Задача — это ядро промта, в котором концентрируется основное содержание нашего запроса. Именно здесь мы рассказываем языковой модели, на какой вопрос ищем ответ или какое задание необходимо выполнить.
В зависимости от результата, который мы хотим получить, можно выделить три типа задач для GPT:
- Ответы на вопросы.
- Суммаризация и структурирование.
- Генерация.
Коротко рассмотрим каждый из них.
Задачи ответа на вопросы
Предположим, вам нужно выяснить проверенную информацию, достоверные сведения, данные или факты. В таком случае общение с языковой моделью будет напоминать работу с интернет-поисковиком:
Какая формула у пищевой соли?
Сколько планет в Солнечной системе?
Поисковые промты удобнее формулировать как вопрос. Также стоит делать их максимально конкретными — например, без общей инструкции. Тогда GPT будет проще дать компактный и достоверный ответ.
Важно: перепроверяйте ответы модели. Об этом мы поговорим немного позже, когда будем рассматривать процедуру фактчекинга.
Задачи суммаризации и структурирования
Они важны, когда нам нужно получить достоверный результат, но просто так его не найдёшь: GPT надо сопоставить или соединить несколько разных частей запроса и собрать из них новый результат. Здесь она работает как конструктор — не только формы ответа, но и его содержания.
Собери сценарий образовательного события в формате проблемно-ориентированного занятия по теме «Возрастная периодизация Жана Пиаже».
Сформулируй условия учебной задачи по Python по теме «Переменные».
Как видите, формулировка задачи уже не выглядит как вопрос — скорее, она похожа на обращение, просьбу или поручение нашему умному помощнику. В следующей главе мы будем обсуждать стратегии взаимодействия, когда мы не просто даём запрос, но «беседуем» с языковой моделью. Для конструкционных задач подобный диалог может быть критическим фактором.
Важно: чтобы принять результат, важно не просто проверить факты, но и обладать экспертизой в конкретной области. В противном случае есть риск принять на веру ложную информацию.
Задачи генерирования
Итог таких задач — создание нового содержания. Здесь ключевой результат — получить не столько достоверную информацию, сколько нетривиальную, но близкую к нашему замыслу.
Сейчас на практике такие типы задач можно встретить в моделях, генерирующих изображения. Однако и в текстовых моделях спрос на подобные творческие задачи растёт.
Среди креативных задач можно выделить особый подтип — переформулировка. Хотя он находится где-то между конструкционной и креативной задачей, всё же часто главным в нём оказывается именно создание новых смыслов.
Примеры
Напиши сказку про потерянное время и роботов.
Придумай рифму к слову «калибровка».
Теперь вы знаете, какие бывают задачи и чем отличаются промты для разных задач.
В следующем параграфе мы сфокусируемся на том, как подобрать более удачную формулировку задачи для модели. А заодно покажем на примерах, какие формулировки лучше не использовать и чем их лучше заменить.