Рекомендации для изучения промтинга LLM
-
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!
-
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).
- OpenAI GPT-4o (
-
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."
- Четко указывайте тип данных:
-
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.
-