왜 AI는 같은 단어에 갇혀
언어 모델은 같은 대답에 자신의 이전 문장을 포함하여 텍스트의 가장 유능한 오염으로 다음 단어를 선택합니다. “liked”라는 문구로 문을 열면, ‘그것은 가치가 있는 것’ 또는 ‘키 역할을 하는 것’이라고 합니다. 같은 구문은 나중에 연속적으로 나타나게 됩니다. 모델은 단일 응답 내에서 자신의 스타일에 효과적으로 고정되기 때문입니다. 더 긴 텍스트, 더 명백한이 얻다 : 한 반복 된 단어는 짧은 메시지에 등록하지만, 5 또는 7 단락의 동일한 커넥터 또는 구문의 회전은 독서의 방법으로 시작. 문제는 대부분의 주제가 "안전"일반적인 phrasings의 한정된 풀을 가지고 있다는 사실에 의해 합성되고, 모델은 행복하게 그(것)들을 다시 놓습니다. 같은 패턴은 생성 된 목록에서 보여줍니다 : 첫 번째 총알이 '사용'으로 시작되면 다른 총알을 시작하는 풀이 강하기 때문에 모델이 한 번 템플릿에 붙어 있기 때문에 명시적으로 패턴을 깰 것을 요청할 때까지. 이것은 일반적인 불평을 설명합니다. 새로운 채팅에서 동일한 주제에 대해 묻고, AI는 지난 시간에 거의 동일하게 무언가를 반환합니다. 그것은 새로운 제약을 추가하지 않고 채팅에서 유능한 실수를 부여하는 주어진 주제에 대한 가장 유능한 오염을 선택하고 있습니다.
반복의 가장 일반적인 유형
반복은 다른 가늠자에 일어나고, 그(것)들을 apart에게 알리는 것을 돕습니다 그래서 당신은 AI를 더 정확한 고침을 줄 수 있습니다. 첫 번째 유형은 단일 단어 또는 구문 반복 - 'important,''그것은 가치가 주목,'키 역할의 팝업 매 몇 줄. 두 번째는 반복 문장 구조 : 행의 여러 문장은 동일한 방법을 열고, 동일한 introductory 절 또는 전이 구문과 같이 말하십시오. 세 번째는 다른 단어로 반복 된 동일한 아이디어입니다. 단락은 새로운 모습이지만 근본적으로 위의 선이라고 말했습니다. 네 번째는 보일러 플레이트 오프닝 및 항목에 관계없이 텍스트의 한 조각에서 다른으로 드리프트 닫습니다. 반복의 유형이 두드리는 것을 정확하게 명명할 수 있는 경우에, AI에는 그것을 제거하는 매우 쉬운 시간이 있습니다.
반복에 잘라 내기 위해 신속한 구문 방법
모델이 콘크리트 큐없이 자신의 반복을 항상 자리 잡을 수 없기 때문에 일반적인 'don't 반복하지 않습니다. 직접적인 제약은 더 나은 일을 한다: ‘동일은 단락당 한 번 이상 동일한 단어를 사용하지 않는다’ ‘동일은 같은 건설과 행에 두 문장을 열지 않음’ ‘가장 중요한 단어를 아끼며, 행동을한다.’ 그것은 당신의 자신의 개인 애완 동물 체 필러 구문을 다른 사람들이 다른 빵 낱말에 의해 괴롭히는 것을 돕습니다. 또 다른 신뢰할 수있는 트릭은 더 짧고 구체적인 쓰기를 요구하고 있습니다. '모든 문장은 새로운 아이디어를 수행해야합니다.' 반복이 두드리는 것을 더 정확하게 설명합니다, 첫 번째 시도에 깨끗한 텍스트를 얻기의 더 나은 확률. 당신은 단계 더 가서 스타일 샘플을 표시 할 수 있습니다 : 당신이 좋아하는 다양한 언어에 붙여넣기, 그리고 유사한 방식으로 작성하는 모델을 묻습니다. 샘플은 긴 동사적 설명보다 더 안정적으로 작동하므로 모델에 쉽게 접근 할 수 있기 때문에 vague 요청에서 '쓰기 더 자연스럽게.'로 추측 할 수 있습니다.
텍스트가 이미 작성하고 반복의 전체 경우 무엇을 할
이미 초안을 가지고 있으며 반복적으로 통지하면 스크래치에서 손으로 읽을 필요가 없습니다. AI가 자신의 텍스트를 편집하는 것이 더 쉽습니다. 시도 : '이 텍스트에 반복 된 단어와 건설을 정의하고 모든 문장이 다른 소리를 씁니다.' 더 구체적으로 얻을 수 있습니다 : '말 중요한 것은 4 번을 보여줍니다 - 문법과 문장을 재구성합니다.' 잘 작동하는 또 다른 접근은 먼저 텍스트에 반복하는 단어와 구문을 나열하는 모델을 묻고 그 목록에 따라 별도의 단계에 텍스트를 다시 작성합니다. 거의 2 단계로 일을 나누는 것은 항상 "모든 것을 한 번에 묻기보다 클리너 결과를 제공합니다. 모델이 먼저 문제가 명시적으로 핀이기 때문에 대상 방식으로 해결합니다. 반복이 여전히 편집 후, 다시 요청하고 정확히 무슨 왼쪽을 지적하는 것을 망설이지 마십시오 - 모델은 후속 보정에 끄지 않을 것입니다, 그리고 그것은 일반적으로 첫 번째 또는 세 번째 패스에 더 나은.
긴 텍스트에 반복을 피하는 방법 및 전체 프로젝트의 맞은편에
더 긴 문서는, 더 높은 위험이 중간에 같은 구문 resurfaces와 다시 끝 근처, 특히 텍스트가 여러 메시지에 조각에 의해 조각을 조립했을 때. 펑크에서 뭔가를 쓰는 경우, 이미 사용되어있는 phrasing의 실행 목록을 유지하고 '자신 단어와 구문이 이미 등장한 것과 같은 메모와 함께 다음 프롬프트에 첨부하지 마십시오.' 또 다른 옵션은 AI가 전체 조립 된 문서와 플래그가 편집하기 전에 별도의 단계로 읽을 것을 요청하는 것입니다. 검사가 전체 조각을 다루고, 마지막 펑크가 아니라. 이메일, 제품 설명, 또는 목록 사본과 같은 작업을 반복하려면 한 번 금지 된 CLichés 목록을 구축하고 서있는 상태로 모든 새로운 프롬프트로 붙여 넣을 가치가 있습니다. 다른 채팅을 통해 동일한 프로젝트에서 여러 사람들이 작동한다면, 모든 사람에게 금지 된 구문 중 하나의 공유 목록에서 가치가 있습니다. 그렇지 않으면 한 작가는 팀 동료의 텍스트에서 동일한 반복 resurfaces를 정리하면서 clichés를 정리합니다.
텍스트 느낌을 만드는 방법 살아, 그냥 반복없는
반복을 제거하는 것은 흥미로운 텍스트 만들기와 동일하지 않습니다 - 정확히 같은 것을 의미하는 문법에 대해 하나의 단어를 교환 할 수 있으며 텍스트는 여전히 평평하게 읽을 것입니다. 단어를 살기 위해, 더 긴, 더 개발 된 것들에 대한 짧은 것들과 함께 다양한 문장 길이를 묻습니다. 일반적인 구문에 대한 질문은 특정에 대해 교환 할 수 있습니다. 대신 '가장 중요한 역할을 재생합니다.'는 독자에게 이익을주는 것이 정확히 무엇인지 확신합니다. tone을 직접 설정할 수 있습니다. ‘친구에게 설명하는 사람처럼 쓰기, 참조 설명서와 같은.’ 또한 예를 들어 AI를 요청하는 데 도움이 또는 다른 추상 청구 대신 비교 — 그것은 자연적으로 재고 phrasing에서 벗어나 텍스트를 더 구체적이고 살아. 'read it out big’ 속임수는 잘 작동 : 광고 브로셔에서 선처럼 들리는 것들을 읽는 텍스트를 상상하기 위해 모델을 묻습니다. 익숙한 구문을 통해 사이클링에서 모델이 어떻게 텍스트를 경험할 수 있는지 판단하는 작업을 강조. 결국, 반복없는 텍스트와 활기찬 텍스트는 두 가지 관련이 있지만 명백한 목표입니다. 첫 번째는 특정 단어와 건설에 대한 정확한 금지에 의해 해결되며, 예를 들어, 톤 및 다양한 문장 길이를 요청하여 두 번째. 읽는 것을 진짜로 무언가를 모두를 결합하십시오.