---
title: "Meta Prompting"
source: "https://systems-analysis.info/wiki/Meta_Prompting"
wiki: "systems-analysis.info/wiki"
article: "Meta_Prompting"
language: "ru"
categories:
  - "Категория:Prompt инжиниринг"
  - "Категория:Russian"
  - "Категория:Большие языковые модели"
  - "Категория:Машинное обучение"
revision_id: 142
wiki_created_at: 2026-09-06T21:55:39Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T21:55:39Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:17:47Z
---

# Meta Prompting

**Мета-промптинг** (англ. *meta-prompting*) — это продвинутый метод промпт-инжиниринга, при котором [большие языковые модели](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8 "Большие языковые модели") (LLM) используются для создания, корректировки и оптимизации собственных инструкций (промптов)<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/Meta_Prompting#cite_note-cookbook_openai-1)</sup>. В отличие от традиционных подходов, где человек вручную пишет подробные инструкции, мета-промптинг фокусируется на определении **структуры решения задачи** и ролей, которые модель должна выполнять. Иными словами, он описывает *как* решать задачу, а не *что* именно делать в каждом конкретном случае<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/wiki/Meta_Prompting#cite_note-intuition_labs-2)</sup>.

Этот подход позволяет LLM самостоятельно декомпозировать сложные проблемы, уточнять запросы и итеративно улучшать свои ответы, что открывает путь к созданию более автономных и адаптивных систем искусственного интеллекта.

## Основные методы и подходы

Термин «мета-промптинг» получил распространение в научной литературе в конце 2023 – начале 2024 года, когда несколько исследовательских групп представили схожие подходы к управлению LLM.

### Метод «задающего сценария» (Scaffolding)

Один из ключевых подходов был предложен исследователями из Стэнфордского университета и OpenAI<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/wiki/Meta_Prompting#cite_note-suzgun2024-3)</sup>. В этой схеме, названной **scaffolding**, одна и та же языковая модель (GPT-4 в экспериментах) играет несколько ролей одновременно:

- **Дирижёр (Conductor)**: Получает высокоуровневую мета-подсказку и разбивает сложную задачу на ряд более простых подзадач.
- **Эксперты (Experts)**: «Дирижёр» инициализирует несколько своих экземпляров-«экспертов», каждый из которых решает отдельную подзадачу по специально заданным инструкциям.
- **Интеграция**: «Дирижёр» координирует работу «экспертов» и интегрирует их ответы в финальное решение.

Такой оркестровочный подход позволил значительно повысить эффективность решения сложных задач. Например, в экспериментах мета-промптинг превзошёл обычные одноэтапные запросы на **17,1%** и другие продвинутые методы на 15–17% на наборах задач, требующих многокомпонентных рассуждений (например, игра «24», шахматные головоломки)<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/wiki/Meta_Prompting#cite_note-suzgun2024-3)</sup>. Важно, что этот метод носит задачно-независимый характер и работает в режиме нулевого примера (*zero-shot*), не требуя конкретных примеров для каждой новой задачи.

### Теоретический подход и структурные шаблоны

Параллельно группа исследователей из Университета Цинхуа предложила собственную концепцию мета-промптинга, сместив фокус с содержательной части задачи на её **синтаксис и форму** представления данных<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/wiki/Meta_Prompting#cite_note-zhang2024-4)</sup>. Опираясь на категориальную модель, они продемонстрировали, что абстрактное описание структуры проблемы позволяет модели выстраивать рассуждения, близкие по глубине к человеческим, и эффективно декомпозировать сложные вопросы на более простые шаги.

### Связанные концепции

Идеи мета-промптинга проявляются и в других методах:

- **[Automatic Prompt Engineer](https://systems-analysis.info/wiki/Automatic_Prompt_Engineer_(APE) "Automatic Prompt Engineer (APE)") (APE)**: Метод, при котором LLM автоматически генерирует и отбирает эффективные инструкции для себя, оценивая их по качеству получаемых результатов<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/wiki/Meta_Prompting#cite_note-ape2022-5)</sup>.
- **[Self-Refine](https://systems-analysis.info/wiki/Self%E2%80%91refine_prompting "Self‑refine prompting")**: Подход, когда модель итеративно улучшает свой ответ, критически анализируя предыдущую версию и генерируя исправления на основе этой критики<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/wiki/Meta_Prompting#cite_note-self_refine2023-6)</sup>.

## Применение и преимущества

Мета-промптинг показал высокую эффективность в задачах, требующих сложного многокомпонентного рассуждения, таких как математические доказательства, программирование и пошаговое решение головоломок. Ключевые преимущества метода:

- **Токен-эффективность**: Сосредоточение на общей структуре задачи вместо перечисления множества примеров снижает объём промпта. Мета-подсказка представляет собой универсальный шаблон, требующий меньше [токенов](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%A2%D0%BE%D0%BA%D0%B5%D0%BD "Токен")<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/wiki/Meta_Prompting#cite_note-prompting_guide-7)</sup>.
- **Стабильность и беспристрастность**: Метод избегает зависимости от конкретных примеров, что делает модель менее подверженной смещению в сторону частностей обучающих выборок<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/wiki/Meta_Prompting#cite_note-prompting_guide-7)</sup>.
- **Динамическая адаптация**: В отличие от статичного промпта, мета-промптинг допускает итеративное улучшение. Модель может по ходу решения уточнять инструкции, запрашивать недостающую информацию и корректировать стратегию<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/wiki/Meta_Prompting#cite_note-intuition_labs-2)</sup>.
- **Обобщение на новые задачи**: Высокоуровневые инструкции легче переносятся на новые, ранее не виданные задачи, что делает мета-промптинг усовершенствованной формой *zero-shot* подхода.

## Ограничения и риски

- **Стоимость и сложность вычислений**: Метод требует многократных обращений к модели для одной задачи, что увеличивает затраты времени и API-запросов. Текущие реализации работают последовательно, что затрудняет параллелизацию<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/wiki/Meta_Prompting#cite_note-decoder_article-8)</sup>.
- **Зависимость от возможностей модели**: Эффективность мета-промптинга сильно зависит от качества базовой LLM. Исследования показали, что GPT-3.5 почти не выигрывает от этого метода, в то время как для GPT-4 и более поздних моделей выгода заметно возрастает<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/wiki/Meta_Prompting#cite_note-decoder_article-8)</sup>.
- **Фундаментальные ограничения LLM**: Мета-промптинг не является панацеей. Если задача выходит за пределы знаний базовой модели, даже идеально сформулированная мета-подсказка не гарантирует правильного результата. В таких случаях требуется либо дообучение, либо интеграция с внешними инструментами (например, поиск в интернете или интерпретатор кода)<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/wiki/Meta_Prompting#cite_note-suzgun2024-3)</sup>.

## См. также

- [Self‑refine prompting](https://systems-analysis.info/wiki/Self%E2%80%91refine_prompting "Self‑refine prompting")
- [Automatic Prompt Engineer (APE)](https://systems-analysis.info/wiki/Automatic_Prompt_Engineer_(APE) "Automatic Prompt Engineer (APE)")
- [Chain-of-Thought Prompting](https://systems-analysis.info/wiki/Chain-of-Thought_Prompting "Chain-of-Thought Prompting")
- [Generated Knowledge Prompting](https://systems-analysis.info/wiki/Generated_Knowledge_Prompting "Generated Knowledge Prompting")
- [Least-to-Most Prompting](https://systems-analysis.info/wiki/Least-to-Most_Prompting "Least-to-Most Prompting")

## Ссылки

- <a href="https://cookbook.openai.com/examples/enhance_your_prompts_with_meta_prompting" class="external text" rel="nofollow">Пример мета-промптинга в OpenAI Cookbook</a>
- <a href="https://www.promptingguide.ai/techniques/meta-prompting" class="external text" rel="nofollow">Описание метода в Prompt Engineering Guide</a>

## Литература

- Suzgun, M.; Kalai, A. T. (2024). *Meta-Prompting: Enhancing Language Models with Task-Agnostic Scaffolding*. <a href="https://arxiv.org/abs/2401.12954" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2401.12954</a>.
- Zhang, Y.; Yuan, Y.; Yao, A. C.-C. (2023). *Meta Prompting for AGI Systems*. <a href="https://arxiv.org/abs/2311.11482" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2311.11482</a>.
- Zhou, Y. et al. (2022). *Large Language Models Are Human-Level Prompt Engineers*. <a href="https://arxiv.org/abs/2211.01910" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2211.01910</a>.
- Madaan, A. et al. (2023). *Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback*. <a href="https://arxiv.org/abs/2303.17651" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2303.17651</a>.
- Ning, X. et al. (2023). *Skeleton-of-Thought: Prompting LLMs for Efficient Parallel Generation*. <a href="https://arxiv.org/abs/2307.15337" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2307.15337</a>.
- Chen, X. et al. (2023). *Universal Self-Consistency for Large Language Model Generation*. <a href="https://arxiv.org/abs/2311.17311" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2311.17311</a>.
- Wang, X. et al. (2022). *Self-Consistency Improves Chain-of-Thought Reasoning in Language Models*. <a href="https://arxiv.org/abs/2203.11171" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2203.11171</a>.
- Fernando, C. et al. (2023). *PromptBreeder: Self-Referential Self-Improvement via Prompt Evolution*. <a href="https://arxiv.org/abs/2309.16797" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2309.16797</a>.
- Zhou, P. et al. (2024). *Self-DISCOVER: Large Language Models Self-Compose Reasoning Structures*. <a href="https://arxiv.org/abs/2402.03620" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2402.03620</a>.
- Chen, J. et al. (2024). *Thought-Augmented Reasoning with Large Language Models*. <a href="https://arxiv.org/abs/2406.04271" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2406.04271</a>.

## Примечания

1.  <span id="cite_note-cookbook_openai-1">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/Meta_Prompting#cite_ref-cookbook_openai_1-0) «Enhance your prompts with meta prompting». *OpenAI Cookbook*. <a href="https://cookbook.openai.com/examples/enhance_your_prompts_with_meta_prompting" class="external autonumber" rel="nofollow">[1]</a></span>
2.  <span id="cite_note-intuition_labs-2">↑ <sup>[2,0](https://systems-analysis.info/wiki/Meta_Prompting#cite_ref-intuition_labs_2-0)</sup> <sup>[2,1](https://systems-analysis.info/wiki/Meta_Prompting#cite_ref-intuition_labs_2-1)</sup> «Meta-Prompting: LLMs Crafting & Enhancing Their Own Prompts». *Intuition Labs*. <a href="https://intuitionlabs.ai/articles/meta-prompting-llm-self-optimization" class="external autonumber" rel="nofollow">[2]</a></span>
3.  <span id="cite_note-suzgun2024-3">↑ <sup>[3,0](https://systems-analysis.info/wiki/Meta_Prompting#cite_ref-suzgun2024_3-0)</sup> <sup>[3,1](https://systems-analysis.info/wiki/Meta_Prompting#cite_ref-suzgun2024_3-1)</sup> <sup>[3,2](https://systems-analysis.info/wiki/Meta_Prompting#cite_ref-suzgun2024_3-2)</sup> Suzgun, Mirac; Kalai, Adam T. (2024). «Meta-Prompting: Enhancing Language Models with Task-Agnostic Scaffolding». *arXiv:2401.12954*.</span>
4.  <span id="cite_note-zhang2024-4">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/Meta_Prompting#cite_ref-zhang2024_4-0) Zhang, Yifan, et al. (2023). «Meta Prompting for AGI Systems». *arXiv:2311.11482*.</span>
5.  <span id="cite_note-ape2022-5">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/Meta_Prompting#cite_ref-ape2022_5-0) Zhou, Y., et al. (2022). «Large Language Models Are Human-Level Prompt Engineers». *arXiv:2211.01910*.</span>
6.  <span id="cite_note-self_refine2023-6">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/Meta_Prompting#cite_ref-self_refine2023_6-0) Madaan, A., et al. (2023). «Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback». *arXiv:2303.17651*.</span>
7.  <span id="cite_note-prompting_guide-7">↑ <sup>[7,0](https://systems-analysis.info/wiki/Meta_Prompting#cite_ref-prompting_guide_7-0)</sup> <sup>[7,1](https://systems-analysis.info/wiki/Meta_Prompting#cite_ref-prompting_guide_7-1)</sup> «Meta Prompting». *Prompt Engineering Guide*. <a href="https://www.promptingguide.ai/techniques/meta-prompting" class="external autonumber" rel="nofollow">[3]</a></span>
8.  <span id="cite_note-decoder_article-8">↑ <sup>[8,0](https://systems-analysis.info/wiki/Meta_Prompting#cite_ref-decoder_article_8-0)</sup> <sup>[8,1](https://systems-analysis.info/wiki/Meta_Prompting#cite_ref-decoder_article_8-1)</sup> «AI within an AI: Meta-prompting can improve the reasoning capabilities of large language models». *The Decoder*.</span>