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

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.

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.

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 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.

Разные LLM можно обучать совершенно по-разному. Одни из них огромны и тратят колоссальное количество аппаратных ресурсов, для работы им нужны большие залы, наполненные самыми мощными и современными серверами. Другим же LLM хватит и самых простых «бытовых» мощностей.