Знакомство с Gemini и LLM
Опубликован · Bite: 11
Вводный курс о работе с LLM на примере Gemini: как устроены модели, как писать промпты и как проверять результат.
Начать курс
1.1 Знакомство с Gemini
Первое знакомство
Пройдено 0 из 2
Промпты
Пройдено 0 из 3
- 2.1 Промпты: как формулировать задачу для LLMШесть базовых техник промптинга и приём, когда модель сама улучшает твой промпт.
- 2.2 Как задавать результат: качества вывода и шаги процессаДва типа инструкций — качества вывода и шаги процесса — и как их совмещать.
- 2.3 Структурированная информация в промптахКак теги отделяют в промпте инструкции от данных и как их называть.
Как работать с LLM осознанно
Пройдено 0 из 6
- 3.1 Контекстное окно: что в него влезает и где оно ломаетсяЧто занимает контекстное окно и почему детали теряются в середине длинного чата и при сжатии истории.
- 3.2 Reasoning в LLM: когда включать ThinkingЧто такое reasoning, когда выбирать Thinking вместо Fast и зачем смотреть Show Thinking.
- 3.3 Почему LLM не дают детерминированный результатПочему один и тот же запрос даёт разные ответы и как с этим работать в критичных задачах.
- 3.4 4D: как работать с LLM осознанноЧетыре навыка 4D — Delegation, Description, Discernment, Diligence — для осознанной работы с LLM.
- 3.5 Deep Research в GeminiКогда нужен Deep Research вместо обычного поиска и как проверять его отчёт.
- 3.6 Зачем нужны evals в работе с LLMКак простые проверочные прогоны показывают, где LLM помогает, а где нужен контроль человека.