Я недавно закончил партнерский курс OpenAI и заработал сертификат технического практикума. Большая часть учебной программы фокусируется на темах на уровне системы и выхода на рынок - рабочие процессы RAG, платформы API, различия моделей, тонкий настрой, индивидуальные GPT, ограждения и рамки бизнес-ценности. Все эти вопросы. Но в этой статье я хочу поделиться некоторыми из моих «аха» моментов и взглядов, которые применимы к каждодневным пользователям.Это о том, чтобы выйти за рамки начинающих, понять, как система на самом деле работает, и использовать это понимание, чтобы получить гораздо более последовательные результаты в повседневном мышлении и работе. Следует выделить дистиллированный контрольный список, который превращает GPT из разочаровывающей азартной игры в надежный инструмент. Когда GPT «попадает в тупик»: контекстное окно является настоящим барьером Каждая модель имеет контекстное окно (измеряется в Для свободных уровней это окно примерно переводится на несколько тысяч слов. tokens Окно включает: ваши инструкции, любые загруженные файлы, предыдущие ответы модели, историю разговоров. По мере того, как нить становится длиннее или ваша задача становится сложной, модель начинает опускать детали.Она может игнорировать предыдущие ограничения, забывать определения или противоречить тем, что вы установили. What to do instead: 
 
 
 
 Разделите большие задачи на этапы (подавать информацию в партии). Периодически обобщайте «рабочие предположения» и попросите GPT подтвердить, что он их использует. Для длинных проектов перейдите из чата в структурированный рабочий процесс (подробнее об этом в разделе 7. Модели не стареют грациозно.Системы делают. Важная идея из курса: . models are products, not living systems С течением времени знания естественно стареют — не потому, что модель плохая, а потому, что мир продолжает двигаться. То, что постоянно совершенствуется, это система вокруг модели: 
 
 
 
 Новые модели с разными сильными сторонами Улучшение маршрутизации и оркестрации инструменты, такие как поиск, которые вводят свежую информацию во время запуска Именно поэтому выбирая Более глубокие модели, как правило, лучше рассуждают, но могут быть медленнее. Когда я оптимизирую скорость и итерацию под давлением времени, я перейду на более быструю модель (например, GPT-4o). Какую модель использовать, когда Это не понижение — это сознательный выбор. Простой эвристический метод: If latency matters more than brilliance, switch models. If correctness matters more than speed, slow down. Пробная инженерия - это не хак - это просто хорошие требования к продукту Быстрая инженерия звучит фантастически, но в основном это: Ваша структура ввода становится структурой мышления модели. Образец пробной конструкции включить, не стесняйтесь смешивать и соответствовать, где это применимо: 
 
 
 
 
 
 
 Роль: кем должна быть модель? Цель: какого результата вы хотите? Ограничения: что должно быть правдой, чего следует избегать? Контекст: какой фон необходим? Качественная лента: как вы будете судить об успехе? Формат выхода: заголовки, пули, таблицы, код и т.д. Если вы уже знаете, как выглядит «хорошо», добавление небольшого примера может резко повысить качество. Для большинства реальных проблем рассуждение имеет большее значение, чем ответ. Многие вопросы на работе не имеют единого правильного ответа, у них есть компромиссы. Если вы попросите только о выводе, вы получите уверенный вывод — иногда с трепетной логикой. Вместо этого попросите рамки: «Покажите мне свои шаги рассуждения / рамки принятия решений. объясните, почему вы выбрали этот подход». Это превращает GPT из фантастического автокомплексного инструмента в : thinking amplifier 
 
 
 
 вы можете быстро оценить, соответствуют ли предположения вашему миру Вы можете обнаружить слепые пятна вы можете повторять рассуждения — не только результаты Точность: GPT может быть очень неправильным, очень плавным GenAI отлично справляется с плавным выходом.Это не очень хорошо, чтобы сказать вам, насколько уверенным он должен быть. Вот почему вы время от времени получите ответы, которые звучат полированными, авторитетными и полностью сфабрикованными. Также: Ваша скорость влияет на это. 
 
 
 Неопределенная просьба → больше творчества → более высокий риск галлюцинаций Точная просьба → более узкое пространство поиска → более низкий риск Если точность имеет значение, я буквально прошу калибровки: 
 
 
 
 «Поддерживайте только высокие требования». «Если вы не уверены, укажите это явно». «Скажи мне, как проверить каждое утверждение (источники, проверки или эксперименты).» Эта одна смена значительно уменьшает проблему «уверенных глупостей». Поисковые системы против GPT: они решают разные проблемы На высоком уровне поисковые системы и GPT оптимизируются для разных вещей. Поисковые системы делают GPT полагается на (часто описывается как векторный поиск) плюс контекст, который вы предоставляете, и затем генерирует наиболее правдоподобное продолжение. keyword matching + ranking semantic similarity Use a traditional search engine when you need: 
 
 
 
 конкретный веб-страница или документ Существующая бумага Фактическое утверждение с цитатами Use GPT when you need: 
 
 
 
 
 Резюме или синтез Сравнительный и торговый анализ Перезапись или реструктуризация сценарии, очерки или поддержка принятия решений Да, GPT Если вы даже немного осведомлены об окружающей среде, это похоже на то, что вырубили лес, чтобы только запустить костерный огонь: больше вычислений, больше энергии, и Всегда лучшие результаты. может not Новейшие функции не являются «экстра» — они меняют то, как вы работаете Чат отлично подходит для быстрого Q&A, но реальная работа является итеративной. Canvas: режим редактирования вместо режима чата Canvas предназначен для написания длинной формы или кода, где вы хотите многократно пересматривать.Вы не «задаете вопросы» — вы соредактируете. Проекты: перестаньте объяснять один и тот же фон Пространство проекта сохраняет файлы, контекст и разговоры вместе, чтобы вы не продолжали вставлять одну и ту же настройку. MCP: GPT начинает действовать как платформа для приложений Модель Контекстный протокол (MCP) превращает GPT в нечто ближе к экосистеме приложений — инструменты могут быть подключены, рабочие процессы могут быть автоматизированы. old SEO-driven discovery model gets disrupted. Rethink about marketing channels & budgets. Использование инструментов и вызов функций: от ответов к действиям Современные GPT не просто генерируют текст — они могут вызывать инструменты, запускать код, отправлять системы запросов и выдавать структурированные выходы. Это разница между «помоги мне подумать» и «помоги мне выполнить».Как только вы разработаете правильный интерфейс, модель становится частью реального рабочего процесса, а не просто партнером для мозговых бурь. Память и инструкции: меньше повторений, больше непрерывности Постоянные инструкции и легкая память означают, что модель может сохранять предпочтения, тонус и рабочие предположения со временем. Плохо используемый, он также может заблокировать в плохих предположениях - поэтому это что-то, что нужно проверить и настроить заново сознательно. (Если вы работаете в продукте, весь этот раздел меньше о функциях и больше о смене в том, как программное обеспечение разрабатывается.) Наиболее недооцененное умение: научиться «калибрировать» модель Люди, которые получают лучшие результаты, не относятся к GPT как к машине продаж, они относятся к ней как к системе, которая нуждается в настройке. Один практический ход: 
 
 
 
 
 
 Установите бар качества (что значит «хорошо»?) Задать вопрос о рассуждении (поверхностные предположения) Стресс-тест (противоречия, крайние случаи, что изменит ответ?) Проверка (источники, данные, быстрые эксперименты) Iterate (запрещенные ограничения и формат) Именно тогда GPT становится последовательно полезным — потому что вы управляете процессом, а не играете на одном запросе. Простой способ подумать о модах: 
 
 
 
 Чат → думать громко (исследование, рамкирование, идеация) Canvas → shaping the work (редактирование, усовершенствование, итерация) Кодекс → выполнение работы (хорошо разработанные кодовые задачи, повторяемые действия) Это также место, где инструменты, такие как Codex, блестят: когда задача четко определена и интерфейс разработан вокруг исполнения (особенно для кода), модель перестает быть чат-ассистентом и начинает вести себя как надежная пара программистов. В заключение Перестаньте спрашивать о лучших ответах — начинайте проектировать лучшее взаимодействие.Ничто из этого не требует создания приложений или вызова API — это о том, чтобы научиться думать немного больше, как системы, которые вы уже используете. Если вы нашли другие советы, рабочие процессы или небольшие хаки, которые заметно улучшают полезность GPT в реальной работе — а не просто умные напоминания — я хотел бы их услышать.

Read My Stories

Этот звук создан на языке оригинала истории!

Практический контрольный список для более надежных результатов с GPT

About Author

КОММЕНТАРИИ

БИРКИ

ЭТА СТАТЬЯ БЫЛА ПРЕДСТАВЛЕНА В

Related Stories

Краткое введение в теорию мозга Больцмана

Утечка информации о системе Claude Sonnet 3.5: судебно-медицинский анализ

Раскрытие силы ИИ. Систематический обзор передовых методов: Краткое содержание и введение

Цифровые кочевники слушают: что нужно знать о новой визе DTV в Таиланде

Краткое введение в теорию мозга Больцмана

Утечка информации о системе Claude Sonnet 3.5: судебно-медицинский анализ

Раскрытие силы ИИ. Систематический обзор передовых методов: Краткое содержание и введение

Цифровые кочевники слушают: что нужно знать о новой визе DTV в Таиланде

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps