На самом деле, качество ответов, генерируемых предварительно обученным и согласованным LLM, напрямую зависит от качества промптов или инструкций, предоставленных вами, пользователем. Использование правильной методологии для создания и настройки промптов может значительно повысить качество и релевантность результатов.
Можно ли применять эти принципы к другим моделям, таким как GPT-4 или Bard? Есть ли какие-то особенности?
Можно применять к любым.
Сейчас основная особенность в том, что GPT4 - это самая "смышлёная" модель, а остальные слегка похуже. Т.е. если что-то заработало на других моделях, то скорее всего на GPT4 тоже будет работать, а вот наоборот может и не получиться.