💥 Как управлять языковыми моделями: Введение в Prompt Engineering
В нашей новой серии диалогов мы разбираем основы Prompt Engineering — дисциплины, которая позволяет максимально использовать потенциал LLM.
Видео диалога "#01 - Основы Prompt Engineering и параметры LLM моделей" доступно по ссылкам:
- на канале VK
- на канале RUTUBE
- на канале Youtube
🔸 Почему это важно?
Промпт-инжиниринг — это не просто искусство правильно задавать вопросы. Это фундаментальная основа для того, чтобы получать от LLM качественные и релевантные ответы. В условиях, когда LLM используется всё чаще и в самых разных сферах, от разработки ПО до анализа данных, знание принципов промпт-инжиниринга становится обязательным навыком для каждого IT-специалиста.
🔹 Что мы обсудили:
- Что такое Prompt Engineering и зачем он нужен?
Мы подробно объяснили, что Prompt Engineering — это не просто написание текстов для моделей, а целая наука, включающая в себя разработку и оптимизацию промптов. Чем лучше продуман промпт, тем более точным и полезным будет ответ от модели. Это критично для любой системы на базе LLM.
- Настройка ключевых параметров LLM-моделей
Рассмотрели параметры, такие как температура (temperature), topP, длина ответа (maxLength) и штрафы за повторяемость (frequency и presence penalties). Обсудили, как эти параметры влияют на поведение модели и как их правильно настраивать в зависимости от задачи. Например, для точных и предсказуемых ответов лучше снижать температуру, а для креативных задач — повышать.
- Роли System, User и Assistant в промптах
Прошли по структуре промптов и разобрали, как системные, пользовательские и ассистентские сообщения могут менять поведение модели. Пример с вопросом о приготовлении шашлыка наглядно показал, как разная установка ролей может привести к совершенно разным ответам.
- Техники Few-Shot и Zero-Shot Prompting
Обсудили, как примеры в промптах помогают модели лучше понять контекст и задачу. Few-Shot Prompting, когда мы даем несколько примеров, позволяет получить более точные и предсказуемые ответы, в то время как Zero-Shot Prompting полагается на внутренние знания модели.
🔸 Итоги:
Если вы хотите эффективно работать с LLM-моделями, то владение техникой Prompt Engineering становится необходимостью.
Простые и чёткие промпты, правильная настройка параметров и понимание ролей — всё это помогает получить качественные и релевантные ответы.
Поделитесь своим опытом и мыслями в комментариях — обсудим, что работает лучше всего!
#PromptEngineering #LLM #AI #prompt #aidialogs
В нашей новой серии диалогов мы разбираем основы Prompt Engineering — дисциплины, которая позволяет максимально использовать потенциал LLM.
Видео диалога "#01 - Основы Prompt Engineering и параметры LLM моделей" доступно по ссылкам:
- на канале VK
- на канале RUTUBE
- на канале Youtube
🔸 Почему это важно?
Промпт-инжиниринг — это не просто искусство правильно задавать вопросы. Это фундаментальная основа для того, чтобы получать от LLM качественные и релевантные ответы. В условиях, когда LLM используется всё чаще и в самых разных сферах, от разработки ПО до анализа данных, знание принципов промпт-инжиниринга становится обязательным навыком для каждого IT-специалиста.
🔹 Что мы обсудили:
- Что такое Prompt Engineering и зачем он нужен?
Мы подробно объяснили, что Prompt Engineering — это не просто написание текстов для моделей, а целая наука, включающая в себя разработку и оптимизацию промптов. Чем лучше продуман промпт, тем более точным и полезным будет ответ от модели. Это критично для любой системы на базе LLM.
- Настройка ключевых параметров LLM-моделей
Рассмотрели параметры, такие как температура (temperature), topP, длина ответа (maxLength) и штрафы за повторяемость (frequency и presence penalties). Обсудили, как эти параметры влияют на поведение модели и как их правильно настраивать в зависимости от задачи. Например, для точных и предсказуемых ответов лучше снижать температуру, а для креативных задач — повышать.
- Роли System, User и Assistant в промптах
Прошли по структуре промптов и разобрали, как системные, пользовательские и ассистентские сообщения могут менять поведение модели. Пример с вопросом о приготовлении шашлыка наглядно показал, как разная установка ролей может привести к совершенно разным ответам.
- Техники Few-Shot и Zero-Shot Prompting
Обсудили, как примеры в промптах помогают модели лучше понять контекст и задачу. Few-Shot Prompting, когда мы даем несколько примеров, позволяет получить более точные и предсказуемые ответы, в то время как Zero-Shot Prompting полагается на внутренние знания модели.
🔸 Итоги:
Если вы хотите эффективно работать с LLM-моделями, то владение техникой Prompt Engineering становится необходимостью.
Простые и чёткие промпты, правильная настройка параметров и понимание ролей — всё это помогает получить качественные и релевантные ответы.
Поделитесь своим опытом и мыслями в комментариях — обсудим, что работает лучше всего!
#PromptEngineering #LLM #AI #prompt #aidialogs
VK Видео
Основы Prompt Engineering и параметры LLM моделей
В этом видео мы начинаем серию диалогов о Prompt Engineering — ключевой технике для работы с большими языковыми моделями (LLM). Это введение поможет вам лучше понять, что такое Prompt Engineering и как он используется для создания и оптимизации промптов в…
🔥3
❓ Как решить задачу, которую вы никогда не решали? И наоборот, как заставить LLM решить задачу в привычном для нас виде?
Казалось бы две полярные ситуации, а ответ один — воспользуйтесь техникой Meta-prompting.
Итак, в очередной нашей серии эйай диалогов мы обсудили технику для решения задач, в которых мы хотим получить ответ по заранее известной нам структуре, но если добавить один лайфхак, то эта техника отлично подойдет и для решения задач в абсолютно новом для нас домене, где мы понятия не имеем, как действовать и что просить.
Традиционно ссылки на видео диалога:
- на канале VK
- на канале RUTUBE
- на канале Youtube
А пост для любителей читать, а не смотреть, выйдет завтра 😉
#MetaPrompting #PromptEngineering #нейросети #AI #LLM
Казалось бы две полярные ситуации, а ответ один — воспользуйтесь техникой Meta-prompting.
Итак, в очередной нашей серии эйай диалогов мы обсудили технику для решения задач, в которых мы хотим получить ответ по заранее известной нам структуре, но если добавить один лайфхак, то эта техника отлично подойдет и для решения задач в абсолютно новом для нас домене, где мы понятия не имеем, как действовать и что просить.
Традиционно ссылки на видео диалога:
- на канале VK
- на канале RUTUBE
- на канале Youtube
А пост для любителей читать, а не смотреть, выйдет завтра 😉
#MetaPrompting #PromptEngineering #нейросети #AI #LLM
VK Видео
Meta-Prompting: Быстрый способ решать новые и типовые задачи с LLM
В этом видео мы поговорим о технике Meta-Prompting, которая позволяет эффективно решать задачи с помощью больших языковых моделей (LLM). Мы обсудим, как заставить нейросеть решить задачу по заранее известной структуре и что делать, если вам нужно работать…
🔍 Что такое Meta-Prompting?
Это техника задания запросов к LLM, при которой мы не просто просим модель решить задачу, а ещё и указываем ей структуру (мета-данные/шаблон/скелет), которой она должна следовать при формировании ответа.
Например, при описании требований, мы просим
Или при написании кода, когда мы понимаем, как его лучше построить или у нас есть определённые соглашения, мы ставим задачу
Или при решении математических задач, мы можем указать
Это отличный способ получить в ответ решение, в котором будет учтено всё, что нам требуется.
Мы с Алексом назвали этот случай Few-shot Meta-Prompting — так как мы задаём пример структуры в промпте.
💡 Лайфхак для случая, если мы не знаем, какую структуру попросить
Однако, зачастую мы либо не знаем, либо не уверены в том, какой структуры должен быть ответ. Иногда мы вообще погружаемся в новую для себя предметную область.
И тут мы можем воспользоваться вариацией Zero-shot Meta-Prompting.
Достаточно первым запросом попросить LLM предложить нам структуру или сам промпт для решения основной задачи. А следующим запросом — попросить решить задачу, основываясь на структуре из предыдущего ответа.
Например:
Или
🎯 Преимущества Meta-Prompting:
Итак, в первую очередь мы экономим время, так как модель сразу генерирует ответ в нужном нам виде.
И во вторую очередь мы снова экономим время, так как мы не придумываем структуру сами и не пытаемся на ощупь найти её в новом для нас домене.
📊 Где можно использовать Meta-Prompting?
Meta-Prompting отлично подходит для:
- Генерации кода с чёткими соглашениями по стилю и структуре
- Описания требований к проектам или системам
- Решения сложных математических задач, где важна последовательность шагов
- Написания текстов, которые должны быть выдержаны в едином стиле
👥 Обсуждение
Как всегда, интересно услышать ваши истории! Сталкивались ли вы с проблемами при работе с нейросетями, когда ответы были слишком общими или неточными? Использовали ли вы Meta-Prompting или другие техники? Пишите свои мысли и опыт в комментариях — обсудим! 👇
#MetaPrompting #PromptEngineering #нейросети #AI #LLM
Это техника задания запросов к LLM, при которой мы не просто просим модель решить задачу, а ещё и указываем ей структуру (мета-данные/шаблон/скелет), которой она должна следовать при формировании ответа.
Например, при описании требований, мы просим
"сначала опиши функциональные возможности системы, затем укажи нефункциональные требования, и заверши описание потенциальными ограничениями и рисками."Или при написании кода, когда мы понимаем, как его лучше построить или у нас есть определённые соглашения, мы ставим задачу
"напиши функцию, которая принимает на вход массив данных, проверяет наличие null-значений и логирует все ошибки, если они есть."Или при решении математических задач, мы можем указать
"определи коэффициенты уравнения, используй квадратную формулу для нахождения корней и выведи результат в виде точного значения."Это отличный способ получить в ответ решение, в котором будет учтено всё, что нам требуется.
Мы с Алексом назвали этот случай Few-shot Meta-Prompting — так как мы задаём пример структуры в промпте.
💡 Лайфхак для случая, если мы не знаем, какую структуру попросить
Однако, зачастую мы либо не знаем, либо не уверены в том, какой структуры должен быть ответ. Иногда мы вообще погружаемся в новую для себя предметную область.
И тут мы можем воспользоваться вариацией Zero-shot Meta-Prompting.
Достаточно первым запросом попросить LLM предложить нам структуру или сам промпт для решения основной задачи. А следующим запросом — попросить решить задачу, основываясь на структуре из предыдущего ответа.
Например:
"Предложи структуру запроса для описания функционала нового модуля CRM-системы."Или
"Сформулируй промпт, который поможет уточнить требования к системе управления клиентскими заявками."🎯 Преимущества Meta-Prompting:
Итак, в первую очередь мы экономим время, так как модель сразу генерирует ответ в нужном нам виде.
И во вторую очередь мы снова экономим время, так как мы не придумываем структуру сами и не пытаемся на ощупь найти её в новом для нас домене.
📊 Где можно использовать Meta-Prompting?
Meta-Prompting отлично подходит для:
- Генерации кода с чёткими соглашениями по стилю и структуре
- Описания требований к проектам или системам
- Решения сложных математических задач, где важна последовательность шагов
- Написания текстов, которые должны быть выдержаны в едином стиле
👥 Обсуждение
Как всегда, интересно услышать ваши истории! Сталкивались ли вы с проблемами при работе с нейросетями, когда ответы были слишком общими или неточными? Использовали ли вы Meta-Prompting или другие техники? Пишите свои мысли и опыт в комментариях — обсудим! 👇
#MetaPrompting #PromptEngineering #нейросети #AI #LLM
🧠 Бывает нейросеть дает поверхностные или не очень точные ответы. Как же заставить ее выверять свои мысли и думать более глубоко?
В новом видео мы подробно обсуждаем техники — Self-Consistency и Generated Knowledge Prompting, которые как раз помогают получать от нейросетей более точные и глубокие ответы:
- видео на канале VK
- видео на канале RUTUBE
- видео на канале Youtube
🎯 Что вы узнаете в этом видео?
- Как работает техника Self-Consistency: генерация нескольких вариантов ответа и выбор наиболее согласованного?
- Пример применения Self-Consistency на арифметических задачах и задачах программирования
- Generated Knowledge Prompting: как использовать знания, которые генерирует нейросеть, для улучшения результатов?
- Как применять эти техники для повышения качества работы с нейросетями?
- Когда стоит использовать эти методы, а когда можно обойтись без них?
💡 Примеры из видео:
- Как просить модель генерировать несколько решений и выбирать наиболее точное?
- Как сгенерировать знания по теме задачи перед решением?
- Примеры из программирования: как применять эти техники для улучшения код-ревью и тестирования?
👥 Обсуждение:
Использовали ли вы уже эти техники в работе с нейросетями? Что вам больше всего помогает получать точные результаты? Делитесь опытом в комментариях — обсудим! 👇
#SelfConsistency #GeneratedKnowledge #PromptEngineering #нейросети #AI #LLM
P.S. Пост для любителей читать, по традиции, выйдет скоро...📕
В новом видео мы подробно обсуждаем техники — Self-Consistency и Generated Knowledge Prompting, которые как раз помогают получать от нейросетей более точные и глубокие ответы:
- видео на канале VK
- видео на канале RUTUBE
- видео на канале Youtube
🎯 Что вы узнаете в этом видео?
- Как работает техника Self-Consistency: генерация нескольких вариантов ответа и выбор наиболее согласованного?
- Пример применения Self-Consistency на арифметических задачах и задачах программирования
- Generated Knowledge Prompting: как использовать знания, которые генерирует нейросеть, для улучшения результатов?
- Как применять эти техники для повышения качества работы с нейросетями?
- Когда стоит использовать эти методы, а когда можно обойтись без них?
💡 Примеры из видео:
- Как просить модель генерировать несколько решений и выбирать наиболее точное?
- Как сгенерировать знания по теме задачи перед решением?
- Примеры из программирования: как применять эти техники для улучшения код-ревью и тестирования?
👥 Обсуждение:
Использовали ли вы уже эти техники в работе с нейросетями? Что вам больше всего помогает получать точные результаты? Делитесь опытом в комментариях — обсудим! 👇
#SelfConsistency #GeneratedKnowledge #PromptEngineering #нейросети #AI #LLM
P.S. Пост для любителей читать, по традиции, выйдет скоро...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
VK Видео
Self-Consistency и Generated Knowledge Prompting для более точных и глубоких ответов нейросетей
В этом видео мы подробно расскажем о двух техниках — Self-Consistency и Generated Knowledge Prompting, которые помогают получать от нейросетей более точные и глубокие ответы. Более подробно на нашем Telegram-канале: https://t.me/aidialogs 📲 🎯 Что вы узнаете…
💥 Как избежать неуверенных или некорректных ответов AI-ассистента?
Знакомая ситуация:
- Пользователь задаёт вопрос вашему AI-ассистенту, а тот выдаёт ответ, который совсем не подходит? 😫
- Или нейросеть даёт слишком общие ответы, которые трудно применять на практике?
Эти проблемы могут быть очень неприятны при общении с нейросетью, и особенно если вы разрабатываете сложные QnA-боты или AI-ассистентов на базе LLM.
Но давайте разберём два мощных метода — Self-Consistency и Generated Knowledge Prompting — которые легко внедрить и которые значительно улучшают качество ответов.
🧠 Что такое Self-Consistency?
Это техника, при которой мы просим нейросеть сгенерировать несколько вариантов ответов на один и тот же запрос. Потом она сравнивает ответы и выбирает наиболее согласованный или часто встречающийся. Это помогает повысить точность и надёжность ответа.
Пример 1: Решение математической задачи.
Допустим, мы хотим узнать, сколько будет 25 + 35 * 2. Можно попросить нейросеть сгенерировать несколько вариантов ответов:
Нейросеть генерирует 5 решений и обнаруживает, что 3 из них ведут к правильному ответу 95 (учитывая порядок операций). Это повышает уверенность в том, что ответ правильный.
Пример 2: Поиск ошибки в коде.
Вы пишете код на Python, но получаете ошибку. Попросите нейросеть сгенерировать несколько вариантов объяснений:
Нейросеть предложит несколько решений и выберет лучшее, основываясь на том, что встречается чаще и более согласованно.
🔍 Что такое Generated Knowledge Prompting?
Этот метод полезен, когда нужно получить точные ответы на основе заранее сгенерированных знаний. Нейросеть сначала генерирует информацию по теме, а потом использует её для более точного ответа. Особенно полезно при создании ботов, где важно обеспечить контекст и правильную логику ответа.
Пример: Обработка сложного запроса для AI-ассистента
Когда пользователь задаёт сложный запрос, например: "Какой AI-фреймворк лучше использовать для разработки чат-ботов?", можно сначала запросить базовые знания по теме.
Далее:
Теперь нейросеть использует эти знания и даёт более точный ответ, например: "Для разработки QnA-ботов с использованием больших языковых моделей, таких как GPT, лучше всего использовать Hugging Face, так как он предлагает готовые решения и библиотеки для работы с LLM."
🎯 Преимущества Self-Consistency и Generated Knowledge Prompting
Self-Consistency позволяет нейросети быть более уверенной в своих ответах, уменьшая вероятность ошибок.
Generated Knowledge Prompting помогает глубже понять запрос, генерируя сначала важные знания, а потом использует их для ответа.
💬 Обсуждение
Пробовали ли вы применять эти техники при создании AI-ассистентов? Какие у вас были результаты?
#SelfConsistency #GeneratedKnowledge #PromptEngineering
Знакомая ситуация:
- Пользователь задаёт вопрос вашему AI-ассистенту, а тот выдаёт ответ, который совсем не подходит? 😫
- Или нейросеть даёт слишком общие ответы, которые трудно применять на практике?
Эти проблемы могут быть очень неприятны при общении с нейросетью, и особенно если вы разрабатываете сложные QnA-боты или AI-ассистентов на базе LLM.
Но давайте разберём два мощных метода — Self-Consistency и Generated Knowledge Prompting — которые легко внедрить и которые значительно улучшают качество ответов.
🧠 Что такое Self-Consistency?
Это техника, при которой мы просим нейросеть сгенерировать несколько вариантов ответов на один и тот же запрос. Потом она сравнивает ответы и выбирает наиболее согласованный или часто встречающийся. Это помогает повысить точность и надёжность ответа.
Пример 1: Решение математической задачи.
Допустим, мы хотим узнать, сколько будет 25 + 35 * 2. Можно попросить нейросеть сгенерировать несколько вариантов ответов:
Промпт: "Реши выражение 25 + 35 * 2 и сгенерируй 5 вариантов ответа, выбери наиболее часто встречающийся и объясни, почему он правильный."
Нейросеть генерирует 5 решений и обнаруживает, что 3 из них ведут к правильному ответу 95 (учитывая порядок операций). Это повышает уверенность в том, что ответ правильный.
Пример 2: Поиск ошибки в коде.
Вы пишете код на Python, но получаете ошибку. Попросите нейросеть сгенерировать несколько вариантов объяснений:
Промпт: "Объясни, почему возникает ошибка 'IndexError' в следующем коде и предложи 3 разных способа её исправления, выбери наиболее логичный."
Нейросеть предложит несколько решений и выберет лучшее, основываясь на том, что встречается чаще и более согласованно.
🔍 Что такое Generated Knowledge Prompting?
Этот метод полезен, когда нужно получить точные ответы на основе заранее сгенерированных знаний. Нейросеть сначала генерирует информацию по теме, а потом использует её для более точного ответа. Особенно полезно при создании ботов, где важно обеспечить контекст и правильную логику ответа.
Пример: Обработка сложного запроса для AI-ассистента
Когда пользователь задаёт сложный запрос, например: "Какой AI-фреймворк лучше использовать для разработки чат-ботов?", можно сначала запросить базовые знания по теме.
Промпт 1: "Сгенерируй знания о популярных AI-фреймворках для разработки чат-ботов."
Далее:
Промпт 2: "Используй сгенерированные знания, чтобы ответить на вопрос: 'Какой AI-фреймворк лучше всего подходит для разработки чат-ботов?'"
Теперь нейросеть использует эти знания и даёт более точный ответ, например: "Для разработки QnA-ботов с использованием больших языковых моделей, таких как GPT, лучше всего использовать Hugging Face, так как он предлагает готовые решения и библиотеки для работы с LLM."
🎯 Преимущества Self-Consistency и Generated Knowledge Prompting
Self-Consistency позволяет нейросети быть более уверенной в своих ответах, уменьшая вероятность ошибок.
Generated Knowledge Prompting помогает глубже понять запрос, генерируя сначала важные знания, а потом использует их для ответа.
💬 Обсуждение
Пробовали ли вы применять эти техники при создании AI-ассистентов? Какие у вас были результаты?
#SelfConsistency #GeneratedKnowledge #PromptEngineering
👍1
👀 Как решать большие задачи с нейросетью и не переделывать сто раз?
Сталкивались ли вы с ситуацией, когда надо решить большую задачу, а нейросеть делает все по своему, вроде правильно, но местами совсем не так? Начинаешь менять в одном месте, переделывает и в другом... Цикл замыкается, руки опускаются... Как выходили из этой ситуации?
В новом диалоге разобрали c Алексом, как грамотно решать сложные задачи, разбивая их на удобные шаги с помощью метода Prompt Chaining. Это техника, которая позволяет контролировать модель на каждом этапе, чтобы получить точный и понятный результат и не пришлось всё переделывать!
⚙️ Prompt Chaining — идеальный метод для любых объёмных задач: когда мы, например, проектируем структуру, создаём архитектуру ассистента или настраиваем QnA-бота.
Вместо того чтобы вбросить нейросети кучу требований и ждать чуда, мы направляем её шаг за шагом — от общего плана до конкретных деталей. В результате, каждая подзадача решается отдельно, но всё идёт к общей цели. 🎯
💡 В видео обсуждаем:
- Что такое Prompt Chaining и как он помогает ""руководить"" моделью
- Почему этот метод так полезен в сложных проектах
- Как пошагово задать модели путь решения — от структуры до тестов и финального развёртывания
Смотрите видео, чтобы разобраться в технике и применить её на своих задачах:
- видео на VK
- видео на RUTUBE
- видео на Youtube
Для чтецов 📕 скоро опубликуем пост с подробным объяснением метода...
#PromptChaining #PromptEngineering
Сталкивались ли вы с ситуацией, когда надо решить большую задачу, а нейросеть делает все по своему, вроде правильно, но местами совсем не так? Начинаешь менять в одном месте, переделывает и в другом... Цикл замыкается, руки опускаются... Как выходили из этой ситуации?
В новом диалоге разобрали c Алексом, как грамотно решать сложные задачи, разбивая их на удобные шаги с помощью метода Prompt Chaining. Это техника, которая позволяет контролировать модель на каждом этапе, чтобы получить точный и понятный результат и не пришлось всё переделывать!
⚙️ Prompt Chaining — идеальный метод для любых объёмных задач: когда мы, например, проектируем структуру, создаём архитектуру ассистента или настраиваем QnA-бота.
Вместо того чтобы вбросить нейросети кучу требований и ждать чуда, мы направляем её шаг за шагом — от общего плана до конкретных деталей. В результате, каждая подзадача решается отдельно, но всё идёт к общей цели. 🎯
💡 В видео обсуждаем:
- Что такое Prompt Chaining и как он помогает ""руководить"" моделью
- Почему этот метод так полезен в сложных проектах
- Как пошагово задать модели путь решения — от структуры до тестов и финального развёртывания
Смотрите видео, чтобы разобраться в технике и применить её на своих задачах:
- видео на VK
- видео на RUTUBE
- видео на Youtube
Для чтецов 📕 скоро опубликуем пост с подробным объяснением метода...
#PromptChaining #PromptEngineering
VK Видео
Как решать большие и сложные задачи с нейросетью без переделок: метод Prompt Chaining
Разбираем, как решать большие и сложные задачи с помощью нейросети так, чтобы получить нужный результат и не пришлось всё переделывать. В центре внимания – метод Prompt Chaining: это техника, с которой можно поэтапно направлять нейросеть, разбивая объёмную…
👍2
Prompt Chaining: как решать большие и сложные задачи с нейросетью 🤔
Prompt Chaining или "цепочка промптов" - это техника, которая позволяет справляться с объёмными задачами, разбивая их на этапы и направляя нейросеть так, чтобы на каждом этапе получать нужный результат.
Суть метода: мы разбиваем задачу на несколько этапов, где каждый последующий использует результат предыдущего. В итоге, шаг за шагом, мы подводим нейросеть к финальному результату, не перегружая её изначально всеми требованиями и получая точные, понятные ответы.
🔍 Зачем нужен Prompt Chaining?
Согласитесь, бывает так: задаёшь модели вопрос с кучей условий, а в ответе она уходит в «свои размышления», и результат совсем не то, что мы ожидали. Это как попросить сделать ремонт квартиры и заодно выбрать цвет обоев, дизайн мебели и освещение — всё сразу. Проблема в том, что модель просто запутывается, и результат в итоге непредсказуем.
Вот тут и приходит на помощь метод цепочки промптов, где мы решаем задачу постепенно, на каждом этапе добавляя детали.
🔧 Как начать использовать Prompt Chaining?
1. Разбиваем задачу на этапы выполнения — в этом поможет сама нейросеть!
Если способ решения для нас новый, просто спрашиваем: «Помоги мне разбить задачу на логические этапы, чтобы шаг за шагом достичь нужного результата».
2. Создаём промежуточные промпты — формулируем запрос для каждого этапа: «Реши этап 1…».
3. Используем результаты каждого этапа для следующего запроса — например, «Сделай вывод на основе того, что было выполнено на предыдущем этапе».
4. Объединяем результаты в итоговый ответ — после прохождения всех этапов модель соберёт финальный ответ, учитывая все промежуточные результаты.
📊 Пример применения: создание QnA-бота для сложных запросов
Представьте, что мы разрабатываем бота для сложных вопросов по документации. Вот как выглядит процесс с Prompt Chaining:
1. Извлечение ключевых данных
2. Создание вопросов и ответов
Теперь у нас есть список потенциальных вопросов для каждого раздела документа.
3. Формирование ответов на каждый вопрос
Модель выдаёт структурированные ответы, которые мы сможем использовать в боте.
4. Финальная проверка и корректировка
Мы получаем окончательные ответы, готовые к использованию в боте.
💡 Чем полезен метод?
— Контроль на каждом этапе: можно корректировать шаги и направлять модель, чтобы достичь нужного результата.
— Экономия времени: если что-то не так, не нужно переделывать всё с нуля — исправляем только нужные этапы.
— Понятность результата: каждый этап добавляет ясности, а не мешает модели «уходить в свои фантазии».
Как обычно, интересно узнать — пользуетесь ли вы такой практикой? Решаете ли сложные задачи с ИИ? Пишите, делитесь опытом в комментариях! 👇
#PromptChaining #PromptEngineering
Prompt Chaining или "цепочка промптов" - это техника, которая позволяет справляться с объёмными задачами, разбивая их на этапы и направляя нейросеть так, чтобы на каждом этапе получать нужный результат.
Суть метода: мы разбиваем задачу на несколько этапов, где каждый последующий использует результат предыдущего. В итоге, шаг за шагом, мы подводим нейросеть к финальному результату, не перегружая её изначально всеми требованиями и получая точные, понятные ответы.
🔍 Зачем нужен Prompt Chaining?
Согласитесь, бывает так: задаёшь модели вопрос с кучей условий, а в ответе она уходит в «свои размышления», и результат совсем не то, что мы ожидали. Это как попросить сделать ремонт квартиры и заодно выбрать цвет обоев, дизайн мебели и освещение — всё сразу. Проблема в том, что модель просто запутывается, и результат в итоге непредсказуем.
Вот тут и приходит на помощь метод цепочки промптов, где мы решаем задачу постепенно, на каждом этапе добавляя детали.
🔧 Как начать использовать Prompt Chaining?
1. Разбиваем задачу на этапы выполнения — в этом поможет сама нейросеть!
Если способ решения для нас новый, просто спрашиваем: «Помоги мне разбить задачу на логические этапы, чтобы шаг за шагом достичь нужного результата».
2. Создаём промежуточные промпты — формулируем запрос для каждого этапа: «Реши этап 1…».
3. Используем результаты каждого этапа для следующего запроса — например, «Сделай вывод на основе того, что было выполнено на предыдущем этапе».
4. Объединяем результаты в итоговый ответ — после прохождения всех этапов модель соберёт финальный ответ, учитывая все промежуточные результаты.
📊 Пример применения: создание QnA-бота для сложных запросов
Представьте, что мы разрабатываем бота для сложных вопросов по документации. Вот как выглядит процесс с Prompt Chaining:
1. Извлечение ключевых данных
Промпт: «Прочитай текст документа и определи основные темы и разделы. Перечисли их в виде списка».
2. Создание вопросов и ответов
Промпт: «На основе тем, которые ты выделила, сгенерируй список частых вопросов, которые могут задать пользователи по каждой теме».
Теперь у нас есть список потенциальных вопросов для каждого раздела документа.
3. Формирование ответов на каждый вопрос
Промпт: «Для каждого вопроса из списка создай точный и подробный ответ, обращаясь к тексту документа».
Модель выдаёт структурированные ответы, которые мы сможем использовать в боте.
4. Финальная проверка и корректировка
Промпт: «Проверь согласованность информации в каждом ответе и уточни детали, где это необходимо».
Мы получаем окончательные ответы, готовые к использованию в боте.
💡 Чем полезен метод?
— Контроль на каждом этапе: можно корректировать шаги и направлять модель, чтобы достичь нужного результата.
— Экономия времени: если что-то не так, не нужно переделывать всё с нуля — исправляем только нужные этапы.
— Понятность результата: каждый этап добавляет ясности, а не мешает модели «уходить в свои фантазии».
Как обычно, интересно узнать — пользуетесь ли вы такой практикой? Решаете ли сложные задачи с ИИ? Пишите, делитесь опытом в комментариях! 👇
#PromptChaining #PromptEngineering
Представьте, у вас сложная задача: тысячи путей, но только один — оптимальный. Как вы выберете лучший?
Нейросеть использует метод Tree of Thoughts.
🤔 Почему стоит узнать о Tree of Thoughts?
Представьте, что вы оптимизируете загрузку веб-сайта. Сначала работаете с изображениями, потом с кодом, потом с архитектурой. Tree of Thoughts поможет нейросети понять, какой путь эффективнее, проверяя шаги на каждом этапе.
Или вы разрабатываете AI-ассистента, которому нужно дать точный ответ на сложный вопрос. Он разбивает задачу на этапы, проверяет промежуточные шаги и выбирает лучший результат.
Этот метод поможет структурировать процесс и найти наилучшее решение.
🎯 Что в видео?
- Как техника помогает нейросети разбивать задачи на этапы и искать лучший вариант среди множества решений.
- Реальные примеры: от оптимизации приложений до работы над AI-ассистентами.
- Как построить "дерево решений", чтобы выбор был не случайным, а обоснованным.
🎥 Смотрите видео, чтобы разобраться в технике и применить её на своих задачах:
- видео на канале VK
- видео на канале RUTUBE
- видео на канале Youtube
По традиции 📕 скоро опубликуем пост с подробным объяснением метода..
Пишите в комментариях: сталкивались ли вы с задачами, где нужно было пройти через множество вариантов, чтобы найти правильный? Какой подход сработал для вас? 👇
#TreeOfThoughts #PromptEngineering #AI #LLM
Нейросеть использует метод Tree of Thoughts.
🤔 Почему стоит узнать о Tree of Thoughts?
Представьте, что вы оптимизируете загрузку веб-сайта. Сначала работаете с изображениями, потом с кодом, потом с архитектурой. Tree of Thoughts поможет нейросети понять, какой путь эффективнее, проверяя шаги на каждом этапе.
Или вы разрабатываете AI-ассистента, которому нужно дать точный ответ на сложный вопрос. Он разбивает задачу на этапы, проверяет промежуточные шаги и выбирает лучший результат.
Этот метод поможет структурировать процесс и найти наилучшее решение.
🎯 Что в видео?
- Как техника помогает нейросети разбивать задачи на этапы и искать лучший вариант среди множества решений.
- Реальные примеры: от оптимизации приложений до работы над AI-ассистентами.
- Как построить "дерево решений", чтобы выбор был не случайным, а обоснованным.
🎥 Смотрите видео, чтобы разобраться в технике и применить её на своих задачах:
- видео на канале VK
- видео на канале RUTUBE
- видео на канале Youtube
По традиции 📕 скоро опубликуем пост с подробным объяснением метода..
Пишите в комментариях: сталкивались ли вы с задачами, где нужно было пройти через множество вариантов, чтобы найти правильный? Какой подход сработал для вас? 👇
#TreeOfThoughts #PromptEngineering #AI #LLM
VK Видео
Как нейросети найти лучший вариант решения среди множества: метод Tree of Thoughts
В этом видео мы разбираем метод Tree of Thoughts — технику, которая помогает нейросетям находить лучший путь к решению задачи среди множества вариантов. Tree of Thoughts работает как "дерево решений", где каждый этап генерирует новый набор возможностей, и…
Этот метод помогает нейросети не просто дать один ответ, а разбить задачу на этапы, предложить несколько вариантов решений и выбрать лучший из них.
Что такое Tree of Thoughts?
Tree of Thoughts – это метод, который работает как система принятия решений. Вместо того чтобы решить задачу за один шаг, нейросеть:
- Строит дерево решений: Каждый шаг задачи разветвляется на несколько путей.
- Оценивает каждый путь: На основе логики, критериев или правил.
- Выбирает лучший маршрут: Двигается дальше по наиболее перспективному пути.
По сути, нейросеть анализирует задачу как человек, размышляющий над сложной задачей. Она не делает выбор "наугад", а систематически перебирает варианты.
Преимущества метода
- Экономия времени: Не нужно "гадать", какой путь выбрать — нейросеть сама находит оптимальный.
- Точность: Метод позволяет избежать ошибок, связанных с "тупиковыми" решениями.
- Простота проверки: Все этапы видны, что упрощает отладку и контроль.
- Подходит для сложных задач: Когда у задачи много возможных решений.
Как использовать Tree of Thoughts при программировании AI-ассистентов?
Если вы разрабатываете ассистента или другую систему на базе LLM, Tree of Thoughts помогает сделать модель более умной и гибкой. Вот как можно применить метод:
1. Декомпозиция задачи
Разбейте большую задачу на этапы. Например, если вы создаете AI, который помогает писать статьи, этапы могут быть такие:
- Генерация структуры статьи.
- Расширение каждого раздела.
- Проверка текста на соответствие требованиям.
- Редактирование и доработка.
2. Реализация через системные промпты
Вот пример системного промпта для ассистента:
Рассматривай задачу пошагово. Разбей ее на этапы, на каждом этапе предлагай несколько вариантов решений. Оцени каждый вариант по критериям полезности и продолжай движение по лучшему пути.Это помогает модели анализировать каждый шаг и выбирать оптимальный путь, а не генерировать текст сразу.
3. Добавьте проверку результатов
Интегрируйте в систему "чекер", который проверяет промежуточные шаги. Например, если задача связана с программированием, можно валидировать код после каждого этапа.
4. Обучение на основе обратной связи
Tree of Thoughts хорошо сочетается с обучением на основе подкрепления. Модель учится на собственных ошибках, анализируя, какие пути приводят к успешным результатам.
✋ Как использовать метод через обычные промпты?
Если вы не программист, а пользователь нейросети (например, ChatGPT), вот как вы можете применить Tree of Thoughts:
Пример 1: Оптимизация веб-сайта
Ваш запрос:
Давай решим, как ускорить загрузку сайта. Разбей задачу на этапы. На каждом этапе предложи варианты улучшений и оцени их. Продолжай, пока не получим оптимальный план.Как это работает:
Нейросеть сначала предложит этапы: сжатие изображений, оптимизация кода, настройка серверов.
Затем она рассмотрит варианты для каждого этапа.
После анализа предложит финальное решение.
Пример 2: Решение математической задачи
Ваш запрос:
Помоги решить задачу. На каждом шаге генерируй несколько вариантов решения, оценивай их и продолжай двигаться по лучшему пути.Что делает нейросеть:
Строит "дерево" возможных решений.
На каждом этапе оценивает, какой вариант ведет к правильному результату.
Постепенно находит оптимальный путь.
Где метод особенно полезен?
- Разработка AI-ассистентов. Например, при создании чат-ботов, которые могут вести диалог или отвечать на сложные вопросы.
- Оптимизация процессов. Ускорение работы приложений, улучшение UX/UI.
- Решение задач с множеством решений. Например, выбор архитектуры для IT-проекта.
- Анализ больших данных. Методика помогает выделять самые значимые аспекты.
Пишите, сталкивались ли вы с подобными задачами, и как бы вы применили Tree of Thoughts в своих проектах! 👇
#TreeOfThoughts #PromptEngineering
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
🧠 Как нейросеть знает то, чего не знает? Метод RAG для LLM — раскрываем секрет!
Представьте, что вам нужно получить точный ответ на вопрос, например по внутренней базе знаний, но нейросеть “не знает” его заранее. Что делать в таком случае?
Ответ кроется в применении метода Retrieval-Augmented Generation (RAG).
🤔 Что такое RAG?
С помощью RAG нейросеть становится умнее:
- Она “гуглит” информацию в базах данных или документах.
- Извлекает только нужные кусочки информации.
- Генерирует ответ на основе реальных данных, а не фантазий.
🎥 Смотрите видео на наших каналах:
- видео на канале Youtube
- видео на канале RUTUBE
По традиции 📕 скоро опубликуем пост с подробным объяснением самых полезных техник и методов.
💬 Что обсуждаем в видео:
- Что такое RAG и как он помогает LLM “узнавать” больше.
- Зачем нейросетям “гуглить” информацию.
- Шаблоны применения RAG.
- Техник улучшения отдельных этапов от индексации и поиска до рекурсивной генерации ответа.
- Способы проверки качества ответов.
- Примеры применения RAG.
👍 Поставьте, пожалуйста, лайк, если хотите видеть еще больше полезных видео!
#RAG #PromptEngineering #AI #LLM
Представьте, что вам нужно получить точный ответ на вопрос, например по внутренней базе знаний, но нейросеть “не знает” его заранее. Что делать в таком случае?
Ответ кроется в применении метода Retrieval-Augmented Generation (RAG).
🤔 Что такое RAG?
С помощью RAG нейросеть становится умнее:
- Она “гуглит” информацию в базах данных или документах.
- Извлекает только нужные кусочки информации.
- Генерирует ответ на основе реальных данных, а не фантазий.
🎥 Смотрите видео на наших каналах:
- видео на канале Youtube
- видео на канале RUTUBE
По традиции 📕 скоро опубликуем пост с подробным объяснением самых полезных техник и методов.
💬 Что обсуждаем в видео:
- Что такое RAG и как он помогает LLM “узнавать” больше.
- Зачем нейросетям “гуглить” информацию.
- Шаблоны применения RAG.
- Техник улучшения отдельных этапов от индексации и поиска до рекурсивной генерации ответа.
- Способы проверки качества ответов.
- Примеры применения RAG.
👍 Поставьте, пожалуйста, лайк, если хотите видеть еще больше полезных видео!
#RAG #PromptEngineering #AI #LLM
YouTube
Как нейросеть знает то, что не знает? Секрет в методе RAG для LLM
В видео разбираем большую обзорную статью-сборник (survey), в которой собраны разнообразные методы и практики для работы с Retrieval-Augmented Generation (RAG). Этот метод помогает LLM-моделям “узнавать” то, чего они изначально не знают.
Как это работает?…
Как это работает?…
👍2🔥1
🚨 Как взломать LLM? Методы атак и способы защиты 🚨
🔥 Новое видео — погружаемся в мир безопасности больших языковых моделей! Узнайте, какие угрозы подстерегают LLM-приложения, и как защитить свои проекты.
💡 Что вас ждет?
- Как работают атаки Prompt Injection, Jailbreaking, Prompt Leaking и другие.
- Реальные примеры взломов и их последствия.
- Как избежать утечек данных и дискредитации бизнеса.
- Лучшие практики и инструменты для защиты.
⚠️ Почему это важно?
LLM — мощный инструмент, но без надлежащей защиты они могут стать уязвимым звеном в вашем бизнесе. Научитесь предотвращать угрозы и делайте ваши проекты безопасными!
👉 Смотрите видео на всех площадках:
- YouTube
- RUTUBE
- VK
💬 Поделитесь в комментариях своим опытом: сталкивались ли вы с уязвимостями в LLM? А может сами пытались взломать ChatGPT?
#AI #LLM #Security #PromptEngineering
🔥 Новое видео — погружаемся в мир безопасности больших языковых моделей! Узнайте, какие угрозы подстерегают LLM-приложения, и как защитить свои проекты.
💡 Что вас ждет?
- Как работают атаки Prompt Injection, Jailbreaking, Prompt Leaking и другие.
- Реальные примеры взломов и их последствия.
- Как избежать утечек данных и дискредитации бизнеса.
- Лучшие практики и инструменты для защиты.
⚠️ Почему это важно?
LLM — мощный инструмент, но без надлежащей защиты они могут стать уязвимым звеном в вашем бизнесе. Научитесь предотвращать угрозы и делайте ваши проекты безопасными!
👉 Смотрите видео на всех площадках:
- YouTube
- RUTUBE
- VK
💬 Поделитесь в комментариях своим опытом: сталкивались ли вы с уязвимостями в LLM? А может сами пытались взломать ChatGPT?
#AI #LLM #Security #PromptEngineering
RUTUBE
Как взломать LLM? Разбираем основные методы атак и способы защиты
В этом видео мы рассказываем о том, как атакуют большие языковые модели (LLM) и как разработчики могут защитить свои приложения. Взломы, уязвимости, недочёты в промпт-инженеринге — всё это может привести к серьёзным последствиям для бизнеса. Мы объясним,…
👍6❤2🔥2👏1
Друзья, на третий день нашего марафона #ВажноЗнать поговорим о том, почему LLM ошибаются и галлюцинируют
А главное, как избежать или хотя бы снизить риск таких галлюцинаций?
Вы когда-нибудь сталкивались с тем, что LLM выдают неправдоподобные, но уверенные ответы? Надеюсь, что вы это заметили ;)
Это явление называется общим словом "галлюцинации", и в сегодняшнем видео мы разбираем:
- Что такое галлюцинации больших языковых моделей?
- Почему LLM склонны к фактическим ошибкам и выдумкам?
- Как снизить вероятность галлюцинаций в работе с LLM?
🔗 Смотрите видео на всех платформах:
- YouTube
- VK
- RUTUBE
Что вы узнаете из видео?
- Основные виды галлюцинаций и примеры: от фактических ошибок до бессвязных ответов.
- Причины, из-за которых модели "выдумывают" данные.
- Практические советы для уменьшения ошибок: настройка параметров, точные запросы, стратегии multi-shot.
- Разберем, как качество данных, метод генерации текста и контекст запроса влияют на ответы моделей.
Почему это важно?
Галлюцинации LLM могут быть безобидными, а могут ввести в заблуждение или даже создать серьезные проблемы. Научитесь работать с LLM правильно, чтобы извлечь максимум пользы от этой технологии.
#AI #LLM #GenerativeAI #PromptEngineering
А главное, как избежать или хотя бы снизить риск таких галлюцинаций?
Вы когда-нибудь сталкивались с тем, что LLM выдают неправдоподобные, но уверенные ответы? Надеюсь, что вы это заметили ;)
Это явление называется общим словом "галлюцинации", и в сегодняшнем видео мы разбираем:
- Что такое галлюцинации больших языковых моделей?
- Почему LLM склонны к фактическим ошибкам и выдумкам?
- Как снизить вероятность галлюцинаций в работе с LLM?
🔗 Смотрите видео на всех платформах:
- YouTube
- VK
- RUTUBE
Что вы узнаете из видео?
- Основные виды галлюцинаций и примеры: от фактических ошибок до бессвязных ответов.
- Причины, из-за которых модели "выдумывают" данные.
- Практические советы для уменьшения ошибок: настройка параметров, точные запросы, стратегии multi-shot.
- Разберем, как качество данных, метод генерации текста и контекст запроса влияют на ответы моделей.
Почему это важно?
Галлюцинации LLM могут быть безобидными, а могут ввести в заблуждение или даже создать серьезные проблемы. Научитесь работать с LLM правильно, чтобы извлечь максимум пользы от этой технологии.
#AI #LLM #GenerativeAI #PromptEngineering
YouTube
🤯 Почему LLM ошибаются? Можно ли избежать галлюцинаций?
Вы когда-нибудь сталкивались с тем, что LLM выдают неправдоподобные, но уверенные ответы? Надеюсь, что вы это заметили ;)
Это явление называется общим словом "галлюцинации", и в новом видео мы разбираем:
- Что такое галлюцинации больших языковых моделей?…
Это явление называется общим словом "галлюцинации", и в новом видео мы разбираем:
- Что такое галлюцинации больших языковых моделей?…
👍5❤4👏2
Контекстное окно ChatGPT в 2 раза больше чем у DeepSeek, но это не спасло их от скандала )
На четвертый день нашего марафона #ВажноЗнать разбираемся с тем, что такое контекстное окно и имеет ли значение его размер?
Когда мы общаемся с большой языковой моделью, она помнит не всё. У неё есть контекстное окно — своеобразная «рабочая память». Чем больше это окно, тем длиннее диалог она может удерживать в голове. Казалось бы чем больше тем лучше. Но есть нюансы! 🤔
Давайте разбираться:
🔹 Что такое контекстное окно и как оно измеряется?
🔹 Что такое токены и почему они важны?
🔹 Почему большие окна — это не всегда хорошо?
🔹 Как размер контекста влияет на качество ответов и безопасность?
🔗 Смотрите видео на всех платформах:
— YouTube
— VK
— RUTUBE
💬 Ждём ваши вопросы в комментариях — как часто у вас модели забывали что-то важное?
#AI #LLM #GenerativeAI #PromptEngineering
На четвертый день нашего марафона #ВажноЗнать разбираемся с тем, что такое контекстное окно и имеет ли значение его размер?
Когда мы общаемся с большой языковой моделью, она помнит не всё. У неё есть контекстное окно — своеобразная «рабочая память». Чем больше это окно, тем длиннее диалог она может удерживать в голове. Казалось бы чем больше тем лучше. Но есть нюансы! 🤔
Давайте разбираться:
🔹 Что такое контекстное окно и как оно измеряется?
🔹 Что такое токены и почему они важны?
🔹 Почему большие окна — это не всегда хорошо?
🔹 Как размер контекста влияет на качество ответов и безопасность?
🔗 Смотрите видео на всех платформах:
— YouTube
— VK
— RUTUBE
💬 Ждём ваши вопросы в комментариях — как часто у вас модели забывали что-то важное?
#AI #LLM #GenerativeAI #PromptEngineering
YouTube
💬 Контекстное окно LLM — что это и как оно влияет на работу моделей?
Когда мы говорим о больших языковых моделях (LLM), часто слышим термин «контекстное окно». Но что это на самом деле означает? 🤔
📲 Больше полезного контента на нашем Telegram-канале: https://t.me/aidialogs
В этом выпуске #ВажноЗнать мы разберём:
— Что такое…
📲 Больше полезного контента на нашем Telegram-канале: https://t.me/aidialogs
В этом выпуске #ВажноЗнать мы разберём:
— Что такое…
❤2🔥2
Что дороже? Обучение или инференс LLM? 💸
Пятый день нашего марафона #ВажноЗнать сегодня тема - "Инференс".
Каждый раз, когда вы общаетесь с голосовым помощником или используете чат-бота, за доли секунды происходит миллионы вычислений 🤯 Это всё благодаря инференсу — ключевому процессу в работе современных моделей искусственного интеллекта!
🔗 Смотрите видео на всех платформах:
- YouTube
- VK
- RUTUBE
🔍 Что вы узнаете из видео:
— Разницу между обучением и инференсом моделей ИИ.
— Как модели применяют полученные знания для предсказаний и решений.
— Примеры использования инференса, включая фильтрацию спама.
— Почему инференс обходится дороже обучения.
— Технологии и методы, ускоряющие инференс: специализированные чипы, сжатие моделей и middleware.
💡 Почему это важно: Понимание инференса помогает лучше использовать возможности ИИ, оптимизировать затраты и повышать эффективность ваших проектов. Узнайте, как современные технологии делают ИИ более мощным и доступным!
А вы угадали, что стоит дороже?
#AI #LLM #GenerativeAI #PromptEngineering
Пятый день нашего марафона #ВажноЗнать сегодня тема - "Инференс".
Каждый раз, когда вы общаетесь с голосовым помощником или используете чат-бота, за доли секунды происходит миллионы вычислений 🤯 Это всё благодаря инференсу — ключевому процессу в работе современных моделей искусственного интеллекта!
🔗 Смотрите видео на всех платформах:
- YouTube
- VK
- RUTUBE
🔍 Что вы узнаете из видео:
— Разницу между обучением и инференсом моделей ИИ.
— Как модели применяют полученные знания для предсказаний и решений.
— Примеры использования инференса, включая фильтрацию спама.
— Почему инференс обходится дороже обучения.
— Технологии и методы, ускоряющие инференс: специализированные чипы, сжатие моделей и middleware.
💡 Почему это важно: Понимание инференса помогает лучше использовать возможности ИИ, оптимизировать затраты и повышать эффективность ваших проектов. Узнайте, как современные технологии делают ИИ более мощным и доступным!
А вы угадали, что стоит дороже?
#AI #LLM #GenerativeAI #PromptEngineering
YouTube
Секреты инференса LLM: Почему так дорого и как ускорить?
Погружаемся в мир инференса и разбираем, что на самом деле происходит, когда модели искусственного интеллекта начинают работать на практике. 🚀
// Больше пользы на нашем Telegram-канале: https://t.me/aidialogs
🔍 Что вы узнаете:
Разница между обучением и…
// Больше пользы на нашем Telegram-канале: https://t.me/aidialogs
🔍 Что вы узнаете:
Разница между обучением и…
👍4❤1