Respond "Unsure about answer" if not sure about the answer.
Context: ...
Question: ...
Answer:

⚙️ Ograniczenia i wyzwania

Brak gwarancji nieomylności – mimo RLHF model może generować halucynacje lub nieścisłości.
Wrażliwość na prompt – wąska/nieprecyzyjna instrukcja prowadzi do słabszych wyników, natomiast zbyt złożone prompty mogą generować rozbieżne odpowiedzi.
Zmiany zachowań w zależności od wersji modelu – niektóre strategie promptowania stają się mniej skuteczne po update wersji.
Brak pamięci długoterminowej – pomimo utrzymywania kontekstu konwersacji, ChatGPT nie pamięta informacji z wcześniejszych interakcji poza bieżącą sesją.
Ograniczenia bezpieczeństwa i filtracji treści – model może odmawiać realizacji niektórych poleceń ze względów etycznych lub regulaminowych.

📝 Praktyczne wskazówki

Twórz prompty jasne i precyzyjne (“Wyjaśnij krok po kroku…”).
Stosuj systemową deklarację roli – wpływa na styl i zakres odpowiedzi.
Ogranicz liczbę pytań w jednym promptcie, aby rozbić zadanie na mniejsze części.
W mid-turn tasks korzystaj z etykiet: SYSTEM, USER, ASSISTANT w API.
Testuj prompty na wybranych wersjach modeli; niuanse zmieniają się po aktualizacjach.

📁 Przydatne materiały i dokumenty

Oto wyselekcjonowana lista przeglądów naukowych, przewodników i źródeł na temat architektury ChatGPT oraz prompt engineering:

A Prompt Pattern Catalog to Enhance Prompt Engineering with ChatGPT
Techniques to improve reliability – OpenAI Cookbook
How to format inputs to ChatGPT models (OpenAI Cookbook)
Awesome ChatGPT Prompts (przykłady zadań dla rozmaitych zastosowań)
A Survey on ChatGPT: AI-Generated Contents, Challenges, and Solutions
MM-REACT: Prompting ChatGPT for Multimodal Reasoning and Action
Unlocking the Potential of ChatGPT: A Comprehensive Exploration of its Applications, Advantages, Limitations, and Future Directions in Natural Language Processing

👽 Brudnopis

ChatGPT = model dialogowy, rola promptów jeszcze większa niż w GPT-3.
Intencja i tożsamość w promptcie → pełna kontrola nad stylem.
Najważniejsze praktyki: rolę deklarować w system prompt lub explicit user prompt.
Trendy (2023-2025): prompt chaining, few-shot + CoT, multi-agent compositional prompts.
Ograniczenia trzeba testować każdorazowo po zmianie wersji LLM.

Przegląd źródeł i dalszych lektur znajdziesz wyżej — część tekstów stanowi najnowszy stan wiedzy o ChatGPT i prompt engineering.

Quartz 4

Explorer

ChatGPT Prompt Engineering