Промпт решает: почему ИИ плохо отвечает на запрос и как это исправить
Шаблонный, размытый или откровенно неверный ответ нейросети принято объяснять несовершенством технологий или галлюцинациями. Но довольно часто причина кроется в самом запросе: пользователь описывает задачу в общих словах, а все недостающее модель восполняет предположениями
Из каких элементов складывается запрос с предсказуемым результатом и что делать, когда одного промпта не хватает, редакции Techinsider.ru рассказал Корней Мамруков, бизнес-аналитик в Embedika.
Почти каждый второй ответ нейросети может содержать неточности или вымысел. По оценке OpenAI, частота галлюцинаций у некоторых моделей достигает 33-48%. Но проблема, с которой сталкивается массовый пользователь, обычно возникает раньше, чем модель успевает «нафантазировать», — на этапе формулировки запроса.
Существует пять причин, почему ИИ выдает нерелевантный или поверхностный результат.
1Требования к ответу не заданы, и модель придумывает их сама
Просьбы «напиши текст про продвижение» или «дай совет по питанию» не содержат обозначенных качественных рамок, которым ИИ должен следовать, поэтому он додумывает их. И чаще всего делает это шаблонно и усредненно.
Как исправить?
В самом начале диалога необходимо указать два элемента — роль и критерии оценки.
Первый определяет, кем нейросеть выступает в разговоре. Подойдет любая профессиональная роль, соответствующая задаче: аналитик, маркетолог, спортивный тренер. Так ИИ лучше понимает, какой образ мышления от него ожидается. Роль имеет смысл слегка завышать — «доктор наук» дает более качественные ответы, чем «научный сотрудник».
Второй элемент — это показатели, по которым пользователь будет судить о результате. Нейросети нужно понимать, что обязательно должно попасть в ответ.
Пример
Запрос «дай совет по питанию» приведет к общим словам про баланс белков, жиров и углеводов.
С рамками задача выглядит иначе: «Ты ведущий диетолог. Составь план питания на неделю для человека, который тренируется три раза в неделю. Оценивать буду по трем показателям: суточная калорийность 2200–2400 ккал, продукты из обычного супермаркета, готовка не дольше 40 минут в день». В этом случае модели есть с чем сверить собственный черновик, и ответ будет более персонализированным и полезным.
2ИИ достраивает недостающие детали, если не просить задавать вопросы
Даже подробный промпт редко содержит все, что нужно для точного ответа: часть условий человек не считает существенными, о части не догадывается. Живой исполнитель в такой ситуации задает вопросы, нейросеть — нет. Она работает по схеме «один запрос — один ответ» и выдает результат с первой попытки, независимо от того, сколько данных ей не хватило. При этом важно понимать, что модели запоминают прошлый контекст, но склонны забывать его в рамках сессии, поэтому полагаться на память ИИ при достройке деталей не стоит.