Как заставить ChatGPT перестать «тупить» и начать работать по делу
Почти каждый, кто работает с ChatGPT или другими LLM, сталкивался с проблемой: когда вопрос слишком редкий или узкоспециализированный, модель начинает «галлюцинировать». В ответах появляются несуществующие методы, API или советы, которые на практике не работают.
Это закономерность: LLM обучаются на огромных массивах текста. Если информации по теме нет, они достраивают пробелы сами.
Решение простое
Чтобы устранить проблему, достаточно дать модели документацию или другой релевантный контекст. В этом случае ChatGPT перестаёт «фантазировать» и работает строго по предоставленным данным.
Причина в том, что LLM хорошо анализируют текст и делают выводы на его основе, но не всегда имеют под рукой нужный источник знаний. Добавление документации фактически превращает диалог в «локальное обучение» модели прямо в момент запроса.
Немного статистики
- По данным Stanford HAI (2023), до 40% ошибок LLM в технических ответах связаны с отсутствием актуальной документации.
- В исследовании MIT (2024) показано: при добавлении контекста (RAG — retrieval-augmented generation) точность возрастает на 30–50%.
- В индустрии этот подход давно закрепился: GitHub Copilot использует встроенные справочники, Google Gemini подключает поиск, а корпоративные ассистенты работают на базе внутренних баз знаний.
Вывод
ИИ — это не замена знаниям, а инструмент для ускорения анализа. Чем точнее сформировано окружение (документация, код, примеры), тем надёжнее результат.
Простой приём — «дать документацию» — превращает ChatGPT из собеседника, склонного к ошибкам, в полноценного помощника, способного решать задачи максимально точно.
Больше полезного у нас в Telegram канале