Секретные коды ChatGPT, которые улучшат ваши запросы к чат-боту

ChatGPT может давать гораздо более полезные ответы, если сразу объяснить ему, в каком стиле отвечать. Для этого можно использовать короткие команды-подсказки перед основным запросом искусственному интеллекту.

Об этом пишет редакция Новини.LIVE со ссылкой на сообщение businessbulls.in в Instagram.

/Human — сделать ответ более живым

Команду /Human предлагают ставить перед запросом, когда нужно получить более естественный, "человеческий" ответ. Она может быть полезной для текстов, писем, постов, описаний товаров или любого контента, который не должен звучать сухо и шаблонно.

EL10 — объяснить максимально просто

Команда EL10 означает объяснение "как для 10-летнего ребенка". Ее можно использовать, когда тема сложная, а нужно быстро понять суть без терминов и запутанных формулировок.

XL10THINK — попросить более глубокий анализ

Команда XL10THINK используется, когда нужен не короткий ответ, а более продуманный анализ. Ее можно ставить перед запросами, где важно рассмотреть несколько сторон вопроса, найти риски, варианты действий или скрытые возможности.

KILLCRITIC — получить честную критику

Команда KILLCRITIC нужна для ситуаций, когда пользователь не хочет, чтобы ChatGPT просто соглашался с его идеей. Она задает более критический режим ответа: модель должна указать слабые места, риски и то, что может не сработать.

ALT3 — дать три разных варианта

Команда ALT3 помогает получить не один ответ, а три альтернативы. Это удобно, когда нужно сравнить разные подходы, выбрать лучший вариант или не застрять на первой идее.

Ранее Новини.LIVE писали, что ChatGPT остается самым популярным сервисом генеративного искусственного интеллекта, однако его преимущество уже не является таким неоспоримым, как раньше.

Также Новини.LIVE рассказывали, что Украина работает над собственной ИИ-моделью, которая должна уменьшить риски утечки данных и зависимости от внешних алгоритмических ограничений. За основу взята открытая модель Gemma от Google, которую дополнительно обучают на украиноориентированных наборах данных.