Как говорить с ИИ. Техники, стили, шаблоны и лайфхаки для общения с LLM нейросетями

В отличие от Few-Shot, Zero-Shot требует более точных инструкций, но при правильном применении может обеспечивать сопоставимые результаты, особенно для современных моделей с обширной базой знаний.

Генерация мыслей (Chain of Thought, CoT) или логическая цепочка

Когда языковая модель сталкивается с задачей, требующей многоэтапного анализа, простая инструкция «Дай ответ» может привести к ошибке или поверхностному результату. Особенно это заметно в математических задачах, логических головоломках, а также в задачах, где требуется пошаговое рассуждение или объяснение решений.

Именно здесь на помощь приходит техника Chain of Thought – метод, побуждающий модель проговаривать ход своих мыслей, как это делает человек при размышлении вслух. Вместо мгновенного ответа, модель сначала строит логическую цепочку рассуждений, двигаясь от этапа к этапу, пока не придёт к обоснованному выводу.

Этот подход не только повышает точность ответов, но и делает процесс генерации прозрачным, понятным и легко проверяемым. Он особенно полезен в сферах, где важна логика и обоснованность: от образования и программирования до права и бизнес-аналитики.

В основе CoT лежат три ключевых принципа:

– Пошаговое мышление – задача разбивается на отдельные логические шаги, каждый из которых формулируется последовательно.

– Ясность и подробность – модель объясняет свои действия понятным языком, обеспечивая прозрачность рассуждений.

– Контроль промежуточных результатов – каждый шаг проверяется на корректность, прежде чем формируется финальный ответ.

В этой главе мы разберём, как работает CoT, где он особенно эффективен, и как правильно формулировать промпты, чтобы задействовать этот мощный инструмент.

Zero-Shot-CoT – логическая цепочка без примеров

Zero-Shot-CoT – это техника, которая объединяет преимущества Zero-Shot и Chain of Thought (CoT). В ней пользователю достаточно явно указать модели мыслить пошагово, даже без предоставления примеров.

Суть метода:

Вы добавляете к запросу фразу вроде:

«Пожалуйста, рассуждай пошагово.» или «Думай шаг за шагом.»

Эта простая инструкция запускает в модели механизм пошагового анализа, благодаря чему она сама строит цепочку размышлений, даже если не видела примеров до этого.

Пример:

Промпт:

В корзине лежат 3 яблока. Петя взял 1. Сколько осталось? Пожалуйста, думай пошагово.

Ответ:

В корзине было 3 яблока. Петя взял 1 яблоко. 3 – 1 = 2. Ответ: 2 яблока.

Когда использовать:

– Для логических, математических или аналитических задач

– Когда нужна интерпретируемость рассуждений

– Если нет возможности сформулировать или подобрать примеры (в отличие от Few-Shot)

Преимущества:

– Улучшает точность ответов на сложные задачи

– Требует только 1 дополнительной инструкции

– Подходит даже для кратких промптов

– Повышает «прозрачность» мышления модели

Универсальный шаблон для Zero-Shot Chain-of-Thought (Zero-Shot-CoT) – техника, при которой модель рассуждает пошагово, не опираясь на обучающие примеры.