Как заставить ChatGPT писать длинные тексты: секреты промтов

Нейросети вроде ChatGPT способны за считанные секунды написать текст на любую тему. Но вот незадача: вместо развернутой статьи часто получается пара абзацев. Чтобы получить действительно длинный, содержательный материал, мало просто задать тему — нужно уметь правильно ставить задачи нейросети. В этой статье разберём, как с помощью точных промтов и тонкой настройки управлять объёмом текста, а заодно научимся грамотно внедрять ключевые слова про нейросети в генерацию.

Как работают нейросети при генерации текстов

Чтобы получать от ИИ действительно длинные, развернутые тексты, важно понимать, как они устроены. Нейросети основаны на архитектуре трансформеров — сложных алгоритмах, которые анализируют последовательности слов и учатся предсказывать логичное продолжение текста. Обучение таких моделей проходит на огромных массивах данных, благодаря чему они способны генерировать осмысленный контент на любую тему.

Несмотря на масштаб обучения и мощность языковых моделей, по умолчанию они стремятся к краткости. Искусственный интеллект оценивает запрос, после старается дать «достаточно хороший» ответ минимального объема, чтобы быстро закрыть информационную потребность пользователя. Например, если попросить Chat GPT или Яндекс.Чат написать статью о нейросети для обучения, модель ограничится несколькими абзацами, в которых тезисно изложит основные факты. Это заложено в базовых настройках — модели не удлиняют контент без явной инструкции.

Именно поэтому, чтобы получить длинную статью, важно чётко задавать промпты: требовать развернутого ответа, указывать необходимость раскрытия каждого аспекта темы, добавления примеров, пояснений, а также промежуточных выводов. Без таких указаний даже самые продвинутые модели будут отвечать коротко и поверхностно.

ОБЗОРНЫЙ ПРАКТИКУМ ПО НАШУМЕВШИМ НЕЙРОСЕТЯМ

DEEPSEEK И QWEN За 2 часа сделаем полный обзор новых мощных AI-моделей, которые бросают вызов ChatGPT

ТОП-подарки всем участникам лекции:

• Возможность получить Доступ в Нейроклуб на целый месяц
• Как AI ускоряет работу и приносит деньги
• За 2 часа вы получите четкий план, как начать работать с AI прямо сейчас!

Участвовать бесплатно

Примеры нейросетей для генерации текстов

ChatGPT (OpenAI)

ChatGPT остаётся одной из самых сильных языковых моделей. Обновление GPT-4 показывает способность выдерживать заданный стиль — будь то академический, деловой или креативный. Она умеет строить сложные рассуждения, постепенно развивая тему, избегая поверхностного изложения. ChatGPT подходит для создания аналитических обзоров, образовательных материалов, технической документации и креативных сценариев.

Преимущества: высокая глубина проработки тем, качественная работа с большими объёмами информации без потери логики, богатый языковой инструментарий.
Недостатки: без точной настройки промта может упрощать сложные темы или слишком обобщать информацию. Для работы в РФ может быть ограничен, могут понадобиться специальные платформы-посредники, что может быть неудобно для регулярного использования.

ЯндексGPT 

ЯндексGPT — российская нейросеть, оптимизированная для создания русскоязычного контента. Она учитывает особенности русского языка: синтаксис, стилистические нормы, правила построения абзацев. ЯндексGPT хорошо справляется с задачами делового общения, написанием инструкций, публикаций в СМИ или корпоративных слоганов. В отличие от иностранных моделей, она лучше чувствует нюансы русской речи, менее склонна к англоязычным калькам.

Преимущества: естественная русская речь, точная передача смысловых оттенков, хорошая стилистическая адаптация под запрос пользователя.
Недостатки: ограниченные возможности для генерации сложных, многоуровневых текстов без дополнительной настройки; пока что уступает ChatGPT в удержании длинного контекста.

DeepSeek

DeepSeek — это относительно новая нейросеть, которая быстро завоевала популярность благодаря способности глубоко раскрывать темы, удерживать сложные логические конструкции на больших объёмах информации. В отличие от многих моделей, DeepSeek умеет не просто пересказывать факты, а строить план с анализом, примерами и разными точками зрения. Она особенно хорошо проявляет себя в написании технических обзоров, отраслевой аналитики, экспертных материалов, где требуется разносторонний подход.

Преимущества: сильная логическая структура текста, умение находить нестандартные связи между фактами, разнообразие примеров.
Недостатки: при недостаточно чётких запросах может уходить в излишнюю детализацию или повторяться.

Секреты эффективных промтов для длинных текстов

Чтобы заставить нейросеть вроде ChatGPT или ЯндексGPT писать длинные и детальные тексты, важно правильно формулировать промты. Сам запрос должен быть таким же подробным, каким вы хотите видеть итоговый ответ. Чем яснее и структурированнее инструкция, тем качественнее и длиннее получится результат.

1. Четко указывайте объём.
   Фразы вроде «Напиши подробную статью объемом не менее 3000 слов» или «Составь развернутый план с примерами» напрямую задают ИИ рамки объема. Без таких требований модель выберет минимально достаточный вариант, а значит завершит генерацию слишком рано.
2. Просите раскрыть тему по пунктам.
   Структура помогает языковым моделям развить мысль. Вместо общего запроса лучше сформулировать его так: «Раскрой тему в пять разделов: история, текущее состояние, перспективы, вызовы, практическое применение». 
3. Добавляйте требования к детализации.
   Формулировки вроде «Приводи примеры», «Разъясняй термины», «Делай промежуточные выводы после каждого раздела» заставляют ИИ глубже погружаться в материал. Такая детализация естественным образом удлиняет статью.
4. Заранее встраивайте ключевые темы.
   Если важно внедрить ключевые слова, стоит указать это прямо в промте: «Обязательно упоминай развитие нейросетей, роль ЯндексGPT и ChatGPT в бизнесе, образовании». Тогда модель будет органично вплетать нужные фразы.

Тонкая настройка запросов

Даже правильно сформулированный промт можно усилить, если применять техники тонкой настройки. Это позволяет получать от ИИ более глубокие и длинные тексты, которые не выглядят искусственно растянутыми.

1. Используйте поэтапные запросы.
   Вместо одной общей команды разбивайте работу на этапы: сначала попросите составить план статьи, затем подробно раскрывать каждый пункт отдельно. Например: «Сначала составь план статьи о развитии нейросетей, затем для каждого раздела напиши не менее 500 слов с примерами и выводами». Такой подход помогает искусственному интеллекту лучше организовать материал, что естественно увеличивает его объём.
2. Указывайте стиль, глубину раскрытия.
   Нейросети ориентируются на стиль, который вы задаете в промте. Формулировки типа «Пиши в академическом стиле с глубоким анализом», «Используй научные примеры, цитаты исследований» сразу настраивают модель на более основательный развернутый текст.
3. Задавайте уточняющие подсказки.
   После основного промта можно добавить дополнительные инструкции: «Если раздел короткий, приводи дополнительные примеры» или «Если тема раскрыта недостаточно, предложи расширение через вопросы и ответы». Это удерживает ИИ от поверхностных ответов и подталкивает к углублению материала.
4. Уточняйте важность ключевых слов.
   Если статья должна включать определенные термины, связанные с нейросетями (например, «обучение с подкреплением», «нейросетевые архитектуры», «развитие ЯндексGPT в России»), важно прямо попросить ИИ не просто упомянуть их, а раскрыть значение этих терминов в тексте. Это не только увеличивает объём, но и делает материал более насыщенным по смыслу.

Использование цепочек промтов и «разогрева»

Даже самые мощные нейросети, вроде ChatGPT или ЯндексGPT, иногда «ленятся» писать длинные статьи без правильной подготовки. Чтобы добиться максимальной развернутости, можно использовать две эффективные техники — цепочки промтов с предварительным разогревом модели.

Цепочка промтов — это серия последовательных запросов, где каждый следующий уточняет или расширяет предыдущий. Например, сначала вы запрашиваете общий план статьи, затем просите раскрыть каждый пункт в отдельности, а потом дополнить текст примерами, реальными кейсами. Такой пошаговый подход позволяет лучше удерживать фокус, избегать поверхностных ответов, а также естественно наращивать объём материала.

Пример цепочки промтов:

• «Составь подробный план статьи о применении искусственного интеллекта в бизнесе.»
• «Раскрой первый пункт плана на 500–700 слов с примерами компаний, использующих ChatGPT и ЯндексGPT.»
• «Теперь подробно опиши второй пункт, добавляя реальные кейсы использования нейросетей в маркетинге.»

2. Как работает «разогрев» перед основной задачей.
   Разогрев — это серия коротких запросов, которые настраивают модель на нужный стиль, а также глубину перед началом основной работы. Сначала можно попросить объяснить тему простыми словами, затем — академическим стилем, а после — предложить краткий обзор. Такие этапы позволяют модели «разогреться», начать глубже воспринимать запрос и легче переключиться на генерацию длинного текста.

Пример разогрева:

• «Объясни, что такое икусственный интеллект простыми словами.»
• «Теперь напиши краткий академический обзор по теме.»
• «На основе этих данных напиши развёрнутую статью объемом 3000 слов, с разделением на главы и добавлением практических примеров.»

Эти техники особенно эффективны, если вы планируете интегрировать в текст ключевые слова про ИИ — так модель успевает собрать максимум контекста, а также выдаёт не только длинный, а еще логически выстроенный контент.

Заключение

Чтобы заставить нейросети вроде ChatGPT или ЯндексGPT писать действительно качественный контент, мало просто сформулировать тему. Ключ к успеху — правильная работа с промтами: чёткая постановка задачи, указание объёма, детализация структуры и использование цепочек запросов.

Тонкая настройка позволяет не только увеличить объём текста, но и сделать его более содержательным, насыщенным примерами и точными формулировками. Разогрев модели и последовательное развитие темы через уточняющие промты помогают добиться глубины изложения, а грамотное внедрение ключевых слов про нейросети делает текст более релевантным для поисковых систем и интересным для читателей.

Умение управлять нейросетями через промты — важный навык для всех, кто работает с контентом. Чем лучше вы ставите задачи модели, тем выше качество и ценность полученного результата.