Для того чтобы получить наиболее точный и понятный ответ, важно сформулировать ваш промпт четко и ясно. Избегайте двусмысленности и попытайтесь передать свою мысль как можно более точно.

Хороший промпт: "Какие преимущества электромобилей перед традиционными автомобилями с ДВС?"

Плохой промпт: "Электромобили против других машин"

Объяснение: В хорошем промпте четко указан вопрос и сравнение, а в плохом промпте сформулировано слишком размыто и неясно.

Старайтесь предоставлять достаточно информации и контекста для вашего промпта, чтобы модель могла лучше понять ваш запрос. Включение вопроса или предоставление дополнительных деталей поможет модели дать более точный и полезный ответ.

Хороший промпт: "В чем основные отличия между американским и британским вариантами английского языка в произношении и лексике?"

Плохой промпт: "Американский и британский английский"

Объяснение: Хороший промпт предоставляет контекст и уточняет, что именно нужно сравнивать, в то время как плохой промпт не дает достаточно информации.

Учитывайте актуальность темы и проблемы, которую вы поднимаете в своем промпте. Помните, что модель обучалась на данных до определенного момента времени, и информация может быть устаревшей. В таких случаях, вы можете использовать промпты для генерации идей или обсуждения аспектов проблемы, а не для получения фактически точных данных.

Хороший промпт: "Какие технологии обеспечивают безопасность сети блокчейн?"

Плохой промпт: "Сколько криптовалют существует на сегодняшний день?"

Объяснение: Хороший промпт актуален и не зависит от времени, плохой промпт запрашивает информацию, которая может быть устаревшей.

В некоторых случаях, вы можете захотеть ограничить ответ модели определенным форматом или длиной. Для этого, укажите в своем промпте, какой формат или длина ответа ожидается, например, "перечислите три причины" или "кратко опишите".

Хороший промпт: "Опишите кратко принцип работы солнечных панелей."

Плохой промпт: "Расскажите об энергии солнца."

Объяснение: Хороший промпт указывает на конкретный формат ответа, в то время как плохой промпт оставляет много пространства для интерпретации

Задавайте вопросы, чтобы стимулировать модель на более конкретные и информативные ответы. Вместо того, чтобы писать "расскажите о блокчейн технологии", попробуйте спросить "каковы преимущества использования блокчейн технологии в финансовой сфере?".

Хороший промпт: "Какая роль смарт-контрактов в экосистеме блокчейн?"

Плохой промпт: "Смарт-контракты и блокчейн"

Объяснение: Хороший промпт формулирует вопрос, что помогает получить более конкретный ответ, плохой промпт просто назывыет тему.

Используйте тонкую настройку модели для адаптации ее к вашим конкретным задачам и предппочтениям. Fine-tuning позволяет модифицировать базовую модель GPT-4 так, чтобы она лучше соответствовала вашим требованиям и стандартам. Это может быть особенно полезно при работе с доменами знаний, которые требуют специализированной информации или определенного стиля общения.

Хороший промпт: "Каковы основные сценарии использования технологии блокчейн в медицине?"

Плохой промпт: "Блокчейн в медицине"

Объяснение: Хороший промпт спрашивает о конкретных сценариях использования, что подразумевает более специализированный ответ, в то время как плохой промпт слишком общий и не дает ясных указаний.

Не бойтесь экспериментировать с различными промптами и их формулировками. Если вы не получаете желаемый ответ от модели, попробуйте изменить ваш промпт, добавить больше контекста или задать вопрос по-другому. Итеративный подход поможет вам определить наилучший способ взаимодействия с моделью для получения наиболее полезной информации.

Хороший промпт: "Какие стратегии маркетинга наиболее эффективны для продвижения мобильного приложения?"

Плохой промпт: "Что делать, чтобы мобильное приложение стало популярным?"

Объяснение: Хороший промпт конкретизирует область интереса (стратегии маркетинга), плохой промпт слишком общий и может потребовать дополнительной итерации для получения полезного ответа.

Если ответ модели не соответствует вашим ожиданиям, не стесняйтесь сообщить ей об этом и указать, в чем именно проблема. Это может помочь модели понять, какие ошибки она совершила, и улучшить свои будущие ответы.

Хороший промпт: "Какие аспекты я должен учесть при разработке программного обеспечения для образования?"

Плохой промпт: "Как сделать программное обеспечение для образования?"

Объяснение: Хороший промпт задает вопрос о конкретных аспектах разработки, что позволяет модели дать более информативный ответ. Плохой промпт слишком общий и может потребовать обратной связи для уточнения.

В некоторых случаях, модель может дать несколько полезных ответов на один и тот же промпт. Вместо того, чтобы выбирать только один из них, вы можете комбинировать их, чтобы получить еще более полную и ценную информацию.

Хороший промпт: "Какие книги по психологии вы бы порекомендовали для начинающих?"

Плохой промпт: "Что почитать о психологии?"

Объяснение: Хороший промпт ясно указывает на целевую аудиторию (начинающих), что позволяет модели сгенерировать более точные рекомендации. Плохой промпт слишком общий и может потребовать комбинирования ответов для получения наилучших рекомендаций.

При создании промптов и использовании ChatGPT, всегда соблюдайте этические принципы и правила. Избегайте промптов, которые могут привести к созданию нежелательного, некорректного или неправомерного контента.

Хороший промпт: "Какие стратегии могут помочь улучшить коммуникацию в команде и снизить конфликты?"

Плохой промпт: "Как манипулировать людьми для достижения своих целей?"

Объяснение: Хороший промпт фокусируется на этических целях, таких как улучшение коммуникации и снижение конфликтов, в то время как плохой промпт способствует манипуляции и может привести к негативным результатам.

Следуя этим основным принципам, вы сможете создавать качественные промпты, которые помогут вам получать наиболее точные, релевантные и полезные ответы от ChatGPT. Это, в свою очередь, позволит вам успешно использовать модель для достижения своих целей и заработка денег в самых разных областях деятельности.

Постоянно мелькают новости о том, как AI творит чудеса и порой даже превосходит человеческий интеллект. Но что насчет темных сторон AI? Здесь мы поговорим о безопасности и конфиденциальности, предубеждениях и дискриминации, а также разделении ответственности между создателями AI, пользователями и самим AI.

Мы все слышали пугающие истории о взломах и утечках данных. Важно быть уверенным, что ваша информация защищена, особенно когда дело доходит до AI. К счастью, разработчики стремятся обеспечить безопасность и конфиденциальность, используя меры, такие как шифрование данных, анонимизация и прозрачность в использовании данных. Так что, когда вы используете ChatGPT, вы можете быть спокойны за свою приватность.