Специалист Стефанцева: важно уметь точно сформулировать запрос при работе с нейросетями

Специалист Стефанцева: важно уметь точно сформулировать запрос при работе с нейросетями

Специалист Нина Стефанцева поделилась с RT полезными советами о том, как эффективно использовать нейросети в работе. Главное, по ее мнению, заключается в точной формулировке запроса.

Вместо обычного запроса “Напиши мне бизнес-план”, Стефанцева рекомендует более конкретные и подробные запросы, чтобы нейросеть точно поняла, что именно нужно получить в результате. Важно предоставить нейросети контекст ситуации, включая информацию о бизнесе, его идеологии, временных рамках и особенностях продукции. Это поможет нейросети лучше понять поставленную задачу. Преподаватель GeekBrains также отметила, что использование примеров из реальной жизни значительно облегчает работу нейросети, так как она обучается на основе закономерностей, выявленных из этих примеров.

Стефанцева также советует указывать ограничение по длине ответа, поскольку компьютеры, включая нейросети, предпочитают точность и четкость. Она рекомендует использовать также фразы-лайфхаки, когда пользователь просит нейросеть представить себя кем-то другим, например, профессором Гарвардского университета или маркетологом крупной компании. Это помогает получить более интересные и разнообразные ответы на запросы.

Стефанцева подчеркнула важность указания максимального количества деталей при работе с нейросетями. Например, при генерации изображений в Midjourney необходимо указывать настройки камеры, стилистику, цветовую гамму и другие элементы, чтобы получить желаемый результат.

Однако, несмотря на многочисленные преимущества нейросетей, Стефанцева отметила, что у них также есть недостатки. Она объяснила, что часто пользователи жалуются на искажение фактов и неверные ответы на запросы. Это связано с тем, что нейросети создаются на основе определенной базы информации, которая со временем становится устаревшей и может содержать ошибки. Кроме того, нейросети также используют информацию из Интернета, где не все данные являются достоверными. Поэтому Стефанцева подчеркивает, что важно быть осведомленным о таких ограничениях при работе с нейросетями.

Science XXI