Магия контекста: как подробные подсказки улучшают вывод ChatGPT

Нейронные сети произвели революцию в машинном переводе, сделав возможным выполнение более точных и плавных переводов между различными языками. Благодаря использованию продвинутых архитектур, таких как Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) и Transformers, эти модели способны успешно учитывать сложности языка. Обработка контекста и использование механизмов внимания позволяют нейронным системам машинного перевода создавать переводы, которые часто превосходят качество традиционных методов.

Как я могу улучшить свои подсказки для ChatGPT?

• Тем более их советы могут быть основаны на научных исследованиях и опыте работы реальных психологов.
• В частности, он рассказывает об одном из своих кейсов, где он просил нейросеть сгенерировать хокку, японский стишок.
• Поэтому я решил все «опасные» данные либо обобщать, либо убирать вовсе.
• Человек нужен для того, чтобы понять контекст, прочувствовать настроение аудитории и создать контент, который будет не просто информативным.
• Несмотря на впечатляющие успехи в распознавании лиц, анализе медицинских снимков и классификации объектов, ошибки в этой области всё ещё встречаются достаточно часто.

Они должны уметь читать код, знать о переменных, циклах, зависимостях, уметь запускать и тестировать код. https://anthropic.com   По сути, это должен быть как минимум грамотный тестировщик, понимающий внутренние процессы, а не просто работающий по принципу "черного ящика". Если рассматривать это с точки зрения человеческой деятельности, мы, программисты, не держим в голове весь контекст проекта, особенно если речь идет о миллионах строк кода. Вместо этого мы умеем эффективно переключаться между различными контекстами, используя определенные "якоря" или ориентиры в коде.

ЯЗЫКИ

Можно сказать, что я получил ответ базового уровня, который мог бы набросать и сам. В этот момент я осознал важность правильной постановки задачи, ведь нейросеть действует по твоей инструкции и чем детерминированней она, тем лучше будет результат. Пришлось погрузиться в чтение материалов во промптингу (искусству писать запросы нейросетям), что, в конечном итоге, позволило мне получать более качественный результат за меньшее время. Искусственный интеллект может проанализировать большие данные, чтобы понять, что именно интересует аудиторию, и предложить соответствующие идеи для контента.  http://king-wifi.win//index.php?title=hahnphilipsen5248 Диалоговая платформа DialogOS играет значительную роль в развитии разговорного ИИ, предлагая гибкие и масштабируемые решения для бизнеса. Она помогает компаниям автоматизировать взаимодействие с клиентами, улучшать качество обслуживания и снижать затраты. Ошибки на этом этапе в лучшем случае приводят к переформулировке запроса или вызову оператора, а в худшем — запуск не тех функций, которые создадут дополнительные проблемы для пользователя. ИИ достиг значительных успехов в понимании и генерации текстов, однако ошибки в этой сфере всё ещё остаются частыми. Главная проблема заключается в том, что ИИ не понимает контекст так, как это делает человек. NLU помогает чат-боту понять, что спрашивает или выражает пользователь. Он разбивает текст на отдельные слова или фразы, помечая их грамматическими ролями, такими как существительные, глаголы и прилагательные. Затем эта информация используется для определения общей цели сообщения, например, для задачи вопроса, поиска информации или запроса услуги. Я смотрел интервью с Максимом Страховым на "Подлодке", по-моему, где он очень подробно рассказывает, как работает LLM. В частности, он рассказывает об одном из своих кейсов, где он просил нейросеть сгенерировать хокку, японский стишок. То есть он ту же самую нейросеть без предварительного контекста просил верифицировать результат. Вы задаёте вопросы, получаете ответы, даёте команды - и это всё на вашем родном языке. В DialogOS эти проблемы решаются за счет эффективного распределения задачи между различными компонентами системы. Система управляет взаимодействием между диалоговыми сценариями и языковыми моделями, такими как GPT, что позволяет сохранить баланс между скоростью обработки и качеством ответов. Одно из ключевых преимуществ DialogOS — способность использовать контекст на всех этапах диалога. Это значительно улучшает взаимодействие с пользователями, поскольку система понимает не только текущее сообщение, но и весь ход предыдущего общения. Это позволяет избежать повторяющихся вопросов и сделать общение с ИИ более естественным и плавным. Он может обрабатывать большие объемы информации и делать выводы на основе этих данных, но он не может создавать контент, который будет по-настоящему эмоционально вовлекающим или оригинальным. Сегодня с развитием технологий ИИ мы приближаемся к решению этих задач. Расскажем, какое будущее ждет голосовых помощников и чат-ботов на базе нейросетей, и как они изменят наш пользовательский опыт. В последние пару лет искусственный интеллект (ИИ) все чаще применяется для решения прикладных задач. Благодаря нейросетям чат-боты и голосовые помощники достигают невиданного до этого уровня персонализации. В этой статье мы рассмотрим, зачем большие языковые модели (LLM) интегрируются в технологии диалогового ИИ, и какие перспективы открываются в этой сфере с их появлением.

ВОЗМОЖНОСТИ

Если  проблемы нейросетей не решать, это повлияет на экономику, политику и бизнес. Инсайты для оптимальной настройки закрытия сессии может подсказать UX-тестирование разных способов — по таймеру или по триггеру. Подойдут стандартные A/B-тесты или любые другие инструменты маркетинговых исследований.  https://www.metooo.co.uk/u/67bafe3ae28dd17893ebaa13 Да, подсказки, содержащие эмоциональные или стилистические указания, могут повлиять на тональность и стиль ответа модели. Для этого можно использовать модели insult detection и sentiment analysis, что позволяет автоматизировать очистку данных от нежелательных выражений. Неудачные шутки в лучшем случае будут просто не поняты, а в худшем — помешают выполнению задачи. Как, например, в диалоге с чат-ботом «Тинькофф Банка», который вместо решения задачи начал шутить. Наша цель — собрать на одной платформе самые передовые знания, чтобы каждый, от новичка до эксперта, мог найти здесь нужную информацию. В каталоге вы найдете инструменты и сервисы, которые помогут внедрить искусственный интеллект в бизнес, науку или повседневную жизнь. Он может включать в себя предыдущее взаимодействие, конкретные инструкции или даже информацию о пользователе. Тут я ожидал, что ChatGPT опишет как уже запланированные мной доработки, так и добавит чего‑то не столь очевидного. Не знаю уж, мой промптинг недостаточно хорош, или нейросеть действительно не всемогуща, но я получил меньше идей чем описал сам, хотя и самые очевидные из них были также перечислены нейросетью. Я попробовал задать больше контекста, потому что нейросеть не может самостоятельно изучить приложение, а веб версии у нас нет, но, увы.