Структурированный промптинг: как маленькая модель обыграла GPT-3.5 в специализированных задачах

Маленькая модель Gemma (2 миллиарда параметров) с пошаговым промптом обыграла GPT-3.5 (175 миллиардов) в создании образовательных заданий. В 87 раз меньше параметров — точнее результат. Метод позволяет генерировать узкоспециализированный контент (квизы, тесты, проверочные задания) с чёткими критериями качества, вместо «красивого, но мимо цели». Цепочка рассуждений (CoT) + пошаговая структура (Sequential) разбивает генерацию на этапы: выбери термин → сформулируй вопрос → создай дистракторы → проверь соответствие. Каждый шаг в отдельном блоке инструкций. Модель перестаёт угадывать «что бы тут подошло» и начинает выполнять список команд — фокус не размазывается.