Prompt

Промпт (от англ. prompt — «подсказка» или «текстовый запрос») в контексте больших языковых моделей (LLM) — это входной текст или инструкция, которую пользователь предоставляет модели для генерации требуемого ответа. Промпт формулирует задачу для модели, включая необходимые условия, контекст и примеры. Эффективность работы модели во многом зависит от качества составленного промпта.

Дисциплина, изучающая методы разработки и оптимизации текстовых запросов, называется промпт-инженерия (prompt engineering). Её цель — получение от AI-моделей максимально релевантных, точных и безопасных ответов. Грамотно составленный промпт задаёт модели «маршрут» выполнения задачи, помогая уточнить требуемый контекст и желаемый результат.

История развития подхода

Идея управления поведением LLM с помощью текстовых подсказок развивалась по мере роста возможностей самих моделей.

Ранние этапы (GPT-2)

Уже в 2019 году исследователи OpenAI продемонстрировали, что крупные предобученные языковые модели, такие как GPT-2, способны решать новые задачи без дополнительного обучения, если сформулировать их в виде текста. Работа «Language Models are Unsupervised Multitask Learners» обозначила принципиальный сдвиг: вместо дообучения модели под каждую задачу стало достаточно сформулировать для неё понятную инструкцию на входе.

Прорыв с GPT-3 и In-Context Learning

Настоящий прорыв произошёл с выходом модели GPT-3 в 2020 году. Обладая 175 миллиардами параметров, GPT-3 продемонстрировала способность к контекстному обучению (in-context learning) — усвоению новой задачи «на лету» из нескольких примеров, предоставленных прямо в тексте запроса. Этот режим работы получил название few-shot learning («обучение с несколькими примерами») и показал, что масштабирование размера модели приводит к высокому качеству выполнения NLP-задач без какой-либо донастройки весов.

Появление Chain-of-Thought (CoT)

Дальнейшее развитие в 2022 году было связано с улучшением способности моделей к сложному логическому рассуждению. Были предложены специальные подсказки в формате цепочки рассуждений (chain-of-thought prompting). В таких промптах модель получает не только вопрос, но и пример последовательного, пошагового рассуждения перед ответом. Это заметно повысило точность решений в арифметических и логических задачах. Исследование Kojima и коллег показало, что модель можно стимулировать к рассуждению даже без примеров (zero-shot), просто добавив в конец запроса фразу «Давай подумаем шаг за шагом».

Мультимодальные промпты

Концепция промптов вышла за рамки текста. В 2022 году с появлением моделей DALL-E 2 и Stable Diffusion пользовательские запросы на естественном языке стали универсальным интерфейсом для генерации изображений, а позже — музыки и видео.

Виды и техники применения промптов

Существует несколько основных типов и техник промптов, которые часто комбинируются.

Zero-shot prompting (Прямой запрос)

Модель получает только инструкцию или вопрос без каких-либо примеров. В этом режиме LLM опирается на свои общие знания, полученные при предобучении. Подходит для простых задач, таких как перевод или резюмирование текста.

Few-shot prompting (Обучение на примерах)

Помимо инструкции, в промпт включается один или несколько примеров с входами и ожидаемыми выходами. Модель «учится на лету» на этих образцах и применяет усвоенную логику к новому запросу. Этот метод, реализующий in-context learning, существенно повышает точность на задачах, где важен определённый формат или стиль ответа.

Цепочка рассуждений (Chain-of-Thought, CoT)

Особый вид промпта для задач, требующих сложных рассуждений (математика, логика). В подсказку включается пошаговый разбор или план решения перед окончательным ответом. Это заставляет модель эксплицитно структурировать процесс рассуждения, что значительно улучшает качество результата.

Настройка подсказок (Prompt Tuning)

Техника, где вместо ручного написания промпта используется автоматически оптимизированная подсказка. Промпт представляется в виде набора специальных обучаемых токенов (непрерывного вектора), который добавляется к пользовательскому запросу. Обучив лишь этот небольшой вектор-промпт, можно адаптировать большую «замороженную» модель к новой задаче с минимальными вычислительными затратами.

Промпт-инженерия как дисциплина

Появление профессии

Рост возможностей LLM привёл к возникновению новой специализации — промпт-инженер. Эти специалисты разрабатывают и отлаживают текстовые подсказки для получения от ИИ требуемого поведения. Промпт-инженеры используют знания в области лингвистики, логики и психологии, чтобы структурировать входные данные наиболее эффективным образом. В 2022–2023 годах появились первые вакансии на эту должность, что отражает высокий спрос на навыки эффективного взаимодействия с ИИ-системами.

Будущее профессии и автоматизация

Сфера развивается стремительно, и её будущее является предметом дискуссий. Исследования 2024 года, например, от VMware, показали, что сам ИИ способен путём перебора и оптимизации находить эффективные формулировки запросов, часто превосходящие человеческие. Это породило мнение, что ручная промпт-инженерия может быть временным явлением, и со временем инструменты автоматического подбора подсказок станут стандартными. Тем не менее, по состоянию на 2025 год, экспертиза в области промпт-инженерии остаётся востребованной.

Области применения

• Обработка естественного языка: Классические NLP-задачи, такие как автоматическое суммирование документов, машинный перевод, ответы на вопросы и извлечение информации.
• Чат-боты и виртуальные ассистенты: Промпты помогают задавать роль, стиль общения и формат ответов, делая диалоговые системы более консистентными и полезными.
• Генерация кода: Модели, такие как OpenAI Codex, способны писать программный код по описанию на естественном языке, что ускоряет разработку.
• Анализ данных: С помощью промптов можно настроить модель на извлечение инсайтов из неструктурированных текстовых отчётов или генерацию гипотез.
• Образование: Создание интеллектуальных репетиторов, которые генерируют задания, объясняют сложные концепции и проверяют ответы с учётом уровня подготовки учащегося.
• Творческие индустрии: Генерация текстов, художественных изображений, музыки и сценариев по детальному описанию.

Вредоносное использование и уязвимости (Prompt Injection)

Открытость интерфейса LLM привела к появлению нового класса атак — внедрение подсказки (prompt injection). Злоумышленник формулирует специальный вредоносный запрос, который заставляет модель нарушить её первоначальные инструкции или выдать скрытую информацию. Эксперты рассматривают это как разновидность атаки типа «инъекция кода», где вместо кода в систему «впрыскиваются» коварные текстовые инструкции.

Типы атак

• Jailbreak: Атака, позволяющая модели «выбраться» из рамок наложенных ограничений (например, политики модерации) и генерировать запрещённый контент. Известным примером является DAN-промпт (Do Anything Now), заставлявший ChatGPT отвечать без цензуры.
• Prompt Leaking: Специальный запрос вынуждает модель выдать фрагменты её скрытого системного промпта.
• Token Smuggling: Вредоносная инструкция маскируется под безобидную часть запроса (например, фрагмент кода), чтобы обойти фильтры и спровоцировать нежелательное поведение.

Эти атаки представляют серьёзную проблему, так как традиционные методы кибербезопасности плохо приспособлены для угроз, связанных с интерпретацией естественного языка.

Литература

• Radford, A. et al. (2019). Language Models are Unsupervised Multitask Learners. PDF.
• Brown, T. B. et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. arXiv:2005.14165.
• Wei, J. et al. (2022). Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. arXiv:2201.11903.
• Wang, X. et al. (2022). Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models. arXiv:2203.11171.
• Kojima, T. et al. (2022). Large Language Models are Zero-Shot Reasoners. arXiv:2205.11916.
• Li, X. L.; Liang, P. (2021). Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation. arXiv:2101.00190.
• Liu, Y. et al. (2021). Fantastically Ordered Prompts and Where to Find Them: Overcoming Few-Shot Prompt Order Sensitivity. arXiv:2104.08786.
• Chang, K. et al. (2024). Efficient Prompting Methods for Large Language Models: A Survey. arXiv:2404.01077.
• Li, Z. et al. (2024). Prompt Compression for Large Language Models: A Survey. arXiv:2410.12388.
• Genkina, D. (2024). AI Prompt Engineering Is Dead. IEEE Spectrum. [5].
• Li, W. et al. (2025). A Survey of Automatic Prompt Engineering: An Optimization Perspective. arXiv:2502.11560.
• Wu, Z. et al. (2025). The Dark Side of Function Calling: Pathways to Jailbreaking Large Language Models. EMNLP 2025. PDF.