У світі штучного інтелекту ChatGPT став одним із найбільш популярних чатботів, здатних генерувати текст на основі запитів користувачів. Проте не всі знають, що існують певні секретні коди або техніки, які можуть значно покращити взаємодію з цим інструментом. По-перше, важливо формулювати запити чітко та зрозуміло. Коли ви задаєте питання або даєте команду, намагайтеся уникати неоднозначності. Чіткість у висловлюваннях дозволяє ChatGPT краще розуміти ваш
ChatGPT може давати значно корисніші відповіді, якщо одразу пояснити йому, у якому стилі відповідати. Для цього можна використовувати короткі команди-підказки перед основним запитомштучному інтелекту.
Про це пише редакціяНовини.LIVEз посиланням на дописbusinessbulls.inв Instagram.
Команду /Human пропонують ставити перед запитом, коли потрібно отримати більш природну, "людську" відповідь. Вона може бути корисною для текстів, листів, постів, описів товарів або будь-якого контенту, який не має звучати сухо й шаблонно.
Команда EL10 означає пояснення "як для 10-річної дитини". Її можна використовувати, коли тема складна, а потрібно швидко зрозуміти суть без термінів і заплутаних формулювань.
Команда XL10THINK використовується, коли потрібна не коротка відповідь, а більш продуманий аналіз. Її можна ставити перед запитами, де важливо розглянути кілька сторін питання, знайти ризики, варіанти дій або приховані можливості.
Команда KILLCRITIC потрібна для ситуацій, коли користувач не хоче, щоб ChatGPT просто погоджувався з його ідеєю. Вона задає більш критичний режим відповіді: модель має вказати слабкі місця, ризики й те, що може не спрацювати.
Команда ALT3 допомагає отримати не одну відповідь, а три альтернативи. Це зручно, коли потрібно порівняти різні підходи, вибрати кращий варіант або не застрягти на першій ідеї.
РанішеНовини.LIVEписали, щоChatGPTзалишається найпопулярнішим сервісом генеративного штучного інтелекту, однак його перевага вже не є такою беззаперечною, як раніше.
ТакожНовини.LIVEрозповідали, що Україна працює над власноюШІ-моделлю, яка має зменшити ризики витоку даних і залежності від зовнішніх алгоритмічних обмежень. За основу взято відкриту модель Gemma від Google, яку додатково навчають на україноорієнтованих наборах даних.