--- title: "Prompt (language models) (HU)" source: "https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(HU)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Prompt_(language_models)_(HU)" language: "hu" categories: - "Category:Hungarian" - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" - "Category:Prompt engineering" revision_id: 5966 wiki_created_at: 2026-09-06T23:56:31Z wiki_modified_at: 2026-09-06T23:56:31Z downloaded_at: 2026-09-07T23:11:18Z --- # Prompt (language models) (HU) **Prompt** (az angol *prompt* szóból — „utasítás" vagy „szöveges kérés\\) a nagy nyelvi modellek (LLM) kontextusában egy bemeneti szöveg vagy utasítás, amelyet a felhasználó ad meg a modellnek a kívánt válasz előállítása céljából[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(HU)#cite_note-google_guide-1). A prompt megfogalmazza a modell számára a feladatot, beleértve a szükséges feltételeket, kontextust és példákat. A modell hatékonysága nagymértékben függ az összeállított prompt minőségétől. A szöveges kérések kidolgozásának és optimalizálásának módszereit vizsgáló diszciplínát prompt-mérnökségnek (*prompt engineering*) nevezik. Célja, hogy az AI-modellektől a lehető legrelevánsabb, pontosabb és biztonságosabb válaszokat kapjuk[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(HU)#cite_note-wiki_prompt-2). A gondosan megfogalmazott prompt „útvonalat\\ jelöl ki a modell számára a feladat végrehajtásához, segítve a kívánt kontextus és az elvárt eredmény pontosítását[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(HU)#cite_note-google_guide-1). ## A megközelítés fejlődéstörténete Az LLM-ek szöveges utasításokkal történő irányításának ötlete a modellek képességeinek növekedésével párhuzamosan fejlődött. ### Korai szakaszok (GPT-2) Már 2019-ben az OpenAI kutatói bemutatták, hogy a nagy, előre betanított nyelvi modellek, mint például a **GPT-2**, képesek új feladatokat megoldani további tanítás nélkül, ha a feladatot szöveg formájában fogalmazzák meg. A *„Language Models are Unsupervised Multitask Learners\\* című munka alapvető paradigmaváltást jelzett: az egyes feladatokra való finomhangolás helyett elegendővé vált érthető bemeneti utasítást megfogalmazni a modell számára[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(HU)#cite_note-gpt3_paper-3). ### Áttörés a GPT-3-mal és az In-Context Learning megjelenése Igazi áttörés a **GPT-3** modell 2020-as megjelenésével következett be. 175 milliárd paraméterével a GPT-3 bemutatta a **kontextuális tanulás** (*in-context learning*) képességét — az új feladat „menet közbeni\\ elsajátítását a kérés szövegében közvetlenül megadott néhány példa alapján[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(HU)#cite_note-gpt3_paper-3). Ez a működési mód a **few-shot learning** („néhány példán alapuló tanulás\\) nevet kapta, és megmutatta, hogy a modell méretének növelése a súlyok bármiféle finomhangolása nélkül is magas minőségű NLP-feladat-végrehajtáshoz vezet. ### A Chain-of-Thought (CoT) megjelenése A további fejlődés 2022-ben a modellek összetett logikai következtetési képességének javításával kapcsolódott össze. Bevezették a gondolati lánc formátumú speciális utasításokat (*chain-of-thought prompting*). Az ilyen promptokban a modell nemcsak a kérdést kapja meg, hanem egy lépésről lépésre haladó következtetési példát is a válasz előtt. Ez észrevehetően javította az aritmetikai és logikai feladatok megoldásának pontosságát[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(HU)#cite_note-wiki_prompt-2). Kojima és munkatársai kutatása megmutatta, hogy a modellt példák nélkül is (*zero-shot*) következtetésre lehet ösztönözni, csupán a „Gondoljuk végig lépésről lépésre\\ mondat hozzáadásával a kérés végéhez[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(HU)#cite_note-wiki_prompt-2). ### Multimodális promptok A prompt fogalma túllépett a szöveg határain. 2022-ben a **DALL-E 2** és a **Stable Diffusion** modellek megjelenésével a természetes nyelvű felhasználói kérések egyetemes interféssé váltak képek, majd később zene és videó generálásához. ## A promptok típusai és alkalmazási technikái Több alapvető prompttípus és -technika létezik, amelyeket gyakran kombinálnak egymással. ### Zero-shot prompting (Közvetlen kérés) A modell csak utasítást vagy kérdést kap **példák nélkül**. Ebben a módban az LLM az előtanítás során szerzett általános tudásaira támaszkodik. Egyszerű feladatokhoz alkalmas, mint például szövegfordítás vagy összefoglalás[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(HU)#cite_note-google_guide-1). ### Few-shot prompting (Példaalapú tanulás) Az utasítás mellett a promptba **egy vagy több példa** is belekerül a bemenetekkel és a várt kimenetekkel együtt. A modell „menet közben tanul\\ ezekből a mintákból, és az elsajátított logikát alkalmazza az új kérésre. Ez a módszer, amely az *in-context learning*-et valósítja meg, lényegesen javítja a pontosságot olyan feladatoknál, ahol a válasz meghatározott formátuma vagy stílusa fontos[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(HU)#cite_note-google_guide-1). ### Gondolati lánc (Chain-of-Thought, CoT) Az összetett következtetést igénylő feladatokhoz (matematika, logika) való speciális prompttípus. Az utasítás tartalmaz egy lépésről lépésre haladó megoldási tervet vagy elemzést a végső válasz előtt. Ez arra készteti a modellt, hogy explicit módon strukturálja a következtetési folyamatot, ami jelentősen javítja az eredmény minőségét[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(HU)#cite_note-wiki_prompt-2). ### Prompt finomhangolás (Prompt Tuning) Egy olyan technika, amelyben a prompt kézi megírása helyett **automatikusan optimalizált** utasítást alkalmaznak. A prompt speciális, tanítható tokenek halmazaként (folytonos vektorként) jelenik meg, amelyet a felhasználói kéréshez csatolnak. Csupán ezt a kis prompt-vektort betanítva egy nagy, „befagyasztott\\ modell minimális számítási költséggel adaptálható új feladathoz[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(HU)#cite_note-wiki_prompt-2). ## A prompt-mérnökség mint diszciplína ### A szakma kialakulása Az LLM-ek növekvő képességei egy új szakosodás megjelenéséhez vezettek: ez a **prompt-mérnök**. Ezek a szakemberek szöveges utasításokat dolgoznak ki és finomítanak, hogy a mesterséges intelligenciától a kívánt viselkedést kapják. A prompt-mérnökök nyelvészeti, logikai és pszichológiai ismereteket használnak a bemeneti adatok lehető leghatékonyabb strukturálásához[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(HU)#cite_note-wiki_prompt-2). 2022–2023-ban jelentek meg az első állásajánlatok erre a pozícióra, ami tükrözi az AI-rendszerekkel való hatékony interakcióhoz szükséges készségek iránti magas keresletet. ### A szakma jövője és az automatizálás A terület rendkívül gyorsan fejlődik, és jövője vitatott. A 2024-es kutatások — például a VMware-től — megmutatták, hogy maga az AI képes kísérletezés és optimalizálás útján hatékony kérési megfogalmazásokat találni, amelyek gyakran felülmúlják az emberiek minőségét[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(HU)#cite_note-ieee_dead-4). Ez azt a véleményt szülte, hogy a kézi prompt-mérnökség átmeneti jelenség lehet, és idővel az automatikus utasításválasztó eszközök válnak szabványossá. Mindazonáltal 2025-ben a prompt-mérnökség területén szerzett szakértelem továbbra is keresett. ## Alkalmazási területek - **Természetes nyelvfeldolgozás**: Klasszikus NLP-feladatok, mint például dokumentumok automatikus összefoglalása, gépi fordítás, kérdés-válasz rendszerek és információkinyerés. - **Chatbotok és virtuális asszisztensek**: A promptok segítenek meghatározni a szerepet, a kommunikációs stílust és a válaszok formátumát, konzisztensebbé és hasznosabbá téve a párbeszédes rendszereket. - **Kódgenerálás**: Az olyan modellek, mint az OpenAI Codex, képesek programkódot írni természetes nyelvű leírás alapján, ami felgyorsítja a fejlesztési folyamatot. - **Adatelemzés**: Promptok segítségével a modell beállítható strukturálatlan szöveges jelentésekből való betekintések kinyerésére vagy hipotézisek generálására. - **Oktatás**: Intelligens tutorrendszerek létrehozása, amelyek feladatokat generálnak, összetett fogalmakat magyaráznak, és a tanuló felkészültségi szintjét figyelembe véve ellenőrzik a válaszokat. - **Kreatív iparágak**: Szövegek, művészeti képek, zene és forgatókönyvek generálása részletes leírás alapján. ## Rosszindulatú felhasználás és sebezhetőségek (Prompt Injection) Az LLM-interfész nyitottsága egy új támadási osztály megjelenéséhez vezetett: ez az **utasítás-injektálás** (*prompt injection*). A támadó egy speciális, rosszindulatú kérést fogalmaz meg, amely arra kényszeríti a modellt, hogy megszegje eredeti utasításait, vagy rejtett információkat tárjon fel[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(HU)#cite_note-wiki_prompt-2). A szakértők ezt a kódinjekciós támadás egy változataként értelmezik, ahol kód helyett alattomos szöveges utasításokat „fecskendeznek\\ a rendszerbe. ### Támadástípusok - **Jailbreak**: Olyan támadás, amely lehetővé teszi a modell számára, hogy „kiszabaduljon\\ a rárótt korlátok keretei közül (például a moderációs irányelvek alól), és tiltott tartalmat generáljon. Ismert példa a **DAN-prompt** (Do Anything Now), amely arra késztette a ChatGPT-t, hogy cenzúra nélkül válaszoljon. - **Prompt Leaking**: Egy speciális kérés arra kényszeríti a modellt, hogy felfedje rejtett rendszer-promptjának töredékeit. - **Token Smuggling**: A rosszindulatú utasítás ártalmatlan kéréstöredéknek álcázza magát (például kódrészletnek), hogy megkerülje a szűrőket és nemkívánatos viselkedést váltson ki. Ezek a támadások komoly problémát jelentenek, mivel a hagyományos kiberbiztonsági módszerek rosszul alkalmazhatók a természetes nyelv értelmezésével kapcsolatos fenyegetésekre. ## Irodalom - 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*. [5]. - 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. ## Megjegyzések 1. ↑ [1.0](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(HU)#cite_ref-google_guide_1-0) [1.1](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(HU)#cite_ref-google_guide_1-1) [1.2](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(HU)#cite_ref-google_guide_1-2) [1.3](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(HU)#cite_ref-google_guide_1-3) «Prompt Engineering for AI Guide». *Google Cloud*. [1] 2. ↑ [2.0](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(HU)#cite_ref-wiki_prompt_2-0) [2.1](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(HU)#cite_ref-wiki_prompt_2-1) [2.2](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(HU)#cite_ref-wiki_prompt_2-2) [2.3](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(HU)#cite_ref-wiki_prompt_2-3) [2.4](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(HU)#cite_ref-wiki_prompt_2-4) [2.5](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(HU)#cite_ref-wiki_prompt_2-5) [2.6](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(HU)#cite_ref-wiki_prompt_2-6) «Техника подсказок». *Википедия*. [2] 3. ↑ [3.0](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(HU)#cite_ref-gpt3_paper_3-0) [3.1](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(HU)#cite_ref-gpt3_paper_3-1) Brown, Tom B., et al. «Language Models are Few-Shot Learners». *arXiv:2005.14165* \[cs.CL\], 28 мая 2020 г. [3] 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(HU)#cite_ref-ieee_dead_4-0) «AI Prompt Engineering Is Dead». *IEEE Spectrum*. [4]