Штучний інтелект — ChatGPT 4.1

PROMPT engineering ChatGPT-4.1 Частина 3 — Контекст і творчість

Ця частина посібника розглядає додаткові техніки для створення ефективних запитів, щоб отримати точніші та корисніші відповіді від GPT-4.1. Ми зосередимося на уточненні контексту, роботі з обмеженнями та оптимізації для творчих завдань.

Крок 13: Надавайте детальний контекст

Додайте якомога більше деталей про ситуацію чи мету запиту, щоб модель адаптувала відповідь до ваших потреб.

Приклад:

Запит:


Я студент магістратури, готую презентацію про вплив кліматичних змін на сільське господарство в Україні. Напиши вступ для слайда (3-4 речення), який буде зрозумілим для викладачів і студентів.
    

Відповідь:

Кліматичні зміни суттєво впливають на сільське господарство України, змінюючи врожайність і структуру посівів. Зміни температури та опадів створюють виклики для фермерів, але також відкривають нові можливості. Цей слайд розглядає ключові аспекти цього впливу.

Пояснення: Контекст (студент, презентація, аудиторія) допомагає моделі створити релевантний і відповідний текст.

Крок 14: Вказуйте обмеження

Чітко зазначайте, що модель не повинна робити (наприклад, уникати певних тем чи стилів), щоб відповідь відповідала вашим очікуванням.

Приклад:

Запит:


Опиши переваги дистанційного навчання, але не згадуй про економію часу чи коштів. Склади відповідь із 3 пунктів у вигляді списку.
    

Відповідь:

  1. Гнучкість у виборі місця для навчання.
  2. Доступ до різноманітних онлайн-ресурсів і курсів.
  3. Можливість індивідуального темпу вивчення.

Пояснення: Обмеження (без згадки часу чи коштів) змушують модель зосередитися на інших аспектах.

Крок 15: Оптимізуйте для творчих завдань

Для творчих відповідей вкажіть стиль, настрій або конкретні елементи, які хочете бачити.

Приклад:

Запит:


Напиши коротке оповідання (100 слів) про зимовий вечір у Карпатах. Використовуй поетичний стиль і згадай сніг, вогнище та тишу.
    

Відповідь:

Сніг падав м’яко, вкриваючи Карпати білою ковдрою. У тиші зимового вечора тріщало вогнище, кидаючи золоті іскри в небо. Хатина гуділа теплом, а за вікном ліс шепотів казки. Світ завмер, лише сніжинки танцювали в ритмі ночі. Людина біля вогню слухала тишу — глибоку, як вічність. Кожна сніжинка несла спокій, кожен тріск дров — надію. У цій гармонії зима розкривала душу гір. Серце билося в унісон із природою, а вечір обіймав теплом і миром.

Пояснення: Вказівка стилю (поетичний) і елементів (сніг, вогнище, тиша) робить відповідь яскравою та відповідною.

Крок 16: Використовуйте ітеративне уточнення

Якщо відповідь частково підходить, попросіть модель доопрацювати її з конкретними змінами.

Приклад:

Запит 1: «Напиши рекламний слоган для кав’ярні.»

Відповідь: «Смак, що зігріває!»

Запит 2: «Зроби слоган більш енергійним і додай згадку про ранок.»

Відповідь: «Ранок оживає з нашою кавою!»

Пояснення: Ітеративне уточнення дозволяє швидко вдосконалити результат.

Крок 17: Запитуйте альтернативні рішення

Попросіть модель запропонувати кілька варіантів відповіді, щоб ви могли вибрати найкращий.

Приклад:

Запит:


Запропонуй 3 ідеї для назви блогу про подорожі Україною. Кожна назва має бути короткою і передавати дух пригод.
    

Відповідь:

  1. Мандри Світанком
  2. Стежками України
  3. Вітер Доріг

Пояснення: Пропозиція кількох варіантів дає вибір і стимулює креативність.


'PROMPT engineering ChatGPT-4.1 Частина 3 — Контекст і творчість' have no comments

Be the first to comment this post!

Would you like to share your thoughts?

Your email address will not be published.

© Serg Dorohoff 1986-2016