Многоступенчатый промпт может улучшить качество и точность ответов модели следующим образом:

• Позволяет постепенно и более точно анализировать данные. 2 Для этого задание разбивают на несколько этапов и формулируют более специфические промты для каждого из них. 2 Например, в случае анализа большого объёма текстовых данных, связанных с климатическими изменениями, исследователь может сформулировать такие промты: «Проанализируйте научные статьи о климатических изменениях за последние 10 лет, выявите основные тренды и изменения температуры». 2 Затем: «Исследуйте отчёты о выбросах углекислого газа и их влияние на климатические изменения». 2 И наконец: «Сопоставьте данные о температурных изменениях с данными о выбросах углекислого газа и выявите корреляции». 2
• Даёт модели получать промежуточные результаты, которые с меньшей вероятностью будут неверными. 4 Это особенно важно для сложных задач. 4

Таким образом, многоступенчатый промпт помогает оптимизировать работу с искусственным интеллектом, делая её более эффективной и адаптивной к разным условиям и требованиям. 2