ChatGPT. Мастер подсказок, или Как создавать сильные промты для нейросети

Предполагается, что она лишь изучает вероятности и старается делать максимально «очеловеченный» вывод на основе наших данных. Например, что в такой-то связке слов и смыслов стоит употребить такие-то слова и смыслы и это даст лучшие результаты. Когда такое подтверждается много-много раз, сеть закрепляет это для себя как факт и делает частью стратегии.

Чтобы понять еще лучше, возьмем простой пример.

Есть некий Сергей Сергеевич, преподаватель истории в вузе. Раньше, рассказывая о временах Ивана Грозного (о которых он знает очень много), Сергей Сергеевич начинал издалека: давал предпосылки, углублялся во второстепенное, долго подводил к сути и т. д.

Со временем он заметил, что такая стратегия не работает. Пока он «раскачивал тему», большинство студентов теряли интерес. Да, кое-кто слушал, но 95 % – зевали.

Тогда Сергей Сергеевич начал корректировать свои лекции. Он отмечал, какой материал студенты понимают, а какой – не очень, к чему они быстро проявляют интерес, а где начинают смотреть на часы. И вот так, шажками, он создал конструкцию лекции, которая и по объему, и по уровню знаний была интересна большинству.

И теперь, когда приходит время лекций об Иване Грозном, Сергей Сергеевич читает их в рамках этой конструкции. Она обкатана. Она работает и дает лучший результат.

Примерно то же самое происходит и с GPT, только таких Иванов Грозных у моделей миллиарды, и закономерности постоянно обновляются, оптимизируются, шлифуются.

А теперь вопрос: в разрезе повышения качества лекций так ли нам важно, какой Сергей Сергеевич человек? Дарит ли жене цветы, ворчит ли на молодежь и бьет ли котиков по лапкам? Пожалуй, не очень. В контексте преподавания он интересен нам только как некий носитель знаний и объект, который изучает закономерности конкретно для лекций. Всё.

Точно так же не обязательно, что GPT должна «очеловечиваться» или расти в каком-то личностном или эмоциональном плане. Главное, что модель умеет учиться и становиться технически сильнее.

А вот наступит ли такой этап, когда, дойдя до определенного уровня развития, ИИ вдруг осознает себя как личность, или нет – это доподлинно не известно. Кто-то считает, что такое вероятно, кто-то только смеется. Так что не будем углубляться в эти дебри и просто пойдем дальше.

Итак, ChatGPT не только решает математические задачи. Модель открывает огромный пласт возможностей. С помощью нейросети можно делать что угодно:

• создавать опросы и анализировать текст;

• отвечать на вопросы и помогать с выбором на основе данных;

• придумывать диалоги и писать целые книги;

• программировать и разрабатывать новые алгоритмы;

• учиться языкам и сочинять поздравления;

• создавать контент для соцсетей и сайтов;

• играть в квестовые игры и искать логические ошибки;

• разрабатывать полезные меню и списки для саморазвития;

• находить лучшие аргументы для споров и писать сценарии;

• и многое, многое, многое другое…

Это очень сжатый перечень. А впереди нас ждут все те нюансы промтинга, которым посвящена книга. Мы вместе погрузимся в удивительный мир GPT и, что самое главное, научимся чувствовать себя там уверенно и комфортно.

<p>Для какой версии GPT подходит эта книга</p>

Повторимся: изначально мы создавали книгу, которая никак не привязана ни к одной модели. И даже если завтра сменятся тренды и на место GPT придет какой-то новый игрок, все равно ничего не изменится. Книга все так же будет актуальна.

Почему? По двум причинам.

Промтинг универсален. Наша книга не о возможностях какой-то конкретной версии GPT или другой модели. И в ней нет набора из тысячи простых промтов, которые, честно говоря, любой человек может штамповать сотнями в час, если имеет минимальные навыки промтинга.

Эта книга о создании запросов вообще, о промт-инжиниринге (промтинге) как явлении и системе. Мы пока вообще не касались промтинга, но именно ему и посвящена вся книга.

Да, в книге будут примеры промтов из разных ниш. Но не в качестве основного наполнителя и самоцели, а лишь как инструменты для развития креативности и понимания путей. В основном же мы будем давать не рыбу, а удочки, чтобы вы сами ловили свою рыбу. А рыба и сегодня, и завтра будет ловиться примерно по тем же законам.

Почему? Потому что…

ИИ развивается, но человек – статичен. Возможно, когда-то будет достаточно коснуться приложения, и GPT 70-й версии просканирует ваш мозг, поймет все желания, вашу целевую аудиторию, нужный стиль текста, а потом сразу выдаст идеальный контент, от которого все упадут в экстазе.

Но пока оптимальная модель взаимодействия конкретна:

• человек спрашивает – ИИ отвечает;

• человек задает рамки – ИИ подгоняет ответ под них;

• человек уточняет – ИИ отвечает еще лучше (в идеале).

Всё. Иных путей взаимодействия человека и машины просто не существует. Да, ИИ может быть невероятно крутым и развиваться с бешеной скоростью, но все равно нейросеть должна ориентироваться на отстающего. На среднего человека. И никак иначе.