Программирование в GPT для чайников. Часть 2

Хотите узнать, как «программировать» GPT-модель без написания кода? В этой статье мы рассмотрим практические приёмы взаимодействия с языковыми моделями: разберём логику этапов выполнения работ, научимся использовать условия и циклы, применять JSON-структуры для отслеживания прогресса и сохранять промежуточные результаты. Вы увидите, как с помощью продуманных промптов превратить простое общение с моделью в чётко контролируемый процесс, способный масштабироваться и адаптироваться к вашим задачам.

Материал будет полезен тем, кто интересуется расширением возможностей GPT, стремится получить более предсказуемый и управляемый результат, а также ищет новые способы автоматизации, анализа данных и формирования итоговых документов. Готовы исследовать потенциал языковых моделей на более глубоком уровне? Читайте статью и экспериментируйте с примерами промптов из специального репозитория.