--- title: "Prompt" source: "https://systems-analysis.info/wiki/Prompt" wiki: "systems-analysis.info/wiki" article: "Prompt" language: "ru" categories: - "Категория:Prompt инжиниринг" - "Категория:Russian" - "Категория:Большие языковые модели" - "Категория:Машинное обучение" revision_id: 166 wiki_created_at: 2026-09-06T22:04:43Z wiki_modified_at: 2026-09-06T22:04:43Z downloaded_at: 2026-09-07T22:17:58Z --- # Prompt **Промпт** (от англ. *prompt* — «подсказка» или «текстовый запрос») в контексте [больших языковых моделей (LLM)](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") — это входной текст или инструкция, которую пользователь предоставляет модели для генерации требуемого ответа[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt#cite_note-google_guide-1). Промпт формулирует задачу для модели, включая необходимые условия, контекст и примеры. Эффективность работы модели во многом зависит от качества составленного промпта. Дисциплина, изучающая методы разработки и оптимизации текстовых запросов, называется [промпт-инженерия](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt_%D0%B8%D0%BD%D0%B6%D0%B8%D0%BD%D0%B8%D1%80%D0%B8%D0%BD%D0%B3 "Prompt инжиниринг") (*prompt engineering*). Её цель — получение от AI-моделей максимально релевантных, точных и безопасных ответов[\[2\]](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt#cite_note-wiki_prompt-2). Грамотно составленный промпт задаёт модели «маршрут» выполнения задачи, помогая уточнить требуемый контекст и желаемый результат[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt#cite_note-google_guide-1). ## История развития подхода Идея управления поведением LLM с помощью текстовых подсказок развивалась по мере роста возможностей самих моделей. ### Ранние этапы (GPT-2) Уже в 2019 году исследователи OpenAI продемонстрировали, что крупные предобученные языковые модели, такие как **GPT-2**, способны решать новые задачи без дополнительного обучения, если сформулировать их в виде текста. Работа *«Language Models are Unsupervised Multitask Learners»* обозначила принципиальный сдвиг: вместо дообучения модели под каждую задачу стало достаточно сформулировать для неё понятную инструкцию на входе[\[3\]](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt#cite_note-gpt3_paper-3). ### Прорыв с GPT-3 и In-Context Learning Настоящий прорыв произошёл с выходом модели **GPT-3** в 2020 году. Обладая 175 миллиардами параметров, GPT-3 продемонстрировала способность к **контекстному обучению** (*[in-context learning](https://systems-analysis.info/wiki/In-Context_Learning "In-Context Learning")*) — усвоению новой задачи «на лету» из нескольких примеров, предоставленных прямо в тексте запроса[\[3\]](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt#cite_note-gpt3_paper-3). Этот режим работы получил название **few-shot learning** («обучение с несколькими примерами») и показал, что масштабирование размера модели приводит к высокому качеству выполнения NLP-задач без какой-либо донастройки весов. ### Появление Chain-of-Thought (CoT) Дальнейшее развитие в 2022 году было связано с улучшением способности моделей к сложному логическому рассуждению. Были предложены специальные подсказки в формате [цепочки рассуждений](https://systems-analysis.info/wiki/Chain-of-Thought_Prompting "Chain-of-Thought Prompting") (*chain-of-thought prompting*). В таких промптах модель получает не только вопрос, но и пример последовательного, пошагового рассуждения перед ответом. Это заметно повысило точность решений в арифметических и логических задачах[\[2\]](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt#cite_note-wiki_prompt-2). Исследование Kojima и коллег показало, что модель можно стимулировать к рассуждению даже без примеров (*zero-shot*), просто добавив в конец запроса фразу «Давай подумаем шаг за шагом»[\[2\]](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt#cite_note-wiki_prompt-2). ### Мультимодальные промпты Концепция промптов вышла за рамки текста. В 2022 году с появлением моделей **DALL-E 2** и **Stable Diffusion** пользовательские запросы на естественном языке стали универсальным интерфейсом для генерации изображений, а позже — музыки и видео. ## Виды и техники применения промптов Существует несколько основных типов и техник промптов, которые часто комбинируются. ### Zero-shot prompting (Прямой запрос) Модель получает только инструкцию или вопрос **без каких-либо примеров**. В этом режиме LLM опирается на свои общие знания, полученные при предобучении. Подходит для простых задач, таких как перевод или резюмирование текста[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt#cite_note-google_guide-1). ### Few-shot prompting (Обучение на примерах) Помимо инструкции, в промпт включается **один или несколько примеров** с входами и ожидаемыми выходами. Модель «учится на лету» на этих образцах и применяет усвоенную логику к новому запросу. Этот метод, реализующий *in-context learning*, существенно повышает точность на задачах, где важен определённый формат или стиль ответа[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt#cite_note-google_guide-1). ### Цепочка рассуждений (Chain-of-Thought, CoT) Особый вид промпта для задач, требующих сложных рассуждений (математика, логика). В подсказку включается пошаговый разбор или план решения перед окончательным ответом. Это заставляет модель эксплицитно структурировать процесс рассуждения, что значительно улучшает качество результата[\[2\]](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt#cite_note-wiki_prompt-2). ### Настройка подсказок (Prompt Tuning) Техника, где вместо ручного написания промпта используется **автоматически оптимизированная** подсказка. Промпт представляется в виде набора специальных обучаемых токенов (непрерывного вектора), который добавляется к пользовательскому запросу. Обучив лишь этот небольшой вектор-промпт, можно адаптировать большую «замороженную» модель к новой задаче с минимальными вычислительными затратами[\[2\]](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt#cite_note-wiki_prompt-2). ## Промпт-инженерия как дисциплина ### Появление профессии Рост возможностей LLM привёл к возникновению новой специализации — **промпт-инженер**. Эти специалисты разрабатывают и отлаживают текстовые подсказки для получения от ИИ требуемого поведения. Промпт-инженеры используют знания в области лингвистики, логики и психологии, чтобы структурировать входные данные наиболее эффективным образом[\[2\]](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt#cite_note-wiki_prompt-2). В 2022–2023 годах появились первые вакансии на эту должность, что отражает высокий спрос на навыки эффективного взаимодействия с ИИ-системами. ### Будущее профессии и автоматизация Сфера развивается стремительно, и её будущее является предметом дискуссий. Исследования 2024 года, например, от VMware, показали, что сам ИИ способен путём перебора и оптимизации находить эффективные формулировки запросов, часто превосходящие человеческие[\[4\]](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt#cite_note-ieee_dead-4). Это породило мнение, что ручная промпт-инженерия может быть временным явлением, и со временем инструменты автоматического подбора подсказок станут стандартными. Тем не менее, по состоянию на 2025 год, экспертиза в области промпт-инженерии остаётся востребованной. ## Области применения - **Обработка естественного языка**: Классические NLP-задачи, такие как автоматическое суммирование документов, машинный перевод, ответы на вопросы и извлечение информации. - **Чат-боты и виртуальные ассистенты**: Промпты помогают задавать роль, стиль общения и формат ответов, делая диалоговые системы более консистентными и полезными. - **Генерация кода**: Модели, такие как OpenAI Codex, способны писать программный код по описанию на естественном языке, что ускоряет разработку. - **Анализ данных**: С помощью промптов можно настроить модель на извлечение инсайтов из неструктурированных текстовых отчётов или генерацию гипотез. - **Образование**: Создание интеллектуальных репетиторов, которые генерируют задания, объясняют сложные концепции и проверяют ответы с учётом уровня подготовки учащегося. - **Творческие индустрии**: Генерация текстов, художественных изображений, музыки и сценариев по детальному описанию. ## Вредоносное использование и уязвимости (Prompt Injection) Открытость интерфейса LLM привела к появлению нового класса атак — **внедрение подсказки** (*prompt injection*). Злоумышленник формулирует специальный вредоносный запрос, который заставляет модель нарушить её первоначальные инструкции или выдать скрытую информацию[\[2\]](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt#cite_note-wiki_prompt-2). Эксперты рассматривают это как разновидность атаки типа «инъекция кода», где вместо кода в систему «впрыскиваются» коварные текстовые инструкции. ### Типы атак - **[Jailbreak](https://systems-analysis.info/wiki/Jailbreaks "Jailbreaks")**: Атака, позволяющая модели «выбраться» из рамок наложенных ограничений (например, политики модерации) и генерировать запрещённый контент. Известным примером является **DAN-промпт** (Do Anything Now), заставлявший ChatGPT отвечать без цензуры. - **Prompt Leaking**: Специальный запрос вынуждает модель выдать фрагменты её скрытого системного промпта. - **Token Smuggling**: Вредоносная инструкция маскируется под безобидную часть запроса (например, фрагмент кода), чтобы обойти фильтры и спровоцировать нежелательное поведение. Эти атаки представляют серьёзную проблему, так как традиционные методы кибербезопасности плохо приспособлены для угроз, связанных с интерпретацией естественного языка. ## См. также - [Prompt и контекст](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt_%D0%B8_%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82 "Prompt и контекст") - [Prompt инжиниринг](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt_%D0%B8%D0%BD%D0%B6%D0%B8%D0%BD%D0%B8%D1%80%D0%B8%D0%BD%D0%B3 "Prompt инжиниринг") - [Chain-of-Thought Prompting](https://systems-analysis.info/wiki/Chain-of-Thought_Prompting "Chain-of-Thought Prompting") - [Основные приёмы Prompt Engineering](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BF%D1%80%D0%B8%D1%91%D0%BC%D1%8B_Prompt_Engineering "Основные приёмы Prompt Engineering") - [Automatic Prompt Engineer (APE)](https://systems-analysis.info/wiki/Automatic_Prompt_Engineer_(APE) "Automatic Prompt Engineer (APE)") ## 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*. [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. ## Примечания 1. ↑ [1,0](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt#cite_ref-google_guide_1-0) [1,1](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt#cite_ref-google_guide_1-1) [1,2](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt#cite_ref-google_guide_1-2) [1,3](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt#cite_ref-google_guide_1-3) «Prompt Engineering for AI Guide». *Google Cloud*. [1] 2. ↑ [2,0](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt#cite_ref-wiki_prompt_2-0) [2,1](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt#cite_ref-wiki_prompt_2-1) [2,2](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt#cite_ref-wiki_prompt_2-2) [2,3](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt#cite_ref-wiki_prompt_2-3) [2,4](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt#cite_ref-wiki_prompt_2-4) [2,5](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt#cite_ref-wiki_prompt_2-5) [2,6](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt#cite_ref-wiki_prompt_2-6) «Техника подсказок». *Википедия*. [2] 3. ↑ [3,0](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt#cite_ref-gpt3_paper_3-0) [3,1](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt#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/wiki/Prompt#cite_ref-ieee_dead_4-0) «AI Prompt Engineering Is Dead». *IEEE Spectrum*. [4]