Getting Started with the OpenAI Playground

Summary

في هذا الفيديو، يشرح المتحدث كيفية استخدام منصة OpenAI Playground لتجربة وتعلم كيفية توجيه النماذج اللغوية الكبيرة. يركز الفيديو على تقديم مقدمة بسيطة لواجهة المستخدم والإعدادات المتاحة في الـ Playground، مع توضيح كيفية استخدام الأنواع المختلفة من الأدوار - مثل دور النظام ودور المستخدم ودور المساعد - لتوجيه النماذج والحصول على استجابات مختلفة. يُبرز المتحدث أهمية الدقة في صياغة التعليمات للحصول على نتائج أفضل ويقدم نصائح حول كيفية استخدام الـ Playground بشكل فعال مع أمثلة من دليل هندسة التوجيه.

Takeaways

• 📘 المقدمة: النص يشرح كيفية استخدام ملعب OpenAI لتدريب النماذج النصية الكبيرة.
• 🔍 الدليل: يتضمن النص مرجعًا يشرح كيفية استعلام نماذج اللغات الضخمة.
• 🌐 الموقع: يجب زيارة platform.openai.com لإنشاء حساب واستخدام الملعب.
• 🔧 الإعداد: بعد إنشاء الحساب، يمكن الوصول إلى ملعب OpenAI من platform.openai.com.
• 🤖 النموذج الافتراضي: يتم استخدام نموذج GPT 2.5 turbo بشكل افتراضي في الدليل.
• 🔄 التنوع: يمكن تجربة أشكال مختلفة من GPT 2.5 turbo أو حتى GPT-4.
• 🎛️ الإعدادات: يحتوي الملعب على خيارات مختلفة مثل الدور النظام والدور المستخدم والدور المساعدة.
• 💬 واجهة الدردشة: يمكن استخدام واجهة الدردشة في الملعب لتفاعل مع النموذج.
• 📝 استعمال النموذج: يمكن استبدال النموذج بإدخال أمثلة من الدليل في الدور المناسب.
• 🔄 العدم الدeterministic: يمكن أن تختلف إجابات النموذج حتى لو كانت النموذجة هي نفسها.
• 📉 الدقة: يمكن أن تكون الإجابة أقصر عندما تكون النموذجة أكثر تحديدًا.

Q & A

ما الهدف من الفيديو المقدم؟

الهدف من الفيديو هو توضيح كيفية استخدام Playground الخاص بـ OpenAI لتجربة مختلف الأمثلة المقدمة في دليل هندسة الطلبات.

ما هي الخطوات الأساسية لبدء استخدام Playground؟

الخطوات الأساسية تشمل زيارة موقع platform.openai.com، إنشاء حساب في OpenAI، ومن ثم الوصول إلى واجهة Playground بعد تسجيل الدخول.

ما هو النموذج الافتراضي المستخدم في الأمثلة ضمن الدليل؟

النموذج الافتراضي المستخدم في الأمثلة هو GPT-2.5 Turbo.

كيف يمكن للمرء أن يتفاعل مع النماذج المختلفة في Playground؟

يمكن التفاعل مع النماذج المختلفة من خلال استخدام ثلاثة أدوار: دور النظام، دور المستخدم، ودور المساعد، حيث لكل منها طريقة مختلفة في التفاعل مع النموذج.

ما هو دور 'دور النظام' في التفاعل مع النماذج؟

دور النظام يُستخدم لتحديد سلوك النموذج أو منطق معين يجب أن يتبعه النموذج عند الردود.

ما الفرق بين 'دور المستخدم' و 'دور النظام' في النتائج المتولدة؟

النتائج المتولدة عند استخدام دور النظام عادة ما تكون أطول وأكثر تفصيلاً مقارنة بتلك المتولدة عند استخدام دور المستخدم، والتي قد تكون أقصر.

لماذا قد يختلف النص المتولد حتى عند استخدام نفس النص المطلوب؟

النماذج غير حتمية، لذا قد تقدم نتائج مختلفة حتى عند استخدام نفس النص المطلوب، وذلك بسبب التباينات في الأدوار المستخدمة وطريقة التفاعل مع النموذج.

هل هناك طرق محددة أو مفضلة لاستخدام الأدوار المختلفة في Playground؟

ليس هناك طريقة محددة أو مفضلة، بل يمكن استخدام الأدوار بمرونة وفقًا لاحتياجات المستخدم وما يرغب في تحقيقه من النموذج.

ما هو الجزء الأكثر أهمية في العمل مع هذه النماذج؟

أحد الأجزاء الأكثر أهمية هو أن تكون محددًا في الطلبات، حيث أن زيادة التفاصيل والوضوح في النص المطلوب يؤدي إلى تحسين النتائج المتولدة.

ما هو الغرض من الفيديو بشكل عام؟

الغرض من الفيديو هو تقديم مقدمة بسيطة وشرح لكيفية استخدام Playground لتجربة الأمثلة المختلفة في دليل هندسة الطلبات.

Outlines

00:00

🎓 Introduction to Using the Playground

This paragraph introduces the purpose of the video, which is to demonstrate how to use the OpenAI Playground for prompt engineering. It explains that the guide aims to help users learn how to prompt large language models for various use cases, and emphasizes the importance of getting familiar with the Playground to follow the examples in the guide. The speaker provides an overview of setting up the Playground, starting with creating an account on OpenAI's platform and navigating to the Playground interface.

05:02

🔍 Exploring Different Roles in the Playground

This paragraph delves into the Playground's interface, highlighting the different settings available, including the system role, user role, and assistant role. It discusses the use of the chat interface and how it allows interaction with language models. The speaker briefly touches on the models available, such as GPT-2.5 Turbo and GPT-4, and notes that the default settings are used for examples in the guide. A simple example is provided to illustrate how to use the Playground by copying a basic prompt from the guide and pasting it into the system role for testing.

📝 Differences Between System and User Roles

This paragraph explains the differences in outputs when using the system role versus the user role in the Playground. The speaker demonstrates how the same prompt produces different results depending on the role used, noting that the output from the user role tends to be shorter and different in content. The speaker emphasizes the non-deterministic nature of these models, which can yield varying responses even with the same prompt. The paragraph concludes by explaining the usefulness of the system role in enforcing specific behavior or logic when building an assistant.

📚 Flexibility in Prompting with the Playground

This final paragraph summarizes the flexibility of using different roles in the Playground. The speaker reiterates that both the system role and user role can be used effectively depending on the prompt and desired output. They demonstrate how adjusting the prompt specificity can lead to better and more concise results, using a sentence completion example. The paragraph ends with a reminder that the Playground allows users to experiment with prompts in various ways to achieve the best outcomes.

Keywords

💡دليل هندسة التلقين

دليل هندسة التلقين هو دليل يهدف إلى تعليم المستخدمين كيفية إنشاء أوامر وتوجيهات فعالة عند التفاعل مع نماذج الذكاء الاصطناعي مثل GPT. في الفيديو، يتم التركيز على كيفية استخدام هذا الدليل لتوجيه النموذج لإنتاج النصوص المطلوبة وفقًا للاستخدامات المختلفة. يشمل الدليل أمثلة وأساليب متنوعة لتحقيق أقصى استفادة من النماذج.

💡نموذج اللغة

نموذج اللغة يشير إلى نوع من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تولد نصوصًا بناءً على الأوامر المقدمة لها. في الفيديو، يتم التركيز على استخدام نماذج اللغة لتوليد النصوص المختلفة استنادًا إلى التلقينات (الأوامر) التي يتم إدخالها في ساحة اللعب (البيئة التفاعلية).

💡ساحة اللعب

ساحة اللعب هي البيئة التفاعلية التي توفرها OpenAI وغيرها من مقدمي نماذج اللغة للتفاعل مع النماذج. يتم استخدام هذه الساحة لاختبار التلقينات وتوليد النصوص المختلفة بناءً على الأوامر المدخلة. الفيديو يوضح كيفية استخدام ساحة اللعب بشكل فعال للتفاعل مع نموذج اللغة.

💡التلقين

التلقين هو التوجيه أو الأمر الذي يتم إدخاله إلى نموذج اللغة لتوليد النصوص. في الفيديو، يتم شرح كيفية إنشاء تلقينات فعالة وكيف يمكن استخدامها في ساحة اللعب للحصول على النتائج المرجوة. التلقينات قد تختلف في التعقيد والطول بناءً على المطلوب.

💡النماذج التوليدية

النماذج التوليدية هي نماذج الذكاء الاصطناعي التي تنتج نصوصًا أو محتويات جديدة استنادًا إلى التلقينات المقدمة. في الفيديو، يتم شرح كيفية استخدام هذه النماذج لتوليد النصوص المختلفة وكيفية تأثير التلقينات على النتائج المتولدة.

💡الدور النظامي

الدور النظامي يشير إلى الدور الذي يتم تحديده في ساحة اللعب لفرض نوع معين من السلوك أو المنطق في استجابات النموذج. في الفيديو، يتم توضيح كيف يمكن استخدام الدور النظامي لتوجيه النموذج نحو استجابات محددة وفقًا للمنطق أو السلوك المطلوب.

💡الدور المستخدم

الدور المستخدم هو الدور الذي يتم استخدامه لتوجيه التلقينات مباشرة إلى نموذج اللغة دون أي توجيه نظامي. الفيديو يوضح الفرق بين استخدام الدور المستخدم والدور النظامي وكيف يؤثر كل منهما على استجابات النموذج.

💡عدم الحتمية

عدم الحتمية تشير إلى سلوك نماذج اللغة حيث يمكن أن تنتج استجابات مختلفة حتى مع نفس التلقين. في الفيديو، يتم تسليط الضوء على كيفية تأثير هذا السلوك على النتائج التي يتم الحصول عليها من النموذج وكيفية الاستفادة منه.

💡المرونة

المرونة تشير إلى القدرة على استخدام نماذج اللغة بطرق مختلفة لتحقيق نتائج متنوعة. الفيديو يوضح كيف يمكن استخدام الدور النظامي والدور المستخدم بطرق مختلفة للحصول على استجابات متنوعة من النموذج، مما يعزز من مرونة التفاعل مع النموذج.

💡النماذج المتنوعة

النماذج المتنوعة تشير إلى إصدارات مختلفة من نموذج اللغة التي يمكن استخدامها في ساحة اللعب. في الفيديو، يتم الإشارة إلى استخدام GPT 2.5 Turbo ونماذج أخرى مثل GPT-4. يتم التركيز على كيف أن كل نموذج يمكن أن يقدم نتائج مختلفة بناءً على تلقين معين.

Highlights

Introduction to the OpenAI Playground for testing different prompt engineering techniques.

Explanation of how the Playground interface works, including system, user, and assistant roles.

Importance of setting up the Playground correctly by visiting platform.openai.com and signing in.

Introduction to the default model used in the guide: GPT-3.5 Turbo, with mentions of other available models.

Detailed walkthrough of copying and pasting prompts into the Playground's system role.

Discussion on the impact of different settings like temperature and top_p on model outputs.

Comparison between using the system role and the user role for generating text.

Observation that using the system role generally produces longer and more detailed outputs.

Highlight that using the user role can result in shorter, more direct responses.

Emphasis on the non-deterministic nature of language models, which produce varying outputs even with the same prompt.

Explanation of the flexibility in how system, user, and assistant roles can be leveraged for different tasks.

Note on the usefulness of the system role for enforcing specific behavior or logic in the model’s responses.

Demonstration of creating more specific prompts to get more precise and shorter responses from the model.

Encouragement to experiment with different roles and settings to fully understand how the model behaves.

Final summary that highlights the importance of specificity and experimentation when working with language models.

Transcripts

hi everyone so I am doing this recording

because I wanted to show you how to use

the open a playground so if you have

come to the prompt engineering guide

this guide is about learning how to

prompt these large language models and

in our guide we try our best to show you

with different examples and different

approaches how to prompt these models

for various use cases um but at the

beginning what we want to do is we want

to show you like basic U first steps on

how to prompt these models and for that

you really need to use a playground so

different language model providers

provide different playgrounds for their

models one of the models that we use

here in the prompt engineering guide is

the Open Eyes playground um but you can

use any other playground so what we want

to show you is how you can use the

playground to follow through the

examples that we provide in our prompt

engineering guide so for that you need

to have your playground set up so in

order for you to have the open a

playground set up what you need to do is

you need to visit platform.

open.com and you need to create an

account with openai and once you have

created that account you will see that

you're signed in uh when you go to the

platform. open.com what you see here is

documentation by default but what we

want to do is we want to go to the

actual playground so we go to playground

we click on that and here what you see

is we see a nice interface where we can

interact with different models right and

if we go back to our guide you will see

that the standard or the default model

that we are experimenting on is GPT 2.5

turbo uh you can experiment with newer

models so there are different variants

of GPT 2.5 turbo and there is even gp4

as well which is the the newer model but

so far by default we are using this

right for all of our examples unless we

explicitly say that we are using a

different model and also notice that we

have these values here I'll talk about

this in another video but for now for

this video what I want to do is just

keep it in the scope of starting the

playground and start to play around with

it with some of the examples that we

provide in our guide so we are at the

playground and just a quick intro of the

playground so what we see here is this

playground has different settings right

so there is a there is this panel here

which is a system panel which is

basically a system role and it will talk

about what system role is in a minute

and we also have user role and in

addition to that we have also assistant

role so we have three different types of

roles H that allow us to interact with

these language models in different ways

so also note that I am using here uh the

chat the chat interface right so there

are different different playgrounds here

there's assistance there's compare

there's completions as well which I

think will get uh deprecated at some

point but for now we're using the chat

playground okay and it looks something

like this

so just to take an example here of a

very simple example of how you would uh

you know how you would use the

playground to test out the different

prompts that we are providing in our

guide I'll show you very quickly here so

if you go to the the left hand side here

of the guide we have different um under

introduction we have basics of prompting

so if you go to basics of prompting

right we see there's a basic prompt so

what I'll do is I'll just kind of copy

I'll use this copy button here I'll copy

that and then I'll bring it over to the

system prompt right and then uh sorry

the system roll and then I'll just

prompt them all this way so once I have

it like this um then I can just I won't

change anything everything is again

temperature is default one topy default

one we will talk about that later on in

another video but for now what we're

going to do is just we want to test this

out right and and and I can see that

it's already producing or generating

text right so this is a generative VI

model is a text model that generates

text based on the prompt and it's

basically continuing the text the sky is

now there are different ways how you can

prompt this models because we have

different roles right we have system

role user Ro role and assistant role um

we can leverage the models in different

ways so what I'll show you here is

another way how you can go about um

interacting these chat models so I'll

remove my prompt from system rooll and

then I'll bring it over add a user rle

then I'll paste my prompt here and then

I'll submit it right and you can see

that it gave me also a continuation of

my prompt the sky is and this

continuation is a lot shorter and that's

something to note here right when we use

this prompt you know while we can do it

right with the user role and leave the

system roll empty right we can't do that

um you will see that the outputs are

very different so you can see that here

we use the user roll right this guy is

and the assistant responded with clear

and blue with fluffy white clouds

scattered across it it's very different

from this what the other example that I

showed you that uses the system roll is

producing right it's a different output

so that's something to note with these

models that they're non-deterministic

they'll give you different outputs even

though you're using the same

prompt but also because we're using the

user Ro it gave us something different

it's shorter than the previous one when

we use system rooll right so that's

something to note there's nothing that

says that you shouldn't

leverage models this way or leverage the

system rooll the system rooll is really

a useful feature if you are building out

an assistant and you want to enforce

some type of behavior you want to

enforce some type of logic in the way

the model is responding to you that's

what you will use the system rooll for

but because this was a very basic prompt

you know I just use the user role and it

is totally valid to use it this way so

it's a bit flexible in the way we're

using uh the model so I think I will

leave it at at that and for all the

examples you can pretty much do the same

so if you go through guide now you know

you can take something like this right

and you can either use the system role

or you can also use the user role here

so you can do something like something

like this and then you can say um again

complete the sentence the sky is blue on

a clear day because we were a little bit

more specific here you can see that the

assistant response was a lot shorter

because now it's a sentence right so

this is the very neat part of working

with these models that the more specific

you are the better results are going to

be so that's a quick introduction into

the playground