Как улучшить качество работы нейросети?

Разброс в качестве почти всегда объясняется не самой моделью, а тем, что ей передали на входе.

Первое, на что смотрю в таких случаях, — формулировка запроса. Короткая фраза без контекста заставляет модель додумывать детали за вас, и додумывает она их не всегда так, как нужно. Опишите роль, для которой нужен результат, приведите пример хорошего ответа и явно укажите ограничения: длину, формат, что нельзя менять.

Второе — размер задачи. Если просите переписать сразу весь модуль или большой текст целиком, модель теряет часть требований по дороге. Разбейте задачу на шаги поменьше и проверяйте результат после каждого, а не в самом конце.

Третье — выбор модели под конкретную задачу. Для кода одни модели заметно точнее других, для живого текста лучше работают иные. Если пользуетесь одной моделью для всего подряд, часть задач она будет решать средне просто потому, что не заточена под них.

И последнее: любой результат нейросети — черновик, а не готовый ответ. Даже с идеальным промптом стоит закладывать проверку перед тем, как код уйдет в работу, а текст — в переписку. Ошибку дешевле поймать самому, чем потом объяснять клиенту или коллеге.

На практике эти три шага — точный промпт с примером, разбивка на подзадачи и подбор модели — обычно убирают большую часть разброса без всякого дообучения.