OpenAI выпустил Prompting Guide по работе с GPT-4.1
🔥 Еще больше интересного в моем канале продуктовые штучки
Гайд одержит конкретные примеры и шаблон. Модель GPT-4.1 (стала доступна 14 мая) – принципиально отличается от 4.0, она лучше подходит для сложных, долгих и многошаговых задач, а также для обработки больших объёмов информации и мультимедийных данных. Поэтому советы будут крайне полезны и помогут получать максимально точные, структурированные и точные ответы от модели.
Гайд с примерами
1. Будьте прямыми и конкретными
Не намекайте, а чётко формулируйте запрос.
Пример:
Вместо: “Можешь предложить какие-нибудь идеи?” Лучше: “Дай 5 оригинальных идей в виде маркированного списка.”
2. Структурируйте промпт и указывайте формат вывода
Разделяйте инструкции на этапы, используйте списки, таблицы, делители (Markdown, XML).
Пример:
“Сначала дай краткое резюме.
Затем перечисли 3 плюса и 3 минуса.
Заверши итоговым выводом.”
Или:
“Ответь в таком формате: Summary → Bullet Points → Takeaway.”
3. Используйте примеры и шаблоны
Приведите образец желаемого ответа, чтобы модель следовала ему. :
Пример ответа текстового
- Идея 1: ...
- Идея 2: ...
- Идея 3: ...
Или пример ответа для кода:
Input [код задачи]
Desired Output [пример правильного решения]
4. Планируйте и используйте цепочку рассуждений (Chain-of-Thought)
Просите модель сначала составить план, затем выполнять шаги по порядку, объясняя ход мыслей.
Пример:
“Для каждого вопроса:
1. Проанализируй, что требуется.
2. Разбей решение на логические шаги, объясняя рассуждения.
3. После этого дай финальный ответ.”
5. Указывайте желаемый стиль, тон и роль
Чётко обозначайте, в каком стиле и от чьего лица должен быть ответ.
Пример:
“Пиши как продукт-менеджер, объясняющий задачу новому стажёру.”
6. Используйте длинный контекст и размещайте инструкции в начале и конце
Для работы с большими текстами размещайте ключевые инструкции до и после основного контента.
Пример:
Контекст [Текст документа]
Задача Просмотри и сделай краткое резюме следующего документа, выделив ключевые моменты.
Контекст [Текст документа]
7. Проверяйте промпт на противоречия и избыточность
Если результат не соответствует ожиданиям, уточните инструкции, добавьте примеры, избегайте противоречий.
Пример:
Если просите “коротко”, но даёте длинный план - уточните, что важнее.
8. Используйте агентные сценарии для сложных задач
Формулируйте промпт так, чтобы модель действовала как агент: с ролью, целью и свободой для выполнения задачи до конца.
Пример:
“Ты агент. Не останавливайся, пока задача полностью не решена. Остановись только по команде пользователя.”
9. Тестируйте и улучшайте промпты
Пробуйте разные варианты, добавляйте детали, упрощайте сложные инструкции, анализируйте неудачные попытки.
Рекомендуемый шаблон промпта
Роль и цель
Ты - эксперт по [теме].
Твоя задача - [описание задачи].
Инструкции
1. [Первый шаг]
2. [Второй шаг]
3. [Третий шаг]
Формат вывода
- Используй маркированный список.
- Итог подведи отдельным абзацем.
Пример ответа
- Пункт 1: ...
- Пункт 2: ...
- Пункт 3: ...
Чем отличается GPT-4.1 от GPT-4?
GPT-4.1 - это не просто эволюция GPT-4
Контекстное окно: GPT-4.1 поддерживает до 1 миллиона токенов, что радикально расширяет возможности анализа больших кодовых баз, длинных документов и многодокументных задач. В GPT-4 этот показатель был максимум 128 000 токенов.
Точность следования инструкциям: GPT-4.1 лучше понимает сложные запросы, поддерживает последовательность в длинных диалогах, эффективнее выполняет многошаговые задачи и сложные промпты.
Качество программирования: GPT-4.1 существенно превосходит GPT-4 по качеству кода, снижая количество ненужных правок и увеличивая процент успешных решений с первого раза; особенно заметно в задачах фронтенда и SQL.
Мультимодальность: все версии GPT-4.1 (включая mini и nano) поддерживают работу не только с текстом, но и с изображениями и видео, что расширяет спектр применений.
Скорость и стоимость: инференс GPT-4.1 быстрее и дешевле (на 26% по сравнению с GPT-4o), а облегчённые версии mini и nano ещё более экономичны и быстры.
Обновлённые данные: GPT-4.1 обучена на данных до июня 2024 года, что делает ее более актуальной для современных задач.
Варианты моделей: Помимо основной версии, появились GPT-4.1 mini (в 2 раза быстрее и на 83% дешевле GPT-4o) и nano (самая быстрая и дешёвая для простых задач)
Это рассуждающая модель?
GPT-4.1 не является "рассуждающей" моделью в строгом смысле - в отличие от специализированных reasoning-моделей (например, O3), она не обладает встроенным механизмом пошагового рассуждения или анализа, который бы автоматически активировался при любой задаче.
GPT-4.1 - это универсальная языковая модель, которая отлично следует инструкциям, умеет работать с длинным контекстом и подходит для агентных сценариев, но по умолчанию выдаёт готовый ответ, а не "думает вслух".
Однако GPT-4.1 может имитировать рассуждения - если вы явно укажете в промпте, что нужно "думать шаг за шагом", "сначала составить план", "объяснять ход мыслей" и т.д.
Такой подход называется chain-of-thought prompting: модель начинает поэтапно анализировать задачу, делить её на шаги, объяснять промежуточные выводы и только потом формулирует итоговый ответ.