3,583 papers
arXiv:2601.20757 72 28 янв. 2026 г. PRO

Persona Prompting: демографические роли в промптах и их реальный эффект на качество ответов

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Парадокс: Назначь модели роль 'левого активиста' и 'консервативного правого' — получишь 93% одинаковых ответов на те же вопросы о hate speech. Persona Prompting (PP) позволяет симулировать разные точки зрения через демографические характеристики в промпте (возраст, пол, образование, политические взгляды). Но вот облом: модель воспроизводит стереотипы О группах, а не думает КАК представители этих групп. Safety-механизмы сильнее любых персон — классификация улучшается на субъективных задачах (+точность на hate speech), но объяснения становятся хуже.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с