Наблюдатель.Ai

В интернете можно найти целые коллекции промптов для ChatGPT. Некоторые занимают несколько страниц. Авторы предлагают подробно расписать роль модели, её опыт, порядок действий, формат ответа и ещё десяток условий. Выглядит убедительно. Особенно когда рядом обещают, что именно такая формулировка позволит получить результат совершенно другого уровня. Но действительно ли ChatGPT нужны все эти инструкции? Допустим, я хочу составить маршрут путешествия по Италии. Неужели для этого нужно сначала объяснить...

Иногда ChatGPT ведёт себя довольно странно. Вы долго обсуждаете задачу, уточняете детали, несколько раз что-то исправляете. Кажется, что теперь-то он точно понял, чего вы хотите. А потом проходит ещё десяток сообщений — и ChatGPT предлагает именно тот вариант, от которого вы отказались в самом начале. Первая мысль: он забыл. Так говорить удобно, но технически это не совсем то, что происходит. Мы вообще часто приписываем ChatGPT человеческие свойства: он «знает», «думает», «помнит», «понимает». В...

В прошлой статье я разбирал популярный совет из соцсетей: напишите большой промпт, назначьте ChatGPT своим преподавателем, занимайтесь каждый день — и через год выучите английский. Самое интересное, что такой способ действительно может неплохо работать. Особенно вначале. ChatGPT составит программу, проведёт первое занятие, даст упражнения, исправит ошибки. Возможно, через неделю вы даже удивитесь, зачем вообще нужен преподаватель. Проблемы обычно начинаются позже. Если обучение рассчитано на несколько месяцев или год, одного хорошего промпта уже недостаточно...

В последнее время мне постоянно попадаются ролики примерно с одним и тем же советом: «Вставьте этот промпт в ChatGPT, попросите его стать вашим преподавателем, занимайтесь каждый день — и через год будете знать английский». Сам промпт обычно огромный и выглядит внушительно. Определи мой уровень, составь программу, исправляй ошибки, запоминай слабые места, постепенно повышай сложность, каждый день занимайся со мной два часа... Звучит разумно. Более того, первые несколько дней это действительно может работать очень хорошо...

Наверняка многие сталкивались с довольно странной ситуацией. Задаёшь ChatGPT или другой нейросети какой-нибудь вопрос, получаешь подробный ответ, читаешь — вроде всё нормально. Есть даты, имена, названия книг, исследований или организаций. Иногда даже источники указаны. А потом начинаешь проверять и выясняется, что часть информации просто не существует. Причём нейросеть не пишет: «Возможно, это было так». Она вполне уверенно сообщает конкретный факт. Это и есть то, что принято называть галлюцинациями языковых моделей...