Greșeli Frecvente în Prompt Design
Introducere
Înțelegerea greșelilor comune în elaborarea prompt-urilor este esențială pentru îmbunătățirea calității interacțiunii cu modelele de limbaj.
1. Prompt prea vag
Exemplu problematic:
"Explică inteligența artificială."
Ce lipsește:
- Publicul țintă
- Nivelul de detaliu
- Scopul explicației
- Dimensiunea răspunsului
Consecință:
Răspuns imprevizibil, consum inutil de tokeni.
Soluție:
"Explică inteligența artificială pentru studenți de licență în informatică, în maximum 200 de cuvinte, concentrându-te pe aplicațiile practice."
2. Prompt prea lung sau redundant
Probleme:
- Informații repetitive sau irelevante în prompt
- “Zgomot” care nu aduce valoare semantică
Consecință:
- Risipă de tokeni
- Diluarea cerinței principale
- Confuzie pentru model
Soluție:
Elimină informațiile care nu contribuie direct la cerință.
3. Lipsa constrângerilor explicite
Probleme:
- Fără limită de cuvinte / tokeni
- Fără structură cerută (paragraf, bullet points)
- Fără format specificat
Consecință:
Output prea lung sau prea general.
Soluție:
"Listează 5 avantaje ale AI în educație, în format bullet points, maxim 20 cuvinte per punct."
4. Amestecarea mai multor cerințe într-un singur prompt
Exemplu problematic:
- Definiții + exemple + cod + comparații, fără prioritizare
Consecință:
Răspuns superficial sau dezechilibrat.
Soluție:
Împarte în prompt-uri separate sau prioritizează explicit cerințele.
5. Nedefinirea publicului țintă
Problemă:
Același prompt pentru elevi, studenți și experți.
Consecință:
Nivel de dificultate nepotrivit.
Soluție:
"Explică conceptul de machine learning pentru un copil de 10 ani."
vs.
"Explică conceptul de machine learning pentru un inginer software cu experiență."
6. Formulări ambigue sau imprecise
Exemple problematice:
- “Scurt”
- “Detaliat”
- “Simplu”
Fără criterii clare pentru aceste termeni.
Consecință:
Interpretare subiectivă a cerinței.
Soluție:
Înlocuiește cu valori concrete: “în 50 de cuvinte”, “cu 3 exemple”, “pentru începători”.
7. Ignorarea limitelor de tokeni și a contextului
Problemă:
Prompt-uri foarte lungi + așteptări mari de output.
Consecință:
- Tăierea răspunsului
- Pierderea contextului
- Răspunsuri incomplete
Soluție:
Calculează tokenii disponibili și ajustează așteptările.
8. Confuzia între “instrucțiuni” și “conținut”
Problemă:
Prompt-ul conține explicația în sine, nu cerința.
Consecință:
Modelul repetă informația fără valoare adăugată.
Impact tehnic asupra modelului:
Când prompt-ul:
- Conține deja informația
- Nu cere explicit o acțiune
Modelul:
- Optimizează probabilistic pentru continuare, nu pentru raționament
- Produce parafrazare, nu analiză sau sinteză
Tokenii sunt consumați fără creșterea calității output-ului.
Tabel rezumativ
| Greșeală | Consecință | Soluție |
|---|---|---|
| Prompt vag | Răspuns imprevizibil | Adaugă context și constrângeri |
| Prompt lung/redundant | Risipă tokeni | Elimină zgomotul |
| Lipsa constrângerilor | Output prea general | Specifică format și lungime |
| Cerințe multiple | Răspuns superficial | Prioritizează sau separă |
| Fără public țintă | Nivel nepotrivit | Definește audiența |
| Formulări ambigue | Interpretare subiectivă | Folosește valori concrete |
| Ignorare limite tokeni | Răspuns tăiat | Calculează și ajustează |
| Confuzie instrucțiuni/conținut | Parafrazare | Cere acțiune explicită |
Întrebări de verificare
- Care este cea mai frecventă greșeală în elaborarea prompt-urilor?
- Cum afectează lipsa constrângerilor calitatea output-ului?
- De ce este important să definim publicul țintă?
- Ce se întâmplă când prompt-ul conține deja informația?