Крутые промпты для нейросети: модель REFINE для улучшения результата

Сегодня мы с вами рассмотрим, как создавать крутые промпты для нейросетей, что это такое и как модель REFINE может помочь улучшить качество получаемых результатов. Промпты, или запросы, играют ключевую роль во взаимодействии с нейросетями, определяя, насколько точным и релевантным будет полученный ответ. Введение модели REFINE помогает значительно повысить качество и точность результатов, адаптируя их под конкретные требования пользователя. Благодаря этому методу вы сможете сократить время на доработку результатов и увеличить вероятность получения сразу нужного ответа. Мы подробно разберем каждый элемент модели REFINE и покажем, как применять ее на практике.

Зачем использовать нейросети?

Основная цель нейросетей заключается в сокращении времени, которое вы тратите на задачи. Они способны автоматизировать множество процессов, от обработки естественного языка и генерации контента до анализа данных и принятия решений. Это позволяет пользователям фокусироваться на более творческих и стратегических аспектах своей работы, доверяя рутинные и повторяющиеся задачи машинному интеллекту.

Автоматизация должна происходить так, чтобы не терялось качество результата, а в идеале — с его улучшением. Есть мнение, что нейросети могут ухудшать качество задач, но это не всегда так. В ряде случаев они позволяют исключить ручные ошибки, особенно при выполнении рутинных задач. Например, в медицинской диагностике, прогнозировании погоды, создании персонализированного контента и анализе больших данных, нейросети демонстрируют высокую точность и надежность.

Когда результат, полученный после генерации, дорабатывается экспертом, качество работы не только не падает, но часто возрастает. Это важно в тех случаях, когда требуется высокая степень точности и индивидуальный подход, что сочетание автоматизации и человеческого контроля позволяет получить оптимальные результаты.

Что такое модель REFINE?

Для получения результатов, максимально приближенных к тому, что вам нужно, используются REFINE-промпты. REFINE (аббревиатура от Role, Expectations, Format, Iterate, Nuance, Example) — это модель framework, которая помогает формировать промпт для нейросети. Другими словами, это текстовое задание для нейросети, которое она будет выполнять.

Что необходимо указать:

Если вы находитесь на каком-то этапе выполнения, то для большего контекста можете рассказать определенную итерацию, на которой вы остановились, описать нюансы и привести пример. Это исключает рандомность в результатах, которые генерирует нейросеть. Даже на один и тот же промпт нейросеть может генерировать разные результаты, что иногда полезно, а иногда требует доработок.

Пример промпта по REFINE

Давайте разберем на примере, как это работает.

Задание роли

Вы задаете роль для нейросети. Например:

• Представьте, что вы эксперт по SEO.

• Представьте, что вы школьник.

• Представьте, что вы выполняете какую-то другую ролевую модель.

Важно, чтобы AI-генератор вжился в эту роль. Например, если вы решаете задачу, требующую экспертных знаний, он должен «играть» роль эксперта в этой области.

Формулировка ожиданий

Далее вы формируете ожидания. Это почти всегда необходимо. Например:

• Составьте title и description для страницы, оптимизированной под Яндекс и Google.

• Напишите оптимизированное текстовое описание карточки товара.

• Составьте отзыв.

Если вы пишете отзыв, роль должна быть конкретной, например: Екатерина, проживающая в Санкт-Петербурге, 23 года, по образованию бухгалтер, должность — главный бухгалтер. Нейросеть будет играть эту роль, как актер и напишет отзыв достоверно для этой роли.

Указание формата результата

Затем укажите формат результата. Это позволяет минимизировать количество ручных доработок. Если вы точно понимаете, в каком виде вам нужен итог, напишите про это. Например:

• Оптимизация под конкретные поисковые запросы.

• Указание ограничений по длине текста (например, title не больше 60-65 символов, description 200-240 символов).

Приведение итераций и нюансов

Для решения больших задач полезно приводить итерации. Опишите все нюансы, которые нужно учесть. Например:

• Оптимизация под конкретные запросы (например, «продвижение сайта», «продвижение сайта в SEO», «раскрутка сайта»).

• Не использовать вертикальную черту, если вам это не нравится.

После первой итерации нейросеть может сгенерировать результат, который вас не устраивает. Укажите, что именно вам не нравится, и она учтет это в дальнейшем.

В промптах REFINE есть возможность уточнять нюансы несколько раз для решения каждой конкретной задачи. Например, можно добавить тематическое эмодзи к каждому тегу. Эти теги будут хорошо оптимизированы, но всегда можно доработать их вручную. Если вы регулярно делаете одинаковые доработки, указывайте это в нюансах или примере, используя модель REFINE. Это поможет следующей генерации быть более точной, соответствовать вашим требованиям.

Когда и что использовать?

Рассмотрим на примере нашего инструмента «AI-генератор контента».

• Роль. Использование роли важно, когда результат зависит от ролевой модели, которую принимает нейросеть. Например, для опросов, социальных исследований или составления профессиональных тегов. Если она выступает в роли школьника восьмого класса, который учится на средний балл «3», результат будет отличаться от результата, который создаст студент-отличник лингвистического вуза. Ролевая модель определяет стиль, уровень контента, который генерируется.

• Ожидания. Всегда важно указывать, какой результат нужно получить. Это позволяет нейросети четко понимать задачу и стремиться к определенному уровню качества, точности. Например, можно попросить составить оптимизированный title description для страницы или написать текстовое описание карточки товара.

• Формат. Указание формата критично, когда результат должен быть использован в определенном контексте. Например, если нужно предоставить список запросов в разных склонениях, укажите это заранее. Это позволяет минимизировать количество ручных доработок, получить результат в нужной форме.

• Этап. Включение этапов полезно для большего контекста, чтобы нейросеть понимала, что происходит на каждом шаге. Это особенно важно для больших, сложных задач, требующих поэтапного выполнения. Например, можно сначала создать структуру материала, а затем генерировать содержимое для каждой подтемы.

• Нюансы. Не позволяйте генерации результатов идти на самотек. Только вы знаете, какие конкретные нюансы должна учесть нейросеть. Это может быть длина тегов, конкретные поисковые запросы или использование/неиспользование эмодзи. Указание этих деталей в промпте помогает получить более точный и соответствующий результат.

• Пример. Референсы полезны, когда вы точно знаете, как должен выглядеть результат. Это помогает нейросети ориентироваться на заданный стандарт, уменьшает вероятность ошибок. Примеры особенно полезны при переключении роли или добавлении новых нюансов в задачу.

Использование этих элементов в модели REFINE позволяет получать качественные результаты, минимизируя ручной труд и повышая эффективность.

Этапы выполнения

Для больших задач нейросеть лучше работает по этапам. Как правило, крупные задачи, выполняемые сразу, решаются хуже, чем те, которые разбиты на этапы (итерации). Например, если необходимо написать большое сочинение или лонгрид, лучше сначала составить структуру материала.

Формирование структуры (плана)

На первом этапе создается план материала. Если мы пишем статью на тему «Как выбрать кожаный диван», важно рассказать, какие нюансы затронуть или какие рассмотреть проблемы, чтобы заинтересовать аудиторию. Это могут быть материалы, размер, мягкость, наполнение и другие характеристики.

Генерация текста по подтемам

Затем для каждой подтемы генерируется отдельный результат с помощью нейросети. Указываются конкретные части статьи:

• введение;

• основные разделы;

• заключение;

• ответы на вопросы.

Это помогает нейросети понимать дополнительный контекст, в котором она должна работать.

Соединение воедино

После генерации отдельных частей материала они объединяются в единый документ. Сначала составляется план, затем генерируется содержимое для каждого пункта плана, и наконец, все соединяется, дорабатывается вручную, что позволяет получить качественный результат. Это значительно лучше, чем сразу попросить написать большую статью без примера, ролевой модели или конкретного плана.

Использование такого поэтапного подхода позволяет получить высокое качество итогового результата, минимизируя вероятность ошибок и улучшая общую структуру и содержание материала.

Можно улучшить результат после нейросети?

Полученные результаты всегда стоит проверять. Если вы регулярно вносите ручные корректировки, указывайте их в нюансах промпта. Это поможет улучшить следующие генерации и приблизить их к вашим требованиям.

Теги title и description всегда можно и нужно скорректировать вручную. Например, можно добавить дефисы для улучшения грамматики текста, убрать излишние эмодзи, если они не были указаны в нюансах промпта, и добавить детали, которые известны только специалисту.

Регулярные ручные корректировки

Если ручные корректировки вносятся регулярно, важно каждый раз указывать эти нюансы. Например, если нежелательно использование вертикальных черт или требуется использование только определенных эмодзи, это следует указывать. Допустим, если были спарсены эмодзи, которые выводятся в Яндексе и Google, и нужно использовать только их, это увеличивает вероятность того, что эмодзи не будут обрезаны в поисковой выдаче и помогут улучшить показатели.

Примеры корректировок

Вот несколько примеров уточнений для нейросети:

• не ставить вертикальную черту;

• использовать эмодзи из определенного списка;

• ограничить использование эмодзи;

• добавление ключевых слов в title description;

• уточнение длины тегов, чтобы соответствовать поисковым системам.

Проверка и корректировка помогают добиться более качественных и точных результатов. Важно помнить, что нейросеть обучается на предоставленных примерах и указаниях, поэтому регулярное обновление и уточнение нюансов промптов повышает эффективность работы и качество.

Выводы

Использование модели REFINE позволяет получить качественные результаты от нейросетей, минимизировать ручной труд и повысить эффективность. Наши инструменты, такие как генератор контента, изображений, аудио, помогают решать множество задач автоматизированно, используя нейросети. Учитесь взаимодействовать с машинным интеллектом и используйте новые методы для решения ваших задач.

Чтобы научиться лучше взаимодействовать с нейросетями, рекомендуем пройти наш курс по нейросетям «Нейрогений», который рассказывает о том, как решать конкретные задачи и генерировать качественный контент с помощью искусственного интеллекта. Развивайтесь, осваивайте новые подходы и становитесь более эффективными, освобождая время на более важные задачи.

Видео по теме