Obsah
6 tipů, jak psát dotazy do neuronových sítí, abyste dosáhli skvělých výsledků
Přestože jsou neuronové sítě stále v rané fázi vývoje, umělá inteligence pomáhá milionům uživatelů najít na internetu potřebné informace, rozpoznávat obrázky, formulovat myšlenky, překládat texty do různých jazyků a provádět mnoho dalších úkolů. A pokud nejste ohromeni výsledkem programu, pak jste s největší pravděpodobností sestavili požadavek špatně.
Neuronové sítě neumí číst myšlenky a nerozumí dobře podtextu, pokud není jasně formulován. Pokud nezadáte další parametry, program může interpretovat požadavek svým vlastním způsobem a nedosáhnete očekávaného výsledku. V tomto článku čtenářům prozradíme, jak správně psát dotazy pro neuronové sítě, abyste z virtuálního asistenta vytěžili maximum.
Správné dotazy při generování textu
Zdálo by se, že jde o otřesu – správně formulovaná otázka vám pomůže získat konkrétnější odpověď. Mnoho uživatelů však vytváří stručné dotazy bez zadání všech potřebných údajů. Stejný problém však může mít několik řešení. A pokud vytvoříte jasný algoritmus pro umělou inteligenci, lépe pochopí, jakou odpověď očekáváte.
Pokyny pro psaní dotazů pro generování textu:
- Určete styl psaní – esej, doporučení, báseň, pohádka, vědecký článek.
- Jasně formulujte svůj požadavek a uveďte podrobnosti.
- V případě potřeby uveďte kontext.
- Označte formu, ve které má být odpověď – seznam, tabulka, text, schéma.
- Určete objem.
- Uspořádejte svůj článek pomocí sekcí a seznamů s odrážkami, aby byl logicky strukturovaný.
- Připravte si klíčová slova a fráze.
- Ověřte si základní fakta uvedená ve vygenerovaném textu.
- Upravte svůj požadavek a odešlete jej znovu, pokud nejste spokojeni s odpovědí.
- Experimentujte, dokud nedosáhnete požadovaného výsledku.
To ale není vše, co umělá inteligence dokáže při psaní textu, když ji používáte správně. Můžete nejen vymýšlet nápovědu k dosažení požadovaného výsledku, ale také se samotné neuronové sítě zeptat, jaká data jí chybí. Stejně jako při sestavování případu pro SEO od vás program dokáže zjistit všechny chybějící informace. Síť vám bude klást otázky a na základě vašich odpovědí a shromážděných materiálů sestaví článek.
Správné dotazy při generování obrázků
Pro získání požadovaných obrázků je důležité správně napsat popis. Vzpomeňte si, jak jsme při psaní školní eseje podrobně popisovali obrazy slavných umělců. Něco podobného je potřeba udělat při sestavování dotazu neuronové sítě. Čím více podrobností zadáte k vytvoření nového obrázku, tím více se obrázek bude blížit tomu, co byste chtěli obdržet.
Vezměte prosím na vědomí, že neuronová síť vám bude lépe rozumět, pokud zadáte dotazy na vytváření obrázků v angličtině. Některé stránky, jako je Midjourney, navíc umožňují vytvořit zdarma pouze 25 obrázků. A zatímco budete trénovat, limit volných pokusů skončí. Poplatek za používání neuronové sítě je nízký, ale ruští uživatelé mohou mít potíže s vkladem peněz.
Je obtížné vzít v úvahu všechny body poprvé, abyste získali požadovaný obrázek. Než důvěřujete AI, že namaluje obrázek, musíte mít jasnou představu o tom, jak bude vypadat. Nebojte se experimentovat s klíčovými slovy, změnit pozadí a náladu, přidat barvy, naplnit obrázek atmosférou, kterou chcete zprostředkovat.
Příklady
Jak důležité je jasně formulovat dotazy pro neuronové sítě, pochopíte, pokud si s programem trochu zaexperimentujete. Například při generování textu na určité téma obdržíte zcela jiné odpovědi v závislosti na požadavku.
Podívejme se například na téma: „Původ života na Zemi“ a adresujte tuto otázku ChatGPT. Aniž bychom upřesnili styl psaní, publikum, kterému je článek určen, počet znaků, formátování, dostali jsme následující odpověď:
„Původ života na Zemi je složitá a stále ne zcela vyřešená otázka. Existuje několik hypotéz, které se snaží vysvětlit, jak na naší planetě vznikl život. Jedna hypotéza naznačuje, že život vznikl z nějaké primitivní chemické směsi, která se vytvořila na rané Zemi. Stalo se tak kombinací různých chemických reakcí a molekulární evoluce. Jiná hypotéza, známá jako hypotéza panspermie, uvádí, že život na Zemi přišel z vesmíru ve formě mikroorganismů nebo organických molekul cestujících vesmírem na meteoritech nebo kometách.
Nyní si představte, že připravujete rozhovor s 5letými dětmi a chcete jim vysvětlit, jak vznikl život na naší planetě. Je nepravděpodobné, že by děti z takového vysvětlení něco pochopily. Proto upřesňujeme požadavek na neuronovou síť: „Napište hravou formou pro 5leté děti, jak vznikl život na Zemi.“ Přestože jsme položili stejnou otázku, dostali jsme úplně jinou odpověď:
„V dávných dobách byla naše Země opuštěná a tichá. Nebyl nikdo, jen kameny a voda. Ale pak se stalo něco zvláštního! V malých jezerech a mořích se začaly objevovat malé, velmi malé věci zvané molekuly. Tyto molekuly byly velmi chytré a mohly se vzájemně kombinovat a vytvářet nové a zajímavé věci.
Jednoho dne jedna z těchto molekul spojila další molekuly dohromady a vytvořila něco zvláštního – byla to první živá buňka! Živá buňka byla malá a průhledná, ale byla plná energie a mohla růst a množit se.
Poté se živé buňky začaly měnit a přetvářet do různých forem. Staly se rostlinami, zvířaty a dalšími různými tvory. Život na Zemi se tak objevil díky malým molekulám, které se spojily a vytvořily první živé buňky. A od té doby se život na Zemi neustále vyvíjí a překvapuje nás svou rozmanitostí.“
Nyní můžete sami vidět, jak moc závisí hotový obsah na vstupních datech. Zkuste sami několikrát změnit styl, přidat klíčové fráze a stop slova, požádat o oslovení čtenářů nebo naopak vyprávět ve třetí osobě. Se zkušenostmi pochopíte, jak psát dotazy pro neuronové sítě, abyste dosáhli požadovaného výsledku.