The post has been translated automatically. Original language: Russian
Insight into working with llm
Инсайт работы с ллм
Here are 10 practical insights that really help when working with LLM (Large Language Models — large language models, for example, ChatGPT, Claude, Gemini):
- Formulate the query clearly, the more specific and clearer your question or task is — the more useful and accurate the answer will be given by the model.
- Use system prompts and add instructions in the style of: “You are a Python expert”, “Answer only on the topic of the task”. This greatly affects the style and relevance of the output.
- Break down complex tasks into parts. If the problem is large, divide it into subtasks and send it one at a time: this way LLM will better handle the details.
- Let's give context to the history of the dialogue, examples of input and output data, code snippets — this helps the model to better “understand” the task.
- Check the facts LLM sometimes fantasizes (hallucinates), especially on rare or fresh topics. It is important to check what you have received with official sources.
- Use the temperature and generation parameters, lower the temperature to get more predictable and formal responses, and raise it for creativity.
- Try to avoid double and overly long questionSmodel works better with unambiguous, short queries.
- Experiment with output formats, ask for an answer in the form of a list, table, code, markdown — this can make it easier to read.
- Automate routine tasks.LM does an excellent job of generating boilerplate code, documentation, unit tests, SQL queries, and commit descriptions.
- Don't be afraid to ask clarifying questions if the answer is wrong, give a clarification or correction. The model is able to learn in one session.
Вот 10 практических инсайтов, которые реально помогают при работе с LLM (Large Language Models — большие языковые модели, например, ChatGPT, Claude, Gemini):
- Чётко формулируйте запросЧем конкретнее и яснее ваш вопрос или задача — тем более полезный и точный ответ даст модель.
- Используйте системные промптыДобавляйте инструкции в стиле: “Ты — эксперт по Python”, “Отвечай только по теме задачи”. Это сильно влияет на стиль и релевантность вывода.
- Разбивайте сложные задачи на частиЕсли проблема большая, делите её на подзадачи и отправляйте поочередно: так LLM лучше справится с деталями.
- Давайте контекстУказывайте историю диалога, примеры входных и выходных данных, фрагменты кода — это помогает модели лучше “понимать” задачу.
- Проверяйте фактыLLM иногда фантазирует (галлюцинирует), особенно на редких или свежих темах. Важно сверять полученное с официальными источниками.
- Используйте температурy и параметры генерацииСнижайте температуру для получения более предсказуемых и формальных ответов, повышайте — для креативности.
- Старайтесь избегать двойных и слишком длинных вопросовМодель лучше работает с однозначными, короткими запросами.
- Экспериментируйте с форматами выводаПросите выдавать ответ в виде списка, таблицы, кода, markdown — это может облегчить восприятие.
- Автоматизируйте рутинные задачиLLM отлично справляется с генерацией boilerplate-кода, документации, unit-тестов, SQL-запросов, описаний к коммитам.
- Не бойтесь задавать уточняющие вопросыЕсли ответ не тот — дайте уточнение или поправку. Модель способна учиться в рамках одной сессии.
