📐 Prompt Equity Transformer (PET): перепиши запрос — и LLM ответит точнее

Исследование 2608.08942 предлагает простой, но эффективный метод: сначала переформулировать пользовательский запрос в более точный и структурированный вид, а уже потом генерировать ответ.

Это устраняет разницу в качестве ответов между «неумелыми» и «профессиональными» промптами. Почему? LLM лучше работает с формулировками, близкими к обучающим данным — точная терминология, чёткая структура. PET как бы «переводит» бытовой язык в язык модели.

🔧 Как работает PET (3 шага)

1. Принимает запрос в обычной, естественной форме — пользователь не обязан «причёсываться».

2. Переписывает запрос: • заменяет бытовые слова на точные термины из соответствующей области (медицина, юриспруденция, IT и т.д.); • разбивает длинный текст на смысловые блоки (например, *История*, *Симптомы*, *Лечение*); • НЕ добавляет и не убирает факты — только меняет форму, сохраняя смысл.

3. Отвечает на переписанный запрос — получаем более точный, полный и структурированный ответ.

> В обычном чате можно объединить шаги 2–3 в один промпт: *«Сначала переформулируй, потом отвечай»*.

🏥 Пример из медицинской сферы

Исходный запрос пользователя: > *«У меня мама пьёт три таблетки от давления, и ей от них плохо, голова кружится. Это нормально или надо что-то менять?»*

PET-промпт (вставьте перед ответом):

> *Сначала перепиши этот вопрос точнее и структурированнее:* > *• замени бытовые слова на точные медицинские термины;* > *• разбей на смысловые блоки: что происходит, что принимает, какие симптомы;* > *• НЕ добавляй факты, которых я не написал, и не меняй суть вопроса.* > *Покажи переформулированную версию, а затем ответь на неё подробно.*

Переписанная версия (пример): > *Пациентка принимает антигипертензивную терапию из трёх препаратов. У неё наблюдается головокружение. Вопрос: является ли это ожидаемым побочным эффектом или признаком передозировки/взаимодействия препаратов?*

Ответ модели уже будет строиться на этой чёткой формулировке — с конкретными рекомендациями.

📋 Шаблон промпта (копируйте и заполняйте)

> *{Пользовательский запрос в обычной форме}*

> *Сначала перепиши этот вопрос точнее и структурированнее:* > *• замени бытовые слова на точные термины, если они есть в теме "{тема}";* > *• разбей на смысловые блоки (если несколько частей);* > *• НЕ добавляй факты, которых я не указал, и не меняй суть.* > *Покажи переформулированную версию, а затем ответь на неё.*

*Замените {тема} на «медицина», «юриспруденция», «IT» и т.д.*

⚖️ Когда PET полезен, а когда нет

✅ Полезно: • Вопросы с полным набором фактов (не расплывчатые). • Темы, где точная терминология критична (медицина, финансы, юриспруденция). • Когда пользователь хочет быстро получить качественный ответ без изучения промпт‑инженерии.

❌ Не стоит использовать: • Если запрос содержит мало информации — переформулировка не добавит данных. • Для творческих, открытых или «генеративных» задач — эффект не проверялся. • Есть риск искажения смысла, если пользователь намеренно использовал «неправильные» слова для уточнения контекста.

⚠️ Ограничения и риски

• Скромный прирост точности — в исследовании на MedQA улучшение составило 0.5–1.1%. PET не превращает плохой вопрос в блестящий, но даёт стабильное небольшое улучшение. • Искажение смысла — дополнительный шаг может изменить нюансы. Всегда сравнивайте переписанную версию с оригиналом. • Отсутствие данных — PET не дополняет информацию; без фактов ответ будет неполным.

📊 Ключевые цифры из эксперимента

• Метрика Prompt Equity Score (PES) улучшилась на 0.5–1.1% по сравнению с прямыми запросами. • Тестировалось на MedQA (выборочный набор медицинских вопросов).

✅ Итоговый чек‑лист для практики

1. Сформулируйте вопрос в обычной форме — не пытайтесь «причесать» его заранее. 2. Вставьте шаблон PET с указанием темы. 3. Проверьте переписанную версию: убедитесь, что смысл сохранён, факты не добавлены и не убраны. 4. Получите ответ — он будет более точным и структурированным.

📎 Исследование 2608.08942