Изучите техники Chain-of-Thought, Few-Shot и другие, чтобы получать от ChatGPT максимум.
Топ-5 техник промтинга для ChatGPT, которые вы должны знать
1. Chain-of-Thought (CoT) - «цепочка рассуждений»
Что это. Эта техника заставляет модель не просто выдавать ответ, а проговорить свои промежуточные рассуждения, шаг за шагом. Это помогает с задачами, требующими логики, вычислений или принятия решений.
Например:
«Давай подумаем шаг за шагом…»
«Сначала определим переменные…, затем составим уравнение…, затем решим…»
Почему работает. Потому что модель «видит» структуру рассуждения, а не просто начинает с ответа. Это помогает снизить вероятность ошибок в логике и лучше справляться с «трудными» вопросами.
Когда использовать.
Пример:
«Рассчитай, сколько времени потребуется, если… И покажи свои рассуждения шаг 1, шаг 2…»
2. Few-Shot Prompting - «несколько примеров»
Что это. Внутри одного промпта вы даёте модели несколько примеров ввода-вывода, а затем добавляете свой новый запрос. Таким образом модель «видит», как вы хотите, чтобы выглядело решение.
Например:
Пример 1: Ввод: «…» → Вывод: «…»Пример 2: Ввод: «…» → Вывод: «…»Теперь: Ввод: «…» → Сгенерируй аналогичный вывод.
Почему работает. Это помогает модели ориентироваться на шаблон, тон, формат и структуру, которые вы хотите.
Когда использовать.
3. Zero-Shot / One-Shot Prompting - «без примеров / один пример»
Что это. При zero-shot вы даёте задачу без примеров; при one-shot — один пример. Это самый базовый уровень.
Когда использовать.
4. Role-Based / Persona Prompting - «роль / персона»
Что это. Вы задаёте модели роль: например, «Вы — эксперт по маркетингу», «Вы — учёный-исследователь», «Вы — преподаватель». Это помогает фокусировать тон, стиль, уровень языка и подход.
Почему работает. Потому что модель получает контекст: как бы от кого идёт ответ, с какими знаниями и с каким намерением.
Когда использовать.
5. Iterative / Layered Prompting - «итеративный / многослойный»
Что это. Вместо одного большого запроса вы разбиваете задачу на этапы: сначала задаёте общий вопрос, потом уточняете, потом развиваете. Это как вести диалог с уточняющими вопросами.
Почему работает. Потому что модель работает с меньшим объёмом информации за один шаг, легче «держит мысль», и вы контролируете ход разговора.
Когда использовать.
Заключение
Промптинг — это не просто ввод запроса, а искусство общения с моделью. Используя техники — такие как Chain-of-Thought, Few-Shot, Role-Based, Iterative — вы значительно улучшите качество ответов от ChatGPT: они станут точнее, структурированнее и лучше соответствовать вашим ожиданиям.
Попробуйте прямо сейчас: выберите одну из техник, сформулируйте промпт и проанализируйте результат. А затем усложните задачу и примените комбинацию техник.
Что это. Эта техника заставляет модель не просто выдавать ответ, а проговорить свои промежуточные рассуждения, шаг за шагом. Это помогает с задачами, требующими логики, вычислений или принятия решений.
Например:
«Давай подумаем шаг за шагом…»
«Сначала определим переменные…, затем составим уравнение…, затем решим…»
Почему работает. Потому что модель «видит» структуру рассуждения, а не просто начинает с ответа. Это помогает снизить вероятность ошибок в логике и лучше справляться с «трудными» вопросами.
Когда использовать.
- Когда задача сложная, требует размышления (например, математическая задача, кейс-анализ, планирование).
- Когда вы хотите, чтобы ChatGPT объяснил, как он пришёл к выводу.
- Совет: добавьте к запросу фразу типа:
Пример:
«Рассчитай, сколько времени потребуется, если… И покажи свои рассуждения шаг 1, шаг 2…»
2. Few-Shot Prompting - «несколько примеров»
Что это. Внутри одного промпта вы даёте модели несколько примеров ввода-вывода, а затем добавляете свой новый запрос. Таким образом модель «видит», как вы хотите, чтобы выглядело решение.
Например:
Пример 1: Ввод: «…» → Вывод: «…»Пример 2: Ввод: «…» → Вывод: «…»Теперь: Ввод: «…» → Сгенерируй аналогичный вывод.
Почему работает. Это помогает модели ориентироваться на шаблон, тон, формат и структуру, которые вы хотите.
Когда использовать.
- Когда задача имеет формат, который можно задать примерами (например: классификация, форматированная статья, список).
- Когда ответ должен быть в стиле или формате, который отличается от «по умолчанию».
- Совет:
- Убедитесь, что примеры разнообразны, но отражают структуру задачи.
- После примеров чётко отметьте, что «Теперь ваша очередь» и добавьте новый ввод.
3. Zero-Shot / One-Shot Prompting - «без примеров / один пример»
Что это. При zero-shot вы даёте задачу без примеров; при one-shot — один пример. Это самый базовый уровень.
Когда использовать.
- Когда задача простая и не требует шаблонной структуры.
- Когда вы хотите увидеть, как модель справится «на лету».
- Совет: Хотя это проще, качество может быть ниже, чем при few-shot или с CoT-техникой, поэтому используйте там, где требования нестроги.
4. Role-Based / Persona Prompting - «роль / персона»
Что это. Вы задаёте модели роль: например, «Вы — эксперт по маркетингу», «Вы — учёный-исследователь», «Вы — преподаватель». Это помогает фокусировать тон, стиль, уровень языка и подход.
Почему работает. Потому что модель получает контекст: как бы от кого идёт ответ, с какими знаниями и с каким намерением.
Когда использовать.
- Когда важно, чтобы ответ был от лица конкретного типа специалиста.
- Когда нужен особый стиль: формальный, дружелюбный, аналитический.
- Совет: Начните промпт с фразы вроде:
5. Iterative / Layered Prompting - «итеративный / многослойный»
Что это. Вместо одного большого запроса вы разбиваете задачу на этапы: сначала задаёте общий вопрос, потом уточняете, потом развиваете. Это как вести диалог с уточняющими вопросами.
Почему работает. Потому что модель работает с меньшим объёмом информации за один шаг, легче «держит мысль», и вы контролируете ход разговора.
Когда использовать.
- Когда задача комплексная: планирование, создание контента, исследование.
- Когда хотите постепенно углубиться или скорректировать направление.
- Совет:
- Первый запрос: общий обзор.
- Второй: «Уточни…», «Добавь пункт…», «Разбей…».
- Третий: финализация, форматирование, проверка.
Техника | Сценарий | Пример |
Chain-of-Thought | Логика, анализ, расчёты | «Подробно рассуждай шаг за шагом…» |
Few-Shot | Форматированные задачи, шаблоны | «Вот примеры… Теперь подобный…» |
Zero-/One-Shot | Простые запросы, быстрые ответы | «Опиши преимущества …» |
Role-Based | Специализированный стиль | «Ты — маркетолог, напиши…» |
Iterative / Layered | Сложные, многоэтапные задачи | «Сначала обзор… затем детализация…» |
- Советы-лайфхаки, чтобы прокачать результатыЧётко формулируйте цель: скажите, чего именно хотите получить.
- Указывайте формат вывода: список, эссе, таблица, шаги.
- При сложных задачах сочетайте техники: например, «Роль + Chain-of-Thought + Few-Shot».
- Проверяйте и корректируйте: если результат не тот — уточните промпт.
- Экспериментируйте: меняйте тон, задавайте ограничения («не более 300 слов», «используй пунктирный список»).
- Обратите внимание на параметры модели (в интерфейсе OpenAI или другого сервиса): температура, длина ответа — они влияют.
- Учитесь на ошибках: если модель даёт ошибочный ответ, попросите объяснить, где она могла ошибиться (это само по себе техника CoT).
Заключение
Промптинг — это не просто ввод запроса, а искусство общения с моделью. Используя техники — такие как Chain-of-Thought, Few-Shot, Role-Based, Iterative — вы значительно улучшите качество ответов от ChatGPT: они станут точнее, структурированнее и лучше соответствовать вашим ожиданиям.
Попробуйте прямо сейчас: выберите одну из техник, сформулируйте промпт и проанализируйте результат. А затем усложните задачу и примените комбинацию техник.
