Google опубликовала руководство по созданию промптов для языковых моделей: разбираемся что в нем самое главное
Google опубликовала подробный технический документ о том, как правильно взаимодействовать с языковыми моделями. Автор — инженер Google Cloud Ли Бунстра. Это 69 страниц приёмов и практик, собранных в единый справочник по prompt engineering. Документ быстро разошёлся по соцсетям и стал ориентиром для разработчиков, исследователей и продуктовых команд, которые работают с LLM в продакшене.
Белая книга охватывает широкий спектр техник — от начального уровня до комплексных подходов, которые позволяют добиваться от модели логичных и воспроизводимых ответов в сложных задачах.
Базовые техники: как объяснять модели, чего от неё ждут
Авторы начинают с базового уровня — техник, которые задают структуру взаимодействия с моделью:
- Zero-shot prompting — когда в запросе даётся только инструкция, без примеров. Модель отвечает, опираясь на общий опыт, полученный при обучении. Подходит для задач с чётко формулируемым действием: например, «переведи текст на французский» или «составь список из пяти пунктов».
- One-shot prompting — к инструкции добавляют один пример. Это помогает показать желаемый формат вывода или желаемый стиль. Например: «Вот как должен выглядеть такой ответ — сделай аналогичный».
- Few-shot prompting — в запрос включают несколько примеров. Этот приём особенно полезен, если задача нестандартная или требует определённой структуры: модель «учится» на примерах и воспроизводит похожие ответы.
- System prompting — отдельный способ задать глобальные правила общения. Например: «Ты помощник по праву, отвечай кратко и формально». Такая установка сохраняется на протяжении всего диалога и влияет на поведение модели.
- Role prompting — дополнительно уточняет, в какой «роли» выступает модель: преподаватель, редактор, собеседник и т.д. Это может менять не только стиль, но и логику ответа.
- Contextual prompting — добавление фоновой информации в запрос, которая помогает уточнить, какие данные учитывать. Например: «учти, что пользователь уже прошёл первый этап тестирования». Такой контекст делает ответы более точными.
Продвинутые стратегии: как управлять логикой и надёжностью вывода
Дальше в документе рассматриваются более сложные техники, с которыми часто работают инженерные и исследовательские команды:
- Chain-of-Thought (CoT) — техника, при которой модель «размышляет вслух», прежде чем дать итоговый ответ. Это особенно полезно для задач, где нужно логическое или пошаговое рассуждение, — например, в математике или юридических интерпретациях. Вместо «вот ответ» — сначала: «если X, то Y, а значит Z».
- ReAct (Reason + Act) — комбинирует внутренние размышления модели с внешними действиями: например, доступом к поиску или вызовом функций. Сначала модель формулирует, что нужно сделать, потом — делает это через инструменты, и только потом даёт ответ.
- Tree-of-Thoughts (ToT) — вместо одной линии рассуждения модель строит несколько альтернативных «веток» и выбирает оптимальную. Такой подход улучшает качество решений, особенно когда задачи многозначные или допускают разные варианты.
- Self-Consistency Voting — модель запускается несколько раз с высокой температурой (т.е. с большей случайностью), а потом выбирается наиболее частый или логически цельный ответ. Это помогает избежать нестабильных результатов и сгладить вариативность.
Что ещё важно: рекомендации и новые тренды
В финальной части автор делится практиками, которые делают взаимодействие с LLM стабильнее: давать чёткие инструкции, явно задавать формат вывода, использовать итеративный подход — сначала простой запрос, потом уточнение, корректировка и только затем финальный вызов.
Также рассматриваются новые тенденции: автоматическая генерация промптов при помощи самой модели, использование мультимодальных данных (текст + изображения) и попытки стандартизировать промпты, чтобы они работали одинаково в разных LLM.
Руководство от Google — это не просто сборник техник, а рабочий инструмент для всех, кто использует языковые модели на практике. Оно помогает лучше понимать, как формулировка запроса влияет на поведение модели, какие подходы дают стабильные результаты, и где лежат границы возможностей текущих языковых моделей.