Промт-инженер для улучшения качества транскрибации

О проекте
Мы разрабатываем сервис для автоматического улучшения тексты расшифровки аудио и видео через LLM. То есть, после того, как Speech-to-text модель выдает текст расшифровки, данный текст должен также проходить через LLM для улучшения факторов, как грамматика, форматирование и т.д. 

Задача
Основная проблема, с которой мы сталкиваемся – модель теряет контекст и снижает качество обработки на аудиофайлах (3-4 тысячи слов). Ваша задача – помочь нам решить эту проблему путем оптимизации существующих промтов, настройки параметров модели (Уточним, что модель это API решение от провайдеров OpenAI, GroqCloud или Cerebras, то есть не self-hosted).

Мы предоставим вам наши текущие промты на английском языке, для русских и английских текстов, которые детально описывают требования к обработке текста.

Что нужно будет сделать:

1. Проанализировать текущие промты: Изучить наши инструкции для AI-модели и выявить слабые места.
2. Оптимизировать промты: Предложить и внести правки в промты для повышения стабильности и качества транскрибации, особенно на длинных текстах.

Ключевые требования к результату обработки текста

Главный принцип, которым мы руководствуемся: точность и верность оригиналу превыше всего. Модель не должна быть "креативной", модель должна улучшать грамматику, орфографию, текста. Она не выступает профессиональным редактором

Что должна делать модель:

• Улучшать читаемость: Расставлять знаки препинания (точки, запятые, вопросительные знаки), исправлять пунктуационные ошибки и делить слитный текст на предложения.
• Исправлять грамматику и орфографию: Корректировать очевидные ошибки и опечатки (например, "ихний" -> "их", "в течении" -> "в течение").
• Форматировать текст: Приводить в порядок капитализацию (большие буквы в начале предложений, в именах собственных), убирать лишние пробелы.
• Обрабатывать слова-паразиты: Аккуратно удалять явные слова-паразиты ("ну", "э-э", "как бы"), только если они не несут смысловой нагрузки.

Чего модель НЕ должна делать (критически важно):

• Не изменять слова: Не заменять, не добавлять и не удалять слова, если это меняет смысл сказанного.
• Не перефразировать: Не переписывать предложения, сохранять оригинальную структуру и стиль речи говорящего.
• Не добавлять ничего от себя: В итоговом тексте должен быть только отполированный транскрипт без каких-либо комментариев или пояснений.

Кого мы ищем
• Специалиста с опытом в промт-инжиниринге и пониманием принципов работы больших языковых моделей (LLM).
• Специалиста, который понимает, как параметры модели влияют на конечный результат.
• Опыт работы с задачами обработки текста (NLP) и/или транскрибации будет большим плюсом.