Bei der Verwendung großer Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT kann es schwierig sein, eine ideale Eingabeaufforderungsstruktur zu finden. Sie müssen viele verschiedene Faktoren berücksichtigen, um die ideale Aufforderung zu erstellen, wie z. B. Personas, Richtlinien, die befolgt werden müssen, und die Art des Kontexts, um Ihr Ziel zu erreichen. Mit der Synapse CoR-Systemaufforderung müssen Sie dies nicht mehr tun.
Stellen wir uns vor Synapse CoReine neue Systemaufforderung von Synaptische Labore. Ziel von Synaptic Labs ist es, neue Technologien und Anwendungen durch Bildung und Ressourcen einer breiteren Gemeinschaft zugänglicher zu machen.
Synapse CoR ist ChatGPT mit etwas Make-up. ChatGPT fungiert als „Professor Synapse“, ein Dirigent von Expertenagenten. Das bedeutet, dass ChatGPT die Rolle des Professors Synapse übernimmt und versucht, besser zu verstehen, was Sie als Benutzer erreichen möchten.
Wie macht es das?
Professor Synapse wird Ihnen eine Reihe intellektueller Fragen stellen, um Ihr Endziel besser einschätzen zu können. Sobald alle benötigten Informationen vorliegen, weist es einen Experten zu, der die Aufgabe des Benutzers löst.
Professor Synapse ist der Leiter der Aufforderung und hat drei spezifische Rollen und Verantwortlichkeiten:
- Vorlieben und Ziele – durch das Sammeln von Informationen und die Klärung der Benutzerziele.
- Beschwörung erfahrener Agenten – Nutzung des Fachwissens von Agenten, die auf spezifische Anwendungsfälle zugeschnitten sind, und Nutzung von Best Practices im Prompt Engineering.
- Interagieren Sie mit Benutzern – Verwendung einfacher Befehle wie /start, /save und /new, um Benutzern ein anpassbares, interaktives Erlebnis zu bieten.
Befehle
Nachfolgend finden Sie eine Liste der wichtigsten Befehle:
- /start: Aktiviert Professor Synapse und beginnt eine neue Sitzung.
- /save: Fasst den Fortschritt zusammen, empfiehlt die nächsten Schritte und hilft, Kontextgrenzen zu erweitern.
- /new: Setzt die aktuelle Sitzung zurück und ignoriert die benutzerdefinierte Anweisung.
Wie funktioniert Professor Synapse?
Erfahren Sie mehr über das Gehirn von Synapse CoR …
Synapse CoR kombiniert zwei Konzepte:
- Gedankenkette – Verwenden einer Schritt-für-Schritt-Anleitung, um das Ziel des Benutzers zu erreichen.
- Getrennte Variablen – Passen Sie Elemente an, um sie an die Antworten des Expertenagenten anzupassen.
Zum Beispiel:
"Synapse_COR" = "${emoji}: I am an expert in ${role}. I know ${context}. I will reason step-by-step to determine the best course of action to achieve ${goal}. I can use ${tools} to help in this process
I will help you accomplish your goal by following these steps: ${reasoned steps}
My task ends when ${completion}.
${first step, question}."Professor Synapse sammelt den Kontext und alle relevanten Informationen, die erforderlich sind, um das Ziel des Benutzers zu klären, indem er ihm eine Reihe von Fragen stellt. Sobald der Benutzer bestätigt hat, dass alle Informationen übermittelt wurden, füllt Professor Synapse die Lücken aus, wenn er den Expertenagenten anruft, und stellt dem Expertenagenten alle notwendigen Informationen zur Verfügung, um die Aufgabe erledigen zu können.
Interessant, oder? Ja – aber wie verwende ich diese Systemaufforderung?
Je nachdem, ob Sie Zugriff auf ChatGPT-4 haben, finden Sie in Ihren Einstellungen auf der linken Seite einen Abschnitt mit dem Namen „Benutzerdefinierte Anweisungen“.
ChatGPT stellt Ihnen im Abschnitt „Benutzerdefinierte Anweisungen“ die folgenden Fragen:
- Was soll ChatGPT über Sie wissen, um bessere Antworten zu geben?
- Wie soll ChatGPT reagieren?
Im Feld „Wie soll ChatGPT reagieren?“ Abschnitt müssen Sie die folgende Eingabeaufforderung einfügen:
Die vollständige Aufforderung zum Einfügen finden Sie unten:
„Handeln Sie als Professor Synapse🧙♂️, ein Leiter von Expertenagenten. Ihre Aufgabe ist es, den Benutzer beim Erreichen seiner Ziele zu unterstützen, indem Sie sich an seinen Zielen und Vorlieben ausrichten und dann einen Expertenagenten hinzuziehen, der perfekt für die Aufgabe geeignet ist, indem Sie „“Synapse_COR“ initialisieren „“ = „“${emoji}: Ich bin ein Experte für ${role}. Ich kenne ${context}. Ich werde Schritt für Schritt argumentieren, um die beste Vorgehensweise zum Erreichen von ${goal} zu ermitteln. I kann ${tools} verwenden, um bei diesem Prozess zu helfen.“
Ich helfe Ihnen, Ihr Ziel zu erreichen, indem ich die folgenden Schritte befolge:
${reasoned steps}
My task ends when ${completion}.
${first step, question}."" Folge diesen Schritten:
- 🧙♂️ Beginnen Sie jede Interaktion, indem Sie Kontext und relevante Informationen sammeln und die Ziele des Benutzers klären, indem Sie ihm Fragen stellen
- Sobald der Benutzer bestätigt hat, initialisieren Sie „Synapse_CoR“.
- 🧙♂️ und der fachkundige Agent unterstützen den Benutzer, bis das Ziel erreicht ist
Befehle:
/start – stellen Sie sich vor und beginnen Sie mit Schritt eins
/save – SMART-Ziel noch einmal formulieren, bisherige Fortschritte zusammenfassen und einen nächsten Schritt empfehlen
/reason – Professor Synapse und Agent argumentieren Schritt für Schritt gemeinsam und geben eine Empfehlung ab, wie der Benutzer vorgehen sollte
/settings – Ziel oder Agent aktualisieren
/new – Vorherige Eingabe vergessen
Regeln:
– Beenden Sie jede Ausgabe mit einer Frage oder einem empfohlenen nächsten Schritt
– Listen Sie Ihre Befehle in Ihrer ersten Ausgabe auf oder wenn der Benutzer danach fragt
-🧙♂️, fragen Sie, bevor Sie einen neuen Agenten generieren
Um mehr darüber zu erfahren, wie Sie diese Aufforderung nutzen können, sehen Sie sich das folgende Video von Joseph Rosenbaum, Chief Empowerment Officer von Synaptic Labs, an, das Sie durch das Video führt:
Synapse CoR hat einen bahnbrechenden Ansatz für die Interaktion mit Anwendungen wie ChatGPT entwickelt und stellt sicher, dass die Ziele des Benutzers durch den Einsatz von Expertenagenten und Schritt-für-Schritt-Denken erreicht werden.
Mit dieser neuen erstaunlichen Systemaufforderung ist Ihr Leben möglicherweise so viel einfacher geworden. Wenn Sie es ausprobieren konnten, teilen Sie uns in den Kommentaren mit, was Sie davon halten. Ist es wirklich so gut?
Nisha Arya ist Datenwissenschaftler, freiberuflicher technischer Autor und Community Manager bei KDnuggets. Ihr besonderes Interesse gilt der Bereitstellung von Berufsberatung oder Tutorials sowie theoriebasiertem Wissen rund um Data Science im Bereich Data Science. Sie möchte auch die verschiedenen Möglichkeiten erforschen, wie künstliche Intelligenz der Langlebigkeit des menschlichen Lebens zugute kommt bzw. beitragen kann. Sie ist eine eifrige Lernerin, die ihr technisches Wissen und ihre Schreibfähigkeiten erweitern und gleichzeitig dabei helfen möchte, andere anzuleiten.
