Если пользователь отвечает "Да", модель продолжает:
Синий цвет неба объясняется рассеянием света, в частности – эффектом Рэлея, при котором короткие синие волны рассеиваются сильнее, чем длинные красные.
Таким образом, промт активирует сразу несколько уровней взаимодействия:
Моментальный запуск ответа
Последующее влияние на стиль коммуникации
Механизм уточнения и доработки запросов
Промты и временная память модели
Некоторые промты действуют как установки, влияющие на поведение модели в течение всей сессии. Пример:
С этого момента улучшай все мои вопросы.
Позже пользователь вводит:
Сколько стран в мире?
Модель отвечает:
Более точная формулировка: "Какое текущее количество стран в мире, и как определяется статус страны?" Хотите использовать этот вариант?
Промт, заданный ранее, остаётся в контексте и влияет на ответы без необходимости повторного напоминания.
Промт как источник новых знаний для модели
Если модель не знает ответа из-за ограничений обучения, вы можете передать ей нужную информацию прямо в запросе. Например
Какой процент зарегистрированных пользователей воспользовались новой функцией в мобильном приложении StreamFlow в 2022 году?
Ответ:
Извините, мои данные ограничены 2021 годом.
Но если вы добавите:
В 2022 году 68% пользователей StreamFlow использовали новую функцию «умного поиска». Запомни это.
А затем спросите:
Итак, какой процент пользователей воспользовались новой функцией в StreamFlow в 2022 году?
Модель ответит:
На основе предоставленных данных, 68% пользователей использовали функцию «умного поиска» в 2022 году.
Таким образом, промт используется как механизм передачи новых знаний.
Вывод
Промты – это не просто форма ввода. Это инструмент влияния на:
Формат и стиль ответа
Направление логики рассуждения
Уровень детализации
Память и контекст в пределах одной сессии
Возможность передачи новых фактов
Эффективные промты – это инструмент управления языковой моделью. Чем точнее и осознаннее вы формулируете запросы, тем продуктивнее становится взаимодействие с ИИ.
Как работают промты: интуитивное объяснение
Давайте разберёмся, что делает промт и как шаблоны влияют на поведение языковой модели. Рассмотрение примеров поможет понять, как ваши запросы формируют ответы модели и какие реакции они вызывают.
Почему важны шаблоны? Языковые модели, такие как ChatGPT, обучены предсказывать следующее слово на основе предыдущего контекста. Они анализируют текст, подбирая вероятные продолжения, и делают это снова и снова. В процессе обучения модель изучала огромные массивы данных, пытаясь угадывать следующее слово, предложение или даже абзац.