LANTERN Prompt Structure – декомпозиция сложных задач на подзадачи

Исследование описывает систему LANTERN, созданную в LinkedIn для автоматической оценки соответствия кандидата вакансии. Поскольку большие LLM (как GPT-4) слишком медленные и дорогие для использования в реальном времени, авторы "перегоняют" (дистиллируют) их знания в более мелкие и быстрые модели. Ключевой результат для пользователей: чтобы получить от большой LLM качественные данные для обучения, исследователи разработали специальную структуру промпта, которая разбивает сложную задачу на последовательность более простых подзадач, что резко повысило качество и стабильность ответов.

Суть метода, полезного для обычного пользователя, заключается в декомпозиции сложного запроса на логические блоки. Исследователи обнаружили, что LLM часто выдают неполные или противоречивые ответы, когда получают одну длинную и сложную инструкцию. Чтобы решить эту проблему, они предложили структурировать промпт как последовательность четко определенных подзадач.

Их подход можно обобщить в виде следующего шаблона:

1. Общая задача (Task Instruction): Четко и кратко сформулировать конечную цель. Что модель должна сделать в итоге?
2. Инструкции по извлечению данных (Extraction Guidelines): Приказать модели сначала найти и извлечь всю релевантную информацию из исходного текста. Например, "Найди в тексте все требования к кандидату".
3. Инструкции по оценке (Evaluation Guidelines): Дать модели критерии, по которым она должна проанализировать извлеченную информацию. Например, "Сравни каждый извлеченный пункт с профилем кандидата".
4. Инструкции по аргументации (Reasoning Guidelines): Заставить модель проговорить свою логику перед вынесением вердикта. Это аналог "Думай шаг за шагом", но применительно к конкретным этапам. Например, "По каждому пункту объясни, почему ты считаешь, что кандидат соответствует или не соответствует требованию".
5. Требования к формату вывода (Output Guidelines): В самом конце указать, в каком виде должен быть представлен финальный ответ (например, JSON, таблица, список плюсов и минусов).

Ключевая идея — не просить модель делать все сразу, а вести ее по процессу шаг за шагом, где каждый шаг имеет свою четкую инструкцию. Это снижает когнитивную нагрузку на модель и повышает вероятность того, что все части инструкции будут выполнены.

• Прямая применимость: Пользователь может немедленно использовать эту структуру для любых задач, требующих анализа и сопоставления информации. Например, при анализе отзывов на товар, сравнении условий двух договоров или проверке резюме. Достаточно скопировать шаблон и наполнить каждый раздел своими инструкциями.

• Концептуальная ценность: Исследование дает пользователю важное понимание: LLM — это не "черный ящик", который волшебным образом понимает все. Это система, которая последовательно обрабатывает инструкции. Перегрузка ее сложными, вложенными друг в друга командами в одном абзаце приводит к ошибкам. Структурирование промпта с четкими разделителями и последовательными шагами — это способ "помочь" модели думать правильно.

• Потенциал для адаптации: Метод универсален. Шаблон Задача -> Извлечение -> Оценка -> Аргументация -> Формат можно адаптировать для любой сферы. Например, для анализа маркетингового отчета "Извлечение" будет означать поиск KPI, "Оценка" — сравнение их с планом, а "Аргументация" — объяснение возможных причин отклонений. Механизм адаптации — простая замена содержания каждого блока при сохранении общей логической структуры.

Представим, что вы планируете семейный отпуск с маленькими детьми и хотите проанализировать отзыв на отель, чтобы понять, подходит ли он вам.

Ты — опытный ассистент по подбору путешествий для семей с детьми. Твоя задача — проанализировать отзыв на отель и дать четкую рекомендацию для семьи с двумя детьми (4 и 7 лет).

Действуй строго по шагам.

### 1. Задача (Task Instruction)
Проанализируй приведенный ниже отзыв на отель и определи, насколько он подходит для семейного отдыха с маленькими детьми.

### 2. Инструкции по извлечению информации (Extraction Guidelines)
Из текста отзыва извлеки и перечисли все упоминания, касающиеся:
- Шума (особенно в ночное время)
- Еды (наличие детского меню, разнообразие завтраков)
- Развлечений для детей (бассейн, игровая площадка, анимация)
- Безопасности на территории
- Размера и удобства номеров

### 3. Инструкции по оценке (Evaluation Guidelines)
Оцени каждый извлеченный пункт с точки зрения семьи с детьми 4 и 7 лет.
- **Шум:** Ночная тишина — это критически важно.
- **Еда:** Важно наличие простой еды (каши, макароны, курица) и свежих фруктов.
- **Развлечения:** Наличие детского бассейна и игровой площадки — большой плюс.
- **Безопасность:** Территория должна быть безопасной для бегающих детей.

### 4. Инструкции по аргументации (Reasoning Guidelines)
Прежде чем дать итоговый ответ, приведи свои рассуждения. По каждому критерию (шум, еда, развлечения) объясни, почему отзыв указывает на то, что отель является хорошим или плохим выбором.

### 5. Требования к выводу (Output Guidelines)
В конце предоставь краткое резюме в следующем формате:
- **Общая оценка:** Подходит / Не подходит / Подходит с оговорками.
- **Плюсы для семьи:** (список из 2-3 пунктов)
- **Минусы для семьи:** (список из 2-3 пунктов)
- **Итоговая рекомендация:** (1-2 предложения)

---
**ОТЗЫВ ДЛЯ АНАЛИЗА:**
"Отдыхали в этом отеле в июле. В целом неплохо, но есть нюансы. Номера просторные, убирали каждый день. Завтраки были довольно однообразные, в основном яичница и сосиски, хотя выпечка свежая. Днем у бассейна играла громкая музыка, а по вечерам до полуночи шла дискотека в баре у пляжа, было слышно даже с закрытым балконом. Для детей есть небольшая секция в общем бассейне, но игровой площадки как таковой мы не нашли, только пара качелей. Пляж чистый, но вход в море каменистый."

Этот промпт эффективен, потому что он не просто просит "проанализировать отзыв", а управляет процессом мышления модели: 1. Декомпозиция: Сложная задача "подходит ли отель для семьи?" разбита на простые шаги: найди информацию, оцени ее по критериям, объясни логику, отформатируй ответ. 2. Фокусировка внимания: Разделы Extraction Guidelines и Evaluation Guidelines заставляют модель сосредоточиться на конкретных, важных для пользователя аспектах (шум, еда, развлечения), а не на общей информации из отзыва. 3. Принудительная логика: Раздел Reasoning Guidelines активирует у модели способность к рассуждению (аналог Chain-of-Thought) и не позволяет ей сделать поверхностный вывод. Модель вынуждена обосновать свое решение. 4. Структурированный вывод: Раздел Output Guidelines гарантирует, что конечный ответ будет кратким, полезным и легким для восприятия, а не сплошным потоком текста.

Задача: помочь начинающему автору улучшить черновик статьи для блога, чтобы она соответствовала базовым требованиям к контенту.

Ты — редактор и контент-маркетолог. Твоя задача — проанализировать черновик статьи для блога и дать автору конкретные рекомендации по улучшению.

Действуй строго по шагам.

### 1. Задача (Task Instruction)
Проанализируй текст статьи ниже и предоставь структурированный фидбэк для улучшения.

### 2. Инструкции по анализу (Analysis Guidelines)
Проверь текст по следующим параметрам:
- **Заголовок:** Насколько он привлекателен и отражает суть статьи?
- **Структура:** Есть ли четкое вступление, основная часть и заключение? Используются ли подзаголовки для разделения текста на логические блоки?
- **Ясность изложения:** Легко ли читается текст? Нет ли слишком длинных и сложных предложений?
- **Призыв к действию (Call to Action):** Есть ли в конце статьи призыв задать вопрос, оставить комментарий или перейти по ссылке?

### 3. Инструкции по оценке (Evaluation Guidelines)
Оцени каждый параметр по шкале от 1 до 5, где 1 — очень плохо, 5 — отлично.

### 4. Инструкции по аргументации (Reasoning Guidelines)
Для каждого параметра, который ты оценил ниже 4 баллов, приведи краткое объяснение, что именно не так, и приведи пример из текста.

### 5. Требования к выводу (Output Guidelines)
Представь свой анализ в виде таблицы:
| Параметр | Оценка (1-5) | Рекомендация по улучшению |
|---|---|---|
| Заголовок | ... | ... |
| Структура | ... | ... |
| Ясность | ... | ... |
| Призыв к действию | ... | ... |

После таблицы напиши 2-3 общих совета для автора.

---
**ТЕКСТ СТАТЬИ ДЛЯ АНАЛИЗА:**
"[Вставить сюда черновик статьи]"

Этот промпт работает за счет превращения абстрактной задачи "сделай текст лучше" в конкретный аудит по чек-листу. 1. Систематизация: Вместо того чтобы позволить модели импровизировать, промпт заставляет ее действовать как системный аудитор, последовательно проверяя текст по заранее определенным и важным для автора критериям (заголовок, структура и т.д.). 2. Измеримость: Требование выставить оценку (Evaluation Guidelines) заставляет модель не просто констатировать факт ("структура есть"), а дать количественную оценку ее качества. Это делает фидбэк более конкретным. 3. Доказательная база: Требование привести примеры для низких оценок (Reasoning Guidelines) заставляет модель обосновывать свою критику, что делает ее советы более убедительными и понятными для автора. 4. Действенность: Финальный формат в виде таблицы (Output Guidelines) представляет информацию в максимально удобном для восприятия и работы виде. Автор получает не просто переписанный текст, а четкий план действий по его улучшению.

• A. Релевантность техникам промтинга: Да, в разделе 3.3.1 "Prompt Engineering" описывается конкретная структура промпта для сложных задач.
• B. Улучшение качества диалоговых ответов: Да, предложенный метод структурирования промпта напрямую нацелен на повышение качества и консистентности ответов.
• C. Прямая практическая применимость: Да, пользователь может немедленно применить предложенную структуру промпта в любом чат-боте без использования кода.
• D. Концептуальная ценность: Да, исследование наглядно демонстрирует, почему LLM плохо справляются с длинными, монолитными инструкциями и как декомпозиция задачи на подзадачи улучшает результат.
• E. Новая полезная практика: Работа попадает в кластеры №1 (Техники формулирования промптов) и №3 (Оптимизация структуры промптов).
• Чек-лист практичности (+15 баллов): Да, исследование дает готовую структуру для промптов, показывает, как структурировать сложные запросы, и объясняет, как повысить консистентность ответов.

Аргументы за оценку: Исследование содержит небольшой, но очень ценный для обычного пользователя раздел (3.3.1), посвященный промпт-инжинирингу. В нем предлагается конкретная, воспроизводимая методика структурирования сложных запросов путем их декомпозиции на подзадачи (извлечение, оценка, аргументация). Этот подход напрямую применим в любом LLM-чате и помогает решить частую проблему пользователей: когда модель игнорирует часть инструкций в длинном и сложном промпте. Концептуальная ценность заключается в демонстрации того, что LLM лучше работает с последовательностью четких, небольших задач, чем с одной большой и запутанной.

Контраргументы (почему оценка не выше): * Узкий фокус: Основная тема статьи — это дистилляция знаний и создание более компактных моделей (LANTERN), что абсолютно нерелевантно для обычного пользователя. Полезная информация о промптинге составляет менее 5% от всего текста исследования. * Не новаторство, а подтверждение: Идея декомпозиции задачи не является революционной (она лежит в основе техник вроде Chain-of-Thought), но исследование предоставляет отличный пример ее практической реализации и подтверждает ее эффективность в промышленном масштабе.

Контраргументы (почему оценка не ниже): * Практический шаблон: Несмотря на академичность статьи, она дает готовый "рецепт" или шаблон для структурирования промпта, который можно сразу скопировать и адаптировать под свои задачи. Это очень высокая практическая ценность. * Решение реальной проблемы: Метод решает одну из самых частых проблем при работе с LLM — "забывание" или игнорирование частей инструкции.

Итоговая оценка 68 отражает баланс между высокой практической пользой конкретного метода и тем фактом, что этот метод — лишь малая часть очень узкоспециализированного исследования.