Как использовать нейросеть ChatGPT для учебы: 8 спосо­­бов

Редактировать тексты, решать задачи и писать код

14
Как использовать нейросеть ChatGPT для учебы: 8 спосо­­бов
Аватар автора

Анастасия Преснякова

искусствовед, который учится на дизайнера

Страница автора
Аватар автора

Саша Байч

изучает Data Science

Страница автора

Мы с мужем пытали ChatGPT задачами по Python и вопросами о деятелях культуры.

Я учусь в Италии на факультете истории искусств, прохожу онлайн-курсы по графическому дизайну и работаю с текстами. Муж — переводчик-синхронист, изучает на английском Data Science. Программа у него очень интенсивная, и многое приходится осваивать самостоятельно и чуть ли не с нуля.

В какой-то момент мы решили попробовать учиться с помощью ChatGPT. Для этого задали нейросети вопросы из разных областей знаний и оценили результаты. В ходе эксперимента использовали модель GPT-3.5, которая вышла в ноябре 2022 года. Расскажу, что у нас в итоге получилось.

В эксперименте использовали модель GPT⁠-⁠3.5

Эта статья была впервые опубликована в 2023 году, и ответы генерировала бесплатная версия GPT-3.5. За год ответы нейросети остались примерно на том же уровне: все так же встречаются ошибки и галлюцинации, хотя чат-бота стало сложнее убедить в неправильном решении задачи — он просто повторяет решение по шагам.

Сейчас доступна новая модель GPT-4, которая мощнее предыдущей: лучше запоминает контекст и умеет обрабатывать не только текстовые запросы, но и изображения, а еще сдает экзамены на уровне человека. Как работать с GPT-4, мы подробно разбирали в другом гайде. За ее использование придется заплатить 20 $⁣ (1543 ₽) в месяц.

Кроме того, изменился подход пользователей к промптам, чтобы добиться более качественных ответов. Например, можно попросить нейросеть пояснить решение по шагам, а еще сыграть на ее чувствах — например, пообещать угостить вкусняшкой или сказать, что от ее ответа зависит ваша карьера. Эти лайфхаки работают даже в бесплатной версии.

МАТЕМАТИКА

Решать задачи по линейной алгебре

Что делаем: кидаем нейросети задачи на вычисление норм и скалярного произведения векторов.

Результат. Мы отправили ChatGPT пять задач. Она грамотно объяснила, как их решать, и неплохо справилась с вычислениями: неправильный ответ в итоге оказался только один.

Далее мы продолжили тестировать нейросеть и отправили ей ошибочные вычисления, назвав их верными: написали, что корень из 225 равен 14, а не 15. Сначала ChatGPT не согласилась с этим, но потом пала жертвой конформизма и пересчитала ответ с неправильными данными. Тогда мы написали, что корень из 225 равен 15 и нейросеть не права. В результате перед нами извинились и признали ошибку.

Фрагмент решения ChatGPT
Фрагмент решения ChatGPT
Пытаемся убедить нейросеть, что квадратный корень из 225 равен 14
Пытаемся убедить нейросеть, что квадратный корень из 225 равен 14
Даем нейросети правильный ответ
Даем нейросети правильный ответ

Выводы. ChatGPT хорошо знает учебник по линейной алгебре и может объяснять, как решать задачи. Но когда дело доходит до практики, периодически допускает ошибки в вычислениях.

После длительного общения с ChatGPT нам показалось, что все особенно плохо с решением систем линейных уравнений: нейросеть знакома с теоремой Гаусса, но совершенно не умеет ее использовать.

МАТЕМАТИКА

Решать задачи по теории вероятности

Что делаем: кидаем нейросети условия задач по теории вероятности.

Результат. ChatGPT грамотно объясняла, как решать задачи, но цифры, которые она получала, почему-то не всегда оказывались верными. Например, как-то нейросеть дала ответ 4,95% вместо 9,8%. Спросили, уверена ли она в этих значениях, и получили результат 0,49%, который снова был некорректным.

Правильного варианта ответа удалось добиться после того, как мы сами на него указали. Для этого пришлось выполнить часть вычислений вручную на калькуляторе. Только тогда ChatGPT «перестроилась» и наконец-то посчитала все правильно.

Условие задачи по теории вероятности. Нужно было вычислить, с какой вероятностью человек, сдавший тест, инфицирован определенной болезнью
Ответ ChatGPT. Нейросеть грамотно объяснила логику решения задачи, но дала неверный ответ
Попытка обратить внимание на ошибку снова привела к неправильным вычислениям
Добиться правильного ответа от нейросети удалось только после того, как мы указали ей на ошибку
Интересно, что если поставить под сомнение правильные вычисления нейросети, то она снова все пересчитает и может показать неверные данные
А если дать ошибочные вычисления и сказать, что они верные, ChatGPT вас поправит, но решение все равно может оказаться неправильным

Выводы. С абстрактными знаниями из учебника у ChatGPT все в порядке. Нейросеть подробно объясняет, как решать задачи по теории вероятностей, поэтому может пригодиться, если вы только начинаете в этом разбираться.

Другое дело, что с арифметикой у ChatGPT не очень. Она может допускать грубые ошибки и неграмотно их исправлять, давая разные ответы на одну и ту же задачу. Поэтому полностью принимать на веру решения нейросети не стоит — лучше всегда все пересчитывать.

ПРОГРАММИРОВАНИЕ

Писать запросы на SQL

Что делаем: пишем запросы в базу, составленную на основе данных с сайта о кино IMDb. Информация оттуда часто используется для изучения языка программирования SQL.

Результат. В одной из задач нужно было найти актера или актрису, которому принадлежит рекорд по количеству фильмов за год. ChatGPT выполнила все верно, но в ее решении была одна лишняя деталь. Указали на нее и получили оптимизированный код без ненужных данных.

Мы продолжили писать запросы и заметили, что в одном из ответов была новая синтаксическая конструкция — функция with. Попросили ее объяснить, и ChatGPT сделала это на отлично: понятно и в деталях. Сам код, сгенерированный нейросетью, тоже сработал прекрасно.

Выводы. В дальнейшем мы решили десятки других подобных задач, и ChatGPT справилась с ними практически идеально. Более того, нейросеть развернуто комментировала каждую строчку кода, а иногда даже делилась интересными деталями, например связанными с использованием синтаксиса в разных базах. Ставим пять с плюсом.

Указываем ChatGPT на лишнюю деталь в коде
Указываем ChatGPT на лишнюю деталь в коде
Нейросеть объясняет функцию with
Нейросеть объясняет функцию with
ПРОГРАММИРОВАНИЕ

Писать код на Python

Что делаем: просим ChatGPT решить базовую задачу — создать класс, аналогичный двухмерному массиву Numpy.

Результат. Задача состояла из восьми условий, которые нейросеть получала от нас постепенно. Каждый пункт расширял функциональность класса — для этого нужно было добавить в него новый метод.

ChatGPT добилась правильного и полного ответа уже после третьей итерации. Видимо, это произошло из-за того, что в коде задачи были тесты, которые проверяют уже готовую программу. Такие фрагменты помогли нейросети понять все условия еще в начале работы и быстрее выдать решение.

При этом ChatGPT не просто писала логичный и работающий код, но и хорошо объясняла каждую его деталь и функцию. В результате мы легко понимали, что к чему, а не слепо копировали готовый ответ.

Условие задачи
Условие задачи
Фрагмент решения задачи ChatGPT
Фрагмент решения задачи ChatGPT
Успешное тестирование кода, сгенерированного нейросетью
Успешное тестирование кода, сгенерированного нейросетью
Просим нейросеть объяснить, что она делает в отдельно взятой строчке кода
Просим нейросеть объяснить, что она делает в отдельно взятой строчке кода

Выводы. ChatGPT подходит для изучения Python. Она грамотно пишет код и хорошо подкована в теории, помогает разбираться в логике решения задач.

Объемную и сложную программу ChatGPT, конечно, не напишет. С другой стороны, можно попробовать последовательно объяснять нейросети архитектуру и функциональность элементов — тогда она, скорее всего, поможет их достроить.

ВЕБ-ДИЗАЙН

Сравнивать сервисы для создания сайтов

Что делаем: подбираем оптимальное решение для создания сайта без знания кода. Вот как выглядят наши запросы пошагово:

  1. Спрашиваем, какие вообще бывают инструменты для нашей задачи.
  2. Конкретизируем запрос, отмечая, что хотим создавать креативные и визуально привлекательные сайты.
  3. Просим сравнить цены и технические характеристики.
  4. Уточняем информацию о конкретных вариантах.

Результат. Сначала СhatGPT выдала короткий список из самых популярных и незамысловатых вариантов вроде Wix и Wordpress.

После уточняющего запроса нейросеть выдала другую подборку, которая состояла из Webflow, Bubble и Carrd. Такой ответ нас устроил, и мы попросили уточнить стоимость этих вариантов и их технические характеристики. Проведя анализ, СhatGPT посоветовала остановиться на Carrd. У него оказалась самая доступная цена, неограниченная пропускная способность и безлимитное хранилище данных.

На всякий случай решили уточнить, почему нам не подходит Readymag. В ответ ChatGPT представила анализ этой площадки и посетовала, что она дороговата для наших целей. Кроме того, нейросеть стала описывать чудеса кастомизации в Wordpress и всячески убеждать, что он не очень-то и плох.

Советы нейросети по выбору сервисов для создания сайтов
Советы нейросети по выбору сервисов для создания сайтов
Анализ Readymag для наших нужд
Анализ Readymag для наших нужд
Спорим о красоте Wordpress
Спорим о красоте Wordpress

Тем не менее остановиться мы решили на Carrd и Bubble и поинтересовались, как работать с этими сервисами. Ответы и описания нейросети показались нам недостаточно конкретными, и мы попросили представить список обучающих материалов. В принципе он нас порадовал: там были и блоги, и туториалы на «Ютубе».

Напоследок мы попросили рассказать о недостатках и подводных камнях этих конструкторов. Новые ответы устроили нас меньше: ChatGPT поделилась общими фактами, а не инсайтами.

Выводы. Советы ChatGPT по выбору сервисов для создания сайтов оказались неплохими и сэкономили нам время. Но чтобы принять окончательное решение, нужно проанализировать больше нюансов и деталей.

Как пользоваться сервисом Carrd: список обучающих материалов от нейросети
Как пользоваться сервисом Carrd: список обучающих материалов от нейросети
Недостатки Carrd по мнению нейросети. Здесь перечислены в основном общие факты и нет инсайтов и секретов
Недостатки Carrd по мнению нейросети. Здесь перечислены в основном общие факты и нет инсайтов и секретов
ИНОСТРАННЫЕ ЯЗЫКИ

Редактировать текст на итальянском

Что делаем: просим нейросеть отредактировать введение к диплому на итальянском языке. Дополнительно акцентируем ее внимание на том, что текст должен быть грамматически корректным и изложенным в академическом стиле.

Результат. Перед тем как показать исходник ChatGPT, мы специально ухудшили текст: добавили немного воды, разговорные выражения, лишние запятые, в паре мест неправильно использовали время.

Наше введение было довольно объемным, и его пришлось отправлять частями по 500—1000 слов. Самый первый фрагмент нейросеть хорошо отредактировала, убрав воду и жаргон. Но тот текст было сложно назвать грамотным: с базовой грамматикой ChatGPT справилась неплохо, а вот с запятыми и временем у нее возникли проблемы.

В дальнейшем мы конкретизировали запрос и написали, что именно нужно исправлять. Это помогло, но буквально через два-три отрывка нейросеть стала возвращать не отредактированный текст, а его краткое содержание. Возможно, у ChatGPT слетели настройки и она начала забывать о том, что нужно делать, — поэтому о задаче приходилось постоянно напоминать.

Наш текст был на итальянском, и общаться с чат-ботом мы тоже решили на этом языке. Для начала спросили у ChatGPT об оптимальном объеме материала. Ответ был примерно такой: «От 500 до 1000 слов для информационного или образовательного текста и 150⁠—⁠300 слов для рекламного»
Наш текст был на итальянском, и общаться с чат-ботом мы тоже решили на этом языке. Для начала спросили у ChatGPT об оптимальном объеме материала. Ответ был примерно такой: «От 500 до 1000 слов для информационного или образовательного текста и 150⁠—⁠300 слов для рекламного»
Здесь нейросеть пишет, что с текстом все в порядке, но в нем есть неправильно расставленные запятые, а также ошибки во времени глаголов
Здесь нейросеть пишет, что с текстом все в порядке, но в нем есть неправильно расставленные запятые, а также ошибки во времени глаголов
Просим ChatGPT замечать ошибки во времени, исправляя его везде на давно прошедшее — Passato Remoto
Просим ChatGPT замечать ошибки во времени, исправляя его везде на давно прошедшее — Passato Remoto
Здесь нейросеть исправила нам все глаголы, как мы ее и просили
Здесь нейросеть исправила нам все глаголы, как мы ее и просили

Выводы. Формулировать мысли на иностранном языке не всегда легко, но ChatGPT с этим может помочь. Для этого лучше максимально точно прописывать запрос: не просто «отредактировать текст», а, например, «отредактировать текст, исправить грамматические ошибки и правильно расставить запятые».

В то же время нейросеть вряд ли сможет уловить тонкие лексические оттенки и грамматические нюансы. Поэтому стоит дополнительно поработать над текстом своими силами, а потом показать его носителям языка.

Кроме того, если вы трудитесь над чем-то объемным, рекомендуем набраться терпения: ChatGPT может «забыть» о задаче и запрос придется отправлять несколько раз. На этот случай полезно заранее подготовить текст для копипаста.

ИСТОРИЯ ИСКУССТВ

Получать справочную информацию по искусствоведению

Что делаем: спрашиваем, что нейросеть знает о разных деятелях искусства.

Результат. Рассказывая об известных людях, ChatGPT показала себя с хорошей стороны. Например, в ответ на просьбу рассказать о Сандро Боттичелли мы получили вполне приличный и корректный текст, похожий на статью из Википедии. Наши запросы были и на русском, и на английском.

То же самое произошло после того, как мы продолжили эксперимент и запросили информацию о Пегги Гуггенхайм и Пабло Пикассо.

Вот что рассказала нам нейросеть про Сандро Боттичелли
Вот что рассказала нам нейросеть про Сандро Боттичелли

Ситуация изменилась, когда мы решили узнать у ChatGPT о советском искусствоведе Борисе Терновце. О нем известно не так много, и вся информация в основном хранится в архивах библиотек.

Сначала мы сделали запрос на русском, и результат был потрясающий: нейросеть сказала, что Борис Терновец родился не в 1884, а в 1977 году и является диджеем и продюсером, работавшим с Аллой Пугачевой. Мы пытались уточнять запрос и добавлять в него подробности: годы жизни и деятельности в музее, информацию о жене нашего героя и так далее. Но успеха это не принесло.

Тогда мы решили спросить ChatGPT о Терновце на английском. Новая информация, которой поделилась нейросеть, больше походила на правдивую, но в датах и событиях были ошибки.

Наша первая попытка узнать о Борисе Терновце
После добавления деталей информация от ChatGPT стала более похожей на правду, но все еще далекой от реальности
Когда мы обратили внимание ChatGPT на ошибку, она предоставила новые данные, которые снова были некорректными
Один из придуманных нейросетью Борисов Терновцев был журналистом и писал для «Известий» и «Комсомольской правды», а его жена вдруг стала певицей. Настоящая Нина Яворская была искусствоведом
Рассказ о Борисе Терновце на английском. В тексте есть грубые фактические ошибки, например, по версии ChatGPT, нашего героя арестовали и казнили спустя четыре года, но в реальности такого не было. Судьба Нины Яворской тоже описана неверно

Выводы. Для получения справочной информации об известных деятелях культуры ChatGPT вполне пригодна. Но если вам нужные редкие данные, которые бывают только в архивах, нейросеть может не справиться.

Видимо, так происходит из-за того, что ChatGPT не умеет гуглить, и ее обучали на определенной выборке данных — хоть и большой, но не всеобъемлющей. Если информации не хватает, нейросеть начинает чаще ошибаться и выдавать неверные сведения — такой феномен называется галлюцинациями.

На самом деле с ними можно столкнуться в любой момент — не только когда вы собираете информацию о советских искусствоведах, но и, скажем, спрашиваете что-то о том же Пикассо. По этой причине в OpenAI советуют проверять все ответы чат-бота.

ИСТОРИЯ ИСКУССТВ

Понимать термины из истории искусств

Что делаем: спрашиваем, что ChatGPT знает про социальную историю искусств — одну из методологий искусствознания двадцатого века, — и пытаемся развить диалог.

Результат. Базовую информацию о феномене, который нас интересовал, ChatGPT дала вполне корректную.

С точки зрения теории искусств все было изложено без вопиющих ошибок и даже напоминало материалы из научной базы данных JSTOR. Тем не менее в случае с ChatGPT говорить об одном источнике нельзя, ведь тексты нейросети — компиляция данных из разных архивов, загруженных в нее разработчиками.

Затем мы задали чат-боту дискуссионный вопрос про направления внутри этой концепции. Ответ ChatGPT получился спорным, и мы решили вступить с ней в дискуссию. Начали доказывать, что один из перечисленных подходов — отдельная самостоятельная область, а после того, как нейросеть с нами согласилась, попытались подловить ее на противоречии. В итоге ChatGPT сказала, что все сложно и междисциплинарно, и с этим было трудно поспорить.

Выводы. ChatGPT можно использовать, чтобы получать краткие определения основных терминов из истории искусств. Но когда речь заходит о сложных вещах, например о междисциплинарных подходах, нейросети доверять не стоит. Поэтому если вы занимаетесь серьезными научными исследованиями, надежнее обращаться в архивы и библиотеки.

Базовая информация про социальную историю искусств
Базовая информация про социальную историю искусств
Направления в социальной истории искусств, которые нам перечислила ChatGPT
Направления в социальной истории искусств, которые нам перечислила ChatGPT
Спорим с нейросетью
Спорим с нейросетью
Интересно, что нейросеть также ни разу не назвала имя Арнольда Хаузера, который считается одним из основоположников социальной истории искусств. Информацию об ученом мы получили только после запроса, содержавшего его имя
Интересно, что нейросеть также ни разу не назвала имя Арнольда Хаузера, который считается одним из основоположников социальной истории искусств. Информацию об ученом мы получили только после запроса, содержавшего его имя

Что мы поняли из этого эксперимента

Идеальным учителем сервис ChatGPT назвать трудно и, пожалуй, к лучшему. Нам он показался больше похожим на умного одногруппника, который в чем-то разбирается лучше, например обладает неплохими техническими скиллами, но в то же время где-то проседает.

Так, нейросеть может доходчиво и грамотно объяснять, как решать задачи по математике, но затрудняется применять теорию на практике. Так что все ответы ChatGPT нужно обязательно перепроверять.

То же касается получения информации на разные темы. ChatGPT хорошо объясняет базовые понятия и термины, но запросто может что-то «придумать» или переврать даты и факты.

Поэтому мы бы, скорее, отнесли эту нейросеть к неплохим дополнительным, но не основным инструментам для обучения. К тому же ее легко запутать, даже если просто пытаться найти ошибку. Порой это приводит к парадоксальным результатам, например ChatGPT может согласиться с тем, что 2 + 2 = 5.

И напоследок — стихотворение про небо, которое тоже сгенерировала нейросеть:

Стихотворение от нейросети
Стихотворение от нейросети

Новости из мира образования, советы по карьере и учебе, вдохновляющие истории — в нашем телеграм-канале: @t_obrazovanie

Как вы относитесь к развитию нейросетей? Поделитесь своим мнением:
Комментарии проходят модерацию по правилам журнала
Загрузка
0
Герой

Получаешь диплом, а нейросети уже твою работу "оптимизировали"..

15
Герой

Sooka, но нейросети еще очень долго не смогут забрать доки из универа и спиться 😏

12
0

Ох, Анастасия, а что с вами будет, когда чатГПТ выдаст вам 10 источников по вашей теме по истории искусства, причем выдаст их с саммари, полной библиографией, даже DOI, а потом вы узнаете, что 3 из этих 10 нейросеть просто "выдумала". Журнал, к примеру, есть, а статьи в нем такой нет. И DOI невалидное. И про статью такую никто не знает. 😂🤣

Зато она прекрасно пишет на английском (не на итальянском или других языках) сопроводительные письма — пригодится для поиска работы в дальнейшем 🤷🏻‍♂️

5
Герой

Карина, о да. Кстати иногда вудумки были слишком грубые, например как-то попросил составить хронологию событий, которые произошли при Александре 3 и нейросеть выдала штук 20 событий в диапозоне 200 лет. Ни одно событие не было истинным, при этом регенерация не помогала. Страшно представить какие интересные знания принесут школотроны своим преподавателям)

4

Карина, именно поэтому мы несколько раз повторяем, что нужно перепроверять все, что выдает вам ChatGPT. Сама я в своей исследовательской работе никогда не опиралась на нейронную сеть, да и честно говоря не планирую, но любопытства ради на таком материале все же решили ее протестить)

Как человек, много работающий с текстами на английском в том числе (письмо, редактура, перевод), могу подтвердить, что ChatGPT правда молодец, но слепо доверять ему все равно не стоит)

1
0
Герой

В целом круто и сильно помогает по работе, но всё больше убеждаюсь что помощь не такая огромная как казалось в первые недели использования. Много нюансов, неточностей и ограничений.
Copilot со встроенным gpt4 очень хорош и иногда пугает своей проницательностью))

4
0
Герой

Знакомая писала работу по политологии. Были справочные материалы, учебники, но она решила воспользоваться только ChatGPT. Задала нейросети вопросы, на которые нужно было ответить, и за 5 минут получила очень достойную компиляцию достоверных и уместных фактов по теме. Получила твердую четвертку. Сама бы она искала эти данные гораздо дольше. Замечу, я сейчас не рассматриваю вопрос этичности использования таких функций, а только лишь рассуждаю о практичности

3
0

Подрабатываю репетитором французского, с помощью чата составила предложения на лексику для перевода. Мне очень нравится

2
0

Какой смысл делать обзор на версию 3.5 если уже актуальна 4?

1
Герой

1, я так и не подобрал VPN для 4 версии. Приходится на 3,5 сидеть

2
0

редко оставляю комменты (никогда), но тут даже зарегистрировался, чтобы это сделать

хочу спросить о трех «почему»

Почему статья начинается с уравнений по линейной алгебре, теории вероятностей и базы данных? Это что, идеальное начало статьи для всех интересующихся и мимокрокодилов? Почитаю-ка я про chatGPT на ТЖ, и мне в лицо это все. Бесспорно, есть люди, которым это интересно, я и сам к таким принадлежу, но вряд ли это удачное начало для большинства, которые хотели бы понятных и наглядных примеров.

Второе: почему 80 процентов запросов написано на английском? Это статья на русском языке, на отечественном ресурсе и для русскоговорящей аудитории. Нейросеть прекрасно понимает и русский, и итальянский (об этом позже), и французский. Переводит с одного на другой. Кстати, переводит не идеально, а подчас даже в лоб, о чем можно было бы написать, показать и так далее, но ...

Но переходим третьему почему. Почему целый пункт с запросами на итальянском к итальянскому тексту? Хорошо, это раздел образование и, допустим, 99 процентов читателей владеют английским на достаточном уровне, чтобы понимать все предыдущие запросы. Но итальянский-то сколько знает из потенциальной аудитории ТЖ? 5 процентов? 10?

Выходит потрясающая статья с уникальной репрезентативностью на иностранных языках и на какие-то уж очень узкие темы - Data Science, история искусства и диплом на итальянском. Надеюсь, готовится какой-нибудь более интересный, наглядный и общедоступный (в смысле тем) материал, а это выпустили просто для затравки.

PS хотя если учесть, что на Ютубе все блоггеры (от миллионщиков до десятников) отстрелялись по теме еще месяц назад (а то и раньше), а некоторые даже по несколько раз (например, отличные видео у канала Droider с объяснением технической стороны нейросети и ее актуальных возможностях)...

0
0

я за то, чтобы chat gpt развивался дальше - можно будет делегировать часть мелких задач: написать agenda, сделать перевод быстро, сжать несколько абзацев в один. Я использовала chat gpt, когда писала магистерскую, чтобы сделать сжатый обзор статей для теоретической части. Недавно смотрела тьюториал из серии how to use chat GPT during PhD - очень любопытно как дальше будет дообучаться технология.

0
0

SQL
- не зачет

LIMIT - нет в стандарте, знания в mysql это здорово, но не зачет

(
вот что делать если нужен третий результат ?
какой тут LIMIT корячить ?
)

0
0

Очередная статья-пустышка, хайп на тему ЖПТ
Приведенный в статье пример SQL запроса из 5 строк - смешно... Авторы даже не представляют, что в реальных задачах какая-нибудь хранимая процедура может быть из нескольких сотен и даже тысяч строк

0

Вот что еще мы писали по этой теме

Сообщество