Comments 11
привет, подскажи пожалуйста как ты сделал форматирование чёрная стрелочка вправо, вертикальная синяя линия и таблица — я нигде не смог найти этого в обучении на Хабре и нейросети не помогли. напиши команды пожалуйста
Вышеприведенные промпты безусловно, делают ответы модели более структурированными. Но менее шаблонными они от этого быть не перестают, я проверил.
Другое дело, что сам шаблон может быть нестандартным. Он шаблоном быть не перестает от этого, но он может быть новым сам по себе - это хорошая находка и по одному шаблону модель может придумать тыщу довольно забавных и интересных текстов, если про писательство.
Спасибо за комментарий. Согласен, шаблон как структура остаётся.
Но здесь важнее не форма, а вектор, как модель начинает менять поведение при длительной работе внутри этой цепочки.
Промпт сам по себе не магия, он задаёт вектор, который раскрывается не сразу.
Его эффект стоит оценивать не по одному вызову, а на дистанции, в повторении, или при постановке задачи с глубинным требованием.
Иногда стоит прямо попросить модель - углубись в вопрос.
Интересно, спасибо.
Спасибо... Я сейчас пытаюсь разобраться в колоборации с чат-ботами. Ваша статья весьма полезна. Она не только даёт информацию, которую стоит проверить, но и показывает новый, для меня, вектор движения.
До этого, я использовал уточняющие промпты, а не структуирующие поток мышления чат-бота. Спасибо.
Сделал аффирмацию для себя - сделай и для LLM
Если раньше в резюме писали «разрабатываю на JavaScript, TypeScript, React…”, то теперь « в совершенстве владею современными промт-технологиями Глубина, Широта, Полнота, Простота, Крутизна …»
У меня в проектах похожая структура, без обозначения этапов, но очень конкретные контуры управления вниманием. Правда я отталкивался от 12-звенной цепи взаимообусловленного возникновения и ее практической противоположности - восьмеричного пути. Шаблоны побороть проще всего, труднее добиваться стратегического видения и не забывать необходимое разнообразие инструментов предварительного контроля сообразности решений и завершающего контроля соответствия результата ожиданиям. Восьмеричный путь очень похож на Ваши шесть этапов, его в общем несложно объяснить LLM в виде инструкций. Но конкретные детали стратегии приходится прорабатывать отдельными циклами, чтобы модель по пути уже не перестраивала стратегию на каждом шагу.
структуру мышления
как должна думать нейросеть
цепочка рассуждений.
вынуждена угадывать
И часто Вы она антропоморфизируете?
Не «думает» она, она просто подбирает следующий наиболее вероятный токен в потоке (в зависимости от 100500 параметров, да). Попугай, конечно, получается восхитительный — но «думает»...
Проблемы текстовых ИИ. Почему текущие промпты не спасают? Решение