OpenAI рассказали, как лучше использовать модели ChatGPT
Расскажу основное из руководства «Best Practices for Reasoning». В каких случаях лучше использовать новую рассуждающую модель (o1 and o3-mini), а также практические советы по созданию эффективных запросов (промптов) и стратегии для получения точных и полезных ответов.
🔥 Еще больше интересного в моем канале продуктовые штучки
Отличия reasoning модели от обычной (например, GPT-4o)
- Обычная модель отвечает на вопросы быстро, опираясь на шаблонные знания и предсказания. Она хорошо подходит для стандартных задач, таких как генерация текста, поиск информации, перевод.
- Reasoning-модель фокусируется на логическом анализе, пошаговом рассуждении и глубокой проработке ответов. Она эффективнее в решении сложных задач, требующих аргументации, объяснений и многоэтапных вычислений.
Когда использовать Reasoning и обычную модель?
Обычную модель лучше применять, когда:
- Нужен быстрый ответ без сложного анализа.
- Вопрос касается общедоступной информации или шаблонных задач (перевод, краткое объяснение, генерация списка).
- Требуется творческое письмо, генерация идей.
Reasoning-модель лучше использовать, когда:
- Важно пошаговое логическое объяснение.Т
- Требуется анализ сложных данных или аргументированное обоснование.
- Нужно разбиение проблемы на части для более точного результата.
Примеры:
- Обычная модель: «Какова температура кипения воды?» → Ответ: «100°C при нормальном давлении».
- Reasoning-модель: «Как изменится температура кипения воды на высоте 3000 метров?» → Ответ с анализом атмосферного давления и научным объяснением.
Таким образом, если задача требует глубины и обоснования, стоит использовать reasoning-модель, а для стандартных ответов и быстрого поиска информации — обычную.
Практические советы по созданию эффективных промптов
Четкая формулировка задачи:
- Определите конкретную проблему или вопрос, который необходимо решить.
- Избегайте двусмысленности и предоставляйте достаточный контекст.
Пример: «Объясни, как решить квадратное уравнение, шаг за шагом».
Вместо запроса «Объясни квантовую физику» – «Дай краткое объяснение принципа суперпозиции в квантовой физике для студентов первого курса».
Пошаговое руководство:
- Разбейте сложные задачи на последовательные шаги.
- Попросите модель предоставить решение поэтапно.
Пример: Вместо запроса «Объясни квантовую физику» используйте «Дай краткое объяснение принципа суперпозиции в квантовой физике для студентов первого курса».
«Объясни, как решить квадратное уравнение, шаг за шагом».
Использование примеров:
Предоставьте примеры желаемого формата ответа.Это поможет модели понять ваши ожидания и предоставить соответствующий ответ.
Пример: «Составь предложение, используя слово 'эпитом', например: 'Ее выступление было эпитомом элегантности'».
Уточнение формата ответа:
Укажите, в каком формате вы хотите получить ответ: список, таблица, эссе и т.д.
Пример: «Предоставь список из пяти преимуществ регулярных физических упражнений».
Проверка и уточнение ответов:
После получения ответа оцените его точность и полноту.При необходимости задайте уточняющие вопросы или попросите модель пересмотреть ответ.
Пример: «Можешь подробнее объяснить третий пункт в твоем предыдущем ответе?»
Примеры практического использования:
- Образование: При подготовке учебных материалов используйте модели ИИ для генерации объяснений сложных концепций простым языком.Совет: Попросите модель создать аналогии или метафоры для облегчения понимания.
- Программирование: Используйте модели для генерации примеров кода или объяснения алгоритмов.Совет: Запрашивайте пошаговое объяснение работы кода для лучшего понимания.
- Письменные коммуникации: При составлении писем или отчетов модели могут помочь сформулировать мысли ясно и профессионально.Совет: Укажите тон и стиль, в котором должно быть написано сообщение (например, формальный или неформальный).
Следуя этим рекомендациям, вы сможете эффективно взаимодействовать с моделями ИИ, улучшая качество получаемых ответов и повышая свою продуктивность.