Некоторые техники промпт-инжиниринга для повышения эффективности работы с моделями GPT:

• Zero-shot Prompting. 4 Запрос без примеров, только инструкция. 4 Подходит для простых задач. 4
• Few-Shot Prompting. 4 Запрос с 1–5 примерами (вопрос-ответ) для демонстрации задачи, формата или стиля. 4 Эффективно для сложных задач, но требует тщательного подбора примеров и чувствительно к их порядку и содержанию. 4
• Ролевое моделирование (Role Prompting). 4 Назначение модели роли («Ты — эксперт по…») для управления стилем и тоном. 4
• Цепочка рассуждений (Chain-of-Thought, CoT). 45 Модель генерирует шаги рассуждения перед ответом. 4 Значительно улучшает решение математических и логических задач. 4
• Step-by-step. 5 Разбиение запроса на последовательные шаги, чтобы упростить решение задачи или улучшить понимание процесса. 5
• Вовлечение аудитории в промпт. 5 В инструкции для больших языковых моделей указывают предполагаемую аудиторию. 5 Это помогает модели лучше понять, для кого предназначен ответ, и какой стиль, тон или уровень сложности будет наиболее подходящим. 5

Для повышения эффективности работы с моделями GPT также рекомендуют экспериментировать с формулировками, анализировать ответы, регулярно обновлять модель новыми данными и исправлениями. 3