Дарья Юрьевна Пичужкина , аспирант ФГБОУ ВО «НГПУ им. К. Минина»
Каждый раз, когда задаем вопрос чат-боту для получения информации, происходит диалог с искусственным интеллектом (ИИ), который требует от человека определенных навыков и знаний. Одним из ключевых аспектов этого взаимодействия является понятие "промпт" — это текстовый запрос, который формулируется человеком для получения желаемого ответа от системы. Промпты не только определяют качество и точность получаемой информации, но и влияют на общую эффективность нашего общения с ИИ.
Современному человеку важно овладеть секретами создания идеальных промптов, узнать основные принципы и техники, позволяющие формулировать запросы, которые помогут ему стать виртуозом в общении с ИИ. Для того чтобы эффективно использовать, их необходимо глубже понять.
Именно поэтому первым делом стоит узнать, что собой представляют языковые модели? Языковые модели — это инструменты, которые обрабатывают текст и генерируют ответы на основе анализа контекста и структуры языка, а также интерпретируют промпты и предоставляют информацию, которая соответствует запросам. Знание работы языковых моделей позволяет формулировать более точные и эффективные промпты. Важно понимать, что языковые модели основаны на архитектуре трансформеров, поскольку обучаются на больших объемах текстовых данных, что позволяет им понимать и генерировать естественный язык. Основные принципы работы языковых моделей включают в себя:
- Принцип обучения современных языковых моделей базируется на обширной базе текстовых материалов, которые собираются из различных информационных ресурсов.
- Ключевой механизм работы системы заключается в способности прогнозировать последующие элементы текста на основе предшествующего контекста.
- Контекстная обработка информации осуществляется посредством специальных алгоритмов внимания, которые анализируют взаимосвязи между различными частями предложения.
- Процесс дообучения позволяет адаптировать базовую модель под конкретные задачи путем интеграции специализированных данных.
Так как же искусственный интеллект работает с промптами? Для этого он опирается на такие составляющие, как контекст, семантика и структура языка.
1. Контекст нужен для понимания запроса, чем больше информации, тем точнее ответ. Пример запроса: "Я хочу организовать свой 18-й день рождения в небольшом дачном дворе. Праздник должен быть веселым, но недорогим, чтобы все мои друзья могли участвовать. Можешь предложить идеи для тематики, активностей и угощений?".
2. Семантика нужна для того, чтобы задать правила, которые пользователь учитывает при ответе. Пример запроса: "Я планирую свой 18-й день рождения и люблю приключения и творчество. У меня есть уютный дачный двор для праздника на свежем воздухе. Хочу, чтобы это событие было радостным и недорогим. Подскажи идеи для тематики, игр и простых угощений, которые легко приготовить".
3. Структура нужна для того, чтобы задать логику ответа. Пример запроса: "Я хочу провести свой 18-й день рождения в уютном дворе дачного дома. Тематика должна быть связана с приключениями и творчеством. Ожидаю 10-15 участников и хочу активные игры. Пожалуйста, предложи идеи для тематики, трендовые игры на 2025 год и простые рецепты угощений".
А теперь давайте рассмотрим, что влияет на общение человека с ИИ, на конкретных примерах успешного и неудачного взаимодействия (табл.1).
На основании анализа удачных и неудачных промптов выведем универсальный шаблон (рис.1) для их написания, который поможет структурировать запросы, чтобы максимально эффективно использовать возможности искусственного интеллекта.
Взаимодействие человека с ИИ представляет собой сложный процесс, требующий глубокого понимания его функциональных возможностей и существующих ограничений. В рамках данной статьи подробно разобраны практические рекомендации и наглядные примеры, которые помогут развить мастерство коммуникации человека с ИИ. Достижение высокого уровня компетенции в общении с ИИ становится ключом к максимальному раскрытию потенциала современных технологий и их успешной интеграции в повседневную практику.
При грантовой поддержке Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий