Создание связного контента с помощью плана и расширение контекста

Один из подходов заключается в разбиении создания контента на части и последовательную генерацию каждой части с постепенным объединением весьма детализированного контента. Начинается это с создания наброска или плана того, что мы хотим сгенерировать. Набросок может быть на нужном нам уровне детализации и служить основой для заполнения конкретных частей контента по мере получения достаточной информации.

Применительно к языковым моделям, этот подход позволяет генерировать контент по частям, следуя плану. Например, при создании книги нельзя просто попросить языковую модель сгенерировать всю книгу целиком. Однако можно использовать набросок книги, заполнить его частично, а затем добавлять детали и создавать отдельные части контента, зная, как они соотносятся друг с другом.

Этот подход эффективен для различных областей, включая разработку программного обеспечения. Создание структуры или плана позволяет определить общую форму работы и затем заполнять его соответствующим контентом. Когда мы генерируем контент, соответствующий заданной структуре или плану, мы можем эффективно работать с ним.

Шаблон который помогает в создании планов и управлении ими, называется шаблон развития по плану. Он позволяет упростить процесс создания контента, позволяя постепенно расширять контекст до необходимого уровня детализации, чтобы создать отдельные части контента и затем объединить их.

Наброски играют важную роль при работе с языковыми моделями, такими как ChatGPT, для создания больших объемов работы. Мы можем скопировать и вставить или повторно ввести части наброска в качестве подсказки, чтобы предоставить языковой модели контекст и понять, что именно мы хотим создать.

Таким образом, планирование и постепенное создание контента по частям с использованием набросков и шаблона развития по плану позволяют эффективно использовать языковые модели для генерации контента, преодолевая ограничения размеров входных и выходных данных. Этот подход применим в различных областях и является полезным инструментом для работы с языковыми моделями.

Когда мы применяем шаблона развития по плану, мы можем создавать структурированный контент, который постепенно развивается и соответствует нашим планам. Начиная с общего плана или конспекта, мы можем указать языковой модели, чтобы она создала начальный контент на основе предоставленных данных. Затем мы можем запросить модель расширить определенную часть плана, создавая новые идеи и детали, связанные с выбранной частью. Таким образом, мы последовательно заполняем наш план, создавая более подробный и полный контент по мере необходимости.

Применительно к созданию подсказок для ChatGPT, мы можем использовать этот подход, чтобы поэтапно разрабатывать эффективные подсказки. Начиная с введения в ChatGPT и понимания важности промптов, мы можем попросить модель расширить каждый пункт плана, добавляя советы и дополнительные сведения по каждому из них. Модель будет генерировать соответствующий контент, который можно объединить вместе, чтобы создать полный и информативный конспект о написании эффективных подсказок.

Использование шаблона развития по плану позволяет нам быстро создавать структурированный контент, сохраняя понятность отношений между частями. Мы можем легко определить, какие части конспекта соотносятся друг с другом и как они вписываются в общую структуру. Этот подход может быть особенно полезным, когда у нас есть большие проекты или сложные структуры, где все взаимосвязано.

В будущем возможно появление инструментов и плагинов, которые будут поддерживать нас в создании и управлении нашими планами и помогать нам автоматизировать процесс. Это может сделать создание структурированного контента еще более эффективным и удобным.
Таким образом, использование подхода шаблона развития по плану позволяет нам эффективно создавать контент по частям, сохраняя связи и обеспечивая последовательное развитие контента. Это мощный инструмент для работы с языковыми моделями и создания качественного контента.

В заключении можно сделать следующие выводы по представленному тексту:

1. Генерация контента по частям является эффективным подходом, особенно при ограничениях на ввод данных, количество подсказок и количество результатов. Этот подход позволяет генерировать контент постепенно, учитывая взаимосвязи между частями.
2. Четкая структура и набор рекомендаций для каждой части контента позволяют собирать части в единое целое. Контекстуализация и учет предыдущих и последующих частей помогают поддерживать целостность и связь между ними.
3. Важно убедиться, что каждая отдельная часть контента является автономной и самодостаточной, даже если она вписывается в набросок или общую структуру. Это требует внимания к деталям и учета потенциальных нарушений в других частях контента.
4. Процесс создания контента по частям аналогичен наброску и построению основной структуры. Можно начать с общего уровня детализации, затем постепенно расширять детали выбранных частей. Возможно движение вверх и вниз по плану, чтобы создавать и расширять части по мере необходимости.
5. Важно обеспечить, чтобы языковая модель (например, ChatGPT) имела соответствующую информацию о контексте и предыдущих частях. Это помогает модели генерировать согласованный и информативный контент, учитывая предыдущие подсказки и размышления.

В целом, использование подхода с генерацией контента по плану с учетом структуры и контекста позволяет создавать качественный контент, сохраняя связь между его частями. Этот подход может быть полезным для написания текстов различных проектов, включая программное обеспечение или другие области, где требуется структурированный и информативный контент.

P.S
Вы можете легко задавать параметры своего плана и количества пунктов и подпунктов и вызывать их для расширения созданным вами метаязыком