1000 слов с ChatGPT. 5 шагов — 10 дней

Начнём с самого первого и, пожалуй, самого важного навыка, который мы должны освоить при работе с ChatGPT — умения составлять правильные списки слов.

На первый взгляд может показаться, что здесь всё просто: мы хотим выучить 1000 слов — значит, нужно попросить ChatGPT дать нам эти 1000 слов.

Но именно здесь и начинается первая ошибка.

Если вы напишете ChatGPT:

«Дай мне 1000 английских слов для изучения»,

он действительно даст вам 1000 слов. Но проблема в том, что это будут просто какие-то 1000 слов. Среди них могут оказаться слова разной частотности, из разных сфер жизни, разных частей речи и разной степени полезности именно для вас.

Это всё равно что прийти в огромный супермаркет и сказать:

«Дайте мне еды».

Вам действительно дадут много еды. Но будет ли в этой тележке то, что вам нужно? Возможно, там окажутся ананасы, корм для собак, десять видов соусов и продукты, которые вы никогда не едите.

С ChatGPT происходит примерно то же самое.

Чем шире наш запрос, тем шире будет ответ.

Поэтому одна из главных задач в нашей системе — научиться не просто задавать ChatGPT вопросы, а правильно фильтровать информацию.

Нам не нужны все слова языка

Представьте, что вы решили выучить английский язык и открыли словарь.

В английском языке огромное количество слов. Но нужны ли вам они все?

Конечно, нет.

Если вы посмотрите на свою собственную жизнь, то заметите интересную вещь: в повседневном общении мы постоянно используем одни и те же слова.

Обычный человек утром встаёт, умывается, завтракает, идёт или едет куда-то, работает, разговаривает с людьми, покупает продукты, готовит еду, отдыхает, смотрит что-то, пользуется телефоном, обсуждает планы, выражает эмоции.

И для описания огромного количества этих ситуаций мы снова и снова используем одни и те же базовые слова.

Поэтому вместо того, чтобы хаотично брать 1000 слов из огромного словаря, мы будем создавать частотные списки.

Что такое частотный список?

Частотный список — это список слов, отобранных по тому, как часто они используются в языке.

Например, если мы изучаем глаголы, нам гораздо полезнее сначала выучить распространённые глаголы вроде:

go, come, take, give, get, make, put, want, need, know, think

и только потом переходить к более редкой лексике.

Почему?

Потому что каждое выученное частотное слово начинает работать сразу во множестве ситуаций.

Частотные слова — это фундамент.

Если вы сначала выучите 100 редких и красивых глаголов, не зная при этом базовых, вам придется очень долго ждать ситуацию, в которой вы сможете эти редкие глаголы употребить.

А если у вас есть фундамент из самых употребляемых слов, то на него постепенно можно достраивать всё остальное.

А достаточно ли нам частотности?

И вот здесь появляется ещё один важный момент.

Да, совершенно точно, что частотный список слов для нас более полезен, чем просто такой-то список. Но является ли частотность единственным условием, делающим наш список идеальным для набора первой 1000 слов? И вот здесь будет ответ — нет.

Почему?

Во-первых, потому что наш мозг любит, чтобы все лежало по полочкам. Содержание какого шкафа вы вы запомните быстрее — того, в котором все вещи скомканы, перемешаны и распиханы как попало по полкам? Или того, в котором на каждой полке лежит своя группа вещей — на одной полке шорты, на второй джинсы?

Со словами всё точно так же. Если мы составим список просто из 1000 базовых слов, то в нем все слова будут перемешаны, и мозг будет ощущать это как хаос.

A cat, of, over, drive, fast, fat… Просто куча слов, перемешанных вместе.

Во-вторых, мы должны помнить, что каких-то слов нам нужно меньше, каких -то больше, и было бы неплохо этим управлять вручную. Чем четче изучаемый материал классифицирован и разложен по полкам, тем легче нам будет с ним работать.

Итак, делаем вывод, что просто 1000 часто употребляемых слов — это очень широкий запрос. А как нам заузиться? На какие еще группы можно поделить наши слова?

И здесь мы вспоминаем, что язык состоит из разных частей речи.

Существительные, глаголы, прилагательные, наречия и другие элементы.

Поэтому мы начинаем сужать нашу воронку.

Представьте фильтр для воды.

Сначала через него проходит абсолютно всё. Затем мы устанавливаем первый фильтр — например, по частотности.

Из огромного количества слов остаются только часто употребляемые.

Затем ставим второй фильтр — часть речи.

Например:

«Из этих слов мне нужны только глаголы».

Теперь список становится ещё уже.

Но мы можем поставить и третий фильтр — место употребления или конкретную жизненную ситуацию.

Например:

«Мне нужны глаголы, которые я могу использовать, когда говорю о действиях на кухне».

И вот здесь мы получаем уже совершенно другой результат.

У нас получается:

все слова языка → частотные слова → частотные глаголы → частотные глаголы для конкретной ситуации.

Добротный тематический список часто употребляемых слов. Именно так мы и будем работать с ChatGPT. Разберем еще раз на примерах, как формируется логика промта для чата.

Фильтр №1 — частотность

Первое, что мы говорим ChatGPT:

Мне нужны часто употребляемые слова.

Это уже значительно лучше, чем просто:

«Напиши 1000 слов».

Но мы можем пойти дальше.

Фильтр №2 — часть речи

Допустим, сейчас мы решили работать с глаголами.

Тогда мы говорим:

«Мне нужны только часто употребляемые глаголы».

Теперь ChatGPT не должен смешивать глаголы с существительными, прилагательными и другими словами.

Например, нам не нужен список из:

house, beautiful, quickly, run, table, eat…

Нам нужен именно список глаголов:

go, come, take, give, put, make…

Фильтр №3 — область употребления

А теперь самое интересное.

Мы можем отфильтровать слова ещё и по тому, где и для чего мы собираемся их использовать.

Например, представим, что мы хотим научиться описывать свои действия на кухне.

Тогда вместо огромного списка английских глаголов мы просим:

«Дай мне часто употребляемые глаголы, которые я могу использовать при описании работы на кухне».

И здесь мы уже очень сильно заузили нашу задачу и мозг нам за это благодарен, так как теперь мы можем представить кухню в голове, и «дать конкретную полку» этой информации. Тематический фильтр — один из самых полезных. Вам не обязательно выбирать узкие темы, типа «кухня». Вы можете попросить список из слов по теме «в супермаркете» или «на улице». Это очень полезно и исключает необходимость учить то, что для вас сейчас не актуально. В этой книге я привожу пример на словах по теме «кухня», чтобы было нагляднее.

Итак, нам могут понадобиться глаголы:

cut, wash, cook, boil, fry, pour, mix, add, take, put, open, close, turn, heat…

Причём часть из этих слов будет полезна не только на кухне. Они могут встречаться и в десятках других ситуаций. Просто мы зашли в этот список через дверь, на которой написано «кухня».

Наша задача — найти частотные слова, которые особенно удобно изучать через кухонный контекст.

С фильтрами понятно. А как это оформить?

Но даже после того, как мы определились с фильтрами, наша работа с ChatGPT ещё не закончена.

Нам важно не только какие слова он даст, но и как он их оформит.

Потому что список можно оформить так, что учить его будет неудобно.

А можно сразу попросить ChatGPT сделать таблицу, с которой будет легко работать.

Например, мы можем попросить его составить таблицу из трёх колонок: английское слово; транскрипция; перевод.

Причём с транскрипцией мы тоже можем сделать одну полезную вещь.

Мы можем запросить два варианта, чтобы у нас был выбор: международную транскрипцию IPA, а рядом — приблизительное произношение русскими буквами. Вот пример:

IPA: /æpəl/

Русская транскрипция: эпл

Это особенно удобно на начальном этапе, когда мы ещё плохо ориентируемся в английской фонетической транскрипции.

Пример хорошего промта

Создай для меня список из 50 английских глаголов.

Используй только часто употребляемые глаголы, которые реально встречаются в современной повседневной разговорной речи.

Мне нужны глаголы, которые я могу использовать для описания обычных действий на кухне: приготовление еды, использование посуды и кухонных предметов, приготовление напитков, уборка и другие повседневные действия на кухне.