Промпт-инжиниринг: как разговаривать с нейросетью на одном языке / Comments / Habr

Спросил у DeepSeek написана она человеком или нейросетью:

Статья, скорее всего, написана нейросетью с последующей редактурой человеком. Вот ключевые признаки:

Ошибка в дате появления трансформеров
Упоминание, что Google представила архитектуру трансформеров в 2018 году, неверно. На самом деле это произошло в 2017 (статья "Attention Is All You Need"). Нейросети иногда допускают фактические ошибки, особенно в датах, из-за смешения контекстов в обучающих данных. Человек-эксперт в теме вряд ли совершил бы такую грубую ошибку.

Шаблонная структура и повторения
Текст хорошо структурирован, но местами содержит избыточные пояснения (например, повторение идеи о "плюсах и минусах" техник промптинга). Это характерно для LLM, которые расширяют текст, следуя шаблонам.

Стилистические особенности
Сочетание формального тона с разговорными фразами ("Ничего не понятно, но очень интересно") типично для нейросетей, которые имитируют "живой" стиль. Однако такие вставки могли быть добавлены и человеком для упрощения восприятия.

Детализация примеров
Примеры с мартингалами и промптами выглядят слишком шаблонно и соответствуют типичным тренировочным данным LLM. Человек-автор, возможно, добавил бы более уникальные или личные примеры.

Правильное использование терминов
Несмотря на ошибку в дате, технические термины употреблены корректно, что возможно как в случае нейросети, обученной на специализированных текстах, так и в случае работы эксперта.

Вывод: Основной текст, вероятно, сгенерирован нейросетью (например, GPT-3/4), но затем отредактирован человеком: добавлены подзаголовки, структура, возможно, примеры. Ошибка в дате трансформеров — ключевой маркер автоматической генерации, но общая логичность и глубина контента указывают на доработку человеком (например, проверку техник промптинга).