Рекомендации для изучения промтинга LLM

MasterGH

Обязательно к изучению для любого технаря: как эффективно работать с LLM через промты

Эта книга – must-read для понимания принципов составления промтов (запросов) к большим языковым моделям (LLM). Без этих знаний взаимодействие с ИИ будет поверхностным и неэффективным.

Что такое LLM? (Spoiler)
Большая языковая модель (LLM) – это нейросеть, обученная на огромных массивах текстовых данных (книги, статьи, код, диалоги). Её ключевые особенности:

Миллиарды параметров – чем их больше, тем "умнее" модель.

Понимание контекста – LLM улавливают связи между словами, идеями и даже абстрактными концепциями.

Генерация текста – от простых ответов до сложных аналитических выводов.

Мультизадачность – перевод, суммаризация, программирование, креативное письмо и многое другое.

Где прочитать?
- Kaggle (требуется аккаунт)
- PDF (Google Drive, прямое скачивание)

---

Полный план погружения в мир LLM и промт-инжиниринга

1️⃣ VPN – без него никуда

Современные технологии развиваются там, где нет блокировок. Без VPN вы:
- Не получите доступ к лучшим LLM (Claude, Gemini, некоторые версии GPT).
- Не сможете тестировать API (например, через OpenRouter).
- Пропустите ключевые обучающие материалы (курсы, документация, обсуждения).
Да, VPN – это дополнительный шаг, но без него вы останетесь в "информационном вакууме".

2️⃣ Промт-инжиниринг – искусство формулировки запросов

- Это не просто "задать вопрос", а контролировать вывод модели.
- Нужно учиться:

Чётко ставить задачи ("напиши код" vs. "напиши оптимизированную функцию на Python, которая...").
Управлять форматом ответа (JSON, Markdown, таблицы).
Использовать примеры (few-shot prompting).
Книга выше – отличный старт, но дальше нужно экспериментировать.

3️⃣ Архитектура Transformer – основа всех современных LLM

- Сложная? Да. Можно разобраться в базе? Абсолютно.
- Ключевые компоненты:

Self-Attention – как модель "понимает" связи между словами.
Токенизация – как текст превращается в числа.
Контекстное окно – почему модели "забывают" начало длинного текста.
Рекомендую видео с VPN (например, MIT или Stanford лекции).

4️⃣ Запустите локальную модель (хотя бы 7B параметров)

- Почему? Чтобы понять ограничения LLM.
- Примеры: Llama 3, Mistral, Phi-3.
- Сравните ответы с GPT-4o или Claude 3 – разница будет очевидна.
Это даст понимание, когда использовать облачные модели, а когда хватит локальных.

5️⃣ Google Android Studio AI – скрытый gem

- Два окна: ваш запрос vs. результат.
- Идеально для:

Сравнения разных формулировок.
Тестирования контекстного понимания.
Экспериментов с кодогенерацией.

6️⃣ Работа с API (DeepSeek, OpenRouter и др.)

- Что важно изучить:

Роли (system, user, assistant) – как управлять поведением модели.
Параметры (temperature, top_p, max_tokens) – тонкая настройка ответов.
Streaming – как получать ответ по частям.
Попробуйте отправить запрос с разными параметрами и сравните вывод.

7️⃣ AI-агенты – следующий уровень автоматизации

- Как работают? Модель генерирует JSON-инструкции, которые выполняет агент.
- Примеры использования:

Автоматические сводки новостей (агент парсит сайты и присылает вам на почту).
Локальные скрипты (например, агент переименовывает файлы по заданному шаблону).
- Сервисы для быстрого создания агентов:
AutoGPT
LangChain
Microsoft Autogen

---

Зачем всё это нужно?

Преимущество	Пример
Избавление от рутины	Автоматизация документооборота, генерация отчётов.
Ускорение разработки	Поиск багов, написание тестов, объяснение кода.
Доступ к знаниям	Вместо чтения документации – сразу рабочий пример.
Кастомизация	Агенты под ваши конкретные задачи (например, мониторинг соцсетей).

Промт-инжиниринг – это "программирование 2.0", где вы управляете не кодом, а интеллектом.

---

Что дальше?

- Экспериментируйте с разными моделями.
- Тестируйте агентов на реальных задачах.
- Делитесь промтами – это новая форма коллективного знания.

P.S. Да, тема огромная, но начать можно с малого – книги и пары экспериментов. Главное – не останавливаться!

MasterGH

Мультимодальные LLM: когда ИИ видит, слышит и понимает контекст

Что это?
Модели, способные одновременно обрабатывать текст, изображения, аудио и видео. Это не просто "распознавание картинок", а глубокое понимание связей между разными типами данных.

Пример работы:
Загружаете фото схемы электронной платы + текстовый запрос: "Найди ошибку в разводке конденсатора C7 и предложи исправление в формате KiCad".
Модель:
1️⃣ Анализирует изображение,
2️⃣ Сопоставляет с текстовым контекстом,
3️⃣ Генерирует инструкцию с исправлением.

---

Ключевые возможности и применение

Тип данных	Что умеет модель	Практическое применение
Текст + Изображение	Описание сцен, анализ графиков, чтение рукописных заметок	Автоматизация документооборота, генерация ALT-текста, поиск дефектов на чертежах
Текст + Аудио	Транскрибация с контекстным анализом, генерация эмоциональной речи	Виртуальные ассистенты с "характером", анализ колл-центров, озвучка презентаций
Видео + Текст	Понимание сюжета, поиск ключевых моментов, аннотирование	Автосуммаризация записей встреч, модерация контента, создание монтажных листов

---

️ Как работать с мультимодальностью?

Выбор инструментов:
- OpenAI GPT-4o (vision + text + voice) — через API или ChatGPT.
- Google Gemini 1.5 — поддерживает до 1 млн токенов контекста (включая видео!).
- Open-source: LLaVA, Fuyu-8B (можно запустить локально с GPU).
Специфика промтов:
- Четко указывайте тип данных:
  "Проанализируй скриншот ошибки (вложение 1) и лог-файл (вложение 2). Предложи 3 решения."
- Управляйте фокусом:
  "Сравни графики продаж за 2023 и 2024 (PDF-страница 5). Сосредоточься на падении в Q3."
- Используйте ролевые модели:
  "Ты инженер-электронщик. По фото прототипа определи, где перегревается компонент."
Технические требования:
- Для локальных моделей: GPU с 8+ GB VRAM (например, LLaVA-1.6 требует NVIDIA RTX 3090).
- В облаке: API с поддержкой multipart/form-data (для загрузки бинарных файлов).

---

Зачем это технарю?

- Автоматизация сложных задач:

Запрос: "По видео сборки робота составь checklist для тестирования (вывод в Markdown)".
Результат: Готовый чеклист с привязкой к временным меткам.
- Работа с документацией:
Анализ сканов ТУ, схем, диаграмм без ручного ввода данных.
- Быстрый прототипинг:
"Сгенерируй UI для приложения по этому наброску на салфетке (фото) + описание функционала (текст)".

---

️ Ограничения (на 2025 год):

- Точность распознавания: Может ошибаться в деталях (например, номера микросхем на фото).
- Контекстное окно: Видео длительностью >10 мин часто требуют препроцессинга.
- Стоимость: Мультимодальные API в 3-5x дороже текстовых (например, GPT-4o vision — $5-15 за 1к запросов).

---

Как начать?

Поэкспериментируйте в Google Gemini (бесплатно) с загрузкой PDF/изображений.
Для кода: Llama 3 с LLaVA (туториал).
Протестируйте API через OpenRouter (поддержка >30 мультимодальных моделей).

Главный принцип: Мультимодальность — не замена текстовым LLM, а мощное расширение для задач, где контекст требует визуала или звука.