В предыдущей главе мы узнали, что такое GPT и что она умеет. В этой — научимся с ней общаться. Это не сложно, но требует специальных навыков, поскольку для общения с моделью нужен особый язык.
Представьте: вы преподаватель литературы и знакомый просит вас посоветовать интересную книгу. Этот вопрос настолько общий, что дать на него сразу хороший ответ практически нереально. Поэтому есть соблазн посоветовать проверенный вариант вроде «Мастера и Маргариты», не вникать и заниматься своими делами.
Другое дело, если бы знакомый пришёл с таким запросом:
«Я недавно прочитал „Подходцев и двое других“ Аверченко. Можешь посоветовать 2–3 похожие книги? Про жизнь русской молодёжи в начале XX века до революции — роман, повесть или рассказ».
Такой запрос гораздо конкретнее, и посоветовать что-то оригинальное и релевантное в таком случае легче.
С языковыми моделями такая же история. Модели важно, для чего мы ищем решение, какой контекст нашего вопроса, насколько большой он будет, должен ли он быть строго по фактам или может быть креативным.
При этом мы можем не просто сформировать один вопрос, но ещё и обсудить его с GPT, помогая ей точнее понять суть. В ходе обсуждения можно и самому доопределиться и «доточить» формулировку.
Сами запросы называются промтами (от англ. to prompt — «побуждать, внушать, подсказывать»). Прочитав эту главу, вы сможете точнее объяснить языковой модели, что именно вам от неё нужно. В следующих параграфах мы разберём:
- Из чего состоит промт.
- Как правильно формулировать задачи.
- Какие промты лучше применять для задач определённого типа, а какие вообще не стоит.
- Как получать ответ в подходящем формате (например, табличном, а не текстовом).
- Зачем нужны ограничения.
И последнее, прежде чем мы начнём: попробуйте сперва самостоятельно пообщаться с GPT. Задайте ей вопрос «На что способна нейросеть?» и посмотрите на результат. Напишите в свободной форме ещё несколько вопросов на разные темы и проанализируйте полученные ответы.