A GBT 5.2 bevezetése után a felhasználók közül sokan észrevették, hogy ugyanazokra a parancsokra rosszabb eredményeket kapnak, mint korábban a GPT-5 vagy a GPT-4 esetében. Az új modell átalakított architektúrája alapjaiban változtatta meg az utasítások értelmezésének logikáját: rendkívül szó szerint követi a promptokat, és nem törekszik az értelmezési hézagok pótlására.
A bemutató segítségével megtudhatjuk, hogyan alkalmazkodhatunk ehhez a változáshoz különböző hivatalos trükkök és technikák révén, amelyeket az OpenAI útmutatói és a GPT Image 1.5 dokumentációjából gyűjtöttek össze. Szó esik például az XML-alapú prompt szerkezetről, a „router nudges”-ról, amelyek mélyebb gondolkodásra késztetik a modellt, valamint arról, hogyan szabályozható a kimenet hossza konkrét utasításokkal.
Felsorolásra kerülnek a hatékony képgenerálás lépései, beleértve a hat összetevőből álló formula használatát, amellyel minden nagyobb AI képtool kiválóan működik. Bemutatásra kerül, miként lehet többlépcsős munkafolyamatot, például egy üzleti prezentáció vázlatát fokozatosan, pontonként, strukturáltan kialakítani, így könnyebben elkerülhetők a hibák és garantálható a jobb minőség.
További haladó stratégiák – mint a „few shot prompting”, szerepjátékos promptok vagy meta prompting – szintén részletesen megjelennek, bemutatva, miként nyerhetünk jelentős előnyt a promptolás optimalizálásával, és hogyan építhetünk folyamatosan bővíthető sablon-könyvtárakat.
Az anyag végigvezet a legfontosabb paradigmaváltó elveken, kiemelve a strukturáltság, az egyértelműség és a kontroll jelentőségét az AI-alapú szövegkészítés és képgenerálás minőségében.
