CELua[RU]
    • Категории
    • Последние
    • Метки
    • Популярные
    • Пользователи
    • Группы
    • Зарегистрироваться
    • Войти

    Рекомендации для изучения промтинга LLM

    Запланировано Прикреплена Закрыта Перенесена AI-инструменты
    2 Сообщения 1 Posters 21 Просмотры 1 Watching
    Загружаем больше сообщений
    • Сначала старые
    • Сначала новые
    • По количеству голосов
    Ответить
    • Ответить, создав новую тему
    Авторизуйтесь, чтобы ответить
    Эта тема была удалена. Только пользователи с правом управления темами могут её видеть.
    • MasterGHM Не в сети
      MasterGH Администраторы
      отредактировано 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!

      1 ответ Последний ответ Ответить Цитировать 0
      • MasterGHM Не в сети
        MasterGH Администраторы
        отредактировано

        🌐 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?

        1. 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).
        2. 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."
        3. 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?

        1. Поэкспериментируйте в Google Gemini (бесплатно) с загрузкой PDF/изображений.
        2. Для кода: Llama 3 с LLaVA (туториал).
        3. 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.

        1 ответ Последний ответ Ответить Цитировать 0

        • 1 / 1
        • Первое сообщение
          Последнее сообщение
        Powered by NodeBB | Contributors
        СeLua[RU] 2025©