Самый полный курс по ChatGPT. Обзор самой популярной нейросети, которая понимает человеческую речь и создает текст, фото и видео

Павел Лебедев

Это книга — самый полный обзор возможностей ChatGPT — популярнейшей нейросети нашего времени. Здесь подробно рассмотрены принципы работы ИИ, а также множество практических кейсов использования ChatGPT — от генерации различных видов контента до анализа файлов, создания изображений и создания собственных ботов без навыков программирования. Для широкого круга читателей. Книга является справочником по продукту компании OpenAI, не является проектом или совместным проектом OpenAI.

Глава третья

Эволюция искусственного интеллекта: от Т9 до ChatGPT

Удивительно, но, на самом деле, технология, благодаря которой работает ChatGPT, зародилась более 30 лет назад. Помните, еще в старых кнопочных телефонах была такая функция как T9? Когда вы начинаете вбивать какое-то слово, этот алгоритм предсказывает варианты окончания и предлагает их пользователю, упрощая процесс набора текста. В сущности, это простой алгоритм.

Нейросети: как они работают

Однако, сам принцип до сих пор лежит в основе действий нейросетей — языковых моделей и ChatGPT, в частности. Просто нейросетям, в отличие от словарика Т9, «скормили» гораздо больший объем знаний. А также предоставили более мощные инструменты для анализа этих данных. Именно поэтому языковые модели способны предугадывать гораздо больше, чем просто окончания слов по начальным буквам.

Что это за алгоритм? Это очень похоже на то, как мы предугадываем дальнейшее развитие событий при просмотре фильма.

Вот вы смотрите кино, и в какой-то момент уже понимаете: ага, этот, похоже, предатель. Или: этого, наверное, убьют. А, может быть, среди ваших знакомых был такой, с которым смотреть кино было совершенно невозможно? Он сидел рядом с вами и постоянно предвосхищал развитие сюжета на несколько кадров, ломая всю интригу.

Но это же не дар предвидения в чистом виде! Просто бессознательное сопоставление и соотнесение того, что вы видите перед собой на экране, со знакомыми приемами показа зрителям персонажей того или иного типа, типичными поворотами сюжета. Наша «интуиция» основана на насмотренности — знании общих закономерностей в результате большого количества просмотренных фильмов. Т9 действует аналогично.

И ChatGPT работает по схожему принципу, просто, его возможности значительно шире. Это тот же самый словарик Т9 только «на стероидах».

Как это можно использовать? Например, нейросеть в состоянии «догадаться», как нужно писать эффективные, вовлекающие посты. Просто потому, что она «читала» все посты в этой социальной сети, написанные на момент ее обучения. (А нейросети постоянно дообучаются уже в процессе работы.)

Откуда нейросети все знают

Откуда у нейросети знания? Эти знания — совокупность всего, что было ей «скормлено»: от книг и научных статей до интернет-ресурсов, таких как сайты новостей и социальные медиа. Эта информация формирует её «датасет» — набор данных, на котором она обучается. Да, представьте, ChatGPT тоже регулярно читает, например, Forbs или, там, «Секрет фирмы». Кстати, я недавно даже давал я интервью Forbs. Мы говорили о прогнозах развития нейросетей. Тема настолько горячая, что журналисты обратились ко мне как к эксперту с тем, чтобы я прояснил для широкой аудитории некоторые вопросы в этой сфере.

Так вот, помимо книг и сайтов, где люди что-то пишут, вторым типом источника знаний нейросети являются наши запросы ей. Каждый запрос, каждый вопрос помогает ИИ улучшать свои предсказания и ответы, делая их более точными и релевантными.

Вот, вы о чем-то спрашиваете ChatGPT, и он уже понимает: ага, если ты хочешь получить от меня разъяснения, как приготовить обед из таких-то блюд, вероятно, ты относишься к тем людям, которых это интересует. То есть, по вашему поведению искусственный интеллект определяет — кто вы такой, и что вы, вероятнее всего, захотите видеть в качестве ответа.

Еще один источник знаний для нейросети о вас — это ссылки, которые вы ей даете, когда просите что-то сделать. (Языковой модели это необходимо для генерации наиболее четкого и ожидаемого вами ответа.) Например, вам необходимо составить список сильных и слабых стороны ваших конкурентов. Вы предлагаете нейросети ссылку на сайт конкурентов и просите его проанализировать.

Да, нейросети за последнее время настолько продвинулись, что им можно предлагать посмотреть ссылки или прочесть многостраничные файлы. На основании этого ИИ тоже учится. То есть, вы можете загрузить в нейросеть книгу, какую-то статью, и попросить ее понять — что с этим делать. Она проанализирует и даст необходимые рекомендации.

Как правильно задать вопрос ChatGPT, чтобы получить нужный ответ

И теперь перейдем к самому главному вопросу: как получать результат от нейросети? Раньше говорили, что правильно заданный вопрос содержат половину ответа. И, действительно, так оно и было до самого последнего времени.

А сейчас мир изменился! И если мы понимаем, что нейросеть может тебе на любой вопрос выдать ответ, то, по большому счёту, сегодня запрос содержит 100% ответа. Собственно, почему я так легко делюсь всеми этими знаниями, которые мы даем студентам на платном курсе?! Потому что я понимаю, что сами по себе знания не имеют такой ценности, какую имеет опыт. И на курс к нам идут не столько за знаниями, сколько за получением практического опыта и за поддержкой, которую студенты получают на протяжении всего процесса обучения!

Так вот, запрос, который мы отправляем в нейросеть, называется промт. Да, слово не самое благозвучное, но на данный момент это устойчивый термин.

На практике можно убедиться, что от качества, составленного вами промта напрямую зависит результат, который даст ChatGPT.

Рассмотрим пример. Допустим, вам нужно подготовить юридическое заключение по покупке офисного здания клиентом вашей юридической фирмы. И если сформулировать свой запрос небрежно, написав первое, что пришло в голову, то и ответ будет соответствующим.

Пример неудачно составленного промта:

«Помоги подготовить юридическое заключение по вопросу покупки офисного здания клиентом моей юридической фирмы. Опиши основные моменты сделки, риски, дай рекомендации.»

В ответ искусственный интеллект выдаст только общий план для такого заключения. План! Не текст документа. И честно предупредит, что само заключение вам придется написать собственноручно, да еще и адаптировать его, согласно конкретным обстоятельствам сделки.

Поэтому для получения удовлетворяющего результата запрос должен быть гораздо более четким и детальным. Например, таким:

«Помоги мне в написании юридического заключения для сделки купли-продажи офисного здания стоимостью 12 млн рублей. Заказчиком документа является директор малого бизнеса, покупающий это здание.

Составь юридическое заключение объемом 2—3 страницы со следующей структурой:

— Введение с кратким описанием сути сделки

— Раздел с перечислением необходимых документов для ее совершения

— Раздел с описанием юридических рисков

— Раздел с рекомендациями по минимизации рисков

— Заключение с общей оценкой целесообразности сделки

Используй официально-деловой стиль изложения.»

Этот запрос содержит гораздо больше подробностей — тип документа, его цель, объем, структура, стиль изложения. Благодаря этому ИИ может сгенерировать именно такой текст, который требуется. Еще больше интересных примеров промтов и вариантов заработка на нейросетях вы найдете на мастер-классе «Прибыльные нейросети». Кликайте по ссылке, чтобы присоединиться.

Грамотный промт, содержащий максимум подсказок, позволяет ChatGPT (как и любой другой языковой модели) точно понять вашу потребность и дать именно такой результат, который вы ожидаете. Вот вам наглядный пример, того, что качество промта на 100% влияет на конечный ответ.

В следующей главе поговорим о том, чем отличается ответы поисковой системы от ответов нейросети на запрос пользователя, а также выясним, какие аналоги есть у ChatGPT.