Как получить максимум пользы от нейросетей: техники эффективного промптинга
Как сделать так, чтобы искусственный интеллект действительно понимал ваши задачи и давал нужные ответы? Всё дело в промптинге — искусстве формулировать запросы к нейросетям. От того, как вы задаёте вопросы ИИ, напрямую зависит качество и полезность получаемых ответов. Сегодня существует множество техник, которые позволяют раскрыть потенциал нейросетей на максимум и получать действительно точные результаты. В этой статье мы подробно разберём современные методы промптинга, объясним их простыми словами и приведём примеры, которые помогут вам быстро освоить этот новый язык общения с ИИ.
Zero-Shot Prompting
Zero-shot prompting — это техника, когда ты даёшь языковой модели (например, ChatGPT) задание без каких-либо примеров. Просто формулируешь инструкцию, а модель сама решает, как выполнить задачу, используя свои знания и опыт, который она получила на этапе обучения.
Как это выглядит на практике
Допустим, тебе нужно узнать тональность текста.
Определи настроение текста: нейтральное, негативное или позитивное.
Текст: "Мне кажется, отпуск был нормальный."
Заметь, ты не приводил примеры, что считать позитивным, а что негативным. Модель сама догадалась, что "нормальный" — это нейтрально. Вот это и есть zero-shot prompting в действии.
Почему это работает
Большие языковые модели обучаются на огромных объёмах текстов, где встречаются разные задачи и инструкции. Благодаря этому они могут «угадывать», что ты от них хочешь, даже если не видели конкретных примеров для твоей задачи.
Иногда модель путается, если задача сложная или формулировка неочевидная. В таком случае лучше дать ей примеры (это уже few-shot prompting, но о нём позже).
Представь, что ты просишь друга: «Скажи, хорошее это или плохое сообщение: «Сегодня будет дождь».
Если друг отвечает «нейтральное», не спрашивая уточнений — это zero-shot.
Если друг просит: «А покажи примеры хороших и плохих сообщений» — это уже другой уровень.
Советы по применению
Используй zero-shot, когда задача простая и формулировка понятная. Чем чётче и яснее инструкция, тем выше шанс, что модель справится без примеров. Если результат не устраивает — добавь примеры, чтобы перейти к few-shot.
Если коротко: zero-shot prompting — это быстрый способ проверить, насколько умна твоя нейросеть и насколько хорошо она понимает твои инструкции без подсказок.
Few-Shot Prompting
Few-shot prompting — это когда ты не просто даёшь задание нейросети, а ещё и показываешь ей несколько примеров, как надо отвечать. Примеры служат подсказками в запросе. Это помогает модели лучше понять, что ты от неё хочешь, особенно если задача не самая простая или формулировка может быть неоднозначной.
Как это работает
Ты сначала пишешь пару-тройку примеров:
- вводишь задание;
- показываешь, какой должен быть ответ;
- потом даёшь новый пример, на который модель должна ответить сама.
Допустим, ты хочешь, чтобы модель придумала предложения с новыми словами:
«Кракозябра» — это маленькое, пушистое существо из Сибири. Пример предложения:
В лесу мы увидели смешных кракозябр.
«Трям» — значит прыгнуть очень высоко. Пример предложения: «Когда прозвенел звонок, все дети начали трямкать от радости».
Теперь придумай предложение со словом «шмяк».
Модель видит, как ты оформил примеры, и сама придумывает: «Я уронил тетрадь, и она со звуком «шмяк» упала на пол».
Почему это работает
Модель начинает «думать по твоим правилам», перенимает формат и стиль. Чем больше и разнообразнее примеры, тем точнее результат. Метод работает даже если примеры немного странные, главное, чтобы был понятен шаблон.
Когда это особенно полезно
Когда zero-shot (без примеров) не работает.
Задача сложная, формулировка неочевидная, или нужен специфический стиль.
Если ты хочешь, чтобы ответы были в определённом формате или с определённой логикой.
НО. Если задача очень сложная (например, требует многоступенчатого рассуждения), даже несколько примеров могут не спасти, модель всё равно ошибётся или «зависнет».
Иногда приходится экспериментировать с количеством и форматом примеров, чтобы добиться нужного результата.
Практические советы
Используй 2-5 примеров для простых задач, больше — для сложных. Следи за форматом: если хочешь, чтобы ответы были короткие, делай примеры короткими. Не бойся экспериментировать: иногда даже случайные примеры помогают модели лучше понять задачу.
Few-shot prompting — отличный способ «обучить» нейросеть на лету, не меняя саму модель. Просто покажи, как надо, и она повторит.
Chain-of-Thought Prompting (Цепочка мыслей)
Chain-of-Thought Prompting — техника, которая помогает нейросети рассуждать по шагам, а не пытаться сразу выдать финальный ответ. Ты как бы просишь модель «думать вслух», разбивать задачу на мелкие логические кусочки и только потом делать вывод. Это особенно полезно, если задача сложная, требует вычислений, анализа или многоступенчатого решения.
Как это выглядит на практике
Вместо того чтобы просто спросить: «Сколько яблок у меня осталось, если я купил 10, отдал 2 соседу, 2 мастеру, купил ещё 5 и съел одно?».
Ты добавляешь фразу вроде «Давай рассуждать по шагам» или «Поясни решение пошагово».
Ты отдал 2 соседу и 2 мастеру — осталось 6.
Почему это работает
Когда модель «думает вслух», она меньше ошибается в сложных задачах. Это как если бы ты решал задачу по математике не в уме, а записывал все вычисления на бумаге — шанс ошибиться снижается.
Допустим, тебе нужно выяснить, сумма нечётных чисел в наборе даёт чётное число или нет. Вместо короткого «да/нет», модель сначала выписывает все нечётные числа, складывает их, а потом уже отвечает.
Это как если бы ты просил друга не просто сказать «да» или «нет», а объяснить, как он пришёл к этому выводу — и друг начинает рассуждать: «Вот эти числа нечётные, их сумма такая-то, значит, ответ такой-то».
Zero-shot CoT
Есть даже приём zero-shot CoT — когда ты не даёшь ни одного примера, а просто добавляешь к своему вопросу фразу «Давай рассуждать шаг за шагом» («Let's think step by step»). Даже такая простая добавка резко повышает точность ответов на сложные вопросы.
Когда использовать цепочку мыслей
- Если задача сложная или многослойная (например, логические задачки, вычисления, анализ текста).
- Если обычный короткий запрос даёт неверный или неполный ответ.
- Если тебе важно видеть ход рассуждений, а не только результат.
Практический совет
Добавь к своему запросу: «Объясни шаг за шагом» или «Давай рассуждать поэтапно». Если задача совсем сложная — покажи один-два примера рассуждений, чтобы нейросеть поняла, как ты хочешь видеть ответ.
Chain-of-Thought — это твой лайфхак, чтобы нейросеть не спешила с выводами и не «забывала» важные детали. Пусть думает медленно, но верно. Но это косается простых языковых моделей, в рассуждающих моделях это делать не надо.
Self-Consistency (Самосогласованность)
Self-consistency — это продвинутая техника, которая помогает нейросети давать более точные и надёжные ответы, особенно в задачах, где нужно рассуждать по шагам (например, арифметика, логика, задачи на здравый смысл).
Как это работает
Вместо того чтобы просить модель выдать один ответ (как обычно), ты заставляешь её несколько раз «подумать по-разному» над одной и той же задачей. Модель генерирует несколько вариантов рассуждений (разные цепочки мыслей, как в chain-of-thought), а потом ты выбираешь самый частый или логичный ответ из всех получившихся. Это как устроить «мозговой штурм»внутри нейросети и выбрать лучший вариант.
«Когда мне было 6 лет, моей сестре было вдвое меньше. Сейчас мне 70. Сколько лет сестре?».
Если попросить модель решить это один раз, она может ошибиться и сказать «35». Но если заставить её подумать несколько раз разными способами, то чаще всего будет появляться правильный ответ — «67».
Почему это работает
Модель иногда ошибается из-за случайных «скачков» в рассуждении. Если дать ей возможность «порешать» задачу несколько раз, она чаще всего приходит к одному и тому же правильному ответу. Ты просто выбираешь самый популярный вариант — и, скорее всего, он верный.
Как применить на практике
- Дай модели задание и попроси объяснить решение по шагам (chain-of-thought).
- Попроси сгенерировать несколько разных вариантов ответа (например, 5–10).
- Посмотри, какой ответ встречается чаще всего — его и бери за финальный.
Практический совет
Используй self-consistency для сложных задач, где важна точность. Чем больше вариантов рассуждений, тем надёжнее итог. Можно автоматизировать этот процесс с помощью скриптов или встроенных функций нейросетей.
Self-consistency — твой внутренний совет директоров: пусть каждый «директор» (вариант рассуждения) выскажется, а ты выберешь самого здравомыслящего.
Generated Knowledge Prompting (Генерация знаний)
Generated Knowledge Prompting — это техника, когда ты сначала просишь нейросеть самой сгенерировать полезные факты или справочную информацию по теме, а уже потом использовать эти знания для ответа на вопрос. Такой подход помогает повысить точность и осознанность ответа, особенно если задача требует понимания реальных фактов, логики или здравого смысла.
Как это работает
Сначала формируется знание.
Ты просишь модель объяснить или уточнить, что она знает по теме. Например, если вопрос про гольф, модель сначала пишет, что в гольфе выигрывает тот, кто прошел все лунки, используя меньше ударов, а не больше.
Потом используется знание для ответа.
На основе этого знания модель отвечает на твой вопрос более обоснованно, а не просто «угадывает» или опирается на поверхностные ассоциации.
Это важно, потому что модель иногда путается в деталях, особенно если вопрос сформулирован неочевидно или требует знаний из реального мира. Генерация знаний помогает ей «»вспомнить» нужные факты и не ошибиться в логике.
Практические советы
Используй эту технику для вопросов, где важны точные знания или логика. Сначала попроси модель объяснить, что она знает по теме, а потом — ответить на вопрос. Такой подход особенно полезен для сложных, спорных или каверзных вопросов.
Generated Knowledge Prompting — это способ заставить нейросеть не просто отвечать, а реально «думать», вспоминая и применяя нужные знания, чтобы не ошибиться на ровном месте.
Prompt Chaining (Цепочка промптов)
Цепочка промптов — это техника, когда большая задача разбивается на несколько маленьких этапов, и каждый этап решается отдельным промптом. Ответ с одного шага используется как вход для следующего. В итоге получается цепочка — как конвейер на заводе: каждый «станок» делает свою часть работы, и на выходе ты получаешь аккуратный, продуманный результат.
Как это работает
Сначала разделяешь задачу на подзадачи. Для каждой подзадачи пишешь отдельный промпт. Ответ одного промпта передаёшь следующему. На выходе — итоговый, более точный и управляемый результат.
Допустим, тебе нужно ответить на сложный вопрос по длинному документу:
То есть сначала модель ищет нужные куски текста, а потом на их основе формирует ответ. Это проще, чем пытаться сразу получить идеальный ответ одним длинным промптом.
Зачем это нужно
Повышает точность и надёжность. Модель меньше путается, потому что решает одну маленькую задачу за раз.
Удобно настроить.Если где-то ошибка, ты видишь, на каком этапе сбой, и можешь быстро исправить.
Гибкость. Можно менять отдельные этапы, не переписывая всю цепочку.
Где это особенно полезно
- При работе с большими текстами (например, анализ документов, отчётов).
- В сложных задачах, где нужен многоступенчатый анализ или обработка информации.
- Для создания диалоговых помощников, когда нужно персонализировать ответы.
Практические советы
Не пытайся решить всё одним промптом — разбивай на этапы. Каждый промпт делай максимально простым и конкретным. Проверяй промежуточные результаты, это поможет быстро найти и исправить ошибки.
Prompt chaining — это твой способ сделать работу с нейросетью более надёжной, понятной и управляемой. Разделяй и властвуй, как говориться.
Tree of Thoughts (ToT)
Tree of Thoughts (ToT, «Дерево мыслей») — это техника промптинга для очень сложных задач, где обычные методы уже не справляются. Если сравнивать с другими подходами, то ToT — это как если бы ты не просто шёл по одной дорожке рассуждений (как в chain-of-thought), а сразу прокладывал несколько маршрутов, выбирая на каждом шаге самые перспективные. В итоге получается не цепочка, а целое дерево вариантов, где каждый «листик» — это отдельная мысль или промежуточный шаг к решению.
Как это работает
Рабиваешь задачу на этапы.
На каждом этапе модель генерирует несколько вариантов решения (мыслей). Модель сама оценивает, какие варианты выглядят многообещающе, а какие — тупиковые.
Чтобы не утонуть в бесконечных ветвях, применяются методы типа поиска в ширину (BFS), в глубину (DFS) или beam search — как в шахматах, когда перебирают ходы.
Лучшие варианты идут дальше.
На каждом шаге сохраняются только самые перспективные мысли, остальные отбрасываются.
Представь, что ты решаешь сложную головоломку, например, «Игра 24»: из четырёх чисел нужно получить 24, используя любые арифметические операции. Вместо того чтобы пробовать один способ за другим, ты сразу раскладываешь все возможные варианты первого шага (например, сложить, вычесть, умножить, разделить), потом для каждого из них — все возможные варианты второго шага, и так далее. На каждом этапе ты отбрасываешь варианты, которые явно не приведут к цели («слишком большое/маленькое», «невозможно»), а остальные продолжаешь развивать.
Зачем это нужно
Если нужно выполнить сложные задачи, когда простое рассуждение «в лоб» не даёт результата.
Чтобы не упустить хорошие идеи. Модель не зацикливается на одном варианте, а исследует разные пути.
Для стратегического планирования. Например, в играх, сложных логических задачах или при генерации креативных решений.
Практические советы
Используй ToT, если задача запутанная и требует многоступенчатого анализа.
Не бойся «ветвить» рассуждения. Иногда неожиданный путь приводит к лучшему решению.
Можно автоматизировать процесс, используя специальные алгоритмы поиска и даже обучаемых «контроллеров», которые помогают выбирать лучшие ветки.
Tree of Thoughts — это как мозговой штурм внутри нейросети: много мыслей, много вариантов, и только самые сильные доходят до финала. Отлично подходит для задач, где простого «подумай шаг за шагом» уже мало.
Active-Prompt
Active-Prompt — это современная техника, которая помогает сделать работу нейросети ещё точнее, особенно если задача сложная и стандартные примеры не всегда подходят. Главная идея — не просто использовать готовые примеры для обучения модели, а активно выбирать и дорабатывать именно те вопросы, в которых модель больше всего сомневается.
Как это работает
Стартуем с обычных примеров.
Сначала даём модели несколько примеров с цепочкой мыслей (CoT) или даже без них — как в классическом few-shot prompting.
Генерируем много ответов.
Для каждого обучающего вопроса модель создает сразу несколько вариантов ответа (например, 5–10).
Измеряем неуверенность.
Смотрим, где у модели самые разные (расходящиеся) ответы. Именно эти вопросы вызывают у неё наибольшее замешательство.
Отмечаем вручную.
Самые «непонятные» для модели вопросы отдаем на ручную разметку человеку. Человек пишет правильный пример рассуждения (цепочку мыслей).
Обновляем набор примеров.
Новые, более качественные примеры добавляются в обучающий набор, и модель начинает использовать их для следующих ответов.
Представь, что ты учишь школьника решать задачи. Ты даёшь ему разные примеры, а потом смотришь, где он чаще всего путается или отвечает по-разному. Именно эти задачи ты разбираешь с ним подробнее, объясняешь, как правильно, и только после этого идёшь дальше. В итоге ученик быстрее понимает тему и меньше ошибается.
Практический совет
Используй Active-Prompt, если видишь, что модель часто ошибается на определённых вопросах. Не бойся вручную дорабатывать самые сложные примеры.
Такой подход отлично подходит для обучения моделей на специфических задачах бизнеса, где важны детали и нюансы.
Active-Prompt — это твой способ сделать нейросеть не просто умной, а по-настоящему гибкой и адаптивной.
PAL (Program-Aided Language Models)
PAL — это техника, при которой нейросеть не просто рассуждает на естественном языке, а генерирует программный код (например, на Python) для решения задачи. Вместо того чтобы описывать решение словами (как в chain-of-thought), модель пишет кусочек кода, который потом реально выполняется в программной среде. Это позволяет получать точные и проверяемые результаты, особенно если задача связана с вычислениями, датами или логикой.
Как это работает
Ты задаёшь вопрос на обычном языке. Модель пишет программу, которая решает задачу. Этот код запускается, и результат возвращается тебе как ответ.
«Сегодня 27 февраля 2023 года. Мне исполнилось ровно 25 лет. Какого числа я родился? (Формат: ММ/ДД/ГГГГ)».
Модель пишет код на Python, который вычисляет дату рождения:
python
from datetime import datetime
from dateutil.relativedelta import relativedelta
born = today - relativedelta(years=25)
Где это особенно полезно
- Задачи на вычисления, даты, обработку списков.
- Когда нужен не только ответ, но и прозрачный, проверяемый процесс получения этого ответа.
- Автоматизация задач в бизнесе, анализ данных, генерация отчетов.
Практические советы
Используй PAL для сложных вычислений, когда обычный текстовый ответ может быть неточным. Не бойся просить модель объяснить решение через код — так ты получишь не только ответ, но и «»рецепт», как его получить. Можно комбинировать PAL с другими техниками: сначала обсудить задачу словами, потом — через код.
PAL — твой внутренний программист. Формулируешь задачу — получаешь не только ответ, но и рабочий скрипт, который можно проверить и использовать повторно.
Multimodal CoT Prompting
Multimodal CoT (Chain of Thought) Prompting — это современная техника, которая прокачивает обычную «цепочку мыслей» (CoT), добавляя к тексту ещё и визуальную информацию (например, картинки, графики, схемы). Если раньше модель рассуждала только на основе текста, то теперь она умеет «думать» сразу по нескольким каналам: и глазами, и мозгами.
Допустим, у тебя есть картинка с двумя продуктами: крекер и картошка фри. Вопрос: «Что у них общего — они мягкие или солёные?»
Модель сначала смотрит на оба продукта, анализирует их свойства (визуально и по описанию), рассуждает:
«Оба продукта солёные, но только картошка фри мягкая внутри. Значит, общее свойство — солёность».
И только после этого даёт ответ: «Общее свойство — солёные».
Чем это круче обычной цепочки мыслей
Больше информации. Модель «видит» и «читает» одновременно, как настоящий человек.
Лучше справляется с задачами, где важны картинки.
Например, вопросы по биологии, географии, задачки с графиками.
Меньше ошибок и выдумок.
Модель опирается на реальные данные, а не только на текстовые догадки.
Где это реально помогает
В образовании помогает анализировать картинки, схемы, диаграммы.
В науке интерпретировать научные графики и таблицы.
В бизнесе упрощает работу с инфографикой, презентациями, визуальными отчетами.
Практические советы
Используй Multimodal CoT, если задача включает и текст, и изображения. Старайся формулировать промпт так, чтобы модель сначала объясняла ход рассуждений, а потом давала итог. Чем подробнее объяснение, тем точнее и полезнее будет ответ.
Multimodal CoT Prompting — это как если бы у нейросети выросли глаза. Теперь она не только читает, но и смотрит, и рассуждает сразу по всем фронтам.
Мета-промптинг
Мета-промптинг — это техника, когда ты используешь ИИ не только для решения задач, но и для создания, улучшения или анализа самих промптов (запросов), которые потом будут использоваться для других задач. Проще говоря, ты просишь нейросеть помочь тебе придумать или оптимизировать инструкции для самой себя или для других моделей.
Как это работает
ИИ становится промпт-инженером. Ты формулируешь задачу не напрямую («сделай то-то»), а просишь ИИ создать промпт для этой задачи. Например: «Сгенерируй промпт, который поможет ИИ написать интересное описание товара для интернет-магазина».
Итерации и улучшения.
Модель может сгенерировать несколько вариантов промпта, проанализировать их, выделить сильные и слабые стороны, а потом предложить улучшенную версию.
Структурирование и автоматизация.
Мета-промптинг помогает структурировать промпты по ролям, задачам, ограничениям, аудитории и формату ответа, делая их более понятными и эффективными.
Допустим, тебе нужно, чтобы ИИ писал хорошие резюме для вакансий.
Вместо того чтобы самому ломать голову, ты просишь: «Выступи в роли эксперта по HR. Сгенерируй промпт, который поможет ИИ составить эффективное резюме для позиции маркетолога».
ИИ отвечает, например: «Пожалуйста, составь резюме для вакансии маркетолога, включив опыт работы, ключевые навыки, достижения и образование. Используй лаконичный и убедительный стиль».
Дальше ты можешь попросить: «Сделай этот промпт более детальным и добавь пример».
ИИ уточняет: «Пожалуйста, составь резюме для вакансии маркетолога, включив опыт работы (с указанием компаний и обязанностей), ключевые навыки (например, SEO, SMM, аналитика), достижения (например, увеличение продаж на 30%), образование и контактные данные. Пример: …»
Чем мета-промптинг отличается от обычного промптинга
Используя обычный промптинг, ты даёшь прямую инструкцию («напиши письмо»). В мета-промптинге ты просишь ИИ придумать или улучшить саму инструкцию («создай промпт для написания письма»).
Зачем это нужно
Экономит время. Тебе не нужно самому придумывать идеальный промпт.
Повышает качество. ИИ помогает выявить слабые места и улучшить формулировки.
Гибкость. Можно быстро адаптировать промпты под разные задачи, аудитории и стили.
Автоматизация. Легко генерировать множество вариантов для A/B тестирования или для разных целей.
Поставь задачу для ИИ: «Сгенерируй промпт для описания товара, который будет интересен подросткам».
Попроси варианты и анализ: «Дай три варианта промпта, проанализируй их плюсы и минусы».
Объедини лучшие элементы: «Создай финальную версию промпта на основе анализа».
Используй или дорабатывай. Применяй улучшенный промпт для своей задачи или проси ИИ доработать его под новые требования.
Где это особенно полезно
- Для сложных или новых задач, где нет готовых шаблонов.
- В бизнесе — для генерации инструкций, шаблонов писем, описаний, маркетинговых текстов.
- Для обучения других сотрудников или автоматизации процессов.
Мета-промптинг — твой внутренний «конструктор промптов». Эта техника промптинга помогает быстро создавать, тестировать и улучшать инструкции для любых задач, экономя время и повышая качество работы с ИИ.
Надеюсь, эта информация станет полезной, а знания помогут решать любые задачи с помощью нейросетей.
Автор статьи — Сергей Петрунин. Всего вам доброго, больших продаж и прибылей. Если нужна консультация — пишите в ТГ.