Мастерство создания промптов: Секреты по созданию запросов для нейросетей!
Создано 4 Апрель, 2024 • Про Искусственный интеллект • 106 просмотров
Использование искусственного интеллекта для создания текстов и изображений уже стало рутиной для профессионалов, работающих как в цифровой индустрии, так и в традиционных отраслях.
Искусственный интеллект как инновационный создатель контента
Искусственный интеллект уже не просто технология будущего – он настоящий автономный генератор контента. Сегодня машины способны производить тексты, графику, музыку, программный код и даже видео. Многие эксперты считают, что в ближайшем будущем нейросети станут столь же обыденными, как смартфоны или автомобили. Взаимодействие с нейросетями нередко напоминает общение с мифическим джинном – он готов выполнить любые ваши желания, но важно правильно их сформулировать. Ведь нейросети толкуют каждое слово буквально, и мечта “зарабатывать лимон в месяц” может обернуться неожиданным разочарованием 🙂 Подобно джинну, искусственный интеллект следует своим внутренним алгоритмам, чтобы воплотить наши запросы в жизнь, основываясь на своем уникальном восприятии.
Интерактивное взаимодействие с нейросетями начинается с формулировки промптов – запросов, которые мы отправляем через интерфейс чата, будь то Telegram-бот, ChatGPT или любой другой сервис. Диалог с нейросетью происходит так же естественно, как общение с живым собеседником. Правильно подобранные промпты значительно повышают шансы на получение желаемого результата и позволяют сгенерировать контент, который максимально соответствует нашим ожиданиям. Процесс кажется интуитивно понятным: хотите изображение белого кролика – просто пишете запрос «белый кролик». Теперь давайте проверим, какой результат мы получим, генерируя изображение кролика с использованием этого простого промпта в DALLE-3.↓
Теперь попробуем уточнить запрос и придать ему конкретики, мы вносим дополнительные детали в промпт: «милый белый кролик в зелёном поле, фотореализм». Это помогает улучшить понимание нейросетью наших ожиданий. И вот, мы получаем изображение, приближенное к желаемому.