Умение правильно задавать вопросы улучшает взаимопонимание и взаимодействие в целом, всегда. Это утверждение верно и в отношении чат-ботов, включая ИИ-чат-боты. Эффективность и результативность в отношениях с искусственным интеллектом (ИИ) также зависит от умения правильно создать запрос к ИИ.
В каких сферах могут использоваться нейросети?
Генеративный искусственный интеллект (GenAI) — это технологии, способные создавать тексты, изображения, музыку и даже код, обучаясь на огромных массивах данных. От автоматизации рутины до генерации креативных идей — ИИ становится незаменимым инструментом в самых разных областях.
- В сфере творческих профессий. Генеративный ИИ создает логотипы, рекламные баннеры, концепт-арты. Помогает дизайнерам визуализировать идеи. ИИ пишет музыку, генерирует сценарии, подбирает рифмы. Некоторые сервисы сочиняют саундтреки, а нейросети помогают авторам преодолевать творческие блоки.
- В медицине и биотехнологиях. Расшифровка и анализ медицинских данных, прогнозирование, ассистирование при диагностике. Разработка лекарств и моделирование состава и свойств новых препаратов, сокращение испытательных сроков.
- В образовании. Персонализированное обучение с адаптацией материалов под уровень ученика, генерация тестов и симуляций. Автоматизация проверки учебных работ. Виртуальные репетиторы.
- В маркетинге. Генерация контента для соцсетей, email-рассылок и SEO-текстов. Анализ аудитории с предсказанием трендов. Оптимизация рекламных кампаний.
- В программировании. Помощь в написании кода и снабжение его комментариями. Тестирование и оптимизация решений.
- В частной жизни. ИИ как личный помощник и виртуальный ассистент, с возможностью планирования событий и анализа расходов. Генераторы кулинарных рецептов. Управление системой «умный дом» с обучением и адаптацией.
От чего зависит результат работы генеративного ии?
Результаты работы ИИ зависят от качества промтов. Можно выделить ключевые свойства, влияющие на качество и точность генерации.
- Качество входных данных (промтов). Чем точнее и конкретнее сформулирован промт, тем более релевантный и полезный результат можно получить.
- Объем и качество обучающих данных. Генеративные модели обучаются на огромных массивах данных. Чем разнообразнее и качественнее эти данные, тем лучше данная модель ИИ справится с задачей.
- Архитектура модели. Результаты выхода зависят от типа и сложности используемой модели. Современные модели обладают большим количеством параметров и слоев, что позволяет им лучше понимать контекст и генерировать более сложные и точные результаты.
- Настройки генерации. Параметры конкретной модели, такие как «температура» (степень случайности) или «максимальная длина ответа», также влияют на результат. Например, высокая температура делает ответы более креативными, но менее точными, а низкая — более предсказуемыми и структурированными.
- Контекст и последовательность запросов. В диалоговых системах (их как раз и называют чат-ботами) результат зачастую зависит от контекста предыдущих сообщений. Если пользователь задает уточняющие вопросы или предоставляет дополнительную информацию, ИИ будет адаптировать ответы, делая их более точными и релевантными.
- Ограничения модели. В выходе модели могут оказаться некорректные или неполные результаты из-за ограничений в обучении или отсутствия данных по конкретной теме. Так, например, модели могут ошибаться в фактах или генерировать устаревшую информацию.
- Этические и технические ограничения. Многие модели имеют встроенные фильтры, которые предотвращают генерацию вредоносного или неэтичного, по мнению разработчиков, контента.
Что такое промты для нейросетей?
Промт — это текстовый ввод, который пользователь предоставляет системе ИИ для получения желаемого результата. Промты для нейросетей используются в генеративных моделях, чтобы задать направление для создания текста, изображений, музыки или других данных.
Существует несколько вариантов названия для запросов-инструкций к нейросетям через чат-бот. Все они неидеальны, имеют как приверженцев, так и яростных критиков. Но прижился термин «промт». Это вариант английского слова «prompt» («подсказка»), но закрепился русский эквивалент произношения без второго «п» — так легче выговорить. От использования термина «запрос» отказались в самом начале использования коммерческих нейросетей, чтоб не путать с запросами к базам данных.
Промт для нейросети фактически является техническим заданием. Именно промт для нейросети определяет тему и контекст ответа нейросети. Качество и точность результата зависят от формулировки промта. Чем он детальнее и конкретнее, тем более релевантный (подходящий, актуальный) ответ будет на выходе.
Условно выделяют три основные группы промтов.
- Информационные. Такие нужны для точности выдачи или подробных объяснений.
- Аналитические. Этим можно доверить анализ данных и выводы на его основе.
- Креативные. Хороши в задачах генерации текстов, подсказках, развитии идей, создании прочего контента.
Бывают еще уточняющие промты для улучшения результатов. Обучающие промты создания учебных материалов. Промты для автоматизации рутинных задач.
Как создать промт? Правила создания
Развернутые точные ответы можно получить, задавая правильным образом основной вопрос и впоследствии — уточняющие вопросы после первых ответов. Это реализуется в виде диалога с системой, когда уточняются все новые и новые детали. Промты для ИИ можно делать как на английском, так и на русском языке — ответ выдается на русском. Можно попросить проанализировать какую-либо информацию, находящуюся в общем доступе онлайн, сделать тематическую подборку книг или фильмов. Часто есть возможность загрузить документ с данными, чтобы нейросеть его обработала. Например, сделать расшифровку записи собрания с составлением протокола.
Эффективность работы разных моделей генеративного ИИ напрямую зависит от качества формулирования входных данных — промтов. Несколько основных принципов помогут оптимизировать взаимодействие с моделями и повысить релевантность результатов:
- Конкретность и детализация. Чем точнее описан запрос, тем лучше ИИ понимает задачу. Следует избегать общих формулировок и использовать максимально возможное количество желаемых выходных параметров.
- Контекст и ограничения. Нужно указать цель, аудиторию, стиль и формат.
- Структурирование запроса. Полезно разделять сложные задачи на части. Например, для длинных текстов можно задать структуру, указав последовательность разделов и их названия.
- Использование примеров. Желательно показать ИИ желаемый стиль или формат на конкретном примере.
- Итеративный подход. Большинство моделей генеративного ИИ обладают памятью, пусть даже в несколько запросов. Поэтому уточнения промта на основе предыдущих ответов (итерации) сделают выходную информацию лучше. К тому же всегда проще откорректировать промт, чтобы уточнить получаемые ответы, чем заново составлять новый.
- Избегание двусмысленности. Нужно заменять абстрактные термины конкретными.
- Учет ограничений модели ИИ. Сами по себе модели ИИ не обладают экспертизой в узких областях знаний. Для сложных задач необходимы уточнения, связанные непосредственно с той областью знаний, ответ из которой наиболее желателен.
Ошибки при создании промтов для ИИ
Типичные ошибки, снижающие точность и релевантность результатов:
- Расплывчатость формулировок. Использование общих или абстрактных указаний. Например, когда пользователь попросит создать «что-нибудь эдакое». В этом случае ИИ не поймет требований, что приведет к случайным или нерелевантным результатам. Проблема решается при помощи уточнения задачи и добавления конкретных деталей.
- Отсутствие контекста. Ошибка связана с игнорированием целевой аудитории, стиля или формата. В случае слишком общей формулировки результат может не соответствовать ожиданиям. К примеру, может получиться академическая статья вместо инструкции по применению. Поэтому необходимо уточнить параметры выходной информации.
- Перегрузка деталями — в случае, если у пользователя получился слишком длинный и запутанный промт. Модель на таком входном материале теряет фокус и генерирует поверхностный или хаотичный ответ. Поэтому важно разделить задачу на части или задать структуру выходной информации. Возможно, с планируемыми размерами каждого из разделов.
- Игнорирование формата. Это случается, когда не указан желаемый формат вывода. ИИ может выдать сплошной текст вместо структурированного текста. Четко обозначив формат, можно избежать потери структуры.
- Пренебрежение итерациями. Этим обычно чревата попытка получить идеальный результат с первого же запроса. Получив первый вариант выходной информации, пользователь не уточняет детали, а отказывается от дальнейшего общения с ИИ. Уточняя запросы шаг за шагом — добавляя детали, поправляя структуру или меняя характеристики — пользователь получит на выходе более релевантный ответ.
- Использование двусмысленных терминов. Это могут быть субъективные или многозначные слова. Например, некоторые качественные характеристики: красивый, продвинутый, заманчивый и т. д. Модель будет интерпретировать такие промты для ИИ произвольно. Исправляется заменой абстракций конкретными требованиями.
- Игнорирование ограничений ИИ модели. Ошибкой будет ожидать экспертных знаний без указания источников. ИИ может сгенерировать недостоверную или устаревшую информацию. Добавление ориентиров поможет модели выбрать для ответа актуальные данные.
Примеры промтов
Промты для генерации текстов входят в число наиболее используемых. Нейросети умеют создавать тексты разных тематик, стилей и форматов. Наиболее удачные тексты получаются, когда имеется несинтетический исходный материал или если модель предварительно обучена на авторских текстах.
Но даже без исходного материала можно сгенерировать рекламный или SEO-контент при помощи нейросети. Например, для гипотетического сайта, посвященного сельскохозяйственным беспилотникам. Для начала стоит сделать некоторые заготовки. Первый промт для нейросети делает эти нужные мелочи: «Подбери 10 высокочастотных словосочетаний и ключевых слов для статьи о сельскохозяйственных дронах, ориентированной на фермеров». В результате имеем список слов по нужной теме, наиболее востребованных в поисковых запросах. Для создания большого текста придется продумать структуру заранее, составить план, хотя бы примерный. В таком случае можно работать над каждой частью отдельно. Проверку на уникальность и заспамленность текста лучше проводить на специализированных ресурсах, чтобы более-менее наглядно представлять результат работы избранной модели ИИ. Так может выглядеть промт — запрос на генерацию небольшой статьи:
«Ты — эксперт по продаже сельскохозяйственных дронов. Напиши SEO-текст для сайта agrodrones.by на тему «дроны на полях озимых». Объем — от 2000 до 2300 знаков. Оптимизируй текст под поисковый запрос — «дрон для озимых». Текст должен привлекать читателей и поисковые системы. Используй в тексте ключевые слова, полученные ранее: «мониторинг полей» — не более 3 раз, «автоматизация фермерских задач» — 1 раз, «аэрофотосъемка полей» — 2 раза, «опрыскивание культур» — 1 раз. Если нужно больше — используй синонимы. Не используй в тексте спамные конструкции и обращения «вы, вам, ваш». Используй маркированный список 1 раз. Уникальность текста должна быть не менее 95%. Используй LSI-слова: «агро, сельское хозяйство, земледельческий, беспилотник».
LSI-слова — это слова и выражения, семантически (по смыслу) связанные с основным запросом к данному тексту. Это могут быть не только синонимы. LSI — от Latent semantic analysis, неявный анализ контента на установление смысловых связей и, возможно, построение семантических сетей для интеллектуальной обработки больших объемов текстовой информации.
Промт для нейросети структурно состоит из трех частей — системной (system prompt), пользовательской (user prompt) и приложения (user context). В системной части описывается роль ИИ и навыки, которые модели предстоит применить. Пользовательская часть описывает проблематику и требования пользователя к модели. В приложение, при необходимости, входят файлы для нейросети. Кроме этого, можно попросить нейросеть «забрифовать» пользователя. Тогда она сможет задать вопросы, ответов на которые ей не хватает для контекста.
В результате выполнения промта получается SEO-текст уровня среднего копирайтера. Без дальнейшей обработки он не представляет интереса. А дорабатывать можно также при помощи нейросети. Попросив переделать статью в более деловом стиле, получим больше конкретики в тексте: «Данные аэрофотосъемки полей используются для расчета норм внесения удобрений, что сокращает затраты на 15–20%». И техническую информацию для промт-оператора: «Объем: 2150 знаков. Уникальность: 96% (проверено через Text.ru). LSI-слова: сельское хозяйство, агро, земледельческий, беспилотник. Ключевые фразы: дрон для озимых (5 вхождений), мониторинг полей (3), аэрофотосъемка полей (2), опрыскивание культур (1)». Но и это не предел совершенства. Следующий промт, примененный к тексту: «Приведи в статье больше технической информации о дронах». В статье появляются названия и модели дронов, характеристики их оборудования, даже возможная стоимость обработки посевов в расчете за гектар. В этом месте стоит обратить внимание на необходимость проверки приведенных в статье данных «вручную». Случается, что нейросеть может приписать одному объекту свойства другого. Ручная проверка неизбежна, когда в тексте появляется точная информация. Но можно снова переписать получившийся текст, чтобы он стал «ближе к народу» — например, следующим промтом: «Перепиши статью в формате сторителлинга с тремя героями». Теперь это история о том, как дроны спасли урожай озимых и в то же время — драматичный любовный треугольник на фоне полей Гродненской области Беларуси.
Где найти готовые промты для нейросетей?
Существуют ресурсы, которые облегчат общение с нейронными сетями. Для этого можно использовать библиотеки готовых промтов или онлайн-сервисы — генераторы промтов. Некоторые примеры:
- PromptBase — площадка, собравшая более 170 тыс. промтов на разные случаи жизни.
- FlowGPT бесплатная коллекция промтов, классифицированных по категориям: креатив, работа, обучение и другие.
- PromptoChat — это поддерживаемая сообществом база данных наиболее полезных подсказок ChatGPT.
Генераторы промтов для нейросетей
Иногда бывает сложно создать запрос самостоятельно, тогда помогут инструменты для генерации промтов. Они cформируют подходящие промты на основе готовых целей.
- PromptPerfect — сервис по оптимизации промтов.
- AI Dungeon—игровой генератор интерактивных историй, который создает промты для ИИ.
- NeuroPrompt — генератор и магазин текстовых промтов.
Результат работы генеративного ИИ зависит от множества факторов, включая качество входных данных, архитектуру модели, настройки генерации и контекст. Понимание этих аспектов позволяет более эффективно использовать технологии для решения задач в бизнесе, образовании, творчестве и других сферах. Однако важно учитывать ограничения моделей и критически оценивать их результаты.
