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

Одни LLM узкоспециальны и обучаются под конкретную задачу: например, сводить оборот на основе документов одной компании. Другие готовы обслуживать население целых стран и выполнять тысячи разных задач.

Например, YandexGPT, Google Bard и версии GPT от OpenAI – «родственники». Это модели для работы с информацией (контент, написание кода, анализ текстов и т. п). Но чем больше мастерства, сил, средств, наконец, вложено в развитие конкретной LLM, тем радикальнее могут различаться результаты: по уровню знаний, внутренней архитектуре, объему контекста и т. д. При этом цели и задачи однотипных LLM примерно похожи.

А вот если вы хотите, например, рисовать, то нужны LLM наподобие Stable Diffusion, «Кандинский» или Midjourney. Для обработки видео вам понадобятся другие модели. И т. д.

Теперь, когда мы немного разобрались, поговорим о линейке конкретных LLM-моделей – GPT (ChatGPT).

GPT – передовая линейка генеративных нейромоделей для работы с информацией, которую разрабатывает компания OpenAI. Здесь есть небольшой нюанс: известный многим термин ChatGPT (если уж совсем дотошно) – не совсем верное название для всей серии LLM. Так называется лишь знакомый нам интерфейс для работы, похожий на обычный чат.

А вот GPT-3, 4, 5… – это номера конкретных версий моделей компании, где каждая следующая опережает предыдущую по целому ряду показателей.

В этой книге мы будем оперировать словами ChatGPT, «ИИ», «нейросеть», «модель» и т. п., имея в виду в первую очередь GPT от OpenAI. Просто потому, что на момент написания книги это явный лидер, который задает тон.

Но вообще мы создаем книгу универсального промтинга, не привязываясь к конкретному номеру модели и даже к конкретной LLM (что такое промтинг, мы расскажем чуть позже). Самый смак в том, что эти правила одинаковы для всех аналогичных LLM, поэтому подойдут и для других моделей. Почему – об этом еще поговорим, а пока продолжим.

Линейка моделей GPT сегодня опережает другие похожие решения. В OpenAI и начали раньше, и денег, видимо, хватало, и люди там талантливые. Словом, лидеры.

ChatGPT[1]

постоянно развивается, всегда на несколько шагов впереди. Пока другие LLM доходят до его вчерашнего уровня, он уже машет рукой из завтрашнего дня.

Общение человека с ChatGPT ведется с помощью текстовых запросов (prompts), которые мы далее будем называть промтами или подсказками.

В тексте они обозначаются вот таким шрифтом.

Суть работы модели выглядит так: человек вводит промт и получает ответ. Главное ее отличие от работы обычных программ в том, что GPT способна создавать ответы в таком виде, как если бы их давал человек.

Например, зададим ChatGPT задачу для пятого класса:

Реши задачу: из автобуса на остановке вышло 6 пассажиров, а вошло 11. На следующей остановке вышло 8, вошло 9. Сколько пассажиров стало в автобусе, если вначале в автобусе было 24 пассажира?

Ответ модели, по сути, идентичен ходу мыслей обычного школьника (скопировано дословно).

Для решения этой задачи нужно проследить изменение количества пассажиров в автобусе на каждой остановке.

Изначально в автобусе было 24 пассажира. После первой остановки вышло 6 пассажиров, а вошло 11. Таким образом, количество пассажиров увеличилось на 11 – 6 = 5.

24 + 5 = 29 пассажиров после первой остановки.

На следующей остановке вышло 8 пассажиров, а вошло 9. Снова посчитаем изменение количества пассажиров:

29 – 8 + 9 = 30 пассажиров после второй остановки.

Итак, после обеих остановок в автобусе стало 30 пассажиров.

Еще год-полтора назад GPT так не умела, а сегодня – запросто. Это происходит благодаря глубокому машинному обучению – непрерывному процессу, в который входит и обучение моделей новым закономерностям, и расширение нейронных связей за счет увеличения программных мощностей, и колоссальная обратная связь с пользователями.

Чем больше мы общаемся с ChatGPT и чем больше реагируем, давая модели обратную связь, тем больше информации она получает и тем быстрее учится. Возникает тот самый эффект снежного кома.

«Выходит, нейросеть действительно умнеет и становится похожей на человека?» – спросите вы.

Честно – не знаем. Мы изучили массу докладов и лекций как ведущих ученых, IT-специалистов и разработчиков ИИ, так и нейропсихологов, нейрофизиологов и даже социологов. Среди экспертов нет единого мнения, поэтому вопрос остается открытым.

Мы приведем парочку фактов, а вы поразмышляйте и попробуйте сами сделать выводы.

Факт первый. Мы имеем дело уже не с программой, а с чем-то обладающим основами логики и анализа. И дальше навыки ИИ будут только расти. Все это видно по уже существующему прогрессу.

Факт второй. В техническом смысле нейросеть и не должна ничего «понимать» как человек. То есть ей для этого не нужны какие-то личностные или эмоциональные черты.