TG Telegram Group & Channel
red_mad_product | United States America (US)
Create: Update:

В исследованиях мы сталкиваемся с необходимостью обрабатывать огромные объёмы пользовательских данных. Кроме челленджей эпоха высоких скоростей даёт нам инструменты для эффективной работы, например нейросети. Мы решили не игнорировать их и начали использовать GPT. Рассказываем о своём опыте в карточках ↗️

Какие выводы мы сделали в работе с GPT и что ещё можем посоветовать:
📍 С чистого листа что-то делать сложнее, чем корректировать полученный результат. GPT выступает в роли оппонента, собеседника и эксперта.
📍 Запаситесь терпением. Языковая модель — это джун, который быстро учится.
📍 Волшебной палочки нет — думать и дорабатывать придётся всё равно: проверять, делать подходы к формулировкам и запросам, объединять предложенные варианты, чтобы получить лучший.
📍 Не ленитесь описывать контекст, приводить примеры и просить переделать.
📍 Задавайте языковой модели вопросы как респонденту, предварительно указав контекст и данные пользователя.
📍 Просите идеи, данные, но не финальную структуру — это стоит делать самим.
📍 Делите задачу на части и делайте несколько итераций.
📍 Просите сравнить разные подходы и идеи и дать обоснованную оценку.
📍 Просите GPT придумать ответ из разных ролей, в разных форматах.
📍 Роль задаёт фреймворки: консультант McKinsey даст общепринятые фреймворки вроде SWOT, а трендфоркастер предложит совершенно другую структуру и инструменты.

В исследованиях мы сталкиваемся с необходимостью обрабатывать огромные объёмы пользовательских данных. Кроме челленджей эпоха высоких скоростей даёт нам инструменты для эффективной работы, например нейросети. Мы решили не игнорировать их и начали использовать GPT. Рассказываем о своём опыте в карточках ↗️

Какие выводы мы сделали в работе с GPT и что ещё можем посоветовать:
📍 С чистого листа что-то делать сложнее, чем корректировать полученный результат. GPT выступает в роли оппонента, собеседника и эксперта.
📍 Запаситесь терпением. Языковая модель — это джун, который быстро учится.
📍 Волшебной палочки нет — думать и дорабатывать придётся всё равно: проверять, делать подходы к формулировкам и запросам, объединять предложенные варианты, чтобы получить лучший.
📍 Не ленитесь описывать контекст, приводить примеры и просить переделать.
📍 Задавайте языковой модели вопросы как респонденту, предварительно указав контекст и данные пользователя.
📍 Просите идеи, данные, но не финальную структуру — это стоит делать самим.
📍 Делите задачу на части и делайте несколько итераций.
📍 Просите сравнить разные подходы и идеи и дать обоснованную оценку.
📍 Просите GPT придумать ответ из разных ролей, в разных форматах.
📍 Роль задаёт фреймворки: консультант McKinsey даст общепринятые фреймворки вроде SWOT, а трендфоркастер предложит совершенно другую структуру и инструменты.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM


>>Click here to continue<<

red_mad_product














Share with your best friend
VIEW MORE

United States America Popular Telegram Group (US)