В области взаимодействия с языковыми моделями существует множество методов и стратегий, которые помогают получить более качественный результат. Однако с развитием технологий некоторые из этих подходов устарели или оказываются малоэффективными.

Эффективные техники:
— Правильное структурирование промпта значительно повышает качество ответа, особенно если используется разметка в формате JSON. Этот приём хорошо работает и помогает моделям лучше понимать задачу.
— Повторное формулирование задания внутри одного сообщения помогает нерассуждающим моделям лучше схватить суть, давая более целостный ответ.
— Использование примеров для проиллюстрирования задачи способствует улучшению результатов, однако важно соблюдать баланс: чрезмерное количество примеров может снизить эффективность или ухудшить качество вывода.
— Ограничение длины промпта важно — слишком большие промпты, например свыше 7000 токенов, могут перегрузить модель и ухудшить ответы.
— Просьба «думай пошагово» повышает качество в моделях без встроенного Chain-of-Thought, но в новых моделях это уже реализовано внутри алгоритма. В отдельных случаях, например в математике или медицине, эта техника помогает достичь лучших результатов.

Бесполезные или малоэффективные подходы:
— Попытки придать модели ролеподобное поведение с помощью указаний типа «ты эксперт по…» редко дают ощутимый эффект и чаще используются для стилизации ответа.
— Давление или эмоциональный подъем вроде «это важно для моей карьеры» — не влияет на результат и считается бесполезным приёмом.
— Техники угроз или обещаний материальных вознаграждений также не подтверждены в исследованиях и не оказывают заметного влияния, за исключением некоторых случаев с индивидуальными вопросами.

Общая рекомендация — тщательно подбирать стратегии и не полагаться на устаревшие или неподтверждённые методы, чтобы максимально использовать потенциал современных языковых моделей.

Источник: @techno_yandex