Как я перестал «вайбкодить» с LLM и собрал процесс разработки, который не разваливает проект
Как я перестал “вайбкодить” с LLM и собрал процесс разработки, который не разваливает проект
Управляем поведением LLM: краткосрочные профили и их ограничения
В предыдущей части статьи
Повторяй промт дважды — и нейросеть станет умнее. Это реально работает
Ещё раз: повторяй промт дважды — и нейросеть станет умнее. Это реально работает!Пример повторящегося промта со вставкой посерединеИсследователи Google Яньив Левиатан, Матан Кальман и Йосси Матиас
Проблемы людей и нейросетей
Эта статья написана без участия ИИ. Для простых смертных. Упрощена.Сейчас тренд на замену людей нейросетями, вайбкодинг, и другие вещи, которые завернуты в фантик «Беззаботного будущего», всё это мне напоминает предыдущий тренд, который был до появления ИИ — «Успешный успех». Нам продают не технологии, а чувства простоты, на которое люди каждый раз охотно ведутся.По ощущениям, это тот же барабан с цифрами 777, нам показывают пару удачных прокруток, «джекпоты», счастливые лица, а реальная статистика, цена попыток, и неизбежные промахи остаются за кадром.
Объяснение галлюцинаций LLM
Примечание: этот текст ориентирован на разработчиков, работающих с большими языковыми моделями, но его ценность для аналитиков заключается в том, что он предлагает конкретные методы для повышения точности и надежности данных, используемых в аналитике. Важно, что аналитику не нужно быть экспертом в разработке ИИ, чтобы воспользоваться этими подходами. Внедрив эти подходы, аналитики могут минимизировать риски ошибок и сделать свои отчеты и прогнозы более точными, основанными на надежных данных
Базовый минимум. Часть 2: промпт-инжиниринг
Дисклеймер: данная лекция подготовлена в первую очередь для непрофильных студентов магистратуры и аспирантуры, которые используют ИИ в учебной, исследовательской и профессиональной деятельности. Материал носит вводный характер и содержит намеренные упрощения. В то же время лекция может быть полезна и более широкой аудитории пользователей ИИ. Буду признателен за замечания и предложения по улучшению.Серия «Базовый минимум» (4 части): Базовый минимум. Часть 1: большие языковые модели;Базовый минимум. Часть 2: промпт-инжиниринг (вы здесь);
Как мы автоматизировали процесс найма с помощью LLM и сократили ручной труд HR на 70%
Первичный скрининг сотен резюме — знакомая многим компаниям «боль»: он отнимает до 80% времени рекрутёров. Наш эксперимент по внедрению LLM в процесс найма показал, что даже простая модель может стать мощным союзником, если возьмёт на себя самую монотонную часть работы.
Генеративный ИИ как партнер для мозгового штурма: ломаем креативный ступор неочевидными методами
Что мы обычно получаем, задавая вопрос из серии: «Придумай 10 идей для поста про нашу крутую фичу»! Список банальностей уровня «Сегодня расскажем о преимуществах...» и с тоской закрываем чат. Генеративный ИИ в такой роли — как стажер-энтузиаст, который усердно пересказывает техзадание. Скучно и неэффективно. А что, если сменить парадигму?
