Мастерство промптинга: как получить умные ответы от AI

Большинство людей используют чат-боты для быстрых ответов, но мы обнаружили, что более глубокое понимание их работы помогает значительно улучшить качество ответов. С правильно сформулированными запросами результаты становятся более точными, чёткими и соответствующими нашим задачам.

LLM — это не усовершенствованный Google, а машина для распознавания шаблонов

Мы считаем, что большая языковая модель (LLM) — это прежде всего машина для анализа языка и распознавания шаблонов. Тот факт, что она иногда выдаёт полезную информацию, — это, скорее, побочный эффект обучения. Модель обучается на огромном количестве человеческих текстов, что позволяет ей улавливать закономерности в языке. Она не «знает» фактов, а лишь воспроизводит шаблоны, которые видела в данных. Например, она знает, что после фразы «Великий лондонский пожар» часто следует число 1666.

Распознавание шаблонов в контексте языка может принимать разные формы:

• Понимание того, как лексика и структура предложений формируют различные стили письма.
• Выявление семантически схожих конструкций и то, как язык передаёт настроение.
• Сопоставление идей между разными областями знаний.

Именно в этом заключаются сильные стороны современных чат-ботов. Чтобы использовать их более эффективно, мы предпочитаем применять несколько подходов.

Основные приёмы для улучшения запросов

Ролевая игра

Языковые модели универсальны. Чтобы получить качественный ответ, мы сужаем контекст, предлагая чат-боту принять на себя конкретную роль или персону. Например, вместо общего вопроса можно попросить: «Ты — финансовый консультант, который общается с начинающим инвестором. Объясни, что такое опцион на акции». Это помогает модели сфокусироваться на цели и адаптировать стиль общения, что делает ответ более понятным и релевантным.

Декомпозиция

Ответы языковых моделей, как правило, ограничены по длине. Поэтому мы предпочитаем разбивать сложные задачи на несколько последовательных запросов. Это позволяет получить полную детализацию на каждом этапе. Например, если нужно подготовить план курса, мы не задаём один большой вопрос, а разбиваем его на части: «Сначала выступи в роли исследователя и найди темы. Затем, в роли преподавателя, составь план. И, наконец, в роли копирайтера, напиши содержание для первой недели».

Цепочка мыслей

Чтобы улучшить логические рассуждения модели, мы просим её «думать вслух». Если задать чат-боту сложный вопрос напрямую, он может сгаллюцинировать. Чтобы этого избежать, мы просим его сначала взять на себя роль аналитика, подумать перед ответом и обосновать каждый шаг своего решения. Поскольку модели являются вероятностными, каждая логическая мысль увеличивает вероятность верного ответа.