Нейросети с нуля: от первого запроса до результата

Теперь у модели появляется ориентир для оценки собственного результата.

3.11. Полная конструкция

Соберём всё вместе.

Допустим, нам нужно подготовиться к собеседованию.

Слабый запрос: Помоги подготовиться к собеседованию.

Сильнее: Помоги мне подготовиться к собеседованию на должность менеджера проектов.

Ещё лучше: Я готовлюсь к собеседованию на должность менеджера проектов в IT-компании. У меня 5 лет опыта в продажах, но нет опыта управления IT-проектами. Собеседование через 7 дней. Составь программу подготовки на каждый день.

Для каждого дня укажи:

> 1. тему;

> 2. что изучить;

> 3. практическое упражнение;

> 4. пример вопроса работодателя;

> 5. критерии хорошего ответа.

3.12. Не пытайтесь написать идеальный промпт с первого раза

Это одна из главных ошибок новичков.

Человек думает:«Сейчас я должен составить идеальный запрос».

Не нужно. Вместо этого используйте итерации.

Первый запрос - Получить черновик.

Второй запрос - Уточнить.

Третий - Исправить.

Четвёртый - Критически проверить.

Пятый - Получить финальную версию.

То есть:

Промпт результат анализ уточнение улучшение

Это гораздо эффективнее, чем пытаться сразу предусмотреть всё.

3.13. Диалог сильнее одного запроса

Представьте два подхода.

Подход А. Составь мне бизнес-план. Получили результат. Готово.

Подход Б. Я хочу открыть небольшой бизнес. Сначала задай мне вопросы о моём опыте, бюджете, городе, времени и интересах. Ответили. Дальше: На основе моих ответов предложи пять направлений. Потом: Сравни эти направления по сложности запуска, первоначальным затратам, рискам и необходимым навыкам. Потом: Найди слабые места в своём анализе. Потом: Какие данные необходимо проверить перед принятием решения?

Это уже не один запрос. Это управляемый диалог.

3.14. Приём 1 — попросить ИИ задать вопросы

Запомните эту конструкцию: «Перед выполнением задачи задай мне уточняющие вопросы, если тебе не хватает информации».

Для сложных задач она невероятно полезна.

Ещё сильнее: «Не начинай выполнение задачи, пока не получишь ответы на ключевые вопросы».

Но применять это нужно разумно.

Если задача простая: «Переведи это предложение на английский» не нужно устраивать интервью из двадцати вопросов.

3.15. Приём 2 — попросить создать критерии результата

Например: Перед выполнением задачи предложи 5 критериев, по которым можно будет оценить качество результата.

Допустим, вы хотите создать учебный план.

ИИ может предложить:

1. реалистичность;

2. последовательность;

3. практичность;

4. соответствие уровню ученика;

5. возможность измерить прогресс.

После этого можно попросить: Используй эти критерии при создании плана.

Теперь вы сначала определили: что такое хороший результат, а затем попросили его создать.

3.16. Приём 3 — попросить найти слабые места

После получения результата не спешите писать: Спасибо.

Спросите: Найди слабые места в своём ответе».

Ещё лучше: «Выступи в роли критика. Найди минимум пять проблем в предыдущем ответе: ошибки, необоснованные предположения, пропуски и места, которые требуют проверки».

Это превращает одноразовую генерацию в цикл улучшения.

3.17. Приём 4 — попросить предложить альтернативы

Например: Предложи три разных подхода к решению задачи: консервативный, сбалансированный и экспериментальный. Для каждого укажи преимущества, недостатки и риски.

Это полезно, когда не существует единственного правильного ответа.

3.18. Приём 5 — назначение роли

В интернете часто советуют начинать каждый промпт: «Ты — лучший эксперт в мире...»

Это необязательно.

Само по себе заявление: «Ты всемирно известный эксперт» не превращает модель в специалиста.

Но описание необходимой перспективы или функции действительно может быть полезным.

Например: Проанализируй этот текст как редактор научно-популярного издания.

Или: Проведи собеседование как HR-специалист.

Или: Проверь этот код как опытный разработчик.

Здесь важна не «магия роли», а то, что вы задаёте точку зрения и критерии анализа.

3.19. Приём 6 — дать пример

Иногда проще показать, что вы хотите получить, чем подробно объяснять.

Допустим, вы хотите определённый стиль текста.

Можно написать:

Вот пример структуры, которую я хочу:

ü Проблема причина решение пример.

Используй такую структуру для каждого пункта.

Или дать один пример результата:

Пример:

Проблема: клиент не отвечает.

Причина: письмо слишком длинное.

Решение: сократить сообщение до трёх основных пунктов.

Теперь создай ещё пять аналогичных рекомендаций. Это называется обучением на примере и является очень полезным способом управления генерацией.

3.20. Приём 7 — разделять данные и инструкцию

Представьте, что вы отправляете ИИ большой документ.

Лучше явно обозначить:

ЗАДАЧА: Проанализируй документ и выдели основные риски.

КОНТЕКСТ: Я готовлю внутренний отчёт.

ДОКУМЕНТ: [текст документа]

ФОРМАТ РЕЗУЛЬТАТА: Таблица: риск основание возможное последствие вопрос для проверки.

Так модели легче понять структуру вашего запроса.

3.21. Приём 8 — попросить не выдумывать

Это особенно важно при работе с фактами.

Например: Используй только информацию, которую я предоставил. Если данных недостаточно, прямо укажи, какой информации не хватает. Не заполняй пробелы вымышленными фактами.

Это не гарантирует отсутствия ошибок. Но задаёт правильное направление. При работе с актуальными фактами всё равно требуется независимая проверка.

3.22. Приём 9 — попросить отделять факты от предположений

Очень полезная инструкция:

Раздели ответ на три категории:

1. подтверждённые данные;

2. предположения;

3. вопросы, требующие дополнительной проверки.

Особенно полезно при: исследованиях; бизнес-анализе; истории; правовых вопросах; финансовой информации; технических исследованиях.

3.23. Приём 10 — заставить результат быть практическим

Сравните: Дай советы по изучению английского.

И: Дай 10 советов по изучению английского. Для каждого совета укажи конкретное действие, которое я могу выполнить сегодня за 20 минут.

Второй вариант превращает абстрактную информацию в действие.

Это важное правило: Если вам нужен результат — просите не только информацию, но и действие.

3.24. Универсальный шаблон промпта

Теперь у вас появляется первый полноценный шаблон.

Скопируйте его себе:

ЦЕЛЬ: Что я хочу получить?

КОНТЕКСТ: Что нужно знать о моей ситуации?

ЗАДАЧА: Что именно нужно сделать?

ОГРАНИЧЕНИЯ: Что необходимо учитывать или чего нельзя делать?

ФОРМАТ: В каком виде я хочу получить результат?

КРИТЕРИИ: Каким должен быть хороший результат?

ПРОВЕРКА: Какие ошибки или слабые места нужно проверить?

Это не обязательная форма. В простых задачах достаточно одного предложения. Но для сложных задач этот шаблон может значительно упростить работу.

3.25. Пример: плохой хороший

Задача: пост для социальной сети

Плохо: Напиши пост про кофе.

Лучше: Напиши пост для социальной сети о кофе.

Хорошо: Я владелец небольшой кофейни. Наша аудитория — мужчины и женщины 25–40 лет, которые работают неподалёку. Цель поста — привлечь людей на утренний кофе.

Напиши короткий пост до 800 знаков.

Стиль — живой и дружелюбный, без агрессивных продаж.

В конце добавь мягкий призыв посетить кофейню.

Не используй клише вроде «лучший кофе в городе».

Обратите внимание: мы не стали использовать сложные слова. Мы просто дали модели необходимую информацию.

3.26. Пример: обучение

Плохо: Научи меня программировать.

Хорошо: Я никогда не программировал. Хочу изучить Python для автоматизации простых рабочих задач. Могу заниматься 30 минут в день. Составь программу обучения на 30 дней.

Каждый день должен включать: короткое объяснение; практическое упражнение; небольшую задачу; проверку результата.

Не переходи к следующему уровню, пока я не выполню практическое задание.

Здесь ИИ превращается из справочника в учебного помощника.

3.27. Пример: анализ документа

Плохо: Проанализируй договор.

Хорошо: Проанализируй предоставленный договор с точки зрения структуры и потенциально важных для меня положений.

Представь результат в таблице: раздел о чём говорится что мне нужно проверить вопрос для юриста.

Не делай окончательных юридических выводов и не утверждай, что договор безопасен или небезопасен. Если информации недостаточно, укажи это.

Используй только текст предоставленного документа.

Такой запрос намного безопаснее.

И главное — он не просит ИИ притворяться заменой квалифицированного специалиста.

3.28. Пример: работа с неизвестностью.

Представим, что вы не знаете, какую профессию выбрать.

Не стоит писать: Какая профессия мне подходит?

Лучше: Я хочу понять, какие направления профессионального развития мне стоит исследовать. Сначала задай мне 20 вопросов о моём опыте, навыках, интересах, предпочтениях, ограничениях и целях. Не делай выводов до получения моих ответов. После этого предложи несколько направлений для дальнейшего исследования.

Для каждого направления укажи:

· какие навыки потребуются;

· какие задачи выполняют специалисты;

· что можно попробовать самостоятельно;

· какие вопросы необходимо дополнительно исследовать.

Обратите внимание на формулировку: «направления для исследования», а не: «скажи мне, кем я должен стать». Это важная разница. ИИ помогает человеку принимать решения, но не должен забирать у человека ответственность за его жизнь.

3.29. Когда промпт вообще не нужен.

Это тоже важно. Не нужно усложнять простые задачи.

Если вы хотите:

- перевести предложение; - объяснить термин; - исправить ошибку; - придумать название; Обычного запроса может быть достаточно.

Например: Переведи на английский: «Я буду через десять минут».

Не нужно писать: «Ты профессиональный переводчик с 25-летним опытом...». Чем проще задача, тем проще может быть запрос.

3.30. Когда нужен сложный промпт.

Сложная структура особенно полезна, когда:

· задача многоэтапная;

· результат должен соответствовать определённым критериям;

· есть большой объём контекста;

· есть ограничения;

· ошибка дорого стоит;

· результат должен использоваться другими людьми;

· требуется определённый формат;

· необходимо сравнить несколько вариантов.

3.31. Практика: один вопрос — пять уровней

Теперь выполните упражнение.

Возьмём задачу: «Я хочу изучить фотографию».

Создайте пять версий запроса.

Уровень 1

Простой: Научи меня фотографии.

Уровень 2

Добавьте цель. Научи меня фотографии, чтобы я мог делать хорошие фотографии на телефон.

Уровень 3

Добавьте контекст. Я никогда не изучал фотографию. У меня обычный современный смартфон. Хочу научиться делать хорошие фотографии людей и путешествий.

Уровень 4

Добавьте ограничения и формат. Составь программу на 30 дней. Я могу заниматься 20 минут в день. Каждый день давай короткую теорию и практическое задание.

Уровень 5

Добавьте критерии качества. В конце каждой недели давай тестовое задание и критерии, по которым я смогу самостоятельно оценить результат. Не используй профессиональную терминологию без объяснения.

Теперь сравните результаты. Вы увидите, как постепенно превращается: желание задача техническое задание.

3.32. Главное открытие

Хороший промпт — это не набор красивых слов.

Это структурированное мышление.

Когда вы учитесь правильно ставить задачи нейросети, вы одновременно учитесь лучше формулировать задачи для самого себя.

Например, вместо: «Я хочу больше зарабатывать».

Вы начинаете спрашивать: Сколько? К какому сроку? За счёт чего? Какие ресурсы у меня есть? Какие ограничения? Какие навыки? Как измерить прогресс?

ИИ в этом случае становится не только инструментом генерации. Он помогает сделать ваше собственное мышление более структурированным.

Практическое задание главы

Выберите одну настоящую задачу, которую вам необходимо решить в ближайшую неделю. Не выдуманную. Настоящую.

Например:

· подготовить важное письмо;

· разобраться в новой теме;

· составить план обучения;

· подготовить презентацию;

· организовать рабочий процесс;

· придумать проект;

· проанализировать документ;

· подготовиться к собеседованию.

Сначала напишите обычный запрос.

Например: Помоги мне подготовить презентацию.

Затем преобразуйте его по формуле:

ЦЕЛЬ + КОНТЕКСТ + ЗАДАЧА + ОГРАНИЧЕНИЯ + ФОРМАТ + КРИТЕРИИ

После этого отправьте его ИИ. Затем задайте второй запрос: Проанализируй мой исходный запрос. Какие важные данные я не указал? Какие предположения тебе пришлось бы сделать? Какие уточняющие вопросы ты бы задал?

Ответьте на вопросы. Затем попросите: Теперь создай улучшенную версию моего запроса с учётом полученной информации.

Сравните: первый запрос и улучшенный запрос. Это упражнение необходимо сделать не один раз. Повторите его хотя бы для пяти разных задач.

Чек-лист хорошего промпта.

Перед отправкой сложного запроса спросите себя:

ü Понятна ли цель?

ü Понятен ли контекст?

ü Понятно ли, что именно нужно сделать?

ü Указана ли аудитория?

ü Есть ли ограничения?

ü Понятен ли формат результата?

ü Определено ли, что считается хорошим результатом?

ü Нужно ли ИИ сначала задать мне вопросы?

ü Нужно ли отделить факты от предположений?

ü Нужно ли попросить проверить результат?

Если большая часть ответов — «да», ваш запрос уже хорошо структурирован.

Формула главы

Запомните:

ХОРОШИЙ ПРОМПТ = ПОНЯТНАЯ ЗАДАЧА + ДОСТАТОЧНЫЙ КОНТЕКСТ + ОГРАНИЧЕНИЯ + НУЖНЫЙ ФОРМАТ

Но есть ещё более важная формула:

ХОРОШАЯ РАБОТА С ИИ = ПРОМПТ + ДИАЛОГ + ПРОВЕРКА + УЛУЧШЕНИЕ

Не пытайтесь получить идеальный результат одним сообщением. Научитесь вести процесс.

Итог главы.

Теперь вы знаете, что промпт — это не магическая команда. Это способ передать нейросети вашу задачу. Чем лучше вы понимаете собственную цель и чем точнее описываете контекст, ограничения и ожидаемый результат, тем меньше системе приходится угадывать. Но самое главное вы узнаете немного позже: даже самый хорошо составленный промпт не гарантирует правильный ответ. Поэтому следующий навык после постановки задачи — умение проверять результат.

Глава 4. Как проверять и улучшатьответы нейросети

Главный навык пользователя ИИ. Научиться писать хороший запрос — только половина дела. Вторая половина намного важнее: Научиться понимать, можно ли доверять полученному ответу.

Нейросеть может написать красивый, логичный и уверенный текст — и при этом ошибиться.

Она может:

· перепутать даты;

· придумать источник;

· неверно посчитать;

· приписать человеку слова, которых он не говорил;

· использовать устаревшую информацию;

· неправильно понять условие задачи;

· выдать предположение за факт;

· сделать неправильный вывод из правильных данных.

Поэтому базовый принцип этой книги звучит так: Ответ нейросети — это не готовая истина, а результат, который нужно оценить.

4.1. Почему нейросеть может ошибаться.

В предыдущих главах мы говорили, что нейросеть генерирует ответ на основе закономерностей, изученных во время обучения, и контекста текущего разговора.

Это означает важную вещь: нейросеть не обязана знать, что её ответ истинный. Она может построить фразу, которая выглядит убедительно, потому что такая фраза хорошо соответствует запросу.

Представьте человека, который говорит: «Я не уверен, но отвечу очень уверенно». С нейросетью иногда происходит нечто похожее.

Например, вы спрашиваете: «Кто первым использовал выражение X?»

Модель может назвать конкретного человека и даже привести год. Но наличие конкретного имени и года ещё не означает, что информация верна.

Поэтому запомните:

Уверенный тон достоверность. Красивый текст правильный текст. Подробный ответ проверенный ответ. Наличие ссылки существование источника.

4.2. Три уровня работы с ответом.

После получения результата полезно пройти три этапа:

1. Понять.

Что именно утверждает нейросеть?

2. Проверить.

Какие утверждения действительно верны?

3. Применить.

Можно ли использовать результат для своей задачи?

Получается: Ответ понимание проверка применение

Это намного безопаснее, чем: Ответ копировать отправить.

4.3. Не все ответы нужно проверять одинаково.

Одна из главных ошибок новичка — проверять абсолютно всё одинаково.

Представьте два запроса.

Запрос 1

«Придумай десять названий для моего Telegram-канала.»

Если одно название вам не понравится, ничего страшного.

Запрос 2

«Какие документы нужны для оформления этого юридического процесса?»

Здесь ошибка уже может привести к реальным последствиям. Поэтому полезно оценивать цену ошибки.

Низкий риск. Можно использовать результат практически сразу, если небольшая неточность не создаёт серьёзных последствий.

Примеры:

· идеи;

· варианты заголовков;

· поздравления;

· черновики;

· игровые сценарии;

· мозговой штурм.

Средний риск. Желательна проверка важных фактов.

Примеры:

· обучение;

· технические инструкции;

· характеристики товаров;

· рабочие документы;

· расчёты;

· исторические сведения.

Высокий риск. Нельзя полагаться только на ответ нейросети.

Примеры:

· юридические решения;

· медицинские решения;

· финансовые операции;

· налоговые вопросы;

· официальные документы;

· безопасность;

· персональные данные;

· решения, связанные с большими денежными суммами.

Главный принцип: Чем выше цена ошибки, тем выше требования к проверке.

4.4. Первый способ проверки: разложить ответ на утверждения

Допустим, нейросеть написала: «Компания была основана в 1998 году, её штаб-квартира находится в Москве, а первым продуктом компании был программный комплекс X».

На первый взгляд это одно предложение. На самом деле здесь минимум три отдельных утверждения:

1. Компания основана в 1998 году.

2. Штаб-квартира находится в Москве.

3. Первым продуктом был X.

И каждое из них может быть:

Ø правильным;

Ø неправильным;

Ø устаревшим;

Ø спорным;

Ø неподтверждённым.

Поэтому полезно задавать себе вопрос: Что именно в этом ответе является фактом, который можно проверить?

4.5. Факты, предположения и мнения.

Очень полезно научиться разделять три типа информации.

Факт. Утверждение, которое можно подтвердить надёжным источником.

Например: «Вода замерзает при 0 °C при стандартном атмосферном давлении».

Предположение. Версия, которая может оказаться верной, но требует проверки.

Например: «Вероятно, падение продаж связано с сезонностью».

Мнение. Оценка или интерпретация.

Например: «Этот дизайн выглядит современнее».

Проблема возникает, когда нейросеть смешивает эти категории.

Например: «Продажи снизились из-за плохой рекламы».

Это звучит как факт. Но откуда мы знаем, что причина именно в рекламе? Возможно, причина в:

· цене;

· конкурентах;

· сезонности;

· изменении спроса;

· доступности товара;

· экономической ситуации.

Поэтому хороший пользователь ИИ умеет спрашивать: Что здесь является фактом, что предположением, а что интерпретацией?

4.6. Очень полезный запрос.

Если ответ содержит много фактической информации, можно использовать следующий запрос: «Раздели свой предыдущий ответ на три категории: подтверждённые факты, предположения и выводы. Для каждого факта укажи, что именно нужно проверить.»

Это не делает ответ автоматически истинным.

Но помогает увидеть его структуру.

Ещё полезнее: «Какие части твоего ответа наиболее вероятно могут содержать ошибку? Объясни почему.»

И: «Какие утверждения нельзя считать достоверными без проверки внешнего источника?»

Такой диалог заставляет вас не просто читать ответ, а анализировать его.

4.7. Не просите нейросеть просто сказать: «Ты ошибся?»

Представим:

— Ты уверен, что это правда?

Нейросеть:

— Да, информация верна.

Это почти бесполезная проверка.

Почему?

Потому что мы снова получили мнение самой нейросети о собственном ответе.

Лучше использовать внешнюю проверку.

Например: «Найди первичный источник, подтверждающий это утверждение».

Или: «Укажи официальный документ, где содержится эта информация».

Или: «Сравни это утверждение с данными из официального источника».

4.8. Источник важнее уверенности

Представим два ответа.

Вариант А

«Это точно произошло в 2017 году».

Вариант Б

«По данным официального отчёта организации за 2017 год, событие произошло 14 июня 2017 года».

Второй вариант полезнее не потому, что звучит увереннее. А потому, что появляется возможность проверить утверждение.

Поэтому при работе с фактами полезно искать источники в таком порядке: первичный источник официальный источник качественный вторичный источник пересказ неизвестный источник.

Первичный источник — это непосредственно документ, исследование, официальный отчёт, нормативный акт, заявление организации или другой исходный материал. Например, если вас интересует правило конкретного сервиса, лучше посмотреть документацию самого сервиса, а не случайную статью пятилетней давности.

4.9. Проверяйте даты.

Одна из самых распространённых проблем при работе с информацией — время. Ответ мог быть правильным несколько лет назад и неправильным сегодня. Особенно быстро меняются:

· цены;

· тарифы;

· функции программ;

· правила сервисов;

· законодательство;

· доступность технологий;

· характеристики продуктов;

· должности людей;

· статистика.

Поэтому при работе с актуальной информацией задавайте вопрос: На какую дату актуальны эти данные?