30 приемов для составления промтов

Открытые вопросы 1. Как: «Как я могу улучшить навыки письма с помощью ИИ?» 2. Что: «Каковы главные преимущества возобновляемых источников энергии?» 3. Опиши: «Опиши процесс машинного обучения простыми словами». 4. Объясни: «Объясни, как блокчейн обеспечивает безопасность данных». 5. Какими способами: «Какими способами ИИ может улучшить работу службы поддержки?» 6. Расскажи о: «Расскажи о последних достижениях в обработке естественного языка». 7. Что если: «Что если ввести четырехдневную рабочую неделю? Как это может повлиять на производительность?» 8. Раскрой подробнее: «Раскрой подробнее различия между обучением с учителем и без учителя». 9. Что ты думаешь: «Какие будущие направления развития ИИ ты считаешь наиболее вероятными?» 10. Почему: «Почему конфиденциальность данных важна в цифровую эпоху?» Закрытые вопросы 11. Да или нет: «Подходит ли Python для веб-разработки?» 12. Один из двух: «Что ты рекомендуешь для проектов глубокого обучения: TensorFlow или PyTorch?» 13. Выбор из вариантов: «Какой инструмент визуализации данных ты предпочитаешь: Tableau, Power BI или Looker?» 14. Проверка факта: «Столица Австралии - Канберра?» 15. Подтверждение: «Ты знаком с последними требованиями GDPR?» 16. Двоичный выбор: «Как ты думаешь, блокчейн заменит традиционные базы данных?» 17. Количественный вопрос: «Вы реализовали больше десяти проектов с ИИ в этом году?» 18. Конкретная деталь: «Совместима ли последняя версия программы с macOS?» 19. Выбор формата: «Отчет доступен в PDF или Word?» 20. Прямой вопрос: «Сервер сейчас недоступен?» Уточняющие вопросы 21. Углубиться: «Расскажи подробнее, как работают нейронные сети». 22. Продолжить тему: «Ты упомянул расширение данных. Расскажи подробнее о его методах». 23. Уточнить смысл: «Что именно ты имеешь в виду под “масштабируемой архитектурой”?» 24. Проверить предположения: «Какие предположения о поведении пользователей мы делаем в этой модели?» 25. Проверить причину: «Почему ты считаешь обучение с подкреплением эффективным для игрового ИИ?» 26. Запросить доказательства: «Какие данные подтверждают эффективность этого алгоритма?» 27. Сменить точку зрения: «Как экономист оценил бы влияние автоматизации на рабочие места?» 28. Проверить влияние: «Как обработка данных в реальном времени влияет на производительность системы?» 29. Аналитический вопрос: «Как увеличение размера набора данных влияет на точность модели?» 30. Эмоциональный взгляд: «Как пользователи могут относиться к решениям ИИ в здравоохранении?»