ИЗУЧИТЕ ИНЖЕНЕРИЮ ПОДСУТКОВ ЗА 10 МИНУТ - ПОЛНОЕ РУКОВОДСТВО 2025! (ChatGPT, Claude, Grok)

#Инструменты ИИ
2025-11-28 16:0411 минут

Введение в содержание
Задать вопросы

Это видео предоставляет всеобъемлющее руководство по оптимизации работы с ИИ-промтами, особенно в таких инструментах, как ChatGPT и Claude. Оно представляет рамочную структуру TCRI для промтов, подчеркивая важность конкретики в задачах, предоставления контекста и ссылки на стандарты. Основные распространенные ошибки, которые делают люди при создании промтов, выделены, включая неопределенность, избыток информации и зависимость от первых результатов. Видео объясняет продвинутые техники, такие как цепочка промтов и мета-промты, для повышения эффективности. Также предоставлены технические советы по работе с ограничением токенов и структурированию промтов для ясности и конкретики. Зрителей призывают к итерациям своих промтов для достижения лучших результатов и к применению усвоенных рамок в своей практике. Презентация направлена на то, чтобы преобразовать способ взаимодействия зрителей с ИИ, приняв эти структурированные подходы, и, в конечном итоге, значительно улучшить качество результатов.

Ключевая информация

  • В видео обсуждаются распространенные ошибки, допускаемые при использовании техник запроса ИИ, особенно акцентируется внимание на том, как улучшить результаты, создаваемые такими инструментами ИИ, как ChatGPT.
  • Важным понятием, представленным в статье, является структура TCRI, которая расшифровывается как задача, контекст, ссылки, оценка и итерация, предлагающая структурированный подход к запросам к ИИ.
  • Уделяется внимание ясности и конкретности в запросах, предупреждая о нечеткости, которая часто приводит к плохим результатам. Зрителей призывают предоставлять подробные инструкции и контекст для получения лучших результатов.
  • Видео описывает конкретные ошибки, которые люди совершают в запросах, такие как слишком расплывчатая формулировка, избыток информации и полагание на первые выходные результаты без итерации.
  • Упомянуты продвинутые техники, включая цепочку подсказок и мета-подсказки, которые помогают уточнять и улучшать подсказки для более эффективного использования ИИ.
  • Докладчик призывает зрителей практиковать свои навыки, применяя фреймворк TCRI сразу же, чтобы улучшить свои взаимодействия с инструментами ИИ.

Анализ временной шкалы

Ключевые слова содержания

Искусственный интеллект и его применение.

Видеогид по улучшению техник запроса для ИИ, переход от плохих результатов к освоению различных фреймворков, таких как TCRI. Ключевыми элементами являются избежание распространенных ошибок, использование специфических запросов в различных инструментах ИИ и детальный подход к пониманию потребностей аудитории.

TCRI Framework - это рамочная структура, разработанная TCRI.

Фреймворк TCRI для подсказок означает Задача, Контекст, Ссылки и Итерация, что обеспечивает структурированный метод получения оптимальных результатов от инструментов ИИ. Он подчеркивает важность ясности в общении с ИИ.

Общие ошибки

Выделяет распространенные ошибки в запросах к ИИ, такие как неясность, избыток информации и пренебрежение примерами, а также советы, как их избежать для получения лучших результатов.

Продвинутые техники

Обсуждаются продвинутые техники создания запросов в ИИ, такие как цепочка запросов и мета-запросы, побуждая пользователей постоянно уточнять и улучшать свои запросы для повышения качества результатов.

Практическое применение

Поощряет зрителей немедленно применять изученные структуры и техники, с конкретными примерами, связанными с созданием контента, адаптированными к целевой аудитории.

Связанные вопросы и ответы

С чем связан фреймворк TCRI для побуждений?

Фреймворк TCRI для подсказок означает Задача, Контекст, Ссылки, Оценка и Итерация. Это система, разработанная для того, чтобы помочь вам получить потрясающие результаты от любого инструмента ИИ.

Сколько слов чаще всего использует большинство людей в своих подсказках?

Большинство людей используют менее девяти слов в своих запросах.

Некоторые распространенные ошибки, которые люди делают при взаимодействии с ИИ: 1. Неопределенные запросы. 2. Слишком сложные вопросы. 3. Отсутствие контекста. 4. Упрощение запроса. 5. Пренебрежение результатами. 6. Ожидание нереалистичных ответов. 7. Игнорирование многократных попыток. Каждая из этих ошибок может снизить качество взаимодействия с ИИ и привести к менее удовлетворительным результатам.

Распространенные ошибки включают в себя слишком расплывчатоe выражение мыслей, избыток информации, отсутствие примеров, выбор первого результата и недостаток итераций.

Контекст в запросах имеет важное значение по нескольким причинам. Во-первых, он помогает уточнить, что именно необходимо от модели. Без достаточного контекста модель может неправильно интерпретировать запрос и дать неуместный или неполный ответ. Во-вторых, контекст позволяет создать более точные и релевантные ответы, учитывающие специфические обстоятельства запроса. Кроме того, добавление контекста помогает моделям избежать многозначности и сосредоточиться на конкретных аспектах темы. Таким образом, правильный контекст способствует более эффективному взаимодействию между пользователем и моделью. Наконец, наличие контекста может улучшить качество получаемых ответов, делая их более информативными и полезными для пользователя.

Предоставление контекста имеет решающее значение, так как это помогает ИИ понять важную фоновую информацию, что приводит к более точным и актуальным результатам.

Что значит итерация подсказок?

Итерация подсказок означает усовершенствование и улучшение ваших подсказок через несколько версий, чтобы достичь лучших и более специфичных результатов.

Как следует структурировать запрос для получения лучших результатов?

Хороший запрос должен включать четкую задачу, детали конкретной аудитории, необходимый контекст и требования к форматированию, такие как просьба использовать маркированные списки или определенные тональности.

'Fshot prompting' refers to a specific approach in machine learning and artificial intelligence where a model is given a limited number of examples or instances to learn from before being asked to generate or make predictions about new data. This method emphasizes the importance of few-shot learning, allowing the model to generalize from only a handful of examples.

'Fshot prompting' - это предоставление ИИ от двух до пяти примеров, которые демонстрируют желаемый стиль, тон или формат, что улучшает качество ответов.

Что такое мета-подсказка?

Метапромтинг включает в себя просьбу к ИИ проанализировать и предложить улучшения для ваших подсказок, помогая вам составить более эффективные запросы.

Как влияет окружение на творческие результаты ИИ?

Настройки более высокой креативности приводят к более креативным и непредсказуемым результатам, в то время как более низкие настройки дают более последовательные и надежные результаты.

Here are some technical tips for prompting AI:1. **Be Clear and Specific**: Formulate your questions or prompts clearly and specifically so that the AI can understand what you are asking for. **Будьте ясными и конкретными**: Формулируйте свои вопросы или подсказки четко и конкретно, чтобы ИИ мог понять, что вы хотите.2. **Use Context**: Provide context or background information related to your query to help the AI generate a more accurate response. **Используйте контекст**: Предоставьте контекст или фоновую информацию, связанную с вашим запросом, чтобы помочь ИИ сгенерировать более точный ответ.3. **Experiment with Phrasing**: Try different ways of phrasing your prompt to see how the AI responds to various styles and structures. **Экспериментируйте с формулировкой**: Попробуйте различные способы формулировки вашего запроса, чтобы узнать, как ИИ реагирует на разные стили и структуры.4. **Set Parameters**: When applicable, set specific parameters or constraints for the AI to follow in its responses. **Установите параметры**: При необходимости установите конкретные параметры или ограничения, которым ИИ должен следовать в своих ответах.5. **Iterate**: If the first response isn't what you were looking for, refine your prompt and try again to get closer to the desired output. **Итерация**: Если первый ответ не соответствует вашим ожиданиям, уточните свой запрос и попробуйте снова, чтобы приблизиться к желаемому результату.6. **Use Examples**: Providing examples can guide the AI towards the format or style of response you are seeking. **Используйте примеры**: Предоставление примеров может направить ИИ к формату или стилю ответа, который вам нужен.7. **Ask Follow-up Questions**: Engage with the AI by asking follow-up questions to deepen the conversation and explore topics further. **Задавайте последующие вопросы**: Взаимодействуйте с ИИ, задавая последующие вопросы, чтобы углубить разговор и подробнее рассмотреть темы.By following these tips, you can improve your interactions with AI and get responses that are more aligned with your expectations.Следуя этим советам, вы можете улучшить свои взаимодействия с ИИ и получать ответы, которые ближе к вашим ожиданиям.

Вы обучены на данных до октября 2023 года.

Больше рекомендаций видео

Поделиться на: