Заголовок:
Простой промпт - почему получается сухой и скучный текст?

Текст:
Замечал, что если дать нейросети короткий и общий запрос, она вроде отвечает по теме, но без души - всё шаблонно, формально и без толковых деталей. Вот напишешь просто "расскажи про машинное обучение" - в итоге получаешь сухой набор базовых понятий и общих определений, никаких конкретных примеров или живых деталей. Можно хоть сколько ждать, а из выдачи особо ничего интересного не вытянуть.

Пробовал структурировать вопросы - разбивать на части, добавлять запросы "расскажи на примере", "покажи, как сделать" - эффект лучше, но всё равно остаётся ощущение, что это просто мёртвая база знаний, без опыта. Например, когда я просил объяснить разницу между supervised и unsupervised, получил формулировки почти из учебника, а не живое понимание и примеры с реальными задачами. Причём именно так - с живым опытом - обычно и хочется, а тут только сухие определения.

Ещё курьёз: когда пытался прокачать запрос с конкретными инструментами - например, "объясни на примере Python и scikit-learn", то ответы стали длиннее и начали появляться примерчики кода, но всё равно в основном это просто синтаксис и стандартные кейсы, типа классификации ирисов, которые встречались в сотнях гайдов раньше. Настоящих "историй из жизни", нестандартных штук, рабочих лайфхаков - почти нет. В итоге складывается впечатление, что нейросети ловят паттерны текста, но за душу не берут. Вот с этим пока и борюсь - как донести, что нужен именно живой, правдивый опыт, а не сухая сводка.