Бұл жазба автоматты түрде аударылған. Бастапқы тіл: Орысша
LLM-мен жұмыс туралы түсінік
Инсайт работы с ллм
Міне, LLM-мен жұмыс істеуге көмектесетін 10 практикалық түсінік (үлкен Тіл модельдері-chatgpt, Claude, Gemini сияқты үлкен тілдік модельдер):
- Сұрауыңызды нақтырақ және нақтырақ тұжырымдаңыз Сіздің сұрағыңыз немесе тапсырмаңыз-модель неғұрлым пайдалы және дәл жауап береді.
- Жүйелік prompt қолданыңыз: "сіз Python сарапшысысыз", "тек тапсырма тақырыбына жауап беріңіз"стиліндегі нұсқауларды қосыңыз. Бұл шығудың стилі мен өзектілігіне қатты әсер етеді.
- Күрделі тапсырмаларды бөліктерге бөліңізегер мәселе үлкен болса, оны ішкі тапсырмаларға бөліп, кезекпен жіберіңіз: осылайша LLM бөлшектерді жақсырақ орындайды.
- Контекст берейік диалог тарихын, кіріс және шығыс мысалдарын, код үзінділерін көрсетіңіз-бұл модельге тапсырманы жақсы "түсінуге" көмектеседі.
- Фактілерді тексеріңізllm кейде қиялдайды (галлюцинация), әсіресе сирек немесе жаңа тақырыптарда. Алынған ақпаратты ресми көздермен салыстыру маңызды.
- Температура мен генерация параметрлерін қолданыңыз, болжамды және ресми жауаптар алу үшін температураны төмендетіңіз, Шығармашылық үшін жоғарылатыңыз.
- Қос және тым ұзақ сұрақтардан аулақ болуға тырысыңызмодель нақты, қысқа сұраулармен жақсы жұмыс істейді.
- Шығару форматтарымен тәжірибе жасаңыз, тізім, кесте, код, markdown түрінде жауап беруді сұраңыз — Бұл қабылдауды жеңілдетуі мүмкін.
- Күнделікті тапсырмаларды автоматтандырыңызllm boilerplate кодын, құжаттаманы, unit тесттерін, SQL сұрауларын, тапсырма сипаттамаларын құруда өте жақсы жұмыс істейді.
- Нақтылау сұрақтарын қоюдан қорықпаңызегер жауап дұрыс болмаса-нақтылау немесе түзету беріңіз. Модель бір сессия аясында оқуға қабілетті.
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.
