Чтобы избежать распространённых ошибок при создании промптов для генеративных моделей, можно придерживаться следующих рекомендаций:

• Использовать краткие, чёткие и конкретные описания. 3 Чем больше информации, тем выше риск того, что система интерпретирует данные некорректно или сфокусируется на несущественных аспектах. 3
• Избегать лишних конструкций и неоднозначных формулировок. 3 Например, не стоит использовать полные предложения с обилием деталей и нюансов. 3
• Не включать призывы к действию. 3 Генеративные модели эффективнее реагируют на чёткие и описательные характеристики вместо лишних команд. 3
• Добавлять контекст. 4 Это поможет нейросети лучше понимать ожидания пользователя, например, указать аудиторию, цель или стиль. 4
• Избегать отрицаний. 5 Нейросети понимают всё буквально и не видят отрицательных частиц. 5
• Не использовать слишком общие или расплывчатые запросы. 4 Это может привести к неоднозначным или нерелевантным результатам. 4
• Учитывать ограничения нейросети. 4 Например, не стоит создавать запросы, которые требуют работы с несколькими типами данных, если нейросеть не поддерживает мультимодальность. 4
• Оценивать ответы модели. 2 Важно всегда оценивать ответы модели и правильно фильтровать контент. 2
• Тестировать разные модели. 4 Не стоит использовать только одну нейросеть, даже если результат неудовлетворительный. 4