Interakcja z AI za pomocą promptów – czyli tekstowych poleceń – wydaje się prosta, ale kryje w sobie wiele niespodzianek. W ostatnich latach (2023–2025) badacze intensywnie analizowali, jak forma i styl naszych zapytań wpływają na odpowiedzi dużych modeli językowych (LLM). Okazuje się, że pewne obiegowe przekonania o „sztuce zadawania pytań” wymagają korekty. Poniżej przedstawiam pięć zaskakujących, opartych na najnowszych badaniach prawd o promptach. Te odkrycia nadadzą konwersacjom z AI bardziej naukowy sznyt – i być może zmienią Twój sposób formułowania poleceń.
1. Proste vs. złożone prompty – więcej nie zawsze znaczy lepiej
Intuicyjnie można sądzić, że im bardziej szczegółowy i rozbudowany prompt, tym lepszą odpowiedź uzyskamy. Rzeczywistość jest jednak bardziej złożona. Wczesne eksperymenty pokazały, że dodanie do promptu instrukcji w stylu „Pomyśl krok po kroku” potrafi uruchomić u modelu proces rozumowania i poprawić wyniki w zadaniach logicznych czy matematycznych – jest to tzw. promptowanie łańcuchem myśli (ang. Chain-of-Thought, CoT). Już w 2022 roku wykazano, że kilka przykładów rozwiązywania zadania krok po kroku pozwalało PaLM 540B uzyskać wynik state-of-the-art na GSM8K, przewyższając nawet fine-tunowany model GPT-3 z weryfikatorem [1]. To pokazuje potencjał złożonych promptów: odpowiednio sformułowane polecenie może „obudzić” zdolności rozumowania ukryte w głębi sieci neuronowej.
Nowsze badania każą jednak ostrożniej podchodzić do uniwersalnego zachwytu nad złożonymi promptami. Nie zawsze bardziej skomplikowany prompt daje lepsze wyniki. Raport z 2025 roku (Wharton GAIL) wskazuje, że dla nowszych, „rozumujących” modeli językowych zyski z explicite wymuszonego rozumowania bywają marginalne, a koszt czasowy/tokenowy rośnie; efekt zależy od modelu i typu zadania [2]. Innymi słowy, nadmiernie skomplikowany prompt może niepotrzebnie namnożyć kroków i wprowadzić model w błąd – podczas gdy większe modele i tak same planują rozwiązanie.
Dodatkowo, w jednym z przeglądów eksperymentalnych Gemma 2 9B zachowywała zbliżoną skuteczność niezależnie od tego, czy polecenie było proste, czy wielozadaniowe – co sugeruje stabilność względem typu promptu w pewnych zadaniach [10]. Zaskakująca prawda: najprostsze podejście bywa równie skuteczne jak skomplikowane wywody. Kluczem jest jasność – jeśli zadanie nie wymaga rozbudowanej struktury, prosty, precyzyjny prompt może dać najlepszy rezultat.
2. Ton i uprzejmość promptu mają znaczenie – ale nie zawsze tak, jak myślisz
Wydawałoby się, że grzeczność powinna sprzyjać współpracy z AI. Najnowsze wyniki są jednak niejednoznaczne. Badanie z 2025 r. na GPT-4o raportuje niewielką przewagę zwięzłych, „szorstkich” poleceń nad bardzo uprzejmymi (np. ~80,8% vs ~84,8% dokładności na pytaniach wielokrotnego wyboru) [4]. Jednak to wstępny wynik na jednym modelu i niewielkim zestawie pytań. Co więcej, wcześniejsza praca międzyjęzykowa (2024) pokazała, że nieuprzejme prompty często pogarszają wyniki, a optimum zależy od języka i modelu [3].
Wniosek praktyczny: eksperymentuj z formą (zwięzłe vs. rozwinięte), ale nie uogólniaj, że „bycie nieuprzejmym” zawsze pomaga. Zmiana tonu może przesunąć model ku bardziej konkretnym odpowiedziom, ale bywa również źródłem błędów i gorszej jakości – zwłaszcza między językami.
3. Struktura ma znaczenie: długie prompty warto podzielić i „wyrzeźbić”
Im bardziej złożone zadanie, tym łatwiej o „ścianę tekstu”. Ustrukturyzowanie polecenia (sekcje, kroki, plan → wykonanie) zwykle ułatwia modelowi pracę. Dobrym przykładem jest SCULPT – metoda, która traktuje długi prompt jak drzewo i iteracyjnie go rafinuje (Krytyk + Aktor), poprawiając skuteczność i odporność na drobne perturbacje. SCULPT został zaprezentowany na ACL 2025 [5].
W praktyce sprawdza się także Step-Back Prompting – najpierw poproś model o identyfikację rodzaju problemu i zasad/planów (abstrakcja), a dopiero potem o rozwiązanie. W testach autorów technika podnosiła wyniki m.in. o +7 pp na MMLU (Fizyka), +11 pp na MMLU (Chemia) i +27 pp na TimeQA (PaLM-2L) [7].
4. Fine-tuning – czyli jak nauczyć model stylu, zamiast powtarzać to w promptach
Ręczne „dopieszczanie” promptów ma granice. Jeśli potrzebujesz konsekwentnego stylu/formatu w skali organizacji, rozważ fine-tuning – aktualizację wag modelu na Twoich danych. OpenAI informowało w sierpniu 2023 r., że fine-tunowany GPT-3.5-Turbo może w wąskich zadaniach dorównać bazowemu GPT-4 (to deklaracja producenta; zawsze weryfikuj lokalnie) [8]. Warto odróżniać fine-tuning od technik prefix/prompt-tuning, które dodają „wirtualne” tokeny-prefiksy bez zmiany wag (por. Li & Liang, 2021) [9].
5. Drobna zmiana, duży efekt: modele są wrażliwe na niuanse promptu
Dwa semantycznie równoważne pytania mogą dać skrajnie różne wyniki. Na benchmarku RobustAlpacaEval odnotowano rozrzuty rzędu ~45 punktów proc. między najlepszą a najgorszą parafrazą dla tego samego modelu; w skrajnych przypadkach najgorszy wariant Llama-2-70B-chat spadał do 9,38% [6]. Nowe techniki (np. self-denoising instrukcji) poprawiają odporność na literówki i drobne zakłócenia [11], ale rdzeniowy problem – niestabilność semantyczna – wciąż istnieje. Praktyka: dbaj o klarowność i testuj kilka wariantów promptu.
Zakończenie
Era prompt engineering rozwija się dynamicznie. Poznaliśmy przypadki, gdzie prostota wygrywa z kombinowaniem, oraz takie, gdzie nietypowy czynnik (jak ton wypowiedzi) wpływa na wynik. Nauczyliśmy się, że strukturę promptu można optymalizować tak samo jak kod programu, a jeśli to nie wystarcza – można zmienić sam model fine-tuningując go pod własne potrzeby. Wszystko to prowadzi do jednego wniosku: rozmowa z AI to kompetencja łącząca kreatywność z rozumieniem działania modelu. Mając świadomość powyższych prawd, możesz skuteczniej wydobywać z modeli to, czego potrzebujesz – czy to precyzyjnej odpowiedzi, czy odpowiedzi w preferowanym stylu.
Praktyczne wskazówki (skrót)
- Zacznij od prostego promptu; dopiero jeśli wyniki są słabe, dodawaj strukturę (kroki, sekcje, przykłady).
- Testuj ton i styl (zwięzły/bezpośredni vs. uprzejmy/rozbudowany) – efekt zależy od modelu i języka.
- Dziel złożone zadania na kroki (plan → wykonanie) i rozbijaj długi kontekst na sekcje; rozważ SCULPT/Step-Back.
- Standaryzuj format odpowiedzi (np. „Zwróć w JSON z polami …”) – zwiększa powtarzalność.
- Mierz koszt/tokeny: CoT i plan-&-solve podnoszą latencję i koszt – używaj ich tam, gdzie realnie podnoszą trafność.
- Jeśli potrzebujesz spójnego stylu w skali organizacji, rozważ fine-tuning/prefix-tuning zamiast długich „super-promptów”.
Przypisy / Bibliografia
- Wei, J. et al. (2022), Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. (PaLM 540B; SOTA na GSM8K). arXiv:2201.11903.
- Meincke, L., Mollick, E., Mollick, L., Shapiro, D. (2025), Prompting Science Report 2: The Decreasing Value of Chain-of-Thought in Prompting. (Malejące zyski CoT; koszt tokenowy/czasowy). Wharton GAIL, arXiv:2506.07142.
- Yin, Z. et al. (2024), Should We Respect LLMs? A Cross-Lingual Study on the Influence of Prompt Politeness on LLM Performance. (Politeness: efekt zależny od języka/modelu). ACL Anthology, arXiv:2402.14531.
- Dobariya, O., Kumar, A. (2025), Mind Your Tone: Investigating How Prompt Politeness Affects LLM Accuracy. (GPT-4o: ~80,8% vs ~84,8%; wstępne, 1 model). arXiv:2510.04950.
- Kumar, S. et al. (2024/2025), SCULPT: Systematic Tuning of Long Prompts. (ACL 2025; odporność na perturbacje). ACL 2025, arXiv:2410.20788.
- Cao, B. et al. (2024), On the Worst Prompt Performance of Large Language Models. (RobustAlpacaEval; rozrzuty do ~45 pp; minima ~9,38%). arXiv:2406.10248, NeurIPS 2024 (PDF).
- Zheng, H.S. et al. (2023), Take a Step Back: Evoking Reasoning via Abstraction in Large Language Models. (Step-Back: +7/+11 pp MMLU; +27 pp TimeQA na PaLM-2L). arXiv:2310.06117.
- OpenAI (2023), GPT-3.5-Turbo fine-tuning and API updates. (Deklaracja: fine-tunowany 3.5 bywa na wąskich zadaniach porównywalny z bazowym GPT-4). openai.com.
- Li, X.L., Liang, P. (2021), Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation. („Wirtualne” prefiksy; brak zmian wag modelu). arXiv:2101.00190, ACL 2021.
- Gozzi, M., Di Maio, F. (2024), Comparative Analysis of Prompt Strategies for Large Language Models: Single-Task vs. Multitask Prompts. (Gemma 2 9B: niewielkie różnice między trybami). Electronics 13(23):4712.
- Agrawal, R. et al. (2025), Enhancing LLM Robustness to Perturbed Instructions. (Iteracyjne self-denoising poleceń). PDF.
Uwaga: efekty zależą od modelu, języka i benchmarku; warto testować warianty promptów lokalnie na własnych zadaniach.