Промт для улучшения и анализа качественных промтов для языковых моделей

Общие помощники и ассистенты

Кому нужен этот промт и как он работает?

Этот промт предназначен для пользователей, которые создают и совершенствуют запросы (промты) для больших языковых моделей (LLM) в профессиональной и личной сферах. Он помогает сделать промты понятными, структурированными и точными, что важно для получения качественных и ожидаемых ответов от нейросетей.

Проблемы, которые решает промт: нечеткие формулировки, недостаточная детализация, неоднозначности и ошибки в исходных запроса. С его помощью вы последовательно улучшаете промт через итеративный процесс: сначала анализируется исходный вариант, затем выявляются ошибки и недочеты, а после этого предлагаются конкретные улучшения до достижения полностью удовлетворительного результата.

Работает данная команда так: пользователь отправляет исходный текст промта, помощник (нейросеть) подробно оценивает его, предлагает исправления и задаёт уточняющие вопросы при необходимости. Этот повторяющийся цикл позволяет добиться максимально понятного и эффективного промта, который легко воспринимается языковой моделью и позволяет получить именно тот ответ, который нужен.

Готовый к использованию промт

Как использовать промт и на что обратить внимание

Чтобы эффективно применять данный промт, важно перед использованием заменить переменные {{LANGUAGE}} и {{PROMPT}} на нужный язык и исходный текст промта соответственно.

Используйте процесс итеративного улучшения: отправляйте исходный промт, оценивайте обратную связь, отвечайте на уточняющие вопросы и корректируйте запрос, пока не получите оптимальный результат.

Обратите внимание, что иногда придется несколько раз уточнять детали, так как качество вывода напрямую зависит от точности и полноты исходной информации.

Возможные ограничения:

  • Если исходный промт слишком краток или содержит неоднозначности, процесс может затянуться из-за множества уточнений.
  • Некорректно указанные переменные (например, неправильное значение {{LANGUAGE}}) могут привести к непредсказуемым ответам.
  • Данный промт ориентирован на языковые модели, поэтому для других типов нейросетей (например, визуальных) потребуется адаптация.

Примеры использования

Пример 1. Улучшение промта для написания рекламного текста на русском языке.

Этот пример помогает улучшить исходный запрос, сделать его более точным и понятным для модели, чтобы получить эффективный рекламный текст.

Пример 2. Анализ и улучшение промта для создания учебного плана по английскому языку.

Здесь промт помогает сформулировать учебный план с учётом всех ключевых аспектов обучения языку.

Пример вывода нейросети на основе промта

Используя данный промт, помощник может ответить следующим образом:

✅ Исправленный промт: «Проанализируй следующий исходный текст и предложи улучшения для ясности, структурированности и точности: ‘{{PROMPT}}’. Если нужна дополнительная информация, задай уточняющие вопросы.» Вопросы для уточнения: «Какой стиль вы предпочитаете: формальный или неформальный?», «Какова основная цель этого промта?»

Примечание: результат приблизительный и может варьироваться.

Итог: зачем использовать этот промт?

Данный промт экономит время и усилия при создании качественных запросов к языковым моделям. Он помогает добиться точных и эффективных ответов за счёт систематического анализа и улучшения исходных промтов. В итоге пользователь получает более понятные и чёткие инструкции для нейросети, что повышает продуктивность работы с ИИ.

Главное преимущество: последовательное и детальное улучшение промтов для точных и качественных ответов от языковых моделей.

gpt
Оцените автора
Добавить комментарий