Книга: ChatGPT на каждый день: 333 промта для бизнеса и маркетинга - Дамир Халилов

Книга Дамира Халилова приятно меня удивила. Это не просто список шаблонов, а удобный справочник с понятными и логичными промтами, которые помогают быстрее получать нужные результаты. Всё чётко структурировано по темам - SMM, маркетинг, стратегия, тексты, работа с аудиторией и многое другое. Некоторые промты я адаптировала под себя, некоторые использую как есть. В любом случае, книга экономит время и вдохновляет на новые идеи.

Для тех, кто уже использует нейросети это хороший рабочий инструмент. А для тех, кто только начинает - отличная точка входа, чтобы понять, как правильно взаимодействовать с ИИ. Не теория, а чистая практика. Удобно держать под рукой как шпаргалку

Когда вы обвиняете нейросеть в фактических ошибках, она искренне не понимает ваших претензий. Это можно сравнить с претензиями к Флоберу, что его описание отравления мышьяком не соответствует реальной клинической картине. Вы же не будете предъявлять ему претензии за то, что не смогли правильно поставить диагноз отравления мышьяком на основании описанных в Госпоже Бовари симптомов.

Промт в ИИ — это текстовая инструкция или запрос, с помощью которого пользователь задаёт задачу языковой модели или другому ИИ-инструменту. Генерация в ИИ — это процесс создания нового контента (текста, изображения, звука и т.п.) на основе входных данных с помощью модели. Результатом генерации в ИИ является созданный моделью новый контент, соответствующий заданному промту. Главное — результат представляет собой новую информацию, которую модель "сгенерировала" на основе своих знаний и заданного ввода.

Промт-инжиниринг - искусство ставить нейросети правильный промт (задачу).

Галлюцинация в ИИ — это ошибка, при которой модель генерирует убедительный, но неверный или выдуманный контент. Давать фейковые цитаты, результаты несуществующих исследований, ошибочные цифры - постепенно становится все более редким явлением и, вероятно, скоро будет сведено к нулю. Но сейчас вы можете сами вызвать "галлюцинацию" у нейросети. Поставьте ей задачу создать библиографический список публикаций на русском языке на любую тему в соответствии с ГОСТ Р 7.0.5-2008 «Библиографическая ссылка». Созданный нейросетью библиографический список будет выглядеть идеальным. Но большинство статей в нем будут вымышленными. По указанным нейросетью реквизитам статьи вы не найдете. А если вы укажите нейросети на недостоверность информации, ее ответ будет приблизительно таким: «Вы правы – в предыдущих списках я действительно сгенерировал условные библиографические описания, чтобы показать формат оформления по ГОСТ, а не реально существующие публикации.»

То есть главное для нейросети - написать красивый роман.

Погружение в тему ИИ, машинного обучения и, собственно, практического применения генеративных моделей, с которыми я поверхностно уже была знакома, завело меня в поистине неведомые глубины. Повезло, что погружаться я решила с инструктором в виде вводного курса от Вышки, потом еще одного курса по прикладным нейросетям, потом заполировала онлайн-вебинаром по теме, который в целом закрепил новорожденные нейронные связи.

Что тут так:

– максимально прикладные и рабочие схемы промптов для генерации фактически чего угодно

– понятные и конкретные вводные по общим принципам работы генеративных моделей

– отличный инструмент для оптимизации рутинных процессов и повышения качества собственной работы

Что опробовала я:

– варианты создания графического контента

– варианты создания тестов разного назначения и тематики

– заценила возможности ИИ для сбора фактуры и первоисточников

Что тут важно понимать: чаты GPT не сделают за вас вашу работу, нельзя рассчитывать на то, что они волшебным образом все напишут и нарисуют за вас. Но они становятся прекрасным компаньоном для генерации идей, создания и обсуждения концепций, сбора фактуры, структурирования материала и прочего.

Вот

10 удачных генераций из 10