Программируем ChatGPT: условные предикаты в памяти

Представьте, что ваш собеседник – это не просто нейросеть, а гибкий партнёр по общению, который мгновенно переключает стиль общения, стоит лишь попросить его об этом. Например, одним словом можно заставить его шутить или стать строгим и серьёзным.

Это реально и очень просто сделать при помощи памяти, переменных и условной логики предикатов.

В феврале 2024 года ChatGPT начал тестировать возможность сохранять информацию о пользователе и использовать её в будущих беседах.
В сентябре эта функция стала доступной для всех, а в апреле 2025 получила расширение, благодаря которому нейросеть начала учитывать всю историю общения.

Однако, большинство нейро-юзеров полностью не использует возможности этой памяти, ограничиваясь простыми пожеланиями (например, «пиши без таблиц»).

Метод основан на использовании текстовых переменных и простых сторожевых условий (защитных предикатов), зависящих от текущих значений этих переменных, и предваряющих каждое правило, которое должно использоваться, только если значение защитного предиката - триггера является истинным.

Это немного похоже на язык Prolog - классический декларативный язык логического программирования, основанный на логике предикатов первого порядка. Так что можно для определенности и наш метод смело назвать Нейро-Пролог (Neuro-Prolog).

Вы можете записать в память ChatGPT специальные переменные и их значения простым текстом, например:

Также вы можете задать в памяти простые защитные условия, зависящие от записанных переменных, и связать их с правилами таким образом, чтобы при истинности условия связанные с ним правила выполнялись бы нейросетью.

В результате в памяти будут одновременно храниться разные правила, которые вы сможете в любое время активировать или отключить одними лишь изменениями значений переменных.

Простое изменение значения переменной в промпте чата или в памяти позволит вам мгновенно переключать нейросеть из дружелюбного стиля в строгий, из академического в неформальный, буквально на лету и без утомительного переписывания длинных правил.

У вас появится своего рода панель управления, которая позволит вам мгновенно изменять как стиль общения, так и другие настройки поведения нейромодели.

Переменные можно задавать на трёх уровнях с разным приоритетом:

Порядок приоритетов выглядит так:

Например, если на глобальном уровне вы отключили юмор, но для конкретного чата включили его, то ваш нейродруг будет шутить только в этом чате. Однако, если в том же чате для какого-нибудь отдельного вопроса вы явно отключите юмор, то ответ именно на этот вопрос будет в строгом стиле, несмотря на весёлые настройки данного чата.

То есть, значения переменных на уровне промпта имеют наивысший приоритет. Если значение какой-то переменной не установлено на уровне промпта, то будет использоваться её значение на уровне чата, если таковое имеется. При отсутствии значений на локальных уровнях - промпта и чата, будет применяться самое последнее глобальное значение, записанное в памяти. Поэтому имеет смысл всегда устанавливать в памяти значения по умолчанию для всех переменных.

Вы установили в памяти:

Вы начинаете новый чат со словами:

Внутри конкретного запроса:

Этот подход открывает совершенно новые возможности по управлению поведением нейросети, превращая общение с ней из простого обмена репликами в программируемый и гибкий нейродиалог.

Теперь вы сможете легко создавать свои сценарии общения, настраивать модель под любые задачи и быстро менять стиль ответов.

Продвинутые пользователи могут формализовать переменные с помощью специального псевдокода, что позволит им точнее контролировать поведение нейромодели, например:

Также можно попробовать создать свои стилевые профили путём групповых присваиваний значений нескольким переменным, например:

Это позволяет одним выражением включать заранее подготовленные стили общения, например:

Попробуйте сами: экспериментируйте, создайте свои переменные, предикаты и профили и убедитесь, насколько вам удобнее будет управлять общением с вашей любимой нейронкой при помощи обычной декларативной логики и наборов простых текстовых правил со сторожевыми условиями.

Возможности открываются поистине безграничные!

Методика условного управления правилами поведения нейромодели через текстовые переменные и защитные предикаты - триггеры включения правил – это не просто эффектный приём.

Это реальный, инженерный подход к логически программируемому нейродиалогу, реализуемый доступными средствами самой нейромодели, без использования внешних зависимостей.

Механизм работает благодаря тому, что модель учитывает содержимое памяти и контекст истории диалога, поэтому может адаптировать своё поведение в соответствии с явно заданными переменными и зависящими от них сторожевыми условиями.

Это делает предлагаемый мной подход вполне реалистичным и применимым уже сегодня, особенно для продвинутых пользователей, способных системно мыслить и формулировать простые, точные и непротиворечивые наборы инструкций.

Для точности и надежности работы есть смысл добавить соответствующие системные инструкции, описывающие метамодель нашего Нейро-Пролога, включая описание форматов записи значений переменных, логических триггеров включения правил, области видимости и приоритеты значений переменных, общий порядок действий, другие особенности. Но это для продвинутых юзеров не сложно, а в крайнем случае сама нейронка подскажет, как её лучше настроить.

Вывод: Метод условных предикатов - триггеров правил – это инструмент гибкой настройки нейросети, но не полноценный язык программирования. Он не очень надёжен для критических приложений, но в рамках креативных, образовательных и исследовательских задач – это мощный, оригинальный способ управления поведением нейромодели. Данный метод подойдёт тем, кто уже умеет мыслить системно, но пока всё ещё работает с текстом.

#chatgpt #ai #prompt #llm #neuralnetworks