[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-stop-sequence::ru":3,"gloss-cluster-stop-sequence::ru":26,"gloss-next-stop-sequence::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"stop-sequence","prompt-eng","Стоп-последовательность","Стоп-последовательность — строка, при появлении которой генерация немедленно прекращается. Вы передаёте одну или несколько вместе с запросом; как только декодер выдаёт совпадающий фрагмент, он останавливается, а сам стоп-текст обычно исключается из возвращаемого ответа. Она нужна потому, что у модели нет надёжного представления о том, когда вызывающая сторона считает ответ законченным: предоставленная сама себе, модель может уйти в пояснение, во второй пример или в воображаемую следующую реплику, — а токены, сгенерированные после полезной части, всё равно стоят денег и задержки. Типичные применения узкие и механические. В вызове на классификацию или извлечение перевод строки в качестве стоп-последовательности гарантирует однострочный ответ. В few-shot промпте из повторяющихся блоков естественный стоп — разделитель блока, ведь привычка модели продолжать шаблон это ровно то, что нужно прервать. В чат-подобном дополнении маркер начала пользовательской реплики не даёт модели написать обе стороны диалога. Две оговорки. Стоп-последовательность, которая законно встречается внутри содержимого, обрежет корректный ответ: голый перевод строки плох для многострочного вывода, а закрывающая фигурная скобка плоха для вложенного JSON. И поскольку модель была прервана, а не закончила сама, всегда проверяйте причину завершения в ответе: принять обрезанное дополнение за полное — распространённый источник тихо испорченных данных ниже по конвейеру.","Стоп-последовательность обрывает генерацию сразу после её появления: как задавать её для однострочных ответов и few-shot блоков и когда она режет ответ.",null,[11,14,17,20,23],{"slug":12,"name":13},"delimiter","Разделитель (Delimiter)",{"slug":15,"name":16},"json-mode","Режим JSON",{"slug":18,"name":19},"output-formatting","Форматирование вывода",{"slug":21,"name":22},"streaming-generation","Потоковая генерация",{"slug":24,"name":25},"structured-output","Структурированный вывод",[27,31,34,37,41,44,47,50,53,54,57,60],{"slug":28,"category":5,"name":29,"updated_at":30},"analogical-prompting","Analogical Prompting","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":30},"automatic-prompt-optimization","Автоматическая оптимизация промптов",{"slug":35,"category":5,"name":36,"updated_at":30},"chain-of-density","Цепочка плотности (CoD)",{"slug":38,"category":5,"name":39,"updated_at":40},"chain-of-thought-prompting","Chain-of-thought-промптинг (промптинг с цепочкой рассуждений)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":42,"category":5,"name":43,"updated_at":30},"chain-of-verification","Chain-of-Verification",{"slug":45,"category":5,"name":46,"updated_at":40},"chunking","Чанкинг (Chunking)",{"slug":48,"category":5,"name":49,"updated_at":40},"constrained-decoding","Ограниченное декодирование (Constrained Decoding)",{"slug":51,"category":5,"name":52,"updated_at":40},"context-stuffing","Переполнение контекста (Context Stuffing)",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":40},{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":30},"directional-stimulus-prompting","Directional Stimulus Prompting",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":30},"emotion-prompting","Emotion Prompting",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":40},"few-shot-prompting","Few-shot-промптинг (промптинг с примерами)"]