Progressive-Hint Prompting

Коротко

PHP полезен, когда:

• первый ответ модели почти правильный;
• ошибка локальна;
• можно дать полезный hint, не раскрывая всё решение.

Реши задачу. Если ответ неуверенный, используй progressive hints:
1. попробуй сам;
2. затем получи hint вида 'сначала найди общий знаменатель';
3. реши заново с учётом hint.

Смысл техники не в том, чтобы сыпать подсказками бесконечно, а в том, чтобы давать минимально достаточный corrective signal.

Почему hints работают

Многие reasoning-ошибки у модели локальны:

• пропущен один шаг;
• выбрана неверная стратегия;
• забыто одно условие;
• reasoning path начался слишком рано.

В таких случаях полный restart с нуля часто избыточен. Более эффективно дать targeted hint, который перенаправит решение, но не сломает самостоятельный reasoning.

PHP строится именно вокруг этого.

Чем техника отличается от Self-Refine

Self-Refine просит модель критиковать и переписывать свой ответ.

Progressive-Hint Prompting чаще использует внешний или управляющий hint, который постепенно направляет новое решение.

То есть Self-Refine ближе к редактуре, а PHP — к guided retry.

Когда техника особенно полезна

PHP хорошо работает для:

• образовательных задач;
• математики и логики;
• tutor-пайплайнов;
• assistive UIs, где нужен guided problem solving;
• adaptive systems, где hint можно выбирать по типу ошибки.

Она слабее для factual QA без понятного reasoning path. Там скорее нужен retrieval или verification, а не hints.

Главный риск

Если hints слишком подробные, система перестаёт учить reasoning и просто подводит модель к ответу за руку. Если hints слишком абстрактные, пользы почти нет.

Хороший hint:

• короткий;
• связан с конкретной ошибкой;
• помогает выбрать следующий шаг;
• не раскрывает финальный answer.

Почему техника актуальна в 2026

Сейчас многие продукты строят адаптивные AI-интерфейсы: тьюторы, ассистенты, learning tools, support copilots. В таких интерфейсах важен не только правильный ответ, но и controlled help. Progressive-Hint Prompting идеально ложится на эту задачу.

Это also хороший эвристический слой перед более дорогим repair pipeline. Если один hint исправляет задачу, не нужно запускать сложную judge-orchestrator схему.

Техническая реализация

const attempt1 = await model(taskPrompt)
const hint = await hintGenerator(attempt1)
const attempt2 = await model(`${taskPrompt}\n\nПодсказка: ${hint}`)

Практический совет: полезно хранить hint taxonomy. Например: missing-constraint, bad-decomposition, arithmetic-slip, wrong-strategy. Это делает систему подсказок управляемой.