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

Жанр: ОС и сети / Программы / Компьютерная справочная литература

Автор

Страниц

45

Год

2024

Современные нейросети успешно выполняют разнообразные задачи в различных областях, от создания слоганов и статей до обучающих программ и поиска креативных идей. Владение навыками работы с искусственным интеллектом становится все более важным и может стать ключевым преимуществом как на карьерном пути, так и в личной жизни.

Книга, о которой идет речь, посвящена развитию навыков работы с ChatGPT и другими контентными ИИ, а также содержит правила, фишки, схемы и неочевидные моменты, которые должен знать опытный промтер. Авторы книги - сотрудники проекта "Панда-копирайтинг", которые являются создателями ИИ-сервиса NeuroPanda.app. Петр Панда - автор 7 книг о копирайтинге в России и Европе, а Арина Сычева - старший куратор NeuroPanda.

Книга предназначена не только для писателей и копирайтеров, но и для всех, кто желает освоить технику контентного промт-инжиниринга для работы, учебы, саморазвития и других сфер жизни. В числе причин приобретения книги авторы выделяют возможность познакомиться с функционалом чата GPT, получить интересные идеи для промптинга, развить креативность, создавать качественный контент и освоить навыки промтинга для работы с нейросетями. Благодаря тому, что издание не привязано к конкретным версиям GPT, оно подходит для всех, кто желает уметь создавать запросы и подсказки для нейросетей.

Читать бесплатно онлайн ChatGPT. Мастер подсказок, или Как создавать сильные промты для нейросети - Петр Панда, Арина Сычева

* * *

Введение

Даже если вы далеки от технологических трендов, все равно у вас мало шансов ни разу не услышать о нейросетях и прорывах в области искусственного интеллекта (ИИ).

Нейросети то, нейросети се… Нейросети массово лишают работы художников. Нейросети обучают управлению самолетом. Нейросети внедряют в чат-боты, чтобы вживую общаться с клиентами. Этих новостей сегодня так много и число их растет настолько быстро, что даже самый ленивый человек хотя бы мельком, но обратит внимание.

А уж тот, кто не ленив и готов увидеть перспективы применения ИИ в бизнесе, работе, образовании, развлечениях и многом другом, и вовсе смотрит в оба глаза.

В этой книге мы не станем замахиваться на понятие «нейросети вообще», давать сложные и долгие объяснения или делать другие заумные вещи, которые 95 % читателей просто не поймут и начнут зевать.

Наша цель куда проще: мы возьмем один вид нейромоделей (генерация контента) и постараемся подружить вас с ним, перевести ваше общение с ИИ из формата «Что ТЫ такое?» в формат «Привет, поработаем?». Благо у нас (авторов данной книги) для этого есть и наработки, и кое-какой опыт, и собственный инструментарий. Приступим.

LLM и GPT как часть ИИ

ChatGPT – лишь часть глобального явления под названием «искусственный интеллект». Думаем, будет правильно, если мы опишем структуру этого явления, пусть даже самую суть, – чтобы вы могли понять его.

Если же вам нужно еще больше информации, то вы всегда можете спросить ИИ или найти в поисковиках. Это очень просто. Итак, начнем.

Искусственный интеллект (ИИ; от англ. artificial intelligence, AI) – компьютерная технология, которая помогает выполнять задачи, требующие творческого подхода, логического мышления, аналитических способностей и прочих признаков, которыми обладает только человек.

ИИ отличается от обычных программ тем, что может обучаться на основе опыта, менять выводы в зависимости от контекста, анализировать сложные вводные и многое другое.

Архитектура ИИ отчасти похожа на строение человеческого мозга с его нейронными связями. Разница только в том, что в ИИ эти связи – искусственные. Чем сильнее развиваются технологии, чем больше опыта и возможностей накапливается у ИИ и его разработчиков, тем «умнее» становится ИИ, тем больше улучшается качество искусственных связей.

Нейросети – нечто вроде подкласса ИИ. Скажем, если ИИ вообще – это семейство кошачьих, то нейросети – это и гепарды, и львы, и пумы, и домашние рыжие Васьки.

Нейросети опираются на общие принципы работы ИИ, но при этом могут кардинально различаться по уровню задач. Есть разные подвиды нейросетей наподобие рекуррентных, многослойных и т. п., но в данной книге мы не будем о них говорить.

Мы будем рассматривать нейросети по уровню задач. Например, нейросети:

• для распознавания голоса;

• для создания изображений;

• для работы с информацией (контентом) и т. п.

А вот уже внутри одного направления нейросетей (например, контентных) и находится то, с чем конкретно мы будем работать, – LLM.

LLM (от англ. Large Language Model, большие языковые модели) – это обученные модели для выполнения конкретных задач. LLM можно сравнить с ребенком: чем больше с ним общаются, чем больше фактов он узнает, тем больше учится и развивается, пытается анализировать, находить закономерности, работать с вводными данными и делать выводы.

Продолжить чтение

Вам может понравиться: