По словам эксперта, для типичных задач — например, перевода текста, составления краткого резюме или изменения стиля — современной нейросети часто достаточно обычной инструкции.
«Примеры полезны, когда нужно объяснить нестандартное правило или очень точно показать желаемый формат результата», — пояснил собеседник RT.
При этом специалист призвал не руководствоваться принципом «чем больше примеров, тем лучше». В некоторых случаях они действительно повышают качество ответа, но иногда лишь увеличивают объём запроса.
«Для серьёзных задач разные варианты промпта имеет смысл проверять экспериментально», — заявил эксперт.
Бойцев также отметил, что сам по себе длинный промпт не обязательно снижает точность ответа. Проблемы возникают, когда в инструкции становится слишком много второстепенных, конкурирующих или противоречащих друг другу правил и исключений.
«Я бы сформулировал принцип так: важно не минимизировать объём запроса, а максимизировать долю полезной информации. Чем яснее поставлена задача, обозначены приоритеты и отделены исходные данные от инструкций, тем устойчивее обычно получается результат», — подытожил он.
Ранее девелопер Антон Винер рассказал, как соискатели используют ИИ на разных этапах поиска работы.