Примеры промптов для решения общих задач

Как создавать запросы ИИ моделям?Примеры промптов для решения общих задач

В предыдущем разделе мы рассмотрели базовый пример использования промптов с крупными языковыми моделями (LLM). Теперь давайте углубимся и изучим более детально, как можно использовать промпты для выполнения различных задач. Представленные ниже примеры помогут вам лучше понять ключевые концепции, которые стоит учитывать при разработке промптов, и покажут, как с их помощью можно добиться высоких результатов.

Сжатие текста

Сжатие текста — это одна из ключевых задач в обработке естественного языка, которая предполагает преобразование длинных текстов в краткие и легко воспринимаемые резюме. Такая техника особенно полезна, когда требуется быстро передать основную мысль статьи или сложной концепции.

Например, представьте, что вам нужно быстро получить краткое объяснение, что такое квантовые компьютеры. Вы можете использовать следующий промпт для GPT-4o:

Промпт:

Объясни, что такое квантовые компьютеры.

Результат:

Квантовые компьютеры – это устройства, которые используют принципы квантовой механики для обработки информации. В отличие от классических компьютеров, которые оперируют битами (0 или 1), квантовые компьютеры используют кубиты. Кубиты могут находиться в состоянии 0, 1 или в суперпозиции обоих состояний одновременно, что позволяет квантовым компьютерам выполнять определенные вычисления значительно быстрее, чем классические.

Основные принципы квантовых вычислений включают:
• Суперпозиция: Это свойство позволяет кубитам находиться в нескольких состояниях одновременно. Благодаря этому квантовые компьютеры могут обрабатывать огромное количество возможных решений одновременно.
• Запутанность: Это явление, при котором кубиты становятся взаимосвязанными таким образом, что состояние одного кубита напрямую зависит от состояния другого, независимо от расстояния между ними. Это позволяет передавать информацию более эффективно.
• Интерференция: Используется для усиления правильных решений и подавления неправильных в процессе вычислений.

Квантовые компьютеры имеют потенциал для решения задач, которые считаются сложными для классических компьютеров, таких как факторизация больших чисел, оптимизация сложных систем и моделирование молекулярных структур. Однако, они все еще находятся на стадии разработки, и их практическое применение ограничено из-за технических сложностей, таких как необходимость поддержания кубитов в стабильном состоянии.

Квантовые компьютеры могут революционизировать такие области, как криптография, искусственный интеллект и научные исследования, но для этого потребуется еще значительное развитие технологий и инфраструктуры.

Если же этого объяснения слишком много, и вы хотите получить еще более сжатый вариант, можно попросить модель сократить ответ до одного предложения:

Промпт:

Объясни это одним предложением.

Результат:

Квантовые компьютеры – это устройства, использующие принципы квантовой механики, такие как суперпозиция и запутанность, для выполнения вычислений значительно быстрее, чем классические компьютеры, что открывает новые возможности в решении сложных задач.

Эти примеры показывают, как можно использовать разные подходы для получения более кратких и точных результатов, экспериментируя с формулировкой промптов.

Извлечение информации

Языковые модели не только способны генерировать текст, но и извлекать ключевую информацию из уже существующего текста. Это делает их незаменимыми инструментами для решения задач, связанных с обработкой естественного языка (NLP), таких как классификация, извлечение данных и анализ текстов.

Рассмотрим пример, когда требуется извлечь конкретную информацию из текста. Допустим, у нас есть следующий абзац:

Промпт:

Модели языка OpenAI, включая GPT-4, произвели революцию в области искусственного интеллекта, предоставляя мощные инструменты для обработки естественного языка. Эти модели широко используются в приложениях, начиная от чат-ботов и заканчивая продвинутыми исследовательскими помощниками.

Какая модель языка упоминается в абзаце выше?

Результат:

GPT-4.

Модель правильно извлекла из текста название упомянутой языковой модели. Такой метод особенно полезен, когда нужно быстро выделить важную информацию из большого объема текста, что значительно ускоряет работу с данными и их анализ.

Вопросно-ответные системы (Q&A)

Для получения точных и конкретных ответов от языковой модели необходимо правильно структурировать промпт. Чем яснее и конкретнее будет ваша инструкция, тем точнее модель сможет ответить на ваш запрос.

Рассмотрим пример, когда модель должна ответить на вопрос, используя конкретный контекст.

Промпт:

Ответь на вопрос на основе приведенного ниже контекста. Дай краткий и точный ответ. Ответь 'Не уверен в ответе', если не уверен в правильности ответа.

Контекст: В 2024 году OpenAI выпустила GPT-4, улучшенную версию своего предшественника, GPT-3.5, предлагающую расширенные возможности по пониманию и генерации текста, близкого к человеческому.

Вопрос: Когда была выпущена GPT-4? Ответ:

Результат:

2024

В этом примере хорошо структурированный промпт позволил модели дать точный и лаконичный ответ на вопрос. Указанный контекст помог модели лучше понять запрос, а четкая инструкция обеспечила получение конкретного результата.

Классификация текста

Классификация текста — это еще одна задача, которую можно эффективно решать с помощью языковых моделей. Иногда требуется не просто сгенерировать текст, но и определить его тональность или настроение. Для этого важно предоставить модели четкие инструкции и, при необходимости, примеры.

Промпт:

Оцените настроение следующего текста как положительное, нейтральное или отрицательное.
Текст: Мне понравился фильм, но концовка была разочаровывающей.
Настроение:

Результат:

Нейтральное.

Модель правильно определила, что общий тон текста является нейтральным, несмотря на наличие как положительных, так и отрицательных элементов.

Чтобы повысить точность классификации, можно использовать дополнительные примеры:

Промпт:

Оцени настроение следующего текста как положительное, нейтральное или отрицательное.
Текст: Обслуживание было отличным, а еда вкусной.
Настроение: Положительное.
Текст: Мне понравился фильм, но концовка была разочаровывающей.
Настроение:

Результат:

Нейтральное.

Добавление примера помогло модели точнее интерпретировать настроение текста, что еще раз подчеркивает важность использования примеров для улучшения качества ответов.

Роль

Создание ролевых диалогов с языковыми моделями — это одна из наиболее увлекательных задач. Она позволяет модели вести себя в соответствии с заданной ролью или контекстом, что может быть полезно для различных сценариев, например, научных дискуссий или дружелюбного общения.

Промпт:

Следующий диалог ведется с AI-ассистентом, который специализируется на космической науке. Ассистент предоставляет детальные и технические объяснения.

Человек: Можешь объяснить, как образуются черные дыры?
AI:

Результат:

Конечно! Черные дыры образуются, когда массивная звезда исчерпывает свой ядерный запас, и её ядро коллапсирует под собственной гравитацией, создавая сингулярность с бесконечной плотностью, где скорость выхода превышает скорость света.

Этот пример показывает, как с помощью промпта можно задать тон и уровень технической сложности ответа модели.

Если вам требуется более простое объяснение, можно изменить инструкцию:

Промпт:

Следующий диалог ведется с AI-ассистентом, который дает простые и понятные объяснения, подходящие для широкой аудитории.

Человек: Можешь объяснить, как образуются черные дыры?"
AI:

Результат:

Конечно! Черные дыры создаются, когда очень большие звезды исчерпывают топливо и коллапсируют, притягивая все вокруг в очень маленькое пространство с сильной гравитацией.

Изменив тон инструкций, вы можете адаптировать ответы модели под нужную аудиторию, что делает диалоги более релевантными и полезными для конечного пользователя.

Рассуждение

Рассуждение — это одна из наиболее сложных задач для языковых моделей, так как она требует глубокой обработки информации и аналитических способностей. Однако с помощью тщательно продуманных промптов можно добиться значительных успехов даже в этой области.

Промпт:

Каков результат умножения 7, 8 и 9?

Результат:

504

Теперь рассмотрим более сложную задачу, которая требует анализа.

Промпт:

Определите нечетные числа в этой последовательности: 4, 7, 10, 13, 16, 19, и сложите их.

Результат:

Нечетные числа: 7, 13, 19. Сумма: 39.

Этот пример демонстрирует, как можно использовать модель для решения задач, требующих пошагового рассуждения. Важно помнить, что более сложные задачи могут потребовать детализированных инструкций и четкого описания шагов, что значительно повышает точность результата.

Генерация кода

Языковые модели, такие как GPT-о1 или Claude Sonnet 3.5, обладают мощным потенциалом для генерации кода, что делает их незаменимыми инструментами для разработчиков и программистов. Способность этих моделей к пониманию сложных запросов и созданию работающих программных решений позволяет значительно сократить время на разработку.

Важно, чтобы промпты были правильно сформулированы, так как это напрямую влияет на качество сгенерированного кода. Рассмотрим несколько примеров того, как это работает на практике. Предположим, вам нужно написать функцию на Python, которая принимает список чисел и возвращает сумму всех четных чисел в этом списке. Для этого можно отправить следующий запрос:

Промпт:

Напиши функцию на Python, которая принимает список чисел и возвращает сумму всех четных чисел в этом списке. Только функцию.

Результат:

def sum_even_numbers(numbers):
    return sum(num for num in numbers if num % 2 == 0)

Этот простой запрос демонстрирует, как языковая модель может интерпретировать инструкцию и сгенерировать корректный код, который выполняет поставленную задачу. Это особенно полезно, когда нужно быстро получить готовое решение без необходимости вручную писать код с нуля.

Теперь давайте рассмотрим более сложный пример. Предположим, что вам нужно создать SQL-запрос для выборки всех сотрудников из таблицы 'employees', у которых зарплата превышает 50 000. Для этого можно использовать следующий промпт:

Промпт:

Создай SQL-запрос, который найдет всех сотрудников из таблицы 'employees', у которых зарплата больше 50 000."

Результат:

Вот пример SQL-запроса, который выбирает всех сотрудников из таблицы employees, у которых зарплата больше 50 000:
SELECT *
FROM employees
WHERE salary > 50000;
Этот запрос выберет все поля (*) для тех сотрудников, у которых значение в столбце salary превышает 50 000.

В этом случае языковая модель сгенерирует корректный SQL-запрос, полностью соответствующий описанию задачи. Это демонстрирует, как можно использовать модели для автоматизации рутинных задач, ускоряя процесс разработки и минимизируя вероятность ошибок.

Использование языковых моделей для генерации кода значительно упрощает решение задач программирования, позволяя сосредоточиться на более сложных аспектах разработки. Однако важно помнить, что качество результата зависит от того, насколько точно и понятно сформулирован промпт. Если вы хотите получить оптимальный код, обязательно указывайте все необходимые детали и проверяйте результат на соответствие вашим ожиданиям.

Кстати, у GPTunneL есть библиотека готовых фрагментов кода, созданных пользователями с помощью ИИ.

Перевод текста

Перевод текста с одного языка на другой — это одна из базовых задач, которые можно решать с помощью языковых моделей. Важно, чтобы перевод был не просто точным, но и соответствовал стилистике и контексту исходного текста. Модель может справиться с этим, если задать ей правильный промпт.

Промпт:

Переведи следующий текст с английского на русский: 'The rapid development of artificial intelligence is transforming many industries, including healthcare, finance, and education.'

Результат:

Быстрое развитие искусственного интеллекта трансформирует многие отрасли, включая здравоохранение, финансы и образование.

Используя такой промпт, вы получаете точный и грамотный перевод, который сохраняет смысл оригинала и адаптирует его для русскоязычной аудитории. Если требуется более стилистически или контекстуально сложный перевод, можно уточнить пожелания в промпте.

Создание списка задач и вещей

Составление списка задач или нужных вещей — важная часть планирования, будь то рабочий день или целая неделя. Языковая модель может помочь вам структурировать задачи, распределив их по приоритету или сферам жизни, что облегчит управление временем и выполнением запланированных дел.

Промпт:

Создай список базовых продуктов, необходимых для средиземноморской диеты.

Результат:

Средиземноморская диета основана на употреблении свежих и натуральных продуктов, которые способствуют здоровому образу жизни. Вот список базовых продуктов, необходимых для этой диеты:
1. Оливковое масло – основной источник жиров.
2. Свежие овощи – такие как помидоры, огурцы, перец, баклажаны и кабачки.
3. Фрукты – апельсины, яблоки, виноград, инжир и гранаты.
4. Цельнозерновые продукты – хлеб, паста и рис.
5. Бобовые – нут, фасоль, чечевица.
6. Орехи и семена – миндаль, грецкие орехи, семена подсолнечника.
7. Рыба и морепродукты – лосось, сардины, тунец, мидии.
8. Нежирное мясо – курица и индейка.
9. Молочные продукты – йогурт и сыр, предпочтительно низкожирные.
10. Травы и специи – базилик, орегано, розмарин, чеснок.
11. Красное вино – в умеренных количествах.

Эти продукты составляют основу средиземноморской диеты, которая акцентирует внимание на свежести и разнообразии пищи.

Резюме текста

Создание краткого резюме текста — это умение выделять самое важное из любого объема информации. Это особенно полезно, когда нужно быстро понять суть сложного документа или научной статьи. Правильно заданный промпт позволит языковой модели сделать это эффективно.

Промпт:

Прочти следующий текст и напиши краткое резюме: 'Исследования показали, что регулярные физические упражнения улучшают когнитивные функции, помогают контролировать вес и снижают риск хронических заболеваний.

Результат:

Физические упражнения улучшают мозговую деятельность, помогают поддерживать вес и уменьшают риск болезней.

Используя такой подход, вы можете быстро получить четкое и емкое резюме, которое передает основные идеи текста. Если требуется более глубокий анализ или добавление контекста, можно включить это в инструкцию.

Создание письма

Написание формального письма — задача, требующая точности и уважительного тона. Модель может помочь создать профессиональное письмо, которое будет соответствовать всем необходимым нормам делового общения.

Промпт:

Напиши формальное письмо, чтобы поблагодарить коллегу за помощь в проекте.

Результат:

Уважаемый [Имя],
Благодарю вас за вашу неоценимую помощь в реализации проекта. Ваш вклад был ключевым для нашего успеха. Надеюсь на дальнейшее плодотворное сотрудничество.
С уважением, [Ваше имя].

С таким письмом вы сможете выразить благодарность и подчеркнуть важность вклада коллеги в общий успех. Если нужно более конкретизировать благодарность или указать детали проекта, уточните это в промпте.

Составление расписания

Планирование дня или недели — ключевой аспект продуктивности. Языковая модель может помочь вам составить расписание, которое будет учитывать все важные мероприятия и задачи, распределяя их по времени так, чтобы вы успели все запланированное.

Промпт:

Составь расписание на рабочий день, учитывая встречи, время на обед и время для выполнения задач.

Результат:

9:00 - 10:00: Утренняя планерка.
10:00 - 12:00: Работа над отчетом.
12:00 - 13:00: Встреча с клиентом.
13:00 - 14:00: Обед.
14:00 - 16:00: Работа над проектом.
16:00 - 17:00: Подготовка к завтрашней презентации.

Такое расписание позволяет эффективно использовать рабочее время, не забывая о важных делах и встречах. Вы также можете попросить модель учитывать время на отдых или перерывы, чтобы избежать перегрузок.

Поделиться Гайдом
Перейти в ChatGPT