Диалог с ИИ: как использовать языковые модели для решения задач
Большие языковые модели (LLM — large language models ) , такие как ChatGPT, Gemini, Claude и т.д. стали мощным инструментом, способным значительно повысить эффективность труда или творчества. С их помощью можно оптимизировать множество процессов, делегируя рутинные или сложные задачи. Эти модели обладают способностью обрабатывать большие объемы информации, анализировать данные, генерировать текст и даже участвовать в решении творческих задач.
При взаимодействии с LLM важно учитывать, что их функционал значительно превосходит возможности стандартного поиска в браузере. Работа с такими моделями строится не просто на написании запросов, а на формате диалога. Модели способны запоминать и учитывать контекст предыдущих сообщений в рамках одной сессии чата. Поэтому для достижения наилучших результатов рекомендуется экспериментировать с формулировкой запросов (промтов) и воспринимать ИИ как полноценного собеседника, к которому можно обратиться с задачей или вопросом.
Ниже представлены несколько примеров форматов написания промтов. Хотя это далеко не единственные возможные подходы, они помогут лучше понять, как эффективно взаимодействовать с языковой моделью.
- Формулирование задачи с подробным описанием контекста
Пример: «Напиши статью о влиянии технологий на современное образование. Укажи преимущества и недостатки использования ИИ в обучении, добавь примеры из реальной жизни.»
Такой подход позволяет языковой модели лучше понять вашу задачу, учесть все детали и предоставить более точный и развернутый ответ. - Запрос на структурированный ответ
Пример: «Составь список из 5 ключевых преимуществ использования больших языковых моделей в бизнесе. Для каждого пункта добавь краткое пояснение.»
Использование списков или таблиц в запросах помогает получить четко структурированную информацию, что особенно полезно для анализа данных или подготовки отчетов. - Резюмирование информации
Пример: «Прочитай этот текст (вставьте текст) и составь краткое резюме, выделив основные идеи и выводы».
Этот формат помогает быстро обработать большие объемы информации и извлечь из них самое важное. - Создание творческого контента
Пример: «Напиши короткий рассказ в жанре научной фантастики о будущем, где люди и ИИ работают вместе для решения глобальных проблем.»
Такой запрос позволяет использовать творческий потенциал модели для генерации уникального контента. - Решение конкретной проблемы или задачи
Пример: «Как можно улучшить клиентский сервис в интернет-магазине с помощью чат-ботов? Составь план из 3 шагов.»
Формат вопроса, предполагающий решение проблемы, помогает получить практические рекомендации или пошаговые инструкции. - Перевод или адаптация текста
Пример: «Переведи этот текст на английский язык, сохранив официальный стиль: (вставьте текст).»
Это полезно для работы с многоязычным контентом или адаптации материалов для разных аудиторий. - Анализ данных или текста
Пример: «Проанализируй этот текст (вставьте текст) и определи его эмоциональную окраску. Укажи, какие слова или фразы создают такой эффект.»
Такой подход позволяет использовать модель для анализа тональности, структуры или содержания текста.
Если ответ ИИ показался некорректным, вы можете попросить его исправить. При этом можно уточнить, что именно требует доработки: например, добавить больше текста о конкретной теме, переписать абзац в другом стиле или учесть дополнительные детали. Такой подход позволяет добиться более точного и полезного результата. Важно понимать, что умение эффективно взаимодействовать с большими языковыми моделями — это навык, который развивается через практику и эксперименты.
Пробуя разные формулировки запросов, уточняя детали и задавая дополнительные вопросы, вы сможете лучше понять, как модель интерпретирует ваши запросы и какие подходы работают наиболее эффективно. Постепенно вы научитесь составлять промты так, чтобы получать максимально релевантные и качественные ответы для решения ваших задач.
автор статьи Алексей Андреев