Первые слова решают всё: почему начало промпта для ChatGPT важнее конца

Правильное размещение инструкций в промпте может увеличить точность ответов ChatGPT. Разбираемся, почему искусственный интеллект, как и человек, запоминает то, что было в начале.

Вы когда-нибудь замечали, что люди лучше запоминают первое впечатление? Оказывается, нейросети работают похожим образом. Всего несколько слов в начале вашего запроса могут кардинально изменить то, что выдаст ChatGPT или другие языковые модели. Я провел десятки экспериментов и готов поделиться тремя наглядными примерами, которые покажут вам, насколько важен "эффект первых слов".

Посмотрите на два почти идентичных запроса:

Промпт 1: "Будь сжатым и лаконичным. Опиши историю развития компьютеров."

Промпт 2: "Опиши историю развития компьютеров. Будь сжатым и лаконичным."

Посмотрим какие ответы выдаст, например Grok3.

Ответ 1

Ответ 2

Казалось бы, содержание одинаковое. Но в первом случае ИИ сразу "настраивается" на краткость. Нейросеть активирует определенные паттерны мышления, связанные с лаконичностью, и весь последующий ответ проходит через этот фильтр.

Во втором случае, модель сначала активирует пути, связанные с историей компьютеров (возможно, настраиваясь на подробное изложение), и только в конце получает сигнал о необходимости краткости, который может быть учтен слабее из-за уже сформированного направления обработки.

Результат? Ответ на первый промпт менее подробный и детальный, хотя инструкции идентичны.

Сравните эти запросы:

Промпт 1: "Ответь в виде списка из 5 пунктов. Какие преимущества имеет электронная почта перед обычной?"

Промпт 2: "Какие преимущества имеет электронная почта перед обычной? Ответь в виде списка из 5 пунктов."

Спрошу в GPT 4.5

Ответ1

Ответ 2

В первом случае ChatGPT сразу организует информацию в чёткий список.

Во втором случае модель начала с введения: "Преимущества электронной почты перед обычной", и только потом переходит к списку.

Эта, казалось бы не значительная разница, проявляет эффект "первого впечатления".

Современные модели обрабатывают весь контекст. Разница между размещением инструкций в начале или конце существует, но она зависит от:

Хотя размещение инструкций в начале действительно может быть полезным в определенных сценариях, современные модели гораздо умнее и гибче, чем предполагают упрощенные примеры

Языковые модели вроде ChatGPT обрабатывают текст с помощью механизма, называемого "самовниманием", который анализирует связи между всеми словами в запросе. При этом слова в начале промпта получают особый статус, поскольку они формируют первичный контекст для всего ответа.

Это происходит потому, что модель создает своего рода "план" ответа на основе первых инструкций и поддерживает этот план на протяжении всей генерации. Когда модель видит важную инструкцию в начале, она настраивает все свои внутренние процессы под эту задачу с самого старта.

На техническом уровне это происходит из-за нескольких факторов:

Кроме того, модель обучалась на миллионах документов, где важная информация обычно размещается в начале, что дополнительно усиливает этот эффект. В результате, хотя модель учитывает весь промпт, инструкции в начале имеют больше шансов определить общее направление и структуру ответа.