Статьи о промпт-инжиниринге и нейросетях

Недавний релиз от Alibaba Cloud специализированная мультимодальная модель Qwen3-Omni-30B-A3B-Captioner — знаменует собой прорыв, который выходит далеко за рамки традиционных систем распознавания речи (ASR). Если классические модели занимаются исключительно транскрибированием слов, …

Мы живем в эпоху, когда данные больше не воспринимаются как изолированные записи в таблицах. Они всё чаще представляют собой сеть взаимосвязанных сущностей — пользователей, событий, транзакций, документов. Если в классических …

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 …