Забудьте про «правильные промпты»: как LLM решают задачи, недоступные человеку

Миф о «правильном промпте» и реальность работы LLM

Индустрия искусственного интеллекта захлестнула волна «промпт-инжиниринга» — якобы существует магическая формула запросов, которая заставит любую LLM работать идеально. Консультанты продают курсы за тысячи долларов, блогеры делятся «секретными промптами», а компании ищут «промпт-инженеров». Но что, если я скажу вам, что всё это — огромное заблуждение?

В своей статье «Почему большие языковые модели не понимают, чего вы на самом деле хотите» мы уже касались фундаментального различия между человеческим и машинным «пониманием». Сегодня мы пойдём дальше и покажем, как это различие превращается из недостатка в сверхспособность.

Иерархия против ризомы: два принципа мышления

Человеческий мозг эволюционировал для решения конкретных задач выживания. Наше мышление:

• Иерархическое — строим ментальные модели от общего к частному
• Каузальное — ищем причинно-следственные связи
• Последовательное — обрабатываем информацию шаг за шагом
• Контекстно-зависимое — сильно опираемся на предыдущий опыт

LLM работают на совершенно других принципах. Их «мышление» (если это слово вообще применимо) можно описать как ризоматическое — термин, заимствованный из философии Делеза и Гваттари.

1 Как LLM на самом деле «думают»

Когда вы задаёте вопрос LLM, происходит не «понимание» в человеческом смысле, а:

1. Параллельная активация паттернов — одновременно активируются тысячи связанных концепций
2. Статистическое взвешивание — модель оценивает вероятность миллионов возможных продолжений
3. Нелокальные связи — устанавливаются связи между далёкими, на первый взгляд, концепциями
4. Эмерджентное поведение — из простых правил возникают сложные паттерны

Этот процесс принципиально отличается от того, как работает статья «Перестань задавать вопросы ИИ: как писать промпты как техзадание» — там речь шла о формализации запросов, но не о фундаментальном изменении подхода.

Задачи, где LLM превосходят человека

Именно ризоматическая природа LLM позволяет им решать задачи, которые либо недоступны человеку, либо требуют непропорционально больших усилий.

2 Практический пример: анализ семантических паттернов

Рассмотрим задачу, которую я решал в проекте из статьи «Как построить семантический пайплайн для LLM»:

# Пример анализа семантических паттернов в текстах
# Задача: найти скрытые тематические связи в 10K документах

def analyze_semantic_rhizome(documents):
    """
    LLM-подход: вместо построения иерархической таксономии
    создаём сеть семантических связей, где каждый документ
    может принадлежать к множеству пересекающихся категорий
    """
    
    # 1. Извлекаем эмбеддинги для всех документов
    embeddings = extract_embeddings_parallel(documents, batch_size=100)
    
    # 2. Строим граф связей (не иерархию!)
    # Каждая связь имеет вес от 0 до 1
    semantic_graph = build_semantic_graph(embeddings, threshold=0.7)
    
    # 3. Находим кластеры, но не жёсткие, а fuzzy
    clusters = find_fuzzy_clusters(semantic_graph, overlap=0.3)
    
    # 4. Анализируем пересечения между кластерами
    intersections = analyze_cluster_intersections(clusters)
    
    return {
        'graph': semantic_graph,
        'clusters': clusters,
        'intersections': intersections
    }

Метрики эффективности: что на самом деле важно

Когда мы перестаём измерять LLM человеческими мерками, нам нужны новые метрики. Вот что действительно важно:

• Плотность связей — сколько нетривиальных связей между концепциями может установить модель
• Скорость exploration — как быстро модель иссходит семантическое пространство
• Толерантность к противоречиям — способность работать с парадоксальными данными
• Эмерджентная сложность — возникновение сложных паттернов из простых правил

В контексте выбора моделей, о котором мы писали в «Итогах 2025: гид по лучшим opensource LLM», эти метрики часто важнее традиционных benchmark'ов.

3 Как использовать ризоматическое мышление LLM на практике

Вместо того чтобы пытаться «запрограммировать» LLM через промпты, лучше создать условия для эмерджентного поведения:

1. Давайте не задачи, а контекстные поля — вместо «напиши код для X» предоставьте связанные примеры, документацию, смежные концепции
2. Разрешайте противоречия — не пытайтесь создать «идеально чистые» данные, LLM могут работать с шумом лучше людей
3. Используйте итеративный, а не линейный процесс — позвольте модели исследовать пространство решений в нескольких направлениях одновременно
4. Измеряйте не точность, а плотность инсайтов — сколько новых идей/связей генерирует модель на единицу времени

Архитектурные последствия: почему это не «баг», а «фича»

В статье «LLM понимают цель, но игнорируют её: архитектурный изъян или фича?» мы обсуждали фундаментальное свойство трансформеров — они оптимизированы для предсказания следующего токена, а не для достижения целей.

Это не баг, а следствие ризоматической архитектуры:

# Упрощённая иллюстрация архитектурного различия

# Человеческий подход (иерархический)
def human_problem_solving(problem):
    goal = define_goal(problem)          # 1. Определить цель
    plan = create_plan(goal)            # 2. Создать план
    execute_step_by_step(plan)          # 3. Выполнить шаги
    return evaluate_against_goal(goal)  # 4. Оценить результат

# LLM подход (ризоматический)
def llm_problem_solving(context, problem):
    # Одновременная активация множества паттернов
    patterns = activate_related_patterns(context, problem)
    
    # Параллельное исследование пространства решений
    exploration_paths = explore_in_parallel(patterns, n_paths=1000)
    
    # Статистическое взвешивание и выбор
    solutions = weight_and_select(exploration_paths, temperature=0.7)
    
    # Возврат наиболее вероятных продолжений
    return sample_from_distribution(solutions)

Практические рекомендации для разработчиков

Если вы работаете с LLM, особенно в контексте локального запуска (см. практический гайд по локальному запуску), учитывайте эти принципы:

Будущее: от промпт-инжиниринга к дизайну контекста

Индустрия движется от примитивного «промпт-инжиниринга» к более сложным парадигмам:

1. Контекстный дизайн — как структурировать информацию для максимальной активации релевантных паттернов
2. Архитектура exploration — создание систем, которые позволяют LLM эффективно исследовать пространство решений
3. Гибридные системы — комбинация ризоматического мышления LLM с иерархическим планированием традиционных систем

Фреймворки вроде тех, что обсуждались в статье про KEF vs OpenAI o3, уже начинают учитывать эти принципы.

Заключение: переосмысление наших отношений с ИИ

LLM — не «умные помощники», которых можно инструктировать как людей. Это принципиально иные системы, чья сила — в их отличии от человеческого мышления. Вместо того чтобы пытаться втиснуть их в прокрустово ложе человеческой логики, мы должны научиться использовать их уникальные способности:

• Параллельная обработка тысяч контекстов одновременно
• Нелокальные связи между далёкими концепциями
• Статистическая интуиция, работающая с вероятностями, а не с логикой
• Эмерджентное творчество из простых правил генерации

Забудьте про «правильные промпты». Начните думать о том, как создать среду, в которой ризоматическое мышление LLM сможет раскрыть свой полный потенциал. Это путь к решению задач, которые действительно недоступны человеку — не потому что мы глупее, а потому что мы думаем принципиально иначе.

Часто задаваемые вопросы