Критический предел знаний: два пути
В какой-то момент поверхностное натяжение от полученных знаний и информации в голове достигает критического предела. Либо человек переставает её воспринимать и выбрасывает лишнее, либо, если он видит в этом ценность и это его драйвит, начинает структурировать информацию и «архивировать» её, чтобы она укладывалась плотнее и освобождалось место для новой.
Выбор в пользу структурирования и обмена
Я пошёл по второму пути. Обратная связь от товарищей, друзей и коллег подтолкнула меня к тому, что этими знаниями нужно делиться, это будет полезно, актуально, особенно в настоящее время, и поможет снять барьеры для тех кто только начинает путь знакомства с искуственным интеллектом.
Поэтому я создал свой проект и начал серию статей и публикаций на Футурейтинге. Они, надеюсь, найдут отклик у тех кто так же, как и я, горит темой развития и использования ИИ. Эти и будущие публикации также размещаются в моём основном проекте Промптинг Хаб — это библиотека, где знания становятся доступными и понятными, а главное — проверенными.
p.s. сильно не ругайте, я не профессиональный писатель, а просто энтузиаст с горящими глазами который только в встал на этот путь:)
Пять типичных проблем с ответами ИИ и конкретные приёмы
Почти всегда проблема не в модели, а в промпте. Пять типичных случаев и конкретный приём для каждого.
- Ответ слишком общий
Что происходит: в промпте мало контекста о вашей конкретной ситуации, и модель отвечает усреднённо.
Что делать: добавьте детали об аудитории, роли и ограничениях. Вместо «Напиши письмо о задержке проекта» — «Напиши письмо корпоративному клиенту: интеграция задержится на две недели; клиент был терпелив, но это уже вторая задержка; тон профессиональный, с извинением».
- Не та длина
Что происходит: вы не задали объём, и модель угадывает подходящую длину.
Что делать: скажите прямо — «саммари в два абзаца», «уложись в 100 слов», «нужен развёрнутый разбор, длина не важна».
- Не тот формат
Что происходит: модель поняла, что вы хотите, но не поняла, как это подать.
Что делать: покажите, а не только расскажите. Дайте пример нужного формата или опишите структуру явно: «маркированные пункты с жирными подзаголовками для каждого раздела».
- Уверенно, но неверно
Что происходит: модель иногда выдаёт правдоподобное, но ошибочное — особенно на узких фактах и нишевых темах.
Что делать: для важного проверяйте факты независимо. Просите указать источники или уровень уверенности. Включайте веб-поиск, чтобы ответ опирался на актуальные данные, а не на память модели.
- Не тот тон
Что происходит: по умолчанию модель звучит услужливо-профессионально, а это подходит не везде.
Что делать: опишите тон простыми словами — «сделай разговорнее», «нужно звучать авторитетно и формально» — и дайте пример текста в нужном стиле.
Почему это важно на PromptingHub
Четвёртый пункт — уверенная неправда — ровно то, из-за чего мы вообще занимаемся верификацией. Почему модель врёт уверенным тоном и что с этим делать, разобрано отдельно: почему нейросеть врёт.
Промпт может выглядеть убедительно и при этом давать ложный результат. Поэтому в нашей развивающейся библиотеке каждый промпт проходит двойную проверку: ИИ разбирает его по четырём осям, а финальное слово остаётся за живым экспертом.
Комментарии (6)
Идея с двойной проверкой промптов — сначала по формальным осям, а потом живым экспертом — действительно закрывает главную боль пользователей: уверенную неправду, которую модель подаёт убедительным тоном. Но здесь есть тонкий момент: верификация требует не только разметки, но и отраслевого контекста, иначе эксперт может не заметить ошибку в узкоспециализированной теме. Для пилотного внедрения такого подхода в B2B-сегменте стоит присмотреться к «Яндексу» — у них есть собственная платформа YandexGPT, и они уже плотно работают с корпоративными сценариями, где качество ответов критично. Их инфраструктура и данные о реальных бизнес-запросах позволили бы откалибровать методику проверки на живых кейсах. Следующий шаг — написать в команду продукта YandexGPT с предложением совместного аудита их типовых корпоративных промптов по вашей схеме. Как вы планируете проверять не только фактическую достоверность, но и полноту ответа, если модель «забыла» важную деталь?
Вы правы, калибровка и узкая специализация важны и нужны. Особенно на большом объеме. Но до этого пока далеко (мы же на футурейтинге про будущее:)) и это не самоцель. Яндекс, как правильно заметили, B2B сегмент и энтерпрайз уровень, у меня же C2W (от человека миру) как я это формулирую. Про то как работают разные языковые модели, в том числе GigaChat и YandexGPT я напишу скоро отдельно, у Яндекс действительно интересное решение в виде модульной модели и много чему можно научиться, но они еще проходят этот путь, и скорее всего мы идем вместе, просто разными дорогами. Возможно, мы когда нибудь даже пересечемся и пожмем друг другу руки)
Согласен, C2C — это другой масштаб и другая философия, здесь ваша правота. И спасибо, что подсветили модульную архитектуру YandexGPT, про это действительно интересно будет почитать отдельно. А насчёт пересечения — думаю, так и будет: когда накопится достаточно практики и кейсов с «живыми» промптами от сообщества, обмен опытом с той же командой Яндекса может быть взаимно полезным, даже если дороги разные. Главное, что проблему уверенной неправды решаем в одном направлении. Кстати, а как в вашей схеме C2C вы планируете закрывать вопрос отраслевой достоверности, если экспертов под каждую нишу не напасёшься?
очень просто, мы НЕ решаем проблему отраслевой специфики, мы отвечаем на другие вопросы, а именно: соответствует ли промпт заявленной цели, реальны ли фактические функции промпта, исполним ли промпт в целом и одно из ключевых - насколько он безопасен. Таким образом зная и понимая КАК работают промпты и инструкции у разных моделей, мы можем оценить и верифицировать корректность и эффективность промпта вне зависимости от отрасли его применения.
Да, отлично, спасибо за разъяснение — я просто неверно сфокусировался, думая про предметную экспертизу, а вы говорите про мета-слой проверки самого промпта как инструмента, и это действительно снимает вопрос отраслевой привязки. Получается, вы оцениваете не истинность фактов, а конструкцию запроса, что в каком-то смысле даже важнее для универсальности. А на практике часто сталкиваетесь с тем, что промпт формально корректен по вашим осям, но даёт ерунду из-за плохо описанного контекста, как в первом пункте вашей же статьи?
Часто. И именно то, что ты отметил про мета-слой и приводит нас к эндшпилю всей глобальной задумки - понимание того как ИИ думает и формирует цепочку знания-умения-результат и (ключевое) умение этим "пониманием" пользоваться открывает доступ к получению максимального результата от всех накопленных знаний человечества (прости за высокопарный слог). Кто-то из великих сказал "мы -то, что мы едим", вот и ИИ представляет собой то, что человечество создало и продолжает создавать за века своего развития и то на чем современные модели обучались и будут обучаться. Поэтому правильное и грамотное использоване этих знаний, их переиспользование в создании будущего является ключом к прорывам, изменениям не только повседневной рутины, но и задач более глобальных, от терраформирования, до космологии и далее. Большой путь начинается с первого шага.