Мы всё время пытаемся быть лаконичнее:
Пиши по делу. Сжато. Без воды.
Но вот парадокс - нейросетям такой подход совсем не подходит. Мы решили копнуть глубже и вот что выяснилось:
ИИ гораздо лучше работает, когда ему дают не короткую команду, а развёрнутую, подробную инструкцию.
🤔 Подсказка или «тактика»?
Ты, наверное, тоже пробовал однажды что-то вроде:
«Придумай пост для блога»
И получил странный, поверхностный ответ.
А стоило написать:
«Придумай пост для блога на тему “Как завтрак влияет на продуктивность”. Стиль - дружелюбный, для аудитории 25-35 лет. Пример - история из жизни. Добавь в конце вопрос читателю.»
И всё, текст готов, будто писал человек, знающий своё дело.
ИИ не телепат. Чем больше контекста, тем лучше он работает. Это не «перестраховка», а почти правило.
📚 Нейросети учатся на всём, что ты им даёшь
Исследователи придумали структуру под названием ACE. Она предлагает простой подход: не ограничивай, а расширяй промпт. Дай ИИ не короткий вопрос, а целую "тактику", он разберётся, что важно, а что можно отбросить.
И тут сюрприз: Когда ты начинаешь кормить ИИ такими развёрнутыми задачами, он не только отвечает точнее, но и начинает "учиться" на твоих запросах.
🧠 Почему нельзя «сжимать» слишком сильно
Когда мы даём ИИ слишком короткий промпт, у него может случиться так называемый “коллапс контекста”. По сути, он забывает всё, что знал до этого.
В исследовании показали, как ИИ схлопнулся с 18 000 единиц информации до 122, и результат стал хуже, чем если бы он вообще не учился.
Это как если бы ты объяснял задачу другу весь вечер, а утром он сказал: «Подожди… а мы вообще об этом говорили?»
🤖 Размер не главное. Главное - как подать
Вот интересный момент: когда одну из небольших, "простых" моделей обучили с помощью таких развёрнутых тактик, она начала работать на уровне GPT-4 и даже переиграла её в некоторых тестах!
То есть: ты можешь сделать “умнее” даже простую нейросеть, если даёшь ей хорошую инструкцию.
🛠 ИИ сам понимает, где ошибся, и учится
Исследование показало: если нейросеть сгенерировала что-тои потом сама поняла, что результат сработал или нет (например, код с ошибкой не запускается), она делает вывод и корректирует себя без учителя.
Вот это уже реально круто. ИИ, который учится на своих действиях не потому, что кто-то его исправил, а потому, что он сам понял.
💸 А ещё - это дешевле
Да-да. Более подробные промпты не только делают ИИ умнее, но ещё и экономят время и деньги. Снижается количество повторов, уменьшается нагрузка, снижается стоимость токенов.
А всё потому, что не нужно “мучить” ИИ, переспрашивая его 10 раз. Один раз объяснил и получил нормальный ответ.
📌 Что из этого важно для нас?
Хорошие результаты от нейросети - это не про магию. Это про умение чётко и подробно объяснять, чего ты хочешь. И это навык, который можно прокачать.
💬 А вы как обычно формулируете запросы к ИИ?
Коротко, "наскоро"? Или расписываете всё подробно? Напишите в комментариях, давайте сравним, какой подход у кого работает лучше!