⭐️ Почему ролевые промпты больше не делают LLM умнее
🚀 Пользователи LLM давно привыкли начинать промпты с фразы: «Ты — опытный физик/юрист/маркетолог...». Считалось, что такая ролевая установка (persona prompting) помогает нейросети лучше отвечать на вопросы. Но новое исследование из Уортонской школы бизнеса ставит этот метод под сомнение.
Исследователи протестировали 6 ведущих моделей (включая GPT-4o и Gemini) на тысячах сложных вопросов из области науки, инженерии и права.
💡 Главные выводы.
▪️ Экспертные персоны бесполезны. Фраза «ты — эксперт» практически не влияет на точность ответов по сравнению с обычным запросом. Исключением стала только Gemini 2.0 Flash, которая показала небольшой прирост.
▪️ Неправильная роль вредит. Если задать модели роль, не соответствующую задаче (например, попросить «физика» решить юридическую задачу), качество ответов может снизиться. Gemini 2.5 Flash в таких случаях часто вообще отказывалась отвечать.
▪️ Роль «новичка» ухудшает результат. Если сказать модели «ты — ребенок» или «ты — дилетант», точность ответов закономерно падает.
🎯 Зачем тогда нужны персоны?
Исследование показало, что персоны не делают ответы точнее, но они отлично работают для изменения стиля и тона. Если вам нужно объяснить сложное простыми словами или написать текст в определенном формате — ролевые промпты все еще незаменимы. Но для получения фактов они больше не нужны.
⌨️ Подробнее о нашей разработке нейросетей читайте на нашем сайте.
