Основы промт-инжиниринга

Уже гораздо лучше! Текст стал личным и более содержательным. Но можно еще улучшить.

Шаг 5. Вторая итерация (финальные штрихи):

Вы: Отлично! Теперь добавь в конце призыв к действию: попроси подписчика ответить на это письмо, кратко рассказав о своей главной финансовой цели. Это поможет мне лучше адаптировать контент.

Шаг 6. Финальный результат:

"Привет! Я очень рад, что ты присоединился к 'Финансовому компасу'. Спасибо за доверие! Я верю, что управлять деньгами может каждый, и моя цель – помочь тебе в этом. В ближайших письмах мы начнем с основ: сначала разберем, как составить личный бюджет; затем поговорим о создании подушки безопасности; а после сделаем первые шаги в мир инвестиций.

P.S. Я буду очень благодарен, если ты ответишь на это письмо и в двух словах расскажешь о своей главной финансовой цели. Это поможет мне сделать рассылку еще полезнее именно для тебя!"

Вот это – идеальный результат. Мы получили его не с первого раза, а путем последовательных уточнений. Именно такой итеративный подход и отличает профессионала.

Активное управление контекстом!

Теперь вернемся к проблеме "забывания" в длинных диалогах. Как заставить модель помнить о самых важных инструкциях, даже если они были даны 50 сообщений назад? Ответ прост: нужно периодически "освежать" ключевую информацию в ее окне контекста.

Самый надежный способ – это промт-суммаризация.

Перед тем, как дать новую комплексную задачу в длинном чате, начните свой промт с короткой сводки-напоминания.

Вспомним наш пример с приложением "Хронограф".

Плохой промт (после долгого диалога):

Хорошо, а теперь напиши короткий рекламный слоган для нашего приложения.

Хороший промт (с напоминанием):

Продолжаем работу над проектом. Напоминаю ключевые детали: мы создаем мобильное приложение 'Хронограф' для изучения редких исторических фактов. Наша аудитория – студенты и эрудиты. Главная фишка – ежедневные факты в формате сторис. Тон общения – современный и увлекательный. Теперь, с учетом всего этого, придумай пять вариантов рекламных слоганов.

Такой промт практически гарантирует, что модель не потеряет нить и будет работать с той информацией, которая важна вам именно сейчас. Вы как бы берете самые важные файлы и кладете их на самый верх стола, чтобы они всегда были перед глазами.

Заключение!

Освоив техники ведения диалога, итеративного улучшения и управления контекстом, вы совершаете фундаментальный сдвиг. Нейросеть становится вашим полноценным рабочим партнером. Партнером, которого можно и нужно направлять, обучать и корректировать для достижения сложных, многоступенчатых целей.

Глава 5: Основные техники промтинга: Zero-Shot, One-Shot и Few-Shot Prompting.

В предыдущих главах мы научились конструировать промты из отдельных компонентов, задавать им нужный тон и вести последовательный диалог. Теперь мы сделаем шаг назад, чтобы увидеть картину целиком. Мы изучим три основополагающих способа постановки задачи для нейросети. По сути, это три главных "режима", в которых вы можете с ней общаться. Все, что мы изучали до этого, – это способы сделать каждый из этих режимов более точным и эффективным.

Понимание разницы между этими техниками и умение выбирать нужную в зависимости от ситуации – это то, что окончательно переведет вас из категории "продвинутых пользователей" в категорию настоящих промт-инженеров. Это даст вам то самое чувство полного контроля, когда вы заранее знаете, как подойти к задаче, чтобы получить предсказуемый результат.

Техника первая! Zero-Shot.

Zero-Shot Prompting (промтинг "с нулевым выстрелом" или без примеров) – это самый распространенный и интуитивно понятный способ взаимодействия с нейросетью. Вы используете его каждый раз, когда просто даете модели задачу, не предоставляя ей никаких образцов для подражания.

Суть техники: Вы полностью полагаетесь на те знания и умения, которые уже были заложены в модель во время ее масштабного обучения. Вы как бы говорите: "Ты – невероятно мощная языковая модель, тебя обучили на всей библиотеке человечества. Я верю, что ты уже знаешь, как выполнить эту задачу. Просто сделай это".

Это прямой приказ, основанный на доверии к "образованию" нейросети.

Когда эта техника работает лучше всего?

Zero-Shot – это ваш основной инструмент для огромного спектра задач. Он максимально эффективен, в следующих случаях:

Первое! Задача является общеизвестной и стандартной. Например: перевод текста, написание краткого содержания, ответ на фактический вопрос, математические вычисления. Модель выполняла подобные задачи миллионы раз во время обучения и отлично знает, как это делать.

Второе! Вам нужна максимальная креативность. Когда вы хотите сгенерировать идеи, написать стихотворение или придумать варианты названий, вы часто не хотите ограничивать модель своими примерами. Вы хотите, чтобы она использовала всю широту своих "знаний" и выдала что-то действительно новое.

Третье! Вы хотите получить быстрый, "черновой" результат. Например, если вам нужно быстро набросать структуру статьи или получить первоначальный черновик текста, который вы затем будете самостоятельно редактировать и улучшать. В таких случаях нет смысла тратить время на подбор примеров, так как ваша цель – получить не финальный продукт, а лишь основу для него.

Примеры качественных Zero-Shot промтов!

Даже в рамках этой, казалось бы, простой техники есть огромная разница между плохим и хорошим промтом. Хороший Zero-Shot промт все равно использует компоненты, которые мы изучили: Роль, Контекст, Задачу и Ограничения.

Пример первый. Классификация текста!

Плохой промт:

Какой здесь тон? Отзыв: "Обслуживание было просто ужасным, ждал официанта 40 минут. Больше сюда ни ногой."

Модель, скорее всего, ответит правильно ("негативный"), но это слишком простой запрос.

Хороший промт:

Ты – аналитик клиентского опыта. Проанализируй следующий отзыв и классифицируй его по двум параметрам. Первый – тональность (позитивная, негативная или нейтральная). Второй – основная тема жалобы (сервис, качество еды, чистота, цена). Отзыв: "Еда была восхитительной, особенно понравился стейк. Но обслуживание было просто ужасным, ждал официанта 40 минут, а счет несли еще полчаса. За такие деньги ожидаешь лучшего сервиса."

Здесь мы не даем примеров, но мы четко ставим задачу, задаем роль и формат. Это сложный, но все еще Zero-Shot промт, с которым справится хорошая модель.

Пример второй. Генерация идей!

Плохой промт:

Придумай название для кофейни.

Вы получите список из банальных и предсказуемых названий вроде "Кофейный уголок" или "Арома-кофе".

Хороший промт:

Ты – креативный директор брендингового агентства. Придумай 10 названий для новой кофейни в стиле лофт, расположенной в бывшем здании типографии. Целевая аудитория – творческая молодежь, фрилансеры. Названия должны быть короткими, современными и обыгрывать темы печати, букв, слов или бумаги.

Результаты будут на порядок интереснее.

Главное ограничение Zero-Shot.

Эта техника начинает давать сбои, когда ваша задача требует очень специфического, нестандартного формата ответа или уникального стиля, которому модель не была обучена. Если вы хотите, чтобы нейросеть отвечала в стиле вашей компании, классифицировала запросы по вашей внутренней системе или писала код по вашим внутренним стандартам, она не сможет сделать это без примеров. Она просто не знает, как это выглядит.

Именно в этот момент, когда силы прямого приказа оказывается недостаточно, на сцену выходят более точные и мощные техники.

Техника вторая! One-Shot.

One-Shot Prompting (промтинг "с одним выстрелом") – это техника, при которой вы даете модели ровно один пример того, как нужно выполнить задачу, а затем просите ее применить этот образец к новым данным.

Суть техники: Вы предоставляете нейросети один эталонный пример в формате "Вот входные данные – Вот идеальный результат". Этот пример служит шаблоном. Модель смотрит на него, анализирует, какую трансформацию вы произвели, и пытается в точности скопировать эту трансформацию для вашего нового запроса.

Это невероятно эффективный способ быстро "объяснить" модели правила игры для конкретной, узкой задачи.

Когда эта техника работает лучше всего?

One-Shot – это ваш главный инструмент для форматирования и стилизации. Он идеален, в следующих случаях:

Первый. Вам нужен результат в строго определенном, но простом формате. Например, извлечь из текста данные и представить их в виде "Имя: , Фамилия: ".

Второй. Вы хотите задать простой, но специфичный стиль. Например, превращать длинные предложения в короткие и броские заголовки.

Третий. Задача достаточно проста, но ее сложно описать словами. Иногда проще один раз показать, чем сто раз объяснить.

Примеры качественных One-Shot промтов:

Пример первый. Трансформация формата данных.

Задача: У вас есть строки текста с информацией о пользователях, и вам нужно привести их к единому, чистому формату.

Промт:

Извлеки данные из текста и представь их в формате 'Параметр: Значение', где каждый параметр находится на новой строке.

Пример: Вход: 'Заказ 951, пользователь Уильямс, сумма 250 долларов, статус в обработке.' Выход: Номер заказа: 951 Клиент: Уильямс Сумма: 250 долларов Статус: в обработке

Теперь обработай этот текст: Вход: 'Пользователь Джонсон, статус отправлен, id заказа 952, сумма 135.'

Модель видит ваш пример и точно понимает, что от нее требуется: найти соответствующие данные, присвоить им правильные названия (даже если порядок во входном тексте другой!) и расположить все на новых строках. Результат будет идеально отформатирован с первой попытки.

Пример второй. Имитация простого стиля!

Задача: Превращать формальные новостные поводы в короткие, интригующие заголовки для соцсетей.

Промт:

Преврати официальное утверждение в короткий, энергичный заголовок для новостного канала.

Пример: Утверждение: 'Согласно отчету аналитического отдела, наш новый продукт продемонстрировал рост квартальных продаж на 50 процентов.' Заголовок: 'Продажи взлетели: на пятьдесят процентов за квартал!'

Теперь преврати это утверждение: 'Интеграция нового программного модуля в нашу систему позволила сократить среднее время обработки клиентских запросов на 25 процентов.'

Из одного примера модель поймет все правила: нужно сокращать, добавлять экспрессии ("взлетели") и ставить восклицательный знак.

Но что делать, если логика сложнее, чем простое копирование формата?

Техника третья: Few-Shot.

Few-Shot Prompting (промтинг "с несколькими выстрелами") – это самая мощная из трех техник. Здесь вы предоставляете модели не один, а несколько примеров (обычно от двух до пяти).

Суть техники: Когда модель видит несколько пар "вход -> выход", она не просто копирует формат. Она начинает анализировать и выявлять скрытую закономерность. Она пытается понять логику, которая связывает все ваши примеры. По сути, вы не даете ей шаблон, вы даете ей мини-урок, проводите экспресс-обучение прямо внутри промта.

Это позволяет решать гораздо более сложные и неочевидные задачи.

Когда эта техника работает лучше всего?

Few-Shot незаменим, в следующих случаях:

Первый! Задача требует сложной классификации по вашим собственным правилам. Например, распределить отзывы клиентов по категориям, которые придумали вы, а не модель.

Второй! Логика трансформации данных неочевидна и ее трудно описать словами.

Третий! Вам нужен очень специфичный стиль или тон, который имеет несколько особенностей.

Примеры качественных Few-Shot промтов:

Пример первый. Сложная классификация!

Задача: Вы работаете в поддержке и вам нужно автоматически распределять входящие сообщения от пользователей по трем внутренним категориям: "Проблема с оплатой", "Технический вопрос" и "Предложение по улучшению".

Промт:

Классифицируй сообщение пользователя по одной из трех категорий: "Проблема с оплатой", "Технический вопрос", "Предложение по улучшению". Вот несколько примеров:

Пример 1: Сообщение: 'Здравствуйте, не могу найти, где отменить подписку в настройках.' Категория: 'Технический вопрос'

Пример 2: Сообщение: 'С меня списали деньги за этот месяц дважды! Разберитесь!' Категория: 'Проблема с оплатой'

Пример 3: Сообщение: 'Было бы очень здорово, если бы в приложении появилась темная тема.' Категория: 'Предложение по улучшению'

Пример 4: Сообщение: 'После последнего обновления программа стала вылетать при запуске.' Категория: 'Технический вопрос'

Теперь классифицируй это сообщение: Сообщение: 'Почему я не могу оплатить подписку картой вашего банка-партнера?'

Посмотрите, насколько сложна логика. В последнем сообщении есть и слово "оплатить", и слово "банк", но по сути это техническая проблема, связанная с работой платежного шлюза, а не проблема списания. Описать это правило словами было бы очень сложно. Но благодаря нескольким примерам, модель улавливает эту закономерность и с высокой вероятностью даст правильный ответ: "Технический вопрос".

Итог: Когда какую технику выбрать?

Теперь у вас есть три мощных инструмента. Вот простая ментальная модель, которая поможет вам быстро выбирать нужный:

Первое! Если Задача стандартная, и модель точно знает, как ее делать?"

Используйте Zero-Shot. Это самый быстрый и эффективный способ для перевода, суммаризации, мозгового штурма и других общих задач. Не усложняйте без необходимости.

Второе! Если вам нужно, чтобы ответ был в очень специфическом, но простом формате или стиле?"

Используйте One-Shot. Один хороший пример – лучший способ показать модели требуемый шаблон, будь то форматирование текста или имитация простого стиля.

Третье! Если задача сложная, а логика ее выполнения неочевидна и вам нужно, чтобы модель поняла сложные, негласные правила?"

Используйте Few-Shot. Это ваш главный инструмент для сложных классификаций, извлечения данных по вашим личным правилам и обучения модели нюансам вашего уникального стиля.

Освоив эти три фундаментальных способа постановки задач, вы получаете ключ к управлению нейросетью на высоком уровне. Вы больше не действуете вслепую – вы осознанно выбираете стратегию в зависимости от сложности и специфики вашей цели.

Глава 6: Продвинутые стратегии. Chain-of-Thought, Self-Consistency и другие.

В предыдущей главе мы освоили три основных способа постановки задач. Вы научились осознанно выбирать между прямым приказом (Zero-Shot), предоставлением шаблона (One-Shot) и обучением на закономерностях (Few-Shot). Это дало вам ключ к управлению нейросетью на высоком уровне.

Теперь мы поднимемся еще на одну ступень. Мы поговорим о стратегиях, которые нужны тогда, когда задача требует не просто ответа, а рассуждений. Большинство ошибок нейросети совершают не потому, что не знают ответа, а потому, что "торопятся" и пытаются выдать его одним скачком, пропуская промежуточные логические шаги. Продвинутые стратегии как раз и направлены на то, чтобы заставить модель не торопиться, а думать последовательно.

Chain-of-Thought: Заставляем нейросеть "думать вслух"

Chain-of-Thought, или "Цепочка Мыслей" – это, возможно, самый важный прорыв в промт-инжиниринге за последние годы. Это простая, но невероятно мощная техника, которая кардинально повышает точность ответов модели в задачах, требующих логики, математических вычислений или анализа последовательности действий.

Суть техники: Вы прямо просите нейросеть не просто дать финальный ответ, а сначала расписать всю цепочку своих рассуждений шаг за шагом.

Почему это работает? Вспомним, что нейросеть – это система, предсказывающая следующий токен. Когда вы просите ее решить задачу и сразу дать ответ, ей нужно совершить огромный "прыжок" к финальному набору токенов, и вероятность ошибки в этом прыжке очень велика. Но когда вы просите ее расписать решение по шагам, каждая следующая мысль – это маленький, логичный и гораздо более вероятный шажок от предыдущей. Вы заставляете ее решать задачу последовательно, как это делал бы человек, и это резко снижает количество ошибок. По сути, вы просите ее "показать свою работу".

Давайте посмотрим на элементарном примере, где стандартный подход часто дает сбой.

Задача: Простая логическая задачка на внимательность.

Плохой промт (стандартный Zero-Shot):

На столе лежит 5 яблок. Я взял 2 яблока, а затем моя сестра положила на стол еще 3. После этого мы съели 1 яблоко. Сколько яблок осталось на столе?

Современные модели, скорее всего, справятся с этой задачей. Но еще совсем недавно многие из них могли ошибиться, запутавшись в последовательности действий (например, сначала сложить 5+3, а потом вычесть 2 и 1). Они пытались выдать результат сразу.

Теперь давайте применим магию Chain-of-Thought.

Хороший промт (с использованием Chain-of-Thought):

На столе лежит 5 яблок. Я взял 2 яблока, а затем моя сестра положила на стол еще 3. После этого мы съели 1 яблоко. Сколько яблок осталось на столе? Распиши свои рассуждения по шагам, а в конце дай финальный ответ.

Одна простая фраза в конце меняет все.

Вероятный результат:

Конечно, давайте разберем по шагам:

Начальное состояние: На столе было 5 яблок.

Действие 1: Вы взяли 2 яблока. Значит, на столе осталось: 5 минус 2 равно 3 яблока.

Действие 2: Ваша сестра положила еще 3 яблока. Теперь на столе: 3 плюс 3 равно 6 яблок.

Действие 3: Вы съели 1 яблоко. В итоге на столе осталось: 6 минус 1 равно 5 яблок.

Финальный ответ: На столе осталось 5 яблок.

Что мы получили?

Точность. Вероятность правильного ответа приблизилась к ста процентам.

Прозрачность. Вы видите всю логику модели. Если бы она ошиблась на каком-то шаге, вы бы это сразу заметили и могли бы ее поправить.

Управляемость. Вы превратили сложную задачу в последовательность простых, контролируемых операций.

Когда еще необходимо использовать Chain-of-Thought?

Эта техника – ваш главный помощник в любых задачах, где важен не только результат, но и процесс его получения:

Решение любых математических и логических задач.

Анализ текста. Например: "Прочитай этот договор и по шагам объясни, какие пункты могут быть рискованными для арендатора".

Составление планов и инструкций. Например: "Составь пошаговый план по организации переезда в новый офис".

Отладка кода. Например: "Проанализируй этот код и по шагам объясни, где может возникать ошибка".

Техника Chain-of-Thought – это ваш первый и самый важный шаг от простых команд к управлению "мышлением" нейросети. Одна эта техника способна кардинально изменить качество вашей работы со сложными задачами.

Теперь возникает следующий вопрос. А что, если существует несколько путей рассуждений? И как выбрать из них самый надежный? В этом нам поможет техника Self-Consistency.

Self-Consistency! Мнение большинства.

Техника Chain-of-Thought значительно повышает надежность ответов. Но что, если задача настолько сложна, что даже пошаговые рассуждения могут привести к ошибке? Иногда существует несколько путей решения, и некоторые из них могут быть неверными. Здесь нам на помощь приходит стратегия Self-Consistency (Самосогласованность).

Суть техники: Эта техника является надстройкой над Chain-of-Thought. Вместо того, чтобы просить модель сгенерировать одну цепочку рассуждений, вы просите ее сделать это несколько раз, возможно, даже попросив "подумать над задачей по-разному". Затем вы смотрите на финальные ответы, полученные в результате каждой цепочки, и выбираете тот, который встречается чаще всего.

Почему это работает? Это принцип "мнения большинства", примененный к одной нейросети. Представьте, что вы дали сложную задачу комитету из пяти независимых экспертов. Один из них может ошибиться в расчетах, другой – неверно истолковать условие. Но скорее всего, большинство придет к правильному ответу. Генерируя несколько независимых цепочек рассуждений, вы многократно снижаете вероятность случайной ошибки. Даже если одна из "мыслительных" попыток модели окажется неверной, остальные, скорее всего, приведут к правильному результату.

Давайте рассмотрим на примере, который чуть сложнее предыдущего.

Задача: Логическая задачка с процентами и фиксированной скидкой, где важен порядок действий.

Промт с использованием Self-Consistency:

Цена куртки – 250 долларов. На нее действует сезонная скидка 20%. Кроме того, у вас есть персональный купон на скидку в 25 долларов. Какова итоговая цена куртки? Реши эту задачу тремя разными способами, расписав рассуждения для каждого. В конце сравни результаты и дай окончательный ответ.

Такой промт запускает механизм Self-Consistency. Модель попытается найти разные подходы, и здесь есть вероятность, что один из них окажется неверным.

Вероятный результат:

Способ 1. Сначала процентная скидка, потом фиксированная.

Начальная цена: 250 долларов.

Рассчитываем скидку 20%: 250 умножить на 0.2 = 50 долларов.

Цена после процентной скидки: 250 – 50 = 200 долларов.

Применяем купон на 25 долларов: 200 – 25 = 175 долларов. Промежуточный ответ: 175 долларов.

Способ 2. Расчет остаточной стоимости.

Начальная цена: 250 долларов.

Скидка 20% означает, что от цены остается 80%.

Рассчитываем остаточную стоимость: 250 умножить на 0.8 = 200 долларов.

Отнимаем фиксированную скидку по купону: 200 – 25 = 175 долларов. Промежуточный ответ: 175 долларов.

Способ 3. Ошибочный путь.

Начальная цена: 250 долларов.

Сначала применим фиксированную скидку по купону: 250 – 25 = 225 долларов.

Теперь от этой новой суммы рассчитаем скидку 20%: 225 умножить на 0.2 = 45 долларов.

Финальная цена: 225 – 45 = 180 долларов. Промежуточный ответ: 180 долларов.

Сравнение и финальный ответ: Сравнение показывает, что два из трех способов рассуждений привели к ответу 175 долларов, и только один – к ответу 180 долларов. Метод большинства указывает, что наиболее вероятный и правильный ответ – 175. Окончательный ответ: Итоговая цена куртки – 175 долларов.

Этот пример наглядно показывает всю мощь Self-Consistency. Модель способна сгенерировать правдоподобную, но неверную цепочку рассуждений (сначала применив купон). Однако "голосование" нескольких независимых подходов позволяет отфильтровать эту ошибку и прийти к правильному выводу. Это ваша самая надежная страховка от случайных ошибок в критически важных задачах.

Decomposition!

Последняя стратегия в нашем списке – Decomposition (Декомпозиция). Это не столько техника промтинга, сколько стратегический подход к решению больших и комплексных задач.

Суть техники: Вместо того, чтобы пытаться решить одну огромную задачу одним гигантским промтом, вы вручную разбиваете ее на несколько последовательных, логически связанных подзадач и решаете их шаг за шагом в режиме диалога.