Суммаризируй: Преимущества промптинга:

Промптинг обладает рядом значительных преимуществ перед другими способами адаптации LLM под конкретную задачу, такими как дообучение или тонкая настройка:

Отсутствие необходимости дополнительного обучения и больших данных: В отличие от дообучения модели на специализированных датасетах, промптинг позволяет адаптировать модель к задаче, просто сформулировав правильный запрос. Это исключает затраты времени и ресурсов на сбор, разметку данных и сам процесс обучения.
Быстрая и гибкая настройка: Промптинг дает возможность оперативно менять формулировки, структуру запросов и использовать различные техники (например, few-shot prompting), подбирая оптимальный вариант для получения нужного результата. Это значительно ускоряет процесс разработки и позволяет быстро адаптироваться к меняющимся требованиям задачи.
Универсальность и масштабируемость: Одну и ту же базовую LLM можно эффективно использовать для решения множества разнообразных задач и обслуживания разных пользователей, меняя лишь промпты. Нет необходимости создавать и поддерживать отдельные тонко настроенные модели для каждой специфической задачи.
Экономия вычислительных ресурсов: Поскольку промптинг не требует вычислительно затратного процесса дообучения или тонкой настройки модели, он существенно снижает затраты на вычисления и соответствующую инфраструктуру.
Возможность использования сложных и многошаговых инструкций: С помощью промптинга можно задавать модели комплексные логические цепочки рассуждений (например, Chain-of-Thought), ролевые сценарии и другие продвинутые техники, которые повышают качество, связность и точность ответов без изменения внутренней архитектуры или параметров самой модели.
Таким образом, промптинг является эффективным, быстрым и экономичным способом использовать возможности уже обученной LLM для широкого круга задач без необходимости дорогостоящего и длительного процесса дополнительного обучения.

Недостатки промптинга:

Несмотря на значительные преимущества, промптинг как метод адаптации LLM также имеет свои существенные недостатки, которые могут ограничивать его применимость в некоторых сценариях:

Высокая чувствительность к формулировкам (хрупкость): Небольшие изменения в тексте, порядке слов, тоне или даже пунктуации в промпте могут привести к кардинально разным, иногда непредсказуемым или нежелательным результатам. Это требует тщательного подбора, тестирования и итеративной доработки промптов, что может быть трудоемким.
Ограниченные возможности глубокой адаптации и внесения специфических знаний: Промптинг лишь направляет модель на использование уже имеющихся у нее знаний и навыков. Он не позволяет "научить" модель новым фактам, глубоким знаниям в узкой предметной области или привить специфическое, очень нишевое поведение. Для задач, критически зависимых от актуальных, точных или проприетарных данных, или требующих поведения, сильно отличающегося от "общего", дообучение может быть необходимым.
Ограничения контекстного окна: Большинство LLM имеют максимальный размер входного контекста. Слишком длинные промпты (включая примеры few-shot) или необходимость обработки больших объемов входных данных в рамках одного запроса могут быть невозможны без обрезки, что потенциально ведет к потере важной информации или связности.
Требует специфических навыков (prompt engineering): Хотя составление базового промпта интуитивно понятно, создание высокоэффективных промптов для сложных задач, способных надежно получать нужный результат, требует глубокого понимания принципов работы модели, ее ограничений, а также навыков и опыта в составлении запросов (собственно, prompt engineering). Это не всегда тривиальная задача.
Проблемы с воспроизводимостью: В зависимости от настроек модели (например, температуры), один и тот же промпт может давать несколько отличающиеся ответы при каждом выполнении. Для приложений, где требуется строгая консистентность и детерминированность результатов, это может быть серьезным ограничением.
В заключение, промптинг является мощным, быстрым и экономичным стартовым или основным методом использования LLM для широкого спектра задач. Однако важно понимать его ограничения, особенно в контексте специфических, требующих высокой надежности, точности или глубоких нишевых знаний задач. Выбор между промптингом и другими методами адаптации, такими как дообучение, должен основываться на тщательном анализе требований конкретного приложения и балансировании преимуществ и недостатков каждого подхода.