Галлюцинации ни при чем, качество ответа ИИ теряется еще на этапе запроса

Шаблонный или неточный ответ нейросети принято объяснять несовершенством технологий и галлюцинациями. Но часто причина кроется в самом запросе. Пользователь описывает задачу общими словами, а модель восполняет недостоющие вводные собственными предположениями.
В новой колонке для Techinsider Корней Мамруков, бизнес-аналитик в Embedika, разобрал, из каких элементов складывается запрос с предсказуемым результатом и что делать, когда одного промпта не хватает.

В статье разбираем ключевые причины неудачных запросов и приемы работы с ними:
▫️ Почему нейросеть додумывает требования к ответу, если не задать роль и критерии оценки результата;
▫️ Как одна фраза про уточняющие вопросы снимает несколько итераций доработки запроса;
▫️ Почему формулировки вроде «докажи, что...» заранее подсказывают модели нужный ответ и как получить объемную картину вместо односторонней;
▫️ Как декомпозиция и расстановка приоритетов помогают справиться с многоступенчатыми задачами;
▫️ Что делать с оценочными формулировками и почему стоп-лист работает лучше пожеланий;
▫️ Как учитывать ограничения памяти модели в длинных диалогах и когда проще начать новый.

🔗 Полная версия статьи — на сайте Techinsider

#сми_о_нас