ChatGPT. Полное руководство - стр. 25

2.4.3 Применение техники “пошагового” запроса

Техника “пошагового” запроса особенно эффективна при работе со сложными темами или когда требуется подробное объяснение. Она позволяет разбить сложную задачу на более мелкие, управляемые части.

Начните с общего вопроса: “Объясни концепцию машинного обучения”

Углубитесь в детали: “Теперь опиши основные типы машинного обучения: обучение с учителем, без учителя и с подкреплением”

Запросите примеры: “Приведи по одному примеру применения каждого типа машинного обучения в реальном мире”

Попросите о практическом применении: “Как можно применить машинное обучение в сфере маркетинга?”

Уточните сложные моменты: “Объясни подробнее, как работают нейронные сети в контексте глубокого обучения”

Этот подход позволяет постепенно строить понимание сложной темы, начиная с базовых концепций и переходя к более сложным аспектам. Он также дает возможность уточнять информацию на каждом этапе, обеспечивая более глубокое и полное понимание предмета.

2.4.4 Включение контекста и примеров в запрос

Предоставление контекста и примеров в запросе может существенно улучшить качество и релевантность ответов ChatGPT. Это помогает модели лучше понять ваши намерения и предоставить более точную и полезную информацию.

Предоставление контекста: Вместо: “Как улучшить производительность?” Лучше: “Я руководитель небольшой IT-компании. Как я могу улучшить производительность команды разработчиков?”

Использование примеров: “Объясни концепцию полиморфизма в объектно-ориентированном программировании. Приведи пример на языке Python.”

Указание уровня знаний: “Я новичок в физике. Объясни теорию относительности Эйнштейна простыми словами.”

Определение целевой аудитории: “Напиши краткое объяснение фотосинтеза для учеников 5 класса.”

Указание цели запроса: “Я готовлю презентацию о возобновляемых источниках энергии. Предоставь 5 ключевых фактов, которые я могу использовать.”

Ссылка на предыдущий опыт: “У меня есть опыт программирования на Java. Как мои навыки могут помочь в изучении Python?”

Включение контекста и примеров помогает ChatGPT лучше настроить свой ответ под ваши конкретные потребности, что приводит к более персонализированным и полезным результатам.

2.4.5 Оптимальная длина и сложность запросов

Определение оптимальной длины и сложности запросов к ChatGPT может значительно повлиять на качество получаемых ответов. Хотя модель способна обрабатывать сложные и длинные запросы, существуют определенные рекомендации для достижения наилучших результатов.

1. Оптимальная длина запроса: