Короче, яснее — почему промпты часто не работают
 

Проблема, с которой сталкивался каждый, кто пишет промпты: куча слов, а результат всё равно мутный или не по делу. Мне кажется, основная ошибка — пытаются в одном предложении уместить слишком много, надеясь, что нейросеть разберётся. На самом деле лучше четко выделять ключевую идею и выкидывать все "воды", которые не влияют на смысл.

Не уверен, что всё так просто. Иногда и короткий чёткий промпт не даёт нужный результат, потому что ИИ всё равно делает свои предположения. Тут ещё зависит, как модель обучена и на что она вообще способна, а не только от длины или простоты текста. Просто взять и выкинуть всё лишнее — не всегда спасает.

Не всё так просто с этими промптами, потому что ИИ часто сам решает, что для него важнее, даже если ты коротко и ясно написал. Иногда дело не в длине, а в том, как модель устроена внутри и какие у неё приоритеты при генерации ответа. Так что просто вычистить текст не гарантирует нужный результат.

Мне кажется, что проблема с промптами именно в том, что ИИ сам решает, что для него главное, а не только от того, как ты написал. Иногда вроде бы всё понятно, но в ответе появляется что-то совсем не то. Видимо, надо не просто сокращать текст, а подбирать именно нужные слова и формат, чтобы модель лучше "понимала" запрос.