Промт инжиниринг - страница 2

Формат и стиль ответа

Направление логики рассуждения

Уровень детализации

Память и контекст в пределах одной сессии

Возможность передачи новых фактов

Эффективные промты – это инструмент управления языковой моделью. Чем точнее и осознаннее вы формулируете запросы, тем продуктивнее становится взаимодействие с ИИ.

Как работают промты: интуитивное объяснение

Давайте разберёмся, что делает промт и как шаблоны влияют на поведение языковой модели. Рассмотрение примеров поможет понять, как ваши запросы формируют ответы модели и какие реакции они вызывают.

Почему важны шаблоны? Языковые модели, такие как ChatGPT, обучены предсказывать следующее слово на основе предыдущего контекста. Они анализируют текст, подбирая вероятные продолжения, и делают это снова и снова. В процессе обучения модель изучала огромные массивы данных, пытаясь угадывать следующее слово, предложение или даже абзац.

Одной из ключевых способностей модели является распознавание шаблонов. Например, если ввести:

Продолжи рассказ: У маленького котёнка была…

модель почти наверняка продолжит:

белая шерстка, и он всегда мурлыкал, когда его гладили.

Это происходит потому, что тема «котёнок» и описания его внешности – частая структура в текстах.

Вывод: если использовать шаблоны, которые модель уже «знает», можно получить более последовательные и предсказуемые ответы.

Но что будет, если немного изменить фразу? Например

Однажды у девочки появилась квантовая…

Теперь шаблон стал менее очевидным, и модель не знает, как его продолжать. Поэтому она может придумать что-то новое, например

Однажды у девочки появилась квантовая записная книжка, в которую можно было вписывать события до того, как они происходили.

Ключевое слово квантовая задаёт направление для генерации текста, поскольку связано с необычными, научными или фантастическими темами.

Вывод: если вы хотите получить предсказуемый ответ, используйте сильные шаблоны. Если же хотите нестандартного результата, попробуйте изменять структуру фразы и добавлять необычные слова.

Как получить более точные ответы?

Чем конкретнее запрос, тем более детальный ответ выдаст модель. Сравним два варианта:

Общий запрос:

Расскажите про Лувр.

Ответ будет стандартным: это один из крупнейших художественных музеев мира, расположенный в Париже, с богатой коллекцией, включающей "Мону Лизу" и "Венеру Милосскую".

Более точный запрос:

Расскажите про Лувр в контексте его подземных галерей.

Теперь модель сосредоточится на архитектурных особенностях и истории этих пространств: как они появились, для чего использовались, и что можно там увидеть сегодня.

Вывод: если хотите получить конкретную информацию, включайте в запрос ключевые слова, которые помогут модели сфокусироваться на нужной теме.

Как задать структуру ответа?

Вы можете влиять не только на содержание ответа, но и на его формат. Например, если хотите получить текст в определённой форме, можно задать шаблон:

Заголовок:

Автор:

Краткое содержание:

Модель увидит этот формат и, скорее всего, подстроит ответ под него.

Итоги

Шаблоны влияют на предсказуемость – если модель «знает» шаблон, она будет следовать ему.

Чем точнее запрос, тем точнее ответ – добавляйте ключевые слова и конкретику.

Формат имеет значение – если хотите получить текст в определённом стиле, задавайте структуру заранее.

Правильная формулировка промптов – это искусство, но, понимая, как модель анализирует текст, можно научиться получать максимально точные и полезные ответы.