Сложный промпт, который вы потратили час на написание, может снизить точность мощной модели — не улучшить, а именно снизить.

Сложный промпт, который вы потратили час на написание, может снизить точность мощной модели — не улучшить, а именно снизить. Это главный вывод из проверки 23 техник промптинга на 12 разных моделях. Зависимость прямая: чем мощнее модель, тем хуже она переносит многошаговые инструкции — у неё включается что-то вроде «перегрева», когда лишние указания мешают, а не направляют. Исследование даёт чёткое правило: стратегию промптинга выбирают под мощность модели, а не под сложность задачи. Для топовых моделей (Claude 3.7 Sonnet, GPT-4 Turbo) — минимальный чистый промпт. Для доступных (GPT-4.1-mini, Claude Haiku, Llama 3) — два приёма, которые значительно поднимают точность: Step-Back и Rephrase.