🐱 Хорошие примеры, плохие примеры
Что ты ему покажешь — то он и выучит!
🌟 Главная идея
Помнишь, как ИИ-помощник учится, рассматривая множество примеров? Так вот, есть ещё один секрет: эти примеры должны быть хорошими!
Если показать помощнику неправильные примеры, он выучит неправильные вещи. Если показать ему только один вид примеров, он будет знать только этот один вид.
Представь себе: если бы тебе всегда показывали только рыжих котов, ты бы мог подумать, что ВСЕ коты — рыжие! Чёрный кот поставил бы тебя в тупик. То же самое происходит и с ИИ-помощником.
В мире компьютеров есть знаменитая поговорка: «Мусор на входе — мусор на выходе». Это значит: плохое на входе → плохое на выходе. Хорошие, честные, разнообразные примеры делают помощника умным. Плохие или однобокие примеры делают его растерянным.
Задание для иллюстратора: Нарисуйте дружелюбного мультяшного робота, сидящего за столом. Слева от него — аккуратная, красочная стопка фотографий котов (рыжий, чёрный, белый, полосатый). Справа — беспорядочная стопка, где некоторые фотографии перевёрнуты, одна собака подписана «кот», и все коты — рыжие. Робот смотрит на беспорядочную стопку с большим вопросительным знаком над головой и закрученными глазами. Мягко, смешно, не страшно. Яркие пастельные тона.
Альтернативный текст: Мультяшный робот в замешательстве смотрит на беспорядочную стопку однобоких и неправильно подписанных картинок животных.