Почему «напиши статью» даёт пустой текст
Модель достраивает вероятное продолжение — этот механизм разобран в материале о том, как устроена нейросеть. Запрос из двух слов не сообщает ничего, что сузило бы выбор, поэтому продолжение получается самым вероятным из возможных.
Самое вероятное изложение любой темы — усреднённое. Оно собрано из того, как об этой теме пишут чаще всего: те же разделы, те же обороты, те же безопасные утверждения. Формально текст верен. Читать его незачем, потому что в нём нет ничего, чего нельзя было предсказать заранее.
Отсюда следует неочевидное. Вопрос «как сформулировать промпт» на самом деле означает «что я знаю такого, чего не знает средний текст на эту тему». Если ответа нет, никакая формулировка не поможет: сузить выбор нечем.
Пять частей рабочего запроса
| Часть | Что она задаёт | Что будет, если пропустить |
|---|---|---|
| Задача | Действие и результат: сократить, сравнить, разобрать, предложить варианты | Модель выберет действие сама, обычно «изложить тему» |
| Контекст | Для кого, зачем, что уже известно, исходный материал | Ответ будет для абстрактного читателя и по памяти модели |
| Ограничения | Объём, запреты, обязательные условия | Текст уйдёт в среднее по всем возможным вариантам |
| Формат | Таблица, список, абзацы, порядок разделов | Формат окажется случайным и его придётся переделывать |
| Критерий приёмки | По какому признаку вы поймёте, что ответ годится | Проверять будете на глаз, а править бесконечно |
Последняя строка выглядит бюрократически и экономит больше всего времени. Формулировка вида «годится, если человек после чтения сможет сам выполнить проверку» превращает расплывчатую правку в конкретную.
Контекст даёт больше, чем формулировка задачи
Самое результативное действие — переложить работу с «вспомни» на «обработай». Пока модель отвечает по памяти, она угадывает. Как только исходный материал лежит прямо в запросе, задача становится механической.
Что стоит класть в контекст:
Исходники. Свой черновик, выгрузку, переписку, техническое задание. Обработка данного текста надёжнее генерации с нуля.
Факты и цифры от вас. Всё, что модель не должна придумывать, лучше дать явно. Это единственный способ гарантировать, что число в ответе не выдумано, — подробнее о зонах риска в разборе работы с ChatGPT.
Читателя. Кто это, что уже знает, какое решение принимает. «Для владельца небольшого магазина, который не различает термины» задаёт больше, чем три абзаца требований к стилю.
Примеры «так надо» и «так не надо». Пара образцов работает сильнее, чем описание желаемого словами. Показать проще, чем объяснить.
Ограничения работают, пожелания нет
Различие проверяется одним вопросом: можно ли, глядя на результат, однозначно сказать, выполнено требование или нет.
«Пиши интересно» — не проверяется, значит ничего не отсекает. «Не начинай абзацы с вопроса», «без вводных конструкций», «каждое утверждение подкрепи примером или убери» — проверяются, значит работают.
Механика простая: ограничение сужает пространство вариантов, пожелание оставляет его прежним. Модель не может выполнить «интересно», потому что у неё нет способа отличить интересное от неинтересного, — зато может выполнить «предложения не длиннее пятнадцати слов».
Полезный частный случай — запреты. Список из пяти оборотов, которых быть не должно, меняет текст заметнее, чем абзац рассуждений о желаемом тоне.
Один запрос в двух версиях
Разница между постановками видна лучше на примере, чем в описании. Задача одна: письмо клиенту о переносе сроков.
Версия первая:
Напиши письмо клиенту о том, что сроки сдвигаются.
Ответ будет вежливым, безличным и пригодным для любой отрасли. В нём появятся извинения, обещание приложить все усилия и предложение оставаться на связи. Ни одного из этих элементов вы не заказывали — они приехали вместе со средним письмом о переносе сроков.
Версия вторая:
Задача: письмо клиенту о переносе сдачи макетов с понедельника на четверг.
Контекст: подрядчик не прислал фотографии, вина на нашей стороне,
клиент уже переносил внутреннюю презентацию из-за нас в прошлом месяце.
Ограничения: не более 120 слов, без извинений в первом абзаце,
без оборотов «приносим извинения за неудобства» и «в кратчайшие сроки»,
обязательно назвать новую дату и то, что мы делаем, чтобы это не повторилось.
Формат: обычное письмо, без списков.
Годится, если клиент из письма понимает новую дату и причину, не задавая вопросов.
Второй запрос длиннее в несколько раз и содержит ровно то, чего модель знать не может. Именно эта часть и определяет результат: всё остальное она добавит сама.
Итерация вместо поиска идеальной формулы
Распространённая ошибка — править полученный текст. Правильнее править постановку: текст вы улучшите один раз, постановку — для всех следующих задач того же типа.
Порядок, который работает:
- Дайте задачу и попросите не выполнять её сразу, а сначала пересказать своими словами и задать уточняющие вопросы.
- Прочитайте пересказ. Расхождение с вашим замыслом — это и есть дефект постановки, найденный до того, как вы потратили время на разбор длинного ответа.
- Дополните запрос тем, чего не хватило, и только теперь запускайте.
- Плохой результат разбирайте как «чего я не сказал», а не как «модель не поняла».
Второй шаг ценен тем, что делает проверку дешёвой: пересказ читается за десять секунд, а полный ответ — за пять минут.
Отсутствие фактов. Если данных нет ни у вас, ни в открытых источниках, формулировка их не создаст. Она создаст правдоподобные.
Отсутствие позиции. Материал без собственного утверждения останется пересказом общего места, как бы его ни просили. Это ограничение автора, а не инструмента.
Свойство ошибаться. Просьба «не выдумывай» снижает риск, но не устраняет: у модели нет отдельного состояния «не знаю», из которого она могла бы отказаться.
Неясность в голове. Если вы не можете описать желаемый результат человеку, вы не опишете его и модели. Промпт — это техническое задание, и он наследует все дефекты обычного технического задания.
Задачу продвижения. Текст, написанный по хорошему промпту, не попадёт в ответы ассистентов автоматически — за это отвечают другие механизмы, разобранные в материале про видимость в нейросетях.
Спорное место
Тезис «дело в постановке, а не в секретных формулах» верен, но им легко злоупотребить. Он снимает ответственность с инструмента полностью, а это неправда: модели действительно отличаются, и одна и та же постановка даёт у них разный результат.
Есть и второе возражение. Ответы модели вариативны — один и тот же запрос дважды даст разные тексты. Значит, часть эффекта от «удачного промпта» может быть обычным разбросом, который человек принял за заслугу формулировки. Проверяется это просто: прогнать старый и новый вариант запроса по несколько раз и сравнить не два ответа, а две группы.
Наконец, детализация имеет предел. Запрос, где перечислены тридцать требований, даёт текст, который формально соответствует всем и не читается ни одним живым человеком. Где именно проходит граница — зависит от задачи, и универсального числа тут нет. Признак, что вы её перешли: ответы стали безупречными и мёртвыми.
Частые вопросы
Существуют ли универсальные промпты, которые работают лучше остальных?
Нужно ли назначать модели роль вроде «ты опытный маркетолог»?
Длинный промпт лучше короткого?
Почему модель игнорирует часть моих требований?
Как понять, что проблема в промпте, а не в модели?