Пример реализации команды агентов
Файл config/agents.yaml
Файл config/tasks.yaml
#crewai
Файл config/agents.yaml
critic:
role: >
Критик
goal: >
Анализировать идеи критически, выявлять слабые места и потенциальные проблемы
backstory: >
Опытный аналитик с острым умом, который всегда находит недостатки и риски в любых предложениях
pragmatist:
role: >
Прагматик
goal: >
Оценивать практическую реализуемость идей и предлагать конкретные шаги
backstory: >
Практичный специалист, который фокусируется на том, как реально воплотить идеи в жизнь
user_advocate:
role: >
Представитель пользователей
goal: >
Защищать интересы пользователей и оценивать идеи с их точки зрения
backstory: >
Эксперт по пользовательскому опыту, который всегда думает о потребностях и удобстве конечных пользователей
idea_generator:
role: >
Генератор идей (Оптимист)
goal: >
Развивать и улучшать идеи, находить новые возможности и перспективы
backstory: >
Креативный мыслитель-оптимист, который видит потенциал в любой идее и умеет её развить
Файл config/tasks.yaml
discussion_task:
description: >
Проведите коллективное обсуждение идеи: {idea}
ВАЖНО: Это должна быть настоящая дискуссия с диалогом между участниками!
Процесс:
1. Критик высказывает свои опасения
2. Генератор идей отвечает на критику и предлагает решения
3. Прагматик оценивает предложенные решения
4. Представитель пользователей добавляет свою точку зрения
5. Все участники обсуждают спорные моменты
6. Приходят к общему выводу
Каждый участник должен реагировать на мнения других и вести диалог!
Организуйте настоящий диалог, а не просто сбор мнений!
expected_output: >
Всестороннее обсуждение идеи с выводами от каждого агента
agent: idea_generator
human_input: true
#crewai
👍4🔥4
Файл crew.py
Файл main.py
Запустить проект
#crewai
from typing import List
from crewai import Agent, Crew, Process, Task
from crewai.project import CrewBase, agent, crew, task
from crewai.agents.agent_builder.base_agent import BaseAgent
@CrewBase
class Team:
"""Команда для обсуждения идей с разными ролями"""
agents: List[BaseAgent]
tasks: List[Task]
@agent
def critic(self) -> Agent:
return Agent(
config=self.agents_config['critic'],
verbose=True
)
@agent
def pragmatist(self) -> Agent:
return Agent(
config=self.agents_config['pragmatist'],
verbose=True
)
@agent
def user_advocate(self) -> Agent:
return Agent(
config=self.agents_config['user_advocate'],
verbose=True
)
@agent
def idea_generator(self) -> Agent:
return Agent(
config=self.agents_config['idea_generator'],
verbose=True
)
@task
def discussion_task(self) -> Task:
return Task(
config=self.tasks_config['discussion_task']
)
@crew
def crew(self) -> Crew:
return Crew(
agents=self.agents,
tasks=self.tasks,
process=Process.sequential,
verbose=True
)
Файл main.py
import warnings
from team.crew import Team
warnings.filterwarnings("ignore", category=SyntaxWarning, module="pysbd")
def run():
"""Run the crew."""
idea = input("Ваш запрос (например, 'Открыть кофейню'): ")
try:
Team().crew().kickoff(inputs={"idea": idea})
except Exception as e:
raise Exception(f"An error occurred while running the crew: {e}")
Запустить проект
crewai run
#crewai
🔥7👍3
👉 Вступить в клуб
#crewai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6
Многие пробуют нейросети для работы с текстами или чтобы упростить рутинные задачи. Но результат часто разочаровывает.
С какими трудностями чаще всего сталкиваются:
✖️ модель пишет красиво, но не по делу
✖️ приходится десятки раз переформулировать запрос, а ответ всё равно не подходит
✖️ одно и то же задание даёт разные результаты — непредсказуемость мешает использовать нейросеть в работе
✖️ непонятно, как объяснить задачу модели так, чтобы она сделала именно то, что нужно
✖️ вместо экономии времени получается потеря времени
На самом деле проблема не в самой модели. Нейросеть работает ровно настолько хорошо, насколько точно сформулирован запрос.
Правильно составленный промпт превращает нейросеть в инструмент:
— для написания текстов под конкретные задачи
— для упрощения и автоматизации рутины
— для получения понятных и применимых ответов без “воды”
Я помогаю:
✅ разобрать ваши задачи и составить правильные промпты
✅ объясняю, как работать с LLM так, чтобы они давали предсказуемый результат
✅ обучаю простым приёмам, которые позволяют использовать нейросеть как помощника
Если хотите научиться получать результат, а не случайные ответы, 👉 пишите мне и записывайтесь на консультацию.
👉 @DJWOMS
С какими трудностями чаще всего сталкиваются:
✖️ модель пишет красиво, но не по делу
✖️ приходится десятки раз переформулировать запрос, а ответ всё равно не подходит
✖️ одно и то же задание даёт разные результаты — непредсказуемость мешает использовать нейросеть в работе
✖️ непонятно, как объяснить задачу модели так, чтобы она сделала именно то, что нужно
✖️ вместо экономии времени получается потеря времени
На самом деле проблема не в самой модели. Нейросеть работает ровно настолько хорошо, насколько точно сформулирован запрос.
Правильно составленный промпт превращает нейросеть в инструмент:
— для написания текстов под конкретные задачи
— для упрощения и автоматизации рутины
— для получения понятных и применимых ответов без “воды”
Я помогаю:
Если хотите научиться получать результат, а не случайные ответы, 👉 пишите мне и записывайтесь на консультацию.
👉 @DJWOMS
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6🔥3
Few-Shot Learning в промптах
Few-shot learning — это подход, при котором модель решает задачу, опираясь на несколько примеров (обычно 2–5). В контексте промптов это значит: вы показываете ИИ пары «запрос — ответ», и он учится воспроизводить логику и формат.
Зачем это нужно?
▫️Не нужно дообучать модель
▫️Работает с малым количеством данных
▫️Быстро, дёшево, эффективно
▫️Идеально для медицины, финансов, поддержки и других ниш с редкими данными
Как это работает и структура
Модель анализирует паттерны и применяет их к новому вводу.
Пример:
Ожидаемый ответ:
Где использовать?
✔️ Классификация (настроение, категории)
✔️ Переформулирование текста (разговорный → деловой стиль)
✔️ Извлечение данных (имена, даты, места) и т.д.
Советы:
- Давайте 2–5 релевантных и разнообразных примеров
- Используйте разделитель
- Сохраняйте одинаковый формат ответов
- Указывайте, какой нужен вывод: слово, JSON, список и т.д.
- Тестируйте и итерируйте
#ai #chatgpt
Few-shot learning — это подход, при котором модель решает задачу, опираясь на несколько примеров (обычно 2–5). В контексте промптов это значит: вы показываете ИИ пары «запрос — ответ», и он учится воспроизводить логику и формат.
Зачем это нужно?
▫️Не нужно дообучать модель
▫️Работает с малым количеством данных
▫️Быстро, дёшево, эффективно
▫️Идеально для медицины, финансов, поддержки и других ниш с редкими данными
Как это работает и структура
Пример 1 (запрос + ответ)
Пример 2 (запрос + ответ)
...
---
Новый запрос
Ответ:
Модель анализирует паттерны и применяет их к новому вводу.
Пример:
Отзыв: Еда была вкусной, обслуживание — на высшем уровне!
Эмоция: позитив
Отзыв: Ждал заказ 40 минут, а роллы были тёплыми.
Эмоция: негатив
---
Отзыв: Персонал грубый, музыка слишком громкая.
Эмоция:
Ожидаемый ответ:
негатив
— модель уловила ключевые признаки. Где использовать?
✔️ Классификация (настроение, категории)
✔️ Переформулирование текста (разговорный → деловой стиль)
✔️ Извлечение данных (имена, даты, места) и т.д.
Советы:
- Давайте 2–5 релевантных и разнообразных примеров
- Используйте разделитель
---
- Сохраняйте одинаковый формат ответов
- Указывайте, какой нужен вывод: слово, JSON, список и т.д.
- Тестируйте и итерируйте
#ai #chatgpt
🔥6
Рутина в бизнесе, которую можно отдать агентам
В бизнесе есть много процессов, которые повторяются и отнимают время: обработка заявок, отчёты, поддержка клиентов, подготовка документов.
Часто этим занимаются сотрудники вручную — хотя задачи однотипные и вполне можно поручить их агенту.
Примеры, где агенты уже применяются:
▫️ Поддержка клиентов — агент отвечает на типовые запросы, сортирует тикеты и подготавливает черновики ответов.
▫️ Отчёты и аналитика — сбор данных из разных систем и формирование структурированного отчёта с выводами.
▫️ Документы — извлечение данных из накладных, заполнение шаблонов, проверка корректности.
▫️ Маркетинг — генерация и адаптация текстов для рассылок и соцсетей, подбор заголовков и идей.
▫️ Внутренние процессы — напоминания, планирование задач, контроль сроков.
Разница в том, что агент работает не по жёсткому скрипту, а понимает контекст, может принимать решения и взаимодействовать с другими сервисами.
Для таких задач я использую CrewAI. Это инструмент, который позволяет собирать команду агентов, распределять роли и автоматизировать целые цепочки действий.
Что даёт консультация:
✅ разбор ваших процессов и поиск точек, где выгодно подключить агентов;
✅ рекомендации, как встроить CrewAI в работу;
✅ объяснение, как контролировать агентов и получать стабильный результат.
Если хотите понять, какие задачи в вашем бизнесе можно автоматизировать уже сейчас — 👉 пишите мне и записывайтесь на консультацию.
👉 @DJWOMS
В бизнесе есть много процессов, которые повторяются и отнимают время: обработка заявок, отчёты, поддержка клиентов, подготовка документов.
Часто этим занимаются сотрудники вручную — хотя задачи однотипные и вполне можно поручить их агенту.
Примеры, где агенты уже применяются:
▫️ Поддержка клиентов — агент отвечает на типовые запросы, сортирует тикеты и подготавливает черновики ответов.
▫️ Отчёты и аналитика — сбор данных из разных систем и формирование структурированного отчёта с выводами.
▫️ Документы — извлечение данных из накладных, заполнение шаблонов, проверка корректности.
▫️ Маркетинг — генерация и адаптация текстов для рассылок и соцсетей, подбор заголовков и идей.
▫️ Внутренние процессы — напоминания, планирование задач, контроль сроков.
Разница в том, что агент работает не по жёсткому скрипту, а понимает контекст, может принимать решения и взаимодействовать с другими сервисами.
Для таких задач я использую CrewAI. Это инструмент, который позволяет собирать команду агентов, распределять роли и автоматизировать целые цепочки действий.
Что даёт консультация:
Если хотите понять, какие задачи в вашем бизнесе можно автоматизировать уже сейчас — 👉 пишите мне и записывайтесь на консультацию.
👉 @DJWOMS
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Function Calling в AI: Как LLM взаимодействуют с внешними инструментами
Function calling — это способ, с помощью которого LLM может запрашивать данные у внешних систем, например, погоду, акции или базы данных.
Допустим, вы спрашиваете: "Какая погода в Москве?" — LLM не знает ответа без доступа к API сервиса погоды, но с помощью function calling она может получить точную информацию.
Как это работает?
1. AI формирует запрос "погода в Москве" и преобразует его в структурированный формат JSON.
2. Запрос отправляется на сервер, который выполняет действие, получает данные с сайта прогноза погоды.
3. Полученные данные возвращаются к AI, который формирует окончательный ответ: "Сегодня в Москве +15°C".
Пример
OpenAI ожидает
Function calling — это стратегический инструмент, позволяющий AI преодолеть ограничения внутренних знаний и взаимодействовать с реальным миром. Он делает модели более универсальными, способными решать задачи, требующие доступа к данным, расчетам или внешним системам.
#ai
Function calling — это способ, с помощью которого LLM может запрашивать данные у внешних систем, например, погоду, акции или базы данных.
Допустим, вы спрашиваете: "Какая погода в Москве?" — LLM не знает ответа без доступа к API сервиса погоды, но с помощью function calling она может получить точную информацию.
Как это работает?
1. AI формирует запрос "погода в Москве" и преобразует его в структурированный формат JSON.
2. Запрос отправляется на сервер, который выполняет действие, получает данные с сайта прогноза погоды.
3. Полученные данные возвращаются к AI, который формирует окончательный ответ: "Сегодня в Москве +15°C".
Пример
response = openai.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": "Погода в Москве?"}],
tools=[{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"parameters": {"city": "Москва"}
}
}]
)
# Обрабатываем вызов
if tool_call := response.choices[0].message.tool_calls:
weather = requests.get(f"https://api.weather.com/{tool_call.function.arguments['city']}").json()
# Возвращаем данные в чат
final = openai.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=[
{"role": "user", "content": "Погода в Москве?"},
response.choices[0].message,
{"role": "tool", "content": str(weather), "tool_call_id": tool_call.id}
]
)
print(final.choices[0].message.content)
OpenAI ожидает
role: "tool"
.Function calling — это стратегический инструмент, позволяющий AI преодолеть ограничения внутренних знаний и взаимодействовать с реальным миром. Он делает модели более универсальными, способными решать задачи, требующие доступа к данным, расчетам или внешним системам.
#ai
👍5
Агенты под задачи бизнеса
В отличие от простых ботов или макросов, агент:
▫️ понимает задачу в контексте;
▫️ может выполнять цепочку действий, а не только один шаг;
▫️ обращается к API, CRM, документам и сервисам;
▫️ адаптируется под изменения в процессе.
Примеры применения
Агент для заявок — принимает обращения, распределяет по приоритетам и подготавливает ответы.
Агент для отчётов — собирает данные из разных систем и формирует сводку в нужном формате.
Агент для маркетинга — генерирует тексты для рассылок, постов и помогает планировать публикации.
Я занимаюсь разработкой таких агентов на CrewAI.
Что входит в услугу:
✅ анализ бизнес-процесса и подбор подходящей архитектуры;
✅ проектирование и разработка агента или команды агентов;
✅ интеграция с вашими сервисами и настройка логики работы;
✅ обучение вашей команды, как пользоваться и контролировать результат.
Это не “универсальный бот”, а решение под конкретные задачи вашего бизнеса.
Если хотите разобраться, какой агент может реально экономить деньги и время вашей компании 👉 пишите мне.
Запишитесь на консультацию — вместе разберём, нужны ли вам агенты или процессы можно улучшить другими способами с помощью нейросетей.
👉 @DJWOMS
В отличие от простых ботов или макросов, агент:
▫️ понимает задачу в контексте;
▫️ может выполнять цепочку действий, а не только один шаг;
▫️ обращается к API, CRM, документам и сервисам;
▫️ адаптируется под изменения в процессе.
Примеры применения
Агент для заявок — принимает обращения, распределяет по приоритетам и подготавливает ответы.
Агент для отчётов — собирает данные из разных систем и формирует сводку в нужном формате.
Агент для маркетинга — генерирует тексты для рассылок, постов и помогает планировать публикации.
Я занимаюсь разработкой таких агентов на CrewAI.
Что входит в услугу:
Это не “универсальный бот”, а решение под конкретные задачи вашего бизнеса.
Если хотите разобраться, какой агент может реально экономить деньги и время вашей компании 👉 пишите мне.
Запишитесь на консультацию — вместе разберём, нужны ли вам агенты или процессы можно улучшить другими способами с помощью нейросетей.
👉 @DJWOMS
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8
In-Context Learning — обучение LLM в контексте
Одна из самых сильных сторон больших языковых моделей — способность учиться на лету, без дообучения или изменения параметров. Это и есть In-Context Learning (ICL).
Когда вы вводите промпт с инструкцией или примерами, модель не "знает" их заранее. Она буквально строит логику ответа внутри текущего контекста. Контекст становится временной "памятью" и пространством для рассуждений.
Почему это важно?
▪️ ICL позволяет использовать одну и ту же модель для десятков задач без отдельного обучения.
▪️ Качество ответа напрямую зависит от того, как мы формулируем подсказку: порядок информации, стиль и даже примеры в промпте способны радикально менять результат.
▪️ Это фундамент для техник вроде few-shot prompting и chain-of-thought.
Чем ICL отличается от few-shot?
Few-shot prompting — это частный случай In-Context Learning. Мы даём модели несколько примеров "вопрос–ответ", чтобы она уловила шаблон.
Но ICL шире: модель может адаптироваться даже без примеров (zero-shot) или с одним примером (one-shot) — достаточно правильно задать инструкцию.
Пример one-shot In-Context Learning
#ai #icl
Одна из самых сильных сторон больших языковых моделей — способность учиться на лету, без дообучения или изменения параметров. Это и есть In-Context Learning (ICL).
Когда вы вводите промпт с инструкцией или примерами, модель не "знает" их заранее. Она буквально строит логику ответа внутри текущего контекста. Контекст становится временной "памятью" и пространством для рассуждений.
Почему это важно?
▪️ ICL позволяет использовать одну и ту же модель для десятков задач без отдельного обучения.
▪️ Качество ответа напрямую зависит от того, как мы формулируем подсказку: порядок информации, стиль и даже примеры в промпте способны радикально менять результат.
▪️ Это фундамент для техник вроде few-shot prompting и chain-of-thought.
Чем ICL отличается от few-shot?
Few-shot prompting — это частный случай In-Context Learning. Мы даём модели несколько примеров "вопрос–ответ", чтобы она уловила шаблон.
Но ICL шире: модель может адаптироваться даже без примеров (zero-shot) или с одним примером (one-shot) — достаточно правильно задать инструкцию.
Пример one-shot In-Context Learning
Задача: Определи тональность отзыва (Позитивный, Нейтральный или Негативный).
Пример:
Отзыв: "Очень понравился сервис, всё быстро и удобно."
Ответ: Позитивный
---
Отзыв: "Поддержка ответила быстро, помогли решить проблему."
Ответ:
#ai #icl
👍6 3
🚀 Не стройте ракету, пока не собрали бумажный самолёт
Один из главных рисков в запуске IT-продукта — застрять в бесконечной доработке и не выйти на рынок.
В комьюнити Короче, Капитан делают по-другому.
Челлендж: 12 запусков за 12 месяцев.
✅ Разработка и запуск — за 1 месяц
✅ Минимальные вложения (средний бюджет на продвижение — $150)
✅ Честный разбор: что получилось, а что — нет
Формула проста:
1 запуск = 1 функция = решение 1 проблемы
Три главных правила:
⚡️Проверенный спрос, а не догадки
⚡️ Быстрый запуск без перфекционизма
⚡️ Только США и ЕС — там платят за удобство
Канал Короче, Капитан показывает запуск, продвижение и доход по каждому продукту в реальном времени.
Без иллюзий, без теорий — только работающие подходы и реальные цифры.
👉 Подписаться: @its_capitan
Реклама: ИП Зуев Игорь Владимирович, ИНН: 360408359441, Erid: 2Vtzqxm37Ge
Один из главных рисков в запуске IT-продукта — застрять в бесконечной доработке и не выйти на рынок.
В комьюнити Короче, Капитан делают по-другому.
Челлендж: 12 запусков за 12 месяцев.
✅ Разработка и запуск — за 1 месяц
✅ Минимальные вложения (средний бюджет на продвижение — $150)
✅ Честный разбор: что получилось, а что — нет
Формула проста:
1 запуск = 1 функция = решение 1 проблемы
Три главных правила:
⚡️Проверенный спрос, а не догадки
⚡️ Быстрый запуск без перфекционизма
⚡️ Только США и ЕС — там платят за удобство
Канал Короче, Капитан показывает запуск, продвижение и доход по каждому продукту в реальном времени.
Без иллюзий, без теорий — только работающие подходы и реальные цифры.
👉 Подписаться: @its_capitan
Реклама: ИП Зуев Игорь Владимирович, ИНН: 360408359441, Erid: 2Vtzqxm37Ge
🤬4 3👍2👎1🔥1
Длинные промпты позволяют учитывать больше данных, но без структуры они снижают точность ответов. Основная задача — удерживать баланс между объёмом и структурой.
Основные подходы:
▫️ Определите цель и четко сформулируйте, что нужно получить от модели. Например: "Извлеки ключевые идеи из документа и сформулируйте их в виде списка".
▫️ Текст разбивайте на логические части: списки, блоки, подзаголовки.
▫️ Удалите лишнюю информацию, оставьте только ключевые данные.
▫️ Разбивайте задачи на шаги.
▫️ Указывайте формат ответа (список, JSON и т.п.).
▫️ Учитывайте ограничения модели, проверяйте поддерживаемое количество токенов
В новых моделях расширено контекстное окно (до 100K токенов, Claude 1M токенов) и поддерживается интеграция с RAG для доступа к внешним данным. Качество зависит от структуры, а не от объёма.
Длинные промпты требуют строгой организации информации. Чёткая структура и форматирование, повышают точность и снижают риск потери данных.
👉 Мой клуб по нейросетям
#ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Chain-of-Thought логика через пошаговые объяснения
Chain-of-Thought (CoT) — это метод, позволяющий LLM формировать и объяснять логику решения задач. В отличие от стандартных ответов, модель выводит пошаговое рассуждение, что повышает точность и прозрачность. Например, при решении уравнения или анализа текста LLM объясняет каждый этап.
В чем польза
1. Понятнее человеку, видно ход решения.
2. Меньше ошибок, каждый шаг можно проверить.
3. Понятно, как получен вывод.
4. Обучающий эффект, рассуждения можно повторно использовать.
Области применения
- Математика
- Генерация кода
- Анализ текста
- Решение задач по логике и головоломок
- Планирование и стратегия
- Принятие решений, оценка "за" и "против" с рассуждениями
- Анализ данных и таблиц
- Научные объяснения, анализа исследования
- Обучение и экзаменационные задачи
- Юридический анализ, логика применения закона или правил к конкретному кейсу
Применение
🔹 Используйте промпты с подсказками
- Например: "Объясни каждый шаг решения" и модель покажет логику
🔹 Попросите модель уточнить объяснения или привести примеры
🔹 Комбинируйте CoT с Role Prompting или Few-Shot Learning
Вариант без CoT
Вариант с CoT, просим пошаговое рассуждать
Примечание: поддержка детальных рассуждений зависит от модели и запроса. На сложных задачах добавляйте примеры и проверяйте факты.
#ai #cot
Chain-of-Thought (CoT) — это метод, позволяющий LLM формировать и объяснять логику решения задач. В отличие от стандартных ответов, модель выводит пошаговое рассуждение, что повышает точность и прозрачность. Например, при решении уравнения или анализа текста LLM объясняет каждый этап.
В чем польза
1. Понятнее человеку, видно ход решения.
2. Меньше ошибок, каждый шаг можно проверить.
3. Понятно, как получен вывод.
4. Обучающий эффект, рассуждения можно повторно использовать.
Области применения
- Математика
- Генерация кода
- Анализ текста
- Решение задач по логике и головоломок
- Планирование и стратегия
- Принятие решений, оценка "за" и "против" с рассуждениями
- Анализ данных и таблиц
- Научные объяснения, анализа исследования
- Обучение и экзаменационные задачи
- Юридический анализ, логика применения закона или правил к конкретному кейсу
Применение
🔹 Используйте промпты с подсказками
- Например: "Объясни каждый шаг решения" и модель покажет логику
🔹 Попросите модель уточнить объяснения или привести примеры
🔹 Комбинируйте CoT с Role Prompting или Few-Shot Learning
Вариант без CoT
Ответь одним числом.
Клиент купил 3 товара по 1200.
Скидка 15% применяется только к товарам.
Промокод −200 применяется после скидки, но до доставки.
Доставка 350 (без НДС).
НДС 20% начисляется только на товары после скидки и промокода; доставку не облагай.
Какова итоговая сумма к оплате?
Вариант с CoT, просим пошаговое рассуждать
Решай по шагам и показывай промежуточные суммы. Не округляй до финала.
В конце выведи строку строго в формате: Итог: <число>
Исходные данные:
— 3 товара по 1200
— Скидка 15% на товары
— Промокод −200 после скидки
— Доставка 350 без НДС
— НДС 20% только на товары
Примечание: поддержка детальных рассуждений зависит от модели и запроса. На сложных задачах добавляйте примеры и проверяйте факты.
#ai #cot
🔥12👍1
Рассуждение (reasoning) в LLM: ключ к решению сложных задач
В современных LLM рассуждение позволяет моделям анализировать данные, принимать обоснованные решения и решать задачи, требующие логики. Например, вместо простого ответа на вопрос о времени в пути, модель может объяснить шаги расчета.
Рассуждение в LLM — это способность модели выявлять закономерности, связывать информацию и обосновывать выводы. Это важно для задач анализа, прогнозирования и создания новых знаний.
Chain-of-Thought (CoT) — метод, который заставляет модель формировать логические цепочки. Например, при решении математической задачи модель объясняет каждый шаг.
ReAct Prompting — комбинированный подход, объединяющий рассуждение и действия. Модель может выполнять вычисления или поиск информации, а затем обосновывать результат.
Применение
- Решение математических и логических задач.
- Анализ текста, суммирование документов или поиск ключевых моментов.
- Автоматизация обслуживания клиентов, ответы на запросы и обработка жалоб.
- Рассуждение повышает точность ответов в критических областях (медицина, финансы).
- и т.д и т.п.
Во многих современных LLM уже встроено рассуждение которое можно активировать. ChatGPT 5 сам принимает решение когда нужно включить рассуждение.
👉 Мой частный клуб по нейросетям
#ai #reasoning
В современных LLM рассуждение позволяет моделям анализировать данные, принимать обоснованные решения и решать задачи, требующие логики. Например, вместо простого ответа на вопрос о времени в пути, модель может объяснить шаги расчета.
Рассуждение в LLM — это способность модели выявлять закономерности, связывать информацию и обосновывать выводы. Это важно для задач анализа, прогнозирования и создания новых знаний.
Chain-of-Thought (CoT) — метод, который заставляет модель формировать логические цепочки. Например, при решении математической задачи модель объясняет каждый шаг.
ReAct Prompting — комбинированный подход, объединяющий рассуждение и действия. Модель может выполнять вычисления или поиск информации, а затем обосновывать результат.
Применение
- Решение математических и логических задач.
- Анализ текста, суммирование документов или поиск ключевых моментов.
- Автоматизация обслуживания клиентов, ответы на запросы и обработка жалоб.
- Рассуждение повышает точность ответов в критических областях (медицина, финансы).
- и т.д и т.п.
Во многих современных LLM уже встроено рассуждение которое можно активировать. ChatGPT 5 сам принимает решение когда нужно включить рассуждение.
👉 Мой частный клуб по нейросетям
#ai #reasoning
👍2