З абстрактна да прыціслае: доўнеленне адной просьбы за трох цярпкіх пасэў

Большая частка слабых рэзультатаў алгорытмаў на базе большых мовных модэляў не выходзіць з-па слабага самога модэля; яны выходзяць з запытку, якая прыводзіць модэль да адгадвання. Найбыстрый спосаб разгледзець гэта — взяць адну запытку і поступова яе паспрабаваць удосконаліць, стараючыся разгледзець, калі кожная змяна пазбавляе модэль ад неабходнасці адгадвання. Ёсць прыклад звычайнага завадзка, які праходзіць через тры версіі, і ў канцы вы пабачыце шаблон, як ператвараць сваія часта выкарыстоўваныя запыткі на такія, рэзультаты з якіх практычна не трэба адредагаваць.

Завадка ў всіх версіях: напісаць паст у LinkedIn, якая аанунсавае апдэйт продукту.

Першы этап: запытка, якую люди зазвычай пішуць

Першая версія — гэта та, яку практычна всі апрашваюць.

Write a LinkedIn post about our new feature launch.

Нічага тут некоректна, але і майже нічога не паказвана. Няма ролі, яюю модэль можа прыйняць, няма апісанні функцыі, няма цэльвай аудыторыі, няма тону і няма формата. Едыні сигналы — „пастка на LinkedIn“ і „вывод функцыі“, таму модэль запалняе кожную прасоўку сваімі найбезпечнейшымі, найбольш загальнымі стандартамі. Рэзультат — выгляджаючы корпаратывны тэкст, які мог бы аанунсаваць будзь-яй продукт.

Вторы этап: падача фактов

Другі варыянт паведамляе модэлю, што на самай працоўцы адбылася.

Write a LinkedIn post about our new feature launch. We just added dark mode to our app, and users have been asking for it for months. Keep it casual.

Это справжній прогрэс. Модель тепер разумее, што йдзе праця з режымам темнай панелі, і што корыстувачы давно яго жадаюць, а фраза «залічыцца за просты стыл» дапамагае утримаць тон за межамі прэс-релізу. Што яшчэ не ўсталяно, так гэта чыясна ролі адпаведальнага, ліміт формата і чыстая мета, якая выходзіць за межы простага «напісаць пастку». Таму модэлі все ўсё трэба самай выбіраць, насколькі довга пісаць, чы розмістіць заклеканне да дзеяння, і чыёю вокам гэта пісанне будзе.

Для багатох людзей самэй тут заканчваецца процес стварэння запита, і результат зазвычай є приемлівым. Аднак приемлівы — гэта не найкраща можлівасць.

Трэці етап: дадачы ролю, мету, формат і обмежэння

У фінальной версии запит дзеліцца на два часткі. Спачатку даецца ролі, якая визначае стыл пісання:

Act as a founder writing a personal, low-key LinkedIn update, not a marketing announcement.

Потым даёцца структураваны карточкі, якая апавярнюе контекст, цель, формат і чыткія абставянення. Яна пазначаецца як звычны тэкст, а не YAML; размешчанне кожнай пазначкі на самастойной лініи дапамагае лёгкая аналізаваць разделы.

Context: We just shipped dark mode after users requested it for months. This is a small update, not a major launch, so it shouldn't be hyped up.Objective: Announce the update in a way that feels like a genuine update from a builder, not corporate copy, and invite people to try it and share feedback.Format: Under 100 words. No emojis. End with a direct, casual question rather than a call to action button.Constraints: Do not use the words "excited," "thrilled," or "game-changer." Do not use hashtags.

Прыбутак не ў тым, што запит стаў дужэй дзьвягучы. Кожная неяснасць, якая засталася з першага разу, тепер усунутая: модель ведае, хто говорыць, які тон трэба ухіліцца, ліміт слоў, як завершыць паст і якія словы і хэштагі забраныя. Калі застаецца мало таго, што можна здогадвацца, застаецца мало таго, што можна зрабіць неправильна.

Зверніце увагу наяўнасць негатыўных абмежэнняў. Спісаванне забраных слоў, такіх як „захаплёны“ або „гэнеральны перакідвач“, часта ёсць найэфектывнейшы спосаб развучыць кліше, якія робяць створаны тэкст впізнавальным, таму што яно безпасэчна паўтарае найбольш верагодныя стандарты моделі.

Чаму другі стрымкі маюць большое значэнне, чым першыя

Пераход з першага на другі этап дадаў додатковы контэкст. Пераход з другага на трэцій этап стварыў структуру: павінную ролю, чыста выражаны формат і правілы, каго трэба ухіляцца. Другі крок часта мае большы эфект, чым люди спадзяваюцца, таму што гэтыя два элементы виконваюць разныя функціі. Контэкст паведамляе модэлю, што ёсць правдой. Структура паведамляе яму, як выглядае хорашы рэзультат.

Гэты разлік таксама вплывае на тое, куды падаюць вашы зусілля. За дапамою заповедзі «пас-два» вы зазвычай правіце форму рэзультата пасля таго, як ён готавы: скраяеце дужыну, адмахваеце зайвыя элементы, перапісваеце заканчэнне. За дапамою заповедзі «пас-тры» вы заздалегідь описваеце бажаную форму, таму рэдагаванне практычна не патрэбна. Якщо вы хачаце болей шырокі шаблон для систем працы, адзін раз запознаецеся з нашай семашаровай структурой для заповедзей LLM.

Є адна насторожнае зауважэнне, якое варта пам’ятаць: не кожная заповедзь заслуговае на повную обработку. Для тымчасовых запитанняў дапамога «пас-два» вельмі достатня. Структурованая версія будзе корисна для заповедзей, якія вы вжываеце парадульна, дзеліцеся імі з камандай або на якія пасляўжываеце для текста, назначанага для публікацыі.

Застосавіце гэты патэрн да своіх заповедзей

Выберыце заповедзь, яку вы рэгулярна адправляеце, такую, якую можаце практычна напісаць з памяці, і павтарыце гэты эксперымент:

• Спачатку трэба дадзіць контекст: факты, якія модель не можа знайсці сама.
• Трэба задаць ролю, яка вялічыць голас або прагляд.
• Трэба задаць формат: дыяўжыну, структуру і тое, як павінен заканчывацца выходны тэкст.
• Трэба задаць адна-две чыстая выключэння: словы, стылі або элементы, якія трэба не включаць.

Зазвычай першыя два варыянты все ўсё трэбуе рэдагавання, тады як трэці варыянт вядома ближэй да готовасці.

Ключавыя выводы

• Простая просьба змушвае модель запалняць прасоўкі стандартнымі значэннямі.
• Контекст павышае точнасць, але не визначае, што значыць „выконана добра“.
• Роля, цэль, формат і абмежэння ператвараюць просьбу на спецыфікацыю.
• Негатывныя абмежэння — это дашчавы, эфектыўны спосаб усунуць кліше.
• Інвестыруйце ў структуру для запросаў, якія вы вжываеце знову; заставляйце спадзячыя запитанні застаўацца простымі.