• Адаптация обобщающего запроса к конкретной целевой аудитории (например, к ютуберу, специализирующемуся на истории) может дать более актуальные и полезные обобщения по сравнению с универсальным запросом.
• Адаптированный запрос категоризирует информацию в виде маркированных списков, актуальных для целевой аудитории, что делает обобщение более легким для восприятия и использования.
• Указание тона (например, в стиле 11-летнего ребенка) может помочь создать обобщения, более доступные и понятные для широкого круга читателей.
• Добавление ограничений, таких как количество слов или фокусировка на конкретных временных периодах (например, 16 век), может помочь создать краткие и целенаправленные обобщения, отвечающие вашим конкретным потребностям.
• Возможность включения прямых цитат может быть полезна для обобщения контента, такого как интервью, где дословные цитаты могут быть важны.

В целом, использование адаптированного обобщающего запроса может значительно повысить качество и полезность обобщения, делая его более ценным инструментом для ваших нужд.

Базовый запрос "обобщить это" можно улучшить, включив дополнительные блоки построения запроса. Вот некоторые ключевые улучшения:

1. Указание целевой аудитории: Укажите роль и целевую аудиторию, например, "Вы - ютубер, специализирующийся на истории. Обобщите текст в 5 маркированных пунктах". Это адаптирует обобщение к конкретным потребностям аудитории.

2. Настройка тона и стиля: Укажите желаемый тон или стиль, например, "Обобщите текст в стиле 11-летнего ребенка". Это может сделать обобщение более доступным и увлекательным для целевой аудитории.

3. Установка ограничений по длине: Укажите целевое количество слов или маркированных пунктов, чтобы контролировать краткость обобщения.

4. Запрос прямых цитат: Включите инструкцию по включению соответствующих прямых цитат из исходного материала, если это применимо.

Включив эти дополнительные блоки построения запроса, вы можете генерировать более целевые, краткие и полезные обобщения, которые лучше соответствуют вашим конкретным потребностям. Этот подход более эффективен, чем базовый запрос "обобщить это", который может дать общие и потенциально менее полезные результаты.

Техника цепочки плотности обобщения, выделенная в исследовательской статье 2023 года, предлагает мощный подход к созданию кратких, но всеобъемлющих обобщений. Этот метод начинается с базового обобщения, а затем итеративно его уточняет, сжимая информацию и добавляя более актуальные детали.

Чтобы использовать эту технику, вы можете просто вставить предоставленный запрос цепочки плотности в новый чат. Этот запрос разработан для работы с любым типом входных данных, будь то веб-статья, PDF-документ или даже изображение. Запрос направит языковую модель через серию шагов обобщения, в результате чего будет получено высоко сжатое, но информативное обобщение.

Одним из ключевых преимуществ этого подхода является его способность найти баланс между краткостью и всеобъемлемостью. Итеративный характер запроса гарантирует, что окончательное обобщение включает наиболее существенные моменты, не жертвуя важными деталями. Это делает технику цепочки плотности обобщения особенно полезной, когда вам нужен краткий, но всесторонний обзор темы.

Используя эту продвинутую технику обобщения, вы можете сэкономить время и усилия, при этом получая высококачественные обобщения, соответствующие вашим конкретным потребностям и целевой аудитории.

Помимо обсуждавшихся техник построения запросов, существует несколько других вариантов обобщения контента с использованием больших языковых моделей, таких как GPT-4 и ChatGPT:

1. Просмотр: С помощью новой функции просмотра даже бесплатные пользователи могут поделиться ссылкой, и модель автоматически извлечет и обобщит содержимое веб-страницы. Этот метод более краток, чем копирование и вставка всей статьи.

2. Загрузка файлов: Вы можете загружать различные форматы файлов, такие как PDF, и модель прочитает и обобщит их содержимое. Это особенно полезно для обобщения более длинных документов.

3. Интеграция с облачными сервисами: Вы можете напрямую загружать документы из Google Drive или Microsoft OneDrive, и модель обобщит их содержимое. Эта бесшовная интеграция с облачными хранилищами делает процесс обобщения более эффективным.

Эти дополнительные варианты обеспечивают гибкость и удобство при работе с различными типами контента, позволяя вам использовать мощь больших языковых моделей для задач обобщения, выходящих за рамки простого копирования и вставки.

В этом видео мы исследовали две эффективные техники обобщения текста с использованием больших языковых моделей, таких как GPT-4 и ChatGPT.

Первая техника заключается в использовании слегка расширенной версии базового запроса "обобщить это". Добавив целевую аудиторию и запрос на обобщение в виде маркированных пунктов, мы можем получить более адаптированное и краткое обобщение, которое легче использовать.

Вторая техника, называемая "Обобщение GPT-4 с использованием цепочки плотности", является более продвинутым подходом, который использует основанный на исследованиях запрос для генерации серии все более плотных и информативных обобщений. Этот метод часто дает более качественное обобщение по сравнению с базовым подходом.

Кроме того, мы обсудили различные способы предоставления входных данных языковым моделям, включая копирование и вставку текста, использование функции просмотра, загрузку файлов и интеграцию с облачными хранилищами. Эти варианты обеспечивают возможность эффективно обобщать широкий спектр контента.

Овладев этими техниками, вы можете экономить время и усилия при обобщении текста, будь то для личных, профессиональных или образовательных целей. Не забывайте экспериментировать с различными запросами и способами ввода, чтобы найти подход, наиболее подходящий для ваших конкретных потребностей.