ChatGPT. Мастер подсказок, или Как создавать сильные промты для нейросети
Шрифт:
Суть работы модели выглядит так: человек вводит промт и получает ответ. Главное ее отличие от работы обычных программ в том, что GPT способна создавать ответы в таком виде, как если бы их давал человек.
Например, зададим ChatGPT задачу для пятого класса:
Ответ модели, по сути, идентичен ходу мыслей обычного школьника (скопировано дословно).
Для решения этой задачи нужно проследить изменение количества пассажиров в автобусе на каждой остановке.
Изначально в автобусе было 24 пассажира. После первой остановки вышло 6 пассажиров, а вошло 11. Таким образом, количество пассажиров увеличилось на 11 – 6 = 5.
24 + 5 = 29 пассажиров после первой остановки.
На следующей остановке вышло 8 пассажиров, а вошло 9. Снова посчитаем изменение количества пассажиров:
29 – 8 + 9 = 30 пассажиров после второй остановки.
Итак, после обеих остановок в автобусе стало 30 пассажиров.
Еще год-полтора назад GPT так не умела, а сегодня – запросто. Это происходит благодаря глубокому машинному обучению – непрерывному процессу, в который входит и обучение моделей новым закономерностям, и расширение нейронных связей за счет увеличения программных мощностей, и колоссальная обратная связь с пользователями.
Чем больше мы общаемся с ChatGPT и чем больше реагируем, давая модели обратную связь, тем больше информации она получает и тем быстрее учится. Возникает тот самый эффект снежного кома.
«Выходит, нейросеть действительно умнеет и становится похожей на человека?» – спросите вы.
Честно – не знаем. Мы изучили массу докладов и лекций как ведущих ученых, IT-специалистов и разработчиков ИИ, так и нейропсихологов, нейрофизиологов и даже социологов. Среди экспертов нет единого мнения, поэтому вопрос остается открытым.
Мы приведем парочку фактов, а вы поразмышляйте и попробуйте сами сделать выводы.
Факт первый. Мы имеем дело уже не с программой, а с чем-то обладающим основами логики и анализа. И дальше навыки ИИ будут только расти. Все это видно по уже существующему прогрессу.
Факт второй. В техническом смысле нейросеть и не должна ничего «понимать» как человек. То есть ей для этого не нужны какие-то личностные или эмоциональные черты.
Почему? Потому что при глубоком машинном обучении сеть и не должна «очеловечиваться», она лишь ищет закономерности, закрепляет успешно подтвержденные и тем самым изучает, как работает человеческий язык. Для выполнения своих задач ей этого хватает.
Предполагается, что она лишь изучает вероятности и старается делать максимально «очеловеченный» вывод на основе наших данных. Например, что в такой-то связке слов и смыслов стоит употребить такие-то слова и смыслы и это даст лучшие результаты. Когда такое подтверждается много-много раз, сеть закрепляет это для себя как факт и делает частью стратегии.
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.
А теперь вопрос: в разрезе повышения качества лекций так ли нам важно, какой Сергей Сергеевич человек? Дарит ли жене цветы, ворчит ли на молодежь и бьет ли котиков по лапкам? Пожалуй, не очень. В контексте преподавания он интересен нам только как некий носитель знаний и объект, который изучает закономерности конкретно для лекций. Всё.
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.