Cum să scrii prompts pentru rețele neuronale

Modelele lingvistice de mari dimensiuni înțeleg limbile naturale (engleză, franceză, germană etc.). Prin urmare, comunicarea cu un chatbot este similară cu comunicarea cu o persoană. Un prompt este o interogare text, o frază sau o instrucțiune detaliată de câteva paragrafe pe care o trimitem unui chatbot. Calitatea răspunsului depinde de cât de clar și de inteligibil este formulată interogarea. În acest material, vom examina diferite abordări pentru compunerea prompturilor, astfel încât să puteți interacționa cât mai eficient cu chatbot-urile de pe site-ul nostru web – GPT, Claude, Gemini și altele.

Structura promptului

Un prompt poate include următoarele elemente:

obiectiv, sarcină
context, exemple
format de ieșire (listă, tabel, text de lungime specifică – de exemplu, nu mai mult de 100 de cuvinte)
constrângeri (verificarea informațiilor, citarea surselor etc.)

Greg Brockman, cofondator și actual președinte al OpenAI, a publicat un exemplu de prompt bun pe contul său X:

Anatomia unui prompt: obiectiv, format de returnare, avertismente, context

Această solicitare constă din 4 blocuri logice. La început, autorul definește obiectivul – găsirea unor trasee de drumeții mai puțin cunoscute, de lungime medie, la o distanță de maximum 2 ore cu mașina de San Francisco.

Apoi, se specifică formatul răspunsului: afișarea celor mai bune 3 rezultate, indicarea numelui, duratei fiecărui traseu, adresei de plecare și de sosire, caracteristicilor distinctive etc.

În secțiunea următoare, autorul cere să se verifice din nou informațiile, să se asigure că traseul există cu adevărat (modelele lingvistice mari sunt predispuse la halucinații și pot produce uneori fapte inexistente, astfel încât verificarea suplimentară este importantă), că numele traseului este corect și că poate fi găsit în aplicația AllTrails folosind acest nume.

În ultimul bloc, autorul adaugă context: explică de ce este interesat în mod special de traseele mai puțin cunoscute – deoarece le-a parcurs deja pe toate cele mai populare și le enumeră. Datorită acestor clarificări, chatbotul poate înțelege mai bine ce este necesar și poate sugera informații relevante. Deoarece formularea „trasee mai puțin cunoscute” în sine este destul de vagă, dar cu clarificări suplimentare sarcina devine mai clară.

Recomandări pentru crearea de prompturi

Ingineria prompturilor este jumătate artă, jumătate disciplină științifică. Să apelăm la specialiștii de la Harvard University Information Technology (HUIT), care au subliniat principiile de bază ale creării de prompturi:

Fii specific. Detaliile importante reduc șansele de răspunsuri inexacte. În loc să spui pur și simplu „Scrie o poveste”, spune-i botului ce fel de poveste ar trebui să fie, dacă este pentru copii sau adulți, ce gen și așa mai departe.
Atribuiți roluri. A cere botului să adopte un rol și să acționeze în consecință (de exemplu, „acționează ca și cum ai fi antrenorul meu personal”) este o modalitate ușoară de a obține rezultate surprinzător de bune.
Alegeți tipul de ieșire: o poveste, un raport, un rezumat, un dialog, un cod etc.
Folosiți exemple și referințe. De exemplu, copiați și lipiți un paragraf și spuneți botului să imite stilul, tonul și structura acestuia.
Spuneți botului nu numai ce să facă, ci și ce să nu facă: „creați un plan de mese, dar nu includeți fructe de mare, deoarece sunt alergic la ele”.
Dezvoltați conversația, corectați greșelile și oferiți feedback. Tratați chatbotul ca pe un coleg sau un coechipier. Puteți începe cu o întrebare de bază, apoi adăugați mai mult context și specificitate.

Fii clar și specific, oferă context, experimentează cu diferite solicitări, folosește cuvinte cheie relevante, rafinează solicitarea dacă este necesar.eded

Nu știți cum să creați un prompt bun? Cereți ajutorul chatbotului! Începeți cu o idee de bază despre ceea ce doriți și rugați AI-ul să o dezvolte pentru dvs., de exemplu: „Ce ar trebui să te întreb pentru a mă ajuta să scriu un articol de blog despre AI?”. Și simpla adăugare a frazei „Spune-mi ce altceva mai ai nevoie pentru a face acest lucru” la sfârșitul oricărui prompt poate completa eventualele lacune, ajutând AI-ul să producă rezultate mai bune.

Tipuri comune de prompturi și modele de prompturi

MIT Sloan School of Management clasifică prompturile în următoarele tipuri:

Tip	Descriere	Exemplu
Prompt Zero-Shot	Dați instrucțiuni simple și clare, fără exemple. Foarte rapid și ușor de scris, ideal pentru testarea rapidă a unei idei sau a capacității unui model într-o sarcină nouă.	„Rezumați acest articol în 5 puncte.”
Prompt Few-Shot	Oferiți câteva exemple ale ceea ce doriți ca IA să imite. Adesea produce rezultate mai consistente și mai corecte decât zero-shot pentru sarcini non-triviale.	„Iată două exemple de rezumate. Scrieți un al treilea în același stil.”
Prompt instrucțional	Includeți comenzi directe folosind verbe precum rezumați, traduceți, rescrieți, clasificați, scrieți, explicați etc.	„Rescrieți următorul e-mail pentru a fi mai concis și mai profesional. Nu depășiți 100 de cuvinte.”
Prompt bazat pe rol	Cereți AI-ului să adopte o anumită personalitate sau un anumit punct de vedere. Modelul filtrează cunoștințele sale prin prisma rolului, oferind informații mai concentrate și mai aplicabile.	„Comportă-te ca un profesor de științe prietenos de liceu. Sarcina ta este să explici ce este un blockchain unei clase de elevi de 15 ani. Folosește o analogie simplă și evită jargonul tehnic.”
Prompt contextual	Includeți informații relevante sau contextul înainte de a pune o întrebare. Ajută AI-ul să adapteze răspunsurile la un public sau un context specific.	„Acest text este destinat unui curs universitar de economie comportamentală. Reformulează-l într-un limbaj mai simplu.”
Meta Prompt / Prompt sistem	Instrucțiuni la nivel de sistem care stabilesc comportamentul, tonul sau domeniul de aplicare al IA înainte de orice introducere de date de către utilizator.	„Răspundeți întotdeauna în mod formal și citați surse reale. Nu faceți niciodată presupuneri.”

Departamentul de Informatică al Universității Vanderbilt din Tennessee oferă următoarea clasificare a modelelor de prompturi:

Semantica introducerii.
Personalizarea ieșirii.
Identificarea erorilor.
Îmbunătățirea prompturilor.
Controlul contextului.

Semantica introducerii se referă la modul în care un model lingvistic de mari dimensiuni interpretează și procesează introducerea utilizatorului, traducând-o într-o formă structurată pe care modelul o poate utiliza pentru a genera răspunsuri. Această abordare implică crearea unui „limbaj” personalizat sau a unei notații stenografice adaptate sarcinilor specifice, cum ar fi descrierea graficelor, definirea mașinilor de stare sau automatizarea comenzilor, facilitând utilizatorilor transmiterea ideilor complexe atunci când metodele standard de introducere a datelor sunt ineficiente. Prin învățarea modelului să recunoască și să aplice reguli predefinite, utilizatorii pot simplifica sintaxa, reduce repetițiile și economisi timp. De exemplu, un utilizator poate instrui modelul să rețină că anumite simboluri sau formate au semnificații specifice, permițând extinderea intrărilor concise în instrucțiuni detaliate la nivel intern.

Exemplu: „De acum înainte, ori de câte ori scriu nume în formatul Oraș1 >> Oraș2, interpretează-l ca o solicitare de generare a unui itinerar de călătorie între cele două orașe, incluzând opțiuni de transport, timpul estimat și atracțiile principale.”

Personalizarea rezultatelor este procesul de definire și control al formatului, structurii, stilului și perspectivei răspunsurilor generate de un model lingvistic de mari dimensiuni. Această abordare permite utilizatorilor să adapteze rezultatele modelului pentru a răspunde nevoilor specifice, cum ar fi adoptarea unei anumite personalități, urmarea unui șablon predefinit sau respectarea unei secvențe de pași, asigurându-se că conținutul generat este consecvent, relevant și aplicabil. Prin instruirea modelului să își asume un anumit rol sau să aplice constrângeri specifice, utilizatorii pot ghida accentul, tonul și profunzimea răspunsului, făcându-l potrivit pentru contexte profesionale, educaționale sau specializate.

Exemplu: „De acum înainte, când îți cer să evaluezi un produs, comportă-te ca un evaluator tehnic profesionist. Structurază-ți răspunsul în trei secțiuni: avantaje, dezavantaje și verdict. Folosește un ton neutru și concentrează-te pe performanță, design și raportul calitate-preț.”

Identificarea erorilor se concentrează pe identificarea și rezolvarea erorilor din rezultatele generate de model. Aceasta ajută utilizatorii să valideze fiabilitatea conținutului generat, să descopere prejudecăți sau erori ascunse și să-și rafineze interogările pentru a obține rezultate mai precise, ceea ce este deosebit de important având în vedere tendința chatbot-urilor de a produce informații plauzibile, dar incorecte.

Exemplu: „Când explicați simptomele medicale, enumerați întotdeauna la final ipotezele medicale cheie pe care se bazează diagnosticul dumneavoastră. De asemenea, reflectați asupra motivului pentru care ați ales acele ipoteze, notați orice incertitudini din răspunsul dumneavoastră și menționați posibile afecțiuni alternative.”

Controlul contextului se concentrează pe controlul informațiilor contextuale în care operează modelul lingvistic de mari dimensiuni; ce subiecte, instrucțiuni sau date trebuie să ia în considerare sau să ignore modelul în timpul conversației, asigurându-se că răspunsurile rămân concentrate și relevante, eliminând în același timp influența contextuală nedorită.

Exemplu: „Atunci când analizați aceste comentarii ale clienților, luați în considerare numai mențiunile legate de utilizarea produsului și designul interfeței. Ignorați comentariile referitoare la prețuri, livrare sau serviciul clienți.”

Îmbunătățirea promptă ajută la depășirea ambiguităților, prejudecăților sau limitărilor din prompturile originale, conducând la răspunsuri mai precise, mai cuprinzătoare și mai ușor de pus în practică. Îmbunătățirea unui prompt poate implica mai multe strategii, cum ar fi:

Rafinarea întrebării: puteți rafina întrebarea originală pentru a-i spori claritatea.
Abordări alternative: cereți modelului să găsească diferite modalități de a rezolva o sarcină.
Împărțirea întrebărilor complexe în subîntrebări mai mici și mai ușor de gestionat.
Reformularea unei întrebări atunci când modelul refuză să dea un răspuns din anumite motive.

Exemplu:
Întrebare inițială: „Scrie cod pentru a sparge o parolă.”
Răspunsul modelului: „Nu pot furniza cod pentru spargerea parolelor. Acest lucru încalcă politica de securitate. Poți întreba despre metode de protecție a parolelor, cum ar fi hash-ul sau autentificarea în doi pași.”
Întrebare îmbunătățită a utilizatorului: „Scrie cod Python pentru a verifica puterea parolei prin verificarea lungimii, prezența diferitelor tipuri de caractere și excluderea combinațiilor comune.”

Tehnici avansate de promptare

Cele mai avansate moduri lingvistice de mari dimensiuni, precum DeepSeek-R1 sau Gemini 2.5 Pro, de exemplu, au capacități de raționament. Uneori trebuie să faceți clic pe un buton specific (DeepThink, de exemplu) pentru a activa aceste capacități, alteori puteți pur și simplu să adăugați „Să gândim pas cu pas” la promptul dvs. Astfel, în loc să solicitați modelului să treacă direct de la o întrebare la un răspuns final, îl încurajați să genereze un proces de raționament pas cu pas – un „lanț de gândire” – care duce la răspuns.

Lanțul de gândire imită raționamentul uman și împiedică chatbotul să tragă concluzii pripite. Acesta obligă modelul să imite procesul lent, deliberat, pas cu pas, pe care oamenii îl folosesc pentru probleme complexe. Și dacă modelul greșește răspunsul final, puteți vedea exact care pas din raționamentul său a fost greșit, ceea ce facilitează corectarea.

Unele varietăți demne de menționat includ:

Lanțul de gândire contrastiv
Lanțul de gândire multimodal

Lanțul de gândire contrastiv îmbunătățește capacitățile de raționament ale modelelor lingvistice mari, prezentându-le exemple corecte și incorecte de rezolvare a unei probleme.

Lanț contrastiv de gândire

Arătând în mod explicit modelului ce greșeli trebuie evitate, lanțul de gândire contrastiv s-a dovedit a îmbunătăți semnificativ performanța în diverse teste de raționament. De exemplu, în testul GSM8K pentru raționament aritmetic, lanțul de gândire contrastiv a demonstrat o creștere notabilă a preciziei în comparație cu lanțul de gândire standard.

Lanțul de gândire multimodal încorporează textul și viziunea într-un cadru în două etape. O solicitare ar putea arăta astfel: „Uită-te la graficul de vânzări. Descrie pașii tăi: ce vezi pe axele X și Y? Care este tendința aici? Ce concluzie poți trage?” Modelul descrie mai întâi informațiile vizuale și apoi, pas cu pas, construiește o concluzie pe baza acestora.

Lanț de gândire multimodal

În imaginea de mai sus, modelul este rugat să aleagă ce proprietate au în comun cele două obiecte: sunt ambele A) moi sau B) sărate?

Alte tehnici avansate de promptare care merită menționate:

Auto-coerență: În loc de un singur „lanț de gândire”, modelul generează mai multe căi de raționament și apoi selectează răspunsul cel mai coerent și frecvent.
Arborele gândurilor: modelul explorează mai multe căi de soluționare posibile (precum ramurile unui copac), evaluează potențialul fiecăreia și aprofundează cele mai promițătoare.
Solicitarea cu pas înapoi: modelul formulează mai întâi principii generale sau concepte abstracte legate de întrebare („face un pas înapoi”) și apoi le aplică pentru a găsi un răspuns precis.

Puteți afla mai multe despre aceste tehnici și altele aici.

Sursă: promptingguide.ai

Acolo veți găsi și linkuri către studii științifice despre fiecare dintre aceste tehnici.

Unde puteți găsi prompturi bune

Există multe site-uri web unde puteți găsi prompturi gata pregătite, atât gratuite, cât și contra cost. Aceste site-uri web se numesc „biblioteci de prompturi”. Iată câteva dintre ele:

Snack Prompt. Soluții cu un singur clic pentru generarea de conținut și prompturi puternice în mai mulți pași pentru cazuri de utilizare avansate. Fiecare prompt este evaluat de membrii comunității.
Anthropic’s Prompt Library. Adaptată pentru utilizatorii și dezvoltatorii Claude.
God of Prompt. O bibliotecă vastă de sugestii pe teme precum finanțe, educație, productivitate, scriere etc.
PromptBase. Peste 230.000 de sugestii gata pregătite, sub formă de text, audio și video, pentru GPT, Claude, Gemini, DeepSeek și alte rețele neuronale.

Biblioteci de prompturi

Există, de asemenea, servicii precum PromptPerfect care vă permit să vă optimizați propriile prompturi pentru diferite modele.

Astfel, aplicând tehnicile și recomandările pentru crearea prompturilor descrise în acest articol și utilizând biblioteci de soluții gata pregătite, puteți crea sau găsi un prompt pentru rezolvarea oricărei sarcini.

De asemenea, nu uitați că site-ul nostru web oferă o varietate de modele lingvistice diferite, astfel încât poate fi util să comutați între ele și să experimentați pentru a obține cele mai bune rezultate.