Эволюция промптов

Описание: Как найти идеальный промпт для нейросети — без угадываний и бесконечных тестов?

В этом видео я показываю системный подход, который превращает хаотичный prompt engineering в самообучающийся механизм. Мы разберём, почему обычные сравнения промптов дают нестабильный результат, как победить случайность ответов модели и построить эволюцию промптов — почти как в OpenAI internal eval.

⚡ По сути, мы создаём мини-систему цифровой эволюции:

промпты соревнуются между собой

judge выбирает победителя

считается ELO рейтинг

лучший промпт мутирует и создаёт новое поколение

Это уже очень близко к тому, как устроены реальные RLHF-подходы.

🔥 Что ты узнаешь

✔ Почему рейтинг промптов “скачет” и как это исправить
✔ Главная ошибка при тестировании промптов
✔ Метод “заморозки ответов” — ключ к честному сравнению
✔ Pairwise comparison + ELO рейтинг
✔ Как заставить систему улучшать промпты автоматически
✔ Правило 80/20 для эволюции промптов
✔ Почему нейросетям проще улучшать, чем создавать с нуля

🧠 Простая идея видео

Мы не сравниваем процесс генерации.
Мы сравниваем готовые сохранённые ответы.

Это как конкурс поваров:

❌ каждый раз готовить новый суп
✔ приготовить один раз и сравнивать одинаковые порции

⏱ Таймкоды

00:00 — Вечная проблема идеального промпта
00:30 — Главная ошибка большинства
01:20 — Почему результаты нестабильны
02:00 — Метод заморозки ответов
03:00 — Турнир промптов и ELO рейтинг
04:00 — Цифровая эволюция промптов
05:00 — Правило 80/20 (управляемый хаос)
06:00 — Что такое crossover (следующий уровень)

🚀 В следующем видео

Разберём prompt crossover — как скрестить два сильных промпта и получить результат сильнее обоих.

💬 Напиши в комментариях

Какой промпт ты бы хотел улучшить эволюцией?
Я покажу разбор на реальном примере.