Примеры неправильных запросов к нейросети, из-за которых ничего толкового не получится
Наблюдая за запросами людей в нашем Телеграм боте, я понимаю, насколько много людей не представляют и 80% возможностей искусственного интеллекта, поэтому отправляют базовые и размытые запросы - соответственно, получает такие же по качеству результаты.
Сегодня я хочу привести примеры плохих вопросов, из-за которых вы в 99 случаев из 100 получите не тот результат, который вы ожидаете при общении с Искусственным интеллектом.
Плохие запросы:
❌ Школа английского языка
❌ Я фотограф из Москвы и хочу познакомиться с вами, я Юлия и я обожаю снимать людей
❌ Наша компания предлагает широкий выбор товаров для дома
Хорошие запросы:
✅ Игра - лучший способ ребенку выучить английский язык
✅ Как выбрать идеальную студию для семейной фотосессии?
✅ Почему важно делать выбор в пользу качества при покупке товаров для дома?
Заметили, в чем заключаются их отличия? Пишите в комментариях. Ссылка на бота - там же.
Наш бот в Телеграмм, который сам пишет посты для соцсетей бизнеса t.me/contentmakerbot
Если вы когда-нибудь хотели использовать нейронную сеть для генерации текста, вы знаете, насколько сложным может быть создание правильного запроса. К счастью, с помощью нескольких простых советов вы сможете получить разумный и интересный текст от ваших нейронных сетей.
Прежде всего, важно составлять тщательно продуманные и конкретные запросы. Вместо того чтобы просто просить нейронную сеть дать «текст» или «историю», задайте что-то более конкретное, например, «расскажите мне историю о храбром рыцаре, вызволяющем принцессу из заточения в замке» или «кратко изложите сюжет „Гамлета“ в одном предложении». Такие запросы дают больше контекста и направления для нейронной сети и приводят к гораздо лучшим результатам, чем общие запросы.
Еще один полезный совет при составлении запросов — задавать вопросы, связанные с существующими темами. Например, если вам нужен анализ последних мировых экономических тенденций, вы можете задать нейросети что-то вроде «дайте мне обзор изменений в мировых экономических показателях за последний год». Этот тип запроса обеспечивает большую структурированность, чем широкие вопросы типа «опишите экономику», поскольку он позволяет компьютеру понять, какой тип информации требуется.
И последний совет — по возможности приводите несколько примеров, чтобы нейронная сеть имела несколько различных наборов данных, из которых она могла бы черпать идеи. Например, если вы хотите, чтобы нейросеть генерировала контент о спорте, включите в запрос несколько различных видов спорта: «сравнить и противопоставить баскетбол и бейсбол». Это позволит компьютеру изучить различные аспекты каждого вида спорта, а затем объединить их в результат, который будет иметь смысл.
Следуя этим простым советам, вы сможете создавать разумные и интересные результаты работы ваших нейронных сетей с относительной легкостью!