Петр Панда – ChatGPT. Мастер подсказок, или Как создавать сильные промты для нейросети (страница 2)
Чтобы понять еще лучше, возьмем простой пример.
Есть некий Сергей Сергеевич, преподаватель истории в вузе. Раньше, рассказывая о временах Ивана Грозного (о которых он знает очень много), Сергей Сергеевич начинал издалека: давал предпосылки, углублялся во второстепенное, долго подводил к сути и т. д.
Со временем он заметил, что такая стратегия не работает. Пока он «раскачивал тему», большинство студентов теряли интерес. Да, кое-кто слушал, но 95 % – зевали.
Тогда Сергей Сергеевич начал корректировать свои лекции. Он отмечал, какой материал студенты понимают, а какой – не очень, к чему они быстро проявляют интерес, а где начинают смотреть на часы. И вот так, шажками, он создал конструкцию лекции, которая и по объему, и по уровню знаний была интересна большинству.
И теперь, когда приходит время лекций об Иване Грозном, Сергей Сергеевич читает их в рамках этой конструкции. Она обкатана. Она работает и дает лучший результат.
Примерно то же самое происходит и с GPT, только таких Иванов Грозных у моделей миллиарды, и закономерности постоянно обновляются, оптимизируются, шлифуются.
Точно так же не обязательно, что GPT должна «очеловечиваться» или расти в каком-то личностном или эмоциональном плане. Главное, что модель умеет учиться и становиться технически сильнее.
А вот наступит ли такой этап, когда, дойдя до определенного уровня развития, ИИ вдруг осознает себя как личность, или нет – это доподлинно не известно. Кто-то считает, что такое вероятно, кто-то только смеется. Так что не будем углубляться в эти дебри и просто пойдем дальше.
Итак, ChatGPT не только решает математические задачи. Модель открывает огромный пласт возможностей. С помощью нейросети можно делать что угодно:
• создавать опросы и анализировать текст;
• отвечать на вопросы и помогать с выбором на основе данных;
• придумывать диалоги и писать целые книги;
• программировать и разрабатывать новые алгоритмы;
• учиться языкам и сочинять поздравления;
• создавать контент для соцсетей и сайтов;
• играть в квестовые игры и искать логические ошибки;
• разрабатывать полезные меню и списки для саморазвития;
• находить лучшие аргументы для споров и писать сценарии;
• и многое, многое, многое другое…
Это очень сжатый перечень. А впереди нас ждут все те нюансы промтинга, которым посвящена книга. Мы вместе погрузимся в удивительный мир GPT и, что самое главное, научимся чувствовать себя там уверенно и комфортно.
Для какой версии GPT подходит эта книга
Повторимся: изначально мы создавали книгу, которая никак не привязана ни к одной модели. И даже если завтра сменятся тренды и на место GPT придет какой-то новый игрок, все равно ничего не изменится. Книга все так же будет актуальна.
Почему? По двум причинам.
Эта книга о создании запросов вообще, о промт-инжиниринге (промтинге) как явлении и системе. Мы пока вообще не касались промтинга, но именно ему и посвящена вся книга.
Да, в книге будут примеры промтов из разных ниш. Но не в качестве основного наполнителя и самоцели, а лишь как инструменты для развития креативности и понимания путей. В основном же мы будем давать не рыбу, а удочки, чтобы вы сами ловили свою рыбу. А рыба и сегодня, и завтра будет ловиться примерно по тем же законам.
Почему? Потому что…
Но пока оптимальная модель взаимодействия конкретна:
• человек спрашивает – ИИ отвечает;
• человек задает рамки – ИИ подгоняет ответ под них;
• человек уточняет – ИИ отвечает еще лучше (в идеале).
Всё. Иных путей взаимодействия человека и машины просто не существует. Да, ИИ может быть невероятно крутым и развиваться с бешеной скоростью, но все равно нейросеть должна ориентироваться на отстающего. На среднего человека. И никак иначе.
Всегда есть среднестатистический пользователь, который обладает определенным уровнем интеллекта. Если мы говорим о коммерческом продукте, то ИИ все равно придется подстраиваться под того самого обычного человека, который просто хочет спросить и получить классный ответ.
Значит, все процессы взаимодействия с ИИ так и останутся примерно на одном уровне. Да, еще обязательно усилится точность и качество ответов в новых версиях, но это опять же говорит только о том, что будут расти качественные показатели машины, а не человека. Сам процесс общения не может ни сильно усложниться, ни упроститься.
Можно сделать надстройку к LLM с помощью обычного промтинга (например, А-блоки в NeuroPanda) или программирования (IT-архитектура под нужды конкретной компании), благодаря которым модели сразу будут знать, что вам нужен, скажем, текст лендинга в убедительном стиле.
Но сам по себе формат промтинга уже и так максимально приближен к реальности. Даже если вы будете просить не ИИ, а вполне себе живого специалиста написать вам какой-то конкретный текст, вы как минимум хотя бы раз тоже должны дать ему некие требования и вводные. Все то же самое, что и с ИИ.
Повторимся: эта книга не о версиях, а о мастерстве промт-инжиниринга вообще – как навыка, профессии и в чем-то даже искусства. В книге много практики, примеров, фишек и только самая полезная информация.
Кто и почему написал эту книгу
Мы – сотрудники проекта «Панда-копирайтинг». Более десяти лет «ПК» создает тексты для бизнеса, рекламы, вирусного маркетинга, SMM, сайтов и т. д. Конкретно по контенту написали пять книг (это шестая). Создали стиль «убедительно-позитивный копирайтинг», в котором работают сегодня компании и профессиональные авторы.
Когда стало очевидно, что ChatGPT не очередной «халиф на час», а мощный инструмент, мы решили изучить ИИ пристальней. Начали с малого: стали пробовать первые стандартные промты, даже пытались создавать контент для наших второстепенных проектов.
К счастью, мы быстро увидели несостоятельность такого подхода. Стандартные подсказки работали кое-как, да и без четкой системы такая работа похожа скорее на лотерею. Когда-то повезет, а когда-то получается полная ерунда.
В итоге мы решили погружаться в тему полностью. Зимой 2023 года начали разработку сервиса NeuroPanda на базе GPT. Осенью того же года сервис начал работать и сейчас доступен по ссылке https://neuropanda.app/. Весь доступ к нейросети можно получить без VPN и прочих сложностей.
Кроме того, у него есть дополнительные сервисы наподобие библиотек графических и контентных подсказок, отдельная группа в соцсети для проектов «ПК» (https://pandeon.pro/), курсы (тоже бесплатные) и прочие интересные вещи.
«И при чем здесь книга?» – спросите вы.
Давайте зайдем чуть издалека, чтобы было понятнее.
Мы сразу решили, что точно не будем еще одним сервисом, просто транслирующим ChatGPT для конечного пользователя. Для подобной «легкотни» есть и оригинальный сайт OpenAI, и всевозможные боты в мессенджерах, например.
Конечно, и такой подход приносил бы деньги, однако на этом бы наше участие и заканчивалось. По сути, мы просто перепродавали бы доступ к оригиналу. Никакого творчества и романтики.
Мы сделали NeuroPanda другим. В основе его работы сейчас лежат два формата: А-блок и чаты.
Мы разбили задачу на шаги, в ходе которых вы можете собрать все элементы (заголовки, темы, идеи вообще и разделов, списки, кластеры и т. п.) так, как вам удобно, а затем на основе всего этого сделать добротную статью.
Если делать так самому просто в режиме чат-подсказки (пусть и многоуровневой, мощной), то все куда более сложно и непредсказуемо: слишком много вводных, слишком многое нужно учитывать, слишком велика вероятность запутать ИИ и нарваться на галлюцинации (это явление рассмотрим позже).