В сети представлено множество руководств по общению с нейросетями, обещающих превратить любого пользователя в повелителя алгоритмов за пару часов. Казалось бы, введи запрос — получи результат, ведь современные большие языковые модели понимают нас с полуслова. Но когда дело доходит до так называемых «нано» версий — облегчённых, быстрых, но менее мощных моделей — привычная магия почему-то рассеивается. Вместо развёрнутого эссе вы получаете пару сбивчивых предложений, а вместо сложного кода — набор галлюцинаций. Многие тут же списывают инструмент со счетов, называя его «глупым» или недоработанным. Однако спектр возможностей этих малюток не ограничивается примитивными ответами «да/нет», просто к ним нужен совершенно иной подход. А начать стоит с понимания того, с чем именно мы имеем дело.
Особенности «лёгких» моделей
Главное, что стоит уяснить сразу: нано-модели — это спринтеры, а не марафонцы. Их архитектура оптимизирована для скорости и работы на устройствах с ограниченными ресурсами (довольно часто прямо в браузере или на смартфоне). Объёмом «памяти» и глубиной ассоциативных связей они, конечно, похвастаться не могут. Глупо требовать от них глубокого философского анализа или удержания контекста беседы на протяжении сотни сообщений. Это же касается и сложных многоступенчатых инструкций. Если вы попросите такую модель «проанализировать текст, выделить ключевые мысли, перевести их на испанский, а затем написать стих в стиле Лорки», она, скорее всего, сломается на втором шаге.
Но есть и плюсы. Львиная доля рутинных задач не требует мощностей уровня GPT-4. Быстрый рерайт, генерация заголовков, классификация отзывов — вот стихия нано-формата. Здесь они чувствуют себя как рыба в воде. Нюанс лишь в том, что формулировать мысли для них нужно предельно чётко. Экономия токенов и времени — это, безусловно, хорошо, но за это приходится платить необходимостью быть более педантичным в запросах.
Как формулировать задачу?
Сложно ли перестроиться на новый лад? Да, но результат того стоит. Основное правило здесь звучит так: одна задача — один промпт. Не стоит пытаться запихнуть в одно сообщение все свои пожелания и надежды. Дробите процесс. Сначала попросите составить план. В следующем сообщении — написать вступление по этому плану. К слову, такой метод называется «цепочкой рассуждений», и он творит настоящие чудеса даже с самыми простыми моделями.
Второй важный критерий — контекст. Для нано-моделей он должен быть не просто подразумеваемым, а прописанным жирным шрифтом. Начинайте промпт с назначения роли. Фраза «Ты — опытный копирайтер» переключает веса в нейросети нужным образом, сужая область поиска ответов до профессиональной лексики. Далее следует чёткое описание задачи с глаголом действия. Не «что насчёт текста?», а «напиши текст». Ну и, наконец, ограничения по объёму и формату. Без них модель может выдать как одно слово, так и бесконечную простыню текста.
Примеры для маркетинга и SMM
Разумеется, теория без практики мертва. Давайте разберём конкретные сценарии, которые довольно часто встречаются в работе маркетолога. Допустим, вам нужно описание товара для карточки на маркетплейсе. Обычный запрос «Опиши этот чайник» выдаст скучный набор банальностей. А вот рабочий вариант для нано-модели будет выглядеть иначе.
«Ты — менеджер маркетплейса. Твоя задача — написать продающее описание для электрического чайника. Характеристики: объём 1.7 литра, стеклянный корпус, подсветка. Целевая аудитория: домохозяйки. Тон: дружелюбный, уютный. Объём: не более 500 знаков. Акцентируй внимание на красоте подсветки в темноте».
Видите разницу? Мы дали роль, задачу, фактуру («мясо» запроса) и жёсткие рамки. Модели не нужно ничего выдумывать, она просто собирает пазл из предоставленных данных. К тому же, такой подход снижает риск галлюцинаций.
Другой пример — создание кликбейтных заголовков. Здесь нано-модели часто справляются даже лучше «старших братьев», так как не склонны к излишнему морализаторству. Попробуйте такой шаблон:
«Придумай 5 вариантов заголовка для статьи о пользе утренней зарядки. Аудитория: ленивые офисные работники. Стиль: провокационный, с юмором. Заголовки должны вызывать любопытство. Используй вопросы».
Результат вас приятно удивит.
Промты для нано: рерайт и сокращение
Это, пожалуй, самый популярный кейс использования быстрых моделей. Ведь именно здесь скорость генерации играет решающую роль. Но и тут есть свои подводные камни. Если просто скормить текст и написать «перепиши», модель может потерять половину смысла или, наоборот, добавить отсебятины. Поэтому действовать нужно аккуратно.
Добротный промпт для рерайта выглядит так:
«Сделай рерайт следующего текста. Сохрани все факты, цифры и имена. Измени структуру предложений и лексику, чтобы повысить уникальность. Тон: деловой, нейтральный. Текст для обработки: [Вставьте ваш текст]».
Обратите внимание на требование сохранить факты — это критически важно для моделей с малым количеством параметров, которые любят фантазировать на пустом месте.
А если нужно выжать «воду»? Тут пригодится следующий сценарий. «Прочитай этот текст. Выдели главную мысль и три ключевых аргумента. Напиши краткое саммари (резюме) длиной до 3 предложений. Исключи вводные слова и лишние прилагательные». Такая конструкция — настоящий спасательный круг для тех, кому нужно быстро ознакомиться с содержанием длинных статей или переписок.
Технические задачи и код
Справится ли нано-модель с программированием? Вопрос с подвохом. Написать сложный микросервис с нуля она не сможет — не хватит контекстного окна и логических способностей. Однако для мелких, рутинных операций она подходит идеально. Написание регулярных выражений (RegEx), простых SQL-запросов или верстка HTML-блоков — это то, что «малыши» щёлкают как орешки.
Пример запроса для генерации кода:
«Напиши функцию на Python, которая принимает список чисел и возвращает только чётные числа. Без комментариев. Только код».
Заметьте, мы отсекаем лишнюю болтовню фразой «Только код». Нано-модели любят быть словоохотливыми там, где не просят, объясняя каждую запятую. Для опытного разработчика это лишний шум.
Ещё один вариант — генерация тестовых данных (JSON, CSV). «Сгенерируй JSON-файл с данными 5 вымышленных пользователей. Поля: id, name, email, age. Имена должны быть русскими. Возраст от 18 до 60». Это экономит кучу времени при тестировании интерфейсов. Главное — чётко перечислить структуру, иначе модель может начать импровизировать с названиями полей.
Стоит ли использовать английский?
Существует распространённое мнение, что все нейросети лучше работают на английском языке. И в случае с нано-моделями это утверждение довольно часто оказывается истиной в последней инстанции. Дело в том, что обучающие датасеты для компактных моделей (особенно Llama-семейства и их производных) на 90% состоят из англоязычных текстов. Русский язык для них — выученный, а не родной.
Поэтому, если задача позволяет (например, вы генерируете код или структуру), попробуйте сформулировать запрос на английском. «Act as a Python developer…» будет обработано точнее, чем «Веди себя как питон-разработчик…». Конечно, современные отечественные разработки (вроде YandexGPT в облегчённых версиях) прекрасно понимают великий и могучий, но если вы используете open-source решения, запускаемые локально, английский промпт даст более предсказуемый результат. Впрочем, никто не мешает вам получить ответ на английском, а потом попросить перевести его отдельным запросом.
Ошибки, которые убивают результат
Чего точно не стоит делать, так это использовать абстракции. Слова «красиво», «качественно», «интересно» для нано-модели — пустой звук. У неё нет эстетического вкуса. То, что «вкусно» для робота, может вызвать нервный тик у редактора-человека. Всегда заменяйте оценочные суждения на конкретные критерии. Вместо «сделай красиво» пишите «используй метафоры, эпитеты и аллитерацию».
Вторая частая ошибка — отсутствие примеров (few-shot prompting). Это мощнейшая техника, про которую забывают новички. Если вы хотите, чтобы модель отвечала в определенном формате, покажите ей этот формат. Промпт может выглядеть так:
«Классифицируй отзывы. Пример 1: “Всё супер!” -> Позитивный. Пример 2: “Ужасный сервис” -> Негативный. Задание: “Доставка задержалась” -> ?».
Подобная «дрессировка» на примерах повышает точность ответов в разы, особенно на малых моделях, которым сложно понять абстрактную инструкцию без наглядной демонстрации.
И, конечно же, не перегружайте контекст мусором. Если вы копируете переписку из чата, удаляйте системные сообщения, даты, подписи. Нано-модели чувствительны к «шуму». Лишняя информация может сбить их с толку, и они начнут отвечать на дату сообщения, а не на его суть. Чистота входных данных — залог адекватности на выходе.
Стилевая коррекция
Интересный приём, о котором мало кто говорит — использование “персоны-антагониста” или корректирующего промпта. Нано-модели часто скатываются в канцелярит или штампы. Бороться с этим можно превентивно. Добавьте в конец вашего запроса блок с ограничениями:
«Не используй слова: является, данный, осуществляет. Пиши простыми предложениями. Избегай деепричастных оборотов».
Это работает как фильтр. Модель генерирует варианты, натыкается на запрет и перестраивает фразу. Да, время генерации может незначительно вырасти (на доли секунды), но текст станет гораздо чище и человечнее. Можно даже задать конкретного автора для подражания, хотя с нано-версиями это работает хуже, чем с флагманами. Лучше просто описать желаемый синтаксис: «Пиши короткими, рублеными фразами. Как в нуарном детективе».
Будущее нано-промптинга
Мы живём в эпоху, когда искусственный интеллект перемещается из гигантских дата-центров прямо в наши карманы. Локальные модели становятся умнее, быстрее и автономнее. Умение общаться с ними — это не просто навык, а необходимость для тех, кто хочет оставаться эффективным в условиях цифрового шума. Работа с ограниченными ресурсами дисциплинирует мышление, заставляет формулировать мысли кристально ясно и чётко.
Не бойтесь экспериментировать. Пробуйте разные формулировки, меняйте порядок слов, играйте с ролями. Каждый неудачный ответ — это лишь повод подкрутить настройки вашего промпта. В конце концов, даже самый простой инструмент в руках мастера способен на создание шедевров. А правильный, выверенный запрос к нано-модели станет отличным решением для тех, кто ценит своё время и не хочет зависеть от облачных гигантов.