Промпты без воды — кто как борется?
 

Постоянно сталкиваюсь с тем, что нейросеть начинает лепить общие фразы или лишнюю "водянистую" болтовню вместо конкретных ответов. При этом вроде и промпт подробный, и ключевые моменты вроде прописаны. У меня срабатывает иногда такой трюк: разбиваю задачу на несколько шагов и каждый отдельно прогоняю, чтоб не сыпалось всё в кучу. Еще заметил, что четкие ограничения в промпте (типа "не больше 3 предложений", "без общих фраз") порой реально помогают, хотя не всегда.

Кто какие методы использует для конкретики и точности? Может, у кого есть примеры промптов, которые реально давали четкое ядро без воды? Или, наоборот, когда мелкие изменения промпта уничтожали лишний трёп? Делитесь опытом.

Разбивка задачи на шаги — реально крутая штука, я тоже так делаю. Ещё помогает явно указать, что ответ должен быть максимально лаконичным и конкретным, например, «без вводных» или «только факты». Иногда помогает формат с примером ответа прямо в промпте, чтобы модель видела, чего ждут. Мелкие правки промпта сильно влияют — убрал пару слов, и сразу ушла бесполезная болтовня.

Мне обычно помогает просто прямое указание типа «коротко, без лишнего», и избегаю расплывчатых слов в запросе. Еще часто делю задачу на части, чтобы не нагружать модель сразу. Иногда просто добавляю пример ответа — чтоб нейросеть видела, какого формата ждут. В общем, мелкие правки реально меняют всё, особенно когда просишь конкретно и четко.

Видимо, пока не придумали, как полностью отвадить нейросеть от «воды». Даже если просишь жестко — она иногда всё равно начинает разжёвывать. Но покорёжить запросы под себя, как заметили, работает лучше всего — разбивать тему на конкретные вопросы и задавать рамки по объёму. В общем, борьба с «водой» — это искусство, а не наука.