Пост канала
- фото
ПОЧЕМУ У ЭКСПЕРТА CHATGPT ПИШЕТ ХОРОШО, А У МЕНЯ — ФИГ ЗНАЕТ ЧТО? Вы увидели чужой скриншот, скопировали запрос, отправили в свой ChatGPT. Там получился прекрасный текст, у вас — общие рассуждения на три экрана. Хотя вопрос один и тот же. Но на скриншоте обычно видна только последняя реплика. А на ответ влияет всё, с чем ChatGPT подошёл к этому моменту. 1. Модель и режим работы ChatGPT — сервис, внутри которого могут работать разные модели. Они различаются возможностями и тем, как выполняют задачи. И совершенно не факт, что у вас и автора скриншота выбрана одна модель. 2. История разговора Допустим, два человека пишут: «Предложи пять тем для постов». У одного перед этим было сорок сообщений про аудиторию, продукты, удачные публикации и темы, которые уже надоели подписчикам. У второго — новый пустой чат. Формально запрос одинаковый. Но у первого ChatGPT располагает гораздо большим количеством информации. Кстати, длинная история не всегда помогает. Если в ней накопились устаревшие указания или противоречивые требования, результат может стать хуже. 3. Персонализация и память В пользовательских инструкциях могут быть требования: отвечать коротко, обращаться на «вы», избегать определённых оборотов. А при включённой памяти ChatGPT может учитывать сохранённые сведения о человеке, его работе и предпочтениях. Например, ChatGPT может учитывать, что человек работает с определённой аудиторией или давно разрабатывает конкретный продукт. Помните пост «ChatGPT опять пишет не то? Настройте персонализацию»? Там мы разбирали базовый стиль, характеристики ответов, настройку собственного стиля письма, пользовательские инструкции и память. Всё это может влиять на то, что вы получаете даже по самому обычному запросу. Вы копируете чужой промпт, но не копируете всю персонализацию его ChatGPT. 4. Загруженные материалы Один пользователь загрузил исследование аудитории, прайс, описание продукта и примеры своих текстов. Другой попросил ChatGPT сделать ту же работу, но ничего не приложил. Первый ответ может опираться на конкретные данные. Во втором ChatGPT придётся работать с тем, что написано в запросе, и своими общими знаниями. При этом наличие файлов ещё не гарантирует, что модель правильно их прочитает и использует. Это тоже нужно проверять. 5. Проекты и дополнительные инструкции Если запрос отправлен внутри Проекта ChatGPT, на ответ могут влиять инструкции Проекта, его файлы и доступный контекст предыдущей работы. А при использовании отдельных помощников, плагинов или навыков добавляются их собственные правила. На скриншоте обычно виден только последний запрос. Вся эта подготовка остаётся за кадром. Даже в одинаковых условиях ChatGPT может сформулировать ответ по-разному. Это нормально для генеративной модели. Причём различаться могут не только слова, но и предложенные идеи или примеры. Как проверить, почему результаты отличаются? Если хотите сравнить два варианта более объективно, попробуйте: 1. Открыть новые чаты с одинаковой моделью и режимом. 2. Проверить персонализацию, память и инструкции Проектов. Где искать настройки персонализации и что в них менять, я подробно показывала в посте. 3. Приложить одинаковые материалы. 4. Отправить один и тот же запрос несколько раз и сравнить результаты. Полностью одинаковых ответов это всё равно не гарантирует. Зато станет понятнее, какие условия влияют на качество. Поэтому, когда кто-то показывает волшебный промпт со скриншотом идеального результата, полезно поинтересоваться, что ещё было настроено и загружено в ChatGPT. Иногда секрет успеха находится в предыдущих сорока сообщениях, которых на скриншоте, конечно, нет. А для своей задачи сразу добавьте недостающее: кому нужен результат, на каких фактах его строить, какой формат и объём вы хотите. Это полезнее, чем десятый раз отправлять ту же фразу в надежде, что теперь повезёт.
Открыть в MAX- Просмотры
- 27
- ER
- 7,4%
- Реакции
- 2