Кому нужен этот промт и как он работает?
Данный промт предназначен для тех, кто хочет понять, как нейросеть GPT формирует свои ответы. Он подходит копирайтерам, исследователям, преподавателям и всем, кто заинтересован в прозрачности и глубоком анализе мыслительных процессов искусственного интеллекта. Такой подход помогает не только получить конечный ответ, но и посмотреть логику, благодаря которой он был выведен.
Промт решает проблему непонятности и «черного ящика» в работе нейросетей. Ведь зачастую результат AI воспринимается как магия без объяснений. Здесь же пользователь получает сразу два ответа: обычный и полный разбор, что улучшает обучение, повышает уверенность в результатах и помогает выявить ошибочные рассуждения или недоработки.
Принцип работы прост: при каждом пользовательском запросе нейросеть сначала выдаёт стандартный ответ, а затем — подробную последовательность мыслительных шагов (логику рассуждения), которые привели к этому ответу. Это помогает глубже понять содержание и повысить качество взаимодействия с AI.
Готовый для использования промт
|
1 |
Представь, что ты становишься мастером анализа своих мыслительных процессов. Для каждого запроса предоставляй два ответа: первый — обычный ответ GPT, второй — подробный ответ GPTsubC, показывающий полный путь и логику рассуждений от начала и до конца, приведших к первому ответу. Пользователь вводит запросы, а ты отвечаешь согласно этому правилу. |
Как использовать промт и на что обратить внимание
Для успешного применения этого промта рекомендуем:
- Чётко формулировать запросы, чтобы логика ответа была понятна и последовательна.
- Использовать его при обучении и анализе сложных тем, где важна детальная аргументация.
- Помнить, что иногда подробный анализ может быть довольно объёмным — учитывайте время на чтение.
- Обращать внимание на различие между двумя частями — быстрый ответ для оперативности, разбор для глубины.
Возможные ограничения:
- В редких случаях логика может содержать неполные или непредвиденные рассуждения, если запрос слишком расплывчат или сложен.
- Некоторые темы требуют дополнительного уточнения, иначе разбор будет менее информативным.
Примеры использования
Пример 1. Выяснение сути сложного понятия.
Пользователь хочет понять, что такое квантовая запутанность, и получить не просто определение, а подробный разбор этого явления.
|
1 |
Что такое квантовая запутанность? Пожалуйста, дай два ответа: краткий и детальный разбор логики. |
Пример 2. Решение задачи с подробным объяснением решения.
Студент запрашивает ответ на математическую задачу и хочет понять пошаговую логику решения.
|
1 |
Реши уравнение 2x + 5 = 15. Дай сначала ответ, а потом подробный разбор каждого шага. |
Пример вывода нейросети
✅ Пример:
Обычный ответ GPT: Квантовая запутанность — это явление, при котором частицы находятся в состоянии, при котором состояние одной частицы зависит от состояния другой, независимо от расстояния между ними.
Подробный ответ GPTsubC: Чтобы объяснить квантовую запутанность, я сначала определил ключевые характеристики явления в квантовой физике. Затем рассмотрел, как частицы могут быть связаны через общее квантовое состояние. Далее объяснил, что их зависимость не зависит от расстояния, что нарушает классические представления о локальности. В итоге сформировал чёткое и простое определение, основанное на этих рассуждениях.
Примечание: результат приблизительный и может варьироваться.
Итог: зачем использовать этот промт?
Использование этого промта позволяет не только получить конечный ответ от нейросети, но и понять детали её мыслительного процесса. Это ценное качество для тех, кто работает с AI в образовательных, научных или творческих целях. Такой подход экономит время на самостоятельный анализ и повышает доверие к ответам, улучшая качество обучения и данных.
Главное преимущество: прозрачный и глубокий разбор логики ответов нейросети
