Примеры промптов:
Имитация различных стилей письма:
“Напиши короткое приветственное сообщение в следующих стилях: а) Формальное деловое письмо б) Дружеское сообщение подростка в) Поэтическое обращение г) Научный текст”
Игра роли:
“Представь, что ты Альберт Эйнштейн. Объясни теорию относительности простыми словами.”
“Ты персонаж Шерлок Холмс. Опиши, как бы ты расследовал загадочное исчезновение ценной картины из музея.”
Адаптация уровня сложности:
“Объясни, что такое фотосинтез. Начни с объяснения для ребенка 7 лет, затем усложни для студента, и наконец дай научное объяснение для специалиста-биолога.”
Гибкость в формате ответов:
“Расскажи о причинах Первой мировой войны. Сначала дай краткий ответ в одном предложении, затем расширенный ответ в абзаце, и наконец подробное объяснение в нескольких параграфах.”
Комбинированный пример:
“Ты известный шеф-повар. Опиши процесс приготовления пасты карбонара. Сначала дай рецепт в виде краткого списка ингредиентов и шагов. Затем напиши подробный, красочный рассказ о приготовлении этого блюда, как если бы ты вел кулинарное шоу.”
Эти промпты демонстрируют, как можно использовать адаптивность ChatGPT для получения разнообразных и персонализированных ответов.
4. Генерация уникального контента: В отличие от систем, основанных на поиске готовых ответов, ChatGPT создает оригинальные тексты:
• Каждый ответ генерируется “с нуля”, что обеспечивает уникальность контента.
• Способность комбинировать информацию из разных областей знаний для создания новых идей.
• Возможность генерировать контент, адаптированный к специфическим требованиям пользователя.
• Создание текстов, которые могут быть использованы как основа для дальнейшей творческой работы.
5. Обучаемость: ChatGPT постоянно совершенствуется благодаря механизмам обратной связи. Обучаемость ChatGPT является одной из его ключевых характеристик, обеспечивающих постоянное совершенствование системы:
6. Улучшение качества ответов на основе отзывов пользователей:
• Система анализирует реакции пользователей на генерируемые ответы.
• Положительные отзывы усиливают определенные паттерны ответов.
• Негативные отзывы помогают выявить и исправить ошибки или неточности.
• Механизм RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) позволяет модели учиться на основе человеческих предпочтений.
2. Способность учитывать новую информацию и корректировать знания:
• Модель может быть дообучена на новых данных для расширения базы знаний.
• При обнаружении устаревшей информации возможна корректировка существующих знаний.
• Система способна интегрировать новые концепции и термины в свою языковую модель.
3. Постоянное обновление модели разработчиками:
• Регулярные выпуски новых версий с улучшенной производительностью.
• Оптимизация архитектуры модели для повышения эффективности обработки запросов.
• Внедрение новых функций и возможностей, расширяющих применимость системы.
• Устранение выявленных уязвимостей и ошибок в работе модели.
4. Адаптация к изменяющимся языковым нормам и новым темам:
• Отслеживание изменений в использовании языка и обновление лингвистической базы.
• Изучение новых терминов, сленга и неологизмов для поддержания актуальности общения.
• Расширение знаний о текущих событиях и трендах для более релевантных ответов.
• Способность понимать и генерировать контент, связанный с новыми технологиями и явлениями.
