ИИ

Автоматическое проектирование подсказок (APE)

Как ИИ помогает создавать идеальные промпты 1. Что такое APE? APE (Automatic Prompt Engineering) — это использование ИИ для автоматической генерации, оптимизации и тестирования промптов. Вместо того чтобы вручную подбирать формулировки, модель сама находит наиболее эффективные варианты. 🔹 Зачем нужно? 2. Как работает APE? Основные подходы ① Генерация промптов с помощью LLM Модель (например, GPT-4) […]

Конфигурация вывода LLM: Параметры и их влияние

При работе с языковыми моделями (LLM) важно правильно настраивать параметры генерации текста. Они влияют на качество, разнообразие и предсказуемость ответов. 1. Длина вывода (Max Tokens / Output Length) Что это?Максимальное количество токенов (слов/символов), которые модель может сгенерировать в ответе. Как работает? Рекомендации: Пример: 2. Температура (Temperature) Что это?Параметр, контролирующий случайность выбора слов: Как работает? Когда […]

Методы составления промптов для языковых моделей (LLM)

В этом руководстве рассмотрены различные методы создания эффективных промптов (подсказок) для больших языковых моделей (LLM), таких как Gemini, GPT и других. 1. Нулевой выстрел (Zero-Shot Prompting) Описание:Промпт содержит только описание задачи без примеров. Модель должна выполнить задачу, опираясь на свои предварительные знания. Пример: Когда использовать: 2. Одноразовый выстрел (One-Shot Prompting) Описание:Промпт содержит один пример выполнения […]

Ризонинг модели

Ризонинг модели (от англ. reasoning — рассуждение, логическое мышление) — это способность модели искусственного интеллекта (ИИ) анализировать информацию, выстраивать логические цепочки, делать выводы и решать задачи, требующие абстрактного или сложного мышления. Эта способность позволяет модели не просто обрабатывать данные, но и понимать контекст, находить закономерности и принимать решения на основе логики. Ключевые аспекты ризонинга: Примеры […]