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
4.5 Использование вопросов
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.
4.6 Тонкое настроение модели (fine-tuning)
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.
4.7 Итеративный подход
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.
4.8 Обратная связь с моделью
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.
4.9 Комбинирование ответов
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.
4.10 Соблюдение этических принципов
При создании промптов и использовании ChatGPT, всегда соблюдайте этические принципы и правила. Избегайте промптов, которые могут привести к созданию нежелательного, некорректного или неправомерного контента.