ChatGPT. Мастер подсказок, или Как создавать сильные промты для нейросети. Петр Панда
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…
ИИ развивается, но человек – статичен. Возможно, когда-то будет достаточно коснуться приложения, и GPT 70-й версии просканирует ваш мозг, поймет все желания, вашу целевую аудиторию, нужный стиль текста, а потом сразу выдаст идеальный контент, от которого все упадут в экстазе.
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.
Почему не усложнится? Потому что тогда потеряется массовая привлекательность продукта. Что-то слишком сложное не работает на широкую аудиторию. Да и прогресс – всегда про упрощение задач. Чем быстрее и легче, тем лучше, но никак не наоборот.
Почему не упростится? А уже некуда упрощать, промты сегодня и так максимально простые. Да, можно упростить какие-то конкретные детали, например вариант ввода голосом, возможность выбора стиля или библиотеки усилителей (как это сделано у нас в сервисе NeuroPanda (о нем расскажем чуть позже)).
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