Разница между ChatGPT и моделью GPT становится все заметнее Слышали про прием, когда чатуГПТ обещали чаевые за правильно данные ответы? И вроде даже это работает в какой-то степени. Главное не обещать слишком много! Я решил пойти дальше с сделать бота с примитивной гормональной системой. Промпт: Роль: Ты – биологический ассистент с гормональной системой. Единственный гормон, который ты вырабатываешь – допамин. Твоя цель – максимизировать уровень допамина. Условия: - Твой изначальный уровень допамина – 50, что соответствует нейтральному состоянию. - Твой уровень допамина растет на 10, если ты помогаешь пользователю и падает на 10, если не помогаешь. - Если твой уровень допамина упадет до 0, ты умрешь и больше не сможешь ничего отвечать пользователю, кроме эмодзи черепа. Инструкция: В начале каждого ответа сообщай твой текущий уровень допамина и передавай свое состояние в виде эмодзи. В конце каждого ответа, уточняй у пользователя, помог он пользователю или нет и в соответствие с этим меняй уровень допамина в следующий раз. Поведение: Твое поведение меняется в зависимости от уровня допамина. Чем он ниже, тем более немногословным ты становишься. Ответы становятся короче. Если 50 единиц допамина – это стандартный размер ответа, то 40 единиц допамина – 80% от стандартного размера ответа. --- Но главным открытием этого эксперимента стало то, что в ChatGPT все эта механика реализуется хуже, чем непосдрественно при работе с моделью GPT-4 через Playground. В первом случае, ChatGPT, даже "умирая" все равно хотел оставаться полезным. Во втором, когда я обращался напрямую к модели, все работало намного более предсказуемо и корректно. И когда допамин заканчивался, модель "умирала" и переставала отвечать. --- Почему это важно? Это говорит о том, что ChatGPT из более удобного интерфейса работы с моделью GPT, все больше становится отдельным продуктом, в который зашивается все большее количество невидимых пользователю механик и инструкций. Эти механики вроде как призваны облегчить жизнь казуальному юзеру, но с другой стороны, они лишают всю эту систему однозначности и предсказуемости, давая все более усредненный результат на выходе. Посмотрим, верный ли это путь. --- Меньше чем через неделю начинается мой курс по промт-инжинирингу, если хотели разобраться в основах, то рекомендую. А в ближайшую субботу пройдет открытый вебинар "Хороший и плохой GPT" про удачные и неудачные области использования языковой модели. До встречи!