автордың кітабынан сөз тіркестері  Промты для ChatGPT. От новичка до специалиста

Лев Гроза

Добавляйте контекст

Если задача сложная или связана с конкретной ситуацией, дайте модели больше информации. Контекст помогает ChatGPT ориентироваться и выдавать релевантные рекомендации.

— Промт: «Я студент, изучаю биологию, и мне нужно подготовиться к экзамену по генетике. Дай советы по учебе.»

— Теперь модель знает, кто вы и чего хотите, и ответ будет более персонализированным.

Контекст особенно полезен для многоэтапных вопросов или продолжения диалога.

Избегайте двусмысленности

Слова или вопросы, которые можно понять по-разному, могут сбить модель с толку. Если ваш запрос допускает несколько трактовок, добавьте уточнение.

— Плохо: «Что такое сеть?» (это может быть интернет, рыболовная сеть или что-то еще).

— Хорошо: «Объясни, что такое компьютерная сеть для начинающих.»

Чем меньше возможностей для неправильного понимания, тем точнее будет ответ.

Промты с примерами — это запросы, в которых вы показываете модели, как должен выглядеть ответ, задавая стиль, формат или структуру. Это помогает «настроить» ChatGPT на ваши ожидания и добиться нужного результата.

Закрытые промты — это запросы, которые требуют конкретного, обычно краткого ответа. Они четко ограничивают модель, направляя её на поиск фактов или выполнение простых задач. Это ваш выбор, когда важна точность и скорость.

Открытые промты — это запросы, которые оставляют модели свободу в выборе формы и содержания ответа. Они не задают строгих рамок, позволяя ChatGPT проявить креативность, предложить развернутые рассуждения или поделиться мнением. Такие промты идеально подходят, когда вы хотите получить что-то необычное или вдохновляющее.

Аналитические промты: «Проанализируй плюсы и минусы удаленной работы.»

— Ролевые промты: «Представь, что ты учитель, и объясни, что такое гравитация.»

— Генеративные промты: «Придумай 5 идей для стартапа в сфере экологии.»

— Тестируйте и улучшайте. Если ответ не идеален, измените один элемент (например, добавьте контекст) и сравните результат.

Примеры и практические советы

Теперь давайте посмотрим, как структура промта работает на практике. Мы разберем три примера, чтобы показать, как разные элементы влияют на результат.

Пример 1: Простой промт

Контекст: (отсутствует)

Инструкция: «Расскажи о собаках.»

Примеры: (отсутствуют)

Возможный ответ: «Собаки — это домашние животные, которые произошли от волков. Они бывают разных пород и размеров.»

Разбор: Ответ правильный, но общий. Без контекста модель не знает, что вас интересует — уход, породы или дрессировка. Это как бросить монетку: повезет или нет.

Пример 2: Промт с контекстом

Контекст: «Я выбираю собаку для квартиры.»

Инструкция: «Расскажи о собаках.»

Примеры: (отсутствуют)

Возможный ответ: «Для квартиры подойдут небольшие породы, такие как чихуахуа или французский бульдог. Они не требуют много места и легко адаптируются к жизни в помещении.»

Разбор: Контекст сузил фокус, и ответ стал полезнее. Модель поняла, что вам нужны практичные рекомендации, а не общая информация.

Пример 3: Промт с инструкцией и примерами

Контекст: «Я учусь писать рекламные тексты.»

Инструкция: «Напиши описание продукта.»

Примеры: «Свежий кофе „Утро“ — это бодрость в каждой чашке, насыщенный вкус для вашего дня.»

Возможный ответ: «Ароматный чай „Вечер“ — это спокойствие в каждом глотке, мягкий вкус для вашего отдыха.»

Разбор: Пример показал стиль и структуру, а контекст уточнил задачу. Ответ получился в нужном формате и тоне, что идеально для вашей цели.

Контекст, инструкция и примеры — это как три шестеренки в механизме промта. Контекст задает рамки, инструкция указывает цель, а примеры показывают путь. Вы можете использовать их все или только часть — всё зависит от задачи. Для простого вопроса вроде «Сколько длится полет до Луны?» контекст не нужен. А для сложного запроса вроде «Напиши рекламный текст» лучше добавить и контекст, и примеры.

нимание.

— Встраивание (embedding)

— Каждый токен превращается в числовой вектор — набор цифр, который отражает его значение и связь с другими словами. Это помогает модели «увидеть» смысл не только отдельных слов, но и их контекста. Например, слово «крутой» в разных ситуациях может означать что-то разное, и встраивание учитывает это.

— Контекстное понимание

— Модель анализирует последовательность токенов, чтобы понять, что вы имели в виду. Она смотрит на связи между словами и строит общую картину запроса. Например, в запросе «Объясни, как работает ИИ» она понимает, что «объясни» — это команда, а «ИИ» — тема.

— Генерация ответа

— После анализа модель начинает предсказывать, какие слова должны следовать дальше. Она делает это по одному токену за раз, опираясь на вероятности, пока не получится связный ответ. Например, на запрос «Что такое ИИ?» она может начать с «ИИ — это…» и продолжить, пока не объяснит термин полностью.