Un par de semanas después de probar ChatGPT hype bot, lo integré en casi todos mis procesos regulares: búsqueda de literatura, aprendizaje de idiomas, desarrollo de habilidades, autoeducación, etc. Algunos de ellos aceleraron más de diez veces . En mi opinión, aquellos que resuelvan problemas similares y no dominen esta tecnología perderán mucho en el futuro.
Aquellos que han encontrado por sí mismos una serie de consultas de trabajo y paquetes de ellas reciben una ventaja casi injusta. En este artículo, quiero considerar enfoques para la ingeniería de consultas. Es decir, utilizando consultas para lograr el resultado deseado de la inteligencia artificial condicional para sus tareas.
En definitiva, para aquellos que solucionan problemas similares a los descritos a continuación. En primer lugar, se trata de autoeducación, trabajo de información, búsqueda de información, desarrollo de ciertas habilidades.
Pero realmente no me conozco. El caso es que hay una serie de tareas típicas del modelo de lenguaje, como la búsqueda por significado, y no por palabras. Pero siempre hay nuevas formas de usar la creación de OpenAI. Y, por supuesto, espero que ya hayas tocado el chatbot con tus manos. Un artículo sobre cómo entrar desde Rusia.
Sea cual sea la tarea a la que nos enfrentemos, la interacción con un chatbot puede convertirse fácilmente en una anécdota ridícula. Lo cual solo cabrá para una historia en compañía de amigos. Por lo tanto, consideraremos brevemente algunos errores y limitaciones de la interacción con ChatGPT.
En general, esto se aplica a cualquier más o menos de la tecnología inteligente. Una parte de los usuarios, en lugar de comprender qué oportunidades se abren ante ellos, están tratando con todas sus fuerzas de demostrar que la IA novedosa no puede ni puede hacer nada.
Barrera infantil, pero común. Por supuesto, debe comprender las limitaciones, pero no de esta forma. Por lo tanto, formulamos explícitamente el problema a resolver y vamos más allá.
ChatGPT tiene bastantes. Algunos pueden pasarse por alto.
Por ejemplo, casi cualquier usuario se da cuenta rápidamente de que no puede contar con obtener enlaces a sitios web en respuesta a una solicitud directa.
Sin embargo, si solicita crear una tabla, entonces en sus celdas puede agregar no solo enlaces a sitios, sino también íconos (quizás esto ya se haya solucionado). Esta no es la única manera de sortear esta limitación.
Fuente
La gran mayoría de todos los casos de uso que se pueden encontrar en diferentes hilos o artículos de Twitter contienen solo una solicitud. La respuesta a la cual es divertida o hace algo interesante o un poco útil.
Llegué a la conclusión de que, en general, los más productivos son los paquetes de consultas.
Cuando transforma la respuesta a la primera solicitud con la ayuda de las posteriores. Y si algunas de las tareas se resuelven, solo mediante soluciones alternativas.
Si desea utilizar permanentemente las funciones de la nueva versión de GPT, debe comprender bien sus limitaciones.
¿Largas listas de razonamientos plausibles con enlaces a obras ficticias? Fácilmente.
Esta es la primera frustración que encontrará al trabajar con ChatGPT. Un problema aún mayor es que, en algunos casos, es bastante difícil separar las falsificaciones de los datos reales. Todas las respuestas parecen muy plausibles.
La respuesta se puede inventar en muchos niveles. Por ejemplo, si solicita un enlace a un capítulo de un libro en el que debería haber una confirmación de los hechos que está buscando, entonces puede revelar las siguientes cosas interesantes:
El autor citado puede no existir en la naturaleza ;
Es posible que no existan libros con el título dado;
El libro que está buscando puede existir, pero afecta a una gama diferente de temas;
La parte deseada del libro puede ser la respuesta a otras preguntas.
Por cierto, pedir que señalen una parte específica del libro casi nunca funciona.
Dado que el modelo es probabilístico, aparecen como resultado una serie de efectos no deseados. La respuesta a la misma solicitud en el mismo contexto puede variar. Y dependen del ciclo de la Luna y Mercurio.
Entonces, si obtiene una respuesta como “Solo soy un modelo de lenguaje y realmente no sé nada”, intente un par de veces más. Especialmente si anteriores solicitudes similares funcionaron.
Esto evita potencialmente una serie de usos potencialmente útiles, como resaltar las ideas principales de una reunión/marcha en línea. Esto es si sin muletas.
Es más fácil retirar. Para continuar con la salida, basta con escribir “continue” (continuar) y la salida continuará. Esto casi siempre es suficiente.
Hago algo que aumenta significativamente la productividad de las personas que me contactan.
Ahora con la ayuda de ChatGPT, por cierto.
Sin embargo, las tareas que resuelvo regularmente para Clientes ChatGPT las resuelve en un máximo de 3-4 en una escala de 10 puntos. Es decir, este es el nivel de respuestas emergentes de las primeras páginas de Google. O tal vez un poco mejor.
El hecho es que la calidad de las respuestas está determinada por el material sobre el que se entrenó la red neuronal. Y la mayor parte del material en Internet es pop. Es decir, recomendaciones semi-funcionales que constituyen alrededor del 20% de las soluciones de alta calidad.
Lanzando pedidos directos sobre temas y subtemas que me interesan, me doy cuenta que todo está mal. Al menos el tema de la eficacia personal es uno de los motores de los gitanos de la información y otros coaches de éxito. La salida es casi la misma.
Pero si realiza consultas sobre un tema menos conocido, entonces las respuestas se parecen más a la verdad. Su calidad es mucho mayor. Por ejemplo, en el campo de la neuroendocrinología.
Al menos en vista de la naturaleza incontaminada. Por otro lado, si realiza consultas muy especializadas, las respuestas se vuelven ficticias. Por lo tanto, aquí se puede hacer la siguiente generalización:
Escala de la especialización requerida de las solicitudes
Distribución de fuentes dependiendo de la popularidad del área.
En esta sección, quiero considerar las tareas que logré resolver más o menos usando ChatGPT. No todos se resuelven al 100%, sino al 20-70%, según el tipo de tarea. Y dada la velocidad de las respuestas, eso es suficiente.
Y si se le da bien la ingeniería de consultas, la calidad de la resolución de problemas aumenta significativamente.
Comenzaré con un problema que todavía me sorprende. Esta es una búsqueda.
Soy el autor de la editorial de libros electrónicos Livrezon. La obra de cada Autor está estructurada de tal forma que cada libro está escrito a partir de un gran número de casos o ejemplos, de forma diferente.
Hay muchos, si no muchos, ejemplos. A partir de unos pocos cientos.
Teniendo en cuenta que en muchos libros modernos no se menciona un solo caso interesante y no banal, y seguimos adelante.
Está claro que una de las partes más importantes de trabajar en un libro es buscar. Tomemos el tema del libro “lo que un investigador/científico puede hacer después de la muerte para que su legado se desarrolle o al menos sobreviva”. Uno de mis colegas está haciendo esto.
Cuando jugué lo suficiente con las solicitudes a ChatGPT sobre mi tema, cambié a los temas de los colegas. Cuál fue mi sorpresa cuando para una solicitud directa sobre el tema de la preservación del patrimonio, hubo varios trucos inesperados en los resultados de búsqueda, y alrededor de 30 casos . Y esto es en 10-20 segundos. Debe comprender que esto equivale en tiempo a más de una semana de trabajo regular.
Mi hoja de trucos con un conjunto de consultas de trabajo en Obsidian
Está claro que cada caso debe verificarse para verificar su autenticidad y buscar detalles.
Pero esto se hace con relativa rapidez y, además, nuestro modelo de lenguaje también se puede incluir aquí.
Mi sorpresa, así como la sorpresa de mi colega, fue grande cuando le envié los resultados de la consulta.
Cuando se trata de crear libros de calidad, puede intentar ir un paso más allá. Ya sabemos que ChatGPT escribe bien los textos y surge la pregunta: “¿Podemos pedir hacer una generalización a partir de los casos encontrados y luego escribir un texto a partir de ellos?”. Afortunadamente para nosotros, los sacos de cuero, la IA no ha sacado conclusiones precipitadas hasta ahora. Y esta es una de las habilidades que todavía está creciendo en precio.
Hace un par de años, me dediqué seriamente al tema de entrevistar a especialistas para extraer valiosos conocimientos de ellos. Fue bastante “inesperado y agradable” que varios enfoques que encontré en los campos del periodismo y la investigación científica también funcionen en una red neuronal sin alma.
La esencia de uno de los enfoques es dividir la pregunta original en varias subpreguntas y, por lo tanto, obtener muchas veces más conocimiento. Por ejemplo, quiero encontrar técnicas para corregir planes estratégicos. Una consulta directa da respuestas genéricas que sirven de poco. Necesitamos detalles. Por lo tanto, aquí puede dividir la consulta original en dos:
¿Qué áreas de actividad tienen generalmente planes estratégicos?
¿Como resultado de qué planes se pueden corregir?
Estas preguntas se derivan directamente del “diagrama de caso” deseado:
En qué forma abstracta se ve casi cualquier caso de corrección del plan
ChatGPT ya se puede usar en esta etapa:
Obtener áreas de actividad en las que la planificación estratégica está significativamente presente Obtener el razones principales para la corrección del plan0002 Resulta ochenta proporciones “área de actividad: el motivo de la corrección”.
Además, para cada una de estas proporciones, partimos de la suposición de que ChatGPT conoce al menos algunos casos reales. En general, esto es cierto:
Recepción de casos por la solicitud generada por área y motivo de corrección
Además, en la parte sobre optimización, mostraré que todos los casos para todos los índices se pueden obtener en UNA solicitud . Sin embargo, tales solicitudes masivas parecen tener límites en la cantidad de salida y, por lo tanto, la respuesta puede ser generalizada y no específica.
Por lo tanto, en un trabajo serio, debe perforar todo con las manos. Pero incluso este enfoque es muchas veces y decenas de veces más rápido que una búsqueda en Google y en la literatura.
Está claro que el chatbot no leerá libros y artículos por ti. ¿O lo hará?
Un posible uso de ChatGPT que los entusiastas han encontrado rápidamente es pedirle al bot que explique los conceptos en un lenguaje simplificado.
Es hora de sentirse el héroe de la popular sección de la revista Wired, en la que se explica un mismo concepto con distintos niveles de complejidad:
Explicar un concepto complejo en diferentes niveles de complejidad es algo que ChatGPT hace bien en muchos casos. También se les puede pedir que critiquen este trabajo, para extraer los conceptos principales en cuestión. E incluso construir un diagrama de su interacción, como mostraré a continuación.
Descripción del libro Si necesita “obtener” rápidamente casos interesantes del libro. La mayoría de los libros son solo para ellos y vale la pena leerlos.
Para el resto, solo te ayudarán las habilidades de trabajar rápidamente a través de la literatura.
Por extraño que parezca, ChatGPT se puede usar bastante bien como maestro. O más bien un entrenador. Especialmente cuando se trata de aprender idiomas. GPT sigue siendo un modelo de lenguaje.
No describiré aquí cómo hacer un libro de problemas simple usando varias solicitudes.
Pero es posible. Vamos a la formación en habilidades lingüísticas.
Supongamos que utiliza una herramienta como QTranslate para traducir palabras en inglés sobre la marcha, que mantiene un historial de las palabras traducidas. Entonces estas palabras necesitan ser aprendidas de alguna manera. Puedes escribir un script que traduzca todo esto al formato Anki y memorizarlos allí. O pídele al chatbot que escriba este script… Esto también es posible.
Pero iremos por el otro lado. Potencialmente, puede solicitar componer dos textos paralelos en ruso e inglés utilizando estas palabras en la cantidad necesaria para su estudio. Y:
Sobre un tema de su interés;
Usar inglés “sencillo”;
Con la capacidad de aclarar varios puntos poco claros sobre la marcha;
Y con algunos extras…
Más tentador que Anki, ¿verdad?
Y este es solo uno de los posibles enfoques para mejorar las habilidades lingüísticas y muchos otros.
Muchos de los usos que he enumerado anteriormente están directamente relacionados con el aprendizaje. Pero aquí, también, se puede lograr más.
Considere, por ejemplo, una de las tareas que deben resolverse para comprender en profundidad un área determinada. Y esta es la tarea de entender/buscar quién hizo los descubrimientos más importantes y en qué orden.
Esta tarea es bastante fácil de resolver: solo necesita hacer una solicitud directa. No sin adentrarse en la música pop, pero se mostrarán la mayoría de los descubrimientos/invenciones importantes.
Fortalecer este enfoque pidiendo libros para leer sobre ellos. Y también pide una breve descripción del contenido y las ideas principales. Creo que no vale la pena decir que googleando esta tarea se resuelve muchas veces más.
Por favor traiga a los estudiantes de Frederick Taylor y los estudiantes de sus estudiantes. Y su obra principal. Ahorro a partir de 30 minutos de trabajo.
Hay una serie de otros enfoques que pueden acelerar el aprendizaje en un área nueva, pero están más allá del alcance de este artículo.
En lugar de involucrarse en discusiones infructuosas sobre qué profesiones serán reemplazadas por redes neuronales, es mejor tratar de comprender cómo puede integrar sus capacidades en sus procesos.
Para una serie de tareas, ChatGPT mejora significativamente la eficiencia. Siempre que haya dominado la ingeniería de consultas.
Por ingeniería de consultas me refiero, en primer lugar, a un buen conocimiento y comprensión de las limitaciones y consultas típicas que previsiblemente dan respuestas útiles.
Muy a menudo las soluciones obtenidas “para tres” son suficientes. Y normalmente puedes conseguirlos muy rápidamente.
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El autor desea agradecer a los miembros de la unidad social de la editorial Livrezon por la revisión del material.
Picea común (Picea abies) es la especie de hoja perenne más antigua de la familia de los pinos, una planta leñosa esbelta y hermosa de larga vida con un ancho piramidal corona. En la naturaleza alcanza los 50 m de altura. Su tronco recto puede alcanzar 1 – 2 m de diámetro. La parte superior del abeto siempre es afilada, las ramas crecen horizontalmente o arqueadas hacia arriba. La corteza es roja o gris. Las agujas son cortas, de 15-20 mm de largo, de color verde brillante o verde oscuro, con un aroma característico. Aunque estamos hablando de coníferas como árboles de hoja perenne, de hecho, las agujas tienen su propia vida útil: en el abeto, permanecen en un árbol por un máximo de 6 a 12 años.