Магия контекста: как подробные подсказки улучшают вывод ChatGPT

Но чтобы создавать действительно стоящий контент, нам нужно сотрудничать с нейросетями, использовать его сильные стороны и компенсировать его слабости. Искусственный интеллект может создавать контент, но он не может быть по-настоящему креативным. Он работает на основе данных, которые уже существуют, а мы можем создавать что-то совершенно новое.

• Эта преемственность необходима для создания естественного и человеческого взаимодействия, что значительно улучшает общий пользовательский опыт.
• Например, модель, обученная на данных за 2020 год, не будет знать о последних разработках.
• Локальный контекст, связанный с конкретным запросом, часто оказывается наиболее полезным для получения точных ответов.

Это удивительно, учитывая, что тестирование – общепризнанная лучшая практика в разработке, помогающая верифицировать программу. Суть же моего эксперимента заключалась в том, что проект нужно было создать полностью с нуля. Я хотел написать один промпт, словно это было задание с сайта фриланса.  http://old.pscontrol.ru/user/AEO-Wizard/ Теоретически такое задание действительно можно было бы получить на фрилансе. Доктор Асад Аббас, Штатный доцент в Университете COMSATS в Исламабаде, Пакистан, получил докторскую степень.

Как я могу улучшить свои подсказки для ChatGPT?

На самом деле, процесс программирования включает множество таких моментов. Мы читаем документацию, ищем https://cmu.edu/artificial-intelligence/   информацию в Google, изучаем API, а затем пытаемся адаптировать эти знания под нашу конкретную задачу. Я не утверждаю, что нейросеть не может этого делать, но нужно конструировать AI-агента особым образом. Они предоставляют хостинг и разработали агента, позволяющего писать код прямо на их сервисе, сразу же его развертывать и оплачивать хостинг.

Проблема нейросетей №8. Могут вести к увольнениям

Человек, в отличие от нейросети, обладает моральными ценностями и способен оценить, насколько его творчество соответствует этическим нормам. Алгоритмы могут генерировать контент, который с технической точки зрения выглядит безупречно, но при этом может быть неэтичным, вводящим в заблуждение или даже опасным. Именно поэтому так важно, чтобы за созданием любого контента стоял человек, способный взвесить все «‎за» и «‎против». Работа с различными GPT может не всегда удовлетворять требованиям безопасности при обработке персональных или коммерческих данных. В таких случаях организация может обучить собственную LLM внутри контура компании, что позволит гарантировать конфиденциальность информации и сохранить полный контроль над данными. Развитие ИИ идёт стремительными темпами, и, хотя ошибки всё ещё случаются, каждая новая версия алгоритмов становится более совершенной.  https://www.webwiki.nl/auslander.expert/ Возможно, уже в ближайшие годы искусственный интеллект сможет решить многие из своих текущих проблем, приблизив человечество к новой эпохе технологического прогресса. Автоматические переводчики могут неправильно передавать тональность или контекст, особенно если в предложении есть культурные особенности или слова с двойным значением. Это может привести к недопониманию в деловой переписке, юридических документах и медицинских инструкциях. Несмотря на значительный прогресс в исследовании ИИ, многое остается непонятным. Существует консенсус о необходимости стремления к объяснимости моделей ИИ, что важно не только для науки, но и для обеспечения безопасности и надежности их использования. То есть подготовка идет уже не сотнями тысяч инженеров в год, а люди уровня PhD, которые специально идут работать над этой системой. С другой стороны, как показывает ситуация в экономике США и Европы после ковидного сдувания пузыря, когда уволили десятки тысяч программистов, как будто бы оказалось, что не нужно столько программ. Кончились бесплатные венчурные деньги, и их перестали осваивать в различных мобильных приложениях, условно. Почему создание нейросети вдруг должно увеличить количество программистов, если даже без нейросети программистов десятки тысяч сократили? А то, что программисты говорят, что такие сложные системы нейросеть пока не умеет писать, мне кажется, это своего рода защитная реакция. Однако использование подобных моделей в корпоративных процессах может вызывать сложности из-за больших объемов данных, незнания специфики конкретного бизнеса и нюансов обработки естественного языка. Еще одна полезная функция —- умение проводить предиктивную аналитику с учетом опыта прошлого взаимодействия. Другими словами — предугадывать действия пользователя или его запросы. К примеру, можно использовать информацию из профиля клиента или учитывать историю поиска на сайте компании. Зная намерения клиента, чат-боты и голосовые помощники соответствующим образом адаптируют свои ответы. Его способность к диалогу и пониманию контекста открывает новые возможности для взаимодействия между человеком и машиной. Несмотря на существующие недостатки, будущее этой технологии обещает быть многообещающим. Хотя нейросети способны генерировать текст, музыку или изображения, они делают это на основе данных. Проблема использования ИИ в том, что она создает неуникальный контент. Можно использовать контент нейросетей для вдохновения ― полностью заменить дизайнеров, программистов и копирайтеров ИИ пока не может. ИИ умеет генерировать контент, вести https://deeplearning.ai   социальные сети, писать сценарии и многое другое. Наша цель — собрать на одной платформе самые передовые знания, чтобы каждый, от новичка до эксперта, мог найти здесь нужную информацию. В каталоге вы найдете инструменты и сервисы, которые помогут внедрить искусственный интеллект в бизнес, науку или повседневную жизнь. Он может включать в себя предыдущее взаимодействие, конкретные инструкции или даже информацию о пользователе. Тут я ожидал, что ChatGPT опишет как уже запланированные мной доработки, так и добавит чего‑то не столь очевидного. Не знаю уж, мой промптинг недостаточно хорош, или нейросеть действительно не всемогуща, но я получил меньше идей чем описал сам, хотя и самые очевидные из них были также перечислены нейросетью. Я попробовал задать больше контекста, потому что нейросеть не может самостоятельно изучить приложение, а веб версии у нас нет, но, увы. Проблема в том, что мы пока еще не научились преодолевать эти, как говорят в английском, "air gaps" - промежутки между системами. Нужно научить нейросеть как-то передавать информацию через эти промежутки. С той лишь, наверное, разницей, что нам нужно опять-таки научиться верифицировать результат написанной программы. Если мы говорим о программе, которая просто считает какие-то числа, наверное, ее легко верифицировать. Если эта программа управляет дроном, то нужно как-то понять, что она делает это правильно. И чтобы данные с этого эмулятора можно было автоматически проанализировать, понять, что все происходит правильно.