Бесплатный фрагмент - ИИ без магии

От Автора

Я благодарна своему мужу — он всегда поддерживает меня во всех начинаниях и в любой момент готов ответить на мои вопросы или сделать то, что для меня действительно важно. Именно благодаря встрече с ним я когда-то определилась с выбором профессионального пути — в сторону информационных технологий. В то время у меня было два направления: юридическое и техническое. Технические специальности тогда были совсем «не в моде», и никто не знал, что через несколько лет всё изменится.

Я благодарна своей дочери — она для меня и друг, и мотиватор. Её слова: «Мама, ты такая молодец» — всегда вдохновляют и придают сил. Муж и дочь — первые читатели моих книг и самые честные рецензенты.

Я благодарна своей маме — за терпение, поддержку и за тот фундамент, на котором я смогла выстроить свою жизнь, мышление и отношение к делам.

Я благодарна своему внуку — за радость, которую он просто приносит своим присутствием, и за множество вопросов «а почему?» и «а зачем?», которые каждый раз напоминают, которые каждый раз напоминают, как важно сохранять любопытство к миру и уметь объяснять сложное просто.

Я благодарна своим друзьям и единомышленникам — за разговоры, идеи, поддержку и ощущение, что рядом есть люди, с которыми можно думать, сомневаться и расти.

Сюжет книги основан на реальных событиях.

Глава 1. Маша хочет узнать, что такое искусственный интеллект

— Привет! — кричала Машка. — Мне срочно нужно к тебе приехать!

— Что случилось? — удивилась я.

— Хочу, чтобы ты рассказала мне всё про искусственный интеллект!

Через полчаса Маша уже сидела у меня на террасе с кружкой ароматного кофе.

— Я готова, — сказала она. — Только помедленнее, пожалуйста. Ты же программист.

Маша всегда произносила эту фразу с особым выражением — «тыжепрограммист» — когда хотела, чтобы я перевела что-то сложное с технического языка на человеческий.

— Окей, Маш. Под «искусственным интеллектом» ты имеешь в виду чаты, генерацию картинок, текстов, всю эту «магию», верно?

— Ага, — кивнула она.

— Отлично, тогда начнём с главного.

Искусственный интеллект, или ИИ (AI — Artificial Intelligence), — это общее название для разных методов и технологий, с помощью которых компьютер имитирует интеллектуальную деятельность человека, то есть выполняет то, что раньше считалось исключительно «умением человека».

— Разве это новое? — нахмурилась Маша.

— На самом деле нет. Ты пользуешься ИИ уже давно. Просто раньше он был незаметным. Например, когда поисковик понимает твой запрос и предлагает лучшие варианты — это ИИ. Когда навигатор на карте прогнозирует трафик и рассчитывает оптимальный маршрут — это ИИ. Когда камера в смартфоне автоматически улучшает фото — тоже ИИ. Когда рекомендации показывают фильмы, музыку, рецепты — ИИ работает в фоне.

— Подожди… — Маша подняла брови. — «Найди кафе рядом» — это тоже ИИ?

— Конечно. Система анализирует локацию, отзывы, рейтинг, твои прошлые предпочтения — и выбирает, что тебе подойдёт. Это не просто поиск, это уже интеллектуальная фильтрация.

— А голосовые помощники? Типа Алисы или Сири? Они шутят и рассказы придумывают.

— Разумеется. Они распознают твою речь, интерпретируют смысл и генерируют ответ. Иногда кажется, что они «думают», но внутри — математика и огромные модели.

Маша задумчиво повела пальцем по кружке:

— Получается, я живу с ИИ уже давно… и даже не замечала, а обратила внимание на него только когда все стали об этом говорить?

— Именно. Ты давно с ним взаимодействуешь — просто раньше это выглядело как удобные функции, а не как «большой умный собеседник». Сейчас ИИ стал заметным, потому что мы можем разговаривать с ним напрямую.

— Да уж…

— ИИ — это не робот с глазами, а программа. Программа, у которой вместо глаз — цифры, вместо мозга — математика, а вместо памяти — огромные массивы данных.

Маша рассмеялась:

— Тогда я его уже люблю. Но я хочу понять его по-настоящему. Слова «нейросеть», «модель», «агент», «чат»… Для меня это всё одно и то же!

— Понимаю, — улыбнулась я. — Давай разберёмся.

Глава 2. Давай разберёмся кто есть кто в мире ИИ

— Представь, что мы пришли в кафе, — продолжила я. В нём есть хозяин, повар, официант и меню. Так вот, в мире ИИ всё примерно так же, только роли немного другие.

ИИ — это общая идея, широкое направление. Как слово «кухня».

Внутри этой кухни есть рецепты, повара, блюда — и всё вместе называется «кухней».

— То есть ИИ — это как целая область?

— Да. ИИ — это широкое понятие: область, направление, цель — создать системы, которые выполняют интеллектуальные задачи. Нейросеть — один из технических способов реализации ИИ. Но ИИ не обязательно реализуется через нейросети.

— Нейросеть — это математическая модель, имитирующая отдельные принципы работы человеческого мозга, где решение рождается из взаимодействия множества связанных между собой элементов, а не из заранее прописанных правил.

Сама по себе она ничего не делает — ей нужен запрос. Она похожа на профессионального повара на кухне без заказов: все навыки есть, но действие начинается только после запроса.

Модель — это нейросеть после обучения. Это та же нейросеть, но обученная на данных, с весами и параметрами, которые позволяют ей что-то делать: писать тексты, распознавать речь, генерировать картинки.

Как повар, который уже прошёл курсы, отработал рецепты и теперь знает, что и как готовить.

— А-а-а, то есть модель — это «готовая к работе нейросеть»?

— Умница. Например, GPT-4, Gemini 1.5, Claude 3 — это модели.

Они уже умеют говорить, рассуждать, писать тексты. А чат — это просто упаковка, интерфейс, приложение, где ты можешь общаться с моделью.

— То есть «чат» — это не модель?

— Нет! Но очень многие путают.

Например, ChatGPT — это чат. А модель внутри него — GPT-4.

— Как ресторан и повар?

— Именно! Чат — это ресторан, где ты сидишь за столом и тебе подают блюда. Модель — повар на кухне.

— А ИИ-агент?

— Ну а ИИ-агент — это уже другой уровень. Это модель + инструменты + возможность действовать.

— Действовать?

— Да. Не просто отвечать в чате, а пользоваться внешними сервисами, что-то искать, открывать файлы, планировать, выполнять команды.

— То есть агент — это как официант, который не только приносит блюдо, но и может сбегать в магазин, если продукта нет?

— Прекрасно! Модель — мозг. Чат — интерфейс. Агент — модель, которой дали руки и ноги.

В своём блокноте Маша записала:

1. Искусственный интеллект — это вся область, огромный мир.

2. Нейросеть — технология внутри этого мира.

3. Модель — обученная нейросеть, которая уже умеет что-то делать.

4. Чат — приложение, через которое можно общаться с этой моделью.

5. ИИ-агент — модель, которой дали инструменты и возможность выполнять действия.

— То есть, когда я говорю: «Я поговорила с нейросетью», я чаще всего имею в виду «с моделью внутри чата»?

— Да. А когда говоришь «ИИ» — обычно имеешь в виду всё сразу, целую кухню — область.

— Хорошо. А теперь объясни мне, что происходит внутри модели.

— Тогда поехали глубже, — улыбнулась я. — Разберём, как это работает изнутри на примере GPT.

Глава 3. Что такое нейросеть и как устроен ChatGPT

— Компания OpenAI разработала языковую модель GPT (Generative Pre-trained Transformer) и на её основе создала сервис — чат ChatGPT, — начала я. — Другие компании тоже создают собственные модели искусственного интеллекта. Например, Google и Яндекс тоже разработали свои ИИ-модели.

Нейросеть — это математическая структура, состоящая из множества связанных между собой вычислительных узлов — нейронов. Каждый узел получает числовые входы, преобразует их с помощью простой функции и передаёт результат дальше.

По сути, нейросеть — это сложная функция с огромным количеством параметров (весов), которые модель «выучивает» в процессе обучения.

— Ты что! — Маша закричала так пронзительно, что почти перешла на визг. Так она делает всегда, когда возмущена или ничего не понимает. — Думаешь, я это поняла? Давай по-простому. Нейросеть — это как мозг у компьютера, верно?

— Почти. Нейросеть — это математическая модель, собранная из множества простых компонентов. Но вместе они создают сложное поведение, взаимодействуя между собой. Архитектуру этой системы придумывают разработчики, а «знания» она получает во время обучения — на миллиардах текстов.

— Архитектура — это как?

— Как у дома: есть фундамент, стены, перекрытия.

У нейросети есть слои и нейроны, связанные между собой параметрами — числовыми настройками, которые определяют, как именно модель будет обрабатывать текст.

— А что происходит, когда я пишу в ChatGPT? Я общаюсь с… математикой?

— С математической моделью. ChatGPT — это языковая математическая модель. Она построена на нейросети и умеет анализировать текст и предсказывать, какое слово должно быть следующим.

Глава 4. Как она это делает? Как нейросеть генерирует ответы

— Как она это делает? «Как она генерирует ответы?» — спросила Маша.

— Ты вводишь текст. Например: «Расскажи про кошек».

— Текст разбивается на токены.

— Токены — это слова, фразы или части слов. Например: «рас», «скажи», «про», «ко», «шек».

— Каждому токену соответствует число.

— Это уникальный цифровой идентификатор из словаря модели.

— Эти числа проходят через нейросеть слой за слоем.

— Параметры рассчитывают вероятности следующего слова, определяют, какое слово должно быть следующим.

— Числа снова превращаются в текст, и ты видишь слова.

В итоге модель возвращает тебе уже готовый текст в привычном для нас виде.

— А эти параметры… они важные?

— Очень. Количество параметров — это как мощность интеллекта, условный IQ. Чем больше параметров, тем сложнее и «умнее» модель. GPT- 4 имеет сотни миллиардов таких параметров.

— То есть модель не ищет готовый текст?

— Нет. Она не читает Википедию и не лезет в Google. Она каждый раз заново вычисляет ответ, шаг за шагом.

Маша задумчиво повертела ложку:

— Получается, она не знает, как человек…

— Именно. Но она настолько хорошо обучена, что её ответы выглядят как знание.

— И всё это — просто числа?

— Да. Числа, параметры и миллиарды вычислений на серверах.

— Обалдеть… — выдохнула Маша.

Глава 5. ChatGPT точно не лезет в Википедию или Google?

— Слушай, а ChatGPT точно не лезет в Википедию или Google? У меня было ощущение, что он что-то оттуда берёт, — сказала Машка, нахмурившись.

— Понимаю, почему тебе так кажется. На самом деле всё зависит от версии и от того, в каком режиме ты с ним общаешься, — ответила я.

— В обычном режиме ChatGPT сам по себе в интернет не ходит. Он обучен на заранее собранной выборке текстов: книгах, статьях, сайтах — в том числе частично и Википедии. Но после обучения его знания не обновляются в реальном времени.

Это как если бы ты прочитала кучу энциклопедий, условно, в 2025 году — и теперь отвечаешь по памяти.

— Но иногда он всё-таки может обращаться к интернету?

— Может — если его встроили в систему с доступом к сети.

Например, в некоторых версиях ChatGPT есть режим с доступом к интернету. В этом случае модель может читать сайты и использовать свежую информацию для ответа.

То же самое касается ботов, встроенных в сайты, поисковики или корпоративные системы. Если им дали доступ к внешним источникам, модель может их использовать.

Но важно понимать: ChatGPT — это не поисковик. Он не ищет готовые ответы в Википедии и не копирует оттуда куски текста. Он работает по-другому. Давай повторю коротко:

• ты задаёшь вопрос;

• модель превращает текст в токены — числа;

• использует параметры, чтобы предсказать ответ, похожий на то, что она «видела» во время обучени;

• и только если доступ к интернету разрешён, может дополнительно уточнить или проверить информацию через поиск.

Маша кивнула:

— Получается, ChatGPT может использовать интернет, если ему это разрешили.

— Именно. Но даже в этом случае он всё равно «думает» по-своему — на основе статистики и параметров. Он не просто ищет. Он вычисляет и предсказывает наиболее вероятное продолжение.

А поиск в интернете — это всего лишь способ сделать эти «предсказания» более актуальными.

Глава 6. Как ИИ (AI) учится и чем отличается AGI

Маша делала записи в блокноте и одновременно щёлкала ручкой.

— Ладно, допустим. Нейросеть — это математическая модель, состоящая из слоёв и функций с параметрами. Но как она учится? Кто её учит? Программисты?

Я улыбнулась:

— Хороший вопрос. Программисты не «учат» её каждой конкретной фразе. Они создают форму нейросети, общие правила работы, — а уже дальше начинается этап обучения.

— Это как? Ей показывают учебники?

— Почти. Для обучения используют огромные текстовые массивы — книги, статьи, сайты, форумы, — представленные в виде чисел (токенов).

А дальше Модель тренируется на задаче предсказания следующего элемента.

— В смысле?

— Например, ей дают фразу:

«Кошка сидит на…»

И просят предсказать, какое слово должно быть следующим. Допустим, «подоконнике».

Модель делает предположение. Потом её ответ сравнивают с правильным вариантом из обучающих данных. Если она ошиблась, специальный алгоритм обучения автоматически корректирует параметры — веса нейросети, — чтобы в следующий раз вероятность правильного ответа была выше.

— То есть ей говорят: «Неправильно, попробуй ещё раз»?

— По сути — да. Только вместо слов используются числа и формулы.

— И так миллионы раз?

— Миллиарды.

Машка вздохнула.

— А расскажи мне про AGI (Artificial General Intelligence). Про самые «умные ИИ», которые умеют всё. Это же что-то другое?

— Да, и тут как раз появляется важное различие между AI и AGI.

Я сделала глоток кофе и продолжила:

— AI (Artificial Intelligence) — это искусственный интеллект, который хорошо решает конкретные задачи: распознаёт текст, пишет стихи, рисует картинки, управляет машиной, играет в шахматы. Он как узкий специалист.

— AGI (Artificial General Intelligence) — это общий искусственный интеллект. Теоретически он должен уметь рассуждать, обучаться новому, адаптироваться к незнакомым ситуациям, переносить знания между разными областями — примерно как человек.

— То есть GPT — это ещё не AGI?

— Пока нет. GPT — это языковая модель. Она отлично работает с текстом, но остаётся специализированной системой. У неё нет сознания, собственных целей или настоящего понимания мира. Она просто очень хорошо предсказывает, какой ответ будет наиболее уместным в данном контексте.

— Но ведь есть разные модели?

— Конечно. Одна генерирует изображения — например, DALL-E. Другая — музыку. Третья — ещё какие-то действия. У каждого своя задача и своя специализация.

— То есть у всех моделей (коротко — ИИ) разная «профессия»?

— Именно. ChatGPT — мастер работы с языком. Он не «понимает» музыку или видео, как человек, но отлично пишет, объясняет, резюмирует и рассуждает в текстовой форме. Его сила — язык.

— А можно вообще создать AGI, который умеет всё?

— В теории — да. На практике — это всё ещё открытая задача. Уже существуют мультимодальные модели, которые работают с текстом, изображениями, аудио и видео через дополнительные компоненты.

— Но настоящий AGI — это следующий уровень. Он должен уметь самостоятельно осваивать новые области, обобщать знания и адаптироваться к принципиально новым задачам — без пошаговых инструкций от человека.

Маша на секунду замолчала.

— Знаешь… я и не думала, что у ИИ столько уровней.

Она открыла новую страницу в блокноте и что-то записала.

— Всё. Я готова к следующему уроку. Что дальше?

Глава 7. Архитектура нейросети. Трансформеры. Что такое Self-attention

— Архитектура нейросети построена на технологии трансформеры — начала я. Трансформер — это не отдельная программа, не база знаний и не алгоритм в классическом смысле, а схема обработки информации. Это способ научить нейросеть понимать и обрабатывать язык целиком, а не по кусочкам.

Раньше нейросети читали текст строго по порядку: слово за словом. Это было медленно и плохо работало с длинными текстами. Трансформеры изменили подход.

— Представь, что ты читаешь предложение, — продолжила я. — Ты не ждёшь конца, чтобы понять начало. Ты держишь в голове весь смысл сразу.

Трансформер делает примерно то же самое — обрабатывает последовательность параллельно:

• смотрит на все слова одновременно;

• понимает, какие слова важны друг для друга;

• учитывает контекст целого предложения или абзаца.

— То есть он не просто идёт слева направо?

— Именно. Он работает с текстом как с системой связей.

— Внутри трансформера есть механизм, который называется self-attention — «само-внимание».

— О, вот это слово я уже слышала, — оживилась Маша.

— Это ключевая идея. Self-attention позволяет модели определить, на какие слова стоит обратить внимание, когда она обрабатывает конкретное слово (вычисляет веса влияния токенов друг на друга).

Приведу пример тебе, в предложении «Маша взяла книгу, потому что она была интересной» модель должна понять, что «она» — это книга, а не Маша.

Self-attention помогает установить такие связи.

— То есть модель как будто расставляет акценты?

— Да. Она вычисляет, какие части текста влияют друг на друга сильнее, а какие слабее.

— Именно благодаря трансформерам чаты ИИ:

• понимают длинные диалоги;

• помнят контекст разговора;

• отвечают связно и логично;

• могут рассуждать, объяснять и продолжать мысль.

Без трансформеров ChatGPT был бы медленным и плохо понимающим длинные вопросы.

— А трансформер — это и есть GPT?

— Нет. GPT — это модель, построенная на архитектуре трансформера. Как дом:

• архитектура — это проект,

• модель — конкретный построенный дом,

• обучение — это то, чем его наполнили.

Трансформеры — это прорыв. Сегодня они используются не только в чатах, но и:

• в переводчиках;

• в генерации изображений;

• в анализе видео;

• в работе с кодом;

• в поиске и рекомендациях.

Маша нахмурилась:

— То есть трансформер понимает?

Я покачала головой:

— Он моделирует понимание, но не осознаёт смысл, как человек.

Трансформер:

• работает с вероятностями;

• ищет закономерности;

• предсказывает продолжение.

Он не знает, что такое книга или кофе. Он знает, как слова обычно связаны друг с другом.

— И делает это чертовски убедительно.

— Именно.

Я заглянула в Машин блокнот, где она записала:

1. Трансформер — это архитектура нейросети;

2. Он обрабатывает текст целиком, а не по одному слову;

3. Основан на механизме self-attention;

4. Трансформеры лежат в основе ChatGPT и других чатов ИИ;

5. GPT — это модель, построенная на архитектуре трансформера.

Глава 8. Как спрашивать у ИИ. Что такое промпт (prompt)

— А что такое промпт? — спросила Маша, помешивая кофе.

— Промпт — это запрос или инструкция для модели. Всё, что ты пишешь в чат, — это и есть промпт.

— Даже просто вопрос?

— Даже самый простой. Вот ты сейчас спросила меня — это тоже промпт.

По сути, промпт — это формулировка задачи для модели, или ИИ. Все-таки чаще всего используется этот общий термин. Я сделала паузу и добавила:

— Представь, что ты объясняешь задание человеку. Если скажешь что-то размытое — результат будет таким же. А если чётко объяснишь, что хочешь получить, в каком виде и для кого, — ответ будет намного лучше.

— То есть промпт — это способ управлять тем, как ИИ отвечает?

— Именно. Хорошо сформулированный промпт помогает:

• получить более точный и полезный результат;

• задать стиль и тон ответа — серьёзный, дружелюбный, простой;

• указать формат: список, план, объяснение, текст;

• подсказать уровень сложности — «простыми словами» или «для специалиста».

— А если я просто напишу одно предложение?

— Этого уже достаточно. Но чем больше контекста ты даёшь, тем легче ИИ тебя понять. Он не читает мысли — он работает только с тем, что ты написал.

— Какой моделью ты обычно пользуешься? — спросила Маша и приготовилась записывать.

— Я применяю ИИ чаще для работы с аналитическими текстами, поэтому в основном использую:

• Deepseek (https://chat.deepseek.com),

• Qwen (https:// chat.qwen.ai),

• GhatCPT (https://chatgpt.com).

Заходишь по ссылке, регистрируешься — вводишь логин и пароль. В некоторых чатах можно без регистрации, но тогда твои истории общения в чате не будут сохраняться. Так выглядит вход в Deepseek.

— Запросы (промпты) могут выглядеть по-разному:

• «Объясни, что такое второй закон Ньютона простыми словами, как для ученика 7 класса»;

• «Составь план маркетинговой кампании для онлайн-школы английского языка»;

• «Переведи этот текст на испанский язык»;

• «Представь, что ты диетолог. Дай совет по питанию для человека, который хочет сбросить вес с 90 кг до 75».

— И всё это — промпты? — уточнила Маша.

— Да. Вопросы, просьбы, инструкции — всё это формы одного и того же: разговора с ИИ.

Маша кивнула, задумалась и вдруг вскочила:

— Всё, я поняла! Но я опаздываю в сад за Максимкой!

Она махнула рукой и убежала, а я осталась с мыслью, что самое важное она уже уловила:

ИИ отвечает ровно настолько хорошо, насколько хорошо ты умеешь спрашивать.

Глава 9. Как правильно общаться с нейросетью — промпты с характером

На следующий день мы с Машей уже с утра сидели в кафе и обсуждали, почему одни промпты дают точные и внятные ответы, а другие — сплошную «воду».

— Слушай, — сказала Маша, — а я вот наткнулась на информацию, что бывают разные типы промптов: системные, контекстные, ролевые.

— Так и есть. Эти подходы реально используют — и разработчики, и продвинутые пользователи. У каждого вида промпта — своя задача. Представь, что ты задаёшь модели три слоя инструкций: кто она, в какой ситуации находится и как должна себя вести.

Системный промпт — это базовая установка поведения модели. Она задаётся до начала диалога и действует фоном на всю сессию.

Пример: «Отвечай вежливо, избегай опасных тем, будь полезным, кратким и понятным, приводи примеры».

Системный промпт формирует рамки поведения модели. Он как инструкция: «Вот кто ты, вот как себя ведёшь, вот что приоритетно». Его используют разработчики, чтобы задать общее направление — без него ответы могут быть слишком универсальными или даже сбивчивыми.

В большинстве сервисов (включая ChatGPT) он не виден пользователю, но влияет на все ответы.

Контекстный промпт — это уже твоя часть. Это твой запрос к модели с пояснением — в какой реальности ты находишься и чего хочешь добиться.

«Я — начинающий маркетолог, работаю с новым брендом органического чая. Мне нужно придумать слоган для молодых мам с целью привлечения внимания к бренду».

Такой промпт-контекст помогает модели понять, в какой реальности ты находишься, на каком уровне говорить и чего ты хочешь добиться. Это как рассказать другу, в какой ты ситуации, прежде чем просить совета.

Ролевой промпт

Ролевой промпт задаёт образ или манеру общения.

Примеры:

• «Говори со мной как опытный наставник»;

• «Представь, что ты моя подруга»;

• «Объясняй строго и по делу, как преподаватель».

Он влияет на тональность и подачу, но не является глубинной установкой поведения. Если коротко, то:

• системный промпт — общая рамка поведения (фон);

• контекстный — описание ситуации и задачи;

• ролевой — стиль и манера ответа.

Давай быстренько составим полезный нам промпт:

«Ты — опытный диетолог. Составь таблицу с 5 полезными перекусами для офиса. Укажи:

• название;

• калорийность;

• состав;

• почему полезно.

Ответ — в виде таблицы».

Чат выдал:

— Маш, проверяй внимательно информацию, которую выдаёт ИИ, и уточняй её. Обрати внимание, что ИИ посоветовал в качестве перекуса морковные палочки. Интересно, из чего они сделаны? Хотя я предполагаю, что это нарезанная морковь. А, ну да, смотри, в составе так и написано: морковь.

На всякий случай Маша решила спросить:

Что такое морковные палочки, уточни.

GhatCPT ответил:

Морковные палочки — это сырая морковь, нарезанная вдоль на тонкие продолговатые кусочки, напоминающие форму «палочек» (как фри, только не жареные). Это:

— Удобный формат для перекуса, особенно если макать в хумус или йогуртовый соус;

— Не теряют полезные вещества, потому что не подвергаются термической обработке;

— Хрустящие и сладковатые, что делает их отличной альтернативой снекам.

Можно нарезать морковь заранее и хранить в герметичном контейнере в холодильнике 2–3 дня.

Машка и застрочила в блокноте:

— Ага… роль, задание, формат, стиль… Да это как писать задачу ассистенту!

— Именно, Маш. ChatGPT — не волшебник, а суперумный помощник, если ты умеешь грамотно с ним говорить.

Глава 10. Кто задает системный промпт

— Слушай, — сказала Маша, откинувшись на спинку стула, — а вот этот системный промпт, его кто вообще задаёт? Я или программисты?

— Зависит от того, где ты работаешь с моделью, — ответила я. — Представь два сценария.

— Давай.

— Первый: ты заходишь в ChatGPT, как сейчас. Тут системный промпт уже задан разработчиками. Мы его не видим, но он как бы «за кадром» уже дал задание модели:

«Будь вежливым, избегай опасных тем, отвечай полезно и понятно».

— То есть он как инструктаж перед сменой?

— Именно. И ты на это никак повлиять не можешь. Это встроено.

А вот второй сценарий — ты создаёшь собственного бота-ассистента. И сама пишешь системный промпт. Например:

«Ты — эксперт по отношениям. Отвечай мягко, с примерами и без осуждений».

— И тогда модель будет вести себя по этой установке?

— Да. Системный промпт — это как фундамент. Он не зависит от конкретного вопроса, он задаёт общую роль, стиль, правила поведения.

— А вот то, что я пишу прямо в диалоге — типа «представь, что ты коуч», — это тоже системный?

— Технически — нет. Но такой приём позволяет тебе «симулировать» системный промпт в обычной переписке. Модель всё равно реагирует — просто это не глубинная установка, а указание, которое будет действовать на протяжении всей сессии общения с моделью.

Запиши: системный промпт — это «общая установка», с которой начинается сессия. Задаётся программистами и действует фоном.

Ролевой промпт — это «игра по сценарию», которую ты запускаешь в конкретном запросе. Его можно менять по ходу беседы.

— Поняла. То есть в ChatGPT системный промпт уже есть, а если я хочу — могу дополнительно задать свой, в начале диалога?

— Да. Только это уже не настоящий системный промпт в техническом смысле — но он работает похоже.

— Класс. А ролевой промпт тогда чем отличается?

— И в системном, и в ролевом промпте задаются роли, но отличие между ними — в моменте применения и «глубине воздействия». Ролевой — это не установка на всё поведение, а просто задание образа или манеры общения. Типа:

• «Веди себя как строгий преподаватель»;

• «Отвечай, как друг»;

• «Объясни, как для ребёнка».

— А можно применить все промпты в запросе?

— Будет только лучше. Самые точные и человечные ответы получаются, когда ты объединяешь несколько слоёв. Например:

«Ты — опытный наставник в ИТ. Я — студентка, изучаю нейросети. Объясни, как работает self-attention, простым языком, без формул».

— Тут и роль задана, и контекст, и манера общения, — серьёзно сказала Маша.

— Вот именно. Такой подход не только улучшает результат, но и делает диалог с нейросетью почти как с живым человеком.

Глава 11. Как правильно писать промпты, чтобы ИИ тебя понял

Машка уже сидела с блокнотом и ждала меня в Яндекс-телемосте.

— Ну что, давай закрепим на практике, как писать промпты правильно?

— Отлично!

Главное правило хорошего промпта — будь конкретной. Ставь задачу чётко и понятно. Представь, что ты — начальник, а ИИ — твой ассистент.

Вот тебе шаблон для твоего «идеального» промпта:

• Кто сейчас ИИ? (Роль модели — в каком образе она должна отвечать. Назначаешь роль.).

• Что он должен сделать (Задача — что нужно получить на выходе.).

• Как он должен это сделать (Способ рассуждения — пошагово, кратко, с примерами, без формул и т. д.).

• Какие ограничения или стиль (Ограничения и стиль: тон, уровень сложности, запреты, объём.).

• Формат результата (Список, таблица, текст, код, чек-лист, план, сценарий, резюме.).

• Попроси уточнить или задать вопросы (Если чего-то не хватает — спроси меня перед тем, как ответить.).

— Хочешь, распишу то же самое, но по-человечески? — спросила я.

— Конечно.

— Смотри.

Первое — задай роль: ИИ работает лучше, когда понимает, кем он сейчас «работает»:

• «Ты — психолог…»;

• «Ты — бизнес-аналитик…».

Второе — дай конкретное задание:

• «Составь пошаговый план запуска онлайн-курса»;

• «Сравни два подхода к похудению»;

• «Объясни, как работает блокчейн для новичков».

Третье — укажи формат:

таблица, список, текст, пост, сценарий, план, резюме.

Четвёртое — уточни стиль и тон:

дружелюбно, строго, вдохновляюще, с юмором, лаконично.

И пятое — попроси уточнить, если информации не хватает: «Если чего-то не хватает — задай вопросы перед тем, как отвечать».

— Всё понятно, — сказала Маша. — Это будет мой первый осознанный промпт.

Маша отправила задание:

Представь, что ты — маркетолог с 10-летним опытом. Напиши текст для рекламы кофе в телеграм-канале. Цель — вызвать желание попробовать кофе:

• формат — текст с эмодзи и призывом к действию;

• стиль — тёплый, вдохновляющий;

• длина — не больше 500 знаков.

Если чего-то не хватает — спроси меня перед тем, как ответить.

На Машин запрос ChatGPT выдал, не задумываясь:

Утро начинается не с будильника, а с глотка настоящего кофе…

Тёплый, ароматный, с нотками вдохновения — он будто говорит: «Ты всё успеешь».

Позволь себе пару минут удовольствия — и день станет твоим.

Попробуй. Почувствуй. Влюбись.

Закажи сейчас и сделай паузу вкусной.