В прошлой статье мы рассказали про генерацию графики в отделе разработки игр, а сегодня хотим поделиться экспериментами с текстом!
Саша — руководитель отдела поделился своим опытом👇
— Начал экспериментировать с ChatGPT где-то с момента её (нейросети) выхода в публичный доступ (с начала декабря 2022). Провёл с ней несколько бессонных ночей — было очень интересно понять её возможности. На текущий момент для меня ChatGPT — это инструмент наравне с Google (возможно использую не так часто, но уже захожу по привычке).
Где-то она впечатляет — даёт корректный ответ на сложные вопросы, а где-то до банального расстраивает — ошибается на простых вопросах. Наверное, самый интересный сторонний кейс, который мне попадался — создание виртуальной машины внутри ChatGPT и общение через неё с виртуальной ChatGPT.
Посмотреть можно тут👈
✔️Какой эффективный подход использовать, чтобы получить пользу и при этом не навредить?
Для эффективного (чтобы получить пользу и при этом не навредить) применения ChatGPT можно использовать следующий подход: применять ответ ChatGPT только если сам уверен в его корректности и полноте. ChatGPT - это такой инструмент для вспоминания и поиска направлений (не путать с решениями, т. к. направление ещё нужно перепроверить) выхода из тупика (когда уже сам перебрал множество вариантов и не знаешь, что делать дальше).
Не стоит также забывать, что ChatGPT как и собеседник-человек может не видеть всего контекста - часто нужно уточнять свой запрос (выполнять т. н. prompt engineering), чтобы получить нужный ответ. В частности, если запрос многозначный, то и ответы могут варьироваться, а если запрос поверхностный, то и ответы могут быть поверхностными.
Также, использование нейросетей без опоры на человеческий опыт часто приводит к ошибкам: без cherry picking’а (выбора варианта вручную) зачастую не обойтись, особенно когда важен не примерный, а лучший результат (даже если определить критерии качества и попросить ChatGPT опираться на них).
ChatGPT - ленивая и ошибается. Пока с этим остаётся только смириться и учиться пользоваться ей с учётом этого.
✔️Практические кейсы генерации текста
Генерация названий городов
Названия городов для нашей игры The Courier мы сгенерировали с помощью ChatGPT:
На русском, перевод от ChatGPT:
[Да-да, ChatGPT пропустила слово “дай” вначале, но в целом смысл передан] Список пар привлекательных, звучных и коротких (не более 10 букв) положительных названий городов, более подходящих для игры о курьерской доставке заказов. Первое название предназначено для родного города курьера. Второе название — для большого города (более современного, чем первый), связанного с первым через мост.
Для контекста:
- В первом городе: парк, церковь, административное здание, несколько небоскребов.
- Во втором городе: множество небоскребов, фабрика, административное здание, различные магазины, клуб, пляж.
Для контекста:
- Первый город более уютный и старинный.
- Второй город более свежий и современный.
- Названия первого города должны быть похожи на слово "родина" по значению и связаны с курьерами и конкуренцией курьерских служб.
- Названия второго города должны быть свежими по значению и связаны с современностью.
- Названия городов должны быть похожи на те, которые используются в играх серии GTA.
- Названия не должны быть связаны с реальными именами, такими как имена фильмов, городов, музыкальных групп или названия игр.
С помощью cherry picking’а (вручную, выбирали из более звучных) и после проверки в базе зарегистрированных названий выбрали следующие: Dashville, Nova City.
Генерация страшной истории
Также в нашей игре есть пасхалки (собираемые предметы/collectibles) - кассеты с записанными фрагментами страшной истории про курьера.
Для записей мы попросили ChatGPT сгенерировать историю:
Да, ChatGPT сгенерировала 9 предложений вместо 10. Последнее мы разбили на 2 отдельных.
