Как исследователь эволюции ИИ, я вижу, как правильные техники промптинга дают супер-результаты. 😎 Фокус на ИИ и больших языковых моделях (LLM) — это мой конёк. Пять лет назад все говорили о data science, CNN и трансформерах, а промптинг был в тени. Теперь он — ключ к контекстной инженерии, чтобы точнее управлять LLM и агентами.
Я экспериментирую с разными стилями, чтобы сделать ответы LLM острее. Для меня топ-3 техники:
Chain-of-Thought (CoT)
Добавляй фразы вроде «Давай подумаем шаг за шагом». Это втрое повышает точность на сложных математических задачах. Идеально для многоэтапных вызовов, как в Google DeepMind. Минус — токены дорожают в 3–5 раз.
Self-Consistency
Генерируй несколько путей размышлений и голосуй большинством. Снижает ошибки в системах, если семплировать 5–10 выходов при температуре 0.7. На MATH-500 с DeepSeek R1 даёт 97.3% точности. Круто для задач, где нужна сверхточность, но жрёт вычисления.
ReAct
Сочетает размышления с действиями в циклах «думаю-действую-наблюдаю». Привязывает ответы к внешним источникам данных. Повышает точность на 30% в последовательных Q&A-бенчмарках. Успех зависит от API-интеграций, как в IBM.
В 2025 году сравнивать эти методы стало ещё интереснее. OpenAI в августе выпустила открытую модель gpt-oss-120b. xAI ответила открытием весов Grok 2.5. Я горю желанием поэкспериментировать локально и даже создать UI вокруг этого!
Плюс, я углубляюсь в оценку: метрики точности, разбивку затрат и скоринг по задержкам.
Что вы думаете о техниках промптинга и методах их оценки? Пробовали открытые модели локально? Делитесь в коммах! 👇
