Промпт-инжиниринг как инструмент минимизации феномена «галлюцинаций» ИИ при проектировании учебных материалов

Аннотация

Целью исследования является оценка эффективности различных приёмов формулировки запросов (Zero-Shot, Few-Shot и Chain-of-Thought) при работе отечественных нейросетей GigaChat и YandexGPT с сложными образовательными и методическими задачами по информатике в образовании. Выбор моделей GigaChat и YandexGPT обусловлен тем, что это две наиболее мощные и популярные отечественные нейросети на сегодняшний день. Такой метод позволяет значительно повысить качество ответов отечественных нейросетей. Использование продуманных приёмов формулировки запросов (особенно примеров и цепочки рассуждений) существенно улучшает точность, структуру и академическую глубину материалов. Это позволяет эффективнее применять искусственный интеллект в сфере образования и создавать качественные учебно-методические материалы.