--- title: "Prompt (language models) (RO)" source: "https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(RO)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Prompt_(language_models)_(RO)" language: "ro" categories: - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" - "Category:Prompt engineering" - "Category:Romanian" revision_id: 5972 wiki_created_at: 2026-09-06T23:56:36Z wiki_modified_at: 2026-09-06T23:56:36Z downloaded_at: 2026-09-07T23:11:20Z --- # Prompt (language models) (RO) **Prompt** (din engl. *prompt* — „sugestie" sau „cerere textuală") în contextul modelelor lingvistice mari (LLM) — este textul de intrare sau instrucțiunea pe care utilizatorul o furnizează modelului pentru a genera răspunsul dorit[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(RO)#cite_note-google_guide-1). Prompt-ul formulează sarcina pentru model, incluzând condițiile necesare, contextul și exemplele. Eficiența modelului depinde în mare măsură de calitatea prompt-ului elaborat. Disciplina care studiază metodele de dezvoltare și optimizare a cererilor textuale se numește prompt engineering. Scopul său este obținerea din partea modelelor AI a unor răspunsuri cât mai relevante, precise și sigure[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(RO)#cite_note-wiki_prompt-2). Un prompt bine elaborat stabilește pentru model un „traseu" de execuție a sarcinii, ajutând la clarificarea contextului necesar și a rezultatului dorit[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(RO)#cite_note-google_guide-1). ## Istoria dezvoltării abordării Ideea de a controla comportamentul LLM prin intermediul sugestiilor textuale s-a dezvoltat pe măsură ce capacitățile modelelor înseși au crescut. ### Etapele timpurii (GPT-2) Încă din 2019, cercetătorii de la OpenAI au demonstrat că modelele lingvistice mari preantrenate, precum **GPT-2**, sunt capabile să rezolve sarcini noi fără antrenament suplimentar, dacă acestea sunt formulate sub formă de text. Lucrarea *„Language Models are Unsupervised Multitask Learners"* a marcat o schimbare de principiu: în loc să antreneze suplimentar modelul pentru fiecare sarcină, a devenit suficient să se formuleze o instrucțiune clară la intrare[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(RO)#cite_note-gpt3_paper-3). ### Descoperirea cu GPT-3 și In-Context Learning O adevărată descoperire a avut loc odată cu lansarea modelului **GPT-3** în 2020. Cu 175 de miliarde de parametri, GPT-3 a demonstrat capacitatea de **învățare contextuală** (*in-context learning*) — asimilarea unei noi sarcini „din mers" din câteva exemple furnizate direct în textul cererii[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(RO)#cite_note-gpt3_paper-3). Acest mod de funcționare a primit denumirea de **few-shot learning** („învățare cu câteva exemple") și a arătat că scalarea dimensiunii modelului conduce la o calitate ridicată a execuției sarcinilor NLP fără nicio ajustare suplimentară a ponderilor. ### Apariția Chain-of-Thought (CoT) Dezvoltarea ulterioară din 2022 a fost legată de îmbunătățirea capacității modelelor de a razona logic în mod complex. Au fost propuse sugestii speciale în format de lanț de raționament (*chain-of-thought prompting*). În astfel de prompt-uri, modelul primește nu doar întrebarea, ci și un exemplu de raționament secvențial, pas cu pas, înainte de răspuns. Aceasta a îmbunătățit semnificativ precizia soluțiilor în problemele aritmetice și logice[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(RO)#cite_note-wiki_prompt-2). Studiul lui Kojima și al colegilor a arătat că modelul poate fi stimulat să raționeze chiar și fără exemple (*zero-shot*), adăugând pur și simplu la sfârșitul cererii fraza „Să gândim pas cu pas"[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(RO)#cite_note-wiki_prompt-2). ### Prompt-uri multimodale Conceptul de prompt a depășit granițele textului. În 2022, odată cu apariția modelelor **DALL-E 2** și **Stable Diffusion**, cererile utilizatorilor în limbaj natural au devenit o interfață universală pentru generarea de imagini, iar mai târziu — de muzică și videoclipuri. ## Tipuri și tehnici de utilizare a prompt-urilor Există mai multe tipuri și tehnici principale de prompt-uri, care sunt adesea combinate. ### Zero-shot prompting (Cerere directă) Modelul primește doar instrucțiunea sau întrebarea **fără niciun exemplu**. În acest mod, LLM se bazează pe cunoștințele sale generale dobândite în cursul preantrenării. Se potrivește pentru sarcini simple, cum ar fi traducerea sau rezumarea textului[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(RO)#cite_note-google_guide-1). ### Few-shot prompting (Învățare pe baza exemplelor) Pe lângă instrucțiune, în prompt sunt incluse **unul sau mai multe exemple** cu intrări și ieșiri așteptate. Modelul „învață din mers" din aceste mostre și aplică logica asimilată la noua cerere. Această metodă, care implementează *in-context learning*, crește semnificativ precizia în sarcinile în care un anumit format sau stil de răspuns este important[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(RO)#cite_note-google_guide-1). ### Lanțul de raționament (Chain-of-Thought, CoT) Un tip special de prompt pentru sarcinile care necesită raționamente complexe (matematică, logică). Sugestia include o defalcare pas cu pas sau un plan de soluționare înainte de răspunsul final. Aceasta determină modelul să structureze explicit procesul de raționament, ceea ce îmbunătățește semnificativ calitatea rezultatului[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(RO)#cite_note-wiki_prompt-2). ### Ajustarea sugestiilor (Prompt Tuning) O tehnică în care, în loc de scrierea manuală a prompt-ului, se utilizează o sugestie **optimizată automat**. Prompt-ul este reprezentat ca un set de token-uri speciale antrenabile (un vector continuu), care este adăugat la cererea utilizatorului. Antrenând doar acest mic vector-prompt, se poate adapta un model mare „înghețat" la o nouă sarcină cu costuri computaționale minime[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(RO)#cite_note-wiki_prompt-2). ## Prompt engineering ca disciplină ### Apariția profesiei Creșterea capacităților LLM a dus la apariția unei noi specializări — **inginerul de prompt-uri**. Acești specialiști dezvoltă și depanează sugestii textuale pentru a obține comportamentul dorit din partea AI. Inginerii de prompt-uri folosesc cunoștințe din domeniul lingvisticii, logicii și psihologiei pentru a structura datele de intrare în cel mai eficient mod posibil[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(RO)#cite_note-wiki_prompt-2). În 2022–2023 au apărut primele oferte de angajare pentru această funcție, ceea ce reflectă cererea ridicată pentru competențele de interacțiune eficientă cu sistemele AI. ### Viitorul profesiei și automatizarea Domeniul se dezvoltă rapid, iar viitorul său face obiectul unor dezbateri. Studii din 2024, de exemplu, de la VMware, au arătat că însuși AI-ul este capabil, prin iterare și optimizare, să găsească formulări eficiente ale cererilor, depășind adesea pe cele elaborate de oameni[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(RO)#cite_note-ieee_dead-4). Aceasta a generat opinia că prompt engineering-ul manual ar putea fi un fenomen temporar și că, în timp, instrumentele de selecție automată a sugestiilor vor deveni standard. Cu toate acestea, la nivelul anului 2025, expertiza în domeniul prompt engineering-ului rămâne solicitată. ## Domenii de aplicare - **Procesarea limbajului natural**: Sarcini clasice NLP, cum ar fi rezumarea automată a documentelor, traducerea automată, răspunsul la întrebări și extragerea de informații. - **Chatbot-uri și asistenți virtuali**: Prompt-urile ajută la definirea rolului, stilului de comunicare și formatului răspunsurilor, făcând sistemele de dialog mai consistente și mai utile. - **Generarea de cod**: Modele precum OpenAI Codex sunt capabile să scrie cod de program pe baza unei descrieri în limbaj natural, accelerând astfel dezvoltarea. - **Analiza datelor**: Cu ajutorul prompt-urilor, se poate configura modelul pentru extragerea de insight-uri din rapoarte text nestructurate sau generarea de ipoteze. - **Educație**: Crearea de tutori inteligenți care generează exerciții, explică concepte complexe și verifică răspunsurile ținând cont de nivelul de pregătire al cursantului. - **Industrii creative**: Generarea de texte, imagini artistice, muzică și scenarii pe baza unor descrieri detaliate. ## Utilizare malițioasă și vulnerabilități (Prompt Injection) Deschiderea interfeței LLM a dus la apariția unei noi clase de atacuri — **injectarea de sugestii** (*prompt injection*). Atacatorul formulează o cerere malițioasă specială care determină modelul să încalce instrucțiunile sale inițiale sau să divulge informații ascunse[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(RO)#cite_note-wiki_prompt-2). Experții consideră aceasta o variantă a atacului de tip „injecție de cod", în care, în loc de cod, instrucțiuni textuale perverse sunt „injectate" în sistem. ### Tipuri de atacuri - **Jailbreak**: Un atac care permite modelului să „scape" din cadrul restricțiilor impuse (de exemplu, politicile de moderare) și să genereze conținut interzis. Un exemplu cunoscut este **DAN-prompt-ul** (Do Anything Now), care determina ChatGPT să răspundă fără cenzură. - **Prompt Leaking**: O cerere specială determină modelul să divulge fragmente din prompt-ul său de sistem ascuns. - **Token Smuggling**: Instrucțiunea malițioasă este deghizată ca o parte inofensivă a cererii (de exemplu, un fragment de cod), pentru a eluda filtrele și a provoca un comportament nedorit. Aceste atacuri reprezintă o problemă serioasă, deoarece metodele tradiționale de securitate cibernetică sunt slab adaptate pentru amenințările legate de interpretarea limbajului natural. ## Literatură - 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. ## Note 1. ↑ [1.0](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(RO)#cite_ref-google_guide_1-0) [1.1](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(RO)#cite_ref-google_guide_1-1) [1.2](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(RO)#cite_ref-google_guide_1-2) [1.3](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(RO)#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)_(RO)#cite_ref-wiki_prompt_2-0) [2.1](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(RO)#cite_ref-wiki_prompt_2-1) [2.2](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(RO)#cite_ref-wiki_prompt_2-2) [2.3](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(RO)#cite_ref-wiki_prompt_2-3) [2.4](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(RO)#cite_ref-wiki_prompt_2-4) [2.5](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(RO)#cite_ref-wiki_prompt_2-5) [2.6](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(RO)#cite_ref-wiki_prompt_2-6) «Техника подсказок». *Википедия*. [2] 3. ↑ [3.0](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(RO)#cite_ref-gpt3_paper_3-0) [3.1](https://systems-analysis.info/int/Prompt_(language_models)_(RO)#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)_(RO)#cite_ref-ieee_dead_4-0) «AI Prompt Engineering Is Dead». *IEEE Spectrum*. [4]