Описание
В книге рассмотрены принципы работы больших языковых моделей (LLM) и передовые методы промпт-инжиниринга. Изложена внутренняя логика работы нейронных сетей. Объяснено, почему возникают галлюцинации искусственного интеллекта и как контекстное окно влияет на качество ответов. Подробно разобраны структуры создания эффективных запросов (RCT, COSTAR), подходы к управлению генерацией через ролевые модели и ограничения. Значительная часть книги посвящена сложным концепциям: многошаговому рассуждению (CoT, ToT, ReAct), интеграции с внешними инструментами и генерации, дополненной поиском (RAG). ,Материал каждой главы закрепляется на практических примерах, включая применение ТРИЗ, для решения аналитических, творческих и стратегических задач с помощью ИИ.
Для ИТ-специалистов, аналитиков, копирайтеров
Промпт — это не программный код. Это режиссура вероятностей.
Большая языковая модель (LLM) не ищет ответ в базе — она достраивает наиболее вероятное продолжение фразы токен за токеном. Обращаясь с LLM как с поисковиком или справочником, можно получить лишь правдоподобие, но не правду. Эта книга поможет не допускать подобных ошибок и научит использовать LLM по назначению.
Вы разберетесь, почему возникают ИИ-галлюцинации и как их сглаживать; соберете промпт по фреймворкам RCT и COSTAR; научитесь многошаговому рассуждению (CoT, ToT, ReAct), генерации, дополненной поиском (RAG), и управлению контекстным окном. Отдельно рассмотрено, как получать от модели тексты без нейросетевых штампов и креативные решения через умную расстановку ограничений и применение ТРИЗ. Материал каждой главы закрепляется на практических примерах.
Изложенные в книге принципы применимы с ChatGPT, Claude, GigaChat, YandexGPT, а также останутся актуальными при работе с моделями новых поколений.
Книга предназначена для аналитиков, копирайтеров, ИТ-специалистов и всех, кому ИИ нужен как рабочий инструмент, а не как аттракцион.
Ключевые темы:
LLM как нарративный движокУправление контекстным окном и памятьюТворческий подход к эксплуатации ИИ-моделей
Продуманная стратегия ограничений при промпт-инжинирингеРиски общения с LLM и как их снизить
Гадеев Камиль, промпт-инженер, публицист, математик. Сфера профессиональных интересов — автоматизация и цифровая трансформация бизнеса. Больше двадцати лет в нефтегазовой сфере, с 2022 г. сосредоточился на работе с LLM, внедрении искусственного интеллекта в структуру больших предприятий, проектных решениях, исследовательской работе. Автор статей о LLM и промптинге на сайте «Хабр» (блог https://habr.com/ru/users/Kamil_GR/). Разработал методики по устранению ИИ-галлюцинаций, повышению креативности и устойчивости LLM.
Отзывы
Отзывов пока нет.