Привет, коллеги-аналитики!

👋 Ловите свежие инсайты от Сандера Шульхоффа, одного из пионеров, который создал первое руководство по пром-инжинирингу за два месяца до выхода ChatGPT.

🔹 Основные инсайты

1. Промт-инжиниринг жив и становится важнее

* Хороший промт может повысить точность модели до 90%, а плохой обнулить результаты.
* Это превращает навык построения промтов в ключевую компетенцию системного аналитика, особенно в продуктах с LLM.

2. Два режима промт-инжиниринга

* Разговорный режим — быстрые итерации в чате, полезно для исследования возможностей модели.
* Продуктовый режим — создание детерминированных промтов, которые масштабируются на тысячи запросов. Здесь критично тестировать и оптимизировать.

3. Эффективные техники

* Few-shot prompting → Обучайте модель на примерах, а не инструкциях.
* Decomposition → Разбивайте сложные задачи на подзадачи.
* Self-criticism → Заставляйте ИИ оценивать свои ответы.
* Дополнительный контекст → Чем больше релевантной информации, тем выше качество ответа.
* Chain of Thought → Явно просите модель рассуждать шаг за шагом.

4. Что больше не работает

* Role prompting → Почти не влияет на точность, но остаётся полезным для стиля.
* Угрозы и награды → Бесполезны для современных LLM.

🔹 Мини-чеклист для системного аналитика
1. Определи режим → Разговорный или продуктовый?
2. Собери примеры → Дай модели обучающие данные, а не только инструкции.
3. Заложи валидацию → Всегда проверяй, что ответ соответствует ожиданиям.
4. Документируй промты → Указывай цель, контекст и ожидаемые результаты.

Более подробно здесь. Видео-пересказ и статья для поста подготовлены с помощью NotebookLM.
Интересные инсайты или нет?