Статьи о промпт-инжиниринге и нейросетях

Обычные базы данных (БД) хранят информацию в привычном формате: строки, числа, даты. Поиск в них основан на точном совпадении или фильтрации по определённым критериям. Например, вы ищете пользователя по имени …

В мире искусственного интеллекта (ИИ) и генеративных моделей, таких как GPT, Claude, Qwen и другие, качество ответа напрямую зависит от того, насколько точно пользователь сформулировал задачу. Ключевым элементом эффективного промпта …

В современном мире искусственного интеллекта, где большие языковые модели (LLM) всё чаще используются для генерации текста и решения сложных задач, качество и надёжность их ответов становятся критически важными. Однако даже …

Chain-of-Thought (CoT) — техника prompt-инжиниринга, при которой модель не просто выдает ответ, а показывает промежуточные шаги рассуждения. Это повышает точность на сложных задачах и делает выводы прозрачными и проверяемыми.

Почему …

Большие языковые модели уже умеют писать и отвечать. Чтобы они были надёжнее в математике, коде и аналитике, их нужно побуждать к пошаговому рассуждению — тогда виден не только ответ, но …

Почему контекст важен в промптах

В LLM контекст играет ключевую роль в обеспечении точности и полезности ответов. Однако длинные промпты могут вызывать сложности: модели могут терять фокус, искажать информацию …

Function Calling — это ключевой механизм, позволяющий искусственному интеллекту (AI) взаимодействовать с внешними системами, инструментами и базами данных. В эпоху, где большие языковые модели (LLM) становятся основными помощниками в бизнесе, …

В современном мире искусственного интеллекта (AI) способность моделей быстро адаптироваться к новым задачам без огромных объемов данных становится ключевым фактором успеха.

Few-shot learning в промптах — это метод, который …