Слишком подробный промпт вносит шум чаще, чем добавляет точность
Типичная ошибка — попытаться захватить все нюансы в промпте. Разработчики пишут пространные описания для каждого условия, надеясь на большую точность. На практике модель начинает воспринимать всю эту информацию как одинаково важную, и работает хуже, чем когда ей нужно найти суть среди лишнего.
Исследователи из разных команд отмечают, что промпт, в котором одной фразой сказано, что нужно, часто бьёт по качеству многостраничное описание с перечислением исключений и граничных случаев.
Как избавиться от лишнего
Простой приём — написать подробное описание, а потом переписать его в одну главную мысль. Если модель просит уточнение, легче добавить строку, чем убирать из запроса половину текста.
Ещё один способ — отделить основную задачу от исключений. Основное идёт в промпт, исключения проверяют уже после ответа. Модель получает мозгоёмкий запрос и отвечает проще.
Практика показывает, что тестирование на небольших примерах помогает понять, какие детали модель действительно использует, а какие только загромождают промпт.