Как разговаривать с ИИ, чтобы получать нужный результат

Когда работаете с нейросетью, самое главное — это то, насколько чётко ставите задачу. Нейросеть не умеет читать мысли и не понимает, чего именно вы хотите, если это не сказано напрямую.

Если просто напишите: «Расскажи про технологии», — она может выдать абсолютно абстрактный текст, от «умных домов» до блокчейна. А если сформулировать запрос точнее — например, «Какие технологии применяются в медицине с использованием искусственного интеллекта для ранней диагностики?» — вот тогда вы получите конкретный, полезный и содержательный ответ.

Нейросеть не знает, кто вы и зачем вам нужна информация. Если вы скажете: «Я HR, готовлю короткий пост о влиянии ИИ на рекрутинг, помоги написать просто и понятно», — она уже понимает, в каком тоне писать, на кого ориентироваться и какую глубину анализа выбрать. Без этого часто получается либо слишком поверхностно, либо, наоборот, перегружено деталями.

Следующий важный момент — сформулировать, в каком виде вы хотите получить ответ. Таблица, список, советы, пошаговая инструкция или короткий абзац — всё это можно заранее уточнить. Если вам нужно что-то практическое, не бойтесь об этом сказать: «Дай мне список из 5 профессий, которые могут исчезнуть из-за ИИ, и что делать этим людям». Это сразу включает модель в «прикладной режим».

Хорошо работает техника, когда вы просите модель «вжиться в роль». Например: «Представь, что ты карьерный консультант и объясни бухгалтеру, как адаптироваться к изменениям, связанным с ИИ». Это помогает сделать ответ живым и адресным.

Обязательно уточняйте, в каком стиле нужен текст. Для видео, блога, делового письма — всё это очень разные форматы. Если не сказать, вы можете получить нечто странное: вроде бы по теме, но с неподходящим тоном — слишком официальным, слишком сухим или наоборот, слишком простым.

Например, слово «аналитика» может означать и анализ данных, и вид журналистики. Лучше сразу конкретизировать: «аналитика клиентского поведения в e-commerce», и тогда не будет путаницы.

Читайте также:
«Автоматическая генерация вакансий с помощью нейросетей»
«10 HR-задач, которые можно автоматизировать с помощью ChatGPT»
«ChatGPT как бот-наставник для новых сотрудников»

Далее пройдемся по каждой из 6 популярных ИИ-моделей и разберем их нюансы.

• Год релиза: GPT-4 — март 2023, GPT-4-turbo — ноябрь 2023
• Входная информация: Текст, изображения (в GPT-4-turbo), код
• Выходной формат: Текст, списки, таблицы, программный код, объяснения, визуальные описания
• Лучшая сфера применения: Образование, маркетинг, бизнес, программировании и творческих задачах.

Главное, что нужно знать — ChatGPT понимает текст, умеет анализировать изображения в новейшей версии, может писать код, объяснять сложные темы простыми словами и даже помогать с креативными задачами вроде сценариев, постов или писем.

На выходе GPT может выдать текст, списки, таблицы, изображения, сайты, программный код, подсказки или, например, пошаговую инструкцию. Использовать её можно почти где угодно: для учёбы, работы, маркетинга, IT, дизайна, SMM, HR и просто для повседневных вопросов. Это, как говорится, универсальный солдат среди ИИ-моделей.

Если вы только начинаете пользоваться нейросетью вроде GPT-4, то самое главное — научиться правильно формулировать запросы. Это несложно, но есть несколько простых приёмов, которые делают результат намного точнее, понятнее и полезнее. GPT-4 не умеет читать мысли и не догадывается о вашем контексте — она опирается только на то, как вы задали вопрос. Так что чем яснее будет ваша формулировка, тем круче получится ответ.

Один из самых эффективных приёмов — использовать так называемую цепочку размышлений, или Chain of Thought. Это когда вы просите объяснить не просто результат, а пошаговое решение. Например, не «реши задачу», а «объясни решение этой задачи шаг за шагом, как учитель объяснил бы ученику».

Очень помогает, если вы добавляете пример. GPT-4 отлично ориентируется по шаблонам — дайте ей пример, как именно вы хотите, чтобы выглядел результат. Например, можно сказать: «Сделай текст в таком стиле, как в этом примере». Модель посмотрит на стиль, структуру, тон — и постарается повторить то же самое, только с новым содержанием.

Если задача сложная или объёмная, не стоит просить всё сразу. Лучше разбейте запрос на несколько этапов. Например, если вам нужно сделать презентацию, сначала попросите предложить структуру, а потом — текст к каждому разделу. GPT-4 работает пошагово особенно хорошо, когда знает, что от неё ждут на каждом этапе.

Один из самых удобных приёмов — назначать модели «роль». То есть вы пишете: «Ты — юрист, объясни это…» или «Ты — эксперт по продажам, разработай стратегию по тому-то…». В этом случае GPT-4 начинает отвечать в нужном контексте, более точно подбирая стиль и терминологию. Это особенно важно, если вам нужен экспертный ответ в конкретной сфере.

И, конечно, очень важно формулировать запросы чётко и понятно. Не просто: «Напиши что-нибудь про стартап», а: «Сделай бизнес-план стартапа в сфере AI по следующей структуре: введение, проблема, решение, рынок, финмодель». GPT-4 в этом смысле работает как человек: когда она понимает задачу, то справляется гораздо лучше.

А теперь о том, чего лучше не делать. Не задавайте слишком общие или расплывчатые вопросы — вроде «расскажи про маркетинг». Ответ будет слишком поверхностным. Лучше уточнить: «Какие каналы продвижения лучше использовать для малого бизнеса в Instagram в 2025 году?»

Также не стоит мешать несколько разных тем в одном запросе. Например: «Сделай план статьи и придумай анекдот про кота». GPT-4 может запутаться и выдать странный результат. Лучше разделить на два отдельных запроса.

Ну и не надейтесь, что модель сама догадается, какой стиль или формат вам нужен. Хотите деловой стиль — скажите об этом. Нужен текст попроще, для новичков — укажите его. GPT-4 хорошо адаптируется, если вы заранее ставите чёткие рамки.

В общем, работайте с GPT-4 так, как работали бы с ассистентом — дайте задачу, объясните, чего ждёте, и по возможности покажите пример. Тогда результат будет и быстрее, и точнее.

• Год релиза: Gemini 1 — декабрь 2023
• Входная информация: Текст, изображения, аудио, видео (в зависимости от версии)
• Выходной формат: Текст, таблицы, визуальные объяснения, код, мультимодальные ответы
• Лучшая сфера применения: Комплексный анализ, генерация идей, визуальные и мультимодальныеи задач. Интегрируется с экосистемой Google (Docs, Gmail и др.)

Gemini особенно хорош, если вы уже используете экосистему Google — Docs, Gmail, Meet и так далее. Она умеет подсказывать, как отредактировать текст, помочь с таблицами, написать письма. Подойдёт тем, кто часто работает с визуалом, офисными задачами и любит Google-сервисы. По ощущениям — чуть мягче, чем GPT, и немного иначе «думает».

Она может не только отвечать на текстовые запросы, но и анализировать изображения, таблицы и даже аудио. Но как и в случае с любой ИИ-моделью, многое зависит от того, как вы задали вопрос.

Формулируйте запрос четко и структурированно. Gemini лучше всего справляется с задачами, в которых есть ясные формулировки и логика. Например, вместо того чтобы спрашивать просто: «Расскажи про квантовую физику», сформулируйте так: «Объясни концепцию квантовой запутанности простыми словами и приведи два примера».

Вы можете загрузить изображение, диаграмму, таблицу или даже скриншот, и попросить проанализировать его. Например: «Посмотри на эту инфографику и объясни, как изменяется потребление энергии в разных секторах». Это особенно полезно, если вы работаете с визуальными материалами и хотите быстро понять суть. Gemini умеет связывать то, что она «видит», с тем, что она «читает».

Также Gemini отлично справляется с вариативными запросами — когда вы просите предложить не один ответ, а несколько. Например: «Дай три разных объяснения концепции блокчейна: одно — простыми словами, одно — для студента вуза, и одно — для профессионала». Это позволяет вам сравнить формулировки и выбрать ту, которая лучше всего подходит под вашу задачу или аудиторию.

Ещё один хороший приём — задавать структуру ответа. Например: «Напиши бизнес-план стартапа в сфере AI по следующей структуре: Введение, проблема, решение, рынок, финансовая модель.

Не стоит использовать слишком общие или размытые запросы. Вопрос типа «Расскажи что-нибудь про ИИ» слишком широкий — модель не поймёт, на чём сосредоточиться. Или чего хуже сама за вас подумает и решит что вам нужно. Лучше уточните: «Опиши эволюцию искусственного интеллекта в хронологическом порядке с ключевыми прорывами». Тогда ответ будет конкретным и полезным.

• Год релиза: 2023
• Входная информация: Текст, код (специализация на математике и инженерных задачах)
• Выходной формат: Текст, пошаговые расчёты, код
• Лучшая сфера применения: Технические и научные задачи, программирование, сложные вычисления. Особенно силён в инженерии и математике.

Главная фишка DeepSeek — прокачанная математика, аналитика и программирование. Она буквально «заточена» под решение сложных задач, особенно технических и научных.

Если вы инженер, программист, студент технического вуза — это ваш вариант. DeepSeek неплохо пишет код, объясняет формулы, помогает с логикой и алгоритмами. Сложный текст она тоже «разжует» по шагам. Она пока менее известна, чем GPT или Gemini, но если у вас много цифр — попробуйте.

У модели есть свои особенности, которые стоит учитывать, чтобы получить лучший результат.

Как и во всех моделях, чем точнее запрос — тем лучше результат.

Вторая сильная сторона DeepSeek — работа с файлами. Вы можете загрузить, например, PDF-документ и сказать: «Проанализируй этот файл и сделай краткое содержание». Модель поймёт структуру текста, выделит главное и сформулирует выводы. Это очень удобно, если вы работаете с отчётами, научными публикациями или длинными документами и хотите сэкономить время.

Также хорошо работают запросы в формате поисковой системы. Например, «Сравни последние исследования по квантовым компьютерам» или «Что пишут ведущие учёные о будущем нейросетей?». Такие запросы запускают у модели процесс сбора и сравнения информации, как если бы вы вручную искали и сопоставляли статьи — только быстрее.

Однако у DeepSeek есть свои ограничения. Это не та модель, которую стоит использовать для креатива или генерации сложных, оригинальных идей. Не просите её написать стихи, придумать сюжет или создать нестандартный сценарий — результат, скорее всего, будет сухим и шаблонным. Её задача — не творить, а находить, анализировать и систематизировать.

Ещё одна вещь, которую стоит учитывать — не стоит просить у неё детальных прогнозов. Например, вопрос типа «Спрогнозируй, каким будет рынок ИИ в 2030 году» может вызвать неуверенные, гипотетические ответы без опоры на реальные данные. DeepSeek лучше работает с уже существующей информацией, чем с предположениями о будущем.

В целом, если вы ищете инструмент для умного поиска, анализа и резюмирования информации — DeepSeek отлично справляется с этой задачей. Главное — не перегружайте модель творческими фантазиями, а дайте ей чёткий вопрос, файл или тему для анализа. Тогда она покажет свои сильные стороны.

• Год релиза: 2023
• Входная информация: Текст, код
• Выходной формат: Текст, структурированные ответы, код
• Лучшая сфера применения: Бизнес-автоматизация, внутреннее корпоративное использование, технические задачи.

Qwen — еще одна китайская модель, но уже от гиганта Alibaba. Она работает с текстом и кодом, умеет объяснять, генерировать деловые письма, помогать в техподдержке, автоматизировать рабочие процессы. Сильна в бизнес-сценариях и может применяться в крупных компаниях.

Qwen создавалась для работы на китайском и английском языках, так что лучше всего она себя проявляет в этих двух языковых средах. Это такой бизнес-помощник: аккуратный, понятный и в меру формальный. Хороший выбор для задач, связанных с документооборотом и корпоративными коммуникациями.

Если вы работаете с моделью Qwen от Alibaba, важно понимать, что её сильная сторона — это мультимодальность и работа со структурированными данными. Она хорошо понимает не только текст, но и изображения, таблицы, файлы. Поэтому запросы к ней лучше формулировать так, чтобы использовать именно эти возможности. Например: «Определи текст на этом изображении и переведи его на русский».

Второе направление — это работа с таблицами и данными. Qwen может анализировать CSV-файлы, находить в них закономерности, делать сводки, считать значения и формировать выводы. Вы можете, например, сказать: «Проанализируй этот CSV-файл и сделай краткие выводы по продажам за квартал». Это полезно для аналитиков, менеджеров, маркетологов и всех, кто работает с Excel или табличными отчётами.

Важно помнить, что лучше не просить у Qwen решения сложных задач по программированию. Хотя она может помочь с базовым кодом или объяснить простую идею, сложные инженерные задачи с большим количеством переменных — это не её конёк. В таких случаях лучше обратиться к специализированным моделям, таким как GPT-4 или DeepSeek-Coder.

• Год релиза: 2023
• Входная информация: Текст (на русском и английском языках)
• Выходной формат: Текст, списки, генерация идей, краткие обзоры
• Лучшая сфера применения: Русскоязычный корпоративный и образовательный сегмент. Подходит для поддержки клиентов, создания текстов и аналитики на русском языке.

GigaChat умеет хорошо работать с текстами на русском языке, писать статьи, посты, объяснять темы, помогать с документами, а также давать базовые ответы на вопросы.

Она чуть менее универсальна, чем GPT, но зато работает стабильно в локальных российских продуктах. Подходит для тех, кому нужно общаться на русском, и кто ищет отечественный аналог ChatGPT — например, для корпоративной безопасности или интеграции в локальные бизнес-системы.

Хорошие запросы к GigaChat — это детальные и чётко сформулированные вопросы. Например, если вам нужно получить маркетинговую стратегию, не стоит писать просто «Сделай маркетинг». Лучше так: «Опиши стратегию маркетинга для онлайн-магазина, который продаёт косметику: укажи целевую аудиторию, каналы продвижения и пример контент-плана». Чем точнее и полнее вы сформулируете запрос, тем ближе ответ будет к тому, что вам действительно нужно.

Также GigaChat хорошо справляется со структурированными задачами. Если вы просите отчёт, исследование или анализ, укажите чёткую структуру. Например: «Составь отчёт по конкурентам в формате: Введение, Анализ, Выводы». Это помогает модели «разложить» ответ по полочкам и не уйти в рассуждения на свободную тему.

Что не стоит ожидать от GigaChat — так это сложных программных решений. Он может объяснить общий принцип, показать пример простого кода, но если вам нужно, например, создать бэкенд на Python с интеграцией API, лучше обратиться к GPT-4 или DeepSeek, которые «натренированы» на большем объёме кода.

В целом, если вы работаете на русском языке и вам нужно получить понятный, логично выстроенный текст — будь то статья, план, отчёт или письмо — GigaChat отлично с этим справляется. Просто не забывайте: чем яснее ваш запрос, тем полезнее будет результат.

• Год релиза: 2023 (YandexGPT 2 — 2024)
• Входная информация: Текст
• Выходной формат: Текст, стилизация под формат (письма, посты, диалоги и др.)
• Лучшая сфера применения: Интеграция в продукты Яндекса (поиск, Алиса, Браузер). Фокус на задачах генерации текстов, написании резюме, постов, справок, ответов на запросы.

YandexGPT подходит для обычных пользователей, которые хотят быстро получить текст или объяснение на русском. Например, если вам нужно составить грамотный ответ клиенту или придумать шаблон документа — она справится. Простая, понятная и уже интегрирована в популярные продукты.

Модель неплохо работает в формате интерактивного поиска. Это значит, что вы можете уточнять, переспрашивать, развивать тему — как в обычной беседе. Например: «Расскажи про тренды → уточни, какие из них связаны с ИИ → посоветуй инструменты». Модель запоминает ход диалога и может адаптировать ответы под ваши уточнения.

А вот чего не стоит делать — это ожидать от YandexGPT идеального перевода на сложные языки вроде китайского или арабского. Для повседневного английского она справляется нормально, но если вы работаете с техническими или специализированными текстами, лучше использовать отдельные сервисы-переводчики.

В остальном YandexGPT — уверенная модель для текстовых задач, особенно если вы работаете в русском языке и хотите получать структурированные, логичные и понятные ответы. Просто не бойтесь «разговаривать» с ней полноценно и задавать конкретные, длинные вопросы.