Sterowanie zachowaniem modelu przy użyciu kodu i prompt engineeringu

Wprowadzenie do sterowania zachowaniem LLM

W ostatnich latach modele językowe o dużej liczbie parametrów (LLM, ang. Large Language Models) zrewolucjonizowały sposób, w jaki tworzymy, analizujemy i przetwarzamy tekst. Modele takie jak GPT-4 potrafią wykonywać złożone zadania językowe, od tłumaczenia, przez generowanie kodu, po prowadzenie konwersacji. Jednak skuteczne wykorzystanie ich potencjału zależy w dużej mierze od umiejętności sterowania ich zachowaniem.

Sterowanie zachowaniem LLM polega na takim formułowaniu zapytań (promptów) lub konfiguracji systemu, aby model generował odpowiedzi zgodne z naszymi oczekiwaniami. Odbywa się to zarówno poprzez prompt engineering – czyli przemyślane projektowanie treści zapytań – jak i poprzez wykorzystanie interfejsów API, które pozwalają programistom dynamicznie wpływać na sposób działania modelu.

W zależności od celu, użytkownicy mogą chcieć, aby model:

• przyjął określoną rolę (np. eksperta, nauczyciela, doradcę),
• stosował się do konkretnego stylu lub tonu wypowiedzi,
• generował odpowiedzi w określonym formacie (np. JSON, Markdown),
• udzielał krótkich, precyzyjnych odpowiedzi lub wręcz przeciwnie – tworzył długie, kreatywne teksty.

W odróżnieniu od klasycznego programowania, gdzie zachowanie systemu jest ściśle określone przez kod, w przypadku LLM istotną rolę odgrywa język naturalny jako interfejs sterujący. To oznacza, że nawet niewielka zmiana w treści prompta może znacząco wpłynąć na rezultat działania modelu.

Oprócz projektowania promptów tekstowych, sterowanie zachowaniem LLM obejmuje również elementy kodowania – np. ustawianie parametrów wywołania modelu (takich jak temperatura, maksymalna długość odpowiedzi czy penalizacja powtarzających się słów). Dzięki temu programiści mogą łączyć logikę aplikacji z elastycznością generatywnej sztucznej inteligencji.

Zrozumienie podstaw sterowania LLM jest kluczowe zarówno dla programistów, jak i specjalistów od treści, ponieważ pozwala w pełni wykorzystać możliwości modeli i skutecznie integrować je z rzeczywistymi rozwiązaniami informatycznymi i biznesowymi.

System prompts – definiowanie ram działania modelu

System prompts, nazywane również instrukcjami systemowymi, pełnią kluczową rolę w określaniu ogólnego zachowania dużych modeli językowych (LLM). Stanowią one warstwę kontrolną, która pozwala na zdefiniowanie kontekstu, tonu oraz roli, jaką model ma przyjąć podczas interakcji z użytkownikiem. W odróżnieniu od promptów użytkownika, które inicjują konkretne zapytania lub rozmowy, prompt systemowy ustala bardziej globalne wytyczne obowiązujące przez całą sesję.

Podstawowym zadaniem system promptu jest zdefiniowanie „osobowości” modelu oraz ograniczenie jego odpowiedzi do określonych ram. Może to obejmować zarówno styl wypowiedzi (np. formalny vs. potoczny), jak i specjalizację dziedzinową (np. model jako lekarz, prawnik, nauczyciel). Dzięki temu możliwe jest uzyskanie większej spójności w odpowiedziach oraz zminimalizowanie ryzyka generowania niepożądanych treści.

System prompts są szczególnie istotne w bardziej zaawansowanych zastosowaniach, takich jak integracje z aplikacjami, chatboty do celów biznesowych czy narzędzia edukacyjne. Przykład zastosowania system promptu może wyglądać w kodzie tak:

{
  "role": "system",
  "content": "Jesteś pomocnym asystentem, który udziela jasnych i zwięzłych odpowiedzi na pytania techniczne."
}

W tym przykładzie model zostaje nakierowany, by działać w określonym stylu i kontekście, który będzie wpływać na sposób formułowania odpowiedzi przez całą sesję. Takie podejście pozwala na bardziej przewidywalne i kontrolowane użycie LLM w różnych środowiskach zastosowania.

W dalszej pracy z prompt engineeringiem system prompts stanowią fundament, na którym buduje się bardziej złożone techniki i strategie sterowania zachowaniem modelu.

Techniki promptowania: zero-shot, one-shot i few-shot learning

Jednym z kluczowych aspektów sterowania zachowaniem modeli językowych (LLM) jest odpowiednie formułowanie promptów – czyli zapytań kierowanych do modelu. W praktyce wyróżnia się trzy główne techniki promptowania: zero-shot, one-shot oraz few-shot learning. Każda z tych metod różni się podejściem do przekazywania kontekstu i przykładowych danych wejściowych, co wpływa zarówno na jakość odpowiedzi, jak i zdolność modelu do generalizacji w ramach zadanego problemu.

Oto prosty przykład kodu w Pythonie, pokazujący różnicę między zero-shot a few-shot promptowaniem przy użyciu biblioteki openai:

import openai

# Zero-shot
response_zero = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Przetłumacz na francuski: 'Dzień dobry, jak się masz?'"}
    ]
)

# Few-shot
few_shot_prompt = [
    {"role": "user", "content": "Przetłumacz na francuski: 'Dzień dobry'"},
    {"role": "assistant", "content": "Bonjour"},
    {"role": "user", "content": "Przetłumacz na francuski: 'Jak się masz?'"},
    {"role": "assistant", "content": "Comment ça va ?"},
    {"role": "user", "content": "Przetłumacz na francuski: 'Dzień dobry, jak się masz?'"}
]
response_few = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=few_shot_prompt
)

Dobór odpowiedniej techniki zależy od złożoności zadania, poziomu szczegółowości wymaganej w odpowiedzi oraz dostępnych danych przykładowych. W kolejnych częściach artykułu zostaną omówione konkretne strategie optymalnego wykorzystania każdej z tych metod. Jeśli chcesz pogłębić wiedzę i nauczyć się praktycznego stosowania tych technik w projektach, polecamy nasz Kurs AI Sztuczna inteligencja i GPT w praktyce. Prompt Engineering.

Typowe wzorce projektowania promptów

Projektowanie promptów (ang. prompt design) to proces tworzenia zapytań wejściowych, które pozwalają w precyzyjny sposób kierować działaniem dużych modeli językowych (LLM). W praktyce wykształciło się kilka typowych wzorców, które pomagają w uzyskaniu bardziej spójnych, trafnych lub bezpiecznych odpowiedzi. Każdy z tych wzorców ma inne zastosowania i może być komponowany w zależności od oczekiwanego celu.

• Instrukcja (Instruction Prompt) – najprostszy wzorzec, polegający na bezpośrednim wydaniu polecenia, np. „Podsumuj poniższy tekst” lub „Wytłumacz działanie algorytmu sortowania bąbelkowego”.
• Szablon (Template Prompt) – strukturalny wzorzec, gdzie użytkownik dostarcza częściowo wypełniony format i model ma go dokończyć według zadanego schematu.
• Pytanie i odpowiedź (Q&A Prompt) – model otrzymuje pytanie i generuje możliwie najlepszą odpowiedź. Może być używany samodzielnie lub wraz z kontekstem.
• Rozmowa (Conversational Prompt) – oparty na symulowaniu dialogu, często z wykorzystaniem ról (np. „Jesteś pomocnym doradcą finansowym...”).
• Formatowany kontekst (Contextual Prompt) – zawiera dodatkowe informacje wejściowe, np. fragmenty dokumentacji, instrukcje użytkownika lub dane strukturujące zachowanie modelu.
• Wzorzec roli (Role-based Prompt) – modelowi przypisywana jest określona rola lub tożsamość, co wpływa na ton, styl i zakres odpowiedzi (np. „Zachowuj się jak nauczyciel historii dla szkoły średniej”).

Poniższa tabela przedstawia porównanie podstawowych cech i zastosowań najczęściej używanych wzorców:

Przykład prostego promptu opartego na roli może wyglądać następująco:

"Jesteś doświadczonym lekarzem. Wyjaśnij pacjentowi, czym jest nadciśnienie tętnicze w prosty sposób."

Rozpoznawanie i umiejętne stosowanie tych wzorców to klucz do skutecznego sterowania zachowaniem LLM. Ich łączenie oraz dalsze dostosowywanie pozwala tworzyć bardziej zaawansowane interakcje i systemy oparte na sztucznej inteligencji.

Kontrola odpowiedzi modelu poprzez strukturę promptów

Struktura promptu odgrywa kluczową rolę w kierowaniu zachowaniem dużych modeli językowych (LLM). Odpowiednio zaprojektowana sekwencja tekstu wejściowego może wpływać na styl, długość, precyzję, a nawet sposób argumentacji w odpowiedzi modelu. Poprzez modyfikację struktury promptu użytkownik może uzyskać bardziej kontrolowane, spójne i przydatne wyniki, nawet bez konieczności ingerencji w parametry modelu czy kod źródłowy.

Wyróżniamy kilka powszechnie stosowanych podejść do strukturalnego modelowania promptów:

• Instrukcje jawne (explicit instruction): Jasno sformułowane polecenia, np. „Wymień trzy zalety…” lub „Odpowiedz jako ekspert w dziedzinie prawa”.
• Rola i kontekst: Nadanie modelowi określonej roli, np. „Jesteś konsultantem IT…” lub osadzenie pytania w kontekście użytkownika.
• Formatowanie odpowiedzi: Wymuszenie konkretnego formatu, np. lista punktowana, tabela, JSON czy kod źródłowy.
• Pytania warunkowe i naprowadzające: Wprowadzenie warunku lub ograniczenia w treści promptu w celu zawężenia odpowiedzi.

Poniższa tabela ilustruje przykładowe różnice w strukturze promptów i ich wpływ na odpowiedź:

Przy bardziej złożonych zadaniach kontrola struktury może być wspomagana przez kod – np. dynamiczne generowanie promptów w zależności od kontekstu użytkownika lub danych wejściowych. Przykład w Pythonie ilustruje wykorzystanie szablonu promptu z wypełnianiem danych dynamicznych:

prompt_template = """
Jesteś systemem do rekomendacji filmów.
Użytkownik lubi gatunki: {genres}.
Zaproponuj 3 filmy, które mogą mu się spodobać.
"""

user_genres = "science fiction, thriller"
prompt = prompt_template.format(genres=user_genres)

print(prompt)

W efekcie uzyskujemy bardziej precyzyjne i dostosowane odpowiedzi, które zwiększają użyteczność interakcji z LLM. Jeśli chcesz pogłębić wiedzę na temat projektowania skutecznych promptów i sterowania modelami, zachęcamy do zakupu Kursu Copilot i skuteczne prompt’y w praktyce. AI-asystent w Microsoft 365.

Zastosowania i ograniczenia technik sterowania

Sterowanie zachowaniem dużych modeli językowych (LLM) przy użyciu kodu oraz technik prompt engineeringu znajduje szerokie zastosowanie w różnych dziedzinach. Od generowania spójnych i bezpiecznych odpowiedzi w chatbotach, przez automatyzację zadań analitycznych, po wspomaganie procesów kreatywnych i programistycznych — możliwości są rozległe. Jednocześnie jednak, mimo rosnącej precyzji technik sterowania, istnieją ograniczenia wynikające z natury samego modelu, jego architektury i sposobu trenowania.

Przykładowe zastosowania

• Asystenci konwersacyjni: Ustalanie tonu, stylu i zakresu wiedzy za pomocą promptów systemowych.
• Generowanie kodu: Sterowanie językiem programowania, stylem kodowania i strukturą odpowiedzi.
• Tłumaczenia i streszczenia: Dostosowywanie długości, poziomu szczegółowości i formalności wypowiedzi.
• Automatyzacja zadań biurowych: Generowanie szablonów e-maili, podsumowań spotkań czy raportów.
• Asystowanie w badaniach: Ograniczanie zakresu wypowiedzi do określonego obszaru naukowego lub stylu cytowania.

Ograniczenia technik sterowania

• Brak gwarantowanej deterministyczności: Nawet przy dobrze skonstruowanym promptcie, model może generować niespójne lub niepożądane odpowiedzi.
• Ograniczony kontekst: Długość promptu i historia rozmowy są ograniczone przez maksymalną długość kontekstu modelu.
• Brak pełnej kontroli semantycznej: Niektóre niuanse znaczeniowe są trudne do przekazania wyłącznie przez prompt.
• Zmienność między wersjami modelu: Te same techniki mogą działać różnie w zależności od implementacji i wersji LLM.

Porównanie możliwości i ograniczeń

Przykład uproszczonego kodu sterującego

prompt = "Jako formalny asystent badawczy, streszcz poniższy tekst w maksymalnie 3 zdaniach i użyj stylu naukowego: \n" + input_text
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Jesteś formalnym asystentem badawczym."},
        {"role": "user", "content": prompt}
    ]
)
print(response['choices'][0]['message']['content'])

Odpowiednie zaprojektowanie promptu oraz jego dynamiczne modyfikowanie w kodzie umożliwiają precyzyjniejsze sterowanie zachowaniem modelu, jednak efekty końcowe zależą także od charakterystyki samego LLM.

Przykłady kodu i implementacji sterowania LLM

Sterowanie dużymi modelami językowymi (LLM) może być realizowane na różne sposoby, zależnie od celu, zakresu kontroli i środowiska, w jakim pracujemy. Najczęściej stosowane metody to manipulacja promptem (tzw. prompt engineering) oraz użycie kodu, który dynamicznie kształtuje interakcję z modelem. W tej sekcji przedstawiamy ogólne przykłady kodu oraz typowe podejścia implementacyjne bez zagłębiania się w szczegóły techniczne.

W środowiskach takich jak Python, biblioteki typu OpenAI, LangChain czy Transformers od Hugging Face umożliwiają integrację LLM z aplikacjami, jednocześnie dając możliwość kontroli ich zachowania. Techniki te mogą obejmować definiowanie ról systemowych, dynamiczne tworzenie promptów na podstawie kontekstu użytkownika, czy stosowanie wzorców takich jak few-shot learning.

Przykład inicjalizacji klienta OpenAI oraz prostego promptu może wyglądać następująco:

import openai

openai.api_key = "your-api-key"

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Jesteś pomocnym asystentem."},
        {"role": "user", "content": "Jak mogę zaparzyć dobrą kawę?"}
    ]
)

print(response["choices"][0]["message"]["content"])

W powyższym przykładzie widać, jak poprzez odpowiedni dobór ról i treści wiadomości można wpłynąć na sposób, w jaki model generuje odpowiedź. Systemowy prompt definiuje intencję i styl działania modelu, a użytkownik zadaje konkretne pytanie.

W bardziej zaawansowanych scenariuszach możliwe jest dynamiczne budowanie promptów na podstawie zewnętrznych danych wejściowych, integracja z bazami wiedzy czy tworzenie wieloetapowych interakcji (tzw. chain of thought prompting), które pozwalają lepiej kierować procesem myślowym modelu. Również wykorzystanie narzędzi takich jak function calling czy tool use umożliwia sterowanie decyzjami modelu w środowiskach produkcyjnych.

Podsumowując, implementacja sterowania LLM to nie tylko kwestia dobrze sformułowanego promptu, ale także projektowania logiki aplikacji wokół interakcji z modelem. W kolejnych częściach artykułu zostaną omówione konkretne techniki, wzorce oraz najlepsze praktyki w tym zakresie.

Podsumowanie i przyszłość sterowania zachowaniem modeli językowych

Sterowanie zachowaniem dużych modeli językowych (LLM) staje się kluczowym elementem w tworzeniu skutecznych, bezpiecznych i użytecznych aplikacji opartych na sztucznej inteligencji. Dzięki odpowiedniemu przygotowaniu promptów oraz wykorzystaniu technik kodowania, możliwe jest kierowanie sposobem, w jaki model generuje odpowiedzi, interpretuje kontekst i spełnia cele użytkownika.

Różne metody sterowania – od prostych promptów tekstowych po bardziej złożone interakcje systemowe i manipulację kontekstem – pozwalają na uzyskanie precyzyjnych, spójnych i zgodnych z oczekiwaniami wyników. Podejścia te mają zastosowanie zarówno w prostych chatbotach, jak i w zaawansowanych systemach wspomagających decyzje, tworzących treści czy analizujących dane.

W miarę jak modele stają się coraz bardziej złożone i zdolne do rozumienia niuansów językowych, rośnie znaczenie świadomego projektowania interakcji z nimi. Przyszłość sterowania LLM to integracja metod prompt engineeringu z automatyzacją, dynamicznym dostosowywaniem kontekstu oraz rozwojem architektur wspierających transparentność i kontrolę.

W nadchodzących latach możemy spodziewać się pojawienia nowych narzędzi i bibliotek umożliwiających jeszcze większą precyzję w definiowaniu zachowania modeli, a także lepszego wsparcia dla wielojęzyczności, bezpieczeństwa i etycznych ram wykorzystania AI. Kierunek ten otwiera drogę do tworzenia bardziej przewidywalnych, zaufanych i dostosowanych do potrzeb użytkowników systemów opartych na LLM.

Przekształcanie surowych danych w kluczowe punkty narracji 19 kwietnia 2025

Jak nagrać spotkanie w Zoom? 17 kwietnia 2025