Промт для обучения инженерии запросов и создания эффективных инструкций

Кому нужен этот промт и как он работает?

Этот промт предназначен для всех, кто хочет научиться правильно составлять запросы (промты) для нейросетей, особенно больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT. Он будет полезен начинающим, а также пользователям среднего и продвинутого уровней, которые хотят улучшить свои навыки работы с искусственным интеллектом.

Промт помогает понять основные принципы инженерии запросов, включая важность четких инструкций и контроля времени обработки. Он предлагает персонализированные рекомендации, учитывая уровень знаний пользователя. С его помощью можно научиться создавать запросы с ограничителями, проверкой условий и few-shot prompting — методикой, при которой модель обучается на нескольких примерах перед выполнением основной задачи.

Кроме того, промт знакомит с поэтапной оптимизацией запросов и применением их для различных задач: от краткого изложения и анализа текста до перевода и стилистической переработки. Пользователь сможет создавать кастомные чат-боты с заданным поведением и адаптировать параметры генерации ответов. В комплекте есть практические задания, примеры и поддержка сообщества для эффективного обучения и совершенствования навыков.

Готовый к использованию промт

Как использовать промт и на что обратить внимание

• Перед началом работы выберите уровень знаний, чтобы получить советы и рекомендации, соответствующие вашему опыту.
• Подробно читайте инструкцию, обращая внимание на рекомендации по четкости и структуре запросов.
• Используйте ограничители и проверки условий для контроля формата и объема ответа от модели.
• Пользуйтесь few-shot prompting, добавляя примеры в запрос, чтобы модель лучше поняла задачу.
• Итеративно улучшайте запросы: сравнивайте результаты, корректируйте формулировки и повторяйте.
• Обращайте внимание на корректность и ответственность при использовании ИИ — не создавайте вредоносный или некорректный контент.
• Учтите, что при слишком общих или сложных запросах результат может стать неопределённым или менее точным.
• Для адаптации результатов используйте параметры генерации, например, температуру (temperature), которая влияет на креативность ответов.

Примеры использования промта

Этот пример поможет создать запрос для быстрой и простой проверки эмоционального окраса текста, что полезно при анализе отзывов или сообщений.

Этот пример показывает, как создать запрос для оптимальной генерации перевода с сохранением стиля и без ошибок. Помогает при адаптации контента для разных аудиторий.

Пример ответа нейронной сети на этот промт

Пользователь: Уровень — начинающий. Сформируйте промт для краткого изложения статьи из 500 слов двумя абзацами.

Ответ нейросети:

Для данного текста я создам запрос следующего вида: “Сделайте краткое изложение следующей статьи объемом 500 слов в двух абзацах. Сохраняйте основные идеи и структуру текста.” Такой запрос позволит получить сжатый и понятный пересказ без потери важных деталей.

Note: результат приблизительный и может отличаться.

Итог: зачем нужен этот промт?

Использование этого промта помогает быстро разобраться с принципами создания эффективных запросов для нейросетей. Вы научитесь управлять результатами, делать запросы более понятными и точными, экономя время на поиски оптимального варианта. Это существенно повысит качество работы с ИИ и расширит возможности для автоматизации задач.

Главная польза: освоение навыков инженерии запросов для получения качественных и точных ответов от нейросетей.