---
title: "Prompt (language models) (BG)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(BG)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Prompt_(language_models)_(BG)"
language: "bg"
categories:
  - "Category:Bulgarian"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Prompt engineering"
revision_id: 5959
wiki_created_at: 2026-09-06T23:56:25Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:56:25Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:11:16Z
---

# Prompt (language models) (BG)

**Промпт** (от англ. *prompt* — „подсказка" или „текстова заявка") в контекста на големите езикови модели (LLM) — това е входен текст или инструкция, която потребителят предоставя на модела за генериране на необходимия отговор<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(BG)#cite_note-google_guide-1)</sup>. Промптът формулира задачата за модела, включително необходимите условия, контекст и примери. Ефективността на работата на модела до голяма степен зависи от качеството на съставения промпт.

Дисциплината, която изучава методите за разработване и оптимизиране на текстови заявки, се нарича промпт-инженерство (*prompt engineering*). Нейната цел — получаване от AI-моделите на максимално релевантни, точни и безопасни отговори<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(BG)#cite_note-wiki_prompt-2)</sup>. Грамотно съставеният промпт задава на модела „маршрут" за изпълнение на задачата, помагайки да се уточни необходимият контекст и желаният резултат<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(BG)#cite_note-google_guide-1)</sup>.

## История на развитието на подхода

Идеята за управление на поведението на LLM с помощта на текстови подсказки се развиваше успоредно с нарастването на възможностите на самите модели.

### Ранни етапи (GPT-2)

Още през 2019 година изследователите от OpenAI демонстрираха, че големите предобучени езикови модели, като **GPT-2**, са способни да решават нови задачи без допълнително обучение, ако те бъдат формулирани като текст. Трудът *„Language Models are Unsupervised Multitask Learners"* обозначи принципна промяна: вместо да се дообучава моделът за всяка задача, стана достатъчно да се формулира разбираема инструкция на входа<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(BG)#cite_note-gpt3_paper-3)</sup>.

### Пробив с GPT-3 и In-Context Learning

Истинският пробив настъпи с излизането на модела **GPT-3** през 2020 година. Разполагайки с 175 милиарда параметра, GPT-3 демонстрира способност за **контекстно обучение** (*in-context learning*) — усвояване на нова задача „в движение" от няколко примера, предоставени директно в текста на заявката<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(BG)#cite_note-gpt3_paper-3)</sup>. Този режим на работа получи наименованието **few-shot learning** („обучение с няколко примера") и показа, че мащабирането на размера на модела води до високо качество при изпълнение на NLP-задачи без каквато и да е донастройка на теглата.

### Появата на Chain-of-Thought (CoT)

По-нататъшното развитие през 2022 година беше свързано с подобряване на способността на моделите за сложно логическо разсъждение. Бяха предложени специални подсказки във формат верига от разсъждения (*chain-of-thought prompting*). В такива промптове моделът получава не само въпроса, но и пример за последователно, стъпка по стъпка разсъждение преди отговора. Това значително повиши точността на решенията в аритметични и логически задачи<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(BG)#cite_note-wiki_prompt-2)</sup>. Изследването на Kojima и колеги показа, че моделът може да бъде стимулиран към разсъждение дори без примери (*zero-shot*), просто като се добави в края на заявката фразата „Нека помислим стъпка по стъпка"<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(BG)#cite_note-wiki_prompt-2)</sup>.

### Мултимодални промптове

Концепцията за промптовете излезе извън рамките на текста. През 2022 година с появата на моделите **DALL-E 2** и **Stable Diffusion** потребителските заявки на естествен език станаха универсален интерфейс за генериране на изображения, а по-късно — на музика и видео.

## Видове и техники за прилагане на промптове

Съществуват няколко основни типа и техники на промптове, които често се комбинират.

### Zero-shot prompting (Директна заявка)

Моделът получава само инструкция или въпрос **без каквито и да е примери**. В този режим LLM се опира на своите общи знания, придобити при предобучението. Подходящ е за прости задачи, като превод или резюмиране на текст<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(BG)#cite_note-google_guide-1)</sup>.

### Few-shot prompting (Обучение с примери)

Освен инструкцията, в промпта се включват **един или няколко примера** с входни данни и очаквани изходни данни. Моделът „учи в движение" от тези образци и прилага усвоената логика към новата заявка. Този метод, реализиращ *in-context learning*, съществено повишава точността при задачи, при които е важен определен формат или стил на отговора<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(BG)#cite_note-google_guide-1)</sup>.

### Верига от разсъждения (Chain-of-Thought, CoT)

Особен вид промпт за задачи, изискващи сложни разсъждения (математика, логика). В подсказката се включва поетапен разбор или план за решение преди окончателния отговор. Това кара модела изрично да структурира процеса на разсъждение, което значително подобрява качеството на резултата<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(BG)#cite_note-wiki_prompt-2)</sup>.

### Настройка на подсказките (Prompt Tuning)

Техника, при която вместо ръчно написване на промпт се използва **автоматично оптимизирана** подсказка. Промптът се представя като набор от специални обучаеми токени (непрекъснат вектор), който се добавя към потребителската заявка. Като се обучи само този малък вектор-промпт, може да се адаптира голям „замразен" модел към нова задача с минимални изчислителни разходи<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(BG)#cite_note-wiki_prompt-2)</sup>.

## Промпт-инженерството като дисциплина

### Появата на професията

Нарастването на възможностите на LLM доведе до появата на нова специализация — **промпт-инженер**. Тези специалисти разработват и отстраняват грешки в текстовите подсказки, за да получат от изкуствения интелект необходимото поведение. Промпт-инженерите използват знания в областта на лингвистиката, логиката и психологията, за да структурират входните данни по най-ефективен начин<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(BG)#cite_note-wiki_prompt-2)</sup>. През 2022–2023 година се появиха първите свободни работни места за тази длъжност, което отразява високото търсене на умения за ефективно взаимодействие с AI-системи.

### Бъдещето на професията и автоматизацията

Сферата се развива стремително и нейното бъдеще е предмет на дискусии. Изследвания от 2024 година, например от VMware, показаха, че самият изкуствен интелект е способен чрез перебиране и оптимизация да намира ефективни формулировки на заявките, които нерядко превъзхождат човешките<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(BG)#cite_note-ieee_dead-4)</sup>. Това породи мнението, че ръчното промпт-инженерство може да е временно явление и с времето инструментите за автоматичен подбор на подсказки ще станат стандартни. Въпреки това, към 2025 година, експертизата в областта на промпт-инженерството остава търсена.

## Области на приложение

- **Обработка на естествен език**: Класически NLP-задачи, като автоматично обобщаване на документи, машинен превод, отговори на въпроси и извличане на информация.
- **Чатботове и виртуални асистенти**: Промптовете помагат да се зададат роля, стил на общуване и формат на отговорите, правейки диалоговите системи по-консистентни и полезни.
- **Генериране на код**: Модели като OpenAI Codex са способни да пишат програмен код по описание на естествен език, което ускорява разработката.
- **Анализ на данни**: С помощта на промптове може да се настрои моделът за извличане на прозрения от неструктурирани текстови отчети или генериране на хипотези.
- **Образование**: Създаване на интелектуални репетитори, които генерират задания, обясняват сложни концепции и проверяват отговорите съобразно нивото на подготовка на учащия.
- **Творчески индустрии**: Генериране на текстове, художествени изображения, музика и сценарии по детайлно описание.

## Злонамерено използване и уязвимости (Prompt Injection)

Откритостта на интерфейса на LLM доведе до появата на нов клас атаки — **инжектиране на подсказка** (*prompt injection*). Нападателят формулира специална злонамерена заявка, която кара модела да наруши първоначалните си инструкции или да разкрие скрита информация<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(BG)#cite_note-wiki_prompt-2)</sup>. Експертите разглеждат това като разновидност на атаката тип „инжектиране на код", където вместо код в системата се „инжектират" коварни текстови инструкции.

### Типове атаки

- **Jailbreak**: Атака, позволяваща на модела да „избяга" от наложените ограничения (например политиката за модериране) и да генерира забранено съдържание. Известен пример е **DAN-промптът** (Do Anything Now), който карал ChatGPT да отговаря без цензура.
- **Prompt Leaking**: Специална заявка принуждава модела да разкрие фрагменти от скрития му системен промпт.
- **Token Smuggling**: Злонамерената инструкция се маскира като безобидна част от заявката (например фрагмент от код), за да заобиколи филтрите и да предизвика нежелано поведение.

Тези атаки представляват сериозен проблем, тъй като традиционните методи за киберсигурност са слабо приспособени за заплахи, свързани с интерпретацията на естествен език.

## Литература

- Radford, A. et al. (2019). *Language Models are Unsupervised Multitask Learners*. PDF.
- Brown, T. B. et al. (2020). *Language Models are Few-Shot Learners*. arXiv:2005.14165.
- Wei, J. et al. (2022). *Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models*. arXiv:2201.11903.
- Wang, X. et al. (2022). *Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models*. arXiv:2203.11171.
- Kojima, T. et al. (2022). *Large Language Models are Zero-Shot Reasoners*. arXiv:2205.11916.
- Li, X. L.; Liang, P. (2021). *Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation*. arXiv:2101.00190.
- Liu, Y. et al. (2021). *Fantastically Ordered Prompts and Where to Find Them: Overcoming Few-Shot Prompt Order Sensitivity*. arXiv:2104.08786.
- Chang, K. et al. (2024). *Efficient Prompting Methods for Large Language Models: A Survey*. arXiv:2404.01077.
- Li, Z. et al. (2024). *Prompt Compression for Large Language Models: A Survey*. arXiv:2410.12388.
- Genkina, D. (2024). *AI Prompt Engineering Is Dead*. *IEEE Spectrum*. <a href="https://spectrum.ieee.org/prompt-engineering-is-dead" class="external autonumber" rel="nofollow">[5]</a>.
- Li, W. et al. (2025). *A Survey of Automatic Prompt Engineering: An Optimization Perspective*. arXiv:2502.11560.
- Wu, Z. et al. (2025). *The Dark Side of Function Calling: Pathways to Jailbreaking Large Language Models*. *EMNLP 2025*. PDF.

## Бележки

1.  <span id="cite_note-google_guide-1">↑ <sup>[1.0](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(BG)#cite_ref-google_guide_1-0)</sup> <sup>[1.1](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(BG)#cite_ref-google_guide_1-1)</sup> <sup>[1.2](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(BG)#cite_ref-google_guide_1-2)</sup> <sup>[1.3](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(BG)#cite_ref-google_guide_1-3)</sup> «Prompt Engineering for AI Guide». *Google Cloud*. <a href="https://cloud.google.com/discover/what-is-prompt-engineering" class="external autonumber" rel="nofollow">[1]</a></span>
2.  <span id="cite_note-wiki_prompt-2">↑ <sup>[2.0](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(BG)#cite_ref-wiki_prompt_2-0)</sup> <sup>[2.1](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(BG)#cite_ref-wiki_prompt_2-1)</sup> <sup>[2.2](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(BG)#cite_ref-wiki_prompt_2-2)</sup> <sup>[2.3](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(BG)#cite_ref-wiki_prompt_2-3)</sup> <sup>[2.4](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(BG)#cite_ref-wiki_prompt_2-4)</sup> <sup>[2.5](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(BG)#cite_ref-wiki_prompt_2-5)</sup> <sup>[2.6](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(BG)#cite_ref-wiki_prompt_2-6)</sup> «Техника подсказок». *Википедия*. <a href="https://ru.wikipedia.org/wiki/Техника_подсказок" class="external autonumber" rel="nofollow">[2]</a></span>
3.  <span id="cite_note-gpt3_paper-3">↑ <sup>[3.0](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(BG)#cite_ref-gpt3_paper_3-0)</sup> <sup>[3.1](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(BG)#cite_ref-gpt3_paper_3-1)</sup> Brown, Tom B., et al. «Language Models are Few-Shot Learners». *arXiv:2005.14165* \[cs.CL\], 28 мая 2020 г. <a href="https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2005.14165" class="external autonumber" rel="nofollow">[3]</a></span>
4.  <span id="cite_note-ieee_dead-4">[↑](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(BG)#cite_ref-ieee_dead_4-0) «AI Prompt Engineering Is Dead». *IEEE Spectrum*. <a href="https://spectrum.ieee.org/prompt-engineering-is-dead" class="external autonumber" rel="nofollow">[4]</a></span>