Публикация была переведена автоматически. Исходный язык: Русский
Инсайт работы с ллм
Инсайт работы с ллм
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.
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.
