Репост из: Метаверсище и ИИще
Промпты типа "ты эксперт"
Иногда помогают, иногда мешают.
Интересный пост на эту тему:
https://www.linkedin.com/posts/ekiledjian_expert-personas-improve-llm-alignment-but-activity-7442170166022397952-ChNb/
Перевел его почти целиком.
Новое исследование Университета Южной Калифорнии («Экспертные персоны улучшают согласование с языковыми моделями, но ухудшают точность») протестировало экспертные подсказки для создания персон в шести крупных языковых моделях и, наконец, объясняет, почему сообщество получило такие противоречивые результаты.
Вывод прост, но важен: подсказки для создания персон — это инструмент согласования(alignment), а не инструмент получения знаний.
Когда персоны ПОМОГАЮТ:
→ Тон и стиль письма (оценки выросли с 7/10 до 9/10 при составлении профессиональных электронных писем)
→ Безопасность и отказ (устойчивость к взлому улучшилась до 17,7%)
→ Соблюдение формата, структурированный вывод и следование намерениям
→ Более длинные и подробные описания персон усиливают эти преимущества
Когда персоны ВРЕДЯТ:
→ Фактическая точность и поиск знаний (точность снизилась с 71,6% до 68,0%)
→ Математические и логические рассуждения (один пример ухудшился с 9/10 до 1,5/10)
→ Задачи программирования, требующие точного запоминания
→ Более длинные описания персон усугубляют ситуацию
Пять вещей, которые вы можете сделать прямо сейчас:
1. Используйте персоны для творческих, редакционных и задач, требующих соблюдения требований. Откажитесь от них для поиска фактов, вычислений и логики кода.
2. Размещайте описания персон в системном запросе, а не в сообщении пользователя — это важно для хорошо оптимизированных моделей.
3. Если вы используете модели рассуждений (например, DeepSeek R1), полностью откажитесь от использования экспертных персон. Исследования показывают, что случайная персона работает так же хорошо — модель выигрывает только от увеличения контекстной длины, а не от экспертных знаний.
4. Для повышения уровня безопасности одним из самых дешевых и эффективных способов является использование специальной "safety monitor" persona в системном запросе.
5. Когда вам необходимо использовать персону в работе, требующей высокой точности, делайте ее как можно короче, чтобы минимизировать помехи при запоминании фактов.
Итог: рассматривайте подсказки с описанием персон как усилитель тона и согласованности, а не как средство повышения уровня знаний. Знание того, когда их использовать, а когда убирать, является реальным конкурентным преимуществом.
@cgevent
Иногда помогают, иногда мешают.
Интересный пост на эту тему:
https://www.linkedin.com/posts/ekiledjian_expert-personas-improve-llm-alignment-but-activity-7442170166022397952-ChNb/
Перевел его почти целиком.
Новое исследование Университета Южной Калифорнии («Экспертные персоны улучшают согласование с языковыми моделями, но ухудшают точность») протестировало экспертные подсказки для создания персон в шести крупных языковых моделях и, наконец, объясняет, почему сообщество получило такие противоречивые результаты.
Вывод прост, но важен: подсказки для создания персон — это инструмент согласования(alignment), а не инструмент получения знаний.
Когда персоны ПОМОГАЮТ:
→ Тон и стиль письма (оценки выросли с 7/10 до 9/10 при составлении профессиональных электронных писем)
→ Безопасность и отказ (устойчивость к взлому улучшилась до 17,7%)
→ Соблюдение формата, структурированный вывод и следование намерениям
→ Более длинные и подробные описания персон усиливают эти преимущества
Когда персоны ВРЕДЯТ:
→ Фактическая точность и поиск знаний (точность снизилась с 71,6% до 68,0%)
→ Математические и логические рассуждения (один пример ухудшился с 9/10 до 1,5/10)
→ Задачи программирования, требующие точного запоминания
→ Более длинные описания персон усугубляют ситуацию
Пять вещей, которые вы можете сделать прямо сейчас:
1. Используйте персоны для творческих, редакционных и задач, требующих соблюдения требований. Откажитесь от них для поиска фактов, вычислений и логики кода.
2. Размещайте описания персон в системном запросе, а не в сообщении пользователя — это важно для хорошо оптимизированных моделей.
3. Если вы используете модели рассуждений (например, DeepSeek R1), полностью откажитесь от использования экспертных персон. Исследования показывают, что случайная персона работает так же хорошо — модель выигрывает только от увеличения контекстной длины, а не от экспертных знаний.
4. Для повышения уровня безопасности одним из самых дешевых и эффективных способов является использование специальной "safety monitor" persona в системном запросе.
5. Когда вам необходимо использовать персону в работе, требующей высокой точности, делайте ее как можно короче, чтобы минимизировать помехи при запоминании фактов.
Итог: рассматривайте подсказки с описанием персон как усилитель тона и согласованности, а не как средство повышения уровня знаний. Знание того, когда их использовать, а когда убирать, является реальным конкурентным преимуществом.
@cgevent