🤖 Про использование ChatGPT в повседневной жизни

Я тут понял, что настолько пытался обойти боком хайп с LLM-моделями, что вообще ничего про это здесь не писал.
Хотя сам использую модельки буквально повседневно. Решил рассказать про свои самые частые/интересные кейсы использования. Думаю, многим будет полезно.
Использую чаще всего GPT-4 Omni

Итак, топ моих кейсов использования GPT-подоных моделей:

1. Быстрая справка по новой тематике
Формата ‘Чем инверторный кондиционер отличается неинвенторного, какие плюсы и минусы у обоих. Опиши кратко и по пунктам’.
Раньше подобные запросы приходилось искать в поиске и тратить время на анализ страничек, а сейчас умные LLM-ки готовы суммаризовать тексты за вас 🙂
Кстати, с этим классом задач очень круто справляется Нейро от Яндекса (почитать можно тут)

2 Суммаризация текстов
Если есть какая-то большая статья, из которой нужно выудить основную инфу, часто использую ChatGPT.
Промпт формата 'Привет, сегодня ты - суммаризатор статей, твоя задача - вытащить ключевые мысли текста и отразить их в структурном виде. Далее я пришлю тебе статью, после моего сообщения 'Статья всё, давай суммаризировать' пришли саммэри'.
Работает очень круто и экономит десятки часов времени

3. Написание нудных текстов
Часто (в основном по академической работе) бывает нужно писать большие нудные тексты. Из явных примеров - мне недавно нужно было написать отзыв студенту на диплом, я делал это силами чатгпт с промптами формата ‘Привет! Сегодня ты - научный руководитель крутого студента. Напиши что студент А - топовый чел, подчеркни его инициативность и ответственность. Распиши это в 5 предложениях на английском’.
Тут меня иногда гложет совесть, поэтому я обязательно перечитываю и правлю написанные тексты, но в качестве первых итераций текстов - работает очень круто

4. Быстрое написание кода
Объективно, написать кусок кода с помощью гпт сильно быстрее чем делать это руками. Мне периодически по работе приходится писать скрипты на питоне разной сложности. И я уже наловчился писать промпты формата ‘У тебя есть df1 и df2 - два датафрейма. Тебя интересуют только столбцы sku_name, category и weight. Напиши функцию, которая к каждому товару каждой строчки из df1 приделывает самый близкий товар по названию и весу той же категории’. Гпт прекрасно ест такие запросы и пишет вполне сносный код.
Кроме того, его можно отлично дотюнивать дозапросами формата 'закомментируй все основные действия' или 'используй fasttext для поиска похожих названий'. Кроме того, можно кидать ему куски кода с ошибками, он поможет разобраться откуда она может браться

5. [Внезапно] Решение сложных математических задач
Не так давно мне пришлось решить кучку задач по математической статистике. Достаточно сложных задач (уровня 2-3 курса аспирантуры ВМК). Там было всё: всевозможные случайные процессы, интегралы Ито, мартингалы... И на удивление ChatGPT в куче задач очень сильно помог с решением - давал очень правильные советы, а некоторые преобразования делал сам буквально от и до.
После этого я побаловался с задачами матана-линала-теорвера уровня 1-2 курса мехмата/вмк и он тоже отлично справился.
Очень интересно как живётся нынешним студентам и их преподавателям 🙂

А как вы используете LLM-ки в повседневной жизни? Поделитесь мыслями!
И накидайте 🔥 этому посту если тоже часто используете LLMки в повседневной жизни