Примеры и итерации:
как дожать результат

Начнём с самой знаменитой истории промптинга. В 2022 году исследователи приписали к задачам по арифметике пять слов — «Let's think step by step» («давай рассуждать по шагам») — и точность модели взлетела с 17,7% до 78,7%. Вчетверо. От пяти слов.

Мораль не в волшебной фразе (современные модели часто рассуждают сами). Мораль в том, что небольшие изменения запроса дают несоразмерно большие изменения результата. Этот урок — про два таких рычага.

Рычаг 1: покажи, а не описывай

Приём называется few-shot — «несколько примеров». Открыт он был при испытаниях GPT-3 в 2020-м: модель, которой вложили в запрос два-три примера «вход → выход», начинала справляться с задачами, которым её никто не учил, — на некоторых тестах догоняя специально натренированные системы.

Для офиса это звучит так: вместо десяти прилагательных о стиле — один образец стиля.

Правила образцов — из руководства Anthropic: 3–5 штук достаточно; берите похожие на текущую задачу и слегка разные между собой; отделяйте примеры от инструкции (простейший способ — кавычки или «Пример 1: … Пример 2: …»). И бонус-приём оттуда же: попросите саму модель проверить ваши примеры — «посмотри на эти три письма и скажи, что общего в их стиле» — так вы узнаете, что именно она «увидит».

Рычаг 2: итерации — дожать за 2–3 захода

В формуле Google из урока 5 были ещё две буквы, которые мы отложили: E и I — Evaluate и Iterate, «оцени и доработай». Google называет это мышлением ABI: Always Be Iterating — всегда дорабатывай. По наблюдениям разборов их курса, из пяти шагов люди чаще всего пропускают именно образцы и итерации — и получают «генерическую жвачку», в которой винят инструмент.

Шаг «оцени» — это 20 секунд критического чтения с заранее известным критерием: сделано ли, что просил? нет ли ошибок? тот ли тон? Google учит формулировать критерий до запуска: «успех = минимум 5 небанальных идей дешевле 5000 ₽».

Шаг «доработай» — у Google четыре конкретных способа:

Типичная траектория рабочего запроса: первый ответ — 60% попадания → «добавь цифры из моего текста, убери третий абзац» → 85% → «сократи вдвое, финал — вопросом» → готово. Две итерации — норма, а не признак неудачи.

Приём «не экономь интеллект»

Фраза из арсенала практиков, которая удивительно хорошо дожимает неполные ответы: «Не экономь интеллект: перепроверь себя — ничего ли ты не забыла?» Модель, получив такую команду, действительно проходит по своему ответу второй раз и часто добавляет то, что «поленилась» включить в первый: краевые случаи, оговорки, пропущенные пункты списка.

Родственный приём для пресных результатов — прямо назвать врага: не «сделай поинтереснее», а «заголовки слишком вежливые — дай жёсткие, которые пробивают баннерную слепоту». Конкретное указание, чего не хватает, работает как ограничение из способа №4 — только наоборот: не сужает, а заставляет выложиться.

Приём «убери робота»

Мировая жалоба на тексты ИИ — «звучит как робот»: одинаковые обороты («в современном мире», «сложно переоценить», «делимся лайфхаками»), ровные списки, восторг без причины. Читатель это чувствует за секунду. Лекарство — две итерации:

1. Дайте образец себя. «Вот три моих сообщения клиентам — перепиши ответ в этом тоне». Образец тона работает сильнее любых описаний «пиши живо и дружелюбно» (рычаг 1 в действии).

2. Назовите штампы врагами. «Убери канцелярит и штампы: никаких "в современном мире", "команда профессионалов", "уникальное предложение". Пиши, как человек пишет коллеге в мессенджере». Запрет конкретных слов работает лучше, чем просьба «естественнее».

Приём «сначала реши сама»

Жемчужина из руководства OpenAI — для проверки чужой работы. Если спросить модель «верно ли это решение / расчёт / смета?» — она слишком часто соглашается с тем, что видит. Приём: «Сначала составь свой вариант расчёта, не глядя на мой. Потом сравни с моим и назови расхождения». В примере OpenAI модель, которая «проверяла» неверное решение студента, находила ошибку только при таком порядке.

Куда применить завтра: проверка сметы подрядчика, коммерческого предложения перед отправкой, расчёта скидки. И родственный приём: попросите «распиши ход рассуждений» — не потому, что модель иначе не справится, а потому, что рассуждения можно проверить глазами и увидеть, где она свернула не туда.

Цепочка: черновик → критика → чистовик

Высший пилотаж итераций — заставить модель дорабатывать саму себя. Схема из курсов Google и Anthropic, три запроса подряд:

1) «Напиши черновик поста о новой услуге» → 2) «Теперь стань строгим редактором: найди в этом тексте штампы, слабые места и враньё» → 3) «Перепиши с учётом своей критики». Второй шаг — самый ценный: модель-«редактор» находит у модели-«автора» удивительно много. Этот же трюк работает с вашими собственными текстами — попросите раскритиковать письмо перед отправкой.