На днях много работал с чужими промптами и обратил внимание — почти все начинаются с назначения роли. Причем во многих случаях описание растягивается на внушительный абзац с указанием опыта, перечислением качеств и знаний “специалиста”.
Я сам предпочитаю максимально короткие и четкие промпты, поэтому роли назначаю редко и только в случаях, когда мне реально надо адаптировать ответ. Раньше делал так чисто интуитивно, но сегодня решил поискать исследования по теме. Вот первое, второе и третье для тех, кто хочет разобраться сам, но лучше читайте дальше.
Исследования подтверждают, что назначение “базовой роли” (копирайтер, бизнес-консультант) действительно немного улучшает качество ответа. Если хотите ответ в определенном стиле, то роль можно аккуратно донастроить: например, учитель может быть своим в доску, а может — строгим и требовательным.
При этом стабильность ответов ИИ резко падает, если описание роли перегрузить дополнительной информацией: все эти “20 лет опыта”, длинные перечни качеств и компетенций, биографии на пол-экрана.
Некоторые считают, что такой подход вытягивает из ИИ “дополнительные знания”, но это не так. У моделей по умолчанию доступ ко всей информации, а качества вроде “профессионализма” в нее заложены при обучении. Но когда вы пишите про “20 лет опыта”, то модели приходится не только отвечать на основной вопрос, но и разбираться — как именно звучит специалист с таким стажем, а затем дополнительно адаптировать текст (кстати, далеко не всегда удачно).
Важно понимать, что ИИ честно пытаются выполнить все инструкции, которые им дадут. Поэтому, если вы увлечетесь и укажите два хороших качества, которые противоречат друг другу (например, просьбу отвечать кратко и в деталях описывать каждую проблему), то модель это собьет с толку.
А еще представьте, что вы пишите промпт для финансового консультанта и зачем-то решили отдельно перечислить области, в которых он разбирается: инвестиции, налоги, страхование… Уверены, что не забудете важное? Если упустите, скажем, ипотеку или валютные риски, модель будет ориентироваться прежде всего на перечисленное — и может сузить ответ сильнее, чем вы хотели.
Как же делать правильно? При желании коротко задайте роль, затем четко поясните задачу, укажите формат вывода (список, таблица, текст определенного объема) и дайте весь контекст, нужный для выполнения. Например, аудиторию, метрики успешности, стиль, ограничения, образцы уже выполненной работы и так далее. Получив задачу и нужную информацию, ИИ разберется, как лучше всего ответить.
Если не уверены, что сможете дать всю информацию — позвольте ИИ самому задать вопросы. Например:
Мы с женой решили поехать в Выборг на следующие выходные. Задай все нужные вопросы, а затем помоги нам спланировать поездку.
Вот и все — промт в два предложения решит задачу не хуже, чем конструкция в несколько абзацев.
Кстати, некоторое время назад я рассказывал, работают ли попытки манипулировать ИИ с помощью промптов - пообещать дать денег или “пнуть щенка” (простите). Короткий ответ — нет, не работают. За длинным отправляйтесь по ссылке.
#сбежавшая_нейросеть_промпты