14 частых ошибок при составлении промптов для ChatGPT

В последнее время очень активно читаю лекции про работу с нейросетями. И из общения с участниками моих тренингов вижу, что многим мешает эффективно построить работу отсутствие понимания ключевых вещей о том, как устроен искусственный интеллект.

Отсюда ошибки в составлении запросов (промптов) и результат, которые не устраивает. Набросал список часто встречающихся ошибок при формировании промптов для ChatGPT, которых стоит избегать:

1. Задаем слишком короткие и абстрактные вопросы

Ошибка: Использование одного или двух слов для вопросов. Например, вопрос "Объясни" или "Что это?" не дает модели контекста.

Почему это важно: ChatGPT работает лучше, когда запросы более конкретные и содержат ключевые детали.

Пример:

❌ "Объясни теорию относительности".

✅ "Объясни, как работает теория относительности на простом примере".

❌ "Расскажи про бизнес".

✅ "Расскажи про малый бизнес в сфере технологий".

2. Перегружаем информацией

Ошибка: Слишком длинные и сложные вопросы. Например, когда в одном запросе включается несколько тем сразу.

Почему это важно: ИИ может запутаться и не понять, что именно важно в запросе.

Пример:

❌ "Расскажи про историю машинного обучения и как его применяют в медицине и какие есть текущие вызовы в области этики ИИ".

✅ "Объясни кратко историю машинного обучения и отдельно расскажи о его применении в медицине".

3. Игнорируем уточняющие вопросы

Ошибка: Не используем возможность задать дополнительные вопросы для уточнения ответа.

Почему это важно: ChatGPT может давать общий ответ. Многие полагают, что больше информации нет и разочарованные неполнотой ответа, решают, что нейросеть не справляется. Уточняющие вопросы позволяют вытащить более развернутый ответ, углубиться в детали темы и т.д.

Пример:

После общего ответа на вопрос можно спросить:"Расскажи подробнее о вызовах этики в ИИ" или “Раскрой детальнее пункт 5”.

4. Злоупотребляем негативными формулировками

Ошибка:

Постановка вопросов с множеством "не". Например, "Чего не нужно делать, чтобы не провалить проект?"

Почему это важно: Негативные формулировки усложняют понимание вопроса для нейросети, и это может привести к путанице в ответе.

Пример:

❌ "Что нельзя не учитывать при планировании проекта?"

✅ "Что важно учитывать при планировании проекта?"

5. Пренебрегаем стилем и тоном

Ошибка: Не указывать, каким тоном должен быть ответ. Например, если тебе нужен формальный или неформальный ответ, но это не прописано.

Почему это важно: ChatGPT может дать слишком формальный или, наоборот, слишком простой ответ, который не соответствует ожиданиям.

Пример:

❌ "Объясни, как пишутся научные статьи".

✅ "Объясни простым языком для студентов, как пишутся научные статьи ".

6. Ожидаем, что нейросеть знает все текущие события

Ошибка: Ожидание от ИИ информации по очень свежим событиям, которые появились недавно.

Почему это важно: ChatGPT не имеет доступа к интернету в реальном времени, и данные могут быть ограничены датой её последнего обучения.

Пример:

❌ "Что недавно сказал президент в своем выступлении?"

✅ "Проанализируй загруженный мной текст выступления президента и сделай краткое описание основных идей".

7. Не указываем структуру или форму ответа

Ошибка: Не указывать, в каком формате или структуре ты хочешь получить ответ. Например, просить об общем объяснении, когда лучше было бы запросить краткие пункты или списки.

Почему это важно: Правильная структура помогает сделать ответ более понятным и полезным.

Пример:

❌ "Расскажи про основные этапы разработки ПО".

✅ "Можешь перечислить основные этапы разработки ПО в виде списка?"

8. Используем многозначные слова без контекста

Ошибка: Использование слов, которые могут иметь несколько значений, без пояснения контекста.

Почему это важно: ChatGPT может выбрать неправильное значение и дать ответ, который не будет соответствовать ожиданиям.

Пример:

❌ "Расскажи, как устроены банки" (Вам могут рассказать про консервные банки).

✅ "Расскажи о структуре коммерческого банка на примере крупнейших банков России".

9. Забываем уточнить аудиторию

Ошибка: Не указать, для кого предназначен ответ — школьники, студенты, профессионалы и т.д.

Почему это важно: От уровня подготовки аудитории зависит глубина и сложность ответа.

Пример:

❌ "Объясни, как работает фотосинтез".

✅ "Объясни, как работает фотосинтез для учеников 5-го класса".

10. Используем субъективные понятия

Ошибка: Постановка вопросов с использованием субъективных понятий, таких как "лучший", "худший" или "красивый", без конкретизации критериев.

Почему это важно: Нейросеть может предоставить расплывчатый ответ, так как субъективные понятия могут трактоваться по-разному.

Пример:

❌ "Какая страна лучшая для жизни?"

✅ "Какие страны имеют высокие показатели качества жизни по уровню здравоохранения и образования?"

11. Ожидаем прогноз или предсказание будущих событий

Ошибка: Просить модель предсказать будущее или сделать прогноз событий.

Почему это важно: ChatGPT не имеет способности предсказывать будущее или давать точные прогнозы, так как его база данных ограничена прошлой информацией.

Пример:

❌ "Что случится с экономикой через 5 лет?"

✅ "Какие текущие экономические тренды могут повлиять на будущее через несколько лет?"

12. Не указываем размер ответа (краткий/подробный)

Ошибка: Не указать, насколько подробным должен быть ответ. Иногда нужны краткие объяснения, а иногда — глубокий анализ.

Почему это важно: Без указания на формат ответа нейросеть может либо дать слишком краткий ответ, либо слишком детализированный.

Пример:

❌ "Расскажи про машинное обучение".

✅ "Объясни, что такое машинное обучение, в 10 предложениях".

13. Игнорируем временные рамки

Ошибка: Не уточнять, в какой временной период происходит описываемое событие или факт, что важно для точности ответа.

Почему это важно: ChatGPT может описать устаревшие данные, если не указать временные рамки.

Пример:

❌ "Как развивались компьютерные технологии?"

✅ "Как развивались компьютерные технологии в период с 2019 по 2024 год?"

14. Игнорируем географию

Ошибка: Не уточнять про какую страну речь в запросе.

Почему это важно: Нейросеть может описать события в США вместо российских.

Пример:

❌ "Как развивались строительные технологии в период с 2019 по 2024 год?"

✅ "Как развивались строительные технологии в период с 2019 по 2024 год в России?"