Promptul ca Interfață Cognitivă Om-Model
Idee centrală
În interacțiunea cu un LLM, prompt-ul nu este o întrebare, ci interfața cognitivă prin care omul influențează procesul de inferență al modelului.
Ce înseamnă “Interfață cognitivă”?
O interfață cognitivă:
- Traduce intenția umană în semnale procesabile de model
- Structurează contextul, scopul și așteptările
- Influențează raționamentul probabilistic intern
Promptul este echivalentul interfeței grafice pentru utilizator, dar la nivel semantic.
De ce LLM-urile răspund diferit la prompturi aparent similare?
Motivul fundamental:
LLM-urile nu “înțeleg” sensul, ci calculează probabilități.
Diferențe minore în prompt:
- Schimbă contextul probabilistic
- Modifică distribuția următorului token
- Pot duce la ieșiri complet diferite
Exemple de variații critice:
| Variație | Impact |
|---|---|
| “explică” vs. “descrie” | Mod diferit de abordare |
| “concis” vs. “detaliat” | Lungime și profunzime diferită |
| prezența/absența publicului țintă | Nivel de complexitate diferit |
Implicații directe pentru utilizatori
-
Prompt-ul ghidează traiectoria probabilistică
- Fiecare cuvânt contează
- Ordinea informațiilor influențează rezultatul
-
Formularea contează mai mult decât intenția
- Modelul nu “citește” intenția
- Procesează exact ce primește
-
Controlul vine din constrângeri, nu din politețe
- “Te rog” nu îmbunătățește output-ul
- Constrângerile explicite da
Două prompt-uri “aproape identice” pot produce rezultate radical diferite.
De reținut
- Prompt-ul este interfață, nu întrebare
- Mai mult text ≠ mai mult control
- Constrângerile cresc calitatea
- Prompt-ul bun este repetabil
LLM-urile optimizează următorul token, nu adevărul.
Întrebări de verificare
- De ce prompt-ul este considerat o “interfață cognitivă”?
- Ce face ca două prompturi similare să producă rezultate diferite?
- De ce formularea contează mai mult decât intenția?
- Ce înseamnă că LLM-urile optimizează următorul token, nu adevărul?