Как научиться работать с нейросетью самостоятельно? Какие примеры помогут освоить нейросети с нуля?
Вопросы, на которые Вас поможет ответить данная статья:
С чего начать изучение нейросетей с нуля? Какие нейросети проще всего использовать для новичков? Можно ли научиться работать с нейросетью самостоятельно? Как применять нейросети на реальных примерах? Какие бесплатные инструменты помогут освоить нейросети?
Мы будем рассматривать вопрос на примере копирайтинга, т.к. в этом направлении возникает больше всего сложностей. Но эти же принципы можно использовать и в любой другой нише. Подходы везде одинаковые. И еще один важный момент: мы будем использовать бесплатные версии систем искусственного интеллекта. Потому что за деньги оно всяко легче, а вот освоить бесплатный инструмент и выжать из него максимум — задача куда интереснее, согласны?
Если вы не знаете, какую систему выбрать для работы, начните с ChatGPT. Она на текущий момент одна из самых продвинутых. Нажмите на кнопку Sign up в правом верхнем углу, чтобы создать учетную запись. Тогда можно будет использовать новейшую модель 4o и сохранять историю чатов.
Как использовать нейросеть Copilot как альтернативу ChatGPT
Не стоит переживать из-за того, что интерфейс Copilot на английском языке — система полностью поддерживает запросы на любом языке и предоставляет ответы на нем. Это делает нейросеть доступной для пользователей со всего мира.
Если доступ к ChatGPT все еще не удается получить, несмотря на все попытки, пора перейти к альтернативным вариантам. Один из лучших помощников в этом случае — нейросеть Copilot, использующая ту же языковую модель, что и ChatGPT, что гарантирует схожесть ответов.
Как получить доступ к Copilot:
При входе на сайт bing.com Copilot может быть либо сразу справа от логотипа (стрелка 1), либо спрятан во всплывающем меню (три точки справа, стрелка 2). Когда вы его выбираете, то появляется привычное окно чата, в котором можно общаться с искусственным интеллектом.
Ограничения и способы расширения функционала Copilot
Важно помнить, что у Copilot есть ограничения по объему и количеству ответов. Чтобы снять эти ограничения, можно создать учетную запись в Microsoft и авторизоваться в системе. Также можно воспользоваться Copilot в Skype, что я лично считаю удобным вариантом. Эта опция позволяет получить доступ к нейросети без необходимости создавать отдельную учетную запись.
Что делать, если ChatGPT и Copilot недоступны?
Если ни ChatGPT, ни Copilot вам не доступны, есть и другие достойные альтернативы. Например, Google Gemini — мощная нейросеть, которая, к сожалению, на момент написания статьи ограничена для пользователей из Беларуси без использования VPN. Еще один вариант — Яндекс GPT, однако, по моим наблюдениям, она значительно уступает по качеству в сравнении с вышеупомянутыми нейросетями.
Как выбрать подходящую нейросеть?
Первым шагом будет выбор доступной для вас нейросети. Как только вы определитесь с этим, можно переходить к следующему этапу — научиться правильно формулировать запросы, известные как промты.
Что такое промт и как его правильно написать
Итак, давайте разберемся, что такое промт и как его использовать. Слово «промт» (или «промпт» в английской версии) происходит от английского prompt (что означает «подсказка» или «наводка»). Это текстовый запрос, который вы отправляете нейросети, на основе которого она генерирует ответ.
Можно представить нейросеть как «черный ящик», в который мы подаем запрос (промт), а на выходе получаем ответ. Однако что происходит внутри этого ящика — известно не всем. Важно одно: качество и точность ответа напрямую зависят от того, как вы сформулируете запрос. Даже небольшое изменение в словах запроса может сильно повлиять на конечный результат.
Чтобы получить наиболее точный и полезный ответ, стоит уделить внимание формулировке запроса и учитывать, что нейросеть воспринимает даже незначительные изменения в контексте.
Как правильно использовать промт для получения нужных ответов
Зная, как правильно формулировать промт, вы сможете настраивать искусственный интеллект на выдачу точных и полезных ответов, которые помогут решить вашу задачу. Однако прежде чем приступить к составлению запроса, важно четко понимать цель, которую вы хотите достичь. Чтобы сделать это понятным, рассмотрим наглядный пример. В примере я буду использовать нейросети ChatGPT и Copilot, но вы можете применить эти принципы в любых других системах ИИ, с которыми у вас есть доступ.
Пример: Использование нейросети для поиска идей для блога
Предположим, вы хорошо разбираетесь в компьютерах и зарабатываете на сборке и ремонте техники. Чтобы привлечь новых клиентов, вы решили создать блог, посвященный компьютерной тематике. Но вот проблема — у вас нет идей, о чем писать. Что делать? В таком случае можно обратиться к нейросети за помощью.
Теперь давайте сравним, как ответы могут различаться в зависимости от того, как вы сформулируете запрос. В качестве первого примера представим, что вы задаете очень общий вопрос, как это делают большинство людей:
Запрос: «О чем можно написать в блог компьютерной тематики?»
На первый взгляд, такой запрос может показаться хорошим вариантом. Однако, поскольку он слишком обширный и не предоставляет контекста, ответ, который даст нейросеть, будет скорее общей рекомендацией, нежели полезным и конкретным списком идей для блога.
Как уточнение запроса влияет на ответ нейросети
Когда мы задаем слишком общий вопрос, нейросеть отвечает в том же духе — общее и не слишком конкретное предложение, которое может быть полезным, но не точно подходит под вашу задачу. Например, на такой запрос, как «О чем можно написать в блог компьютерной тематики?», ИИ может предложить идеи вроде «защита данных», «сравнение производительности разных систем», или «программирование на Python» — темы, которые актуальны, но не обязательно касаются конкретной аудитории или цели.
Почему ответ такой? Все просто — мы не уточнили, какая именно задача перед нами стоит и кому мы ориентируем свой контент. Без этой информации ИИ дает общий, универсальный ответ.
Но если мы более точно сформулируем запрос, указывая не только тему, но и целевую аудиторию, задачу и формат, то ответ будет гораздо более полезным и прикладным.
Например, запрос может выглядеть так:
«Выведи списком 10 прикладных тем для блога мастера по ремонту и сборке компьютеров, чтобы привлекать новых клиентов через поисковые системы. Важно: клиенты не являются техническими специалистами.»
Этот уточненный запрос дает нейросети четкое понимание того, что вам нужно: идеи для блога, ориентированные на людей, которые не являются экспертами в области технологий. Теперь ИИ может предложить конкретные и полезные темы, такие как:
Как видите, правильное уточнение запроса дает нейросети необходимые данные для формирования более точного и полезного ответа, который реально поможет вам в решении вашей задачи.
Как правильно использовать нейросети для создания контента: ошибки новичков и правильный подход
Многие новички, начинающие работать с нейросетями, часто ошибаются, думая, что ИИ может выполнить всю работу за них, и сразу, с первого запроса, выдаст готовую статью или материал. Это, конечно, не совсем так.
Хотя нейросети обладают мощными алгоритмами, их способности еще не дотягивают до полного автономного создания качественного контента без человеческого участия. Основная ошибка заключается в том, что многие пользователи, используя ИИ для создания текста, не придают должного внимания тонкостям запросов (промтов), контексту и структурированию работы.
Простой запрос вроде «напиши статью» вряд ли приведет к результату, который удовлетворит требования. Вместо этого, нейросети помогают в генерировании идей, улучшении структуры текста, поиске ошибок и адаптации контента. Важно понимать, что ИИ — это не замена человека, а инструмент, который помогает улучшить и ускорить рабочие процессы.
Частые ошибки при работе с нейросетями
Как избежать ошибок? Следуйте формуле
Вместо того чтобы ожидать от нейросети идеальные результаты с первого запроса, используйте продуманную структуру для вашего запроса, которая значительно улучшит результат.
Формула промта:
[ЗАДАЧА] + [КОНТЕКСТ] + [ФОРМАТ] + [ПЕРСОНА] + [ПРИМЕР] + [ТОН]
Итог
Используя правильную структуру промта и учитывая все детали, можно значительно улучшить качество работы с нейросетями. ИИ становится мощным инструментом, но только при правильном подходе и четком понимании задачи.
Но не все так плохо. Даже при всех этих проблемах, существует масса задач, которые можно успешно решать с помощью искусственного интеллекта. Задачи совершенно разные, и их решение напрямую зависит от того, насколько правильно мы напишем запрос. Давайте чуть ниже рассмотрим, как решаются следующие задачи:
В этом примере мы используем сразу несколько фрагментов формулы запроса. Во-первых, задача: «Сделай и сведи». Еще персона: «Ты — химик». Также мы тут явно задали формат: «таблица» с конкретными столбцами. Наконец, мы подробно расписали контекст: что хотим, в каком количестве и с какими ограничениями. И поскольку сделали все по уму, результат получился таким, какой нужен.
В работе часто бывают нужны новые идеи. Или взгляд со стороны, когда никого рядом нет. Или бывают ситуации, когда нужно найти неявные связи, а глаз, что называется «замылился». В таких ситуациях также очень помогают нейросети. Представьте, что мы продаем сложную услугу сквозной аналитики. И чтобы ее продать нам нужно убедить даже не одного, а двоих людей: вначале маркетолога, а затем директора. И для того, чтобы их убедить, нам нужно составить список выгод. Кстати, о том, как писать выгоды с помощью нейросетей, у меня есть отдельная подробная статья. Промт может быть, например, таким.
Ты — магистр продаж в сфере IT. Составь список из 10 самых сильных выгод для продажи маркетологу услуги внедрения сквозной аналитики. Каждый элемент списка не более 200 знаков. Должен начинаться с ключевой сути на 2-4 слова, выделенной полужирным, а затем раскрываться дальше по тексту.
Давайте сейчас для разнообразия используем нейросеть Copilot на сайте Bing. К слову, если вы сравните ее ответ с ответом ChatGPT, то найдете в них много общего. В результате Copilot выдал нам список из 10 выгод для маркетолога, как мы и просили: повышение ROI, прозрачность данных, улучшение стратегии, снижение затрат, автоматизация отчетов, рост эффективности воронки и все в таком духе.
Обратите внимание, что здесь у нас также присутствует задача, персона, формат и контекст. Можно было бы получить точно такой же результат, если показать пример. Но лично мне проще описывать задачу в виде контекста. Тут уже кому как удобнее.
А теперь смотрите какой фокус. Давайте изменим всего одно слово в промпте: поменяем маркетолога на директора. А все остальное оставим прежним. И посмотрите, насколько изменится ответ нейросети.
Как видите, выгоды совсем другие: улучшение стратегического планирования, рост прибыли компании, опережение конкурентов, прозрачность бизнеса, снижение рисков, долгосрочная устойчивость.
Здесь вы наглядно можете видеть то, о чем мы с вами говорили в самом начале статьи: в запросе к нейросети каждое слово может иметь решающее значение и влиять на итоговый результат.
К слову, такой подход очень удобно использовать, если нам нужно разработать выгоды, например, для макета посадочной страницы или коммерческого предложения.
Нейросеть может помочь с написанием текста или его фрагментов. И, как мы помним, текст в данном случае может быть неуникальным. Но это еще полбеды. Есть и другая проблема. Часто нейросеть выдает очень сложные для восприятия формулировки. И это плохо, особенно когда мы работаем с массовым читателем, который не любит большие и «тяжелые» тексты.
По умолчанию ответы искусственного интеллекта можно отнести к категории полуакадемических. Это значит, что они ориентированы на аудиторию с образованием выше среднего. Давайте рассмотрим пример. Вот я прошу нейросеть объяснить мне спад продаж нон-фикшн литературы в летнее время. Для этого использую вот такой промпт.
Объясни в пределах одного абзаца объемом от 1000 до 1200 знаков, почему летом идет существенный спад продаж литературы нон-фикшн.
Как видите, мы в этом запросе используем три элемента формулы: задачу, контекст и формат. И по умолчанию нейросеть выдает нам стандартный ответ.
Здесь вы видите академический подход к написанию ответа. Мол, летний период характеризуется изменением предпочтений и поведения читателей… Бла-бла-бла. Такой текст тяжело читать и воспринимать. И если мы проверим его индекс читабельности, то получим значение в районе 16–19. Это много. И это плохо.
То есть текст по умолчанию ориентирован на выпускников вузов. Нет, это, конечно, классно, если мы пишем отписку в бюрократический аппарат. Или готовим выступление на симпозиуме для академиков. Но если мы пишем для массовой аудитории, то индекс в идеале не должен превышать 8–9. И это именно тот момент, когда атрибут формулы «тон» вступает в игру.
Задавая тональность или стилистику, а также усиливая ее персоной, мы можем управлять подачей текста и степенью простоты его восприятия. Для этого давайте явно пропишем тон в промте. Получится, например, так:
Объясни в пределах одного абзаца объемом от 1000 до 1200 знаков, почему летом идет существенный спад продаж литературы нон-фикшн. Ты — школьный учитель. Текст должен быть написан просто и позитивно, для восьмиклассников, но без фамильярностей и заигрывания. Индекс читабельности текста не должен превышать 8.
Как видите, здесь мы добавили дополнительный контекст и явно задали тональность текста. В результате нейросеть выдает совсем другой ответ, более простой для восприятия. Индекс читабельности может не совпадать на 1–2 единицы с заявленным. Но это объясняется погрешностью формул расчета, которые разрабатывались изначально для английского языка и не до конца адаптированы под русский. Однако в любом случае разница очень заметна.
Если в первом случае у нас текст по умолчанию был для студентов вузов, то при небольшой манипуляции с запросом простота снижается до уровня школьников. Вот что дает персона, тональность и контекст! Всего несколько слов могут кардинально изменить ответ.
Еще одна очень интересная задача, которую мы с вами рассмотрим, — это генерация решения на базе исходных данных. Здесь можно не ограничивать нейросеть по формату, а просто поставить задачу и сделать упор на контекст. Давайте представим, что мы спокойно ехали по дороге, никого не трогали, и вдруг нас какой-то негодяй «подрезал» и начал «учить». Мы, разумеется, все записали на видеорегистратор и решили написать заявление в милицию. Но как написать это заявление мы не знаем. А потому попросим нейросеть написать его за нас. А чтобы все было по делу, дадим необходимые исходные данные. Например, так:
Помоги составить заявление в милицию. 1 августа 2024 года я ехал по шоссе Копирайтеров, когда меня на нем подрезал водитель на машине Ауди с номером 9999 XE-9 и начал «учить» (резко тормозить без видимой причины). Вокруг были люди и другие автомобили, поэтому обязательно напиши про риски и общественно опасное поведение водителя. Также приведи пункты ПДД РБ, которые нарушил водитель и статьи КоАП РБ, по которым нужно провести проверку и привлечь водителя к ответственности.
По итогу нейросеть выдает нам довольно неплохой шаблон формы заявления. Но тут параллельно в игру вступает одна из проблем, описанных выше. Как я уже говорил, искусственный интеллект неплохо разбирается в общих вопросах, но когда дело доходит до специфики и деталей, он часто путается и ошибается. Хоть и с весьма уверенным видом.
Так, в ответе на наш запрос нейросеть ошиблась по всем(!) пунктам ПДД и по всем(!) пунктам кодекса административных правонарушений (т.е. приведенные пункты и статьи совсем не соответствуют реальным). А еще ошиблась с формулировкой. Так, технически нарушить пункт правил дорожного движения можно, а вот нарушить статью кодекса нельзя. Что еще раз доказывает, что за нейросетями все нужно перепроверять. Особенно все что касается деталей. Это их ахиллесова пята. В остальном же ChatGPT написал текст заявления довольно неплохо.
Наконец, еще одна задача, решение которой мы с вами рассмотрим в этой статье, — упрощение текста. Но не просто упрощение, а прям высушивание до голых тезисов. Дело в том, что часто приходится работать с большими объемами водянистых материалов. Например, после транскрибации (перевода из аудио в текст) интервью или подкастов. Читать и вникать в огромные массивы не хочется, а суть выделить нужно. Тут также очень классно помогают нейросети.
Представьте, что у нас есть пласт текста о пользе керамической посуды для кошек по сравнению с пластиковой. Написано сложно и читать это все нет ни времени, ни желания.
Что мы с ним делаем… Мы просто берем и пишем промт для нейросети, состоящий из двух частей. В первой части ставим задачу по формуле, а во второй — вставляем сам текст. Например, первая часть промта может быть такой:
Возьми фрагмент текста ниже и сделай выжимку объемом не более 700 символов, о чем он, что в нем главное? Ответ представь в виде списка тезисов. Каждый тезис не более 150 знаков. Перед тезисом должно идти краткое обобщение. Например: 1. Польза для питомцев: керамическая посуда полезнее для кошек, т.к. предотвращает появление акне.
А чуть ниже просто копируем и вставляем закавыченный пласт текста, который у нас есть. При этом обратите внимание, что в разных нейросетях могут быть разные ограничения на объем отправляемых сообщений. И, вуаля, в итоге получаем вот такой ответ.
Как видите, в этом запросе мы использовали пример как один из атрибутов формулы. И, да, было бы красивее, если бы мы попросили обобщение выделить полужирным. Но мы не попросили, а потому нейросеть этого не сделала.
Как я уже говорил, помимо текстовых нейросетей общего назначения, существуют еще графические (Midjourney, DALL-E). Это системы, которые в ответ на запрос пользователя генерируют изображения. Для создания запросов к ним можно также использовать описанную выше формулу. Правда, здесь важно понимать, что для точности картинки в первую очередь важны детали, по которым можно сформировать четкий образ. А потому на передний план выходит даже не задача, а контекст.
Впрочем, большинство графических нейросетей, например, Leonardo, сами дополняют ваш промт недостающими образными описаниями. Давайте что-нибудь нарисуем. Например, модного гуся в наушниках и с книгой на надувном матрасе, на тихой глади лесного озера. Так и пишем:
Нарисуй стильного гуся с гладкими, переливающимися перьями в оттенках изумрудно-зеленого и темно-синего, развалившегося на ярком оранжевом надувном матрасе, украшенном белыми и желтыми горошинами, безмятежно плывущего по зеркальной поверхности туманного лесного озера, окруженного пышной зеленью и возвышающимися над кромкой воды деревьями. Гусь носит модные черные наушники-вкладыши с металлическими акцентами, его клюв уткнулся в потертую книгу в кожаном переплете, ее страницы пожелтели от времени, с тонким золотистым шрифтом, вытисненным на обложке. Атмосфера спокойная, мягкий, теплый солнечный свет проникает сквозь туман, отбрасывая нежное сияние на сцену. Каждая деталь, от расслабленной позы гуся до ряби на воде, излучает ощущение мирного сосуществования с природой.
Такой сложный и наполненный образами промпт многие графические нейросети дописывают сами, даже на базе краткой вводной. Либо можно попросить создать его другую систему, тот же ChatGPT. В результате у нас получается вот такая картинка. К слову, рисовал я ее в нейросети Leonardo.
Важный момент. Большинство графических систем на базе искусственного интеллекта, типа Leonardo, работают с промтами только на английском языке. Поэтому если для вас актуален языковой барьер, то нужно использовать интеллектуальные переводчики. Также на базе нейросетей. Например, Google Translate или DeepL.
Ну и раз уж мы заговорили о графике, покажу вам еще одну очень классную штуку. Не все знают, но если создать бесплатную учетную запись в ChatGPT, то можно вовлекать нейросеть в распознавание изображений. Это потрясающая функция! Например, у меня есть красивая картинка автомобиля. Но я не знаю, как он называется. Я загружаю картинку в ChatGPT и получаю нужную мне информацию.
В данном случае нейросеть безошибочно определила, что на рисунке Nissan Navara и даже сделала предположение о поколении и годе выпуска. У этого инструмента есть масса других полезных применений, но о них я, пожалуй, расскажу в другой раз.
Статья получилась немаленькой, а ведь с помощью нейросетей еще столько всего можно сделать! В любом случае базовых техник, которые мы с вами сегодня рассмотрели, будет более чем достаточно, чтобы самостоятельно научиться работать с нейросетями, даже если вы совсем новичок и без опыта. Если тема вам интересна, скажите об этом, и я выпущу еще одну статью.
А пока попробуйте сами использовать формулу и составить собственные промты. Посмотрите, как те или иные атрибуты влияют на ответы и результат.
Не удается подключить iPhone к автомобилю через CarPlay? В этой статье мы объясним, почему это…
Хотите настроить громкость для сообщений, звонков и мультимедиа на iPhone по отдельности? В этой статье…
Хотите повысить безопасность своей веб-версии WhatsApp? В этой статье мы покажем, как добавить пароль для…
Ищете способы расшифровать видео с YouTube в текстовый формат? В этой статье мы представляем 7…
Если кнопка Camera Control на вашем iPhone 16 случайно открывает камеру, это может быть очень…
Хотите использовать камеру вашего iPhone 16 или iPhone 16 Pro на полную мощность? В этой…