Какие существуют техники промтинга для оптимизации взаимодействия с языковыми моделями?

Некоторые техники промптинга для оптимизации взаимодействия с языковыми моделями:

• «Вопрос — ответ». education.yandex.ru Пользователь формулирует вопрос и отправляет его умному ассистенту. education.yandex.ru Можно задать вопрос без примера или снабдить его одним или несколькими примерами. education.yandex.ru
• «Ход размышления» (Chain-of-thoughts). systems-analysis.ru education.yandex.ru Большая задача разбивается на несколько более мелких логических шагов. education.yandex.ru Это позволяет языковой модели наиболее точно решать задачи и легче корректировать ошибки. education.yandex.ru
• «Актуализация знаний». education.yandex.ru Сначала создаётся контекст предварительного знания, а затем оно интегрируется в ответ. education.yandex.ru
• Контрастный промптинг (правильно/неправильно). digitalkir.ru Пользователь просит ИИ привести одновременно правильное и ошибочное решение и объяснить, почему одно верно, а другое нет. digitalkir.ru Это развивает критическое мышление и «предвосхищает» ошибки пользователя. digitalkir.ru
• Цепочка черновиков (Draft Chain). digitalkir.ru Модель решает задачу пошагово, ограничиваясь 3–5 словами на шаг. digitalkir.ru Это стимулирует краткость, ясность и отсутствие «воды». digitalkir.ru
• Метод указания уверенности (Confidence Scoring). digitalkir.ru Пользователь просит нейросеть оценить уверенность в своём ответе по шкале (например, от 1 до 10). digitalkir.ru Это помогает заранее выявить потенциальную ненадёжность результата и получить альтернативу, если нужно. digitalkir.ru
• Промежуточное резюмирование. digitalkir.ru После каждого смыслового блока модель делает краткое резюме. digitalkir.ru Это помогает сохранять структуру и контролировать понимание на ходу. digitalkir.ru