👩💻 Новая ИИ-модель требует новых подходов? Или как правильно промптить по методике
👩💻 Новая ИИ-модель требует новых подходов? Или как правильно промптить по методике OpenAI?
Как сообщает Forbes, в 2025 году 52% взрослых американцев уже используют LLM (ChatGPT, Claude, Copilot и др.), а 34% — ежедневно хотя бы 1 раз. ChatGPT остаётся лидером среди ИИ-моделей. У компании около 400 млн активных пользователей в неделю (по всему миру).
Недавно вышла новая версия GPT-4.1, которая работает чуть иначе, поэтому старые приёмы промптинга могут работать не столь эффективно.
Многие до сих пор используют простейшие запросы, которые лишь поверхностно задействуют возможности ИИ. Потом удивляются, что результат выглядит шаблонно и безлико.
👇Вот что рекомендует сама OpenAI для GPT-4.1, чтобы раскрыть потенциал модели:
🤯1. Структурируйте свои команды:
💠Роль и цель: укажите, кем должен выступать ChatGPT и какую задачу решает
💠Инструкции: чётко распишите, что нужно сделать
💠Логика рассуждений: опишите, как подойти к решению
💠Формат ответа: определите, как должен выглядеть результат
💠Примеры: покажите образцы желаемого вывода
💠Контекст: добавьте всю необходимую вводную информацию
💠Финальные указания: напомните о ключевых условиях или ограничениях
Не обязательно использовать все элементы сразу, но структурированный подход всегда лучше, чем полотно из текста.
📌 Даже частичное применение этой структуры резко повышает качество откликов.
🧩 2. Форматирование имеет критическое значение. Тесты OpenAI показали, что XML-теги обеспечивают лучшую обработку.
Формат JSON плохо справляется с длинными контекстами, особенно при работе с несколькими документами. Вместо этого используйте структуру вида:
ID: 1 | TITLE: Лиса | CONTENT: Быстрая рыжая лисица перепрыгнула через ленивую собаку.
🧠 3. Создавайте автономных ИИ-агентов: ChatGPT может работать как полноценный агент, выполняющий задачи практически без участия человека. Он может помнить контекст, пользоваться инструментами (веб-поиск, выполнение кода) и решать сложные задачи поэтапно.
В каждом "агентском запросе" нужно стоит указывать:
💠Persistence: «Продолжай, пока не достигнешь результата»
💠Tool-usage: «Используй инструменты вместо предположений»
💠Planning: «Сначала подумай, а потом действуй»
📈 С добавлением этих пунктов производительность в задачах программирования выросла на 20%.
📚 4. Используйте длинные контексты на полную мощность. 4.1 обрабатывает до 1 млн токенов, но:
💠Размещайте инструкции в начале и в конце контекста
💠Чётко указывайте: использовать только «внешний контекст» или можно обращаться к внутренним знаниям.
Пример: "Используй только документы из предоставленного контекста для ответа на запрос пользователя"
🔗 5. Используйте “Chain-of-thought”
Anthropic и другие компании тоже исследуют, как ИИ принимает решения. При составлении запросов общайтесь с моделью как с любознательным стажёром. Чётко, по делу, с контекстом.Результаты значительно улучшатся.
Хотя GPT-4.1 не предназначен для сложных рассуждений по умолчанию, вы можете заставить его «думать вслух».
📌 Пример: "Сначала подумай шаг за шагом — какие данные нужны для ответа на запрос?"
💡 Такие хитрости повышают точность и помогают модели “думать вслух”, что критично для анализа, вывода и принятия решений. Особенно эффективно при работе с файлами или анализе нескольких источников.
====
🙂GPT-4.1 не пользовался, поэтому прокомментировать не смогу. Тут только опытным пробовать и экспериментировать.
Пишут, что ChatGPT-4.1 гораздо точнее интерпретирует команды, чем его предшественники, которые склонны додумывать факты.
📚Есть ещё смысл сюда заглянуть — https://cookbook.openai.com/examples/gpt4-1_prompting_guide
✋ @Russian_OSINT