«Если я сделаю ошибку в промпте — нейросеть поймет?»
Логичный страх. Мы привыкли, что педантичные читатели обращают внимание на каждую запятую. Но с ИИ — другая история.
Речь пойдет о том, как текстовые модели работают с неидеальными запросами. Также сделан вывод: где можно ошибиться без потери качества, а где — нет.
Сведения основаны на практике. Для полноты картины спросил у нейросетей DeepSeek и Copilot — как они реагируют на ошибки.
Что происходит, когда вы пишете «сава» вместо «слова»
Нейросети обучаются на триллионах токенов из интернета. А там — форумы, соцсети, чаты с людьми интеллекта Эллочки и кучей опечаток. Так что модель учится не только словам, но и контексту.
Пример. Промпт: «напиши стишок пр весну где есть сава цветы и солнце».
Что поймет модель:
«пр» — явно «про».
«сава» — низкая частотность. Контекстные соседи: «весна», «цветы». Вероятнее всего, подстановка «сады» или «соцветия». Или вообще пропуск.
Итог — стих будет. Но о чем именно — вопрос.
Вывод первый: для творческих задач — нейросеть терпима к шуму. Для точных — нет.
Четыре типа ошибок и их влияние
Разберем по степени критичности.
1. Опечатки (наименее критично)
Пример: «сортировка масива».
Реакция модели: поймет в 90 % случаев. Потому что «масив» — один из частых ошибочных паттернов для слова «массив» в технических текстах.
Риск: если ошибка создает другое существующее слово — «код» vs «кот» — может сбить с толку.
2. Отсутствие пунктуации (критичнее)
Пример: «казнить нельзя помиловать».
Реакция модели: будет опираться на статистику. Скорее всего, выдаст вариант с запятой после «казнить» — он частотнее. Но гарантий нет.
Риск: потеря тонких смысловых оттенков, интонации. В сложных логических конструкциях — прямая угроза смыслу.
3. Грамматические ошибки (еще критичнее)
Пример: «мне нужно совет как правильно писать тексты».
Реакция модели: потратит часть вычислительной мощности на реконструкцию намерения. Сработает правило «garbage in, garbage out» — мусор на входе, мусор на выходе.
Риск: ответ станет более общим, многословным, менее точным.
4. Логические нестыковки (самое опасное)
Пример: «Напиши текст о преимуществах аренды офиса, но используй аргументы против аренды».
Реакция модели: либо запросит уточнение, либо попытается найти компромисс (например, сравнение), либо выдаст бессвязный текст.
Риск: результат будет бесполезен. Потому что ошибка — не в форме, а в сути запроса.
Выводы для работы
Не бойтесь опечаток в черновике промпта. Для «разогрева» идей — сойдет.
Перечитывайте промпт для важных задач. Особенно проверяйте цифры, имена, термины. Одна ошибка в техническом задании — и факт окажется ложным.
Структура спасает. Даже с ошибками, промпт «Тип: SEO-статья. Цель: объяснить преимущества Х. Аудитория: новички. Ключи: ...» понятнее написанного бесформенного потока мыслей.
Итерации — главный инструмент. Первый ответ не устроил? Не пишите с нуля. Уточняйте: «В предыдущем ответе не хватило конкретных цифр. Добавь данные по 2025 году».
Главное: нейросеть не чувствует текст. Она вычисляет наиболее вероятное продолжение. Ваша задача — задать вектор этих вычислений максимально четко.
Даже самый умный ИИ работает по принципу: что спросили — то и получили. Формулируйте вопросы правильно. И да — хороший автор пишет точно и грамотно даже промпт.
Используем. Пишем!