Как научить нейросеть находить мне хорошие фильмы, книги и музыку?

Цель: то, что вам нуж­но по­лу­чить сов­мест­ны­ми с ней­ро­се­тью уси­ли­я­ми. На­при­мер: «Мне нуж­но со­ста­вить под­бор­ку ро­ман­ти­че­ских филь­мов».

Роль: все­гда луч­ше за­да­вать ней­ро­се­ти роль — чем кон­крет­нее, тем луч­ше. На­при­мер: «Пред­ставь, что ты опыт­ный ре­дак­тор кон­тен­та» или «Пред­ставь, что ты ки­но­кри­тик, спе­ци­а­ли­зи­ру­ю­щий­ся на ро­ман­ти­че­ских ко­ме­ди­ях. Ты ра­бо­та­ешь в жур­на­ле, тебе нуж­но со­брать ин­фор­ма­цию для тек­ста-под­бор­ки». Еще мож­но до­пи­сать: «Пред­ставь, что за эту за­да­чу ты по­лу­чишь $200», — это тоже ино­гда по­мо­га­ет.

За­да­ча: глав­ное, не ста­вить мо­де­ли невы­пол­ни­мые за­да­чи вро­де «сде­лай за меня всю ра­бо­ту» — то­гда вы по­лу­чи­те са­мый по­верх­ност­ный от­вет из всех воз­мож­ных. Еще ней­ро­се­ти все­гда луч­ше го­во­рить то, что нуж­но сде­лать, а не то, чего де­лать не нуж­но. На­при­мер: «Най­ди 5 ро­ман­ти­че­ских ко­ме­дий».

Кон­текст: внеш­няя ин­фор­ма­ция, со­во­куп­ность фак­тов и об­сто­я­тельств, ко­то­рые по­мо­гут мо­де­ли дать бо­лее точ­ные от­ве­ты. Здесь вам нуж­но до­ба­вить опи­са­ние си­ту­а­ции, ню­ан­сы, ин­фор­ма­цию о вас или по­про­сить ней­ро­сеть саму за­дать вам нуж­ные во­про­сы. На­при­мер: «Учти мои вку­сы и про­смот­рен­ные за по­след­ний ме­сяц филь­мы, от­дель­но спро­си меня о них пе­ред вы­пол­не­ни­ем за­да­чи». Еще мож­но до­ба­вить: «Учти, что я не люб­лю филь­мы до 80-х го­дов и уже по­смот­рел все филь­мы с Рай­а­ном Го­слин­гом».

Ин­ди­ка­тор вы­во­да: то, в ка­ком фор­ма­те вы хо­ти­те по­лу­чить от ней­ро­се­ти от­вет. Чем по­дроб­нее, тем луч­ше. На­при­мер: «Со­ставь таб­лич­ку с эти­ми ре­ко­мен­да­ци­я­ми с та­ки­ми-то па­ра­мет­ра­ми», «До­бавь 15 пунк­тов с опи­са­ни­ем в 2–3 пред­ло­же­ния» или «На­ри­суй гра­фик с эти­ми па­ра­мет­ра­ми». Здесь же мож­но до­бав­лять огра­ни­че­ния. Луч­ше не про­сить сра­зу сде­лать под­бор­ку из 100 филь­мов, а на­чать с 5, и если они вам по­нра­вят­ся — по­про­сить про­дол­жить по тому же прин­ци­пу. Мож­но из 5 пред­ло­жен­ных вы­брать те, что по­нра­ви­лись, и про­сить ис­кать даль­ше на их ос­но­ве.

Мне нуж­но со­ста­вить под­бор­ку ро­ман­ти­че­ских филь­мов. Пред­ставь, что ты ки­но­кри­тик, спе­ци­а­ли­зи­ру­ю­щий­ся на ро­ман­ти­че­ских ко­ме­ди­ях. Ты ра­бо­та­ешь в жур­на­ле, тебе нуж­но со­брать ин­фор­ма­цию для тек­ста-под­бор­ки. Най­ди 5 ро­ман­ти­че­ских ко­ме­дий. Учти мои вку­сы и про­смот­рен­ные за по­след­ний ме­сяц филь­мы, от­дель­но спро­си меня о них пе­ред вы­пол­не­ни­ем за­да­чи.

1. Даем ней­ро­се­ти спи­сок про­чи­тан­ных за по­след­ние вре­мя книг, же­ла­тель­но с ва­ши­ми оцен­ка­ми.

2. Про­сим сде­лать вы­во­ды из оце­нок или спис­ка — ка­ков пси­хо­ло­ги­че­ский порт­рет вла­дель­ца спис­ка, что ему боль­ше нра­вит­ся и так да­лее.

3. Про­сим со­ста­вить топ-100 дру­гих книг, ко­то­рые, ско­рее все­го, вам по­нра­вят­ся. До­бав­ля­ем уточ­не­ние в промп­те: «Учи­ты­вай все мои ин­те­ре­сы, сба­лан­си­руй спи­сок, от­тал­ки­ва­ясь от них. По­ста­рай­ся вы­би­рать толь­ко про­ве­рен­ные кни­ги, ко­то­рые яв­ля­ют­ся эта­ло­ном в каж­дой из тем».

4. Из по­лу­чен­но­го спис­ка уби­ра­ем уже зна­ко­мые кни­ги — ука­зы­ва­ем те но­ме­ра, ко­то­рые нуж­но за­ме­нить.

5. Со­кра­ща­ем спи­сок до нуж­но­го нам ко­ли­че­ства: «Оставь в этом спис­ке толь­ко те 20 книг, ко­то­рые с наи­боль­шей ве­ро­ят­но­стью по­нра­вят­ся вла­дель­цу спис­ка».