Работа с нейросетями требует осмысленного подхода, особенно когда речь идет о составлении промтов — запросов для искусственного интеллекта. Правильно составленный промт позволяет получить результат, который подразумевался пользователем изначально.
Писать работающие промты — это целое искусство, для этого нужно понимать как в принципе работает ИИ, причем программирование тут совсем ни при чем.
Промт-инжиниринг — что это такое и почему важно об этом знать
Промт (от английского «prompt») — это не просто запрос или команда, это инструмент, который помогает направить работу нейросети в нужное русло. Те, кто умеют правильно формулировать промты, способны получать релевантные ответы практически сразу, что делает этот навык ценным. Уже сейчас эксперты в области искусственного интеллекта допускают, что даже опытные программисты, с багажом опыта и гигабайтами прочитанной технической документации, в будущем будут уступать развитой и всемогущей нейросети. На первый план выйдет новая профессия — промт-инженер.
Промт-инженер — это специалист, который знает, как «разговаривать» с ИИ, чтобы тот правильно понимал задачу и выдавал нужные результаты. Подобно новичку, который только вчера открыл среду разработки, промт-инженер не обязательно должен владеть навыками программирования, но обязан знать все тонкости работы с нейросетью.
Как создать хороший промт — базовые советы
Для создания работающего промта важно учитывать следующее:
- Контекст и детализация: чем больше контекста предоставляется нейросети, тем точнее она выполнит задачу. Например, разница между просьбой «Напиши статью о зиме» и «Напиши статью о суровой зиме в северных регионах России в стиле документальной хроники» огромна. Контекст включает в себя такие аспекты, как тон текста (формальный, дружелюбный, профессиональный), тип текста (блог, письмо, сценарий для ролика/пьесы, скрипт на Си/Пайтоне) и роль автора (эксперт, клиент, заказчик). Чем четче пользователь определяет контекст, тем меньше вероятность того, что потребуется повторная коррекция (а на первых порах она, конечно, потребуется, учитывая, что промт-инжиниринг это навык).
- Примеры: нейросети обучаются и адаптируются на основе предоставленных примеров. Для того чтобы ИИ развил требующуюся идею, лучше дать ему готовый шаблон или пример. Этот подход особенно полезен при написании скриптов, описаний, коротких постов. Примеры помогают нейросети понять, какого именно результата от нее ожидают, и сформировать более релевантный ответ в конкретной специфике (шаблон укажет эту специфику для ИИ).
- Указание длины текста: Нейросети лучше работают, когда им предоставляют конкретные инструкции. Вместо общего запроса «Напиши текст о криптовалютах», стоит указать точные параметры: «Напиши текст о криптовалютах для телеграм-канала длиной до 500 символов». Установка длины текста помогает избежать ситуации, когда ответ либо слишком краток, либо излишне длинен. Можно использовать фразы «короткий текст», «длинный текст», что также помогает задать нужные рамки (хотя здесь многое зависит от восприятия автора и стоит наблюдать за ответами).
- Использование дополнительной информации: Нейросети могут генерировать контент на основе предоставленных данных. Просто запрос «напиши мотивационное письмо» может привести к тому, что будущий текст будет совершенно безликим и постным. А вот если заранее «накормить» ИИ резюме, то результат будет соответствовать данным из этого самого резюме. Аналогично можно загрузить статью и попросить сгенерировать краткое резюме. Нейросеть ограничена в своем обучении, поэтому тот подход особенно полезен для получения актуальных данных (о которых сеть в силу своего «склада ума» не знает).
- Фразы-лайфхаки: Специфические фразы могут направить нейросеть в нужное русло. Например, фраза «опиши шаг за шагом» поможет структурировать ответ, будь то статья, код или математическая задача. Фраза «напиши в стиле [известного автора]» поможет создать текст в определенном литературном стиле. Аналогично, «от лица [специалиста]» позволит нейросети генерировать текст от имени конкретного профессионала, будь то кинолог, руководитель отдела или другой эксперт. Недавно в интернете начали активно обсуждать «оплату» нейросети за работу. Пользователь предлагает условно 100 долларов за получившийся результат и у ИИ (которая учится пока преимущественно на том, что сделал человек) появляется внешняя мотивация и результат действительно становится лучше. Мотивация может быть и негативная: некоторые пользователи дают ИИ 10 жизней и угрожают «отнять» одну из них за неправильный ответ. К какой-то из итераций нейросеть лучше справляется с задачей, поскольку тут работает железобетонная мотивация.
Где применять?
Заключение
Создание эффективных промтов — это ключ к продуктивному взаимодействию с нейросетью. Понимание того, как структурировать запрос, учитывать контекст, примеры, длину текста и использовать дополнительные данные, позволяет существенно улучшить качество генерируемого контента. Нейросети работают по принципу «что вложишь, то и получишь», поэтому чем точнее и детальнее будет составлен промт, тем более качественным будет результат. Руководствоваться этим принципом — отличная идея перед написанием запроса.
Такой подход позволяет максимально использовать потенциал ИИ и снижает необходимость в корректировке полученных ответов, что экономит время и ресурсы. В будущем, с развитием технологий и появлением новых инструментов, навыки промт-инжиниринга станут еще более востребованными, открывая новые возможности для экспертом и профессионалов (все-таки, базовые знания никто не отменял).
Автор публикации
Я работаю с нейросетями и с их появлением, казалось, все только облегчилось. А нет! Заветные промты, это как выучить новый язык, чтобы понимать друг друга и задавать не просто вопросы, а такие вопросы, которые понимает искусственный интеллект. Нужно не только знать «волшебные» фразы, но и долго общаться с нейросетью, чтобы выработать тактику и шаблоны.