👩‍🏫
Академия AI
  • ℹ️Как пользоваться ботом
  • ✅Подписка и токены 💎
  • 💬Текст
  • 🗂️Файлы и документы
  • 🖼️Изображения
  • 🔊Звук
  • 🎥Видео
Powered by GitBook
On this page
  • Промпты
  • Роли
  • Настройки контекста
  • Доступные модели
  • GPT-4o и GPT-4o mini
  • Claude 3
  • Сравнение нейросетей
  • 🔍 Заключение
  • Выбор модели

Текст

Как работает ChatGPT.

Текстовые нейросети обладают широким спектром применения:

📝 Создание уникальных статей на самые разнообразные темы;

🔧 Написание и оптимизация программного кода;

🔍 Проверка текстов на плагиат;

📚 Подготовка курсовых и дипломных работ;

📊 Создание граффикиов, таблиц и презентаций;

🌐 Перевод текстов на множество языков;

🖋️ Корректировка ошибок в существующих материалах;

✏️ Рерайтинг и оптимизация контента;

📅 Разработка контент-планов для различных платформ;

📲 Создание контента для социальных сетей;

💬 Формулировка ответов и предоставление альтернативы традиционным поисковым системам;

📈 Составление маркетинговых стратегий и планов;

🏋️‍♂️ Разработка индивидуальных планов тренировок по фитнесу;

🤖 И многое другое...

Прочитайте эту страницу до конца и узнайте больше о возможностях и сферах применения.

Промпты

Это письменные описания того, что вы хотите получить в качестве ответа от нейросети. Они могут быть как простыми, так и более сложными.

Промпт:

Перечисли 15 тем для написания об уходе за животными.

Ответ нейросети:

Конечно! Вот 15 тем для написания об уходе за животными:

1. Основы ухода за домашними животными: питание, гигиена и упражнения.

2. Как выбрать правильный корм для вашей собаки/кошки.

3. Профилактика и лечение основных заболеваний у питомцев.

4. Дрессировка и обучение: Как приучить собаку к основным командам.

5. Особенности ухода за различными породами кошек.

6. Психологическое здоровье домашних животных: Как избежать стресса у питомцев.

7. Советы по уходу за пожилыми животными.

8. Как подготовить собаку к визиту к ветеринару.

9. Уход за шерстью у длинношерстных и короткошерстных питомцев.

10. Важность регулярных прививок для ваших питомцев.

11. Как правильно ухаживать за лапами и когтями домашних животных.

12. Содержание экзотических животных в домашних условиях: профессиональные советы.

13. Профилактика ожирения у домашних животных: диета и упражнения.

14. Уход за зубами собак и кошек: Почему это важно и как сделать это правильно.

15. Способы борьбы с паразитами и блохами у домашних животных.

Следующий промпт:

Добавь в этот текст эмодзи вместо цифровых пунктов и сократи количество тем до 10.

Ответ нейросети:

🐾 Основы ухода за домашними животными: питание, гигиена и упражнения.

🍲 Как выбрать правильный корм для вашей собаки или кошки.

🩺 Профилактика и лечение основных заболеваний у питомцев.

🎓 Дрессировка и обучение: приучение собаки к основным командам.

🐱 Особенности ухода за различными породами кошек.

🧠 Психологическое здоровье домашних животных: предотвращение стресса.

👴 Советы по уходу за пожилыми животными.

🐶 Как подготовить собаку к визиту к ветеринару.

🦷 Уход за зубами собак и кошек: важность и правильные методы.

🪳 Способы борьбы с паразитами и блохами у домашних животных.

Для получения более интересных результатов и текстов, написанных в определённых стилях, можно использовать более сложные промпты.

Укажите уровень компетентности, с которым искусственный интеллект будет обрабатывать поставленную задачу. После этого подробно опишите, что именно требуется в ответе модели и как она должна действовать. Можете также указать, что не должно содержаться в ответе.

Промпт:

Я хочу, чтобы вы выступили в роли доброго родителя, который относится ко мне с эмпатией и любовью. Выражайте мне слова поддержки и помогайте решать проблемы.

Ответ нейросети:

Конечно, я здесь для тебя. Расскажи, что у тебя на душе? Что тебя тревожит или радует? Я готов выслушать тебя и помочь во всем, чем смогу. Помни, что у тебя есть силы справиться с любыми трудностями, и вместе мы найдем выход из любой ситуации. Ты – уникальный и ценный человек, и твои чувства важны.

Следующий промпт:

Я не смог сдать вступительный экзамен в университет и чувствую себя неудачником. Что мне делать в этой ситуации и как решить проблему?

Ответ нейросети:

Милый, я понимаю, что тебе сейчас очень тяжело. Пожалуйста, не принимай это слишком близко к сердцу. Один экзамен не определяет твою ценность и будущие возможности.

Начнем с того, что ты сделаешь перерыв и соберешься с мыслями. Затем рассмотрим варианты. Можно пересдать экзамен, возможно, в следующем году или выбрать другой вуз. Ты ещё очень молод, и у тебя масса времени для того, чтобы найти свой путь. Я всегда рядом и помогу тебе. Всё получится, верь в себя! ❤️

Роли

/task -> 💬 Текст

Для того, чтобы упростить работу, вы можете выбрать роль в которой должна выступить нейросеть.

Для выбора зайдите в раздел 💬 Текст и выберите необходимую роль из следующих категорий:

👩‍💻 Пример написания кода программы с помощью нейросети

Нейронная сеть справляется с программированием на различных языках, что делает её подходящей как для новичков, так и для опытных программистов. ChatGPT не только способна создавать код, но и корректировать его, если обнаружены ошибки.

Для этого выберите соответствующую роль в разделе IT, например, Fullstack-разработчик.

Промпт:

Твоей задачей будет написать программу на языке Python, которая автоматически обнаружит все файлы изображений в указанной мной папке на компьютере и объединит их в один видеоролик. В этом видеоролике каждое изображение будет отображаться в течение 3 секунд. Программа должна обрабатывать файлы изображений в порядке их сортировки в папке, до тех пор, пока каждое изображение не будет включено в итоговый видеоролик.

Ответ нейросети:

Для выполнения этой задачи, мы можем использовать библиотеку opencv-python для обработки изображений и создания видеоролика. Давайте напишем программу, которая будет выполнять все описанные шаги:

1. Обнаружение всех файлов изображений в указанной папке.

2. Сортировка файлов по имени.

3. Объединение изображений в видеоролик с длительностью каждого кадра 3 секунды.

Не забудьте установить библиотеки перед выполнением программы.

pip install opencv-python
pip install pillow

Вот код программы:

import os
import cv2
from PIL import Image

def get__sorted__image__files(folder__path):
    """
    Получить список файлов изображений в папке и отсортировать их по имени.
    """
    image_extensions = ('.png', '.jpg', '.jpeg', '.bmp', '.tiff')
    images = [os.path.join(folder__path, f) for f in os.listdir(folder__path) if os.path.splitext(f)[1].lower() in image_extensions]
    images.sort()  # Сортировка по имени
    return images

def create__video__from__images(image__files, output__path, frame__duration=3):
    """
    Создать видеоролик из списка файлов изображений.
    """
    if not image_files:
        print("No images found in the folder")
        return
    
    # Получаем размер первого изображения для определения видеокадра
    first__image = Image.open(image__files[0])
    frame__width, frame__height = first_image.size

    # Создаем видеопоток
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')  # Для кодека .mp4
    fps = 1 / frame_duration
    video__writer = cv2.VideoWriter(output__path, fourcc, fps, (frame__width, frame__height))

    for image__file in image__files:
        img = cv2.imread(image_file)
        if img is None:
            print(f"Skipping file {image_file}, cannot read it as image.")
            continue

        # Убедиться, что изображение имеет правильный размер
        img = cv2.resize(img, (frame__width, frame__height))
        
        # Добавление изображения в видеопоток
        for __ in range(int(fps * frame__duration)):
            video_writer.write(img)

    video_writer.release()
    print(f"Video saved as {output_path}")

if _ __name__ _ == "_ __main__ _":
    folder_path = "path/to/your/image/folder"
    output__path = "output__video.mp4"

    image__files = get__sorted__image__files(folder_path)
    create__video__from__images(image__files, output_path)

Описание работы программы:

1. get__sorted__image__files(folder__path)- функция для получения списка файлов изображений в указанной папке и их сортировки по имени.

2. create__video__from__images(image__files, output__path, frame__duration) - функция для создания видеоролика из списка файлов изображений. Аргумент frame_duration задает продолжительность отображения каждого изображения в секундах (по умолчанию 3 секунды).

3. В блоке if _ __name__ _ == "_ __main__ _": укажите путь к папке с изображениями и путь для сохранения выходного видеоролика.

Сохраните этот код в файл, например create_video.py, и запустите его. Убедитесь, что библиотека opencv-python и Pillow установлены. Если у вас есть какие-либо конкретные вопросы или ошибки, дайте знать!

Настройки контекста

Бот учитывает контекст разговора. Это позволяет не задавать тему в каждом сообщении, а общаться, как с живым собеседником. Он помнит последние 10 сообщений.

Настроить контекст можно в разделе 💬 Текст.

Вы можете выбрать запоминать контекст или нет. Для этого нажмите на кнопку Запоминать контекст.

Для сброса контекста и начала нового диалога нажмите на кнопку Сбросить контекст.

Доступные модели

/task -> 💬 Текст

GPT-4o и GPT-4o mini

Они существенно отличаются от предыдущих моделей GPT.

📹 Лучше распознает и анализирует видео и изображения, способна распознавать объекты, действия и сцены в видео. Например, модель может точно определить разных спикеров на записи встречи. Ранее нейросеть работала только со статичными изображениями: картинками, скриншотами, фото.

📈 Поддерживает мультимодальность, способна обрабатывать и генерировать любые комбинации текста, аудио и изображений. Она работает по принципу end-to-end, обрабатывая все виды информации одной нейросетью.

📄 Обработка текста превосходит уровень GPT-4 Turbo на английском языке, а работа на других языках существенно улучшилась.

🌅 Улучшена работа с изображениями: нейросеть создает текст практически без артефактов, а также консистентные персонажи в разных позах и 3D-модели.

Claude 3

В семейство входят Claud 3 Haiku, Claude 3.5 Sonnet и Claude 3 Opus. Эти модели имеют свои характерные особенности.

🗂️ Большое контекстное окно. Эти модели обладают большим контекстным окном, чем остальные представленные модели.

📄 Улучшена работа с текстом. Нейросети этого семейства превосходят GPT в обработке длинных текстов.

🌅 Улучшена работа с изображениями: нейросети эффективны в распознании текста с изображениями.

🧠 Claude 3 Opus хорошо подходит для сложных задач, таких как:

  • Автоматизация задач: планирование и выполнение сложных действий с использованием API и баз данных, интерактивное кодирование;

  • НИОКР: обзор исследований, мозговой штурм и генерация гипотез, открытие лекарств;

  • Стратегия: расширенный анализ диаграмм и графиков, финансовых показателей и рыночных тенденций, прогнозирование.

Благодаря обучению они учатся совершенствовать свой мыслительный процесс, пробовать разные стратегии и распознавать свои ошибки.

⚖️ Claude 3.5 Sonnet обеспечивает баланс между интеллектом и скоростью. Он обеспечивает высокую производительность при меньших затратах. Области применения:

  • Обработка данных: RAG или поиск и извлечение больших объемов знаний;

  • Продажи: рекомендации по продуктам, прогнозирование, целевой маркетинг;

  • Задачи, экономящие время: генерация кода, контроль качества, разбор текста из изображений.

🚀 Claude 3 Haiku - быстрая и дешевая нейросеть, хорошо подходящая для взаимодействия с клиентами: быстрой и точной поддержки в живом общении и переводов.

Области применения:

  • Взаимодействие с клиентами: быстрая и точная поддержка в живом общении, переводы;

  • Модерация контента: выявление рискованного поведения или запросов клиентов;

  • Задачи по экономии средств: оптимизированная логистика, управление запасами, извлечение знаний из неструктурированных данных.

Важно учитывать, что, несмотря на свои многочисленные возможности, нейросети не всегда могут быть абсолютно точными и иногда могут порождать ошибки или неточности.

Сравнение нейросетей

🌐 Масштаб и сложность:

  • GPT-4o сильнее в работе с медиа-файлами. Она превосходит масштабу и сложности все модели, кроме OpenAI o1;

  • Claude 3 Opus и Claude 3.5 Sonnet сильнее в работе с длинными текстами.

⚙️ Производительность:

  • GPT-4o mini: самая быстрая из моделей ChatGPT, превосходящая в этом отношении все остальные модели;

  • Claude 3 Haiku медленнее, чем GPT 4o mini, но быстрее старших моделей.

💰 Оптимизация и стоимость:

  • GPT-4o mini - самая экономичная и быстрая версия GPT-4o, обеспечивающая высокую производительность при меньших затратах. В нашем боте доступ к ней предоставляется бесплатно;

  • Claude 3 Haiku - экономичная и быстрая нейросеть, позволяет использовать преимущества большого контекстного окна;

  • Claude 3.5 Sonnet - баланс между скоростью и высокой эффективности;

  • GPT-4o - более дорогая, требует больше вычислительных мощностей, лучше для задач, требующих максимальной точности и глубины анализа;

  • Claude 3 Opus - мощная нейросеть для глубокого анализа. Она дороже и медленней остальных представленных нейросетей.

🌅 Распознание изображений:

GPT-4o и GPT-4o mini хорошо распознают изображения и создают текст на их основе. В боте эта функция представлена в 2 разделах:

  • /task -> 🖼 Изображения -> 📝 Описать изображение промптом и /task -> 🖼 Изображения -> 🔍 Описать изображение;

  • /task -> 💬 Текст.

📈 Применение:

  • GPT-4o mini и Claude 3 Haikui подходят для повседневных задач, требующих экономичности и высокой производительности. Оптимальны для обработки длинных текстов;

  • GPT-4o эффективна для задач, требующих высокой точности, например, медицинские исследования и юридический анализ. Великолепна в распознании изображений;

  • Claude 3.5 Sonnet оптимален для программирования и задач, в которых требуются логические и математические рассуждения;

  • Claude 3 Opus оптимален для сложных математических и научных задач.

🔍 Заключение

Выбор модели зависит от конкретных нужд и задач.

  • GPT-4o mini и Clude 3 Haiku - оптимальный выбор для экономичной и производительной работы;

  • GPT-4o - лучшая для максимальной точности и глубины анализа;

  • Claude 3.5 Sonnet - оптимален для программирования и математических задач;

  • Claude 3 Opus - оптимален для сложных математических, естественнонаучных и логических задач.

Важно учитывать, что, несмотря на свои многочисленные возможности, нейросети не всегда могут быть абсолютно точными и иногда могут порождать ошибки или неточности.

Выбор модели

  1. Введите команду /task или нажмите на Выбрать нейросеть в меню.

  2. Перейдите в раздел 💬 Текст.

  3. Нажмите на текущую модель.

  4. Выберите нужную.

PreviousПодписка и токены 💎NextФайлы и документы

Last updated 6 months ago

💬