AI Solutions Architect Максим Валін звернув увагу на рекомендації OpenAI щодо промптингу нової GPT-6 Astra та зібрав кілька порад, як краще ставити їй завдання. Зокрема, він звернув увагу, що модель частіше перепитує користувача, якщо їй бракує важливої інформації. А ще старі чи суперечливі інструкції в контексті можуть сильніше впливати на її поведінку.
AI Solutions Architect Максим Валін звернув увагу на рекомендації OpenAI щодо промптингу нової GPT-6 Astra та зібрав кілька порад, як краще ставити їй завдання. Зокрема, він звернув увагу, що модель частіше перепитує користувача, якщо їй бракує важливої інформації. А ще старі чи суперечливі інструкції в контексті можуть сильніше впливати на її поведінку.
Про це він розповів в LinkedIn, спираючись на гайд від OpenAI.
«Старе „Ти — експерт із 20-річним досвідом…“ ніхто не забороняв. Просто тепер значно більше користі дає чіткий опис того, що саме треба зробити і як модель має працювати», — зазначив Валін.
Astra стала обережнішою там, де даних бракує. Якщо відсутня інформація, яка може суттєво вплинути на результат, модель частіше поставить уточнювальне запитання замість того, щоб самостійно щось додумати. Тож Валін радить одразу пояснювати моделі, наскільки самостійно вона може діяти. Наприклад, якщо бракує несуттєвої інформації — зробити обґрунтоване припущення і працювати далі, а перепитувати лише тоді, коли відповідь користувача справді може змінити результат.
Ще розробник радить одразу описувати кінцевий результат. Замість «проаналізуй документ» Валін пропонує, наприклад, попросити модель знайти 5 ключових висновків, ризики, суперечності й питання, які треба додатково перевірити. Для великих завдань можна також визначити, коли робота вважається завершеною. Наприклад, після перевірки всіх джерел, винесення суперечностей окремо та підготовки результату у формі, яку вже можна використовувати.
Також Astra краще дотримується довгих інструкцій, але саме через це може сильніше реагувати на правила, які вже лежать у її контексті. Тож варто перевіряти skills, AGENTS.md та інші доступні моделі файли на наявність старих або суперечливих інструкцій. Якщо два правила конфліктують між собою, модель може призупинити роботу або піти не в тому напрямку, якого очікував користувач.
А ще Astra за замовчуванням тяжіє до детальних відповідей, списків, таблиць і форматування, тому компанія радить конкретно описувати потрібну структуру. Тож замість «пиши природно» моделі краще пояснити, що саме значить «природно». Наприклад, попросити її писати зв’язними абзацами, використовувати прості слова, починати з головної думки та застосовувати списки лише тоді, коли вони справді допомагають порівнювати інформацію.
До того ж OpenAI прямо рекомендує забороняти характерні для ШІ кліше. У прикладі промпту компанія називає серед небажаних висловів delve, foster, leverage, it’s worth noting, importantly, а також конструкцію «This isn’t about X. It’s about Y».
Окрім того, під час роботи з кодом Astra схильна ретельно тестувати результат перед тим, як вважати завдання завершеним. Для великих змін це корисно, але для маленького виправлення модель може запускати більше перевірок, ніж потрібно. Тож розробникам радять окремо задавати необхідний рівень тестування. Наприклад, виконувати перевірки, які відповідають масштабу зміни, і не розширювати їх без нових помилок або інших причин.
Схожа історія і з субагентами. Astra вміє розділяти завдання між кількома агентами, які працюють паралельно, але OpenAI зазначає, що модель може робити це рідше, ніж потрібно конкретному розробнику. Якщо паралельна робота важлива, це теж варто прямо написати в інструкції.
Тож Валін пропонує такий шаблон промпту для Astra: Завдання → контекст → автономність → критерії готовності → формат → стиль.
«Чим сильнішими стають моделі, тим менше промптинг схожий на пошук секретного заклинання і тим більше — на добре поставлене технічне завдання», — підсумував розробник.
Раніше dev.ua писав, що OpenAI випустила колекцію з понад 300 готових промптів для роботи з ChatGPT.
