Представьте, что есть команда из двух людей, один - руководитель, другой - подчиненный. Как побудить подчиненного на выполнение задач, вероятно для этого нужно сформулировать задачу, объяснить подчинённому, что и как нужно сделать. Если задачу поставить правильно и подчиненный ее правильно поймет, то, вероятно, справится с ее решением.
Аналогичное происходит при работе с любой языковой моделью, в интерфейсе которой мы ставим задачи и даем инструкции, что сделать, как сделать.
Справедливо задаться вопросом, если такие языковые модели, как ChatGPT, обучались на базах данных, и им помогали учится люди, то разве они не должны понимать, что мы хотим получить от языковых моделей?
К сожалению, ИИ не достигли такого уровня развития, поэтому, языковым моделям нужно давать указания, чтобы они выполняли свою работу так, как требуется пользователю. Идеальных инструкций не существует, но хороший промпт для ChatGPT может значительно улучшить взаимодействие с этой языковой моделью.
Сегодня Интернет наводнен рекомендациями как правильно спрашивать, обращаясь к ИИ. По большей частью все запросы – примитивные, т.е. аналогичный запрос мы можем разместить в любой поисковой системе и получим исчерпывающую вариативность поисковых выдач.
Примеры хороших вопросов, ответ ChatGPT:
- "Какие шаги я могу предпринять для улучшения своих навыков программирования на Python?"
- "Какие факторы влияют на изменение климата?"
- "Какие симптомы свидетельствуют о наличии аллергии на пыль?"
На рис. 1 приведен интерфейс с поисковой выдачей Яндекса, в правой части скрина, ответ ИИ Monica. Как видно, поисковая система предоставила исчерпывающий ответ, а также вариативность возможных запросов, которые расширяют пользовательские знания.
Рисунок 1 – Поисковая выдача Яндекс
Характерные достоинства поисковой выдачи: а) актуальность, б) достоверность - возможность получить информацию от профессиональных сообществ и из научных изданий, в) вариативность – расширение темы запроса.
На рис. 2 представлен ответ GPT.
Рисунок 2 – Ответ GPT
Сверим полученные ответы, сопоставив их в табличной форме, левая колонка – информация с медицинского сайта, правая – ответ GPT.
Таблица 1 – Сверка ответов Яндекс и GPT
Как видно из сверки ответов, табл. 1, с медицинской точки зрения симптоматика, при ответе GPT представлена фрагментарно, продолжительное чихание, конъюнктивит и головные боли не отнесены к симптомам проявления аллергии на пыль. В ответах GPT представлена избыточность и тавтология, например, насморк декомпозируется как: постоянное или временное заложенное состояние носа, чихание, затрудненное дыхание через нос, а затрудненное дыхание характеризуется как: ощущение сдавленности в груди, затрудненное дыхание, свистящие звуки при дыхании (при астме) – что образует тавтологический круг.
Таким образом, формирование примитивных запросов в GPT не дает ожидаемой полноты ответа, из альтернатив - где спросить, актуальней, быстрей, достоверней, вариативней – спросить в поиске Яндекс.
