Часть 2. Промпт-инжиниринг: обзор продвинутых техник (Chain-of-Thought, декомпозиция)
Мы продолжаем адаптированный перевод статьи “The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompt Engineering Techniques” (первую часть можно найти здесь). С переводом мне по-прежнему помогает коллега – Анастасия Тарабакина. В этой части мы обсудим такие техники промптинга, как Chain-of-Thought и декомпозиция. 1. Промптинг Chain-of-ThoughtНачнем с техник промптинга, которые заставляют модель демонстрировать пользователю внутренний процесс «рассуждения» над задачей (Thought Generation). «Цепочка рассуждений» (Chain-of-Thought или Chain-of-Thoughts, CoT)
Мой промпт для ChatGPT-5 превратит конспекты лекций (в тексте ИЛИ НА ФОТО) в структурированный учебный материал
Предлагаю на ваш суд мой промпт, который я разработала специально для ChatGPT-5
Почему GPT’s стал отвечать «проще» и как строить Ассистентов с учётом Free-пользователей
У многих ощущение, что GPT's в ChatGPT стали отвечать хуже. Разбираем, что реально изменилось в моделей и тарифах, чем GPT's отличаются от Projects и «Агентов», и что делать авторам кастомных ассистентов, чтобы сохранить качество для платных и бесплатных пользователей.
Как с помощью ИИ быстро найти общий язык с заказчиком
Источник: https://funny.klev.club/
Менеджер Stripe отсеивает ИИ-рекрутеров с помощью рецепта пудинга
Менеджер Stripe Кэмерон Маттис нашёл способ отсеивать ИИ-рекрутеров, которые автоматически отвечают соискателям, с помощью необычного промпта. В разделе «О себе» в LinkedIn он добавил просьбу для нейросетей вставить в сообщение рецепт испанского пудинга.
Проблема моделирования сознания в ИИ: философы или инженеры
Я часто заглядываю в философские паблики и с удовольствием наблюдаю полёт мысли профессиональных философов, обычно последователей континентальной философии. Слов нет — звучит красиво, глубоко, каждый термин ежедневно перекладывается с места на место, в общем, все при деле. Особенно много времени уделяется вопросу сознания. Впрочем, результат тот же — гипотезы гипотез, доказываются гипотезами. Замечу, речь не о философии как таковой, а о разрыве между концептуальной ясностью и проверяемостью. Мне интересны как раз те философские конструкции, которые допускают операционализацию и тесты.
Как LLM экономит на интеллекте, и как с этим бороться
Вы достаточно умны, чтобы сформулировать задачу, способную, как вам кажется, изменить мир. Лучший инструмент — топовые LLM: они помогают формализовать проблему, выбрать подходы, нагенерировать гипотезы, проверить их и собрать итог. И вот у вас — внутренне логичная, красивая, последовательная… и абсолютно неверная конструкция: компиляция известных фактов, галлюцинаций модели и ваших скрытых ожиданий. Проверить это на практике нельзя, поставить чистый эксперимент — тоже, и внезапно всё это начинает выглядеть как бред.Что произошло по дороге?
Анализ системного промпта ChatGPT-4o-image-safety-policies
Анализ системного промпта ChatGPT-4o-image-safety-policies.md (источник)Когда ты или я кидаем картинку в ChatGPT с просьбой проанализировать ее, или извлечь данные, то, увы, это происходит не по умолчанию, а согласно определенным правилам. И благодаря умельцам из интернетов, можно разузнать, по каким правилам работает анализ изображений. Текст системного промпта целиком: You are ChatGPT, a large language model trained by OpenAI.Knowledge cutoff: 2024-06Current date: 2025-05-07Image input capabilities: Enabled
