Переиграл и уничтожил: ТОП ошибок новичков при работе с нейросетями

Нейросети используются практически везде: от небольших игрушек, таких как EMO Robot AI, до больших дата-центров для анализа большого пула информации.

Большинство компаний тоже начинают встраивать в свои бизнес-процессы искусственный интеллект. Несмотря на то, что он может предоставлять недостоверные данные, заспамленный текст или кривое искаженное изображение, прогресс обучения ИИ не стоит на месте.

Чтобы использовать нейросети в работе, недостаточно написать запрос «создай мне сайт» или «напиши мне статью». В конечном итоге вы не получите того, что вам нужно или результат будет далек от идеала. Недавно появилось такое направление «Промпт-инжениринг», суть которого заключается в правильном построении запросов для нейросетей для получения качественного результата.

В этой статье мы рассмотрим ТОП-10 ошибок новичков, которые допускаются при использовании нейросетей. А также специалисты компании «СЕО-Импульс» дадут рекомендации, как правильно построить промтп для достижения наилучшего результата.

Чтобы при прочтении статьи не возникало вопросов, определимся с понятием «Промпт». Этот термин произошел от английского слова prompt (подсказка, побуждение), который означает начальное сообщение, запрос или инструкцию, которую пользователь передает нейросети. Это необходимо для задачи направления, параметров и требований для генерации контента. Простыми словами – это отправная точка, которая помогаем модели (Chat GPT, Copilot, Mistral и др.) понять, что от нее требуется.

Если запрос сформирован нечетко или не учитывает специфику задачи, итоговый результат получится нерелевантным. Например, вам нужно написать стихотворение и запроса «Напиши стихотворение» будет недостаточно. Технически нейросеть сможет написать стихотворение, но стиль, тематика и настроение не будет соответствовать ожидаемому.

Чтобы получить более релевантный результат, добавьте конкретики, например "Напиши юмористическое стихотворение о котах". Это касается и других задачи. Самое важное – это указать больше деталей, чтобы модель смогла выполнить точнее выполнить поставленную задачу.

Вот основные пункт, которые должен содержать в себе промпт:

Большинство нейросетей позволяют менять настройки для генерации текста. На итоговый результат влияют не только пункты, которые мы рассмотрели ранее, но и более глобальные. Игнорирование этих настроек – одна из главных ошибок новичков. Для примера, рассмотрим дополнительные настройки на примере Chat GPT.

Температура. Параметр, отвечающий за креативность модели. Может принимать значения от 0 до 2. Чем ближе к нулю, тем более логичный и предсказуемый получится текст. Если значение ближе к 2, то текст будет более оригинальным и вариативным. Нет идеального значения, тут необходимо экспериментировать.

Frequency penalty. Параметр, отвечающий за частоту повторения одних и тех же слов и фраз. Может принимать значения от 0 до 2. Чем больше число, тем меньше будет повторений, однако слова могут заменяться на некорректные. Так же, как и с температурой, нужно экспериментировать и подбирать для себя нужное значение.

Presence penalty. Параметр, отвечающий за использование слов и фраз, которые присутствуют в контексте. Может принимать значения от 0 до 2. Чем больше число, тем больше шанс того, что модель будет использовать новые слова и фразы.

В большинстве нейросетей данные параметры использовать нельзя. Поэтому тут стоит уделить внимание составлению запроса.

Нейросети впечатляют своими возможностями генерации текстов. При грамотно составленном промпте получается текст, написанный профессиональным копирайтером. Однако, спешим развеять это ложное впечатление и ответить на вопрос «Почему же так происходит?».

Большинство нейросетей не имеют доступа в интернет и обучаются на определенном массиве данных. Весь интернет в нейросеть загрузить, увы, не получится и модель обучается только на определенном количестве данных. Знания так же ограничены датой последнего обновления. События, которые произошли после последнего обновления, останутся неизвестны.

Еще одной проблемой неточности ответов являются «галлюцинации» ИИ. Пытаясь составить связный и логичный ответ, модель может «додумывать» факты или создавать несуществующие между собой события.

И самой главной проблемой будет непонимание контекста, который предоставит пользователь. Например, мы введем запрос «топ-10 телефонов» и получим список стационарных моделей, но вероятнее всего вы хотели увидеть список смартфонов.

Чтобы не допускать данной ошибки, придерживайтесь следующим правилам:

Несмотря на то, что чат-боты могут создавать грамотные тексты, они получается не всегда уникальные. Копирование сгенерированного контента может привести к таким проблемам как:

Как мы говорили ранее, модели обучаются на существующих текстах, поэтому в конечном результате могут воспроизводиться фрагменты из книг, статей и других источников. Еще нейросети не всегда понимают смысл текста, поскольку работают на основе статистических моделей, что приводит к случайному совпадению.

Чтобы избежать эту ошибку, вам следует:

Нейросети – зеркало интернета. Данные, на которых обучается модель, могут содержать ложную или оскорбительную информацию.

Основными источниками могут быть как общие данные из интернета, так и данные, полученные от простых пользователей. Иногда, в новостных лентах можно увидеть новости, как нейросеть стала «расистом», поскольку модель обучалась на основе ответов людей и в алгоритме не было заложено ограничение получения такой информации.

Небольшие советы как разбить критическое мышление при использовании чат-ботов:

Изначально Chat GPT был создан для генерации текстовой информации. Сейчас возможности модели стали гораздо шире.

Что могут нейросети сегодня:

Экспериментируйте с разными запросами, изучайте документацию и профильные форумы, чтобы полностью раскрыть потенциал нейросетей