Mengapa Al terjebak pada kata yang sama
Sebuah model bahasa memilih kata berikutnya sebagai kelanjutan paling mungkin dari teks sejauh ini - termasuk kalimat sebelumnya sendiri dalam jawaban yang sama. Jika itu dibuka dengan frasa yang "disukai" suara, katakanlah 'itu layak dicatat' atau 'memainkan peran kunci,' bahwa frase sama menjadi kelanjutan yang mungkin pada kemudian juga, karena model secara efektif berlabuh ke gaya sendiri dalam satu jawaban. Semakin lama teks, semakin jelas ini mendapat: satu kata berulang hampir tidak register dalam pesan pendek, tetapi di lima atau tujuh paragraf konektor yang sama atau memutar frase mulai mendapatkan di jalan membaca. Masalahnya dipersempit oleh fakta bahwa kebanyakan topik hanya memiliki kolam terbatas dari frase "aman" umum, dan model bahagia jatuh kembali pada mereka kecuali Anda menentukan sebaliknya. Pola yang sama muncul dalam daftar yang dihasilkan: jika peluru pertama dimulai dengan 'gunakan', tarikan untuk memulai setiap peluru lainnya dengan cara yang sama adalah kuat, karena model menempel ke template sekali dipilih, sampai Anda secara eksplisit memintanya untuk memecahkan pola. Ini juga menjelaskan keluhan umum: tanyakan topik yang sama lagi dalam sebuah obrolan baru, dan AI mengembalikan sesuatu yang hampir identik dengan terakhir kali - itu memilih kelanjutan yang paling mungkin lagi, dan untuk topik yang diberikan probabilitas tersebut hampir tidak bergeser dari chatting ke chatting kecuali Anda menambahkan batasan baru.
Tipe yang paling umum dari pengulangan
Repetisi muncul pada skala yang berbeda, dan membantu untuk membedakan mereka sehingga Anda dapat memberikan AI perbaikan yang lebih tepat. Jenis pertama adalah satu kata atau frase pengulangan - 'penting,' 'itu layak dicatat,' 'memainkan peran kunci' bermunculan setiap beberapa baris. Yang kedua adalah struktur kalimat berulang: beberapa kalimat dalam satu baris terbuka dengan cara yang sama, katakanlah dengan klausul pengantar yang sama atau frase transisi. Yang ketiga adalah ide yang sama diulang dalam kata-kata yang berbeda - paragraf terlihat baru tetapi pada dasarnya menyatakan kembali apa yang sudah mengatakan garis di atas. Yang keempat adalah bukaan boilerplate dan penutupan yang melayang dari satu bagian teks ke yang lain terlepas dari topik. Jika Anda dapat menyebutkan tipe pengulangan mana yang mengganggu Anda, AI memiliki waktu yang jauh lebih mudah untuk menghapusnya.
Bagaimana untuk frase prompt Anda untuk mengurangi pengulangan
Sebuah 'tidak mengulangi sendiri' tidak melakukan banyak, karena model tidak dapat selalu melihat pengulangan sendiri tanpa tanda beton. Sebuah kendala langsung bekerja lebih baik: 'tidak menggunakan kata yang sama lebih dari sekali per paragraf,' '' tidak membuka dua kalimat berturut-turut dengan konstruksi yang sama, '' menghindari kata-kata penting, layak dicatat, memainkan peran. "Ini membantu untuk nama Anda sendiri pribadi peeve filler frase menjelang waktu, karena orang yang berbeda merasa terganggu oleh kata-kata kruk yang berbeda. Trik lain yang dapat diandalkan adalah meminta lebih pendek, lebih konkret menulis: 'setiap kalimat harus membawa ide baru, dengan apa-apa hanya beristirahat satu sebelumnya." Semakin tepatnya Anda menjelaskan pengulangan yang mengganggu Anda, semakin baik peluang Anda mendapatkan teks bersih pada mencoba pertama. Anda dapat melangkah lebih jauh dan menunjukkan contoh gaya: pasta dalam paragraf yang berbagai bahasa yang Anda sukai, dan meminta model untuk menulis dengan cara yang sama. Sampel bekerja lebih berguna daripada deskripsi lisan yang panjang, karena lebih mudah bagi model untuk menyalin struktur yang terlihat daripada menebak satu dari permintaan yang samar untuk' menulis lebih alami '.
Apa yang harus dilakukan jika teks sudah ditulis dan penuh pengulangan
Jika Anda sudah memiliki draft dan melihat itu berulang, tidak perlu menulis ulang dengan tangan dari awal - lebih mudah untuk meminta AI untuk mengedit teks sendiri. Coba: 'temukan kata-kata berulang dan konstruksi dalam teks ini dan tulis ulang itu sehingga setiap kalimat terdengar berbeda. "Anda bahkan bisa mendapatkan lebih spesifik:' kata penting muncul empat kali - menggantinya dengan sinonim atau restrukturisasi kalimat-kalimat." Pendekatan lain yang bekerja dengan baik adalah meminta model untuk daftar pertama kata dan frasa yang berulang dalam teks, kemudian menulis ulang teks dalam langkah terpisah berdasarkan pada daftar itu. Memisahkan pekerjaan menjadi dua langkah hampir selalu memberikan hasil yang lebih bersih daripada memintanya untuk 'memperbaiki semuanya sekaligus,' karena model pertama pin ke dalam masalah secara eksplisit, kemudian memecahkan dengan cara yang ditargetkan. Jika pengulangan masih ada setelah sunting, jangan ragu untuk bertanya lagi dan menunjukkan apa yang tersisa - model tidak akan tersinggung pada koreksi follow- up, dan biasanya tidak lebih baik pada kedua atau ketiga lulus daripada pada yang pertama.
Cara menghindari pengulangan dalam teks panjang dan seluruh proyek
Semakin lama sebuah dokumen mendapatkan, semakin tinggi risiko bahwa frase yang sama muncul kembali di tengah dan lagi dekat akhir, terutama ketika teks dirakit potongan oleh potongan di beberapa pesan. Jika Anda menulis sesuatu yang panjang dalam potongan, tetap menjalankan daftar frasa yang telah Anda gunakan dan melampirkan ke prompt berikutnya dengan catatan seperti 'kata-kata dan frasa ini sudah muncul, jangan mengulanginya.' Pilihan lain adalah meminta AI untuk membaca seluruh dokumen yang telah dirakit dan menandai titik-titik yang berulang sebagai langkah yang terpisah sebelum mengedit - cara cek mencakup seluruh potongan, bukan hanya potongan terakhir yang Anda kirim. Untuk tugas berulang seperti email, deskripsi produk, atau daftar salinan, itu layak membangun sebuah banned- klise daftar sekali dan menempel ke setiap prompt baru sebagai kondisi berdiri. Jika beberapa orang bekerja pada proyek yang sama di obrolan yang berbeda, itu layak menyetujui satu daftar yang sama dari frasa dilarang bagi semua orang - jika tidak satu penulis membersihkan klise mereka sementara pengulangan yang sama muncul kembali dalam teks rekan satu tim disatukan secara terpisah.
Bagaimana membuat teks merasa hidup, bukan hanya pengulangan bebas
Menghapus pengulangan tidak sama dengan membuat teks menarik - Anda dapat menukar satu kata untuk sinonim yang berarti persis hal yang sama, dan teks masih akan membaca datar. Untuk menghidupkan kata-kata, meminta panjang kalimat bervariasi, dengan yang pendek bergantian terhadap lebih lama, lebih dikembangkan. Tanyakan frasa umum yang akan ditukar dengan spesifik: bukan 'memainkan peran penting,' eja keluar persis apa manfaat yang diberikan pembaca. Anda dapat mengatur nada langsung juga: 'menulis seperti seseorang menjelaskan ini kepada teman, tidak seperti manual referensi. "Hal ini juga membantu untuk meminta AI sebagai contoh atau perbandingan daripada klaim abstrak lain - yang secara alami mengarahkan dari frasa saham dan membuat teks lebih konkret dan hidup. Trik' membacanya keras 'juga bekerja dengan baik: meminta model untuk membayangkan teks yang dibaca keras dan strip keluar apapun yang terdengar seperti baris dari brosur iklan. Membingkai tugas yang cara menggeser model dari bersepeda melalui frasa akrab untuk menilai bagaimana orang nyata akan mengalami teks. Pada akhirnya, teks bebas berulang-bebas dan teks hidup dua terkait tapi tujuan yang berbeda: yang pertama diselesaikan dengan larangan tepat pada kata-kata tertentu dan konstruksi, kedua dengan meminta contoh, nada, dan panjang kalimat bervariasi. Menggabungkan keduanya biasanya menghasilkan sesuatu yang benar-benar menyenangkan untuk dibaca.