Меня зовут Николай Хадзакос, я студент Факультета компьютерных наук Высшей школы экономики. В этой статье я поделюсь своим опытом и наблюдениями в области использования генеративных моделей в процессе обучения. Вдохновила меня на создание этой статьи публикация Гордея Завьялова в его Telegram-канале, где он рассказал, как написал курсовую работу с помощью ChatGPT на максимальную оценку, а также выход новой ChatGPT-4o, которая впечатлила меня своими возможностями.

Именно тогда я задумался о том, как я сам использую ИИ в обучении и в практике. Оказалось, что к генеративным моделям, в частности, к большим языковым моделям (LLM), я обращаюсь чаще, чем к Google. Это натолкнуло меня на мысль о создании материала, аналогичного статьям из серии «Как гуглить?». Ведь, несмотря на то, что поисковиком умеют пользоваться все, не все умеют находить нужную информацию. С этой проблемой я столкнулся сам в этом году и буквально учился «гуглить». Дополнительно хочется сказать, что новая модель ChatGPT-4o от OpenAI действительно впечатляет своими возможностями и позволяет решать достаточно нетривиальные задачи, например, задачи связанные с анализом данных.

Теперь перейдем к основной части статьи. Вы узнаете о существующих на данный момент генеративных моделях, о полезности сбора информации с совместным использованием различных языковых моделей и поисковиков, о базовых принципах prompt engineering, о том, почему запрос типа «от этого зависит моя жизнь» действительно работает и, конечно, же как повысить эффективность обучения. Надеюсь, мой опыт и советы помогут вам максимально эффективно использовать возможности генеративных моделей в вашей работе и учебе.

Дисклеймер

Важное замечание, я не эксперт в области data-science, ибо только начал свой путь в этой области. В этой статье я пишу про приложения генеративных моделей в IT и смежных областях, ориентирую я свою статью на заинтересованных в этой теме людей, в некоторых местах я прибегаю к неправильным с точки зрения предмета терминам, чтобы сделать статью более доступной. Важно понимать, что использование таких моделей подразумевает хотя бы минимальную экспертизу вопросе или минимальное представление результата, а также умение проверять сгенерированные факты и находить правильные источники. Check important info.

Содержание

• Введение
• Известные генеративные модели
• Применение генеративных моделей в обучении
• Базовые приципы prompt engineering

Известные генеративные модели

• ChatGPT — швейцарский нож в мире генеративных моделей. Говоря простыми словами – это диалоговая языковая модель, которая обучена на огромном массиве данных. Он может выполнить практически любую задачу, связанную с генерацией текста и его анализом. Однако ChatGPT настолько крут, что он умеет работать не только с текстом.
• YandexGPT — языковая модель от Яндекса, которая обладает огромным функционалом по работе с текстом. Недавно Яндекс анонсировал Яндекс Нейро, который совмещает в себе возможности поиска и генерации.
• Microsoft Copilot — тот же GPT, который встроен в поисковик Bing, которой к прикладывает к своей генерации ссылки по вашему запросу.
• GitHub Copilot — расширение для сред разработки(IDE), которое помогает на разных стадиях кодинга: от написания кода до объяснения и исправления кусков кода.
• Blackbox: AI — нейросеть, которая также помогает в процессе написания кода. На мой взгляд, она лучше подходит, если ее использовать как поисковик, ибо он также прикладывает ссылки.
• Grammarly — модель для проверки правописания, а также для улучшения качества написанного текста.
• Gаmma — нейросеть, которая станет вашим основным помощником в создании презентации.

Замечание: Выделяю Microsoft Copilot и GitHub Copiliot, ибо использую их для разных задач. GitHub Copilot является “разновидностью” Copilot, он обучался на открытых репозиториях GitHub, чтобы выполнять задачи, связанные с программированием.

Применение генеративных моделей

Главный вопрос, на который я буду отвечать в данном разделе: Как можно использовать ИИ? В этой главе я приведу описания частых задач, с которыми сталкивается студент, а также приложу список других задач, которые также можно решать с помощью ИИ. Важно понимать, что генеративные модели – это помощники, если вы будете бездумно перекладывать на них задачу, то рискуете столкнуться с действительно некачественными и, тем более, неправильными результатами. Перейдем к делу.

Примечание: Большая часть статьи посвящена использованию ChatGPT, ибо он покрывает большую часть из существующих задач. При упоминании я говорю о версиях ChatGPT-4 и ChatGPT-4o.