Почему Qwen 3.5-27B иногда отвечает как студент-троечник?
Запускаешь локальную модель, задаешь сложный вопрос, а в ответ получаешь что-то вроде "Это интересный вопрос. Существует несколько точек зрения. Одна из них..." Знакомо? Модель на 27 миллиардов параметров вдруг начинает нести околесицу, избегая конкретики как черт ладана.
Проблема не в параметрах. Проблема в промпте. Вернее, в его отсутствии. По умолчанию многие локальные LLM, включая Qwen 3.5-27B, настроены на безопасные, общие ответы. Они боятся ошибиться, поэтому предпочитают говорить ничего не значащие фразы.
Fast mode в llama.cpp или Ollama только усугубляет ситуацию. Модель экономит вычислительные ресурсы и выдает еще более сжатые, шаблонные ответы.
Магическая фраза, которая меняет все
Вот она: Do not provide a lame or generic answer. Переводится как "Не давай скучный или общий ответ". Просто? Да. Эффективно? Невероятно.
Эта фраза работает как переключатель в сознании модели. Вместо режима "отвечай безопасно" включается режим "удивляй". Модель начинает использовать весь свой потенциал, креативность и знания.
До и после: пример из жизни
Без промпта: "Искусственный интеллект - это область компьютерных наук, которая занимается созданием умных машин. Он имеет много применений."
С промптом: "ИИ сегодня - это не просто алгоритмы, а цифровой эквивалент когнитивной революции. Возьмите трансформеры: они не просто обрабатывают текст, они создают контекстные карты смыслов, где каждое слово излучает гравитационное поле значений. И да, это похоже на то, как человеческий мозг использует нейронные ансамбли для предсказаний, только в миллион раз быстрее и без кофе."
Чувствуете разницу? Первый ответ можно найти в учебнике 2005 года. Второй - живой, дерзкий, насыщенный.
Готовый промпт для копирования
Не просто добавляйте фразу в конец запроса. Вот полный системный промпт, который нужно использовать в llama.cpp, Ollama или любом другом интерфейсе.
Ты - экспертный ассистент Qwen 3.5-27B. Твоя задача - давать исчерпывающие, глубокие и креативные ответы на любые вопросы.
Важное правило: Do not provide a lame or generic answer.
Всегда придерживайся следующих принципов:
1. Будь конкретным и избегай общих фраз
2. Используй аналогии и метафоры для сложных концепций
3. Приводи неочевидные примеры из разных областей
4. Если вопрос допускает multiple perspectives, покажи их все
5. Не бойся высказывать смелые гипотезы, но помечай их как спекулятивные
Твой ответ должен быть таким, чтобы читатель сказал "Вау, я никогда об этом не думал!"Как это работает на техническом уровне?
Фраза "Do not provide a lame or generic answer" действует как negative prompting. Она явно запрещает модели то, что она делает по умолчанию. Вместо неявных ограничений (безопасность, краткость) вы задаете явное направление (креативность, глубина).
Qwen 3.5-27B, как и большинство современных LLM, тренирована на огромном корпусе текстов, где "безопасные" ответы преобладают. Ваш промпт смещает распределение вероятностей в сторону менее частых, но более интересных токенов.
| Без промпта | С промптом |
|---|---|
| Активирует наиболее вероятные, частые токены | Ищет менее вероятные, но релевантные токены |
| Следует шаблонным паттернам из тренировочных данных | Нарушает шаблоны, создает новые связи |
| Оптимизирует для "безопасности" | Оптимизирует для "интересности" |
Пять советов, которые превратят промпт в супероружие
- Не экономьте на контексте. Чем полнее вы опишете роль модели, тем лучше. Вместо "Ты помощник" пишите "Ты ведущий эксперт по квантовой физике с 20-летним стажем, который объясняет сложные концепции студентам".
- Используйте negative prompting. "Избегай клише", "Не упоминай очевидные факты", "Не давай ответов из википедии". Чем конкретнее запреты, тем оригинальнее ответы.
- Задавайте тон ответа. "Отвечай как стендап-комик", "Объясняй как детектив, раскрывающий преступление", "Пиши как поэт-модернист". Это включает у модели соответствующие языковые паттерны.
- Требуйте структуры. "Сначала дай краткий ответ, затем три контраргумента, потом исторический контекст". Модель любит структуру, она помогает организовать мышление.
- Экспериментируйте с температурой. В Fast mode температура часто занижена. Поднимите ее до 0.8-1.2 для более творческих ответов. Но не переборщите, иначе получите бред.
Внимание: слишком креативные ответы могут быть неточными. Всегда проверяйте факты, особенно если используете модель для работы или учебы. Qwen 3.5-27B - не оракул, а инструмент.
А что насчет других моделей?
Эта техника работает с любыми LLM, но с некоторыми нюансами. Например, Qwen Coder 30B может стать слишком многословным в объяснениях кода. А Qwen 3 Coder Next с промптом может начать генерировать слишком сложные архитектурные решения.
С крупными моделями вроде Qwen3-235B промпт нужно адаптировать - они и так склонны к подробным ответам, но могут уходить в излишние детали.
Будущее промпт-инжиниринга: что будет дальше?
К 2027 году, я подозреваю, мы вообще забудем о системных промптах. Модели будут адаптироваться к стилю пользователя автоматически, анализируя историю диалога. Но пока что простые техники вроде "Do not provide a lame or generic answer" дают эффект, сравнимый с апгрейдом модели на 50 миллиардов параметров.
Попробуйте. Запустите Qwen3.5 в llama.cpp с этим промптом и задайте вопрос, на который раньше получали скучный ответ. Вы удивитесь.
А если модель вдруг начнет слишком креативить, просто добавьте в промпт: "Но будь точным в фактах". Баланс - ключ ко всему.
