изучать машинное обучение.”
Теперь AI сможет адаптировать ответ под уровень знаний студентов, предоставив объяснение в понятной и доступной форме.
Как улучшить: Всегда указывайте, для кого предназначен ответ – это может быть начинающая аудитория, эксперты в своей области, или специфическая группа людей, что поможет AI выбрать правильный уровень детализации и стиль.
5. Указание на нужную глубину ответа
Некоторые задачи требуют кратких ответов, другие – глубокой детализации. Чтобы AI предоставил нужный по объёму и глубине ответ, важно указать, насколько развернутым должен быть результат.
Пример без указания глубины: “Объясни машинное обучение.”
Ответ может быть как очень кратким, так и излишне сложным, если не указать, насколько глубокий анализ вам нужен.
Пример с указанием глубины: “Объясни основы машинного обучения, уделяя внимание его основным методам, но без глубокого погружения в математические модели.”
Такой запрос указывает на нужную глубину анализа, позволяя AI сосредоточиться на общем объяснении без углубления в технические детали.
Как улучшить: Указывайте, насколько детализированный ответ вам нужен. Это может быть краткое резюме или наоборот, подробное исследование с примерами.
6. Использование контекста
Если запрос основан на ранее полученной информации или нужно учитывать предыдущие обсуждения, важно добавить этот контекст. Это помогает AI продолжить развивать тему, не начиная с нуля.
Пример без контекста: “Какие последние достижения в квантовых вычислениях?”
Этот запрос может привести к ответу, который будет слишком широким, если не добавить конкретики.
Пример с контекстом: “На основе предыдущего обсуждения о квантовых вычислениях, расскажи о последних достижениях в области создания более стабильных кубитов.”
Здесь контекст указывает на то, что AI должен основываться на предыдущем диалоге и продолжать тему, что делает ответ более сфокусированным.
Как улучшить: Если у вас был предыдущий разговор с AI или модель предоставила информацию, которую нужно дополнить, всегда добавляйте этот контекст в новые запросы.
7. Разделение сложных вопросов на несколько шагов
Если запрос слишком сложный или включает несколько аспектов, имеет смысл разделить его на несколько частей. Это помогает AI сфокусироваться на одном вопросе за раз и дать более точный ответ на каждый из них.
“Объясни, как работают нейронные сети, и как они применяются в медицине, и какие типы нейронных сетей существуют.”Пример без разделения:
Этот запрос сложный и многозадачный, что может привести к поверхностному ответу по каждому пункту.
3. Третий шаг: “Какие типы нейронных сетей существуют?”Пример с разделением на шаги: 1. Первый шаг: “Объясни, как работают нейронные сети.” 2. Второй шаг: “Как нейронные сети применяются в медицине?”
Теперь каждый запрос затрагивает конкретный аспект, и AI сможет ответить более детализированно