Transcription
Нас сегодня с вами первый день интенсива. Будем с вами погружаться в течение недели очень плотно в тему искусственного интеллекта, будем стараться закрыть все основные блоки, которые есть по этой теме, ну, по крайней мере, обзорно, точно в контекст войдем, вот, ну, и будем стараться максимально глубоко, в том числе практически в эту тему зайти.
Также вас ждет в рамках этого интенсива использование нашей платформы, на которой вы сможете все навыки отрабатывать сразу же, то есть вместе со мной, в том числе сегодня. Если вы вдруг ещё не зарегистрировались, то, ээ, рекомендую прямо сейчас в процессе начала нашего вебинара это сделать. Вот, потому что у нас такой практикоориентированный, ээ, интенсив, и мы, в основном, будем с вами работать.
Так, сейчас я открываю, открываю платформу, открываю демонстрацию. Так, Так, все, вам должно быть видно. Прекрасная интерактивная презентация, которую я тоже собирал в ИИ, вот, если что, вы тоже можете так научиться в процессе нашего с вами взаимодействия, вот, делать красивые призы. Это большое тоже подспорье, и много времени очень сильно экономит.
Мы с вами сейчас разберем основы промптинга, и нейросети в целом вообще для разных задач, для жизни и бизнеса, ну, с уклоном все-таки на такую бизнес-составляющую, но опять же перекладывать это можем и на какие-то личные задачи. Нас с вами ждет такой четырехдневный интенсив. Мы с вами будем использовать платформу альпина g p t, но опять же вам, вы можете использовать и какие-то другие нейросети, которые вы сами захотите. Некоторые из них работают в России, некоторые нет, но это, в общем, остается немножко за кадром. Мы как раз даем инструментарий для того, чтобы все это делать.
Так, сейчас я вас попробую вывести куда-то блок с чатом, куда-нибудь правее, чтобы я вас одновременно видел. Ага. Так, ну что, поехали.
А, значит, почему вообще, собственно, я могу с вами этим поделиться и как-то, в общем, разговаривать про тему искусственного интеллекта? Меня зовут я отвечаю за весь наш продуктовый портфель холдинга в роли директора по цифровым продуктам. Вот, в общем, вся диджиталка это мое хозяйство, скажем так. И в рамках него же я создавал я вместе с командой, естественно, технических специалистов. Вообще, мы начинали этот продукт как внутренний, и в процессе он уже эволюционировал то, чем вы можете пользоваться сегодня. Так изначально мы, конечно, закрывали свою задачу. Ну, в общем, я в теме и до того, как это еще стало мейнстримом, заканчивал магистратуру, вот, и, ну, с двадцать третьего года примерно лидирую в Альпине все, что касается и трансформации, внедрения агентов. В общем, тема моя, буду рад этим с вами делиться. Ну и, конечно, все, что касается обучения уже довольно давно веду разные обучения по теме и как корпоративные, так и частные. Вот, ну, и меня тоже не миновала участь. Я завёл свой телеграм-канал готовим яичницу. Вот, мы с вами там можем тоже взаимодействовать за рамками нашего сегодняшнего воркшопа. Так что, популяйтесь, буду рад вас там видеть. Отдельно ссылочку потом пришлют тоже в наш чатик.
Вот, а, собственно, наш сегодняшний план это шестьдесят-семьдесят минут примерно интенсивной практики. Будем стараться в час уложиться, но есть вероятность, что с учетом ответов вопросов может что-то немножко съехать. Вот, мы с вами разберем сейчас прям теорию кратенько, значит, что такое вообще генеративные нейросети, так называемые LLM. Коротенечко, значит, познакомимся с платформой, в которой вы будете работать во время всего интенсива, и дальше мы с вами будем углубляться в разные методы и тут же их отрабатывать практически.
Ээ, и если начать сразу же, вот, что такое ЛМ? Простыми словами, это, по сути, такие большие языковые модели, и если простым способом попробовать их представить, то это как некая такая огромная библиотека, да, по сути, скормили вообще нейросетям весь интернет, и это как такой библиотекарь, который прочитал, вообще, миллиарды книг, статей, документов. Конечно, он все дословно не помнит, да, но понимает закономерности языка, может связывать после этого разные слова и понятия друг с другом. И выглядит это примерно так, что у нейросетей есть очень большое векторное пространство, где каждое слово имеет свое местоположение, скажем так, да, и это слово связано как-то с другими словами в определенном весе или пропорции. И таким образом, есть, как бы, более частотные варианты генерации и есть менее частотные, и нейросеть выбирает, как правило, самый частотный. Если еще больше упростить это, то, вот, представьте себе, у вас в телефоне раньше был Т9, наверное, сейчас тоже у многих есть, и вот это как Т9 только на строидах. Откуда знает телефон, какое следующее слово должно быть после, там, того, которое вы пишите в смс-ке или в каком-то сообщении в мессенджере? Ну, вот, собственно, так, что есть какая-то вероятность. Чаще всего после этого слова следует вот это слово. Вот, ну и таким образом работают и нейросети, только это более сложные механизмы. Огромное количество параметров, просто невообразимое связей между ними, и у каждого, у каждой модели есть свои веса, которую они хранят как зеницу ока, потому что, по сути, это и есть то ключевое свойство, благодаря которому модели могут связано общаться. Вот, и, конечно же, модели проходили большое количество ручной разметки, прежде чем научиться общаться, так как они сейчас общаются. И, конечно, это выглядит как что-то осмысленное, как будто бы модели с нами, вот, разговаривают как какое-то существо живое, да? Некоторые на эту тему даже есть очень много разных кейсов, вы можете их тоже найти где-то в интернете, как люди, вот, прям, серьезно сходят буквально с ума, там, женятся, значит, выходят заботов. В общем, это отдельная тема, дискуссионная, не под сегодняшний workshop, но можете почитать много новостей на эту тему.
Конечно же, одушевлять и как-то представлять себе на том конце что-то живое не стоит. Это просто алгоритм. Он очень правдоподобно может врать, и у него есть галлюцинации, такой эффект, да, он не делает это не специально, а просто потому, что он не обладает реальными знаниями о реальном мире. По сути, это большое количество скормленной информации, в том числе недостоверной. То есть ведь надо понимать, что туда был загружен весь интернет, а это, в свою очередь, означает, что и недостоверная информация там тоже была. И поэтому модели могут ошибаться, модели могут галлюцинировать. И не воспринимайте ответы модели за чистую монету, а всё-таки перепроверяйте, особенно если это касается какой-то, ну, скажем так, чувствительной информации, там, условных диагноза самим себе ставить через нейросеть не стоит. Хотя есть кейсы, опять же, повторюсь, разные кейсы можно найти. Есть кейсы, когда врачи там не могли поставить, там, десятки буквально врачей не могли поставить правильный диагноз, а нейросеть поставила. Значит ли это, что теперь всегда можно идти не к врачу, к нейросети? Конечно, нет. Не делайте так, но есть вероятность, что она может попасть, вот угадать, скажем так, да? Опять же, есть там вероятностная модель, вот, предсказательная, и нейросети именно это умеют прекрасно делать, они умеют предсказывать каждое следующее что-то, да, слово или цифру, и что бы то ни было еще. Вот, таким образом, если можно подрезюмировать этот блок, этот слайд, да, то есть модель обучена на огромном объеме текста, у нее есть паттерны закономерности, в первую очередь, в языке, и это же можно использовать потом в других вещах, и она учитывает контексты и определенные вероятностные продолжения.
Вот, я, чтобы с вами тоже быть на связи немножко, значит, хочу вас чуть-чуть спросить тоже. Скажите, пожалуйста, как вы используете и вообще часто ли вы используете искусственный интеллект. Можете просто написать в чатик, там, раз в день, не знаю, пишу рецепты борща, например. Тоже, может быть, да, вот, почти каждый день Екатерина пишет. Да, заодно проверим, что вы здесь. Несколько раз в месяц пишу раз в месяц посты. Значит, каждый день по любому вопросу скоро буду использовать как воздух. Да, несколько раз в неделю по бытовым вопросам или по работе. Каждый день раз в неделю накидываю план мероприятий. Вот, интересно. Несколько раз в месяц, несколько раз в день, раз в неделю создаю открытки. О, создаю открытки. Интересно, каждый день регулярно использую нейросети, только начинаю. Первый раз вообще прекрасно, в правильном месте, в правильное время пришли к нам. Так, каждый день креативлю по собственному бизнесу. Изредка последний раз просил написать.
Да, слушайте, это вообще очень интересно. Немножко еще лирики позволю себе, потом нагоню по таймингу нашу презентацию. Я вот еще заметил, что некоторые сложные задачи с ИИ превращаются в более простые задачи, И благодаря этому какие-то задачи, которые я раньше прокрастинировал, откладывал, никак не мог начать, понимая, что сейчас я начну, это потратит огромное количество моего мыслетоплива на какую-то вот прям зубодробительную задачу. Бывает иногда это какую-то презентацию сделать сложную или какой-то, бывает, какую-то аналитику провести. И вот когда я начал постоянно использовать нейросети в своей работе, я заметил, что мне стало легче начинать сложные задачи, потому что я теперь как бы, перекладываю часть вот этого когнитивного, когнитивной нагрузки на нейронку, и у меня, правда, количество времени, которое провожу с ИИ, скоро жена начнет ревновать к ним, потому что я слишком много там времени провожу. Но если кроме шуток, то, конечно, вот эти сложные задачи, которые так без нейросетей я бы очень долго откладывал, теперь я стартую проще.
И еще одно наблюдение, которым с вами хочу поделиться, это, вот, есть книга такая, он написал книгу Состояние потока, и он описывает это состояние как то состояние, к которому мы можем прийти в момент, когда задача, с одной стороны, достаточно сложная, то есть не слишком простая, а с другой стороны, когда она реально выполнимая. И вот тогда мы попадаем в это состояние потока. И вот это вот мое личное наблюдение, просто вот с вами делюсь. Вот, спасибо, Лизда, просто в моменте ловит поток, значит, и кидают там ссылки в чат. Вот, и вот эта книга, она описывает подробно вот эту теорию. И я заметил, что в нейросетях, когда я работаю постоянно с нейронками, я очень часто в это состояние попадаю. Я прям не могу остановиться. Я сижу, что-то постоянно делаю, у меня там параллельно несколько окон запущено, и те задачи, которые я бы так, ну, возможно, к ним бы и не подступился. И вот это еще один эффект. Если вы внедрите в свою жизнь, в каждый день в работу нейросети, вы, скорее всего, чаще сможете ловить это состояние потока в своей деятельности, потому что задача становится значительно проще для того, чтобы ее выполнить и начать, и поэтому вот это состояние там поддерживается. В общем, двигаемся дальше. Лирику прошли. Да, спасибо большое.
Эволюция. Еще немножко заглянем в тренды вообще, все, что происходит сейчас. Мы, как бы, двигаемся от GPT три до наших дней. В две тысячи двадцатом примерно все началось. Вообще-то, ChatGPT не задумывался как текущий продукт. Вот мы, возможно, не знали. Это совершенно случайно произошло. Технология трансформер, тот самый, как бы, ну, как переводится, GPT, да? Это, по сути, генеративная технология трансформеров. И вот этот тип нейросетей-трансформеров к нему просто подключили чат и назвали его, первая версия называлась чат ну, то есть чат с GPT, с технологией GPT. И, как бы, начали с ним общаться. И вот это оказалось, что он довольно связано складывает какие-то слова прогностическим образом. И вот после этого, по сути, вот, выпустили экспериментальную версию, как-то вот её там в интернет выложили, и вот это взорвало просто весь интернет, весь рынок. И вот мы видим то, что мы видим, да? Но, в принципе, в этом смысле это некоторая случайность. Сама технология была задумана вообще чуть-чуть для другого, а не для того, чтобы с ней чатиться или еще что-то подобное делать. Вот сейчас это уже случилось, как бы, такая, по сути, революция, на мой взгляд, сродни изобретению интернета, персональных компьютеров, и такого, наверное, там, на нашем веку, вот, это такое первое значительное событие, хотя, вот, кто-то, возможно, помнит изобретение интернета тоже.
Вот, а двадцать третий год, ээ, ChatGPT уже прошел рубеж сто миллионов пользователей за два месяца. Сейчас он просто растет тоже колоссально, там каждый день бьет рекорды. Это самое скачиваемое приложение в сторах. И две тысячи двадцать четвертый, две тысячи двадцать пятый мы подошли к мультимодальности. Текст, изображения, код, можно уже генерировать реалистичные видео. У нас, как бы, с вами не так много времени, но вы можете посмотреть в интернете сами уже, да, погуглить просто разные видео сгенерированные. Ну и, наверняка, вы в соцсетях уже какие-то из них видели. Это, по сути, такой следующий рубеж, который проходит генеративные нейросети.
А главные тренды это и агенты, то есть сейчас почти, наверное, только ленивый бизнес не думает о том, как бы внедрить куда-то агентов в разную, там, деятельность, да? По сути, это и, который может выполнять задачи автономно. То есть если просто с чатом вы общаетесь, вы ему даете некий запрос, а он вам выдает просто некий ответ, то ИИ-агент это такая сущность, можно так назвать ее, да, нейронка, которая обладает определенными инструментами и может ходить в разные сервисы, в разные внешние какие-то программы, забирать из них данные, какие-то данные создавать. То есть он действует автономно. Вы ему дали рабочую задачу, и он пошел ее делать как такой сотрудник, можно сказать, внутри компании. Только двадцать четыре на семь и все такое.
Мультимодальность, то есть модели подошли к тому, что они работают с разными типами контента. Вот, наверное, лучше всех здесь проявляет себя Google Gemini. Gemini одновременно может генерировать прекрасные картинки в нано-банана, может генерировать видео в нейросети Velo3, 3.1 уже вышла новая, может писать тексты, в общем, все умеет делать практически, может даже анализировать видео, аудио, вот, как бы, это тоже такой новый тренд на мультимодальность.
Специализации, то есть появляются модели для конкретных отраслей, и все больше и больше, вот, недавно новость появилась, вышла новая модель для e-commerce от Авито. Это был переработанный китайский но вот она прям специализируется, она была обучена на специальном коммерческом дата-сете, и вот Авито выпустила ее в свободное использование.
Появляются локальные модели, те, которые работают без интернета. Например, у меня на ноутбуке установлено несколько локальных моделей. Я даже экспериментировал, ставил маленькую модельку на телефон. Вообще будущее будет таким, что у каждого в телефоне будет персональный ИИ-ассистент, который вообще не будет требовать никакого интернета. Он будет небольшой, но он будет знать все о вас, все в телефоне, легко сможет найти любую фотку, там, все, что нужно. Можно будет просто голосовым методом управлять, и это прям ближайшее будущее. Уже очень скоро такие модели, которые на локальном телефоне смогут крутиться, они уже до нас до всех дойдут.
Ну, и последнее, что тут можно сказать, это цепочки рассуждений. Можно увидеть иногда очень забавно смотреть, как модель думает, и как она иногда пытается уклониться от задачи. В этом смысле самый ленивый это ChatGPT. Он постоянно, значит, пытается упростить задачу, переложить ее обратно на пользователя. Вот такой вот нерадивый сотрудник, можно сказать. Ты ему даешь задачу, а он говорит нет, она слишком сложная, верну ее обратно. Поэтому, да, но с этим тоже можно бороться, с этим мы с вами разберемся.
Сейчас мы с вами будем работать в течение сегодняшнего дня в Это все нейросети в одном месте. Мы собрали, там, более тридцати нейросетей с возможностью работы из России без всяких проблем. Не нужны обходы блокировок, не нужны карты иностранных банков, и прочее, прочее, десятки вкладок, всё в одном месте и с оплатой только, по сути, за использование, вот. Сколько пользуетесь, столько и платите. Примерно такая здесь логика работает, вот. Ну и работать мы будем именно там.
А что внутри? Внутри у нас нейросети ChatGPT, то, что касается работы с изображением. Появилось совсем недавно еще внутри у нас поисковик, и есть еще веб-поиск. Ну и видеоаудио здесь разные нейросети. Есть для аватаров, есть для создания аудио подкастов и прочего, там, с использованием искусственных голосов. Есть Deepgram, и многое другое. Ну, и уникальные некоторые фишки, которые мы делаем, да, внутри это ээ, нейросвязки, то есть можно передавать контекст между разными моделями, можно использовать большую библиотеку готовых шаблонов, мультимодальных ассистентов и многое-многое другое, в том числе для корпоративного сегмента, потому что изначально мы делали эту платформу как b to b решение. Тут у вас был q r код, вам еще сейчас скинут, если что, в чатик, как зайти в платформу, если вы еще не там, потому что мы вот сейчас, как бы, подойдем к практике.
Пять основных техник, мы с вами разберем, вот, прямо сейчас, они здесь на экране. Это Zero и, и, в общем, все вот эти, которые вы видите на экране, ролевой, soft, consistency и универсальная формула, которая мы, в принципе, там всегда и везде в основном работаем с нейросетями. И вот, по сути, самая такая главная, да, формула эффективного промптинга, Она на экране и начинается, ну, по сути, она с простого, да? Наверняка многие слышали, что нейросеть работает с ролью. Вот, нужно задать ей какую-то роль. Ну, как бы, там, ты опытный маркетолог, ты директор по маркетингу, ты любую роль, какую мы считаем важным для выполнения нашей задачи. Ответить на вопрос какая роль, проще всего, задав себе самому вопрос, а кто лучше всего справился бы с этой задачей. Вот если бы я человеку отдавал эту задачу, то кому бы я ее отнес? И вот таким образом вы сможете для себя понять, какую роль использовать.
Контекст это, по сути, такая информация о ситуации, потому что модель-то не знает вашу жизненную историю какую-то, вообще, в принципе, ничего не знает, на самом деле, о вас, о вашей задаче, о вашей ситуации. Поэтому чем подробнее вы ей расскажете, тем будет лучше. То есть я обычно еще прикладываю иногда, если моя задача, например, связана с какой-то, с какой-то ситуацией, которую мы где-то обсуждали, то я прям прикладываю переписки, какие-то транскрипты разговоров, прям, вот, прям, загружаю максимальный контекст. Говорю, вот, смотри, задача твоя действуй из этой роли, а вот тебе контекст, в рамках которого задача выполняется, и прям, прикладываю разные вложения.
Формат это то, как выглядит ответ. То есть мы прям просим представь в виде таблицы с колонками дата, тема, формат, канал. В зависимости от того, какую задачу вы ей даете, вы можете описать, как бы выглядел идеальный формат.
Задача, что конкретно нужно сделать? Здесь прямо мы должны быть тоже максимально точны. Мы создаем контент-план или мы создаем, значит, например, транскрипты из встречи или мы создаем что-то еще.
Примеры это образцы желаемого результата. Если у вас есть некий референс того, как, в принципе, выглядит идеальный образ результата для вас, отдайте его нейросети, она еще лучше поймет тогда, чего вы от нее хотите. И, по сути, ну, вот, все эти элементы, их не обязательно, вот, в каждом промпте использовать их все, но они вместе раскрывают, как бы, еще больше потенциала ответа ИИ, который вы можете получить. То есть каждый элемент формулы, по сути, сужает пространство возможных ответов. Ведь если вы просто напишите нейросети, сделай мне хорошо, то она сделает усредненно среднестатистически хорошо. Это не значит, что ответ будет совсем плохим или глупым, это значит, что он просто может не попасть в вашу конкретную задачу, в ваше ожидание. И поэтому чем больше вы дадите разных-разных подробностей, вложите их все в prompt, тем, соответственно, модель у нее, вот, как бы, вероятностная природа, поскольку, да, и у нее, соответственно, вот это пространство вариантов возможных оно сузится. И, соответственно, да, роль активирует нужные знания, контекст настраивает на ситуацию, задача дает направление, примеры показывают стиль и формат структурирует вывод.
Мы вот с вами тоже попробуем нечто подобное, и вот буквально сейчас мы уже пойдем с вами в практику.
Техника zershot, да? Это такой простой запрос без примеров. Его можно использовать, и иногда я тоже его использую, то есть не в каждой задаче нужен вот такого размера, там, километровый prompt. Иногда достаточно чего-то простого, если задача простая, да? Потому что бывает такое, что в prompt придумать иногда дольше, чем задачу решить. Это в таком случае, как бы, зачем вообще идти в нейросеть? Я пойду, напишу ответ, не знаю, там, моему коллеге на письмо. Но если, допустим, мне нужно написать ответ на письмо, я иногда грешу этим и использую нейросети. Бывают такие переписки километровые, и думаешь, ну, вот, как бы, вот мне сейчас тратить время, отвечать, я беру прям, целиком всю переписку, загружаю в нейросеть и говорю кратко, чем мне нужно ответить. Вот, как бы, я ответил, да? Опять же, могу приложить письмо в моем стиле. И нейросеть мне готовит ответ, особенно если ответ, там, ну, Какой-то длинный, большой нужно подготовить, да, вдумчивый. Я потом просто на него смотрю, пару правок вношу, если понимаю, что правки больше не требуются, и отправляю ответ на письмо. И, в принципе, ну, письмо, если большое, там, я мог раньше потратить, ну, пятнадцать минут иногда, да, там, на некоторые письма ответить. Это не вот так, просто два слова и отправил, да? Бывают письма, на которые нужно подумать, что ответить, вот. И в этом смысле нейронка очень помогает, экономит время. То есть если ваша работа связана с большим количеством переписок, то нейросети это best of the best, чтобы первое, что вы можете начать делать. И, конечно, вот эта техника зарешот, она здесь прекрасно подходит.
Давайте попробуем с вами, чтобы уже на практике посмотреть, что же будет, если мы, ээ, такой зададим. Прям в соседнее окошечко перехожу. Вот вы в такой интерфейс попадаете, если, начнёте пользоваться платформой. Здесь что важно сказать, что я сейчас через браузер из веб-версии, у нас есть ещё мобильная версия, она немножко по функционалу отстаёт, поэтому если вы, вот, полнофункционально хотите пользоваться, то используйте веб-версию. Здесь вы можете увидеть большое количество разных моделей, которые доступны вам в рамках использования, в том числе на нашем практикуме. Есть возможность голосового ввода. Я сейчас быстренько пробегусь по интерфейсу. Есть возможность использовать готовую библиотеку шаблонов, очень большую, исчерпывающую под разные-разные роли, задачи. То есть вы прям можете по категориям фильтровать, там, например, там, для маркетинга. Ээ, в том числе эти были созданы при участии эксперта Дамира Халилова, который является автором книги триста тридцать три на каждый день. Рекомендую тоже ее почитать. Вот, но мы, соответственно, взяли просто из этой книги тоже, да, и вот положили сюда, то есть дали вам возможность сразу их использовать. Они продуманные и, в общем, очень хорошо работающие. Поэтому вот мой рекомендацион, как говорится. Ну и вы можете, естественно, свои шаблоны создавать. Если у вас есть какая-то частотная задача, можете создать шаблон и постоянно пользоваться, там, этим шаблоном для какой-то своей задачи. Если вы выберете готовый, то вот он вот так сразу попадет в поле ввода, и вы сможете этим пользоваться. Вот так, а что еще здесь важно подсветить? У нас есть еще функционал ассистентов. Есть режим веб-поиска, который работает только с GPT четыре о. Здесь если написано браузинг, то тогда будет работать режим веб-поиска. Вы сможете его вот так активировать или выключить. Но поскольку у нас недавно появилась скорее всего, эта функция там потихонечку сойдет на нет, потому что конечно, гораздо лучше ищет все, что касается, ну, там, поиска в интернете. Вы можете прикладывать ваши файлы, здесь будет написано, какие форматы поддерживаются. Слишком большие не кладите, оно, скорее всего, модель не съест. Если вы положите гигантскую таблицу, он, ээ, захлебнется и не сможет. Поэтому учитывайте тоже это при работе с файлами. Если ответ не выдало, скорее всего, проблема в файле. Тогда лайфхак, возьмите просто скопируйте из этого файла какие-то данные текстовые, в частности, и вставьте тогда в нейросеть просто вот сюда, в поле ввода. Здесь есть разные-разные модели, мы сейчас подробно заглядывать не будем. Я вам просто рекомендую за рамками сегодняшнего интенсива полазить, потыкать. Здесь вы увидите много-много разных возможностей, вот, а мы с вами все-таки возвращаемся обратно в практику. И вот смотрите, наш, да, где еще лежат шаблоны? Вот такая штучка, видите, вот такая. Шаблоны для часто повторяющихся запросов. Заходите сюда и все, вуаля, у вас здесь очень-очень много всего. Триста с лишним промтов, реально, вот, можете посчитать, вот, их много. Ну вот, а мы, соответственно, с вами выбираем сейчас модельку. Я обычно использую просто по привычке. Если честно, разницы сильной прям нету, если вы простые запросы решаете. В принципе, у каждой модели напротив написано, чем они отличаются друг от друга, но вот использовать Gemini вполне хорошо для большинства простых задач. Она справляется с анализом файлов и справляется с написанием текстов и много с чем еще. Вот мы отправляем с вами простой запрос, та самая техника, и смотрим, что нам нейросеть выдаст. Сейчас мы просим это сделать Gemini, оставить список из десяти идей для постов в блок о здоровом питании для офисных сотрудников. То есть, видите, мы все-таки даем ей контекст. Несмотря на то, что промпт очень короткий, мы не говорим действую из роли профессионального диетолога, вот это все опускаем. Наша задача, по сути, простую, как бы, задачку закрыть, но мы говорим четко. Что нужно сделать? Составить список из десяти идей. Какую там, да, контекст выдаем? Для чего? Для постов в блок о здоровом питании. И указываем
специальную еще целевую аудиторию, чтобы нейросеть еще лучше понимала. И вот он накидал нам десять идей для постов в блок о здоровом питании для офисных работников. Ланч за пять минут: быстрые, полезные рецепты для занятых офисных будней. Прощаю усталость после обеда: как правильное питание помогает сохранить энергию на весь день. Холодильник в офисе и что хранить, чтобы всегда было чем перекусить, без вреда для фигуры. И так далее. То есть он нам накидывает каких-то идей.
Может быть такое, что вам что-то не понравилось. И вот часто здесь люди ломаются с точки зрения, там, взаимодействия с ИИ. Он выдает что-то не то, и люди там, ну, как бы, "этот ваш ИИ ничего не умеет". В этот момент лучше всего попробовать отнестись к нему, как вот тому самому сотруднику, да, начинающему. Вот он еще только учится, толком ничего не знает, и просто в этот момент можно ему написать, что он сделал не так. Можно попросить его переработай, измени это таким образом, измени это вот так. И тогда, конечно, нейросеть выдаст вам новый ответ, она не поленится это сделать, и вы увидите для себя какой-то новый результат. Давайте плюс в чатик, если с этой техникой все понятно. Мне кажется, она самая простая. Думаю, что можем тогда двигаться дальше. Да, супер, плюсики пошли. Если что, задавайте вопросы. Я потихонечку мониторю чат тоже, если я направо поглядываю, я не отвлекаюсь, на самом деле, я смотрю на вас.
Так, двигаемся дальше. Техника Fishot. Обучение на примерах. То есть вы показываете нейросети несколько примеров того, что вы хотите получить, и, конечно, модель понимает паттерны, продолжает в том же стиле. Почему это очень хорошо работает? Примеры, они дают, по сути, такой очень четкий паттерн того, какой ответ нужно выдать. Да, вот я вижу, да, кто-то пишет, что возможность работать в мобильной версии это супер. Мобильная версия тоже. Вы просто прямо с браузера можете открыть, она будет у вас работать. Если вам больше нравится приложение, можете скачать, там просто не будет, например, еще пока туда не доехал, аватаров там пока еще нет, ну, то есть это тоже, как бы, скоро появится. Вот, про у нас тоже внутри вшитый. Вы можете его здесь увидеть в alpin g p t, вот, если хотите выбрать, то вот здесь пролистаете дальше, увидите deep sick в том числе. Deep sick для своих задач неплох, особенно все, что связано с кодированием. Ну, например, на мой вкус текста лучше всего пишет Клод. И это в том числе связано с тем, что Клод был обучен на очень большом количестве русской прозы. И на эту тему был даже судебный иск, и реально Клод просто открыл ящик Пандоры, я считаю, для всех тех, кто создает и модели, потому что он признал, что использовал некоторые тексты книги неправомерно, и согласился на колоссальную выплату в полтора миллиарда долларов правообладателям. Если я правильно помню, то цифра была примерно такая, что, в общем-то, по меркам любой компании очень существенная выплата. И, как бы, ну, тем самым он признал, что использовал такого рода контент для дообучения. Так, и поэтому очень вам рекомендую, рекомендую, в общем, попробовать Клода для написания текстов.
Так, я вижу, кто-то балуется у нас, значит, сейчас я очищу, так, очистите рисунки. Да, кто-то тут на доске решил порисовать нам. Вот, окей, двигаемся дальше. Значит, с этим простым разобрались, на вопросы ответил частично, буду по ходу еще на что-то отвечать. Вот нейронка Copilot, я думаю, что это просто локально развернутая нейросеть, которую компания Bitrix развернула у себя и вот таким образом предоставляет доступ хоть какому-то ИИ. Но, конечно, все вот эти нейросети важно понимать, что я, как это, с большим уважением отношусь к работе, которую делают коллеги мои бывшие, в том числе коллеги из Сбера, создавая гигачат, и коллеги из Яндекса. Это прекрасные модели, мы их тоже добавим в альпин g p t, но они, конечно, пока еще по качеству ответов, по качеству, просто даже по объему информации, на которых они были обучены, пока еще уступают тем нейросетям, которые, вот, являются основными драйверами. Это ChatGPT, это Gemini от компании Google и Cloud от компании Entropic. Пока на сегодняшний день это, по сути, три мировых лидера в том, как бы, в генеративном искусственном интеллекте. Но я уверен, что мы тоже тут как это догоним, поэтому следим за нашими коллегами, которые что-то создают.
Давайте двигаться дальше. Пошаговая мысль... А, так, мы с вами вот с этим, да, еще не разобрались. Давайте попробуем до конца. Значит, вот так мы тоже это сейчас отдадим модели и посмотрим, что она нам выдаст. Вот, я прям, как это, поскольку быстро двигаюсь, говорю вам сразу, как, как фокусник, да, следите за руками, попробуйте тоже успевать повторять все это в реалтайме, если вы, как бы, вам доступно сейчас какое-то устройство, на котором вы можете вводить. Вот, и я что сейчас пишу? Тот самый prompt, который у меня есть, я, кстати, могу вам тоже их закидывать. Давайте я буду писать вам их в чатик. Вот, пожалуйста, они коротенькие. Вы можете попробовать сделать то же самое. И я вот пишу: "Переформулирую отзывы клиентов в позитивном ключе. Отзыв: доставка заняла целых три дня. Результат: товар доставлен в течение трех рабочих дней. Отзыв: упаковка помялась при доставке. Результат: товар прибыл в оригинальной упаковке." Вот, и, например, я могу взять сюда, там, ставить любые, ээ, какие бы то ни было, эмм, отзывы, и он, соответственно, это сделает. И вот давайте я, ээ, там, сейчас любой, да, просто напишем ему, значит, там: "Смоделируй тексты отзывов, ээ, тексты отзывов для примера. Ээ, вот так вот напишем начало, а затем, а затем." Ну, потому что нам нужно какой-то пример показать, да, чтобы ни километровые отзывы не копировать откуда-то из интернета, мы попросим его, собственно, самому же придумать себе задачку. То есть в вашем случае, если вам реально, реальные отзывы нужно переработать, вы просто, ну, не пишите вот это, "смоделируй тексты отзывов", а просто пишите вот этот промпт и вставляете свои отзывы. Вот, и он говорит, например, да, вот, там, примеры отзывов, ээ, позитивный: "Я в восторге от этой покупки, качество материала превосходное, выглядит очень стильно. Доставка была невероятно быстрой. Получил посылку на следующий день. Однозначно рекомендую этот магазин." Нейтральный, негативный, да, смешанный, конструктивный. И вот переформулирование отзывов в позитивном ключе. Смотрите, что хочется вас спросить. Часто ли вы смотрите на отзывы при покупке товаров? Напишите плюсик, если часто смотрите. Это влияет на принятие вами решения, и минус, если не влияет. Вот, да, плюсики пошли. Ну, вы поняли, да, к чему я клоню? Вот. Конечно, ну, все продавцы используют разные, разные такие техники. Это грустно, вот, но правда жизнь такова. Конечно, кто-то мотивирует своих покупателей оставлять реальные отзывы, и бонусы дают, и что-то еще дают. Я не говорю, что сто процентов отзывов это какой-то фейк, но довольно часто, как бы, вот, есть сервисы, которые прямо автоматизируют этот процесс. И даже больше еще скажу, что есть, есть сервисы, которые агрегируют отзывы с разных площадок на какой-то сайт, если это необходимо, да, там, или на маркетплейс. И, ну, конечно, там, на маркетплейсах стараются следить и блокировать какие-то заливы отзывов, но надо понимать, что, в общем, не стоит, прям, доверять на сто процентов тем отзывам, которые вы встречаете в по тем или иным продуктам. Даже более того, еще в некоторых случаях специально негативные пишут, чтобы разбавить, ну, то есть, чтобы был какой-то процентаж, потому что если только одни позитивные, то сразу же закрадываются сомнения, а вот если чуть-чуть дегтя добавили, то уже вроде как бы, ну, можно доверять. Вот, поэтому, ну, в общем, надеюсь, я не сильно вас расстроил, но имейте это в виду.
Отзывы, созданные ИИ, все равно видны. Смотрите, вот это, кстати, тоже очень интересная штука. Давайте мы с вами попробуем. Значит, "Напиши мне десять отзывов, ээ, ээ, на, не знаю, на губную помаду." И сейчас смотрите, что мы с вами увидим. Мы сейчас с вами увидим какие-то отзывы, а потом мы с вами, да, особенно про врачей. Давайте с вами посмотрим. Да, ну и, допустим, мы такие читаем, ну, какие-то артефакты, всё-таки что-то похожее на ИИ. Ээ, и вот, смотрите, сейчас мы с вами сделаем нейромагию. А теперь мы пишем: "Убери все артефакты из текста и сделай отзывы человечнее." Так, сейчас дождемся. Он задумался, пытается на себя роль человека примерить, видимо. Так. Да, я пока заглядываю в чатик на, значит, "Отзывы, созданные и все равно видны, да?" Значит, понятно, реалистично можно прямо отследить, особенно про врачей, и можно ли научить и распознавать отзывы. Есть специальные сервисы, которые проверяют текстные и артефакты, но вообще, если хорошо сделано, то, конечно, тяжеловато будет. Вот, ну, и давайте посмотрим. Не знаю, я вот читаю, я, честно, вот сложно. Как, как, вот, по каким показателям? Вот иногда люди так пишут, а иногда так, может быть, не пишут. Давайте я вот вам скину, вы просто сами почитаете их и вот какой-то сделаете из этого вывод. Так, сейчас я попробую как-то это впихнуть. Сейчас, секундочку, давайте с первого по пятый, наверное, отдельно. Ээ, вот, первые по пятый. Так, да, я шокировал кого-то. Ну, простите, таков, ээ, таков мир, ээ, с искусственным интеллектом. Не верьте, как говорится, да, глазам своим. Это еще что? Сейчас мы с вами фотографию попробуем, если сделать. Вы тоже очень удивитесь. На самом деле отличить фотки, созданные ИИ от реальных, ну, очень сложно стало. А теперь уже и видео дошли до этого уровня. Я вот видел в том числе коммерческие видео, которые вот вообще просто так сделаны, что я бы никогда не подумал, что это и... Да, буду верить только отзывам с фото. Если фото не сгенерировано, ремарка, да? Если фото не сгенерировано, тоже. Отзывы, CI все равно видны. Ну, да, тут эта дискуссионная тема. Кто, знаете, есть такой эксперимент, еще вам вкину тоже, можете, наверное, погуглить, поискать. Есть такой эксперимент людей разделили на две группы, люди, которые очень были уверены, что они отличат все, что создано, там, с помощью, и людей, которые вообще на, на, на эту тему сильно заморачивались. И вот интересно, что у группы, которая считала, что он лучше знает, может отличить от ИИ, ИИ-контент от не ИИ-контента ошибалась даже чаще, чем та, которая вообще об этом не думала. И эта, возможно, связана с тем, что люди и контент воспринимают как, в некоторых случаях, более реалистичный. Вот это связано, в том числе, с фотографиями. Они просто более качественные получаются, видимо, и поэтому, вот, они, как бы, контент, наоборот, маркировали, как будто это реалистично. В общем, отдельно тоже рекомендую, посмотрите, наверное, это вас немножко удивит.
Так, ну что, давайте двинемся дальше с этой техникой в целом, я думаю, разобрались. Техника цепочки рассуждений, пошаговое мышление. Частично это уже автоматизировано в некоторых нейросетях, которые думают пошагово. Я вам сейчас, ну, покажу это тоже в той нейросети, где можно прямо увидеть процесс размышлений, вот. Но давайте попробуем с вами вот этот промпт. То есть его идея проста. Мы просим и думать пошагово, объясняя свою логику. И это для сложных задач, но комплексных каких-то, особенно эффективно. Работает это потому, что задача разбивается на подзадачи. Это мы с вами, на самом деле, многие задачи, как люди, привыкли, что это просто некий естественный процесс. Для ИИ это вообще не очевидно. Допустим, мы можем, ну, там, вот я сейчас вижу, да, у меня там возле окна, значит, да, есть замок. И вот я понимаю, что мне для того, чтобы, например, подойти, ну, простая открой окно, и я понимаю, ну, открою окно, я просто иду и открываю. Ну что значит иду и открываю? На самом деле я совершаю целую кучу действий. Помимо того, что есть физические действия, о которых я не думаю из разряда, мне отбалансировать свое тело, чтобы встать, опереться на стол или что-то еще, я встаю с кресла, делаю несколько шагов, значит, подхожу, там, беру ручку, двигаю эту ручку, открываю окно. Это, кажется, ну, вот, мы просто не думаем об этом так, а для модели это так. То есть для нее каждое действие в этой цепочке это действие, которое она должна обдумать. И поэтому особенно сложные, комплексные задачи лучше всего разбивать на этапы. Модели в целом уже научились делать это сами во многих случаях, но мы можем также делать это вот таким образом. Давайте попробуем сделать с вами такой prompt, ввести его сюда и посмотрим, что получится. Я стараюсь делать всегда, возможно, заметить новый чат, чтобы обнулить контекст. Ну, там, меня остался какой-то предыдущий, и я создаю новый для того, чтобы не смешивать контексты разных чатов. То есть вообще плохая практика, если вы всё делаете в одном чате, он у вас рано или поздно контекст переполнится, модель начнёт что-то бессвязное бормотать, поэтому лучше для каждой новой задачи создавайте новый чат. Ну и что? Мы с вами отправляем задачу, и давайте посмотрим. "Проанализирую, стоит ли открывать кофейню в спальном районе." Опять же, никаких подробностей, не самый лучший промп с точки зрения, ну, опять же, мне нужно было просто коротенький сделать, вот. И он меня сейчас начнет, скорее всего, задавать вопросы. Давайте посмотрим, что он сделает. А, эту технику да, тоже использует. Сейчас мы можем с вами параллельно, давайте, если мы идем в прямой. Так, вот он, да, чат. Вы, кстати, можете заметить, что у меня даже браузер нейросетевой. Я использую это новый браузер от и он очень классный на самом деле. Прям всем тоже его рекомендую. Вот, у, значит, как бы у у него, вот, тоже есть опция рассуждения. Давайте прямо ему отправим. Вот, видите, сразу пишет, ээ, что-то, да, в качестве ответа. Вы тоже можете его использовать, вот. А можно включить у него, ээ, тот самый, да, глубокие рассуждения, да? И тогда он будет думать чуть-чуть иначе. Давайте попробуем новый чат, пока там он что-то пишет. Вот. И видите, у него, ээ, появилась вот эта thinking, и мы можем вот так вот ее открыть, ээ, закрыть и увидеть, о чем он думает. Хорошо, говорит он, пользователь просит проанализировать или сообразить открытие кофейни в спальном районе с пошаговым подходом. И вот пошло всё, что он, ээ, как бы, как задачу понял. Вот, а мы с вами можем вернуться назад в, в Альпину. Сейчас что-то у меня всё устало. Сейчас обновлю страничку. Да, так что в целом почти все модели так или иначе уже, ээ, подошли к тому, что у них эти возможности появились. Вот, у нас они тоже работают, нас есть рассуждающие модели, они просто под капотом эту логику используют, и мы в ближайшее время выведем визуализацию процесса рассуждений, чтобы было видно, как модели думают. Так, что-то у меня всё зависло. Давайте-ка я, ээ, открою новую страничку просто. Так, сейчас мы обратно зайдём. Как браузер называется? Browser. Давайте я сейчас вам поделюсь не на правах рекламы, хотя вот у меня, видите, написано пригласите заработать, но вот можете просто использовать любую прямую ссылку, вот. Да, да. Вот, видите, четыре доллара для вас, про для вашего друга. Я думаю, вы навряд ли все пойдете, возьмете про, но тем не менее, в общем, если захотите, то welcome. Вот, но, конечно, я не поэтому говорю вам про него, потому что он реально очень удобный, и здесь сразу же нейросетевой поиск подключен. То есть вы можете искать, в том числе, по разным источникам академический поиск научных статей социальный это обсуждение мнения, finance всякие разные, финансовые источники и так далее. В том числе можно подключить свои Notion, GitHub, Outlook почту и многие другие коннекторы. И, ну, на самом деле, это если бы вы видели, сколько у меня других открыто окон, вы бы поняли, что дело не в комете, а дело в том, что слишком много всего. Это отдельная моя проблема, как, значит, структурировать кучу вкладок. Так, и вот здесь Клод Сонет, ээ, одна из новых классных моделей. Я обычно использую её, вот так подключаю с рассуждениями, и он прекрасно ищет всё, что вам нужно вообще. В принципе, это Perplexity, встроенные, как бы, в браузер, и можно взять, ну, например, там попросить его. Давайте так, что бы вы хотели найти? Напишите мне, может, у кого-нибудь есть какая-нибудь задача, что-то вот, что вам, не знаю, лень тратить время искать? Напишите в чатик, я сейчас возьму вашу задачку и отправлю её в поиск. Так, пока жду, что вы что-нибудь напишите. Так, как решить бизнес-кейсы на, ну, видимо, Ага, так, предположил, да. Так, ну, давайте вот так возьмём на и отправим ему. И в чём отличие вообще Perplexity в принципе браузера Comet? Кстати говоря, Perplexity доступен из России без всяких ограничений. Единственное, что оплатить его можно только зарубежной картой. И лайфхак если у вас есть, то вы можете получить год бесплатно. Отдельно ссылочку на то, чтобы зарегистрироваться в с таким вот годовым бонусом это двести сорок долларов, если что, экономит. Я вам скину ссылку потом, после нашего сегодняшнего вебинара, чатик телеграм. И если вы пройдете, если у вас есть PayPal, как получить PayPal? Это отдельный квест. Можно, опять же, поискать где-то, и вы тогда сможете себе получить год бесплатно про версию. Я именно так, собственно, ее и получал. Вот, и смотрите, что сейчас происходит с той задачей. Видите, ассистент пошел искать что-то в интернете, он перелопатил нам, смотрите, сколько источников, да? Он взял двадцать с лишним ссылок пособирал. То есть вот можно заглянуть, какие ссылки он смотрел. То есть он информацию из разных сайтов, собирает её, а потом просто саморизует. И, по сути, вот, как бы, да, вы пишите, получается, лучше всех. Perplexity это тоже как агрегатор, да, вот, чем-то похож на alpin g p t, просто он сфокусирован вокруг одной очень простой задачи поиск информации, достоверной информации, потому что все нейросети практически галлюцинируют, а perplexity решает эту проблему тем, что он собирает информацию из реальных ссылок, из реальных источников и просто вам ее обрабатывает с помощью нейросети и саморезует. Вот она, саморизация получилась. И дальше с этим что-то можно делать, можно задать дополнительный вопрос, можно экспортировать документы и так далее. И внутри себя содержит разные модели. Вы можете увидеть, что, ну, есть своя модель а есть, вот, модели, которые внешние, да, можно использовать. В принципе, он даже изображение умеет генерировать. Вообще, это, да, прекрасный тоже инструмент в дополнение к тому, который мы используем в рамках альпины. Вот вам ссылочка на тот чатик, который получился с можно зайти, посмотреть, почитать, что он выбрал.
Давайте с вами дальше двинемся. Так, смотрим с вами. Да, ну и вот смотрите, он выдал на самом деле нам ответ, помните, он у нас там, у меня вкладочка зависла, вот, он выдал ответ. Видите, "Определяем целевую аудиторию" - там первый шаг, сделал это. "Оцениваем конкуренцию" - оценка конкуренции, да, пошла. "Рассчитываем примерные затраты". Дальше он, видите, даже сделал специально python код, в котором сделал расчеты, то есть чтобы расчеты были точные. Значит, мы, вот, по затратам прогнозируем выручку. Вот тоже опять же, да, как только пошло... Вопрос касался расчета, он пошел его считать, по сути, написав код для того, чтобы это сделать. И "Делаем вывод с обоснованием". Всё, вот у нас есть некая большая такая комплексная задача, которую мы одним простым промптом вначале задали. Естественно, если бы я выдал локацию, какие-то дополнительные подробности, ещё что-то загрузил в модель контекста, то это было бы ещё более реалистично под наш конкретный кейс. Вот, так, давайте с вами двигаться дальше. Кажется, я немножко выбиваюсь из тайминга.
Так, мы с вами про, значит, разобрали цепочку рассуждений, пошаговое мышление. Ролевой промптинг, значит, "Ты и эксперт какой-то, да? Ты финансовый директор с двадцатилетним стажем. Проанализируй эту финансовую отчетность и дай рекомендацию по оптимизации расходов." Можем, прям, смотрите, в этот же чат, теперь я его погружаю в другую роль и ему говорю: "Вот, типа, только я немножко давайте скорректирую по ходу прям не эту финансовую отчетность, а этот, ээ, проанализирую, это, это, ну, что ж такое-то? Это финансовое обоснование и рекомендация по оптимизации расходов. Всё." Отправляем ему тут же, подгрузили ему другую роль, другое знание прямо в этом же чате, и он сейчас нам что-то выдаст. Да, давайте посмотрим, что. Да, ответ профессионально выглядит. Действительно, да, это, ну, по сути, ээ, Alpine g p t в этом смысле просто облегчает задачу доступа. Но сами нейросети в этом плане мы используем просто самые передовые модели в мире, которые есть на сегодняшний день. Поэтому действительно он выдает, как бы, хорошие результаты, качественные. Лучше, чем бесплатная версия любой нейросети, куда вы можете зайти, потому что я думаю, ну, вы понимаете, да? Бесплатные и платные нейросети не просто так бесплатные и платные. Они отличаются качеством контента. Вот, он говорит мне: "Уважаемый коллега, проанализировав представленное финансовое обоснование открытия кофейня в спальном районе, я хотел бы выразить свою оценку с позиции финансового директора с многолетним опытом." Значит, прям, как настоящий финансовый директор со мной разговаривает. Значит, хочет мои, оптимизировать и прочее. Вот он говорит: "Общая оценка, финансовая модель." То есть, видите, как мы с двух ролей пошли. Одна роль подготовила обоснование открытия, а вторую мы говорим, как бы, покритикуй, пооптимизируй. То есть мы, в принципе, можем вообще диалоги между нейросетями делать, и это очень интересно. Например, вот я экспериментировал диалоги с персонажами книг. Очень интересно. Прям берете, загружаете книжку и можете поговорить с персонажем, спросить у него что-то. Конечно, мы понимаем, что это не настоящий, прям, персонаж или даже не, там, автор. Как я видел, тоже одного бота сделали клон Пушкина, вот. Ну, загрузили, видимо, всю информацию про Александра Сергеевича и сделали бота, с которым можно поговорить, как с Александром Сергеевичем. Мы понимаем, что, конечно, это всё немножко, там, не настоящее, но тем не менее очень интересно. Можно пообщаться, инсайты сделать какие-то. Поэтому вот тоже рекомендую такие роли использовать, как бы, для того, чтобы в том числе какие-то дополнительные инсайты получить.
Так, двигаемся с вами дальше. У нас сегодня плотно. Я не обещал, что это будет легко. Ээ, значит, смотрите, следующее: множественная проверка для точности. Мы просим ИИ сгенерировать несколько вариантов решения, а затем выбрать лучший и объединить их. И давайте попробуем этот промпт, тоже возьмем его. То есть он работает. Почему хорошо? Потому что это множественные пути решения, они дают лучший результат, такая сама проверка присутствует внутри. Мы комбинируем идеи для такой создания синергии, повышаем, в общем, таким образом качество и, ээ, снижаем вероятность ошибки. Ну и вот, допустим, только мы перефразируем, раз уж мы в одном чате, тогда: "Статьи об открытии кофейни для каждого варианта, объясни его сильные стороны, выбери самый эффективный, обоснуй свой выбор." Прямо в этом же, ээ, чате, грубо говоря, вот у нас есть описание. То есть уже есть какой-то предыдущий контекст, и вот нам сейчас моделька, по сути, сделает три варианта заголовка статьи, ээ, которые мы сможем использовать дальше. Так, сейчас мы немножко ждём, пока он нам откроет, всё это сделает. Применяем его лучше всего, ээ, в креативных задачах, ээ, какие, какие-то критически важные решения, когда нам нужно несколько раз попробовать разных, ээ, или когда у нас есть какой-то комплексный анализ, и мы не знаем точно на сто процентов, какой вариант лучше подойдет. Вот, так, сейчас мы смотрим, что получилось. Ну и вот он говорит: "Варианты заголовков для статьи: информационно-цепляющие. Кофель на спальном районе, срок окупаемости двадцать месяцев, полтора миллиона инвестиций. Игра стоит свеч." Это, видимо, про франшизу, он подумал. Значит, "ориентированный на решение проблемы, практический подход: как открыть прибыльную в спальном районе, детальный анализ и пять ключевых шагов к успеху." Вот, и вариант третий, ээ, значит, и он дальше говорит: "Выбор наиболее эффективного заголовка его обоснование. Я считаю, что вариант один, ээ, типа, самый лучший, да? Вот почему обоснование тоже какое-то дает." В общем, много текста, сейчас у нас нет времени всё это читать, но тем не менее вы можете попробовать это сделать сами.
Так, двигаемся с вами дальше. Практика: email-маркетинг, по сути, комбинирует в себе две техники. Мы сейчас, наверное, останавливаться на них не будем. У вас будет презентация со всеми этими, и вы сможете попробовать ее в своей собственной работе. Эти техники, как бы, мы уже изучили, и опять же, их можно комбинировать. Это дает в некоторых случаях еще более хороший результат. Практика с контент-планом тоже, соответственно, можете попробовать дальше в своей работе. У вас будет, опять же, эта презентация, и вы сможете попробовать, насколько это хорошо работает. То есть все техники они универсальные, причем универсальные в любой нейросети. В какую бы нейросеть вы ни пошли, все эти техники будут хорошо работать. Вот опять же, да, практика: скрипты продаж. Тоже соединяем ролевой плюс и получаем то, что нужно, да, какой-то готовый хороший результат. "Ты топ-менеджер по продажам с пятнадцатилетним опытом в b to b." На самом деле, что еще хочу вам показать? Это прям лайфхак, буквально, там, пару минуток, но это то, что вам сэкономит огромное количество времени. Есть такая возможность создавать себе ассистента под разные
Задачи. Функция ассистентов, она доступна вот здесь, блок ассистентов, можете открыть и создать ассистента. И вот смотрите, у меня есть, ээ, такой, ээ, блок ассистент ассистентов. Странно звучит, как будто фамилия и отчество, да?
Ээ, я вам сейчас закину этот prompt. Он довольно большой. Я его сейчас разобью на две части. Его суть простая, по сути, это Что такое? Это когда вы просите нейросеть генерировать prompt. И вуаля, удивительно, но это хорошо работает.
Вот смотрите, сейчас из двух частей вам prompt прилетит. Сейчас я его, ээ, вот так попробую уместить, да, наверное, вот так. Вот так, даже вот на, на три части, наверное, разобью, чтоб точно влез. Ээ, так. И третья часть. Да, третьим четыре знака не хватило. Ну ладно, тогда вот так вот три знака я уберу. Я думаю, вы поймете, что достаточно деталей в конце.
Ээ, вот, смотрите. И что это такое? Как это работает? Вы можете использовать этого, ээ, ассистента для создания других ассистентов под разные задачи. Смотрите, как это работает. Я выбираю его, нажимаю выбрать. То есть вы, по сути, вам что нужно будет сделать? Вам нужно будет создать ассистента, вот здесь назвать его как-то, придумаете как сами, какое-то описание можете написать краткое, температуру можете оставить на пятерке. Вообще, это баланс между точностью и креативностью модели. И дальше вы вставляете сюда ту инструкцию, которую я вам только что в чат закинул. И, в принципе, вы можете еще к ассистенту что-то прикреплять, но вот конкретно к этому прикреплять не нужно ничего, он достаточно хорошо из будет работать.
И после этого, когда вы его выбираете, что произойдет? Он меня сейчас спросит, а как же, ээ, вот он говорит: "Привет, я твой эксперт по созданию. Моя задача помочь тебе сформулировать четкий, результативный prompt для выполнения любой задачи. Чтобы я мог наилучшим образом помочь тебе, пожалуйста, ответь на несколько уточняющих вопросов. Какая основная цель, которую ты хочешь создать? Что я и должен сделать? Какую проблему в итоге решить? Для кого или для какой ситуации предназначен этот промпт? Целевая аудитория, если это создание контента, или какой контекст использовать, если, например, анализ данных? Какой формат результата? То есть он, видите, он нас сам спрашивает по тому формату, который, вот, я вам сейчас всё это время перед этим рассказывал. Например, список, связанный текст, таблица. Есть ли какие-то специфические требования или ограничения?" И дальше, значит, как только я получу эту информацию, я смогу приступить к созданию структурированного или, и предложить улучшения."
И я ему, например, говорю: "Смоделируй ответы на свои вопросы для демонстрации на тренинге." Вот, и я специально пишу просто для того, чтобы вам показать, как бы это выглядело. И, соответственно, если вы отведете сюда какую-то связанную информацию, которая реально поможет вам в работе, да, там, будет отвечать, вы получите готовый prompt, хороший, с учетом всех нюансов, про которые я до этого рассказывал.
Вот, он говорит так: "Привет, моделирую ответ пользователя для демонстрации на тренинге. Значит, отлично, готов ответить. Цель промпта. Мне нужно, чтобы AI создал продающее маркетинговое письмо для рассылки, анонсирующей запуск нового онлайн-курса. Цель письма побудить получателей перейти на страницу курса или зарегистрироваться. Целевая аудитория..." Ээ, значит, всё это он смоделировал. И теперь я ему говорю: "Приступай к созданию, так, приступай к созданию." И сейчас он нам сгенерирует.
То есть вы поняли, да? Надеюсь, я не запутал вас. То есть сначала я запустил ассистента, он мне задал вопросы. Мне было, не было времени отвечать сейчас в моменте. Я попросил его, говорю, придумай ответы на свои вопросы сам. Он придумал, и теперь я прошу ему приступить к созданию для реального ассистента уже исходя из тех ответов, которые он сам же смоделировал. Вот в вашем случае просто вы не будете просить его смоделировать, а сразу ему сами дадите ответ.
И вот он, видите, написал: "Роль: ты опытный маркетолог, копирайтер, специализирующийся там, ну, в общем, подробно всё написано, да? Там надо пролистать в, пока он пишет, не очень удобно мне пролистывать. Вот, да, всё вправо, да? Значит, контексты, целевая аудитория, детали, требования к содержанию, тон, ключевые слова, форматирование." И вот, как бы, всё, он все мне выдал. Я дальше с этим промптом я беру просто иду, создаю новый чат и отправляю этот в нейросетку. И вот давайте посмотрим, что он сейчас сделает нам. То есть мы в ассистенте по созданию промптов придумали с вами prompt, который дальше используем в своей работе. Такой вот универсальный...
Знаете, как если детей хитрых и умных спросить иногда, что бы они загадали, значит, у волшебника или, там, не знаю, джинн или кого-то еще, то некоторые с них говорят: "А я бы, значит, загадал бесконечное количество желаний." Вот, это примерно то же самое. Это как, вот, если бы вы, значит, создаете себе такого помощника, который генерирует потом сколько угодно других.
Ну и вот смотрите, что мы получили. Маркетинговое письмо для email рассылки, отвечающее всем вашим требованиям. Тема: "Искусственный интеллект под вашим контролем: освойте prompt-инжиниринг и измените свою работу". Приветствуем вас, будущие мастера. Вот, вы уже используете AI в своей работе личной жизни. Ну, в общем, если увидите такое письмо от меня, значит, ээ, нейросеть хорошо поработала.
Так, двигаемся с вами дальше. К слову сказать, я, кстати, свой канал тоже частенько веду с использованием ИИ, но там очень хитро всё это сделано, там прям агент работает, и человек, конечно, контролирует в конце, то есть посты не уходят без человеческого контроля, но вот это тоже очень сильно помогает.
Так, глядя на тайминг двадцать ноль пять, мы с вами уже, в принципе, подходим к завершению. Наверное, в этом месте, смотрите, все эти практики, они у вас тоже будут вам доступны, и вы сможете всем этим пользоваться, как бы, из этой презентации. Отдельно мы её вам скинем после нашего сегодняшнего тренинга. Вот, здесь ещё несколько разных для разных задач. По сути, техники, вы видите, все те же самые комбинируются, да? Просто, как бы, в, там, в разных вариациях, но, как бы, результат один: вы получаете итоговый качественный prompt и можете с ним работать.
Вот, так, сейчас давайте с вами пойдем дальше. Про что я еще хочу вам сказать последние несколько минут? Это про то, что у нас есть сейчас интенсив, на котором вы присутствуете, и в рамках этого интенсива мы с вами охватываем галопом по Европам такие основные темы, которые вас, без которых просто невозможно пользоваться ИИ. Вот. Но у нас есть еще более глубокий курс, называется он "ИИ в действии". Мы долго думали, как его назвать, в итоге, вот, остановились на этом, потому что все-таки его основная задача это не рассказать вам, как котиков создавать, там, для каких-то соцсетей. Хотя это тоже, безусловно, вы уйдете, научитесь делать, если вы на этот курс сходите. Но основная его задача была научиться применять нейросеть в своей работе. Либо зарабатывать деньги с помощью нейросетей.
А реально, если вы зайдете сейчас на любую фриланс-биржу, вы просто увидите большое количество задач, которые связаны с генерацией контента. Для меня это тоже непонятно, ну, вроде бы, SEO умеет уже это делать. Оказывается, нет, многие люди все еще не умеют пользоваться нейросетями, многие люди все еще, даже если умеют, не хотят этого делать, потому что это тоже отнимает какое-то время, поэтому они продолжают размещать заказы на фриланс-биржах, которые касаются генерации текстов, генерации контент-планов, генерации изображений, генерации видео. Всё Это вы там можете найти, и это реальный способ зарабатывать деньги. То есть мы, в общем-то, учим профессиональному применению нейросетей, как вы можете применить их в своей работе, если вы в найме работаете или даже подработке, если вы хотите что-то заработать на фрилансе. Так что welcome, ээ, у вас будет отдельно подробности о курсе. Для вас будут специальные условия, как для участников интенсива, тем более с учетом того, что частично материал, который вы увидите на этом интенсиве, это материал из большого курса. То есть, на самом деле, там маленькая-маленькая часть, но если посмотреть на весь курс целиком, то там, вот, три месяца. То есть мы здесь с вами за четыре дня проходим, а там курс трехмесячный. Там очень большое количество крутых экспертов в нем участвуют. Мы его готовили очень долго и вдумчиво, поэтому, в общем, будем рады, если вы туда придете и научитесь всему, что вы научитесь делать в рамках ИИ, в том числе, там, создание аватаров. В общем, очень много всего.
Вот времени не хватит сегодняшнего воркшопа, чтобы вам подробно про все это рассказать. Можете зайти по ссылочке, посмотреть, там подробно описано всё, что касается этого курса. Ну, а результаты после курса: вы освободите десять плюс часов в неделю, то есть научитесь использовать и совершенно в разных рутинных задачах. Работа как за целую команду, то есть вот буквально параллельно у вас будут работать несколько инструментов, которые будут выполнять разные задачи для вас. Конечно, те самые и агенты, мы тоже учимся их создавать в рамках курса, использовать платформу и некоторые другие, которые помогают ээ, еще быстрее погрузиться в такую автоматизацию бизнеса. Ну и получите, естественно, сертификат, портфолио с реальными проектами и выпускной проект, который будут проверять эксперты, давать вам обратную связь, ээ, создадите свое собственное решение.
План действий на завтра. Как же без него? С чего начать? Утро не с чашки кофе, а с того, чтобы зарегистрироваться в альпин g p t и начать использовать ИИ. По сути, вы знаете, наверное, что двадцать один день обычно привычка формируется. Я вот для себя понял, что, чтобы реально внедрить это в жизнь, нужно словить какой-то хотя бы один инсайт. Вот вам нужно как-то применить искусственный интеллект таким образом, чтобы вы словили вау-эффект. Типа, неужели это можно сделать за, там, пять минут? Я это раньше делал, там, пять часов, теперь я делаю это вот таким ограниченным таймингом. Поэтому, когда вы словите этот момент, вы обязательно станете адептом, так же, наверное, как и я, в использовании соцсетей. Очень вам рекомендую реально начать просто практиковать, пробовать отгружать туда реальные задачи, жизненные задачи. Как я, например, в некоторых случаях что-то просто фотографирую, прошу нейросеть, проанализировать, спрашиваю какие-то совершенно жизненные задачи, которые вообще не касаются работы, делают переводы. В общем, очень большое количество всего. То есть вам просто нужно найти для себя какой-то способ применения, который побудит вас дальше это постоянно использовать. Поэтому протестируйте разные модели, попробуйте создать свой первый prompt, примените того самого ассистента, ассистентов, и я думаю, что это вам очень сильно поможет для того, чтобы внедрить это в свою жизнь, потому что, наверное, это самое главное — сформировать то самое ИИ-мышление.
Без какой-то вот, скажем так, да, без вангования скажу вам, что это все очень сильно поменяет вообще ландшафт профессиональный, и использование искусственного интеллекта будет как владение навыками ПК. То есть это, чтобы вы понимали, насколько тренд силен с точки зрения внедрения в реальную жизнь, это учебники появились школьные по использованию искусственного интеллекта. То есть в России, вот, появились учебники, издательство "Просвещение" выпустило. И если чему-то учат детей, то это значит, что, скорее всего, это не что-то мимолетное, это то, что будет с нами долго и, как бы, будет постепенно внедряться во все большие, там, разные жизненные аспекты. Поэтому вы в правильном месте, в правильное время. Я рад открыть этот интенсив и надеюсь, что вам будет полезно все то, что вы в том числе дальше узнаете в рамках этого интенсива. Ну и, конечно, как продолжение я вам анонсировал, сказал, что будем рады вас видеть на полном курсе, который откроет вам все грани использования.
На этом, наверное, с небольшим перелимитом в пару минут я планировал семьдесят минут ложиться. Вот, мы сегодня можем с вами завершать. Спасибо вам большое. Надеюсь, я вас зарядил вдохновением в использовании ИИ-инструментов, показал вам некоторые техники, оснастил вас инструментами, дал вам волшебного джина, который поможет вам генерировать промпты. Ну а дальше дело за вами. За вас, как бы, уже никто не откроет и не напишет туда какие-то волшебные слова. Спасибо вам большое. На этом сегодня тогда буду завершать. Все, что обещал вам отправить, мы вам отправим в чатик. Вот, я тоже в чатик, наверное, зайду, и мы с вами будем на связи. Ну и, конечно, подписывайтесь на мой канал, ставьте лайки и все такое. Буду рад вас там тоже видеть. На этом торможу презентацию. Если вопросы какие-то еще есть, то welcome, но, в общем, думаю, что потихоньку можем завершать. Да, годовой бесплатный тоже ссылочку на регистрацию пришлю, как туда можно попасть. Ну что, тогда хорошего вечера. Спасибо вам за интерес к теме, за готовность потратить час тринадцать на то, чтобы побыть с нами. Увидимся в следующих сериях. Всем пока.