Недавно смотрел интервью одного эксперта по нейросетям и до меня дошла важная вещь. То, что я всегда делал интуитивно, оказалось целой системой - контекстного окна.
Знаешь, как на самом деле работает нейросеть?
Она постоянно пытается предсказать следующее слово на основе всего предыдущего контекста. Без нужного контекста даже идеальный промпт выдаст максимально общий, шаблонный ответ.
И даже если ты дал/а ей методологию
Обратимся к технической документации:
Языковая модель работает на принципе предсказания следующего токена (символа/слова) на основе предыдущего контекста.
Когда вы даете минимальный контекст, я могу предсказать только наиболее вероятные общие варианты продолжения. Это как угадывать продолжение фразы "Я хочу..." - вариантов слишком много.
Но когда вы даете развернутый контекст, например "Я работаю SMM-специалистом в компании по продаже медицинского оборудования и хочу...", количество вероятных продолжений сильно сужается. Я уже понимаю специфику, терминологию, цели.
Поэтому чем больше релевантного контекста вы даете, тем точнее будет предсказание следующих токенов и тем полезнее будет ответ для вашей конкретной ситуации.
Теперь объясняю на пальцах как я написал этот пост:
1) Загрузил транскрипцию этого интервью
2) Показал примеры своих постов
3) Дал ей изучить мой контент-план
4) Показал обратную связь эксперта по прогревам
5) И только после этого попросил написать этот пост
То есть сначала создал много контекста, а уже потом дал задачу.
Промт - это финал, а не начало.
👾👾👾
И вот простая инструкция как использовать это в своей работе:
Допустим, вам нужно написать пост для эксперта по психологии.
До того как просить нейросеть "напиши пост", сначала:
1) Соберите материал:
- Возьмите записи консультаций эксперта с клиентами
- Найдите прошлые посты, которые хорошо зашли
- Опишите целевую аудиторию и их проблемы
2) Дайте все это нейросети изучить
3) И только потом просите написать пост
То есть действуйте как опытный копирайтер - сначала собираете материал, изучаете тему, и только потом пишете.
Нейросети нужно то же самое.
